JP2013534340A5 - - Google Patents

Description

上述の実施形態は、理解しやすいようにいくぶん詳しく説明されているが、本発明は、提供された詳細事項に限定されるものではない。本発明を実施する多くの代替方法が存在する。開示された実施形態は、例示であり、限定を意図するものではない。
適用例１：システムであって、プロセッサであって、所定の統計期間に関連付けられているユーザ行動データをリトリーブし、前記ユーザ行動データを、関連付けられている製品識別子に少なくとも部分的に基づいて、１または複数の商品タイプに対応する１または複数のデータグループに分類し、少なくとも１または複数のデータグループについて前記所定の統計期間に関連付けられている複数の関心度を決定し、少なくとも前記複数の関心度を用いて複数の購入ピーク確率を決定し、前記購入ピーク確率は、商品タイプに関連付けられている推薦の受けとりにユーザが関心を持つと予測される可能性に関連付けられており、推薦情報を提示する旨の指示の受信に応答して、前記複数の購入ピーク確率の少なくとも一部を順位付けし、前記複数の購入ピーク確率の前記順位付けされた少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて推薦情報を提示するよう構成されているプロセッサと、前記プロセッサに接続され、前記プロセッサに命令を提供するよう構成されているメモリと、を備える、システム。
適用例２：適用例１に記載のシステムであって、前記推薦情報は、電子商取引ウェブサイトに関連付けられている１または複数の商品に関する情報を含む、システム。
適用例３：適用例１に記載のシステムであって、前記ユーザ行動データは、１または複数の商品タイプに関連付けられているデータを含む、システム。
適用例４：適用例１に記載のシステムであって、前記ユーザ行動データは、クリック数、ページビュー、ブラウズ時間、および、購入量の内の１または複数に関するデータを含む、システム。
適用例５：適用例１に記載のシステムであって、前記プロセッサは、さらに、前記リトリーブされたユーザ行動データのための１または複数のデータ集計テーブルを生成するよう構成されている、システム。
適用例６：適用例１に記載のシステムであって、前記１または複数のデータグループの各々は、１つの商品タイプに対応し、前記商品タイプは、１つの商品識別子に関連付けられている、システム。
適用例７：適用例１に記載のシステムであって、前記複数の関心度は、１つの商品タイプに関連する、システム。
適用例８：適用例７に記載のシステムであって、１つの商品タイプに関連する前記複数の関心度の決定は、前記商品タイプに関連付けられている各タイプのユーザ行動データに関する時間系列を決定し、１タイプのユーザ行動データに関する各時間系列は複数の時間間隔を含み、前記複数の時間間隔の各々は、自身に関連する前記１タイプのユーザ行動データに関する値に対応し、前記商品タイプに関連付けられているユーザ行動データに関する１または複数の時間系列を用いて、前記商品タイプの関心度に関する時間系列を決定すること、を含む、システム。
適用例９：適用例１に記載のシステムであって、前記複数の購入ピーク確率は、関心度値に各々対応する複数の時間間隔を備える時間系列を含む、システム。
適用例１０：適用例９に記載のシステムであって、前記プロセッサは、さらに、前記複数の購入ピーク確率に少なくとも部分的に基づいて、平均関心度値および関心度閾値を決定し、前記複数の時間間隔の１つに対応する関心度値を、前記平均関心度値および前記関心度閾値の一方または両方と比較し、前記比較に基づいて、前記複数の時間間隔の前記１つに対応する購入ピーク確率値を決定するよう構成されている、システム。
適用例１１：適用例１に記載のシステムであって、電子商取引ウェブサイトのウェブページのブラウズ、および、前記ウェブページ上の特定の要素のクリック、の一方または両方に関連付けられて、推薦情報を提示する旨の指示が受信される、システム。
適用例１２：適用例１に記載のシステムであって、推薦情報を提示する旨の前記指示は、時間間隔を含む、システム。
適用例１３：適用例１２に記載のシステムであって、前記複数の購入ピーク確率の少なくとも一部の順位付けは、前記時間間隔に関連する前記複数の購入ピーク確率の前記少なくとも一部を、他の複数の購入ピーク確率の対応する部分の中に順位付けることを含む、システム。
適用例１４：適用例１３に記載のシステムであって、推薦情報の提示は、順位付けリストにおいて、前記複数の購入ピーク確率の順位付けされた一部の中でより高い順位を有する購入ピーク確率に関連する１または複数の商品に関する推薦情報を提示することを含む、システム。
適用例１５：適用例１に記載のシステムであって、推薦情報の提示は、前記複数の購入ピーク確率を用いて、既存の推薦情報を調整することを含む、システム。
適用例１６：方法であって、所定の統計期間に関連付けられているユーザ行動データをリトリーブする工程と、前記ユーザ行動データを、関連付けられている製品識別子に少なくとも部分的に基づいて、１または複数の商品タイプに対応する１または複数のデータグループに分類する工程と、少なくとも１または複数のデータグループについて前記所定の統計期間に関連付けられている複数の関心度を決定する工程と、少なくとも前記複数の関心度を用いて複数の購入ピーク確率を決定する工程と、前記購入ピーク確率は、商品のタイプに関連付けられている推薦を受けることにユーザが関心を持つと予測される可能性に関連付けられており、推薦情報を提示する旨の指示の受信に応答して、前記複数の購入ピーク確率の少なくとも一部を順位付けする工程と、前記複数の購入ピーク確率の前記順位付けされた少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて推薦情報を提示する工程と、を備える、方法。
適用例１７：適用例１６に記載の方法であって、前記複数の関心度は、１つの商品タイプに関連付けられており、前記方法は、さらに、前記商品タイプに関連付けられている各タイプのユーザ行動データに関する時間系列を決定する工程と、１タイプのユーザ行動データに関する各時間系列は複数の時間間隔を含み、前記複数の時間間隔の各々は、自身に関連付けられている前記１タイプのユーザ行動データに関する値に対応し、前記商品タイプに関連付けられているユーザ行動データに関する１または複数の時間系列を用いて、前記商品タイプの関心度に関する時間系列を決定する工程と、を備える、方法。
適用例１８：適用例１６に記載の方法であって、前記複数の購入ピーク確率は、関心度値に各々対応する複数の時間間隔を備える時間系列を含む、方法。
適用例１９：適用例１８に記載の方法であって、さらに、前記複数の購入ピーク確率に少なくとも部分的に基づいて、平均関心度値および関心度閾値を決定する工程と、前記複数の時間間隔の１つに対応する関心度値を、前記平均関心度値および前記関心度閾値の一方または両方と比較する工程と、前記比較に基づいて、前記複数の時間間隔の前記１つに対応する購入ピーク確率値を決定する工程と、を備える、方法。
適用例２０：コンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は、コンピュータ読み取り可能な媒体内に具現化され、所定の統計期間に関連付けられているユーザ行動データをリトリーブするためのコンピュータ命令と、前記ユーザ行動データを、関連付けられている製品識別子に少なくとも部分的に基づいて、１または複数の商品タイプに対応する１または複数のデータグループに分類するためのコンピュータ命令と、少なくとも１または複数のデータグループについて前記所定の統計期間に関連付けられている複数の関心度を決定するためのコンピュータ命令と、少なくとも前記複数の関心度を用いて複数の購入ピーク確率を決定するためのコンピュータ命令と、前記購入ピーク確率は、商品のタイプに関連付けられている推薦を受けることにユーザが関心を持つと予測される可能性に関連付けられており、推薦情報を提示する旨の指示の受信に応答して、前記複数の購入ピーク確率の少なくとも一部を順位付けするためのコンピュータ命令と、前記複数の購入ピーク確率の前記順位付けされた少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて推薦情報を提示するためのコンピュータ命令と、を備える、コンピュータプログラム製品。

Claims (1)

1. コンピュータプログラムであって、
   所定の統計期間に関連付けられているユーザ行動データをリトリーブするための機能と、
   前記ユーザ行動データを、関連付けられている製品識別子に少なくとも部分的に基づいて、１または複数の商品タイプに対応する１または複数のデータグループに分類するための機能と、
   少なくとも１または複数のデータグループについて前記所定の統計期間に関連付けられている複数の関心度を決定するための機能と、
   少なくとも前記複数の関心度を用いて複数の購入ピーク確率を決定するための機能と、前記購入ピーク確率は、商品のタイプに関連付けられている推薦を受けることにユーザが関心を持つと予測される可能性に関連付けられており、
   推薦情報を提示する旨の指示の受信に応答して、前記複数の購入ピーク確率の少なくとも一部を順位付けするための機能と、
   前記複数の購入ピーク確率の前記順位付けされた少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて推薦情報を提示するための機能と、
   をコンピュータによって実現させる、コンピュータプログラム。