JP6588445B2 - 場所ベースの現実世界の場所のランキング - Google Patents

Description

本願は、場所ベースの現実世界の場所のランキングに関する。

多くのオンラインコンピュータシステムは、将来の消費者にとって無形の価値を有する現実世界の場所を有するか、または現実世界の場所に関連付けられる売却、賃貸、および予約（単純さのために、一般に“予約”）のための物品とサービスのリスティングを提供する。例えば、所与の都市において、一定の地域、および特定の通りでさえ他のものよりも望ましい。消費者は、リスティングを予約するかどうかの彼等の決定に場所を考慮に入れる。予約を提供する既存のオンラインコンピュータシステムは、ランキングの一つの考慮事項として、場所を使用して、例えば、所与のリスティングと指定された都市の中心、または参照地点、例えば観光地等との間の半径距離を使用して、リスティングをランク付けする。しかしながら、これらのシステムによって使用される正確なランキングメカニズムが異なる一方で、固定の参照地点からの半径距離に厳密に基づく場所をランキングシステムの中に組み込むことは、それにランキングの中の他の全ての要因と比較して、予約の場所に過大または過小重み付けの危険を伴う。

オンライン宿泊施設および予約システムは適切な例を提供する。典型的に、リスティングとユーザの場所との間の距離はランキングリスティングの要因であり、およびこれらのシステムは一般に、ユーザに最も近いところから最も遠いところのリスティングをソートする。例えば、ユーザは、レストラン予約のための４マイルは移動するのに合理的な距離であるが、１５マイルは不合理であると決定するかもしれない。しかしながら、２つのリスティングが単に１マイル離れているだけの場合、距離は、将来のユーザが別のリスティングを上回って一のリスティングを予約するかどうかについてずっと予測的でない。都市はしばしば数マイル規模なので、しばしば単なる距離はリスティングのランキングにおいて、役立つ特徴的な要因ではない。

オンライン予約システムは、ユーザに物品とサービスのリスティングを作成し、他のユーザによって作成されたリスティングを検索し、およびそれらに対する興味のリスティングを予約することを許可する。オンライン予約システムは、検索クエリに応じて、場所関連スコアに少なくとも部分的に基づいて、リスティングをランク付けする検索機能を含む。リスティングの場所関連スコアはリスティングの場所、および検索クエリにおいて指定された場所に基づく。様々な実施形態において、場所関連スコアは都市関連サブスコア、地域サブスコア、および距離サブスコアの少なくとも一つを含む。通常、都市関連サブスコアは、ユーザが実際に検索クエリで指定された都市以外の都市におけるリスティングを検索するつもりであった確率を定量化する。通常、地域関連サブスコアは、検索ユーザがリスティングの地域で予約するという確率を決定するために、都市内の特定の地域の人気を定量化する。通常、距離関連サブスコアは、リスティングの場所と検索クエリで指定された場所との間の距離を測定する。

本発明は、以下の発明の詳細な説明および添付の特許請求の範囲が、添付の図とともに解釈されるとき、より容易に明らかな他の利点と機能を有する。添付の図は以下である。

一つの実施形態に従って、場所関連スコアを使用して物品またはサービスのリスティングをランク付けするオンライン予約システムのためのコンピューティング環境のブロック図である。 一つの実施形態に従って、場所関連スコアを使用して物品またはサービスのリスティングをランク付けするオンライン予約システムのブロック図である。 一つの実施形態に従って、場所関連スコアを使用している物品またはサービスのランキングリスティングのためのフローチャートである。

システム概観
図１は、一つの実施形態に従って、場所関連スコアを使用して物品またはサービスのリスティングをランク付けするオンライン予約システムのためのコンピューティング環境のブロック図である。図１およびその他の図は、同類の要素を識別するために同類の参照番号を使用する。参照番号の後の文字、例えば“１１３Ａ”等は、テキストがその特定の参照番号を有している要素に特に言及することを示す。テキストにおいて続く文字が無い参照番号、例えば“１１３”等は、その参照番号を有する図における要素のいずれかまたは全てに言及する（例えば、テキストにおける“１１３”は、図における参照番号“１１３Ａ”および／または“１１３Ｂ”に言及する）。

ネットワーク１０５は、ユーザ１０３（例えば、消費者）とオンライン予約システム１１１との間の通信経路を表す。一つの実施形態において、ネットワークはインターネットである。ネットワークはまた、必ずしもインターネットの一部ではなく、専用の、またはプライベート通信リンク（例えばＷＡＮ、ＭＡＮ、またはＬＡＮ）も利用できる。ネットワークは標準的な通信技術および／またはプロトコルを使用する。

クライアントデバイス１０１は、オンライン予約システム１１１とのやり取りのためにユーザ１０３によって使用される。クライアントデバイス１０１は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ノートブック、スマートフォン等のコンピュータであるか、またはコンピュータを組み込むあらゆるデバイスとすることができる。コンピュータは１または複数の、汎用のまたは専用のプロセッサ、メモリ、記憶装置、およびネットワークのコンポーネント（有線または無線のいずれか）を有しているデバイスである。デバイスはオペレーティングシステム、例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ互換のオペレーティングシステム（ＯＳ）、Ａｐｐｌｅ ＯＳ ＸまたはｉＯＳ、Ｌｉｎｕｘディストリビューション、またはＧｏｏｇｌｅのＡｎｄｒｏｉｄ ＯＳを実行する。いくつかの実施形態において、クライアントデバイス１０１は、オンライン予約システム１１１とのやり取りのためのインタフェースとしてウェブブラウザ１１３、例えばＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ、Ｍｏｚｉｌｌａ Ｆｉｒｅｆｏｘ、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｈｒｏｍｅ、Ａｐｐｌｅ Ｓａｆａｒｉおよび／またはＯｐｅｒａ等を使用することができる。他の実施形態において、クライアントデバイス１０１は、オンライン予約システム１１１にアクセスするための専用のアプリケーションを実行することができる。

オンライン予約システム１１１は、ウェブページまたは他のウェブコンテンツを表すウェブサーバ１０９を含む。そしてそれはユーザ１０３に基本的なインタフェースを形成する。ユーザ１０３は、１または複数のウェブページにアクセスするために個々のクライアントデバイス１０１を使用し、データをオンライン予約システム１１１に提供する。

オンライン予約システム１１１は、例えば宿泊施設予約システム、ダイニング予約システム、相乗り予約システム、小売システム等とすることができる。より一般に、オンライン予約システム１１１は、消費者が利用可能なリソース（例えば物品とサービス）の目録へのアクセスをユーザに提供し、および現実世界のため、リソースの物理的な場所は、リソースを消費すること（例えば、購入するか、賃貸するか、またはそうでなければ取得する）の消費者の決定において無形の要因として考慮される。通常、いくつかの場所で利用可能なリソースは、他の場所で利用可能な、その他の点で同一のリソースよりも望ましい。リソースは、宿泊施設、レストラン、車両、アトラクション（例えば、ショー、イベント、観光地）、ショッピングセンター、および同類のものを含む。例えば、宿泊施設を提供するオンライン予約システム１１１において、特定の地域における宿泊施設は、いくつかの地域におけるその他の点で同一の宿泊施設よりも多かれ少なかれ望ましいものとすることができる。すなわち、所与の地域はより興味があり、より高名な、より安全な、または消費者が宿泊施設を選択するときに価値があるとみなすいくつかの他の品質を有すると考慮することができる。

いくつかの実施形態において、オンライン予約システム１１１はユーザ１０３間のトランザクションを促す。例えば、宿泊施設予約システムは、ユーザ１０３が宿泊施設予約システムの他のユーザによって提供された宿泊施設を予約することを許可する。相乗り予約システムは、ユーザ１０３が一つの場所から別の場所への乗車を予約することを許可する。オンラインマーケットプレイスシステムは、ユーザ１０３が物品またはサービスを他のユーザと対面で購入および／または販売することを許可する。オンライン予約システム１１１は、以下に記述される追加のコンポーネントおよびモジュールを備える。

オンライン予約システム概観
図２は、一つの実施形態に従って、場所関連スコアを使用して物品またはサービスのリスティングをランク付けするオンライン予約システムのブロック図である。オンライン予約システム１１１は、データベース２０１、リスティングモジュール２０３、検索モジュール２０５、予約モジュール２０７、レビューモジュール２０９、およびランキングモジュール２１１を含む。

当技術分野におけるそれらの技術は、オンライン予約システム１１１がそれの機能性（例えば、ソーシャルネットワーキング、銀行業務、商業、等）にふさわしい他のモジュールを含むことができると理解できるが、ここに記載されないのは、それらは直接に発明に不可欠ではないためである。加えて、例えばファイアウォール、認証と暗号化システム、ネットワークマネジメントツール、ロードバランサ等の従来の要素は、それらが発明に不可欠ではないので示されていない。オンライン予約システム１１１は、単一のコンピュータ、またはクラウドベースコンピュータ実装を含むコンピュータのネットワークを使用して実装されてもよい。コンピュータは、望ましくは１または複数の高性能のコンピュータプロセッサとメインメモリを含み、例えばＬＩＮＵＸ（登録商標）またはその変種等のオペレーティングシステムを実行しているサーバクラスコンピュータである。ここに記述されるシステム１１１の実施は、ハードウェア、または永続的なコンピュータ記憶装置にインストールされ、プロセッサによって実行されたコンピュータプログラムを通じてのいずれかを通じて、ここに記載される機能を実行するために制御され得る。データベース２０１は、永続的なコンピュータ可読記憶装置、およびデータアクセスと情報検索のための適切なデータベースマネジメントシステムを使用して実装される。データベース２０１は、例えばリレーショナルデータベース（例えば、ＭｙＳＱＬ）等のデータベースマネジメントシステムにより実装される。オンライン予約システム１１１は、本明細書に記載される実施のために必要なネットワークインタフェースおよびプロトコル、データ入力のための入力デバイス、および表示、印刷、またはデータの他の提示のための出力デバイスを含む他のハードウェア要素を含む。下記で明らかになるように、オンライン予約システム１１１の実施および機能は、コンピュータシステム上でそれらの実装に必要とするために十分に複雑であり、人間の心理における実際問題として実施されることができない。

リスティングモジュール２０３は、ユーザインタフェースおよび処理ロジックを、購入または他のユーザに賃貸するための物品またはサービスをリストするためにユーザに提供し、そうするための一つの手段である。例えば、オンライン予約システム１１１が宿泊施設予約システムである場合、リスティングモジュール２０３は、例えば家、アパート、分譲マンション、部屋、ツリーハウス、城、テント、カウチ、および睡眠スペース等の宿泊施設をリストすることに適したユーザインタフェースを提供する。オンライン予約システム１１１がダイニング予約システムである場合、その時のリスティングモジュール２０３は、レストラン、エンターテインメント会場、リゾート地、その他で利用可能な予約をリストすることのためにユーザインタフェースを提供する。オンライン予約システムが相乗り予約システムである場合、リスティングモジュール２０３は、利用可能な乗車をリストすることのためにユーザインタフェースを提供する。

リスティングモジュール２０３は、ユーザが説明している提供中の物品またはサービス、それの有効性の時間枠、価格、場所、および他の関連する要因からリスティングを受け取るために構成される。例えば、宿泊施設予約システムのために、リスティングは宿泊施設の一種（例えば、家、アパート、部屋、睡眠スペース、その他）、それのサイズ（例えば、面積、または部屋の数）の表現、物品またはサービスが利用可能な日付、およびレンタル料（例えば、一晩、週、月ごとに、等）を含む。リスティングモジュール２０３は、ユーザが写真および他の媒体を含む、物品またはサービスについての追加の情報を含めることを許可する。リスティングのための場所情報は、現実世界における物理的な場所またはエリアに特定指示を提供し、国、州、都市およびリスティングの地域、地理座標、郵送先住所、または他の適切な場所を指定している情報を含むことができる。リスティングモジュール２０３はまた、一種類の場所情報（例えば、郵送先住所）を、外部的に利用可能な地理的地図情報を使用して別の種類の場所情報（例えば、国、州、都市、および地域）に変換することもできる。リスティングユーザインタフェースを使用して作成されるリスティングは、オンライン予約システム１１１によって処理され、データベース２０１に格納される。

いくつかのオンライン予約システム１１１において、いくつかのリスティングは一時的であり、一度のみ予約可能であり、および／またはリスティングユーザによって削除され得る。リスティングモジュール２０３は、それらの履歴の、利用不可能なリスティングをデータベース２０１に格納する。オンライン予約システム１１１は、リスティングの作成、検索、ランク付け、および予約におけるユーザの挙動を分析するために、それらの履歴のリスティングを使用する。履歴のリスティングは、それらがリスティングシステムのオペレーター以外の誰にも利用できないように暗号化されるか、または別の方法で保護されてもよい。

予約モジュール２０７は、他のユーザによって作成されたリスティングを見るため、および予約するためのユーザインタフェースおよび処理ロジックをユーザに提供する。予約モジュール２０７は予約ユーザからの支払情報を受け取り、リスティングユーザに安全に送金する。処理される購入の一部として送信されるあらゆるユーザ情報はユーザプライバシーおよび保護のために暗号化される。予約の完了次第、予約は暗号化され、履歴の予約情報としてデータベース２０１に格納される。

レビューモジュール２０９は、リスティングについての評価、フィードバック、および他のコメントを提供している他のユーザによって提供されたリスティングのレビューを受け取るためにユーザインタフェースおよび処理ロジックを提供し、そうするための一つの手段である。完了したレビューは、リスティング予約に興味がある将来のユーザがレビューを考慮してリスティングを評価できるようにリスティング内部に含まれ、およびリスティングと一緒に現れる。レビューはそれらの関連したリスティングと一緒にデータベース２０１に格納される。履歴のリスティングと同様に、履歴のリスティングに対するレビューは、リスティングがもはや利用可能でなくなった後、データベース２０１に保管され続けてもよい。

検索モジュール２０５は、検索クエリに応じてデータベースに対してリスティングを検索するためのユーザインタフェースおよび処理ロジックをユーザに提供し、そうするための一つの手段である。検索モジュール２０５のユーザインタフェースは、例えばタイプ、場所、価格、その他等の所望の物品またはサービスの様々な属性を特定している検索クエリを受け取るために構成される。検索モジュールは、クライアントデバイスのユーザが便利な方法でリスティングにアクセスすることができるように、検索クエリの属性とデータベース２０１におけるリスティングのマッチングを行い、ランキングモジュール２１１を使用してリスティングをランク付けして、およびランク付けされたリスティングのセットをクライアントデバイスに提供する。検索モジュール２０５のユーザインタフェースは、ランク順によってランク付けされたリスティングのセットを表示することができる。

実装次第で、検索クエリを受け取るためのユーザインタフェースは、単一のテキスト文字列を検索クエリとして入力させるよう小さくして単純にすることができ、またはそれが複数の異なる種類の既定のおよび／または動的入力オプションが検索クエリに入力されることを可能にすることができる。ユーザインタフェースは検索クエリに含めることのために場所の明細を提供する。場所は、ユーザが検索を実行するために使用しているクライアントデバイス１０１Ａの現在の場所を自動入力してもよい。あるいは、ユーザは検索クエリにおける場所を手動で入力してもよい。国の明細、州（または、例えばプロヴィンス(province)、リージョン(region)、テリトリー(territory)、カントン(canton)、デパートメント(department)、カウンティー(county)、ディストリクト(district)、またはプリフェクチャー(prefecture)等の、別の地域的に同等のもの）、都市、地域、または例えば地理座標（例えば、経度、緯度）、所在地住所、郵便番号等の他の指定を含んでもよい。

ランキングモジュール２１１は、検索クエリの少なくとも一部にマッチするリスティングをランク付けするために処理ロジックを提供し、そうするための一つの手段である。ランキングモジュール２１１は、検索モジュール２０５からの検索クエリに応じてリスティングのセットを受け取り、リスティングをランク付けし、およびランク付けされたリスティングのセットを表示のためにもとの検索モジュール２０５へ提供する。ランキングモジュール２１１は受け付けたリスティングをスコアに従ってランク付けする。スコアは、オンライン予約システム１１１の異なる実装の間で変化することができるいくらかの異なる要因に基づいてもよい。例えば、宿泊施設予約システムにおいて使用される要因は、例えば、相乗りシステムにおいて使用される要因と異なってもよい。特定の使用されるスコアリング関数は、全体のシステム１１１の性質に依存し、およびそのため異なることがある。適切なスコアリング関数は、コンポーネント要因（例えば、線形結合）の組み合わせから構成されることができ、および、さらに各コンポーネント要因は、個々に正規化および／または標準化され得る。ランキングにおける一つの要因は、ランク付けされるリスティングの現実世界の場所に基づいている場所関連スコア、および受け取った検索クエリで指定された現実世界の場所である。場所関連スコアの決定は、場所関連モジュール２１３によって実行され、さらに下記で説明される。リスティングがソーシャルネットワーキングシステムソーシャルグラフを経由してサーチャーに関連するかどうかに関わらず、他に可能性がある要因は、例えば、リスティングの価格、他のユーザによって提供されたリスティングのレビューの数と質、リストにおける写真の質、事前予約の成功および不成功の数、返信率、検索ユーザ挙動の信号（検索からリスティングビュー、またはリスティングビューから予約へのクリックスルーのような）を含む。

ランキングモジュール２１１はリスティングをランク付けするために、格納された履歴の検索、予約、およびリスティング情報を使用する。これを容易にするために、検索２０５および予約モジュール２０７は、検索、リスティングブラウジング、および予約情報をデータベース２０１に格納する。この履歴の情報はユーザごとに格納され、ウェブブラウジングセッション基準ごとに、そのようなユーザのオンライン予約システム１１１との相互通信は、入力されたあらゆる検索クエリ、あらゆる見られたリスティング、およびあらゆる行われた予約とともに格納される。検索クエリおよび次の予約を一緒に格納することは、オンライン予約システム１１１が多くの異なるユーザにわたって役立つ統計値を集計することを特に許可する。例えば格納された履歴の予約および履歴の検索クエリに基づいて、オンライン予約システム１１１は所与の検索クエリ（またはその部分）に対して、検索クエリを入力したユーザによって何の予約がされたか決定することができる。オンライン予約システムはまた、逆のこと、すなわち、所与の予約に対して、ユーザによってどのような検索クエリが作成されたかを決定することもできる。

履歴の検索、予約およびリスティング情報を使用してリスティングをランク付けすることにおいて、ランキングモジュール２１１はあらゆる履歴の期間を使用することができる。例えば、ランキングモジュール２１１はリスティング、予約を使用することができ、先月、この３ヶ月、この６ヶ月、昨年、これまで、またはそれらの間のあらゆる期間に発生したそれを検索する。あるいは、ランキングモジュール２１１は、リスティング、予約を使用することができ、特定の期間（例えば、特定の季節、例えば冬等の間に発生したか、または感謝祭週末上で発生した）から検索する。

ここで説明されるシステムがユーザについての個人情報を収集するか、または個人情報を使用することができる状況において、ユーザはプログラムまたは特徴がユーザ情報（例えば、履歴のリスティング、履歴の検索クエリ、および履歴の予約を維持するかどうか）を収集するか、または格納するかどうかを制御するためか、および／またはユーザとより関連することができるオンライン予約システム１１１からコンテンツを受け取る方法かどうかを制御するための機会を提供され得る。加えて、確かなデータは、個人的に特定可能な情報が削除されるように、それが格納または使用される前に１または複数の手段で扱われることができる。例えば、ユーザの身元は、ユーザを判定することができる個人的に特定可能な情報がないように扱われてもよく、またはユーザの特定の場所を判定されることができないように、ユーザの地理的な場所は得られた場所情報（例えば住所、都市、または地域等）から一般化されてもよい。したがって、ユーザは、どのようにしてユーザについての情報が収集され、オンライン予約システム１１１によって使用されるかに関して制御できる。

場所の関連度
場所関連モジュール２１３は、ランキングモジュール２１１によってランク付けされるいくつかのリスティングごとに場所関連スコアを計算する。所与のリスティングiのための場所関連スコアR_iは、都市関連サブスコアR_Ci、地域関連サブスコアR_Ni、および距離関連サブスコアD_iの少なくとも一つに基づいて決定される。場所関連スコアR_iの決定のための公式の例は、サブスコアの決定、および場所関連スコアR_iの一因となるR_Ci、R_Ni、およびD_iの記述に分離して以下に記載される。

これらの各サブスコアを決定するために、場所関連モジュール２１３は検索クエリから場所情報をジオコードする。ジオコーディングは場所情報に関連付けられた地理座標を識別することのプロセスである。ジオコーディングは、場所情報からクエリ国Q_I*、クエリ都市Q_C*、およびある場合にはクエリ州Q_S*（または別の地域的に同等のもの）を生成する。ここで、アスタリスク＊は、場所関連モジュール２１３が場所関連スコアR_iの価値を現在決定している現在の検索クエリを意味する。これは、都市R_Ciおよび地域関連サブスコアR_Niを決定する際に使用される、データベース２０１に格納された履歴の検索クエリおよび予約からクエリ国Q_I、クエリ州Q_S、およびクエリ都市Q_Cに対して区別する。

都市の関連度
都市関連サブスコアR_Ciは、クエリ都市Q_C*、クエリ国Q_I*、および（ある場合には）クエリ州Q_S*を含む検索クエリを入力したユーザに、都市C _i の関連を表す。ユーザがクエリ都市Q_C*を入力した場合、彼等は特にそのクエリ都市に興味があるに違いないことが明らかであると思われる一方で、これは必ずしもそのケースではない。しばしば、ユーザは主要な都市の名前のみ意識しており、彼等はより大きな都市に近接して位置する、より小さな都市は意識していない。例えば、クエリ都市が“サンタクルーズ”である場合、それは必ずしもユーザがサンタクルーズのみをリスティングから探すつもりであったという前提にはならない。例えば、ユーザは“サンタクルーズ”についてのみ知っており、これらの他の近くの都市、例えばアプトスとキャピトラ等であって、有名な観光都市に気付いていないかもしれない。これはユーザが一般的に主要な都市、例えばマンハッタン、ロサンゼルス、サンフランシスコ等、の名前を知っているが、近くの町および都市については同様でなく、しかしそれはユーザが実際に頻繁に訪れるように、非常に一般的な問題である。この都市関連サブスコアは、特定の検索クエリに対してユーザがどの都市を実際に予約したかについての履歴の情報を使用することによって、近くの都市についてのユーザ情報のこの欠如に対して調整する。非常に幅広い条件において、より頻繁に所与の都市Ａを予約したユーザが、都市Ｂを探しているとき、都市Ａは都市Ｂに対する検索クエリに、より関連する。都市関連サブスコアR_Ciはこの関連度の関係を正確に定量化する。

場所関連モジュール２１３は、１または複数の都市_*に対して都市関連サブスコアR_Ciを決定する。リスティング都市C_iにおける所与のリスティングiのため、モジュール２１３は都市C_iのための都市関連サブスコアR_Ciをリスティングiに割り当てる。都市関連サブスコアR_Ciを決定するために、多数の異なる都市が世界中で同じ名前を共有するので、場所関連モジュール２１３はクエリ都市Q_C*を一意に識別するためにクエリ国Q_I*および（該当する場合）クエリ州Q_S*を使用する。例えば、ミズーリ州スプリングフィールドとイリノイ州スプリングフィールドは同じ都市名のスプリングフィールドを共有するが、異なる州に位置する。ジオコードされたクエリ国Q_I*、およびある場合にはクエリ州Q_S*を使用することは、クエリ都市Q_C*の一意の識別を可能にする。

場所関連モジュール２１３は、クエリ都市Q_C*までの距離（例えば、キロメートルで）の閾値範囲内の利用可能なリスティングLのセットを識別する。これはクエリ都市Q_C*の範囲内のリスティングを含み、および他の近くの都市のリスティングもまた含んでもよく、そのいくつかは地域の州および国にあってもよい。これは現在利用可能なリスティングのみを含んでもよく、またはそれがまた、もはや利用可能でない履歴のリスティングを含んでもよい。以下の説明において、文脈から明らかになるように、Lはまた、このセットにおいてリスティングの総数のことも言う。リスティングLはデータベース２０１から得られる。

場所関連モジュール２１３はリスティングLのセットをサブセットに細分し、都市ごとの一つのリスティングサブセットL_CはセットLにおいてリスティングを有している。以下の説明において、文脈から明らかになるように、L_Cはまた、各都市におけるリスティングの総数のことも言う。クエリ都市Q_C*に対するリスティングのサブセットはL_C*である。各都市におけるリスティングL_C、およびセットLの数は、大きいまたは小さい都市の方へ都市関連サブスコアR_Ciを過度に歪めることを避けるための都市関連サブスコア正規化のために役立つ。

場所関連モジュール２１３は、同じQ_I、Q_S、およびQ_Cを共有するデータベース２０１から履歴の検索クエリを識別するためにクエリ国Q_I*、クエリ州Q_S*、およびクエリ都市Q_C*をさらに使用する。履歴の検索クエリの多くは、しばしば同じウェブブラウジングセッションの間に、ユーザが入力している検索クエリの次に発生した履歴の予約をもたらすことになる。しかしながら、上記のようにそれらの前のユーザが、結局彼等の履歴の検索クエリのクエリ都市Q_Cと同じ都市でリスティングを予約することになるケースである必要はない。例えば、彼等のクエリ都市として“サンタクルーズ”を探している多くのユーザは、結局近くにあるアプトスで予約することになってもよい。

データベース２０１の履歴の予約を使用して、モジュール２１３は、ユーザがクエリ都市Q_C*、クエリ国Q_I*、およびクエリ州Q_S*（該当する場合）を使用して検索した後に結局リスティングを予約することになった各リスティング都市C_iにおける予約の総数B_Q(C_i)を識別する。これらの都市からの予約はまた、履歴の予約の総数B_QT、所与のクエリ都市Q_C*、クエリ国Q_I*、およびクエリQ_S*（やはり該当する場合）を決定するために集計される。例えば、“サンタクルーズ”の検索は、サンタクルーズ、アプトス、キャピトラ、およびソケルでの予約を含むことができる。

場所関連モジュール２１３は、追加の量を導き出すために上記の識別された量を使用する。モジュール２１３は、彼等がクエリ都市Q_C*、クエリ国Q_I*、およびクエリ州Q_S*（該当する場合）を含む検索クエリを入力したならば、リスティングiの都市C_iにおけるリスティングをユーザが予約する確率P(B_Q(C_i) | B_QT)を識別する。この量は、それはユーザが都市Ｂを検索した後に都市Ａで予約することに対する一般的な出来事であり得るため、履歴の測定挙動を反映する。この確率はまた、パーセンテージ／レシオB_Q(C_i)/B_QTとして計算されることもできる。この量は、クエリ都市Q_C*がリスティング都市C_iとマッチする大部分のリスティングに対して高くなると予測される。しかしながら、それはまた、クエリ都市Q_C*にマッチしない他の多くのリスティング都市C_iに対してゼロでないと予測される。

場所関連モジュール２１３はまた、都市C_iにおいて発生した履歴の予約の総数B(C_i)に関連するリスティングiの都市C_iでユーザが予約する確率P(Bq(C_i)|B(C_i))を識別する。この確率はまた、Bq(C_i)/B(C_i)のパーセンテージ／レシオとして計算されることもできる。同様に、この量は、クエリ都市Q_C*がリスティング都市Cとマッチする大部分のリスティングに対して高くなると予測され、それはまた、クエリ都市Q_C*とマッチしない他の多くのリスティング都市Cに対してゼロでないと予測される。

都市関連サブスコアR_Ciを決定することにおいて、第二の確率P(Bq(C_i)|B(C_i))は前の段落から第一の確率P(B_Q(C_i) | B_QT)の帳尻を合わせるために使用され得る。例えば、第一の確率P(B_Q(C_i) | B_QT)は、人々が一つの都市（例えば、サンタクルーズ、ニューヨーク市）を探すが、結局別の都市（例えば、アプトス、ニューアーク）で予約することになる確率を定量化する。都市（例えば、ニューアークよりも小さく、ユーザに知られていないアプトス）としてのそれらの違いにも関わらず、この確率はいくつかの例において、アプトスとニューアークの両方に対して同等なものであってもよい。しかしながら、第二の確率P(Bq(C_i)|B(C_i))は、これらの都市の２つの種類の間で区別することができる。例えば、アプトスのようにサンタクルーズを囲んでいる数少ない衛星都市の一つは、第二の確率P(Bq(C_i)|B(C_i))が、サンタクルーズを探してアプトスで予約した人々のかなりの数を示すケースであってもよい。より一般には、これはサンタクルーズで予約を探すことへのアプトスの依存を示す。対照的に、第二の確率P(Bq(C_i)|B(C_i))は、ニューヨーク市を探すことから始めてニューアークを予約する比較的数少ない人々の予約の総数によって（第二の確率P(Bq(C_i)|B(C_i))によって与えられるように）、多くの人々がニューヨーク市を検索した後ではあるがニューアークで予約することを示すことができる（第一の確率P(B_Q(C_i) | B_QT)によって与えられるように）。したがって、２つの異なる都市間での第一の確率は、同等（ここではアプトスおよびニューアーク）であってもよく、第二の確率は同等でなくてもよい。したがって、どちらの確率も都市関連サブスコアR_Ciに取り込むことは、ユーザの知識、検索、および予約の挙動のより正確な評価を提供する。

場所関連モジュール２１３はP(B_Q(C_i) | B_QT)、P(Bq(C_i)|B(C_i))、L_Ci、およびL_Ci / Lの少なくとも一つを使用する都市C_iにおける所与のリスティングiに対する都市関連サブスコアR_Ciを決定する。一つの一般的な実施形態において、リスティングの都市C_iと同じ都市である場合(Qc*=C_i, L_Ci = L_C*)、都市関連サブスコアR_CiはP(B_Q(C_i) | B_QT)とL_Ciに基づくのに対して、クエリ都市Q_C*がリスティング都市C_iと同じでない場合(Qc*≠C_i, L_Ci ≠ L_C*)、都市関連サブスコアは上記の４つの全ての値に基づく。

一つの特定の実施形態において、都市関連サブスコアR_Ciは以下に従って決定される。

ここで、N_iは以下によって与えられる。

ここで、fは１より大きい数値（例えば、f = 2の場合、1/fは平方根演算）、MはM = max_iN_iとなるような正規化スコアであり、およびW_iは以下によって与えられる追加の重み係数である。

通常、上述の実施形態はクエリ都市Q_C*がリスティングの都市C_iとマッチするかどうかに依存して異なる値R_Ciを返す。それらがマッチする場合、その時リスティングはN_iの値R_Ciを有することになる。それらがマッチしない場合、追加の重み係数はN_iから修正される値R_Ciをもたらす。

通常、この追加の重み係数Wは異なる状況において異なる影響を有することができる。重み係数は通常、別のより大きな、より知られている都市のクエリ都市を使用する検索の後で（例えば、同じブラウジングセッションの間として）頻繁に予約されるリスティングにつれて、より小さな都市に対してより大きくなる。上記で紹介される例を使用して、ユーザがサンタクルーズを探した後で頻繁に予約される、高く評価されているリスティングをアプトスが含む場合、アプトスのリスティングに対する重み係数は相対的に高くなって、最終的にR_Ciは高くなり、それによってアプトスのリスティングは、それらが別の状態になるよりもサンタクルーズの検索結果において、より高くランク付けされることを引き起こす。

他方、重み係数は通常、別のクエリ都市を使用する検索クエリの後で頻繁には予約されない、より大きな都市に対して、より小さくなる。例えば、ユーザがニューヨークを検索し、および彼等はたとえハドソン川の真向かいであっても、ニュージャージーの都市で頻繁に予約することに結局はならなかった場合、ニュージャージーのリスティングに対する重み係数は相対的に小さくなり、それによってR_Ciは低くなり、それによってニュージャージーのリスティングは、ニューヨークにおけるリスティングと比較して高くランク付けされなくなることを引き起こす。

地域の関連度
しばしばユーザは、位置が場所のタイプの一つだけの表現（例えば、一般的な気圧）であるリスティングを予約することを期待し、そこで彼等はリスティングを予約したがる。例えば、町の興味深い一部に位置するレストランは、高速道路から離れ、活動から分離されるレストランよりもより望ましい場合がある。地域関連サブスコアR_Niは、ユーザと孤立したリスティングとの間の距離が不十分な、別の点で同等のリスティングを区別する、無形の価値を定量化することの一つの方法である。地域関連サブスコアR_Niは、地域ユーザが実際に予約したことについての履歴の情報、および／または、地域リスティングに位置していた／することについての履歴の情報を使用することによって、これらの無形の価値を定量化する。非常に幅広い条件において、他の地域と比較して所与の地域において、より頻繁にユーザが予約する一つのケースでは、その地域に対する地域関連サブスコアR_Niはより大きくなる。さらに、他の地域におけるリスティングの数のカウントによるかまたは比例する、所与の地域におけるリスティングの数はより多い、またはより少ないリスティングを有する地域に好意的にまたは不当に偏らせることを避けるためにその地域に対して関連サブスコアR_Niにおける正規化要因として使用され得る。

場所関連モジュール２１３は、クエリ都市Q_C*における１または複数の地域に対して地域関連サブスコアR_Niを決定する。リスティング地域N_iにおける所与のリスティングiに対して、モジュール２１３は地域N_iに対する地域関連サブスコアR_Niをリスティングiに割り当てる。

地域関連サブスコアR_Niを決定するために、場所関連モジュール２１３は、リスティングiを含む都市L_C*における利用可能なリスティングのセットを識別するためにクエリ国Q_I*、クエリ州Q_S*、およびクエリ都市Q_C*を使用する。これは現在利用可能なリスティングのみを含んでもよく、またはもはや利用可能でない履歴のリスティングも含んでよい。以下の説明において、文脈から明らかになるように、L_Cはまた、このセットにおいてリスティングの総数を参照することもできる。L_Cはデータベース２０１から得られる。場所関連モジュール２１３はリスティングL_Cのセットをクエリ都市Q_C*における地域ごとのリスティングL_Nの一つのサブセットであるサブセットに細分する。以下の説明において、文脈から明らかになるように、L_Nはまた、各地域におけるリスティングの総数を参照することができる。場所関連モジュール２１３は、各リスティングが位置する地域を識別するためにデータベース２０１のリスティングにアクセスすることによって地域におけるリスティングL_Nの総数を決定する。この情報はリスティングユーザによって提供されたものであってもよい。あるいは、地域情報は外部のソースによってアクセスされ、または提供されてもよい。例えば、外因的に生成されるデータベースは、場所と地域との間の相関関係を提供することができる。

場所関連モジュール２１３は、地域N_iにおけるリスティングL_Nの数、都市C_iにおける予約B_Cの総数に関連して地域N_iにおける予約リスティングB_Nの確率P(B_N (N_i)| B_C)、および都市C_iにおけるリスティングL_Cの総数に関連して地域N_i（L_N(N_i)によって与えられる）における現在のリスティングiの確率P(L_N(N_i) | L_C(C_i))、の少なくとも一つに基づいて地域関連サブスコアR_Niを決定する。

場所関連モジュール２１３は、データベース２０１から履歴の予約にアクセスすることによって確率P(B_N(N_i) | B_C(C_i))を決定する。モジュール２１３は、都市における地域ごとに分離して、各地域B_Nにおけるリスティングの履歴の予約の総数だけではなく、全てにわたって地域が含まれた都市B_Cにおけるリスティングの履歴の予約の総数も識別する。確率P(B_N(N_i) | B_C)はまた、パーセンテージ／レシオB_N(N_i)/B_C(C_i)として計算されることもできる。

場所関連モジュール２１３は、データベース２０１から現在利用可能な、および／または履歴のリスティングにアクセスすることによって確率P(L_N(N_i) | L_C(C_i))を決定する。モジュール２１３は、都市の各地域L_Nにおけるリスティングの総数だけではなく、全てにわたって地域が含まれた都市L_Cにおけるリスティングの総数も識別する。確率P(L_N(N_i) | L_C(C_i))はまた、パーセンテージ／レシオL_N(N_i) / L_C(C_i)として計算されることもできる。

一つの実施形態において、場所関連モジュール２１３は以下に従って地域関連サブスコアR_Niを決定する。

通常、この地域関連サブスコアR_Niの計算は、より頻繁に予約が発生し、および同じ都市における他の地域と比較して、リスティングがより頻繁に現れる地域に位置するリスティングに対して、より高い値をもたらす。その他と比較して所与の地域に対して増加したリスティングおよび予約の頻度は、その地域の無形の価値のより高い程度を消費者に示す。

距離の関連度
通常、距離関連サブスコアD_iは、距離の非線形関数を使用してさらに低くランク付けられるように、検索クエリの場所とリスティングの場所との間の距離を定量化する。非線形関数が使用される理由は、ユーザへの不便またはコストの単純線形増加よりも、より大きな距離を課すからである。言い換えると、所望の場所から１０マイル離れていることは、５マイル離れていることよりも単純に２倍以上不便である。一つの実施形態において、この距離dは、地理的範囲または人口密度によって定義されるように、クエリ都市または地域の中心から定義される。別の実施形態において、外部のデータソースは距離dが定義される地理的な場所を提供することができる。別の実施形態において、例えばクライアントデバイス１０１（例えば、スマートフォン）によって提供されるように、距離dはリスティングiとユーザの現在の場所との間の距離に基づいて測定される。

距離関連サブスコアD_iはＳ字状、指数関数、段階的な、区分的に線形、または他のあらゆる関数のタイプであってもよい。一つの実施形態において、D_iは以下に従って定義される。

ここで、dはクエリで指定された場所の間の距離で、b、c、およびdは構成可能な定数である。

場所の関連度例
一つの実施形態において、場所関連モジュール２１３は以下に従って定義されるリスティングiに対して場所関連スコアR_iを定義する。

ここで、都市関連サブスコアR_Ci、地域関連サブスコアR_Ni、および距離関連サブスコアD_iは上記のように決定される。代替の実施形態において、ここで説明されていない他のデータのタイプは、ここで記述されるサブスコアに加えて、または代わりに、場所関連スコアR_iを決定するために使用されてもよい。

この関数に従って場所関連スコアR_iを決定することは、場所関連スコアR_iがオンライン予約システム１１１で利用可能な検索クエリおよびデータに依存して異なることを許可する。検索クエリ、履歴のリスティング、予約、および／または検索クエリによって指定された国、州、都市および／または地域について問い合わせすることの情報に依存することは、場所関連モジュール２１３で利用可能でなくてもよい。上記R_iの公式化はR_iの計算に情報の様々なレベルを調整することを許可する。

都市または地域のデータが利用可能でない場合、場所関連スコアR_iは距離関連サブスコアD_iを使用して決定される。この状況の論拠は、都市または地域の問い合わせられた国、州、および／または都市のデータが利用可能でない場合、その時、距離は場所関連スコアR_iを決定するための唯一利用可能なデータのタイプになる場合があるということである。

都市データが利用可能であるが、地域データが利用可能でなく、クエリ都市Q_C*がリスティング都市C_iにマッチしない場合、その時、場所関連スコアR_iは、都市関連サブスコアR_Ciを使用するが距離関連サブスコアD_iを使用せずに決定される。この状況の論拠は、リスティングがクエリ都市Q_C*の外側（すなわち、等しくない）である場合、その時、都市関連スコアR_Ciは、距離関連サブスコアがそうするよりもユーザがリスティングを予約することの確率のより正確な表現を提供することができるということである。この状況は、ランキングモジュール２１１によって、別のやり方で高くランク付けされるリスティングが、クエリ都市Q_C*からそれらの距離のためにランキングにおいて下位にランク付けされないことを確実にするのを助ける。

都市データが利用可能であるが、地域データが利用可能でなく、クエリ都市Q_C*がリスティング都市C_iにマッチする場合、都市関連スコアR_iは都市関連サブスコアR_Ciおよび距離関連サブスコアD_iを使用して決定される。この状況の論拠は、リスティングがクエリ都市の中にある場合、クエリにおける場所と他の都市に位置するリスティングに関連するリスティングの場所との間の減少した距離が、他の都市に位置するリスティングに関連するこのリスティングをユーザが予約することの増加した確率をもたらすことができると推定されることである。設計により、場所関連スコアR_iのこの公式化は、外部のクエリ都市からのリスティングが、ランク付けされたリスティングのセットに現れることを必ずしも除外せず、これは単にクエリ都市に位置するリスティングを後押しする。

都市データおよび地域データが利用可能であり、クエリ都市Q_C*がリスティング都市C_iにマッチする場合、関連スコアR_iは、都市関連サブスコアR_Ciおよび地域関連サブスコアR_Niを使用して決定される。この状況の論拠は、地域情報は、距離データを選択するよりも特定のリスティングが予約されるかどうかの正確な評価を提供することが推定されるということである。その目的で、関連スコアのこの公式化は距離関連サブスコアD_iを地域関連サブスコアR_Niと入れ替える。代替の実施形態において、この環境で関連スコアR_iは、三つのサブスコアR_Ci、R_Ni、およびD_iの全てを使用して決定される。

例示の方法
図３は、一つの実施形態に従って、場所関連スコアを使用している物品またはサービスのランキングリスティングのためのフローチャートを示す図である。ステップ３０１において、オンライン予約システム１１１はクライアントデバイスからの検索クエリであって、クエリ都市、およびある場合には州、および同様にクエリ国を少なくとも含む検索クエリを受け取る。ステップ３０３において、オンライン予約システム１１１は物品またはサービスのためのいくつかの格納されたリスティングだけでなく、履歴の検索クエリ、および検索クエリの後に発生した履歴の予約にアクセスする。ステップ３０５において、オンライン予約システム１１１はアクセスされるリスティングごとに場所関連スコアを決定する。リスティングに対する場所関連スコアは都市関連サブスコア、地域関連サブスコア、および距離サブスコアの少なくとも一つに基づく。ステップ３０７において、オンライン予約システム１１１は場所関連スコアに少なくとも部分的に基づくリスティングをランク付けする。ランキングはまた、他の要因、例えばリスティングに対しユーザによって提供されたレビューの数、リスティングの予約の数、リスティングの価格、等に基づくことができる。ステップ３０９において、オンライン予約システム１１１は、ランク順にリスティングをクライアントデバイスに提供する。

Claims (31)

1. 他のユーザに関連付けられた予約情報履歴に基づいて、ユーザに予約可能なリスティングを提供するためのコンピュータ実施方法であって、
   ユーザに関連付けられたクライアントデバイスから検索クエリを受信するステップであって、前記検索クエリはクエリ都市を含む、ステップと、
   ユーザによって予約可能な複数のリスティングにアクセスするステップであって、前記リスティングのそれぞれは複数のリスティング都市の１つに位置し、前記リスティング都市の少なくとも１つは前記クエリ都市と異なっている、ステップと、
   前記クエリ都市を含む複数の検索クエリ履歴、および前記複数のリスティング都市の中の複数の予約履歴にアクセスするステップであって、前記複数の検索クエリ履歴は、ユーザごと、またはウェブブラウジングセッション基準（basis）ごとに格納される、ステップと、
   コンピュータプロセッサによって、都市関連サブスコアに基づく前記リスティングのそれぞれに対する場所関連スコアを決定するステップであって、リスティングに対する前記都市関連サブスコアは、（ｉ）前記検索クエリに含まれる前記クエリ都市、および（ｉｉ）前記リスティング都市の中の前記予約履歴が与えられた場合、前記ユーザが前記リスティング都市の中の前記リスティングを予約する確率を示す、ステップと、
   前記都市関連サブスコアに少なくとも部分的に基づいて、前記リスティングをランク付けするステップと、
   前記検索クエリに応答して、ランク付けされた順に、前記リスティングを前記ユーザに関連付けられた前記クライアントデバイスに提供するステップであって、前記リスティングは、前記複数の予約履歴に関連付けられたプライベートユーザ情報を参照せずに、前記ランク付けされた順に提供される、ステップと、
   前記クエリ都市に関連して前記検索クエリを格納するステップであって、前記格納された検索クエリは、前記クエリ都市を含む後続の検索クエリに応答して前記リスティングをランク付けするために使用される、ステップと、
   を含む、コンピュータ実施方法。
2. 前記予約履歴は、前記クエリ都市と異なる前記リスティング都市の１つに位置する少なくとも１つの予約を含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
3. リスティングに対する前記都市関連サブスコアは、前記クエリ都市が前記リスティング都市と同一である場合、リスティングが第１の関数に基づき、および、
   前記都市関連サブスコアは、前記クエリ都市が前記リスティング都市と異なる場合、前記第１の関数および追加の重み係数に基づく、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
4. 前記リスティングに対する前記都市関連サブスコアは、前記クエリ都市を含む検索クエリ履歴として、同一のウェブブラウジングセッションの間に発生した前記リスティング都市の中の予約履歴の数に基づく、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
5. 前記リスティングに対する前記都市関連サブスコアは、前記クエリ都市を含む検索クエリ履歴として、同一のウェブブラウジングセッションの間に発生した予約履歴の総数にさらに基づく、請求項４に記載のコンピュータ実施方法。
6. 前記リスティングに対する前記都市関連サブスコアは、前記リスティング都市の中の予約履歴の総数にさらに基づく、請求項４に記載のコンピュータ実施方法。
7. 前記リスティングに対する前記都市関連サブスコアは、前記リスティング都市の中のリスティングの数に基づく、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
8. 前記リスティングに対する前記都市関連サブスコアは、前記リスティング都市の中のリスティングの数、および前記複数のリスティングの中のリスティングの総数に基づく、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
9. 他のユーザに関連付けられた予約情報履歴に基づいて、ユーザに予約可能なリスティングを提供するためのコンピュータ実施方法であって、
   ユーザに関連付けられたクライアントデバイスから検索クエリを受信するステップであって、前記検索クエリはクエリ都市を含む、ステップと、
   ユーザによって予約可能な複数のリスティングにアクセスするステップであって、前記リスティングのそれぞれは、前記クエリ都市の中の複数のリスティング地域（neighborhood）の１つに位置する、ステップと、
   前記クエリ都市の中の複数の予約履歴にアクセスするステップであって、前記複数の予約履歴は、ユーザ基準（basis）ごとに格納される、ステップと、
   コンピュータプロセッサによって、地域関連サブスコアに基づく前記リスティングのそれぞれに対する場所関連スコアを決定するステップであって、前記地域関連サブスコアは、（ｉ）前記検索クエリに含まれる前記クエリ都市、および（ｉｉ）前記クエリ都市の中の前記リスティング地域の中の予約履歴が与えられた場合、前記ユーザが前記リスティング地域の中の前記リスティングを予約する確率を示す、ステップと、
   前記地域関連サブスコアに少なくとも部分的に基づいて、前記リスティングをランク付けするステップと、
   前記検索クエリに応答して、ランク付けされた順に、前記リスティングを前記ユーザに関連付けられた前記クライアントデバイスに提供するステップであって、前記リスティングは、前記複数の予約履歴に関連付けられたプライベートユーザ情報を参照せずに、前記ランク付けされた順に提供される、ステップと、
   前記クエリ都市に関連して前記検索クエリを格納するステップであって、前記格納された検索クエリは、前記クエリ都市を含む後続の検索クエリに応答して前記リスティングをランク付けするために使用される、ステップと、
   を含む、コンピュータ実施方法。
10. 前記予約履歴は、前記クエリ都市の中の複数のリスティング地域からのリスティングに対するものである、請求項９に記載のコンピュータ実施方法。
11. 前記リスティングに対する前記地域関連サブスコアは、前記リスティング地域の中の予約履歴の数に基づく、請求項９に記載のコンピュータ実施方法。
12. 前記リスティングに対する前記地域関連サブスコアは、前記リスティング地域のリスティング都市の中の履歴のリスティングの総数にさらに基づく、請求項１１に記載のコンピュータ実施方法。
13. リスティングに対する前記地域関連サブスコアは、前記リスティング地域の中の利用可能なリスティングの数に基づく、請求項９に記載のコンピュータ実施方法。
14. リスティングに対する前記地域関連サブスコアは、前記リスティング地域のリスティング都市の中の利用可能なリスティングの総数にさらに基づく、請求項１３に記載のコンピュータ実施方法。
15. ユーザによってもはや予約可能でなくなった複数の履歴のリスティングにアクセスすることであって、前記履歴のリスティングのそれぞれは、前記クエリ都市の中の前記リスティング地域の１つに位置することを含み、
    前記リスティングの１つに対する前記地域関連サブスコアは、前記履歴のリスティングにさらに基づく、請求項９に記載のコンピュータ実施方法。
16. 他のユーザに関連付けられた予約情報履歴に基づいて、ユーザに予約可能なリスティングを提供するための命令を格納する非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記命令は、プロセッサによって実行されたとき、前記プロセッサに、
    ユーザに関連付けられたクライアントデバイスから検索クエリを受信し、前記検索クエリはクエリ都市を含み、
    ユーザによって予約可能な複数のリスティングにアクセスし、前記リスティングのそれぞれは複数のリスティング都市の１つに位置し、前記リスティング都市の少なくとも１つは前記クエリ都市と異なっており、
    前記クエリ都市を含む複数の検索クエリ履歴、および前記複数のリスティング都市の中の複数の予約履歴にアクセスし、前記複数の検索クエリ履歴は、ユーザごと、またはウェブブラウジングセッション基準（basis）ごとに格納され、
    コンピュータプロセッサによって、都市関連サブスコアに基づく前記リスティングのそれぞれに対する場所関連スコアを決定し、リスティングに対する前記都市関連サブスコアは、（ｉ）前記検索クエリに含まれる前記クエリ都市、および（ｉｉ）前記リスティング都市の中の前記予約履歴が与えられた場合、前記ユーザが前記リスティング都市の中の前記リスティングを予約する確率を示し、
    前記都市関連サブスコアに少なくとも部分的に基づいて、前記リスティングをランク付けし、
    前記検索クエリに応答して、ランク付けされた順に、前記リスティングを前記ユーザに関連付けられた前記クライアントデバイスに提供し、前記リスティングは、前記複数の予約履歴に関連付けられたプライベートユーザ情報を参照せずに、前記ランク付けされた順に提供され、
    前記クエリ都市に関連して前記検索クエリを格納し、前記格納された検索クエリは、前記クエリ都市を含む後続の検索クエリに応答して前記リスティングをランク付けするために使用される、
    ようにさせる、コンピュータ可読媒体。
17. 前記予約履歴は、前記クエリ都市と異なる前記リスティング都市の１つに位置する少なくとも１つの予約を含む、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
18. リスティングに対する前記都市関連サブスコアは、前記クエリ都市が前記リスティング都市と同一である場合、リスティングが第１の関数に基づき、および、
    前記都市関連サブスコアは、前記クエリ都市が前記リスティング都市と異なる場合、前記第１の関数および追加の重み係数に基づく、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
19. 前記リスティングに対する前記都市関連サブスコアは、前記クエリ都市を含む検索クエリ履歴として、同一のウェブブラウジングセッションの間に発生した前記リスティング都市の中の予約履歴の数に基づく、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
20. 前記リスティングに対する前記都市関連サブスコアは、前記クエリ都市を含む検索クエリ履歴として、同一のウェブブラウジングセッションの間に発生した予約履歴の総数にさらに基づく、請求項１９に記載のコンピュータ可読媒体。
21. 前記リスティングに対する前記都市関連サブスコアは、前記クエリ都市を含む検索クエリ履歴として、同一のウェブブラウジングセッションの間に発生した前記リスティング都市の中の予約履歴の数に基づく、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
22. 前記リスティングに対する前記都市関連サブスコアは、前記リスティング都市の中の予約履歴の総数にさらに基づく、請求項２１に記載のコンピュータ可読媒体。
23. 前記リスティングに対する前記都市関連サブスコアは、前記リスティング都市の中のリスティングの数に基づく、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
24. 前記リスティングに対する前記都市関連サブスコアは、前記リスティング都市の中のリスティングの数、および前記複数のリスティングの中のリスティングの総数に基づく、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
25. 他のユーザに関連付けられた予約情報履歴に基づいて、ユーザに予約可能なリスティングを提供するための命令を格納する非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記命令は、プロセッサによって実行されたとき、前記プロセッサに、
    ユーザに関連付けられたクライアントデバイスから検索クエリを受信し、前記検索クエリはクエリ都市を含み、
    ユーザによって予約可能な複数のリスティングにアクセスし、前記リスティングのそれぞれは、前記クエリ都市の中の複数のリスティング地域（neighborhood）の１つに位置し、
    前記クエリ都市の中の複数の予約履歴にアクセスし、前記複数の予約履歴は、ユーザ基準（basis）ごとに格納され、
    コンピュータプロセッサによって、地域関連サブスコアに基づく前記リスティングのそれぞれに対する場所関連スコアを決定し、前記地域関連サブスコアは、（ｉ）前記検索クエリに含まれる前記クエリ都市、および（ｉｉ）前記クエリ都市の中の前記リスティング地域の中の予約履歴が与えられた場合、前記ユーザが前記リスティング地域の中の前記リスティングを予約する確率を示し、
    前記地域関連サブスコアに少なくとも部分的に基づいて、前記リスティングをランク付けし、
    前記検索クエリに応答して、ランク付けされた順に、前記リスティングを前記ユーザに関連付けられた前記クライアントデバイスに提供し、前記リスティングは、前記複数の予約履歴に関連付けられたプライベートユーザ情報を参照せずに、前記ランク付けされた順に提供され、
    前記クエリ都市に関連して前記検索クエリを格納し、前記格納された検索クエリは、前記クエリ都市を含む後続の検索クエリに応答して前記リスティングをランク付けするために使用される、
    ようにさせる、コンピュータ可読媒体。
26. 前記予約履歴は、前記クエリ都市の中の複数のリスティング地域からのリスティングに対するものである、請求項２５に記載のコンピュータ可読媒体。
27. 前記リスティングに対する前記地域関連サブスコアは、前記リスティング地域の中の予約履歴の数に基づく、請求項２５に記載のコンピュータ可読媒体。
28. 前記リスティングに対する前記地域関連サブスコアは、前記リスティング地域のリスティング都市の中の履歴のリスティングの総数にさらに基づく、請求項２７に記載のコンピュータ可読媒体。
29. リスティングに対する前記地域関連サブスコアは、前記リスティング地域の中の利用可能なリスティングの数に基づく、請求項２５に記載のコンピュータ可読媒体。
30. リスティングに対する前記地域関連サブスコアは、前記リスティング地域のリスティング都市の中の利用可能なリスティングの総数にさらに基づく、請求項２９に記載のコンピュータ可読媒体。
31. 前記命令はさらに、前記プロセッサに、
    ユーザによってもはや予約可能でなくなった複数の履歴のリスティングにアクセスし、前記履歴のリスティングのそれぞれは、前記クエリ都市の中の前記リスティング地域の１つに位置する、ようにさせ、
    前記リスティングの１つに対する前記地域関連サブスコアは、前記履歴のリスティングにさらに基づく、請求項２５に記載のコンピュータ可読媒体。

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