検索エンジンによるコメントの順位付け

著者らは特許

G06F17/30 - 情報検索;そのためのデータベース構造

の所有者の特許 JP2016527612:

アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドAlibaba Group Holding Limited

 

本開示は、検索エンジンによるコメントの順位付けを実施する例示的方法及び装置を提供する。対象物に関するコメントから、対象物を説明する一以上の用語が抽出される。対象物を説明する用語に応じて、コメントに含まれる一以上の有用属性が取得される。有用属性の数に応じて、コメントの採点指標が決定される。指標に従ってコメントが採点される。得点に従ってコメントが順位付けられる。本技術は、ユーザが素早くかつ効率的に有益なコメントを見ることを可能にし、かつユーザが十分な情報を得たうえで決断することを助ける。

 

 

(関連出願の相互参照)
本願は、2013年6月19日に出願された「検索エンジンによるコメントの順位付けを実施する方法及び装置」(「Method and Apparatus for Implementing Comment Ranking by Search Engine」)と題する中国特許出願第201310242522.8号に対する外国優先権を主張し、その全ての内容は参照することにより本願に組み込まれるものとする。
本開示はインターネット分野に関し、特に検索エンジンによるコメントの順位付けを実施する方法及び装置に関する。
世界におけるインターネットの発展に伴い、さらに多くの人々がインターネットを受け入れ、それぞれの仕事及び日常生活においてインターネットに依存している。以前対面の交流を必要としていた活動も、次第にインターネットに取って代わられている。
インターネットの発展により様々なアプリケーションが生まれ、その一つが電子商取引、すなわちeコマースである。
Eコマースは、コンピュータテクノロジー、ネットワークテクノロジー、及び遠隔通信テクノロジーを使って、全ての取引処理の電子化、デジタル化、ネットワーク化を達成している。eコマースという用語は通常、世界規模の商業及び貿易活動をインターネット等のオープンなネットワーク環境において行う新たなビジネスモデルのことを指す。eコマースにおいて、あらゆる種類の事業活動、貿易活動、経済活動、及び統合サービス関連活動と同様に、顧客によるオンラインショッピング、業者間のオンライン取引、オンライン決済等の様々な商業及び貿易活動が、買い手と売り手が直接会う必要のないブラウザ/サーバのアプリケーションに基づいて行われている。
eコマースの発展に伴い、さらに多くの顧客すなわちユーザが、服、デジタル製品、家庭用電化製品、書籍、宝くじ等の様々な商品及びサービスをオンラインで購入することを選択している。しかしながらユーザにとって、インターネット上の幅広い商品及びサービスから最も満足するアイテムを選ぶのは容易ではなく、特にユーザが物理的実体を見ることができない、または業者のことを良く知らない状態で取引が行われる場合は容易ではない。
ユーザの決断を助けるために、沢山のウェブサイトが商品及びサービスに関する情報を提供している。その中でも最も便利で効果的なのは、当該の商品またはサービスに関する他のユーザのコメントを提供するウェブサイトである。それに伴いユーザは、大量の他のユーザからの商品またはサービスに関する大量のコメントに基づいて決断可能である。
ユーザのコメントに基づいたコメント検索エンジンは、当該の問題を解消する重要な解決策である。ユーザがウェブページ上で商品または商品属性をクリックすると、コメント検索エンジンは、キーワードに従って指標ファイル内を検索し、そして最も関連性のあるコメント情報を返す。
しかしながら所望の商品または所望のサービスに関するコメント数が多いため、全てのコメントを読み通す十分な時間とエネルギーをユーザは持っていないであろう。そのため、決断を助けるような有益なコメントをどのようにユーザが素早くかつ効率的に取得できるかが課題になる。
さらにこのようなコメント作成プラットフォームはユーザにより自由に使用される。言い換えれば、コメントの内容は制限されていない。その結果、広告、商品と関係のない内容、またはほとんど役に立たない情報内容等の多くのスパム的内容が、商品に関する増え続ける大量のコメントに含まれうる。そのため、ユーザがスパム的内容を含むコメントを効果的に削除または無視するのをどのように手伝うかということも課題になる。
従来技術ではコメントを時間に応じて順位付けをすることで、これらの課題を解決してきた。具体的には、最も新しいコメントが先頭に表示され、そして早期のコメントが下の方に表示される。このように、最も新しいコメントはユーザに一番優先的に読まれ、そして早期に公開されたコメントは、ユーザがページをスクロールして下に移動またはページを変えた際に低い優先度で読まれる。
しかしながらユーザは通常、閲覧過程の中でリストのページを変える操作に苛立ちを感じ始める。先行の実績では、ユーザは多くの場合三ページ目の閲覧に入る時にページの閲覧をやめ始め、そして閲覧したページの数が増えれば増えるほど、ページの閲覧をやめるユーザの割合は高くなる。
それゆえに、ユーザの決断に役立つ早期に公開された優れた内容は、ユーザによって読まれない可能性がある。従って、公開時間の順序のみを考慮する従来の並び替え方法は、ユーザが素早く上質な内容にたどり着くことを手伝えておらず、かつユーザが決断するのに必要な時間を削減するのに役立っていない。
さらに、往々にしてユーザは各コメントを一つ一つ閲覧したいとは思っておらず、むしろ商品またはサービスの特定の属性または特定の態様に関するコメントを集中して読みたいと思っている。このような要求は、コメントの感情分析を行うことで実現可能である。
コメントの感情分析とは、ユーザが自身のコメントを通して表現する商品全体の説明及び各特質の属性を取得するように、コメントの内容に関して構造分析を行うことを指す。
それゆえに、本技術は効率的に良質で有用なコメント内容をユーザに提供し、ユーザが変えるページ数を削減する。
当概要は、発明を実施するための形態においてさらに後述される概念の選択を、簡潔な形で紹介するために提供される。当概要は、請求される主題の全ての重要な特徴または本質的な特徴を特定する意図はなく、また請求される内容の範囲を決定する一助として単独で用いられるものではない。例えば「技術」という用語は、上記の文脈において及び本開示を通して許容されているように、一つまたは複数の装置、一つまたは複数のシステム、一つまたは複数の方法、及び/または複数のコンピュータ可読命令を指しうる。本技術は、管理テクノロジーにおける結果の多様性を向上する。
本開示は、検索エンジンによるコメントの順位付けを実施する方法及び装置を提供する。
本開示は、検索エンジンによりコメントを順位付けする例示的方法を提供する。対象物に関するコメントから、対象物を説明する一以上の用語が抽出される。対象物を説明する用語に応じて、コメントに含まれる一以上の有用属性が取得される。有用属性の数に応じて、コメントを採点するための一以上の採点指標が決定される。採点指標に従ってコメントが採点される。得点に従ってコメントが順位付けられる。
本開示は、検索エンジンによりコメントを順位付けする例示的装置も提供する。抽出モジュールは、対象物に関するコメントから、対象物を説明する一以上の用語を抽出する。取得モジュールは、対象物を説明する用語に応じて、コメントに含まれる一以上の有用属性を取得する。決定モジュールは、有用属性の数に応じて、コメントを採点するための一以上の採点指標を決定する。採点モジュールは、指標に従ってコメントを採点する。順位付けモジュールは、得点に従ってコメントを順位付ける。
従来技術と比べて、本技術はユーザに素早くかつ効果的に有益なコメント情報を読むことを可能にする。ユーザは、商品、サービス、及び業者をより良く理解でき、そのためより良い買い物の決断が可能となる。本技術は、ユーザがコメントを閲覧する際に変えるページ数を削減し、かつオンラインショッピングの効率性を高めるだけでなく、ウェブサイトがその商品及びサービスに関するコメントを効果的に管理するのにも役立つ。
図面は本開示の例示を提供するのに使用されており、そのため本開示の一部とする。例示的実施例及びその説明は本開示を例示するのに使用されるが、本開示を限定するために使用されるべきではない。図面において同一の参照番号は、同一または同様の構成部分を指す。
コメントの順位付けを実施する例示的方法を示すフローチャートである。 図1における例示的な詳細動作を示すフローチャートである。 本開示の例示的な実施形態によるウェブページの例示的表示である。 本開示の例示的実施形態によるコメントの順位付けを実施する例示的装置を示す概略図である。
コメント(または見解)の順位付けに関して、従来技術は以下の要因を考慮していない。その要因とは、コメント内の有用な商品属性の量(すなわちコメント内の有用情報の量)、文の読み易さ(長すぎるまたは冗長的な文はユーザが有用情報を得るのに不都合である)、コメント内の無用属性の量(物流に関する属性または広告に関する属性等)、及び商品属性の分野(携帯電話において待機時間はとても重要な商品属性であるが、ローションといった商品においては意味がないように、商品が変わればその有用属性も異なる)である。
コメントの順位付けに関して、本技術は感情分析に基づいたコメント内の有用情報の量を考慮する。感情分析に基づいたコメント内の有用情報の量は、感情分析を通してコメントを属性粒度レベルに分け、コメント内の有用属性の評価を得、そして有用属性を評価する情報の量、すなわちコメント内の有用情報の量を計算することにより、取得される。
例えば特定のローションに関するコメントにおいて「級友のために買った」という文は、商品の評価が何もなく無用である。逆に「このローションには良好な保湿効果がある」という他の文は、商品の保湿効果について有用属性の評価を提供しており、そのためユーザにとって有用情報である。
このように、対象物に対するユーザの理解に実際に影響を及ぼす情報、すなわちコメント内の有用情報には、コメントの順位付け処理の中でより大きな重みが与えられる。有用情報が考慮されると、より多くの有用情報を含む内容がより優先度の高い位置に表示されるように、コメントの表示順序が並び替えられる。よってユーザがコメントを調べるのに必要なページ数は削減されうる。本技術はユーザの手間を省くだけでなく、ウェブサイトがコメントをより効果的に管理及び使用できるようにする。
本技術の例示的実装形態において、コンピューティングデバイスは一以上のプロセッサまたは中央処理装置(CPU)、入出力インターフェイス、ネットワークインターフェイス、及びメモリを備える。
メモリには、コンピュータ可読媒体で使用されるような、非永続的メモリ、ランダムアクセスメモリ(RAM)、及び/または例えば読出専用メモリ(ROM)またはフラッシュメモリ(フラッシュRAM)等の不揮発性メモリが含まれる。メモリはコンピュータ可読媒体の実施例として見なすことが可能である。
コンピュータ可読媒体には、任意の方法または技術により情報記憶の目的を達成可能な永続的及び非永続的な、そして取り外し可能及び取り外し不可能な媒体が含まれる。情報という用語は、コンピュータ実行可能命令、データ構造、プログラムモジュール、または任意の種類のデータとして引用される。コンピュータ可読媒体またはコンピュータ記憶媒体の実施例には、相変化メモリ(PRAM)、静的ランダムアクセスメモリ(SRAM)、動的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)、読出専用メモリ(ROM)、電気的消去可能プログラマブル読出専用メモリ(EEPROM)、フラッシュメモリまたは任意の他のメモリテクノロジー、コンパクトディスク読出専用メモリ(CD−ROM)、デジタル多用途ディスク(DVD)または任意の他の光学式記憶媒体、カセットテープ、フロッピーディスクまたは任意の他の磁気記憶装置、または情報を保存するために使用されコンピューティングデバイスによりアクセスされる任意の他の非伝達媒体が含まれうるが、これに限定されることはない。本明細書で定義されるように、コンピュータ可読媒体には、変調データ信号及び搬送波等の一時的媒体は含まれない。
本開示の目的、技術的解決案、及び利益をより一層明確にするために、本開示の詳細説明は例示的実施形態及び添付図面と共に下記において提供される。
以下の説明において「例示的実施形態」、「前記例示的実施形態」、「実施例」、「前記実施例」等の使用は、特定の特徴、構造、特性、特質、要素、または限界が、特定の例示的実施形態または実施例に含まれることを示しうる。とはいえ、各実施形態または実施例が、このような特定の特徴、構造、特性、特質、要素、または限界を含む必要はない。さらに、同一の実施形態を指すことが可能な「例示的実施形態において」という表現が繰り返し使用されるが、必ずしも同一の実施形態を指すとは限らない。
以下の説明において、当業者には周知のいくつかの技術的特徴は、説明の簡潔性のために省略される。
図1は、本開示の例示的実施形態による、検索エンジンにおけるコメントの順位付けを実施する例示的方法100を示すフローチャートである。
参照番号110において、対象物に関するコメントから、対象物を説明する一以上の用語が抽出される。「対象物」という用語は、コメントに関連する物を指す。
例えばeコマースのアプリケーションにおいて、ユーザは特定の商品またはサービスに関するコメントを提供しうる。従って、当実施例における対象物は、特定の商品またはサービスである。時にユーザは、他のユーザの参考のために異なる業者に関するコメントを提供しうる。この場合、対象物は業者自体である。他の実施例では特定の評価ウェブサイトにおいて、ユーザは様々なレストランに関するコメントを提供しうる。この場合、コメントの対象物は様々なレストランである。
他の実施例では特定のニュースウェブサイトにおいて、ユーザは特定のニュース記事に関するコメントを提供しうる。この場合、対象物はニュース記事である。
他の実施例では、ユーザはソーシャルネットワーク上で自分の友達のステータス、他のユーザ、または友達が投稿した内容に関するコメントを提供しうる。この場合、対象物はソーシャルネットワーク上の自分の友達のステータス、他のユーザ、または友達が投稿した内容である。
前述の対象物の実施例は、限定的ではなく、単なる例示にすぎないことに留意されたい。本開示に従う用語「対象物」の他の実施形態を、当業者は簡単に見出すであろう。
本開示において例えば商品、サービス、または業者等の対象物を説明するのにユーザがコメント内で使用する用語は、感情用語として引用される。
例えば、まずユーザのコメントに単語分割処理が適用される。単語分割処理は、文をそれぞれの用語に分割する。単語分割には、前方最大一致法、後方最大一致法、及び前方後方最大一致法等、様々な方法がある。
そして、単語分割処理から取得された用語に応じて、「感情用語辞書」としても周知の、サーバ側において管理される感情用語を含むリストにおいて検索を行い、コメントに含まれる感情用語を特定することが可能である。
参照番号120において、対象物を説明する用語に応じて、コメントに含まれる一以上の有用属性が取得される。
例えば本明細書で使用される「有用属性」という用語は、商品などの対象物に関してほとんどのユーザにとって重要な属性を表す。有用属性は、違う種類の対象物によって異なる。例えば違う分野やカテゴリに属する商品によって、有用属性は異なる。携帯電話などの商品の場合、有用属性には待機時間、スクリーン、機能性等が含まれる。ローションなどの違う商品の場合、有用属性には保湿効果、美白効果及び栄養効果等が含まれる。
本開示の例示的実施形態によれば、対象物の有用属性は、対象物に関する大量の既存コメントからそれらを抽出するデータマイニングテクノロジーを使って取得可能である。
本開示の他の例示的実施形態によれば、有用属性は事前設定可能である。
有用属性は、商品、サービス、または業者等の対象物の態様(または特性)である。
感情用語は、対象物に関するコメントにおいてユーザが表現する考えや見解を指す。例えば「栄養効果」という有用属性に関して言えば、ユーザコメント内で使用される感情用語は、「栄養を与える」、「乾燥」、「素晴らしい」などの単語であろう。
例えばローションのカテゴリにおいて、有用属性には、商品全体、栄養効果、刺激等が含まれる。従って、標準有用属性、有用属性、標準感情用語、及び感情用語の間の対応関係が例として表1に示される。

標準有用属性と有用属性の関係、及び標準感情用語と感情用語の関係は、下記の図3及びその説明を参照してもよい。
例えば特定のローションに関するユーザコメントが、「全般的に私はこのローションが結構好きです。軽い香りで、栄養を与えてくれて、そしてやさしいです」であるとする。コメント内の「結構好き」は感情用語であり、「全般的に」は標準有用属性の「商品全体」に対応する有用属性であり、「栄養を与え」は感情用語であり、当該感情用語に対応する有用属性の用語がコメント内にはなく、かつ当該感情用語に対応する標準有用属性が「栄養効果」である。従って感情用語は時に、対応する有用属性の用語を直接伴わずにコメント内に出現する。
一般的な状況では、対応する有用属性は感情用語から直接取得可能である。
いくつかの状況においては、対応する有用属性を感情用語から直接取得することは不可能である。例えばユーザコメントに「金額と数量、どちらとも妥当である」という表現が含まれる場合、感情用語は「妥当である」であり、対応する有用属性をそこから決定するのは不可能である。ここで、感情用語の対応する有用属性に関する検索がコメントにおいて行われうる。「金額」という一有用属性が取得され、そしてその対応する標準有用属性「価格」が取得される。「数量」というもう一つの有用属性が取得され、そして対応する標準有用属性「数量」が取得される。
他の状況において、有用属性は感情用語から取得できず、対応する有用属性はコメント内に見つからないこともある。言い換えれば、そのような感情用語に客観的に対応する有用属性がないということである。例えばローションに関するユーザコメント内に「鋭い」という感情用語が見つかったとする。このような感情用語には対応する有用属性がない。この場合、さらなる分析が行われることなく、感情用語は無視される。
本開示の例示的実施形態によれば、少なくとも二つの標準有用属性、有用属性、標準感情用語、及び感情用語の対応関係を記録するテーブルが、コメントの順位付け処理中に検索されるサーバ側のデータベースにおいて保持されうる。
参照番号130において、有用属性の数に応じて、コメントを採点するための一以上の採点指標が決定される。
図2は、図1の参照番号130における処理を例示するさらに詳細なフローチャートである。参照番号210において、本技術はコメント内の有用属性の数が1以上か否かを決定する。
コメント内の有用属性の数が1以上の場合、参照番号220の処理が行われる。参照番号220において、本技術は有用属性の数を含む採点指標を決定する。
コメントに含まれる有用属性の数を計算する例示的公式は以下の通りである。
SD=γ (1)
公式において、γは参照番号110の処理から取得される有用属性の数を表す。
本開示の例示的実施形態によれば、採点指標が有用属性の数を含む場合、当該採点指標はさらに、コメントの読み易さ、コメント内の無用属性、及びコメント付与時間のうち、少なくとも一つの項目を含みうる。
コメントの読み易さは、コメントがユーザにとって読みやすいかどうかの指標を参照する。通常、長すぎる文、短すぎる文節の文、または文節の多すぎる文は、ユーザにとって読みにくい文と見なされる。結果、読み易さのレベルは低くなる。本開示の例示的実施形態によれば、コメントの読み易さを計算する例示的公式は以下の通りである。

公式において、記号NLはユーザコメント内の全ての文節の標準の長さを表し、かつ長さはユーザコメントの特定の文節内の文字数を表す。文節は文の一部であり、句読点により区切られる。本開示の例示的実施形態によれば、一つの漢字の文字数は1であり、一つの英語のアルファベットの文字数もまた1であり、例えば「my」という用語の長さは2になる。公式において、αは一般の人々にとって読み易い文に関する適正平均値を表し、かつβは一般の人々にとって読み易い文に関する適正分散を表す。αとβは両方とも定数である。公式(2)はユーザコメントの標準の長さを使って、文の読み易さを表す。
コメントの無用属性は、コメントの順位付けに関する得点を下げる属性を参照する。
本開示の例示的実施形態によれば、無用属性は、事前に決定され全てのカテゴリに適用されるか、もしくは経験または実際の用途に基づいて設定可能である。
例えば有用属性が分析目的のために使用されユーザに表示されるが、無用属性は順位付けのためにのみ使用される。コメントが有用属性に応じた順序に並び替えられるように、ユーザはウェブページ上の有用属性をクリックしてもよい。
本開示の例示的実施形態によれば、コメントが有用属性を含む場合、コメントの無用属性に関する順位要因を計算する例示的公式は、以下の通りである。

公式において、記号FSは無用属性の順位要因を表し、εはコメントに含まれる無用属性の数を表し、かつδ及びεは定数である。定数δ及びεは定数値を有し、かつ、εの値が大きくなるほど下記の公式(5)の得点が小さくなるようにそれぞれが複数の試みを通して決定される。無用属性はまた、異なる順位付け要件に応じて手動で定義可能である。例えばいくつかのインスタントメッセージングツールに表示される属性の大部分は、無用属性と見なされうる広告属性である。アプリケーションが過度の物流情報を所望しない場合、物流サービスの速さまたは物流サービスの接客態度といった属性は、無用属性と見なされる。無用属性は全ての商品に汎用的であり、順位付けの得点を計算するのに使用され、かつユーザに属性タグを表示するのには使用されない。
コメント内の有用属性の数が0の場合、参照番号230の処理が行われる。参照番号230において、採点指標は有用属性以外の指標を含むものに決定される。本開示の例示的実施形態によれば、有用属性の指標以外の採点指標は、コメントの読み易さ、コメント内の無用属性の順位要因、及びコメント付与時間のうち、少なくとも一つの項目を含みうる。
コメントの無用属性は、コメントの順位付けに関する得点を下げる属性を参照する。本開示の例示的実施形態によれば、コメントが有用属性を含まない場合、コメントの無用属性に関する順位要因を計算する例示的公式は、以下の通りである。

公式において、記号FSNは無用属性の順位要因を表し、εはコメントに含まれる無用属性の数を表し、かつδ及びεは定数である。定数δ及びεは定数値であり、かつ、εの値が大きくなるほど下記の公式(6)の得点が小さくなるようにそれぞれが複数の試みを通して決定される。
参照番号140において、採点指標に従ってコメントが採点される。採点において、有用属性の数、文の読み易さ、及び文の無用属性といった採点指標が、採点の過程において考慮されうる。
本開示の例示的実施形態によれば、コメントが有用属性を含み、かつ採点指標が有用属性の数、コメントの読み易さ、及びコメント内の無用属性に関する順位要因を含む場合、最終順位得点を計算する例示的公式は、以下の通りである。

公式において、記号SDは有用属性の数を表し、記号NLはユーザコメント内の全ての文節の標準の長さを表し、かつ記号FSは公式(3)に従って計算された無用属性の順位要因を表す。
本開示の他の例示的実施形態によれば、コメントは有用属性を含まず、採点指標は有用属性以外の採点指標を一以上含む。有用属性以外の採点指標には、コメントの読み易さ、及びコメント内の無用属性の順位要因が含まれうる。この場合、最終順位得点を計算する例示的公式は、以下の通りである。

公式において、記号「num」は文節の数を表し、θは定数であり、当該定数は順位付けの結果が概ね期待通りになるように複数の試みを通して決定される。記号scoreは順位得点を表す。記号NLは公式(1)に従って計算された、コメント内の全ての文節の標準の長さを表し、かつ記号FSNは公式(4)に従って計算された無用属性の順位要因を表す。公式(4)に示されるように、無用属性の数が大きい程、コメントはさらなる負の影響を受ける、またはコメントに対応する得点は低くなる。
本開示の例示的実施形態によれば、最終順位得点を計算する処理の中で、コメント付与時間は因数と見なされる。例えば、コメント付与時間は標準化され、そして最終順位得点を計算するのに使用される。
特定のコメントが高い得点を有する場合、これは当該コメントが、買い物に関する決定等ユーザの決断を助ける有用情報を、より多く含むことを示す。
参照番号150において、得点に基づいてコメントが順位付けられる。本開示の一例示的実施形態によれば、コメントは高得点から低得点へ降順で表示される。
図3は、本開示の例示的実施形態による例示的ウェブページ表示を示す。
表示ウェブページ300において、複数の表示タグ302がウェブページ300の上部に示され、そしてコメントのリストが表示タグ302の下に表示される。表示タグ302の左側にある「全て」ボタン304がユーザにクリックされると、全てのコメントが本技術に従った並び替え順で表示される。表示タグ302の一つがユーザにクリックされると、該当する表示タグに対応するコメントが本技術に従った並び替え順で表示される。
例えば図3において、これによりユーザが表示タグ「良い品質」306をクリックすると、表示タグ「良い品質」306に対応するコメントが、本開示の方法による順位で表示される。例えば対応するコメントは通常、「商品」等の有用属性310と「とても良い」等の感情用語320の組合せを含む。
コメントに含まれる有用属性310の特定用語は、同じである必要はないことに留意すべきである。例えば商品品質の有用属性に関して、一ユーザは「商品」と言及し、他のユーザは「物」と言及し、そして他のユーザは直接商品に言及しない等とする。
さらに、ユーザが同一または同様の感情的態度を表現しているとしても、使用される感情用語または説明は必ずしも同一ではないだろう。例えば一ユーザは「とても良い」という用語を使用し、他のユーザは「非常に良い」という用語を使用し、そして他のユーザは「期待通りに動いた」という用語を使用した等とする。
そのため、コメント内で見つかった有用属性310と感情用語320の組合せの意味は同一または同様であっても、その表現は必ずしも同一ではないだろう。図3に示されるように、商品品質などの有用属性に関して、特定ユーザのコメントは、「とても良い商品」「とても良い物」、「非常に良い物」、「期待通りに動いた」等がありえる。本開示の例示的実施形態によれば、異なる特定表現だが実質上同一または同様の意味の有用属性と感情用語のこのような組合せは、図3に示されるように標準化された後ユーザに表示される。
このような目的は、表示タグ302により達成されうる。表示タグ302は二つの部分を含みうる。一部は標準有用属性であり、もう一部は標準感情用語である。例えば図3に示されるように、表示タグ「良い品質」306は二部を含む。すなわち「品質」と「良い」である。「品質」は標準有用属性であり、「良い」は標準感情用語である。従って表示タグ302とは、有用属性と感情用語の組合せを標準化することにより取得された、ユーザに表示される結果なのである。
本開示の例示的実施形態によれば、ユーザはウェブページ上の表示タグ302の一つをクリックし、特定の表示タグに対応するコメントを見ることができる。コメントは、本開示の方法による並び替えまたは順位付けの順序で表示される。
本開示の他の例示的実施形態によれば、表示タグに対応する部分は、コメントリストにおいて強調表示されうる。
このように本技術は、対象物の有用属性を考慮してコメントを順位付けるだけでなく、順位づけられた結果を異なる表示タグに従って表示もすることで、ユーザが買い物に関する決定を早くできるようにさらなる手助けを行う。
図3に示されるような表示タグは、限定的ではなく、単なる例示にすぎないことに留意されたい。本開示の説明に基づいて、当業者は特定の用途に応じて異なる表示タグをデザインするだろう。
図4は、本開示の一例示的実施形態による、検索エンジンによりコメントの順位付けを実施する、コンピューティングデバイスなどの例示的装置400を例示する図表である。
装置400は一以上のプロセッサまたはデータ処理ユニット402、及びメモリ404を備えうる。メモリ404はその中に、抽出モジュール410、取得モジュール420、決定モジュール430、採点モジュール440、順位付けモジュール450を含む複数のモジュールを格納する。抽出モジュール410は、対象物に関するコメントから、対象物を説明する一以上の用語を抽出する。取得モジュール420は、対象物を説明する用語に応じて、コメントに含まれる一以上の有用属性を取得する。決定モジュール430は、有用属性の数に応じて、コメントを採点するための一以上の採点指標を決定する。採点モジュール440は、採点指標に従ってコメントを採点する。順位付けモジュール450は、得点に従ってコメントを順位付ける。
本開示の例示的実施形態によれば、決定モジュール430はさらに、コメント内の有用属性の数が一以上の場合、コメントを採点する採点指標をコメント内の有用属性の数を含むものに決定する第一決定サブモジュールを含みうる。
本開示の一例示的実施形態によれば、コメントを採点する採点指標はさらに、コメントの読み易さ、コメント内の無用属性の順位要因、及びコメント付与時間のうち、少なくとも一つの項目を含みうる。
本開示の例示的実施形態によれば、決定モジュール430はさらに、コメント内の有用属性の数が0の場合、コメントを採点する採点指標をコメント内の有用属性以外の採点指標を一以上含むものに決定する第二決定サブモジュールを含みうる。
本開示の例示的実施形態によれば、有用属性の指標以外の採点指標は、コメントの読み易さ、コメント内の無用属性の順位要因、及びコメント付与時間のうち、少なくとも一つの項目を含みうる。
本開示の例示的実施形態によれば、装置400はさらに、ユーザに一以上の表示タグを表示する表示モジュールを備えうる。表示タグは、標準有用属性及び対象物を説明する標準用語を含みうる。表示タグはユーザにクリックされることで、表示タグに対応したユーザコメントのリストが並び替えられた状態で表示される。
本開示の一例示的実施形態によれば、対象物は、商品、サービス、または業者がありえる。
本技術は一般に、eコマース活動に適用可能である。しかしながら、本技術はこのような使用に限定されず、かつ、特定の事柄や現象、すなわち対象物に関するコメントを含む任意のアプリケーションであれば、ニュースウェブサイト、ソーシャルネットワーク等の他のインターネット利用において実施可能である。当業者は直ちに、本開示の他のインターネットアプリケーションを思いつくであろう。
本開示の実施形態は、方法、システム、またはコンピュータプログラムの製品として提供されうることを、当業者は理解すべきである。そのため、本技術はハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェアとソフトウェアの組合せの形で実装されうる。さらに本開示は、これに限定されないが、コンピュータ実行可能命令を備えるディスクメモリ、CD−ROMまたは光学メモリを含むコンピュータ可読記憶媒体に格納されたコンピュータプログラムの製品として実装されうる。
前述の実施形態は本開示の例示的実施形態にすぎず、かつ本開示の範囲を限定する意図はない。本開示は当業者により様々な修正及び変化が施されるであろう。本開示の精神と原理に該当する任意の修正、置き換え、改善は、本開示の請求範囲に含まれるものとする。



  1. 対象物を説明する一以上の用語を、前記対象物に関するコメントから抽出し、
    前記一以上の用語に基づく前記コメント内の有用属性の数に応じて、前記コメントを採点するための一以上の採点指標を決定し、
    前記一以上の採点指標に従って前記コメントを採点し、
    前記採点の結果に従って、前記コメントを順位付ける
    ことを含む方法。

  2. 前記対象物に関する前記コメントから前記対象物を説明する前記一以上の用語を前記抽出することは、
    前記コメントの単語分割を行い、
    前記単語分割の結果から一以上の感情用語を探し出すことを含み、
    それぞれの感情用語は、前記対象物のそれぞれの有用属性に関するユーザの見解を反映する用語であり、それぞれの有用属性は前記対象物の態様または特性を説明する情報である、
    請求項1に記載の方法。

  3. 前記それぞれの感情用語に応じて、前記それぞれの感情用語に対応する前記それぞれの有用属性を探し出すことをさらに含む請求項2に記載の方法。

  4. 前記それぞれの感情用語に対応する前記それぞれの有用属性を探し出すために前記コメントを検索することをさらに含む請求項2に記載の方法。

  5. 前記それぞれの感情用語に対応する前記それぞれの有用属性は発見されなかったという決定を受けて、前記それぞれの感情用語を無視することをさらに含む請求項2に記載の方法。

  6. 一以上の有用属性を標準化し、
    一以上の感情用語を標準化し、
    前記一以上の有用属性と、
    前記一以上の標準有用属性と、
    前記一以上の感情用語と、
    前記一以上の標準感情用語と
    の内、少なくとも二つの対応関係を保持する
    ことをさらに含む請求項2に記載の方法。

  7. 前記単語分割の前記結果から前記一以上の感情用語を前記探し出すことは、サーバに保持される感情用語のリストから前記一以上の感情用語を探し出すことを含む、請求項2に記載の方法。

  8. 前記有用属性を取得するために、前記対象物に関する一以上の他のコメントをデータマイニングすることをさらに含む請求項1に記載の方法。

  9. 前記対象物に関する前記有用属性を事前設定することをさらに含む請求項1に記載の方法。

  10. 異なる対象物に関して前記有用属性が異なる、請求項1に記載の方法。

  11. 前記用語に基づく前記コメント内の前記有用属性の数に応じて、前記コメントを採点するための一以上の採点指標を前記決定することは、
    前記有用属性の前記数が1以上である場合、前記コメント内の前記有用属性の前記数を含む前記一以上の採点指標を決定することを含む、
    請求項1に記載の方法。

  12. 前記一以上の採点指標はさらに、
    前記コメントの読み易さと、
    前記コメント内の一以上の無用属性の順位要因と、
    コメント付与時間と
    の内、少なくとも一つを含む、請求項11に記載の方法。

  13. 前記用語に基づく前記コメント内の前記有用属性の数に応じて、前記コメントを採点するための一以上の採点指標を前記決定することは、
    前記有用属性の前記数が0である場合、前記有用属性以外の指標を一以上含む前記一以上の採点指標を決定することを含む、
    請求項1に記載の方法。

  14. 前記有用属性以外の前記一以上の指標は、
    前記コメントの読み易さと、
    前記コメント内の一以上の無用属性の順位要因と、
    コメント付与時間と
    の内、少なくとも一つを含む、請求項13に記載の方法。

  15. 一以上の表示タグを表示することをさらに含み、少なくとも一つの前記表示タグは標準有用属性と前記対象物を説明する標準用語を含む、請求項1に記載の方法。

  16. ユーザに選択されたそれぞれの表示タグに対応する順位づけられたコメントのリストを表示することをさらに含む、請求項15に記載の方法。

  17. 対象物を説明する一以上の用語を、前記対象物に関するコメントから抽出する抽出モジュールと、
    前記一以上の用語に基づく前記コメント内の有用属性の数を取得する取得モジュールと、
    前記コメント内の前記有用属性の数に応じて、前記コメントを採点するための一以上の採点指標を決定する決定モジュールと、
    前記一以上の採点指標に従って前記コメントを採点する採点モジュールと、
    前記採点の結果に従って前記コメントを順位付ける順位付けモジュールと
    を備える装置。

  18. 一以上の表示タグをユーザに表示する表示モジュールをさらに含み、それぞれの表示タグは標準有用属性及び前記対象物を説明する標準用語を含む、請求項17に記載の装置。

  19. 前記有用属性の前記数が1以上である場合、前記コメント内の前記有用属性の前記数を含む前記一以上の採点指標を決定する第一決定サブモジュールと、
    前記有用属性の前記数が0である場合、前記有用属性以外の指標を一以上含む前記一以上の採点指標を決定する第二決定サブモジュール
    をさらに含み、
    前記有用属性以外の前記一以上の指標は、
    前記コメントの読み易さと、
    前記コメント内の一以上の無用属性の順位要因と、
    コメント付与時間と
    の内、少なくとも一つを含む、
    請求項17に記載の装置。

  20. 一以上のプロセッサにより実行可能なコンピュータ実行可能命令を格納する一以上のコンピュータ記憶媒体であって、操作が実行されると、
    対象物を説明する一以上の用語を、前記対象物に関するコメントから抽出し、
    前記一以上の用語に基づく前記コメント内の有用属性の数に応じて、前記コメントを採点するための一以上の採点指標を決定し、
    前記一以上の採点指標に従って前記コメントを採点し、
    前記採点の結果に従って、前記コメントを順位付ける
    ことを含む操作を実行する、前記一以上のコンピュータ記憶媒体。

 

 

Patent trol of patentswamp
類似の特許
方法は、モバイルデバイスにおいて、モバイルデバイスからリモートデバイスに転送される第1のメディアアイテムの選択を受信することを含む。方法は、モバイルデバイスによって、第1のメディアアイテムとの第2のメディアアイテムの類似性に基づいて、リモートデバイスに転送するように第2のメディアアイテムを選択することも含む。方法は、モバイルデバイスによって、リモートデバイスに転送するようにパッケージ化されたモーメントのデータを生成することをさらに含み、ここでパッケージ化されたモーメントのデータは、第1のメディアアイテムと第2のメディアアイテムとを含む複数のメディアアイテムに関連付けられたメディアデータを含む。
ユーティリティアプリケーションストアは、ユーティリティアプリケーションストアから使用可能な複数のアプリケーションを表示するインターフェースを提示するように構成可能である。ユーティリティアプリケーションストアのインターフェースにアクセスすることにより、ユーティリティサプライヤは、単一の要求で、ユーティリティの通信ネットワークにおける複数のユーティリティメータまたは他のスマートセンサ上で1または複数のアプリケーションのインストールまたはアクティブ化を開始することができる。ユーティリティアプリケーションストアは、ユーティリティメータもしくは他のスマートセンサ、コンシューマコンピューティングデバイス、および/またはユーティリティサプライヤユーティリティバックオフィスコンピューティングデバイスに対するアプリケーションの利用可能性の通知を提供するように構成可能である。ユーティリティアプリケーションストアは、ユーティリティメータによる実行のために構成された第1の部分と、別のコンピューティングデバイス(たとえば、パーソナルコンピュータ、モバイルデバイス、ユーティリティサプライヤバックオフィスサーバ、またはクラウドサービスなど)による実行のために構成された第2の部分とを含むことができる。
関連するメディア・アセットの動的な発見のための方法及びシステムが提供される。方法は、ディスプレイスクリーンにおいてユーザに表示される複数のメディア・アセットのための複数のメディア・アセット表現を提供するステップ(420)を含む。方法は、複数のメディア・アセットの中からのメディア・アセットの選択のインジケーションを受け取るステップ(430)を更に含む。選択は、ユーザが選択をされるメディア・アセットをディスプレイスクリーン上の予め指定された位置に動かすことによって、行われる。方法は、インジケーションに応答して関連するメディア・アセットのレコメンデーションを提供するステップ(440)を更に含む。レコメンデーションは、ディスプレイスクリーン上の他の位置において提供される。他の位置の夫々は、複数のメディア関連カテゴリの夫々1つに関連する。
データベース記憶システムはユーザが仮想データベースの状態を変更できるようにする。データベース記憶システムは、各仮想データベース(VDB)を各宛先に提供する。各VDBは各コンテナに記憶されたタイムフローを持つ。ユーザはVDB巻き戻しリクエストを送信できる。リクエストはVDBのタイムフローとそれに関連するVDBの状態を識別する。データベース記憶システムは、特定されたタイムフローに関連するVDBのスナップショットに関連するデータベースブロックを参照するように仮想データベースを変更し、変更されたVDB用の新しいタイムフローを維持する。データベース記憶システムは、また、VDBがソースデータベースの状態にリフレッシュされるようにする。ソースデータベースは、外部システム又はデータベース記憶システム内の仮想データベース内に記憶されたデータベースであり得る。
【選択図】 図1
記号イメージ検索サービス提供方法及びこれに用いる記号イメージ検索用サーバを開始する。本発明は、記号イメージ検索用サーバが、記号イメージと記号イメージに対応する文字情報をマッピングして格納し、ユーザ端末から文字情報を含むイメージ検索要請を受信し、イメージ検索要請に含まれた文字情報にマッピングして格納した記号イメージを検索し、検索した記号イメージをユーザ端末に送信する過程を含んで実現される。本発明によれば、記号イメージをインターネット上でユーザが自由に検索して活用できるようにする記号イメージ検索サービス提供方法及びこれに用いる記号イメージ検索用サーバを提供する。
【選択図】図11
クラスタベースの記憶システムにおいてデータをスクラビングするための技術について開示する。この技術は、複数の記憶装置に記憶されたデータオブジェクトの複製とデータオブジェクトのハッシュ値とを定期的に読み取り且つエラーを含むそれらのデータオブジェクトの複製を書き換えることにより、記憶装置の障害からデータを保護することができる。本開示は、データオブジェクトの複製とハッシュを書き込み、データオブジェクトの複製の有効性をチェックし、このチェック結果に基づいて、データスクラビングを実行する態様を対象とする。
ファイル読み取り方法、記憶装置、および読み取りシステムを提供する。方法は、記憶装置により、クライアントによって送信される第一読み取り要求を受信するステップであって、第一読み取り要求によって要求される読み取り対象データがファイルの一部分である、ステップと、読み取り対象データであってキャッシュ内に存在するデータをキャッシュから読み取り、読み取り対象データであってキャッシュ内に存在しないデータを第一記憶媒体から読み取るステップと、コンテナのうちの少なくとも1つの中のデータを第一記憶媒体から先読みし、先読みされたデータをキャッシュ内に格納するステップであって、先読みされるコンテナがファイルの少なくとも1つの未読み取りファイルセグメントを含む、ステップとを有する。本発明によれば、データ読み取りにおける時間オーバヘッドが削減され、追加のハードウェア支出は必要とされず、ハードウェア費用を削減する。
ファイルシステムにおけるオブジェクトのハイブリッドガベージコレクションのための方法が開示される。方法の実施例は、ファイルシステムにおけるそれぞれのオブジェクトを、参照カウンタ、失効時間、およびバージョン識別子に割り当てるステップを含む。オブジェクトの参照カウンタがゼロでない間、オブジェクトはファイルシステムの中に保持され得る。オブジェクトの参照カウンタがゼロであるとの決定後に、オブジェクトは、オブジェクトに関連付けされた失効時間までファイルシステムの中に保持され得る。オブジェクトを参照しているリファレンスが検出された場合、オブジェクトの失効時間は、オブジェクトとリファレンスの失効時間のうち最新のものに更新される。さらに、オブジェクトのバージョン識別子が既定のバージョン番号より大きい間、オブジェクトはファイルシステムの中に保持され得る。
ワイヤレス通信のための方法、装置、およびコンピュータプログラム製品が提供される。装置は、関心のあるファイルがサービス内で送信されることを決定し、関心のあるファイルをダウンロードできないことを決定し、ファイル配信イベントの終わりに対応する時間に関心のあるファイルの修復手順をトリガし、時間は、ブロードキャストされたスケジュール記述に含まれる1つまたは複数の情報要素から導出される。
【課題】プレゼンテーションアプリケーションを用いて、スライドを編成し、スライド内にナビゲーション要素を設けるための方法およびシステムを提供する。
【解決手段】
プレゼンテーションアプリケーションは、作成者により与えられた小見出しに対応する編成されたリンク可能スライドの組を自動的に生成する。プレゼンテーション作成者に、最初にプレゼンテーション構造を考え、プレゼンテーション内の広い概念に関する小見出しを与えるように促すことは、コンテンツが追加された後のプレゼンテーションの潜在的な大幅な再編成を回避するのを支援する。
【選択図】図1A
To top