JP2017536610A5 - - Google Patents

Claims (35)

1. 第１の時点に、サーバにより、複数の宿主コンピュータについての複数のリスティングを識別することであり、前記リスティングはブッキングのための宿泊設備に関連付けられている、識別することと、
   前記サーバにより、前記宿主コンピュータの前記複数のリスティングに対して受信された予約要求のセットにアクセスすることであり、リスティングに対する各々の予約要求は以前に、前記リスティングに関連付けられた前記宿主コンピュータにより受け入れられている、または拒否されている、アクセスすることと、
   前記サーバにより、要求特徴についてのクラスタ特徴ベクトルを生成することであり、前記クラスタ特徴ベクトルは、予約要求の前記セットの中の予約要求が前記要求特徴を有していたかどうかを識別する、生成することと、
   前記サーバにより、前記クラスタ特徴ベクトルにおける前記要求特徴に対するクラスタ選好数値を、（１）前記セットの中の受け入れられた予約要求の数、および、（２）前記要求特徴を持つ前記セットの中の予約要求の数に基づいて決定することであり、前記要求特徴は前記予約要求の中で特定された前記リスティングの予約の時間期間であり、前記時間期間は日付、日付範囲、または前記予約要求が受信された日付からの時間の量である、ことと、
   前記要求特徴に対する前記クラスタ選好数値を格納することと、
   第２の時点に、客コンピュータから、検索クエリを受信することであり、前記検索クエリは前記要求特徴を特定する、ことと、
   前記リスティングの各々について、
   前記サーバにより、前記クラスタ選好数値および前記要求特徴に対する前記リスティングに固有の選好値に基づいて、前記要求特徴に対するリスティング固有の選好値を決定することと、
   前記サーバにより、選好モデルを前記リスティング固有の選好値に基づいて生成することであり、前記選好モデルは、前記要求特徴と、前記リスティングに関連付けられた前記宿主コンピュータにより受け入れられる、または拒否される、前記リスティングに対する予約要求との間の関係性を識別する、生成することと、
   前記サーバにより、前記選好モデルを、前記リスティングに対する前記受信された検索クエリに関連付けられた見込み予約要求に適用して、前記見込み予約要求が、前記宿主コンピュータにより受け入れられることになるということの確率を計算することと、
   前記サーバにより、前記リスティングを前記計算された確率に基づきランク付けすることと、
   前記ランク付けに基づいて、前記リスティングを前記客コンピュータに提示することと
   を含むことを特徴とするコンピュータ実装方法。
2. 前記要求特徴は、予約要求の前記セットを分類するための機構を指示することを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記リスティング固有の選好値を決定することは、
   前記リスティングに対して受信された前記予約要求のサブセットを識別することと、
   前記サブセット内の受け入れられた前記予約要求の数、および、前記サブセット内の前記要求特徴を持つ前記予約要求の数を決定することと、
   前記リスティング固有の値を、前記クラスタ選好数値、前記サブセット内の受け入れられた前記予約要求の数、および、前記サブセット内の前記要求特徴を持つ前記予約要求の数の組み合わせに基づいて決定することと
   を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記選好モデルを生成することは、前記リスティング固有の値を、前記リスティングに対して受信された前記予約要求のサブセットに適用することにより、トレーニングデータセットを生成することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 前記トレーニングデータセットを、ロジスティック回帰を使用して処理して、前記要求特徴と、前記リスティングに関連付けられた前記宿主コンピュータにより受け入れられる、または拒否される、前記リスティングに対する予約要求との間の前記関係性を決定することをさらに含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. リスティングを前記客コンピュータに対して表示すべきかどうかを、前記計算された確率に基づいて決定すること
   をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
7. 前記リスティングを表示すべきかどうかを決定することは、前記計算された確率を、受け入れしきい値と比較し、前記受け入れしきい値に等しい、または、前記受け入れしきい値より上である、前記計算された確率を伴う前記リスティングを表示することを含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 前記リスティングは、前記宿主コンピュータにより予約のためにオファーされる宿泊設備に対するものであり、前記要求特徴は、前記宿泊設備の以前の予約またはカレンダ利用不可能性終了と、予約要求に関連付けられた予約始まりとの間の、時間の特定の期間を指示する間隙特徴であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
9. １つまたは複数のリスティングを提示されることからフィルタリングすることであり、前記１つまたは複数のリスティングの各々はしきい値より下の計算された確率を有する、ことをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
10. 前記要求特徴に対する前記リスティングに固有の前記選好値は、前記リスティングに対するすべての予約要求にわたる前記要求特徴に対する中央値または平均選好を示すことを特徴とする請求項１に記載の方法。
11. 前記要求特徴は前記予約要求に関連付けられた夜の数であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
12. 前記要求特徴は前記予約要求に関連付けられたカレンダ範囲であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
13. 前記要求特徴は、前記要求特徴を有する予約要求が前記要求特徴を有している度合いを指示する重み値に関連付けられていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
14. 前記要求特徴に対する前記クラスタ選好数値は、要約要求の前記セットの中の予約要求の総数、予約要求の前記セットの中の各予約要求に対する前記要求特徴の値、および前記予約要求が前記宿主コンピュータにより受け入れられたか否かを指示する値に基づいて決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
15. 前記要求特徴に対する前記リスティング固有の選好値は、予約要求の前記セットの中の予約要求の総数、予約要求の前記セットの中の各予約要求に対する前記要求特徴の値、前記予約要求が前記宿主コンピュータにより受け入れられたか否かを指示する値、および前記要求特徴に対する前記クラスタ選好数値に割り当てられるべき重みに基づいて決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
16. 命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、実行されるときに、プロセッサに、
    第１の時点に、サーバにより、複数の宿主コンピュータについての複数のリスティングを識別するステップであり、前記リスティングはブッキングのための宿泊設備に関連付けられている、識別するステップと、
    前記サーバにより、前記宿主コンピュータの前記複数のリスティングに対して受信された予約要求のセットにアクセスするステップであり、リスティングに対する各々の予約要求は以前に、前記リスティングに関連付けられた前記宿主コンピュータにより受け入れられている、または拒否されている、アクセスするステップと、
    前記サーバにより、要求特徴についてのクラスタ特徴ベクトルを生成するステップであり、前記クラスタ特徴ベクトルは、予約要求の前記セットの中の予約要求が前記要求特徴を有していたかどうかを識別する、生成するステップと、
    前記サーバにより、前記クラスタ特徴ベクトルにおける前記要求特徴に対するクラスタ選好数値を、（１）前記セットの中の受け入れられた予約要求の数、および、（２）前記要求特徴を持つ前記セットの中の予約要求の数に基づいて決定するステップであり、前記要求特徴は前記予約要求の中で特定された前記リスティングの予約の時間期間であり、前記時間期間は日付、日付範囲、または前記予約要求が受信された日付からの時間の量である、ステップと、
    前記要求特徴に対する 前記クラスタ選好数値を格納するステップと、
    第２の時点に、客コンピュータから、検索クエリを受信するステップであり、前記検索クエリは前記要求特徴を特定する、ステップと、
    前記リスティングの各々について、
    前記サーバにより、前記クラスタ選好数値および前記要求特徴に対する前記リスティングに固有の選好値に基づいて、前記要求特徴に対するリスティング固有の選好値を決定するステップと、
    前記サーバにより、選好モデルを前記リスティング固有の選好値に基づいて生成するステップであり、前記選好モデルは、前記要求特徴と、前記リスティングに関連付けられた前記宿主コンピュータにより受け入れられる、または拒否される、前記リスティングに対する予約要求との間の関係性を識別する、生成するステップと、
    前記サーバにより、前記選好モデルを、前記リスティングに対する前記受信された検索クエリに関連付けられた見込み予約要求に適用して、前記見込み予約要求が、前記宿主コンピュータにより受け入れられることになるということの確率を計算するステップと、
    前記サーバにより、前記リスティングを前記計算された確率に基づきランク付けするステップと、
    前記ランク付けに基づいて、前記リスティングを前記客コンピュータに提示するステップと
    を含むステップを実行させることを特徴とする非一時的コンピュータ可読媒体。
17. 前記要求特徴は、予約要求の前記セットを分類するための機構を指示することを特徴とする請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
18. 前記リスティング固有の選好値を決定するステップは、
    前記リスティングに対して受信された前記予約要求のサブセットを識別するステップと、
    前記サブセット内の受け入れられた前記予約要求の数、および、前記サブセット内の前記要求特徴を持つ前記予約要求の数を決定するステップと、
    前記リスティング固有の値を、前記クラスタ選好数値、前記サブセット内の受け入れられた前記予約要求の数、および、前記サブセット内の前記要求特徴を持つ前記予約要求の数の組み合わせに基づいて決定するステップと
    を含むことを特徴とする請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
19. 前記選好モデルを生成するステップは、前記リスティング固有の値を、前記リスティングに対して受信された前記予約要求のサブセットに適用することにより、トレーニングデータセットを生成するステップを含むことを特徴とする請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
20. 前記トレーニングデータセットを、ロジスティック回帰を使用して処理して、前記要求特徴と、前記リスティングに関連付けられた前記宿主コンピュータにより受け入れられる、または拒否される、前記リスティングに対する予約要求との間の前記関係性を決定するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
21. リスティングを前記客コンピュータに対して表示すべきかどうかを、前記計算された確率に基づいて決定するステップ
    をさらに含むことを特徴とする請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
22. 前記リスティングを表示すべきかどうかを決定するステップは、前記計算された確率を、受け入れしきい値と比較し、前記受け入れしきい値に等しい、または、前記受け入れしきい値より上である、前記計算された確率を伴う前記リスティングを表示するステップを含むことを特徴とする請求項２１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
23. 前記リスティングは、前記宿主コンピュータにより予約のためにオファーされる宿泊設備に対するものであり、前記要求特徴は、前記宿泊設備の以前の予約またはカレンダ利用不可能性終了と、予約要求に関連付けられた予約始まりとの間の、時間の特定の期間を指示する間隙特徴であることを特徴とする請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
24. １つまたは複数のリスティングを提示されることからフィルタリングするステップであり、前記１つまたは複数のリスティングの各々はしきい値より下の計算された確率を有する、ステップをさらに含むことを特徴とする請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
25. 前記要求特徴に対する前記リスティングに固有の前記選好値は、前記リスティングに対するすべての予約要求にわたる前記要求特徴に対する中央値または平均選好を示すことを特徴とする請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
26. プロセッサと、
    メモリであり、前記プロセッサにより実行されるときに、前記プロセッサに、
    第１の時点に、サーバにより、複数の宿主コンピュータについての複数のリスティングを識別するステップであり、前記リスティングはブッキングのための宿泊設備に関連付けられる、識別するステップと、
    前記サーバにより、前記宿主コンピュータの前記複数のリスティングに対して受信された予約要求のセットにアクセスするステップであり、リスティングに対する各々の予約要求は以前に、前記リスティングに関連付けられた前記宿主コンピュータにより受け入れられている、または拒否されている、アクセスするステップと、
    前記サーバにより、要求特徴についてのクラスタ特徴ベクトルを生成するステップであり、前記クラスタ特徴ベクトルは、予約要求の前記セットの中の予約要求が前記要求特徴を有していたかどうかを識別する、生成するステップと、
    前記サーバにより、前記クラスタ特徴ベクトルにおける前記要求特徴に対するクラスタ選好数値を、（１）前記セットの中の受け入れられた予約要求の数、および、（２）前記要求特徴を持つ前記セットの中の予約要求の数に基づいて決定するステップであり、前記要求特徴は前記予約要求の中で特定された前記リスティングの予約の時間期間であり、前記時間期間は日付、日付範囲、または前記予約要求が受信された日付からの時間の量である、ステップと、
    前記要求特徴に対する前記クラスタ選好数値を格納するステップと、
    第２の時点に、客コンピュータから、検索クエリを受信するステップであり、前記検索クエリは前記要求特徴を特定する、ステップと、
    前記リスティングの各々について、
    前記サーバにより、前記クラスタ選好数値および前記要求特徴に対する前記リスティングに固有の選好値に基づいて、前記要求特徴に対するリスティング固有の選好値を決定するステップと、
    前記サーバにより、選好モデルを前記リスティング固有の選好値に基づいて生成するステップであり、前記選好モデルは、前記要求特徴と、前記リスティングに関連付けられた前記宿主コンピュータにより受け入れられる、または拒否される、前記リスティングに対する予約要求との間の関係性を識別する、生成するステップと、
    前記サーバにより、前記選好モデルを、前記リスティングに対する前記受信された検索クエリに関連付けられた見込み予約要求に適用して、前記見込み予約要求が、前記宿主コンピュータにより受け入れられることになるということの確率を計算するステップと、
    前記サーバにより、前記リスティングを前記計算された確率に基づきランク付けするステップと、
    前記ランク付けに基づいて、前記リスティングを前記客コンピュータに提示するステップと
    を含むステップを実行させる命令を記憶しているメモリと
    を備えたことを特徴とするコンピュータシステム。
27. 前記要求特徴は、予約要求の前記セットを分類するための機構を指示することを特徴とする請求項２６に記載のコンピュータシステム。
28. 前記リスティング固有の選好値を決定するステップは、
    前記リスティングに対して受信された前記予約要求のサブセットを識別するステップと、
    受け入れられた前記サブセットの数、および、前記要求特徴を持つ前記サブセットの数を決定するステップと、
    前記リスティング固有の値を、前記クラスタ選好数値、前記受け入れられた前記サブセットの数、および、前記要求特徴を持つ前記サブセットの数の組み合わせに基づいて決定するステップと
    を含むことを特徴とする請求項２６に記載のコンピュータシステム。
29. 前記選好モデルを生成するステップは、前記リスティング固有の値を、前記リスティングに対して受信された前記予約要求のサブセットに適用することにより、トレーニングデータセットを生成するステップを含むことを特徴とする請求項２６に記載のコンピュータシステム。
30. 前記トレーニングデータセットを、ロジスティック回帰を使用して処理して、前記要求特徴と、前記リスティングに関連付けられた前記宿主コンピュータにより受け入れられる、または拒否される、前記リスティングに対する予約要求との間の前記関係性を決定するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２９に記載のコンピュータシステム。
31. リスティングを前記客コンピュータに対して表示すべきかどうかを、前記計算された確率に基づいて決定するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２６に記載のコンピュータシステム。
32. 前記リスティングを表示すべきかどうかを決定するステップは、前記計算された確率を、受け入れしきい値と比較し、前記受け入れしきい値に等しい、または、前記受け入れしきい値より上である、前記計算された確率を伴う前記リスティングを表示するステップを含むことを特徴とする請求項２６に記載のコンピュータシステム。
33. 前記リスティングは、前記宿主コンピュータにより予約のためにオファーされる宿泊設備に対するものであり、前記要求特徴は、前記宿泊設備の以前の予約またはカレンダ利用不可能性終了と、予約要求に関連付けられた予約始まりとの間の、時間の特定の期間を指示する間隙特徴であることを特徴とする請求項３１に記載のコンピュータシステム。
34. １つまたは複数のリスティングを提示されることからフィルタリングするステップであり、前記１つまたは複数のリスティングの各々はしきい値より下の計算された確率を有する、ステップをさらに含むことを特徴とする請求項２６に記載のコンピュータシステム。
35. 前記要求特徴に対する前記リスティングに固有の前記選好値は、前記リスティングに対するすべての予約要求にわたる前記要求特徴に対する中央値または平均選好を示すことを特徴とする請求項２６に記載のコンピュータシステム。