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公開番号2025016516
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-04
出願番号2024179187,2021521487
出願日2024-10-11,2019-10-25
発明の名称助言に関連するシステム―ユーザ間の相互作用の改善
出願人カーベーセーグローバルサービシズエンフェー
代理人個人
主分類G06Q 50/10 20120101AFI20250128BHJP(計算;計数)
要約【課題】システム生成の実行可能な通知を、ユーザとシステムとの間の相互作用に基づいてユーザに提供するコンピュータ実装方法及びコンピュータシステムを提供する。
【解決手段】方法は、ユーザ選好についての値を提供するようにユーザに促すステップと、物理エンティティと仮想エンティティとに値を配分することによって、配分提案を作成するステップと、特定の値を複数の物理エンティティと任意の仮想エンティティとに割り当てる配分提案するステップと、を含み、ユーザ選好の少なくとも1つは情報源の各々のユーザ評価を定義し、物理エンティティと仮想エンティティとを含む比較構成と比較する。
【選択図】なし
特許請求の範囲【請求項１】
システム生成の実行可能な通知を、ユーザと前記システムとの間の相互作用に基づいて
ユーザに提供するためのコンピュータ実装方法であって、前記コンピュータ実装方法は、
ａ．前記システムに複数のユーザ選好についての値を提供するように前記ユーザに促す
ステップと、
ｂ．サーバによって、複数の情報源から生じた複数のメッセージを繰り返し受信するス
テップであって、前記複数のメッセージは１つまたは複数の所定の物理エンティティと１
つまたは複数の所定の仮想エンティティとに直接的および／または間接的に関連し、前記
受信されたメッセージはコンテキストデータとして記憶される、ステップと、
ｃ．少なくとも２つのファクタセットの各々の少なくとも１つのファクタを前記物理エ
ンティティの各々と前記仮想エンティティの各々とに割り当てるステップであって、第１
の前記少なくとも２つのファクタセットは前記物理エンティティと前記仮想エンティティ
との地理的評価に関連し、第２の前記少なくとも２つのファクタセットは前記物理エンテ
ィティと前記仮想エンティティとの応用分野に関連する、ステップと、
ｄ．複数の前記物理エンティティと前記仮想エンティティとに値を配分することによっ
て、配分提案を作成するステップであって、前記物理エンティティの集約配分値が非ゼロ
であり、前記物理エンティティと前記仮想エンティティとの前記集約配分値がユーザ所定
値に等しく、前記配分提案が、非ゼロの配分値を有する前記物理エンティティと前記仮想
エンティティと、前記関連付けられた非ゼロの配分値の各々とを含む、ステップと、
ｅ．実行可能な通知を前記ユーザに提供するステップであって、前記実行可能な通知は
前記配分提案を含む、ステップと、
を含み、
前記ユーザ選好の少なくとも１つは前記情報源の各々のユーザ評価を定義し、
前記配分値は前記ユーザ選好と前記ファクタと前記情報源の前記メッセージとの前記値
に基づいて計算され、前記配分提案は非ゼロの配分値を有する複数の物理エンティティと
仮想エンティティとを含む比較構成と比較され、前記比較構成の前記エンティティの前記
非ゼロの集約配分値は前記ユーザ所定値に等しく、前記比較構成の前記配分値は前記ユー
ザ選好と前記ファクタとの前記値に基づき、前記実行可能な通知は前記配分提案と前記比
較構成との比較に基づいて提供される、
ことを特徴とするコンピュータ実装方法。
続きを表示（約 2,200 文字）【請求項２】
前記ユーザ選好は少なくとも正則化型選好と正則化量選好とを含み、
前記正則化型選好は、好ましくは、変数選択を伴わない正則化、または変数選択を伴う
正則化のいずれかに関連し、
変数選択を伴わない前記正則化は、より好ましくは、チコノフ正則化、またはリッジ型
正則化に関連し、
変数選択を伴う前記正則化は、より好ましくは、ラッソ正則化に関連し、
前記正則化量選好は、好ましくは、前記正則化の強度を示す値、より好ましくは実数値
、に関連する、
ことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記配分提案の前記エンティティに配分された前記値は、少なくとも１つのユーザ選択
の最適化モデルにさらに基づいて計算され、前記最適化モデルは、少なくともブラック―
リッターマンモデルとマーコウィッツモデルと最小分散モデルとを含むリストから選択さ
れる、ことを特徴とする、請求項１または請求項２のいずれかに記載のコンピュータ実装
方法。
【請求項４】
前記情報源は、直接のコンテキスト情報源と構造化された周辺情報源と構造化されてい
ない周辺情報源と推測的な直接のコンテキスト情報源とを含み、前記直接のコンテキスト
情報源のデータは、特徴的なエンジニアリングを介して強化され、好ましくは、前記推測
的な直接のコンテキスト情報源および／または前記構造化された周辺情報源のデータは、
特徴的なエンジニアリングを介して強化される、ことを特徴とする、請求項１から請求項
３のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記複数の情報源は少なくとも１つの構造化されていない周辺情報源を含み、
前記構造化されていない周辺情報源から生じた少なくとも１つのメッセージは生のテキ
スト文字列を含み、
前記コンテキストデータに関する前記メッセージの関連性を評価するために、前記生の
テキスト文字列の自然言語処理を使用して、前記メッセージを前記コンテキストデータと
比較するステップを含み、
前記配分値は、前記評価にさらに基づいて計算される、
ことを特徴とする、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法
。
【請求項６】
前記構造化されていない周辺情報源からのメッセージが、計算された前記配分値の使用
前に処理され、前記処理は、自己学習人工知能を介して前記構造化されていない周辺情報
源の前記メッセージの構造化を含み、前記人工知能は、ユーザによって調整可能なハイパ
ーパラメータの下で動作する、ことを特徴とする、請求項４または請求項５に記載のコン
ピュータ実装方法。
【請求項７】
前記物理エンティティと前記仮想エンティティとは、各々が、前記コンテキストデータ
内の前記物理エンティティと前記仮想エンティティとの少なくとも過去の情報に基づいて
、予測可能性の格付けに帰属されることによって、前記配分提案の前記配分値が、前記予
測可能性の格付けにさらに基づいて計算される、ことを特徴とする、請求項１から請求項
６のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
前記促されたユーザ選好は１つまたは複数の制約を含み、前記制約は、前記配分提案に
おいて非ゼロの配分値を有する前記物理エンティティおよび／または前記仮想エンティテ
ィのユーザ定義の最小の予測可能性の格付けを少なくとも含み、および／または前記制約
は、前記配分提案において非ゼロの配分値を有する前記物理エンティティと前記仮想エン
ティティとのユーザ定義の最小の集約した予測可能性の格付けを含む、ことを特徴とする
、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
前記促されたユーザ選好が前記配分提案を作成するための１つまたは複数の制約を含み
、前記制約は、前記配分提案において非ゼロの配分値を有する物理エンティティおよび／
または仮想エンティティの最大数および／または最小数を少なくとも含み、および／また
は、前記制約は、前記配分提案における前記物理エンティティおよび／または前記仮想エ
ンティティの前記配分値の最大値および／または最小値を含む、ことを特徴とする、請求
項１から請求項８のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
前記ユーザ選好は、非ゼロの過去の値を有する１つまたは複数の前記物理エンティティ
および／または前記仮想エンティティを含む過去の配分構成を含み、
前記過去の配分構成を前記配分提案に変換するためのリバランスコストを計算するよう
に適合された前記コンテキストデータに基づいて、目的コスト関数が前記システムにおい
て定義される、
ことを特徴とする、請求項１から請求項９のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は大きなデータストリーム上のコンピュータネットワーク処理技術の技術分野に
関するものである。それにより、特定のユーザ選好が受信され、複数の物理エンティティ
と任意の仮想エンティティとの配分提案が、データストリーム、ユーザ選好、他のファク
タに基づいて、作成される。
続きを表示（約 1,100 文字）【背景技術】
【０００２】
出願人は、複数の物理および／または仮想エンティティの限りある量を配分することが
できるコンピュータ実装システムがないことに気づいた。その配分は、複数の情報源から
の情報と、ユーザによって促された選好（それは、とりわけ、情報源の評価、またはユー
ザ格付けを含む）と、エンティティのそれぞれについて地理的情報と応用分野情報とを少
なくとも定義するファクタとを考慮に入れる。提案された配分は、ユーザ選好とファクタ
とに基づく、１つまたは複数の比較構成と比較され、比較に基づいてユーザに提供される
。
【０００３】
米国特許第１，３９３５，１９８号明細書は、出口（vent）に影響を及ぼす可能性を考
慮して、（物流のおよび／または金融上の）サプライチェーンへの影響を推定して、ニュ
ースチャンネルなどの外部情報源の分析によって、動的にサプライチェーンを管理するシ
ステムを記載している。しかし、これは、完全にサプライチェーンに焦点を当てた厳格な
システムであり、他のニーズ、または特定のユーザ選好に合わせて迅速に変更されること
はできない。
【０００４】
米国特許第７，６８０，７１９号明細書に記載されているような他の同様のシステムは
、当技術分野では知られているが、（システムの内部動作を変更する管理権限を有してい
ないユーザが個人化された選好を提供することができない点、または使用された情報源が
適切にスクリーニングされていない点、または、例えば、地理的に不可能な、または非常
にありそうもない提案を除外する「実用的な」フィルタがない点のいずれかの点で）、ユ
ーザ対話が欠けている。
【０００５】
本発明は、上述の問題の少なくともいくつかに対処することを目的とする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
米国特許第１，３９３５，１９８号明細書
米国特許第７，６８０，７１９号明細書
【発明の概要】
【０００７】
第１の態様では、本発明が請求項１に記載の方法を提供する。
【０００８】
第２の態様では、本発明が請求項１４に記載のシステムを提供する。
【０００９】
さらなる態様において、本発明は、請求項１５に記載の使用を提供する。
【００１０】
さらなる好ましい実施形態とその利点とは、詳細な説明と特許請求の範囲とに記載され
ている。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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