特許 6189836 個人間距離に基づくランク付けおよび検索方法および装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6189836

(24)【登録日】2017年8月10日

(45)【発行日】2017年8月30日

(54)【発明の名称】個人間距離に基づくランク付けおよび検索方法および装置

(51)【国際特許分類】

   G06F 17/30 20060101AFI20170821BHJP

   G06Q 30/02 20120101ALI20170821BHJP

【ＦＩ】

   G06F17/30 340A

   G06F17/30 380E

   G06Q30/02 470

【請求項の数】16

【全頁数】21

(21)【出願番号】特願2014-520322(P2014-520322)

(86)(22)【出願日】2012年7月12日

(65)【公表番号】特表2014-523049(P2014-523049A)

(43)【公表日】2014年9月8日

(86)【国際出願番号】US2012046464

(87)【国際公開番号】WO2013009980

(87)【国際公開日】20130117

【審査請求日】2015年6月17日

(31)【優先権主張番号】201110195506.9

(32)【優先日】2011年7月13日

(33)【優先権主張国】CN

(73)【特許権者】

【識別番号】510330264

【氏名又は名称】アリババ・グループ・ホールディング・リミテッド

【氏名又は名称原語表記】ＡＬＩＢＡＢＡ ＧＲＯＵＰ ＨＯＬＤＩＮＧ ＬＩＭＩＴＥＤ

(74)【代理人】

【識別番号】110001243

【氏名又は名称】特許業務法人 谷・阿部特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】ロン シャンシュウ

【審査官】 齊藤 貴孝

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００８−０９７３６５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００６−３０９６６０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 国際公開第２０１１／０２５６９６（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 特表２００９−５２９１９９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００９−２８９０９２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−１４８７４１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特表２００９−５１０５５１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００４−２５９０８３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｆ １７／３０

Ｇ０６Ｑ ３０／０２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

個人間距離に基づいてランク付けするための方法であって、
ランキングサーバによって、ユーザクライアントから開始されたクエリー要求に基づいて、前記要求により問い合わされたオブジェクトを取得し、それぞれの問い合わされたオブジェクトに対応する参照ユーザグループを取得することであって、前記参照ユーザグループは前記オブジェクトを購入したユーザおよび前記オブジェクトの購入意思を表したユーザの少なくとも一方から形成される、ことと、
ランキングサーバによって、前記参照ユーザグループ内のユーザと、前記クエリー要求を開始するユーザとの間の個人間距離を取得し、前記参照ユーザグループ内の前記ユーザにより与えられた、前記要求により問い合わされた各オブジェクトの格付けスコアを取得することと、
ランキングサーバによって、前記個人間距離および前記格付けスコアに基づいて、各オブジェクトのユーザ関係ランク付け指標を決定し、前記オブジェクトの各ユーザ関係ランク付け指標に基づいて、前記オブジェクトを順序付けることと、を含む方法。

【請求項2】

それぞれの問い合わされたオブジェクトに対応する前記参照ユーザグループを取得することは、
前記参照ユーザグループに対し予め決められたサンプルサイズに基づいて、最近前記オブジェクトを購入したユーザの対応する数を選択し、前記参照ユーザグループを形成すること、または
前記参照ユーザグループに対し予め決められたサンプルサイズに基づいて、最近前記オブジェクトの購入意思を表したユーザの対応する数を選択し、前記参照ユーザグループを形成すること、または
前記参照ユーザグループに対し予め決められたサンプルサイズに基づいて、所与の比に従って、最近前記オブジェクトを購入したユーザおよび最近前記オブジェクトの購入意思を表したユーザを選択し、前記参照ユーザグループを形成することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記ランキングサーバによって、前記参照ユーザグループ内の前記ユーザと、前記クエリー要求を開始する前記ユーザとの間の前記個人間距離を取得することは、
前記ランキングサーバによって、ソーシャルネットワーキングサーバから前記ユーザの友人関係情報を取得し、受信した友人関係情報に基づいて、前記参照ユーザグループの前記ユーザと、前記クエリー要求を開始する前記ユーザとの間の前記個人間距離を決定すること、または
前記ランキングサーバによって、前記ソーシャルネットワーキングサーバに記録されたユーザ特性に基づいて、２人のユーザが共通したユーザ特性を有するかどうかを決定し、前記共通のユーザ特性に基づいて、その個人間距離を決定することであって、前記２人のユーザが共通した特性を多く有するほど、前記個人間距離が短い、決定することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記ソーシャルネットワーキングサーバは、
ユーザとメールボックスサービスシステム内の各友人との間の関係；ユーザとソーシャルネットワーキングウェブサイト内の各友人との間の関係；ユーザとインスタントメッセージシステム内の各友人との間の関係；ユーザとオンラインゲームプラットフォーム内の各友人との間の関係；ユーザと、ユーザ関係に基づく情報を共有、普及および取得するためのプラットフォーム内の各友人との間の関係；または、ユーザと電子商取引ウェブサイト内の各友人との間の関係の１つ以上を格納する、請求項３に記載の方法。

【請求項5】

前記個人間距離に基づいて、重み因子を決定することであって、前記重み因子は、前記個人間距離が増加するにつれて減少する、決定することと、
前記参照ユーザグループ内の前記ユーザと、前記クエリー要求を開始する前記ユーザとの間の前記個人間距離、および前記参照ユーザグループ内の前記ユーザにより与えられる前記要求により問い合わされた各オブジェクトの前記格付けスコアに基づいて、各オブジェクトの前記ユーザ関係ランク付け指標を決定することであって、
前記参照ユーザグループの前記ユーザに関連付けられた前記個人間距離に基づいて、加重格付けスコアの平均値を計算し、前記ユーザ関係ランク付け指標を取得することを含む、決定することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記ユーザ関係ランク付け指標を計算する式は、
前記ユーザ関係ランク付け指標＝ＳＵＭ（格付けスコア／個人間距離）／サンプルサイズを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項7】

前記オブジェクトが位置する参照店を決定することと、
前記クエリー要求を開始する前記ユーザと前記参照店との間の個人間距離を取得し、前記参照店の格付けスコアを取得することとをさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項8】

前記個人間距離および前記参照店の前記格付けスコアに基づいて、前記参照店の店関係ランク付け指標を決定することをさらに含む、請求項７に記載の方法。

【請求項9】

前記オブジェクトを順序付けることは、前記参照店の前記店関係ランク付け指標にさらに基づく、請求項８に記載の方法。

【請求項10】

前記ランキングサーバによって、前記ユーザクライアントから提出された前記クエリー要求に基づいて、前記クエリー要求により問い合わされた前記オブジェクトが位置する参照店を決定することであって、前記参照店は前記オブジェクトを提供する店である、ことと、
前記ランキングサーバによって、前記クエリー要求を提出するユーザと前記参照店との間の個人間距離を取得し、前記参照店の格付けスコアを取得することと、
前記ランキングサーバによって、前記クエリー要求を提出する前記ユーザと前記参照店との間の前記個人間距離および前記格付けスコアに基づいて、前記参照店の店関係ランク付け指標を決定し、前記店関係ランク付け指標に基づいて、前記参照店を順序付けることとをさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項11】

前記ランキングサーバによって、前記クエリー要求を提出する前記ユーザと前記参照店との間の前記個人間距離を取得することは、
前記ランキングサーバによって、ソーシャルネットワーキングサーバから前記ユーザの友人関係情報を取得し、受信した友人関係情報に基づいて、前記クエリー要求を開始する前記ユーザと前記参照店との間の前記個人間距離を決定すること、または
前記ランキングサーバによって、トランザクションデータベースから、前記ユーザと前記参照店との間のそれぞれのトランザクション数およびトランザクション成功率を取得し、それぞれのトランザクション数およびトランザクション成功率に基づいて、前記ユーザと前記参照店との間の前記個人間距離を決定することを含む、請求項１０に記載の方法。

【請求項12】

前記店関係ランク付け指標を決定するための式は、
店関係ランク付け指標＝格付けスコア／個人間距離を含む、請求項１１に記載の方法。

【請求項13】

ランキングサーバであって、
クエリー要求により問い合わされたオブジェクトを取得し、ユーザクライアントから開始された前記要求に基づいて、前記問い合わされたオブジェクトに対応する参照ユーザグループを取得するように構成され、前記参照ユーザグループは前記オブジェクトを購入したユーザおよび前記オブジェクトの購入意思を表したユーザの少なくとも一方から形成される、獲得ユニットと、
前記参照ユーザグループの各ユーザと、前記クエリー要求を開始するユーザとの間の個人間距離を取得し、各参照ユーザグループ内の各ユーザにより与えられる前記要求により問い合わされた前記オブジェクトの格付けスコアを取得するように構成される、前記獲得ユニットと、
前記個人間距離および前記格付けスコアに基づいて、前記問い合わされたオブジェクトのユーザ関係ランク付け指標を決定し、前記オブジェクトの前記ユーザ関係ランク付け指標に基づいて、前記オブジェクトを順序付けるように構成される、順序付けユニットと、を備えるランキングサーバ。

【請求項14】

前記獲得ユニットは、前記個人間距離に対する重み因子を設定し、前記重み因子は、前記個人間距離が増加するにつれて減少し、
前記順序付けユニットは、各参照ユーザグループの各ユーザと、前記クエリー要求を開始する前記ユーザとの間の前記個人間距離、および各参照ユーザグループ内の各ユーザにより与えられた前記オブジェクトの前記格付けスコアに基づいて、前記ユーザ関係ランク付け指標を計算し、前記順序付けユニットは、各参照ユーザグループの各ユーザに関連付けられた前記個人間距離に基づいて、加重格付けスコアの平均値を計算し、前記ユーザ関係ランク付け指標を取得する、請求項１３に記載のサーバ。

【請求項15】

前記順序付けユニットにより得られた順序付け結果に基づいて、前記クエリーを開始する前記ユーザクライアントにクエリー結果を返すように構成される、フィードバックユニットをさらに備える、請求項１３に記載のサーバ。

【請求項16】

前記ユーザクライアントから提出された前記クエリー要求に基づいて、前記オブジェクトが位置する参照店を決定するように構成される決定ユニットをさらに備え、
前記獲得ユニットは、前記クエリー要求を提出するユーザと前記参照店との間の個人間距離を取得し、前記参照店の格付けスコアを取得するようにさらに構成され、
前記順序付けユニットは、前記クエリー要求を提出する前記ユーザと前記参照店との間の前記個人間距離、および前記参照店の前記格付けスコアに基づいて、前記参照店に対する店関係ランク付け指標を決定し、前記店関係ランク付け指標にさらに基づいて、前記オブジェクトを順序付けるようにさらに構成される、請求項１３に記載のサーバ。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
本出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、２０１１年７月１３日出願の中国特許出願第２０１１１０１９５５０６．９号、名称「Ｒａｎｋｉｎｇ ａｎｄ Ｓｅａｒｃｈｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｉｎｔｅｒｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｓｔａｎｃｅｓ」の優先権を主張する。

【0002】

本開示は、コンピュータサイエンスおよびインターネット技術の分野に関連し、より詳細には、個人間距離に基づくランク付けおよび検索方法および装置に関する。

【背景技術】

【0003】

オンラインで買い物をする場合、ユーザは、通常、買うべき商品を決定するために、製品のランク付けを参考として使用する。現在ユーザに利用可能な製品のランク付けは、価格、地理的場所、信頼度格付け、販売量等に基づくランク付けを含む。しかしながら、製品がユーザに適しているかどうかは、価格または信頼性格付けだけの問題ではないため、これらのランク付けによってユーザが買いたい製品を発見することができない可能性がある。信頼性格付けは、製品の品質をある程度反映するが、高い信頼性格付けを有する製品がユーザにより求められる製品であることは保証できない。価格および信頼性格付け等の因子の他に、ユーザの関心および趣味もまた、ある特定の製品がユーザによって好意的に選択されるかどうかを決定する因子である。既存の製品ランク付け方法は、価格および信頼性格付け等の因子のみを考慮し、ユーザの関心および趣味等の因子を考慮せず、そのためユーザ特徴を組み込むランク付け方法を提供しない。したがって、ユーザは、期待する検索結果を迅速に得ることができず、比較的長い検索時間で複数回検索を実行する必要がある。さらに、ネットワーク通信への負担およびサーバの処理負荷が増加し、サーバの処理性能が低減される。

【0004】

さらに、ユーザと店との間の親密度もまた、ユーザの製品選択における決定に影響し得る。ユーザまたは彼／彼女の友人が以前に店との成功したトランザクションを行っていた場合、この店は、ユーザといかなる関係も築いていない店と比較して、ユーザにより選択される可能性が高い。既存のオンラインショッピングプラットフォームは、トランザクション記録に基づいて店の信頼可能性を格付けするのみである。しかしながら、ユーザが、以前に店との成功したトランザクションを行ったユーザよりも、非常に異なる買い物の習慣または関心および趣味を有する場合、ユーザは、良好な信頼性格付けを有するこの店を、まだ好意的に選択しない可能性がある。したがって、店の過去のトランザクション記録に基づく既存の方法は、ユーザ特徴を格付けおよびランク付けに組み込んでいない。既存の格付けおよびランク付け方法は、ユーザ特徴を処理に組み込んでおらず、したがって、ユーザは、期待される検索結果を迅速に得られないことになる。ユーザは、比較的長い検索時間で複数回検索を実行する必要がある。さらに、ネットワーク通信の負担およびサーバの処理負荷が増加し、したがってサーバの処理性能が低減される。

【発明の概要】

【0005】

本開示の実施形態は、既存のランク付け方法がユーザ特徴をランク付けに組み込んでいないことを解決するために、個人間距離に基づくランク付けおよび検索のための方法および装置を提供する。

【0006】

本開示の第１の態様によれば、ランキングサーバは、ユーザクライアントから開始されたクエリー要求に基づいて、要求により問い合わされたオブジェクトを取得し、問い合わされたオブジェクトに対応する参照ユーザグループを取得することができる。ランキングサーバは、参照ユーザグループ内の各ユーザと、クエリー要求を開始するユーザとの間の個人間距離を取得し、各参照ユーザグループ内の各ユーザにより与えられる要求により問い合わされたオブジェクトの格付けスコアを取得することができる。さらに、ランキングサーバは、個人間距離および格付けスコアに基づいて、オブジェクトのユーザ関係ランク付け指標を決定することができる。ランキングサーバは、オブジェクトのユーザ関係ランク付け指標に基づいて、オブジェクトを順序付けることができる。

【0007】

本開示の第２の態様によれば、ランキングサーバは、ユーザクライアントから提出されたクエリー要求に基づいて、クエリー要求により問い合わされたオブジェクトが位置する参照店を取得することができる。ランキングサーバは、クエリー要求を提出するユーザと参照店との間の個人間距離を取得し、参照店の格付けスコアを取得することができる。いくつかの実施形態において、ランキングサーバは、個人間距離および格付けスコアに基づいて、参照店の店関係ランク付け指標を決定し、店関係ランク付け指標に基づいて、参照店を順序付けることができる。

【0008】

本開示の第３の態様によれば、ランキングサーバは、ユーザクライアントから開始されたクエリー要求を受信し、要求により問い合わされたオブジェクトを取得し、オブジェクトの複合指標を決定することができる。ランキングサーバは、オブジェクトの複合指標に基づいて、オブジェクトを順序付けることができる。いくつかの実施形態において、ランキングサーバは、以下の戦略の１つに基づいて、オブジェクトの複合指標を決定することができる。第１の戦略によれば、ランキングサーバは、上記個人間距離に基づくランク付け方法に従って、ユーザにより問い合わされるように要求されたオブジェクトのユーザ関係ランク付け指標を決定し、ユーザ関係ランク付け指標およびオンラインショッピングプラットフォーム指標に基づいて、オブジェクトの複合指標を決定することができる。代替として、第２の戦略によれば、ランキングサーバは、上記個人間距離に基づくランク付け方法に従って、オブジェクトが位置する店の店関係ランク付け指標を決定し、店関係ランク付け指標およびオンラインショッピングプラットフォーム指標に基づいて、オブジェクトの複合指標を決定することができる。代替として、第３の戦略によれば、ランキングサーバは、上記個人間距離に基づくランク付け方法に従って、ユーザにより問い合わされるように要求されたオブジェクトのユーザ関係ランク付け指標を決定し、上記個人間距離に基づくランク付け方法に従って、オブジェクトが位置する店に対する店関係ランク付け指標を決定することができる。ランキングサーバは、ユーザ関係ランク付け指標および店関係ランク付け指標に基づいて、オブジェクトの複合指標を決定する、または、ユーザ関係ランク付け指標、店関係ランク付け指標およびオンラインショッピングプラットフォーム指標に基づいて、オブジェクトの複合指標を決定することができる。

【0009】

本開示の第４の態様によれば、ランキングサーバは、ユーザクライアントからのクエリー要求を受信することができる。ランキングサーバは、上記個人間距離に基づくランク付け方法に従って、ユーザにより問い合わされるように要求されたオブジェクトのユーザ関係ランク付け指標を決定し、オブジェクトのユーザ関係ランク付け指標に基づいて、オブジェクトを順序付けることができる。一実施形態において、ランキングサーバは、上記個人間距離に基づくランク付け方法に従って、オブジェクトが位置する店の店関係ランク付け指標を決定し、オブジェクトが位置する店の店関係ランク付け指標に基づいて、オブジェクトを順序付けることができる。代替として、ランキングサーバは、上記個人間距離に基づくランク付け方法に従って、オブジェクトの複合指標を決定し、オブジェクトの複合指標に基づいて、オブジェクトを順序付けることができる。いくつかの実施形態において、ランキングサーバは、順序付けの結果に基づいて、要求を開始するユーザにクエリー結果を返すことができる。

【0010】

本開示の第５の態様によれば、ランキングサーバが提供される。ランキングサーバは、クエリー要求により問い合わされたオブジェクトを取得し、ユーザクライアントから開始された要求に基づいて、問い合わされたオブジェクトに対応する参照ユーザグループを取得するように構成される、獲得ユニットを含んでもよい。いくつかの実施形態において、獲得ユニットは、さらに、参照ユーザグループの各ユーザと、クエリー要求を開始するユーザとの間の個人間距離を取得し、各参照ユーザグループ内の各ユーザにより与えられる要求により問い合わされたオブジェクトの格付けスコアを取得するように構成されてもよい。一実施形態において、ランキングサーバは、さらに、個人間距離および格付けスコアに基づいて、問い合わされたオブジェクトのユーザ関係ランク付け指標を決定し、オブジェクトのユーザ関係ランク付け指標に基づいて、オブジェクトを順序付けるように構成される、順序付けユニットを含んでもよい。

【0011】

本開示の第６の態様によれば、ランキングサーバが提供される。ランキングサーバは、ユーザクライアントから提出されたクエリー要求に基づいて、要求により問い合わされたオブジェクトが位置する参照店を決定するように構成される決定ユニットを含んでもよい。加えて、ランキングサーバは、さらに、クエリー要求を提出するユーザと参照店との間の個人間距離を取得し、参照店の格付けスコアを取得するように構成される獲得ユニットを含んでもよい。いくつかの実施形態において、ランキングサーバは、さらに、個人間距離および格付けスコアに基づいて、参照店の店関係ランク付け指標を決定し、店関係ランク付け指標に基づいて、参照店を順序付けるように構成される順序付けユニットを含んでもよい。

【0012】

本開示の第７の態様によれば、ランキングサーバが提供される。ランキングサーバは、ユーザクライアントからのクエリー要求を受信し、要求により問い合わされたオブジェクトを取得し、オブジェクトの複合指標を決定するように構成される、統合ユニットを含んでもよい。いくつかの実施形態において、ランキングサーバは、さらに、オブジェクトの複合指標に基づいて、オブジェクトを順序付けるように構成される、順序付けユニットを含む。一実施形態において、統合ユニットは、以下の戦略の１つに基づいて、複合指標を決定する：
第１の戦略：ランキングサーバによって、上記個人間距離に基づくランク付け方法に従って、ユーザにより問い合わされるように要求されたオブジェクトのユーザ関係ランク付け指標を決定し、ユーザ関係ランク付け指標およびオンラインショッピングプラットフォーム指標に基づいて、オブジェクトの複合指標を決定する；
第２の戦略：ランキングサーバによって、上記個人間距離に基づくランク付け方法に従って、オブジェクトが位置する店の店関係ランク付け指標を決定し、店関係ランク付け指標およびオンラインショッピングプラットフォーム指標に基づいて、オブジェクトの複合指標を決定する；または
第３の戦略：ランキングサーバによって、上記個人間距離に基づくランク付け方法に従って、ユーザにより問い合わされるように要求されたオブジェクトのユーザ関係ランク付け指標を決定し、上記個人間距離に基づくランク付け方法に従って、オブジェクトが位置する店に対する店関係ランク付け指標を決定する；ランキングサーバによって、ユーザ関係ランク付け指標および店関係ランク付け指標に基づいて、オブジェクトの複合指標を決定する；もしくは、ランキングサーバによって、ユーザ関係ランク付け指標、店関係ランク付け指標およびオンラインショッピングプラットフォーム指標に基づいて、オブジェクトの複合指標を決定する。

【0013】

本開示の実施形態において、ランキングサーバは、ユーザクライアントから開始されたクエリー要求に基づいて、要求により問い合わされたオブジェクト、および問い合わされたオブジェクトに対応する参照ユーザグループを取得し、参照ユーザグループの各ユーザと、クエリー要求を開始するユーザとの間の個人間距離を取得し、各参照ユーザグループ内の各ユーザにより与えられる、要求により問い合わされたオブジェクトの格付けスコアを取得し、個人間距離および格付けスコアに基づいて、問い合わされたオブジェクトのユーザ関係ランク付け指標を決定し、オブジェクトのユーザ関係ランク付け指標に基づいて、オブジェクトを順序付ける。既存の技術と比較して、例示的ランキングサーバは、ユーザと参照ユーザとの間の個人間距離、および参照ユーザに関連付けられた格付けスコアに基づいてランク付けを実行し、ユーザの買い物の選択に関してユーザのソーシャルネットワークに関連付けられた選択の参照値を定量化し、ユーザの特徴に基づくランク付け方法を提供する。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】本開示の実施形態による、個人間距離に基づくランク付け方法のフローチャートである。

【図2】本開示の実施形態による、個人間距離に基づくランク付け方法のフローチャートである。

【図3】本開示の実施形態による、個人間距離に基づくランク付け方法のフローチャートである。

【図4】本開示の実施形態による、ランキングサーバの概略構造図である。

【図5】本開示の実施形態による、ランキングサーバの概略構造図である。

【図6】本開示の実施形態による、ランキングサーバの概略構造図である。

【図7】図４〜図６に記載されるような例示的ランキングサーバのより詳細な概略構造図である。

【発明を実施するための形態】

【0015】

既存の技術に存在する問題を克服するために、本開示の実施形態は、個人間距離に基づきランク付けおよび検索を行うための方法および装置を提供する。

【0016】

ここで、添付の図を参照しながら、本開示の実施形態を詳細に説明する。

【0017】

例示的な個人間距離に基づくランク付け方法は、ユーザに関連付けられた個人間距離を使用して、ユーザの特徴の彼／彼女の買い物の選択に対する影響を定量化する。ユーザが関与するユーザサークルは、彼／彼女の買い物の選択に影響する。例えば、ユーザは、見知らぬ人よりも、彼／彼女の友人と類似した関心および趣味を有する可能性が高い。これらの関心および趣味は、ユーザの買い物の選択に影響し得る。したがって、ユーザに関連付けられた個人間の関係を使用して、ユーザ特徴の彼／彼女の買い物の選択に対する影響を定量化することができる。

【0018】

第１の実施形態
図１に示されるように、本開示の第１の実施形態は、個人間距離に基づくランク付け方法を提供し、この方法は、以下を含んでもよい。

【0019】

ブロック１０１において、ランキングサーバは、ユーザからの製品クエリー要求に基づいて、問い合わされた製品のグループを決定する。

【0020】

ブロック１０１の前に、ランキングサーバは、さらに、ユーザにより使用されるクライアントから、製品のカテゴリー情報等の製品説明情報、製品を提供する店の情報、製品の識別情報（例えば、製品の名前もしくはモデル番号など）、他の関連情報、またはそれらの組み合わせを含む、製品クエリー要求を受信することができる。ランキングサーバは、製品説明情報に基づいて、全ての一致する製品を問い合わされた製品のグループとすることができる。既存の検索技術に基づいて、ある特定のキーワードの情報が無視されてもよく、または、製品クエリー要求におけるあまりにも多くのキーワードに起因して検索結果が返されない場合は、類似した結果が検索結果として使用されてもよい。

【0021】

ブロック１０２において、ランキングサーバは、問い合わされた製品に基づいて、参照ユーザグループを取得する。

【0022】

ランキングサーバは、問い合わされた製品と参照ユーザグループとの間の対応関係を予め設定し、対応関係に基づいて参照ユーザグループを取得し、それぞれの問い合わされた製品に参照ユーザの各グループを予め割り当てることができる。

【0023】

代替として、ランキングサーバは、問い合わされた製品に基づいて、参照ユーザのグループを選択することができる。参照ユーザのグループを選択する前に、ランキングサーバは、選択される必要のある参照ユーザのグループのサンプルサイズをさらに定義することができる。サンプルサイズは、経験値に基づいて、システムにより予め定義されてもよい。

【0024】

参照ユーザグループは、ある特定の問い合わされた製品を購入したユーザのグループであってもよい。例えば、参照ユーザグループに対するサンプルサイズが１００と定義される場合、問い合わされた製品を最近購入した１００人のユーザが、参照ユーザのグループとして選択され得る。参照ユーザグループのユーザは、一意性を有するように設定されてもよい。例えば、製品の１０の最近のトランザクション記録に関連付けられた購入者が同じユーザに対応する場合、１人のユーザのみが選択されるものとしてカウントされ、９９人の追加の異なるユーザが選択される。

【0025】

また、参照ユーザグループは、問い合わされた製品に対する購入意思を表したユーザのグループであってもよい。購入意思の格付けレベルを提供した意欲的ユーザが、好ましくは選択され得る。そのような状況において、ショッピングプラットフォームウェブサイトは、その製品に対するユーザの買い物の希望を記録する対応する機能を提供し、購入意思レベルを格付けするための機能を提供する。例えば、ユーザは、１〜１０から選択することにより意思レベルを表現することができ、１〜１０は、購入意思の漸進的増加を表す。参照ユーザグループが意欲的ユーザのグループに設定され、参照ユーザグループのサンプルサイズが１００に設定される場合、最近その製品に対する購入意思を表し、また意思値を提供した１００人のユーザが、参照ユーザの対応するグループとして選択される。

【0026】

また、参照ユーザグループは、ユーザグループの各サンプルサイズ間の比に基づく、問い合わされた製品を購入したユーザのグループおよび意欲的ユーザのグループを含む混合ユーザグループであってもよい。例えば、参照ユーザのグループを選択する場合、ユーザグループのサンプルサイズの比は、６：４である。したがって、購入したユーザのグループのユーザの数は、ユーザの総数の６０％を構成し、意欲的ユーザのグループのユーザの数は、ユーザの総数の４０％を構成する。

【0027】

ブロック１０３において、ランキングサーバは、ソーシャルネットワーキングサーバに社会的関係クエリーを送信し、製品クエリー要求を提出するユーザと、参照ユーザグループ内の各ユーザとの間の個人間距離を取得する。

【0028】

個人間距離は、ユーザ間の個人間距離を説明するために使用される。六次の隔たりの理論によれば、ある人物と任意の見知らぬ人物との間の人の数は、６人以下となる。換言すれば、ある人物は、最大６人の人を介して見知らぬ人物を知ることができる。ソーシャルネットワーキングサーバは、友人システム内の各ユーザと彼／彼女の友人との間の関係を格納する。個人間距離を決定するために友人関係が使用される場合、そのような個人間距離は、ある特定の友人システム内の完全に異なるユーザに対し友人関係を確立するために必要な介在する人の数を示す。ソーシャルネットワーキングサーバにより提供される友人関係に基づいて、ランキングサーバは、ユーザと参照ユーザグループ内の各ユーザとの間の個人間距離を計算することができる。例えば、ある特定の友人システム内において、ユーザＡが友人Ｂを有する場合、ユーザＡとユーザＢとの間の個人間距離は１である。例えば、ユーザＢが友人Ｃを有し、ユーザＣがユーザＡの友人ではない場合、ユーザＡとユーザＣとの間の個人間距離は２である。六次の隔たりの理論によれば、２人のユーザ間の最大距離は７であり、その場合２人のユーザ間の友人の数は６人である。

【0029】

上記友人システムは、ユーザの特徴およびユーザに関連付けられた友人関係を格納するプラットフォームであってもよい。ソーシャルネットワーキングサーバは、ユーザおよび各友人の情報を有する以下の１つ以上の友人システム、例えばユーザとメールボックスサービスシステム内の各友人との間の関係；ユーザとソーシャルネットワーキングウェブサイト内の各友人との間の関係；ユーザとインスタントメッセージシステム内の各友人との間の関係；ユーザとオンラインゲームプラットフォーム内の各友人との間の関係；ユーザと、ユーザ関係に基づく情報を共有、普及および取得するためのプラットフォーム内の各友人との間の関係；または、ユーザと電子商取引ウェブサイト内の各友人との間の関係を格納するサーバを含んでもよい。例えば、ユーザは、ショッピングウェブサイトプラットフォーム内に彼／彼女の友人を追加することができ、全てのユーザの友人関係がソーシャルネットワークを形成する。代替として、メールボックスユーザは、メールボックスサービスシステム内に、独自のアドレス帳またはバディリストを有する。全てのユーザおよびそのアドレス帳が、関係ネットワークを形成する。例えば、Ａのアドレス帳は（ｂ、ｃ、ｄ）を有し、Ｂのアドレス帳は、（ｄ、ｇ、ｔ、ｗ）を有する。したがって、Ａとｂとの間の個人間距離は１であり、Ａとｗとの間の個人間距離は２である。１の距離を有するｂは、２の距離を有するｗよりも近いＡとの関係を有する。上記友人システムは、バーチャルコミュニティネットワークプラットフォーム、インスタントメッセージシステムまたはオンラインゲームプラットフォーム等の、ユーザの特徴およびユーザに関連付けられた友人関係を格納するプラットフォームであってもよい。

【0030】

本開示の実施形態において、個人間距離が小さいほど、２人のユーザ間の個人間の隔たりは近い。個人間距離の値の範囲は、１から７の間に設定することができる。さらに、全ての自然人がある特定の友人システムのユーザであるとは限らないことを考慮すると、２人のユーザは、互いに知り合うために、最大６人ではなく７人以上の人を必要とし得る。サーバは、友人に基づいて個人間距離を計算する。検索のある特定の期間またはある特定量の演算後に、友人関係に基づいて個人間距離を決定することができない場合、個人間距離には、特定値、例えば１０が割り当てられてもよい。

【0031】

さらに、友人関係に基づいて個人間距離を決定する以外に、ソーシャルネットワーキングサーバにより提供され得る２人のユーザ間の類似度の尺度となる他の情報もまた使用して、個人間距離を協調的に評価することができる。既存のソーシャルネットワーキングサービスシステムにおいて、ユーザは、同じトピック、勉学の経験、または週末の外出先等に関して互いに集約され得る。これらは、社会的関係の一部であり、２人のユーザ間の個人間距離の尺度となる、友人関係以外の手法を提供する。

【0032】

具体的には、２人のユーザがユーザ特性に関して任意の共通点を有するかどうかを評価するために、それらのいくつかのユーザ特性が設定され得る。２人のユーザがより多くの特性を有するほど、その間の個人間距離は短い。具体的には、ユーザの各特性が同じであるかどうかに基づいて、その値を減少させるために、個人間距離に重み因子が割り当てられてもよい。

【0033】

例えば、（ｋ１、同じパーティに出席する）、（ｋ２、同じ音楽バンドが好きである）、（ｋ３、同じ大学）、（ｋ４、サッカーが好きである）および（ｋ５、関心のあるトピックの類似度）の５つのユーザ特性を設定することができる。ユーザ特性の評価に基づいて、個人間距離Ｋ＝ｋ１^＊ｋ２^＊ｋ３^＊ｋ４^＊ｋ５である。ある特定のユーザ特性の値が同じである場合、対応するｋｉ（ｉ∈［１，５］）には、０．８の値が割り当てられる。ユーザ特性の値が同じでない場合、ｋｉには１の値が割り当てられる。例えば、友人関係に基づいて、ユーザＡおよびユーザＢに対して、ｋ１、ｋ２およびｋ３は同じであるがｋ４およびｋ５の値は異なる場合、Ｋ＝０．８^＊０．８^＊０．８^＊１^＊１＝０．５１２である。上記の特定のパラメータ値および式は、単なる説明のための例である。本開示は、実施形態において設定されるパラメータおよび式に限定されると解釈されない。

【0034】

ブロック１０４において、ランキングサーバは、参照ユーザグループの各ユーザにより与えられた、問い合わされた製品の格付けスコアを取得する。

【0035】

参照ユーザグループが、製品を購入したユーザのグループである場合、格付けスコアは、参照ユーザグループ内のユーザにより与えられた格付けに対応する。参照ユーザグループが、意思を示したユーザのグループである場合、格付けスコアは、意思を示したユーザのグループ内のユーザにより与えられた購入意思レベルに関連付けられた格付けスコアに対応する。

【0036】

参照ユーザグループが、製品を購入したユーザのグループである場合、そのある特定のユーザは、格付けを提供しなかった可能性がある。そのようなユーザにより与えられた格付けスコアとして、初期値を割り当てることができる。代替として、参照ユーザグループを選択する際、製品を購入し格付けスコアを提供したユーザが、初期設定で選択される。参照ユーザグループが、購入意思を表したユーザのグループである場合、同様に、購入意思レベルに関連付けられた格付けスコアを提供しなかった意思を示したユーザに対する購入意思レベルに関連付けら得た格付けスコアとして、初期値を割り当てることができる。代替として、購入意思を表し、購入意思レベルに関連付けられた格付けスコアを提供した意思を示したユーザが、初期設定で選択される。

【0037】

格付けスコアは、システムにより提供された格付け範囲に従うユーザにより与えられたスコア、または、「良い、平均的、もしくは悪い」等のユーザが提供した評価に基づいてシステムにより定量化された格付け値であってもよい。

【0038】

本実施形態において、ブロック１０３およびブロック１０４は、任意の順番で配置され得る。

【0039】

ブロック１０５において、ランキングサーバは、参照ユーザグループ内の各ユーザの個人間距離、および参照ユーザグループの各ユーザにより与えられた問い合わされた製品の格付けスコアに基づいて、ユーザ関係ランク付け指標を計算する。

【0040】

具体的には、参照ユーザグループの各ユーザにより与えられた問い合わされた製品の格付けスコアに、重み因子が付与される。重み因子は、関連付けられた個人間距離に基づいて決定され、参照ユーザのグループにより与えられたユーザ格付けスコアに対する個人間関係の影響を反映する。重み因子は、関連付けられた個人間距離が増加するにつれて減少する。例えば、重み因子は、個人間距離に反比例するように設定されてもよい。代替として、格付けスコアに対する個人間関係の影響を増加させるために、重み因子は、個人間距離の二乗に反比例するように設定されてもよい。代替として、重み因子は、システム要件または経験的結果に従う他のアルゴリズムに基づいて設定されてもよい。ユーザ関係ランク付け指標を取得するために、参照ユーザグループの各ユーザにより重み付けされる格付けスコアの平均値が演算される。ユーザ関係ランク付けを取得するためのアルゴリズムは、以下の式に従い演算され得る：

【0041】

ユーザ関係ランク付け指標＝ＳＵＭ（格付けスコア／個人間距離）／サンプルサイズ；または

【0042】

ユーザ関係ランク付け指標＝ＳＵＭ（格付けスコア^＊ｆ（個人間距離））／サンプルサイズ（式中、ｆ（個人間距離）は、個人間距離に基づいて計算される重み因子である）。

【0043】

表１は、ある特定の問い合わされた製品に対応する参照ユーザグループのユーザと、クエリー要求を提出するユーザとの間の個人間距離、およびユーザにより与えられた問い合わされた製品の各格付けスコアを示す。参照ユーザグループ内の各ユーザは、問い合わされた製品を店から購入したユーザである。

【0044】

【表1】

【0045】

表１中のデータに基づいて、問い合わされた製品に対するユーザ関係ランク付け指標は、（８／１＋８／１＋７／３＋８／２＋６／５＋７／４＋１０／３＋９／２＋６／４＋８／６）／１０＝３．４９５と計算され得る。同様に、他の問い合わされた製品および対応する参照ユーザグループにおいて、これらの他の問い合わされた製品に対するユーザ関係ランク付け指標を取得することができる。

【0046】

製品カテゴリー情報に基づく検索は、一般に、複数の問い合わされた製品を返す。それぞれの問い合わされた製品に対し、上記ブロック１０２〜１０５を別個に実行することできる。したがって、それぞれの問い合わされた製品に対するユーザ関係ランク付け指標を別個に取得することができる。

【0047】

ブロック１０６において、ランキングサーバは、問い合わされた製品の各ユーザ関係ランク付け指標に基づいて、全ての問い合わされた製品を順序付ける。

【0048】

具体的には、順序付けは、ユーザ関係ランク付け指標の降順に従って実行されてもよい。ユーザ関係ランク付け指標は、個人間距離を組み込む格付け値の平均値である。格付け値の平均化を直接実行する従来の評価方法と比較して、この評価方法は、製品に対するユーザに関連付けられたバディサークルの影響を定量化する。同じ平均格付け値を有する２つの製品においては、一方がより高いユーザ関係ランク付け指標（この製品がユーザの友人またはユーザが関与する社会的サークルからより良いコメントをもらっていることを示す）を有する場合、この製品は、クエリーを提出するユーザにより求められる検索結果である可能性がより高い。

【0049】

上記プロセスの典型的な適用シナリオは、ユーザが携帯電話の購入を希望し、「携帯電話タッチスクリーン」というキーワードでシステムにクエリー要求を提出し得るというものである。システムは、クエリー要求に基づいて、全ての一致する製品を決定する。一致する結果が５００の製品アイテムを含む場合、システムは、各アイテムにおける製品の過去の購入記録に基づいて、製品に関連付けられた１００人の以前の購入者を参照ユーザのグループとする。システムは、これらの１００人の購入者とクエリー要求を提出するユーザとの間の個人間距離、およびこれらの１００人の購入者により与えられた製品の格付けに基づいて、その製品に対するユーザ関係ランク付け指標を計算する。５００の製品に対しユーザ関係ランク付け指標を個々に計算した後、システムは、ユーザ関係ランク付け指標の各値に基づいて、５００の製品を順序付ける。

【0050】

本実施形態において、ランキングサーバは、ユーザにより開始されたクエリー要求に基づいて、要求により問い合わされたオブジェクトを取得し、問い合わされたオブジェクトに対応する参照ユーザグループを取得し、参照ユーザグループの各ユーザと、クエリー要求を開始するユーザとの間の個人間距離を取得し、各参照ユーザグループ内の各ユーザにより与えられる、要求により問い合わされたオブジェクトの格付けスコアを取得し、個人間距離および格付けスコアに基づいて、問い合わされたオブジェクトのユーザ関係ランク付け指標を決定し、オブジェクトのユーザ関係ランク付け指標に基づいて、オブジェクトを順序付ける。既存の技術と比較して、例示的ランキングサーバは、ユーザと参照ユーザとの間の個人間距離、および参照ユーザに関連付けられた格付けスコアに基づいてランク付けを実行し、ユーザの買い物の選択に関してユーザのソーシャルネットワークに関連付けられた選択の参照値を定量化し、ユーザの特徴に基づくランク付け方法を提供する。

【0051】

第２の実施形態
本実施形態は、参照店とユーザとの間の個人間距離、および参照店の格付けスコアに基づいて、店関係ランク付け指標を演算し、店関係ランク付け指標に基づいて、参照店をランク付けする。

【0052】

図２は、個人間距離に基づく例示的ランク付け方法のフローチャートである。図に示されるように、方法は、以下を含んでもよい。

【0053】

ブロック２０１において、ランキングサーバは、クライアントを通してユーザにより提出される製品クエリー要求を受信し、要求に含まれる製品説明情報に基づいて参照店を取得する。

【0054】

ブロック２０２において、ランキングサーバは、ソーシャルネットワーキングサーバに社会的関係クエリー要求を送信し、クエリー要求を提出するユーザと参照店との間の個人間距離を取得する。

【0055】

ユーザと参照店との間の個人間距離は、ブロック１０２において説明された手法と同様に、ソーシャルネットワーク内のユーザと参照店との間の友人関係に基づいて決定されてもよい。

【0056】

また、ユーザと参照店との間の個人間距離は、ユーザおよび参照店に関連付けられたトランザクション記録に基づいて決定されてもよい。例えば、個人間距離に対する値の範囲は、１から７の間であってもよい。ユーザおよび参照店が成功したトランザクションを有していた場合、ユーザと参照店との間の個人間距離は、より小さい値である１を取ることができる。ユーザおよび参照店が不成功のトランザクションを有していた場合、ユーザと参照店との間の個人間距離は、より大きい値である７を取ることができる。ユーザと参照店との間の個人間距離は、具体的には、トランザクションデータベースに記録されるような、ユーザと参照店との間のトランザクションの数およびトランザクション成功率に基づいて決定されてもよい。

【0057】

ブロック２０３において、ランキングサーバは、参照店の格付けスコアを取得する。

【0058】

参照店の格付けスコアは、ネットワークトランザクションプラットフォーム内の店を評価する既存の方法に基づいて決定されてもよい。

【0059】

ブロック２０２およびブロック２０３は、任意の順番で配列され得る。

【0060】

ブロック２０４において、ランキングサーバは、個人間距離および参照店の格付けスコアに基づいて、参照店の店関係ランク付け指標を決定する。

【0061】

具体的には、各参照店において、ユーザに対する個人間距離が長いほど、およびその格付けの参照値が低いほど、それに対応する重みは低い。

【0062】

演算は、以下の式を使用して実行され得る：

【0063】

店関係ランク付け指標＝格付けスコア／個人間距離。

【0064】

ブロック２０５において、ランキングサーバは、参照店の店関係ランク付け指標に基づいて、参照店を順序付ける。

【0065】

具体的には、順序付けは、店関係ランク付け指標の降順に従って実行されてもよい。同じ平均格付け値を有する２つの店においては、一方の店がより高い店関係ランク付け指標（この店がユーザの友人またはユーザが関与する社会的サークルからより良いコメントをもらっていることを示す）を有する場合、その店の関連製品は、クエリーを提出するユーザにより求められる検索結果である可能性がより高い。

【0066】

本実施形態において、ランキングサーバは、問い合わされた製品に基づいて、ユーザにより問い合わされた製品および問い合わされた製品を提供する店を取得する。ランキングサーバは、ソーシャルネットワーキングサーバに社会的関係クエリー要求を送信し、ユーザと参照店との間の個人間距離を取得し、参照店の格付けスコアを取得し、ユーザと参照店との間の個人間距離、および参照店の格付けスコアに基づいて、参照店の店関係ランク付け指標を決定し、店関係ランク付け指標に基づいて、参照店を順序付ける。既存の技術と比較して、例示的ランキングサーバは、ユーザと参照店との間の個人間距離、および参照店の格付けスコアに基づいてランク付けを実行し、ユーザの買い物の選択に関して店とユーザとの間の個人間距離の参照値を定量化し、ユーザの特徴に基づくランク付け方法を提供する。

【0067】

第３の実施形態
本実施形態は、購入者とユーザとの間の個人間距離、および購入者により与えられた製品の格付けスコアに基づいて、製品に関連付けられたユーザ関係ランク付け指標を演算し、製品を提供する店とユーザとの間の個人間距離、および店の格付けスコアに基づいて、参照店の店関係ランク付け指標を演算し、ユーザ関係ランク付け指標および店関係ランク付け指標の共同的な考慮に基づいて、製品のランク付けおよび順序付けを行う。

【0068】

図３に示されるように、本実施形態は、上記の例示的方法と同様の技術的概念に基づく、個人間距離に基づくランク付け方法のフローチャートを提供する。図に示されるように、方法は、以下を含んでもよい。

【0069】

ブロック３０１において、ランキングサーバは、ユーザからの製品クエリー要求を受信し、製品クエリー要求に一致する問い合わされた製品を識別する。

【0070】

ブロック３０２において、ランキングサーバは、問い合わされた製品に対するユーザ関係ランク付け指標を決定する。

【0071】

問い合わされた製品のユーザ関係ランク付け指標を決定するプロセスは、ブロック１０２からブロック１０５において説明されたプロセスと同じである。

【0072】

ブロック３０３において、ランキングサーバは、問い合わされた製品を提供する店に対する店関係ランク付け指標を決定する。

【0073】

店の店関係ランク付け指標を決定するプロセスは、ブロック２０２からブロック２０４において説明されたプロセスと同じである。

【0074】

ブロック３０４において、ユーザ関係ランク付け指標および店関係ランク付け指標に基づいて、複合指標が取得される。

【0075】

具体的には、ユーザのユーザ関係ランク付け指標がＡであり、店に対する店関係ランク付け指標がＢである場合、複合指標は、式Ｃ＝ｋ１^＊Ａ＋ｋ２^＊Ｂ（式中、Ｃは、複合指標であり、ｋ１およびｋ２は、経験値に基づいて決定され得る重み系である）を使用して計算され得る。

【0076】

ブロック３０５において、複合指標に基づいて、問い合わされた製品が順序付けられる。

【0077】

具体的には、問い合わされた製品は、複合指標の降順で順序付けられてもよい。同じ平均格付け値を有する２つの製品およびこれらの同じ格付け値を有する２つの製品を提供する店においては、一方の製品がより高い複合指標（この製品がユーザの友人またはユーザが関与する社会的サークルからより良いコメントをもらっていることを示す）を有する場合、この製品は、クエリーを提出するユーザにより求められる検索結果である可能性がより高い。

【0078】

さらに、本開示の実施形態において提供されるランク付け方法はまた、既存のランク付け方法（複数を含む）と組み合わせてランク付けを実行することができる。最終ランク付け結果における各ランク付け方法に関連付けられる重みは、重み因子に基づいて決定され得る。例えば、ランキングサーバは、ユーザにより問い合わされるように要求されたオブジェクトに対するユーザ関係ランク付け指標を決定し、既存のランク付け方法により与えられたオンラインショッピングプラットフォーム指標を得、ユーザ関係ランク付け指標およびオンラインショッピングプラットフォーム指標に基づいて、複合指標を決定し、オブジェクトの複合指標に基づいて、オブジェクトを順序付ける。

【0079】

本開示の例示的方法において、オブジェクトのユーザ関係ランク付け指標、店関係ランク付け指標または複合指標に基づいてオブジェクトを順序付けた後、ランキングサーバは、ユーザがクエリーを開始するクライアントに対し、クエリー結果を返すことができる。

【0080】

上記の例示的方法の同じ技術的概念に基づいて、本開示の実施形態は、ランキングサーバを提供する。

【0081】

図４は、本開示の実施形態による、ランキングサーバの概略構造図である。ランキングサーバは、
ユーザクライアントから開始されたクエリー要求に基づいて、要求により問い合わされたオブジェクトを取得し、問い合わされたオブジェクトに対応する参照ユーザグループを取得するように構成される、獲得ユニット４１と、
参照ユーザグループの各ユーザと、クエリー要求を開始するユーザとの間の個人間距離を取得し、各参照ユーザグループ内の各ユーザにより与えられる要求により問い合わされたオブジェクトの格付けスコアを取得するようにさらに構成される、獲得ユニット４１と、
個人間距離および格付けスコアに基づいて、問い合わされたオブジェクトのユーザ関係ランク付け指標を決定し、オブジェクトのユーザ関係ランク付け指標に基づいて、オブジェクトを順序付けるように構成される、順序付けユニット４２とを含んでもよい。

【0082】

上記サーバにおいて、獲得ユニット４１は、オブジェクトに対する参照ユーザグループを選択し、これは、
参照ユーザのグループに対し予め決められたサンプルサイズに基づいて、最近オブジェクトを購入したユーザの対応する数を選択し、参照ユーザのグループを形成すること、または
参照ユーザのグループに対し予め決められたサンプルサイズに基づいて、最近オブジェクトに対する購入意思を表したユーザの対応する数を選択し、参照ユーザのグループを形成すること、または
参照ユーザのグループに対し予め決められたサンプルサイズに基づいて、所与の比に従って、最近オブジェクトを購入したユーザおよび最近オブジェクトの購入意思を表したユーザを選択し、参照ユーザのグループを形成することを含む。

【0083】

上記サーバにおいて、獲得ユニット４１は、参照ユーザグループの各ユーザと、クエリー要求を開始するユーザとの間の個人間距離を取得し、
ソーシャルネットワーキングサーバからユーザの友人関係情報を取得し、受信した友人関係情報に基づいて、参照ユーザグループの各ユーザと、クエリー要求を開始するユーザとの間の個人間距離を決定する、獲得ユニット４１、または
ソーシャルネットワーキングサーバに記録されたユーザ特性に基づいて、２人のユーザが共通したユーザ特性を有するかどうかを決定し、共通のユーザ特性に基づいて個人間距離を決定する獲得ユニット４１であって、２人のユーザが共通した特性を多く有するほど、個人間距離が短い、獲得ユニット４１を含む。

【0084】

上記サーバにおいて、獲得ユニット４１は、個人間距離に対する重み因子を設定し、重み因子は、個人間距離が増加するにつれて減少する。

【0085】

順序付け４２ユニットは、各参照ユーザグループの各ユーザとクエリー要求を開始するユーザとの間の個人間距離、および各参照ユーザグループ内の各ユーザにより与えられるオブジェクトの格付けスコアに基づいて、ユーザ関係ランク付け指標を計算し、
各参照ユーザグループの各ユーザに関連付けられた個人間距離に基づいて、加重格付けスコアの平均値を計算し、ユーザ関係ランク付け指標を取得することを含む。

【0086】

上記サーバにおいて、順序付けユニット４２は、以下の式を用いてユーザ関係ランク付け指標を計算する：

【0087】

ユーザ関係ランク付け指標＝ＳＵＭ（格付けスコア／個人間距離）／サンプルサイズ。

【0088】

本実施形態において、ランキングサーバは、ユーザにより開始されたクエリー要求に基づいて、問い合わされるように要求されたオブジェクトの参照ユーザグループを選択し、参照ユーザグループの各ユーザとクエリー要求を開始するユーザとの間の個人間距離を取得し、各参照ユーザグループ内の各ユーザにより与えられる、要求により問い合わされたオブジェクトの格付けスコアを取得し、個人間距離および格付けスコアに基づいて、問い合わされたオブジェクトのユーザ関係ランク付け指標を決定し、オブジェクトのユーザ関係ランク付け指標に基づいて、オブジェクトを順序付ける。既存の技術と比較して、例示的ランキングサーバは、ユーザと参照ユーザとの間の個人間距離、およびさらに参照ユーザに関連付けられた格付けスコアに基づいてランク付けを実行し、ユーザの買い物の選択に関してユーザのソーシャルネットワークに関連付けられた選択の参照値を定量化し、ユーザの特徴に基づくランク付け方法を提供する。

【0089】

上記の例示的方法の同じ技術的概念に基づいて、本開示の実施形態は、ランキングサーバを提供する。

【0090】

図５は、本開示の実施形態による、ランキングサーバの概略構造図である。ランキングサーバは、
ユーザクライアントから提出されたクエリー要求に基づいて、要求により問い合わされたオブジェクトが位置する参照店を決定するように構成される決定ユニット５１と、
クエリー要求を提出するユーザと参照店との間の個人間距離を取得し、参照店の格付けスコアを取得するように構成される、獲得ユニット５２と、
個人間距離および格付けスコアに基づいて、参照店に対する店関係ランク付け指標を決定し、店関係ランク付け指標に基づいて、オブジェクトを順序付けるように構成される、順序付けユニット５３とを含んでもよい。

【0091】

上記サーバにおいて、獲得ユニット５２は、クエリー要求を提出するユーザと参照店との間の個人間距離を取得し、
ソーシャルネットワーキングサーバからユーザの友人関係情報を取得し、受信した友人関係情報に基づいて、クエリー要求を開始するユーザと参照店との間の個人間距離を決定する獲得ユニット５２、または
トランザクションデータベースから、ユーザと参照店との間のそれぞれのトランザクション数およびトランザクション成功率を取得し、それぞれのトランザクション数およびトランザクション成功率に基づいて、ユーザと参照店との間の個人間距離を決定する獲得ユニット５２を含む。

【0092】

上記サーバにおいて、順序付けユニット５３は、以下の式を使用して、参照店の店関係ランク付け指標を計算する：

【0093】

店関係ランク付け指標＝格付けスコア／個人間距離。

【0094】

上記の例示的方法の同じ技術的概念に基づいて、本開示の実施形態は、ランキングサーバを提供する。

【0095】

図６は、本開示の実施形態による、ランキングサーバの概略構造図である。ランキングサーバは、
ユーザクライアントからのクエリー要求を受信し、問い合わされるように要求されたオブジェクトを取得し、オブジェクトの複合指標を決定するように構成される、統合ユニット６１と、
オブジェクトの複合指標に基づいて、オブジェクトを順序付けるように構成される、順序付けユニット６２と、を含んでもよく、
統合ユニット６１は、以下の戦略の１つに基づいて、複合指標を決定する：
第１の戦略：ランキングサーバによって、上記個人間距離に基づくランク付け方法に従って、ユーザにより問い合わされるように要求されたオブジェクトのユーザ関係ランク付け指標を決定し、ユーザ関係ランク付け指標およびオンラインショッピングプラットフォーム指標に基づいて、オブジェクトの複合指標を決定する；
第２の戦略：ランキングサーバによって、上記個人間距離に基づくランク付け方法に従って、オブジェクトが位置する店の店関係ランク付け指標を決定し、店関係ランク付け指標およびオンラインショッピングプラットフォーム指標に基づいて、オブジェクトの複合指標を決定する；または
第３の戦略：ランキングサーバによって、上記個人間距離に基づくランク付け方法に従って、ユーザにより問い合わされるように要求されたオブジェクトのユーザ関係ランク付け指標を決定し、上記個人間距離に基づくランク付け方法に従って、オブジェクトが位置する店に対する店関係ランク付け指標を決定する；ランキングサーバによって、ユーザ関係ランク付け指標および店関係ランク付け指標に基づいて、オブジェクトの複合指標を決定する；もしくは、ランキングサーバによって、ユーザ関係ランク付け指標、店関係ランク付け指標およびオンラインショッピングプラットフォーム指標に基づいて、オブジェクトの複合指標を決定する。

【0096】

上記サーバにおいて、統合ユニット６１は、オブジェクトの複合指標を決定し、オブジェクトのユーザ関係ランク付け指標、店関係ランク付け指標およびオンラインショッピングプラットフォーム指標に重みを加えること、ならびにその加算を実行してオブジェクトの複合指標を取得することを含む。

【0097】

例示的ランキングサーバは、順序付けユニットにより得られた順序付け結果に基づいて、クエリーを開始するユーザにクエリー結果を返すように構成される、フィードバックユニットをさらに含んでもよい。

【0098】

当業者には、実施形態における装置のモジュールが実施形態の説明に従う装置内に位置してもよいこと、または、適宜変更されて、各実施形態において説明されるものとは異なる１つ以上の装置内に位置してもよいことが理解され得る。実施形態におけるモジュールは、単一モジュールとして組み合わされてもよく、または、複数のサブモジュールにさらに分割されてもよい。

【0099】

上述の例示的実施形態から、当業者には、開示される方法およびシステムが、必須のユニバーサルハードウェアプラットフォームを有するソフトウェアを用いて、またはハードウェアを用いて実装されてもよく、前者は、多くの状況においてより良い実装手法であることが、明確に理解され得る。この理解に基づいて、本開示の技術スキームまたは既存の技術への寄与は、本開示の例示的実施形態において説明された方法を実行するためのコンピュータデバイス（例えば、携帯電話、パーソナルコンピュータ、サーバまたはネットワークデバイス等）に対する命令を含む、記憶媒体に格納されるソフトウェア製品の形態で実装され得る。

【0100】

例えば、図７は、上述のようなサーバ等の例示的サーバ７００をより詳細に示している。一実施形態において、サーバ７００は、これらに限定されないが、１つ以上のプロセッサ７０１、ネットワークインターフェース７０２、メモリ７０３、および入力／出力インターフェース７０４を含んでもよい。

【0101】

メモリ７０３は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）等の揮発性メモリ、および／または読取専用メモリ（ＲＯＭ）もしくはフラッシュＲＡＭ等の不揮発性メモリの形態の、コンピュータ可読媒体を含んでもよい。メモリ７０３は、コンピュータ可読媒体の一例である。

【0102】

コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、またはその他のデータ等の情報の格納のための任意の方法または技術で実装される、揮発性および不揮発性の、リムーバブルおよび非リムーバブル媒体を含む。コンピュータ記憶媒体の例は、これらに限定されないが、相変化メモリ（ＰＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、他の種類のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的に消去可能なプログラマブル読取専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリもしくは他のメモリ技術、コンパクトディスク読取専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）もしくは他の光学式記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶デバイス、または、コンピュータデバイスによるアクセスのための情報を格納するように使用され得る任意の他の非伝送媒体を含む。本明細書において定義されるように、コンピュータ可読媒体は、変調データ信号および搬送波等の一時的な媒体を含まない。

【0103】

メモリ７０３は、プログラムユニット７０５およびプログラムデータ７０６を含んでもよい。一実施形態において、プログラムユニット７０５は、獲得ユニット７０７、順序付けユニット７０８、決定ユニット７０９および統合ユニット７１０を含んでもよい。これらのプログラムユニットおよびサブユニットならびに／またはそれらのモジュールに関する詳細は、上で説明した前述の実施形態において見出すことができる。

【0104】

上記説明は、単に本開示の好ましい実施形態である。当業者は、本開示の精神および範囲から逸脱せずに、多くの異なる手法で修正および改善を行うことができることに留意されたい。したがって、本開示は、本開示の特許請求の範囲に含まれる全ての修正および改善ならびにそれらの均等物を包含することが意図される。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】