JP2018519613A

Systems and techniques for presenting and rating items in an online marketplace

Abstract

Systems and techniques for presenting and evaluating items in online marketplaces are provided. The way to present an item is the number of impressions of the individual item provided to the user over a period of time, the quantity of the individual item purchased by the user, and the individual item added to the user's shopping cart. It may include the step of determining the purchaseability score for each specified type of item based on the quantity of. A method for presenting an item rating may include obtaining a predicted rating for the item and providing a set of ratings for the item, including a user-provided rating and a predicted rating.

JP2018519613A, drawing sheet 1
Sheet 1 of 28

Term

9.6 yearsto projected expiry

Projected expiry 4 May 2036, counted from filing; an application has no term until it is granted.

  1. Priority
  2. Filed
  3. Published
  4. Today
  5. Projected expiry

36 claims: 10 independent, 26 dependent

  1. 1
    コンピュータ実装方法であって、 ユーザのデバイスから、あるタイプのアイテムの選択を示すデータを受信するステップと、 複数の前記タイプのアイテム毎に、少なくとも部分的に、(1)ある時間期間中に複数のユーザに提供された個別のアイテムのインプレッションの数、(2)前記複数のユーザによって購入された個別のアイテムの数量、および(3)前記複数のユーザのショッピングカートに追加された個別のアイテムの数量に基づいて、個別のアイテムに関する購入可能性スコアを判定するステップと、 少なくとも部分的に、前記複数のアイテム内に含まれる個別のアイテムの購入可能性スコアに基づいて、前記複数のアイテム内に含まれるアイテムのランキングを判定するステップと、 前記複数のアイテムを含むアイテムのセットの順序を示すアイテムフィードデータを生成するステップであって、前記アイテムのセット内に含まれるアイテムの順序は、少なくとも部分的に、前記複数のアイテム内に含まれるアイテムのランキングに基づいて判定される、ステップと、 前記アイテムフィードデータを前記ユーザのデバイスに提供するステップであって、前記ユーザのデバイスは、前記アイテムのセット内に含まれるアイテムに対応するアイテムパネルのスクロール可能フィードを表示するように構成され、前記スクロール可能フィード内のアイテムパネルは、前記アイテムフィードデータ内の対応するアイテムの順序に従って順序付けられる、ステップと、 を含む、方法。
  2. 2
    前記個別のアイテムに関する購入可能性スコアはさらに、少なくとも部分的に、前記アイテムの購入価格に基づく、請求項1に記載の方法。
  3. 3
    前記個別のアイテムに関する購入可能性スコアはさらに、少なくとも部分的に、前記複数のユーザのウィッシュリストに追加された個別のアイテムの数量に基づく、請求項2に記載の方法。
  4. 4
    前記個別のアイテムに関する購入可能性スコアは、少なくとも部分的に、以下の式に基づき、 式中、W 1 、W 2 、およびW 3 は、それぞれ、第1、第2、および第3の重みであり、「impressions」は、前記時間期間中に前記複数のユーザに提供された個別のアイテムのインプレッションの数であり、「quant_purchases」は、前記複数のユーザによって購入された前記アイテムの数量であり、「quant_cart」は、前記複数のユーザのショッピングカートに追加された前記アイテムの数量であり、「quant_wish_list」は、前記複数のユーザのウィッシュリストに追加された前記アイテムの数量であり、「price」は、前記アイテムの購入価格である、請求項3に記載の方法。
  5. 5
    少なくとも部分的に、前記ユーザと前記複数のユーザとの間の1つまたはそれを上回る類似性に基づいて、前記複数のユーザ内への包含に関してユーザを選択するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
  6. 6
    前記複数のアイテムは、第1の複数のアイテムであり、前記方法はさらに、少なくとも部分的に、(1)前記ユーザと前記複数のユーザとの間の1つまたはそれを上回る類似性、および(2)前記ユーザが前記複数のアイテム内に含まれる個別のアイテムを購入したかどうかを示すデータに基づいて、第2の複数のアイテムのランキングを判定するステップを含み、前記アイテムのセットはさらに、前記第2の複数のアイテムを含む、請求項5に記載の方法。
  7. 7
    前記アイテムのセットの順序はさらに、少なくとも部分的に、前記第2の複数のアイテムのランキングに基づいて判定される、請求項6に記載の方法。
  8. 8
    前記アイテムのセット内の第1の複数のアイテム間の順序は、前記第1の複数のアイテムのランキング内の第1の複数のアイテム間の順序と合致し、前記アイテムのセット内の第2の複数のアイテム間の順序は、前記第2の複数のアイテムのランキング内の第2の複数のアイテム間の順序と合致し、前記第1の複数のアイテム内に含まれるアイテムと前記第2の複数のアイテム内に含まれるアイテムとの間のアイテムのセット内の順序は、確率的に判定される、請求項7に記載の方法。
  9. 9
    前記アイテムのセットの順序を判定するステップをさらに含み、 (a)前記第1の複数のアイテムと前記第2の複数のアイテムとの間を確率的に選択するステップであって、前記第1の複数のアイテムを選択する第1の確率は、P 1 であり、前記第2の複数のアイテムを選択する第2の確率は、1-P 1 である、ステップと、 (b)前記選択された複数のアイテムから、前記アイテムのセットの順序における順位をまだ割り当てられていない最も高いランクのアイテムを識別し、前記識別されたアイテムを前記アイテムのセットの順序における次の順位に割り当てるステップと、 規定された数のアイテムが前記アイテムのセットの順序における順位を割り当てられるまで、または前記第1および第2の複数のアイテム内の全てのアイテムが前記アイテムのセットの順序における順位を割り当てられるまで、ステップ(a)および(b)を繰り返すステップと、 を含む、請求項8に記載の方法。
  10. 10
    規定された時間期間の経過に応答して、および/または前記アイテムのセットの順序を変更する要求に応答して、前記第1および第2の確率を変更するステップをさらに含む、請求項9に記載の方法。
  11. 11
    前記複数のアイテム内に含まれるアイテムの購入可能性スコアの重み付けランダムシャッフリングを実施することによって、前記複数のアイテム内に含まれるアイテムのランキングを変更するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
  12. 12
    システムであって、 ユーザのデバイスから、あるタイプのアイテムの選択を示すデータを受信するステップと、 複数の前記タイプのアイテム毎に、少なくとも部分的に、(1)ある時間期間中に複数のユーザに提供された個別のアイテムのインプレッションの数、(2)前記複数のユーザによって購入された個別のアイテムの数量、および(3)前記複数のユーザのショッピングカートに追加された個別のアイテムの数量に基づいて、個別のアイテムに関する購入可能性スコアを判定するステップと、 少なくとも部分的に、前記複数のアイテム内に含まれる個別のアイテムの購入可能性スコアに基づいて、前記複数のアイテム内に含まれるアイテムのランキングを判定するステップと、 前記複数のアイテムを含むアイテムのセットの順序を示すアイテムフィードデータを生成するステップであって、前記アイテムのセット内に含まれるアイテムの順序は、少なくとも部分的に、前記複数のアイテム内に含まれるアイテムのランキングに基づいて判定される、ステップと、 前記アイテムフィードデータを前記ユーザのデバイスに提供するステップであって、前記ユーザのデバイスは、前記アイテムのセット内に含まれるアイテムに対応するアイテムパネルのスクロール可能フィードを表示するように構成され、前記スクロール可能フィード内のアイテムパネルは、前記アイテムフィードデータ内の対応するアイテムの順序に従って順序付けられる、ステップと、 を含む、動作を実施するようにプログラムされる、1つまたはそれを上回るコンピュータを備える、システム。
  13. 13
    前記個別のアイテムに関する購入可能性スコアはさらに、少なくとも部分的に、前記アイテムの購入価格に基づく、請求項12に記載のシステム。
  14. 14
    前記個別のアイテムに関する購入可能性スコアはさらに、少なくとも部分的に、前記複数のユーザのウィッシュリストに追加された個別のアイテムの数量に基づく、請求項13に記載のシステム。
  15. 15
    前記個別のアイテムに関する購入可能性スコアは、少なくとも部分的に、以下の式に基づき、 式中、W 1 、W 2 、およびW 3 は、それぞれ、第1、第2、および第3の重みであり、「impressions」は、前記時間期間中に前記複数のユーザに提供された個別のアイテムのインプレッションの数であり、「quant_purchases」は、前記複数のユーザによって購入された前記アイテムの数量であり、「quant_cart」は、前記複数のユーザのショッピングカートに追加された前記アイテムの数量であり、「quant_wish_list」は、前記複数のユーザのウィッシュリストに追加された前記アイテムの数量であり、「price」は、前記アイテムの購入価格である、請求項14に記載のシステム。
  16. 16
    前記動作はさらに、少なくとも部分的に、前記ユーザと前記複数のユーザとの間の1つまたはそれを上回る類似性に基づいて、前記複数のユーザ内への包含に関してユーザを選択するステップを含む、請求項12に記載のシステム。
  17. 17
    前記複数のアイテムは、第1の複数のアイテムであり、前記動作はさらに、少なくとも部分的に、(1)前記ユーザと前記複数のユーザとの間の1つまたはそれを上回る類似性および(2)前記ユーザが前記複数のアイテム内に含まれる個別のアイテムを購入したかどうかを示すデータに基づいて、第2の複数のアイテムのランキングを判定するステップを含み、前記アイテムのセットはさらに、前記第2の複数のアイテムを含む、請求項16に記載のシステム。
  18. 18
    前記アイテムのセットの順序はさらに、少なくとも部分的に、前記第2の複数のアイテムのランキングに基づいて判定される、請求項17に記載のシステム。
  19. 19
    前記アイテムのセット内の第1の複数のアイテム間の順序は、前記第1の複数のアイテムのランキング内の第1の複数のアイテム間の順序と合致し、前記アイテムのセット内の第2の複数のアイテム間の順序は、前記第2の複数のアイテムのランキング内の第2の複数のアイテム間の順序と合致し、前記第1の複数のアイテム内に含まれるアイテムと前記第2の複数のアイテム内に含まれるアイテムとの間のアイテムのセット内の順序は、確率的に判定される、請求項18に記載のシステム。
  20. 20
    前記動作はさらに、前記アイテムのセットの順序を判定するステップを含み、 (a)前記第1の複数のアイテムと前記第2の複数のアイテムとの間を確率的に選択するステップであって、前記第1の複数のアイテムを選択する第1の確率は、P 1 であり、前記第2の複数のアイテムを選択する第2の確率は、1-P 1 である、ステップと、 (b)前記選択された複数のアイテムから、前記アイテムのセットの順序における順位をまだ割り当てられていない最も高いランクのアイテムを識別し、前記識別されたアイテムを前記アイテムのセットの順序における次の順位に割り当てるステップと、 規定された数のアイテムが、前記アイテムのセットの順序における順位を割り当てられるまで、または前記第1および第2の複数のアイテム内の全てのアイテムが前記アイテムのセットの順序における順位を割り当てられるまで、ステップ(a)および(b)を繰り返すステップと、 を含む、請求項19に記載のシステム。
  21. 21
    前記動作はさらに、規定された時間期間の経過に応答して、および/または前記アイテムのセットの順序を変更する要求に応答して、前記第1および第2の確率を変更するステップを含む、請求項20に記載のシステム。
  22. 22
    前記動作はさらに、前記複数のアイテム内に含まれるアイテムの購入可能性スコアの重み付けランダムシャッフリングを実施することによって、前記複数のアイテム内に含まれるアイテムのランキングを変更するステップを含む、請求項12に記載のシステム。
  23. 23
    コンピュータ記憶媒体であって、データ処理装置によって実行されると、前記データ処理装置に、 ユーザのデバイスから、あるタイプのアイテムの選択を示すデータを受信するステップと、 複数の前記タイプのアイテム毎に、少なくとも部分的に、(1)ある時間期間中に複数のユーザに提供された個別のアイテムのインプレッションの数、(2)前記複数のユーザによって購入された個別のアイテムの数量、および(3)前記複数のユーザのショッピングカートに追加された個別のアイテムの数量に基づいて、個別のアイテムに関する購入可能性スコアを判定するステップと、 少なくとも部分的に、前記複数のアイテム内に含まれる個別のアイテムの購入可能性スコアに基づいて、前記複数のアイテム内に含まれるアイテムのランキングを判定するステップと、 前記複数のアイテムを含むアイテムのセットの順序を示すアイテムフィードデータを生成するステップであって、前記アイテムのセット内に含まれるアイテムの順序は、少なくとも部分的に、前記複数のアイテム内に含まれるアイテムのランキングに基づいて判定される、ステップと、 前記アイテムフィードデータを前記ユーザのデバイスに提供するステップであって、前記ユーザのデバイスは、前記アイテムのセット内に含まれるアイテムに対応するアイテムパネルのスクロール可能フィードを表示するように構成され、前記スクロール可能フィード内のアイテムパネルは、前記アイテムフィードデータ内の対応するアイテムの順序に従って順序付けられる、ステップと、 を含む、動作を実施させる、その上に記憶される命令を有する、コンピュータ記憶媒体。
  24. 24
    方法であって、 あるアイテムに関する1つまたはそれを上回るユーザ提供評価を取得するステップであって、前記1つまたはそれを上回るユーザ提供評価は、コンピュータシステムのユーザによって提供される、ステップと、 前記アイテムに関するユーザ提供評価の数が、前記アイテムに関する評価の閾値数を超えているかどうかを判定するステップと、 前記アイテムに関するユーザ提供評価の数が前記評価の閾値数を超えていないという判定に基づいて、前記アイテムに関する複数の予測される評価を取得し、前記アイテムに関する評価のセットをユーザのデバイスに提供するステップであって、前記アイテムに関する評価のセットは、前記1つまたはそれを上回るユーザ提供評価と、前記複数の予測される評価とを含む、ステップと、 を含む、方法。
  25. 25
    前記アイテムに関する予測される評価の分布は、前記アイテムに関する評価の予測される分布と実質的に合致する、請求項24に記載の方法。
  26. 26
    少なくとも部分的に、前記アイテムのカテゴリ化、前記アイテムの製造者、前記アイテムの販売者、および/または前記アイテムの価格に基づいて、前記アイテムに関する評価の予測される分布を判定するステップをさらに含む、請求項25に記載の方法。
  27. 27
    少なくとも部分的に、1つまたはそれを上回る他のアイテムに関する評価の実際の分布に基づいて、前記アイテムに関する評価の予測される分布を判定するステップをさらに含む、請求項25に記載の方法。
  28. 28
    前記アイテムおよび前記1つまたはそれを上回る他のアイテムは、同一のアイテムカテゴリまたは集合内にあり、同一の製造者によって製造され、同一の販売者によって販売され、および/または同一の価格範囲内の価格を有する、請求項27に記載の方法。
  29. 29
    前記1つまたはそれを上回るユーザ提供評価は、1つまたはそれを上回る第1のユーザ提供評価であり、前記方法はさらに、 前記アイテムに関する1つまたはそれを上回る第2のユーザ提供評価を取得するステップと、 前記アイテムに関する第1および第2のユーザ提供評価の組み合わせられた数が、前記アイテムに関する評価の閾値数を超えているかどうかを判定するステップと、 前記アイテムに関するユーザ提供評価の組み合わせられた数が前記評価の閾値数を超えているという判定に基づいて、前記アイテムに関する評価のセットをユーザのデバイスに提供するステップであって、前記アイテムに関する評価のセットは、前記1つまたはそれを上回る第1のユーザ提供評価と、前記1つまたはそれを上回る第2のユーザ提供評価とから成る、ステップと、 を含む、請求項24に記載の方法。
  30. 30
    システムであって、 あるアイテムに関する1つまたはそれを上回るユーザ提供評価を取得するステップであって、前記1つまたはそれを上回るユーザ提供評価は、コンピュータシステムのユーザによって提供される、ステップと、 前記アイテムに関するユーザ提供評価の数が、前記アイテムに関する評価の閾値数を超えているかどうかを判定するステップと、 前記アイテムに関するユーザ提供評価の数が前記評価の閾値数を超えていないという判定に基づいて、前記アイテムに関する複数の予測される評価を取得し、前記アイテムに関する評価のセットをユーザのデバイスに提供するステップであって、前記アイテムに関する評価のセットは、前記1つまたはそれを上回るユーザ提供評価と、前記複数の予測される評価とを含む、ステップと、 を含む、動作を実施するようにプログラムされる、1つまたはそれを上回るコンピュータを備える、システム。
  31. 31
    前記アイテムに関する予測される評価の分布は、前記アイテムに関する評価の予測される分布と実質的に合致する、請求項30に記載のシステム。
  32. 32
    前記動作はさらに、少なくとも部分的に、前記アイテムのカテゴリ化、前記アイテムの製造者、前記アイテムの販売者、および/または前記アイテムの価格に基づいて、前記アイテムに関する評価の予測される分布を判定するステップを含む、請求項31に記載のシステム。
  33. 33
    前記動作はさらに、少なくとも部分的に、1つまたはそれを上回る他のアイテムに関する評価の実際の分布に基づいて、前記アイテムに関する評価の予測される分布を判定するステップを含む、請求項31に記載のシステム。
  34. 34
    前記アイテムおよび前記1つまたはそれを上回る他のアイテムは、同一のアイテムカテゴリまたは集合内にあり、同一の製造者によって製造され、同一の販売者によって販売され、および/または同一の価格範囲内の価格を有する、請求項33に記載のシステム。
  35. 35
    前記1つまたはそれを上回るユーザ提供評価は、1つまたはそれを上回る第1のユーザ提供評価であり、前記動作はさらに、 前記アイテムに関する1つまたはそれを上回る第2のユーザ提供評価を取得するステップと、 前記アイテムに関する第1および第2のユーザ提供評価の組み合わせられた数が、前記アイテムに関する評価の閾値数を超えているかどうかを判定するステップと、 前記アイテムに関するユーザ提供評価の組み合わせられた数が前記評価の閾値数を超えているという判定に基づいて、前記アイテムに関する評価のセットをユーザのデバイスに提供するステップであって、前記アイテムに関する評価のセットは、前記1つまたはそれを上回る第1のユーザ提供評価と、前記1つまたはそれを上回る第2のユーザ提供評価とから成る、ステップと、 を含む、請求項30に記載のシステム。
  36. 36
    コンピュータ記憶媒体であって、データ処理装置によって実行されると、前記データ処理装置に、 あるアイテムに関する1つまたはそれを上回るユーザ提供評価を取得するステップであって、前記1つまたはそれを上回るユーザ提供評価は、コンピュータシステムのユーザによって提供される、ステップと、 前記アイテムに関するユーザ提供評価の数が、前記アイテムに関する評価の閾値数を超えているかどうかを判定するステップと、 前記アイテムに関するユーザ提供評価の数が前記評価の閾値数を超えていないという判定に基づいて、前記アイテムに関する複数の予測される評価を取得し、前記アイテムに関する評価のセットをユーザのデバイスに提供するステップであって、前記アイテムに関する評価のセットは、前記1つまたはそれを上回るユーザ提供評価と、前記複数の予測される評価とを含む、ステップと、 を含む、動作を実施させる、その上に記憶される命令を有する、コンピュータ記憶媒体。
Independent claims36