比较来自一个或多个网站的商品或服务的方法技术

本发明专利技术的领域涉及用于比较来自网站、数据库或其他在线资源的商品或服务的方法和系统。本发明专利技术的所述领域包括相关服务器、用户终端和计算机程序产品。提供了一种比较来自一个或多个网站或其他在线资源的商品和/或服务的方法，其中将多目标优化过程用来识别最佳地匹配用户定义的和/或用户相关联的准则的一组指定商品和/或服务，并且随后在终端用户的计算装置上显示所述组指定商品和/或服务，以使得所述终端用户能够查看所述组并且任选地从所述组购买一个或多个项目。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】比较来自一个或多个网站的商品或服务的方法专利技术背景1.专利
本专利技术的领域涉及用于比较来自网站、数据库或其他在线资源的商品或服务的方法和系统。本专利技术的领域包括相关服务器、用户终端和计算机程序产品。2.技术背景这里是关于多目标优化的一些背景。多目标优化是多准则决策的领域，从而使得多目标优化关注数学优化问题，所述数学优化问题涉及有待同时优化的多于一个目标函数(或属性)；提高一个目标导致一个或多个其他目标的下降。例如，当通过互联网购买指定出发地和目的地之间的航空航班时，在本专利技术的实现方式中，目标可包括以下目标中的每一个和任一个：最低价格、最短行程时间、最少中途停留；出发时间；到达时间；准时性；航空公司取消航班的风险；日行航班还是夜行航班；最高质量的航空公司；升舱可用性；升舱价格；座椅舒适度；wi-fi；休息室进入；信息娱乐质量；忠诚度项目奖励；飞机类型；飞机年龄；航空公司的众包评级；指定航班或航班方面的众包评级；家庭和睦；指定机场，其中多个机场服务同一个出发地和/或目的地；品牌兼容性。如以上所指出，提高一个目标导致一个或多个其他目标的下降。例如，提高价格目标可通过使最短行程时间目标(和事实上其他目标)下降来获得。提高升舱价格目标可以使航空公司质量目标下降为代价来获得。因此，在选择航班时，很少有同时优化所有目标的单个解决方案；相反，客户可能会明确地探究对他们最有价值的那些目标(如果他们有时间的话)，但挑战在于，航班选项的净数目如此之大以致于选择可能让人不知所措，并且某人已发现最佳航班的信心可能是让人难懂的；这种缺乏识别出对你而言“最好的”航班的信心可能彻底地抑制购买—也就是说，对潜在客户和航空公司/机票代理等来说显然令人沮丧。对识别一小组可能“最好的”解决方案(例如，1、或2、或3或4或5或6，也许高达10个全部是‘最好的’不同航班(例如，其定义了Pareto最优阵面)的问题应用多目标优化方法是对这种困境的有效解决方案。这种方法的另一个优点在于，随时有可能实际上放弃这些‘最好的’解决方案，并且随后使用多目标优化来识别下一个‘最好’组解决方案(因此例如，系统可识别前10个‘最好的’解决方案，并且仅显示这些航班，而不显示可能匹配出发地/目的地和日期的基础准则的所有数以百计的其他航班。这限制客户困惑的潜在性。如果客户无法看到在机器选择的前10列表中的完美航班，那么他可请求显示下一个‘最好的’前10—最初十个最好的实际上被放弃，并且随后示出使用多目标优化算法再次定位的下一批最好的。维持满意的客户是平衡产生客户将认为是最佳的潜在航班的竞争目标的复杂过程；这些目标完全与客户(例如，价格)和客户个人无关，例如，一些客户非常看重众包审查，而其他客户则根本不信赖这个目标；机器学习系统因此可给出看重这些目标的个人客户的概况，例如，如果机器学习系统确定客户活跃地推送有关她的旅行经历的推特并且已发表许多猫途鹰网站(TripAdvisor)评论，那么与针对没有在线简档的人员相比，系统将更高地看重众包方面。如果我们采用‘品牌兼容性’目标，那么机器学习系统可取得客户的人口统计简档(例如，25岁城市男性，从事于创意产业工作，在线存在广泛且充足)并且将所述简档映射到与所述人口统计简档最兼容的航空公司。还可更广义地定义目标，其中语义引擎可解析非结构化(例如，自由文本/自由语音)输入：例如，如果用户输入搜索查询“马上具有强降雪的某地一周内的航班”，那么所述目标将包括滑雪胜地中的当前降雪状况并预测下星期的降雪状况。用户查询的其他方面可有助于定义质量度量，例如，自由文本“飞往纽约的廉价航班”暗示增加航班价格敏感性，并且在目的地不度过周六的旅行可暗示所述旅行是出于商业目的。相同的多因子复杂性应用于有待购买商品或服务(尤其是其中所述购买是通过互联网进行的)的许多其他情形：例如，如果在线购买衬衫，那么目标可包括以下各项中的任一个或全部：设计、价格、制造商的品牌、零售商的品牌、衬衫的感知质量、合身/大小兼容性、合身/大小熟悉度、完成交易的容易度、退货政策、忠诚度计划奖励。另一个实例是购买电子设备，诸如投影仪。诸如用户和专业评论评级、分辨率、亮度、对比度、保障和底层技术的属性必须对价格进行折衷以便做出最佳决定。在选择酒店(或其他住宿)时，具体选择的质量可取决于用户评级、酒店星级、与所希望位置(例如，为了会议、或观光)的接近度、流行/购买率、酒店连锁品牌价值、酒店设施、房间设施/类型。在选择汽车租赁时，用于评级的参数可包括：车辆类型、上车点和下车点的位置、座位数、燃料效率、附加设备(卫星导航、免费燃料罐、儿童座椅)、租赁公司品牌、车辆特征(手动挡/自动挡、空调)。为了选择团体旅游(动态组合或预先组合)，参数的数量仍进一步增加，并且可包括以上针对航班、住宿和汽车租赁所列举的所有那些，但包括团体特定的其他参数，诸如换车、观光、包含的餐食等。多目标优化还称为多目标编程、矢量优化、多准则优化、多属性优化或Pareto优化。多目标优化已应用在许多科学领域中，包括工程、经济和物流，其中需要在两个或更多个冲突目标之间存在折衷的情况下做出最佳决策。但是对识别从多个竞争网站在线可获得的不同商品和服务的领域应用这种优化尚未被广泛地探索。上述步骤可使用众所周知的标准编程技术来实现。本专利技术的另一个方面是用于比较来自一个或多个网站或其他在线资源的商品和/或服务的计算机实现的系统和设备，其中一个或多个处理器被编程来实现多目标优化过程，所述多目标优化过程用来识别最佳地匹配用户定义的和/或用户相关联的准则的一组指定商品和/或服务，并且随后从服务器发送定义所述组指定商品和/或服务的数据，并且随后将所述数据显示在终端用户的计算装置上，以使得所述终端用户能够查看所述组并且任选地从所述组购买一个或多个项目。上述实施方案的新颖性并不在于特定编程技术，而在于被描述来获得所描述结果的步骤的使用。具体化本专利技术的软件编程代码通常存储在永久性存储装置中。在客户端/服务器环境中，这种软件编程代码可利用与服务器相关联的存储装置来存储。软件编程代码可具体化在用于与数据处理系统一起使用的多种已知介质中的任一个上，所述已知介质诸如磁盘、或硬盘驱动器、或CDROM。代码可分布在这类介质上，或者可通过某种类型的网络从一个计算机系统的存储器或存储装置到用于由这类其他系统的用户使用的其他计算机系统来分配给用户。用于使软件程序代码具体化在物理介质上和/或通过网络分配软件代码的技术和方法是众所周知的并且本文将不再进一步论述。将理解，图示中的每个元素以及图示中元素的组合可以由执行指定功能或步骤的、基于通用和/或专用硬件的系统或者通用和/或专用硬件和计算机指令的组合来实现。这些程序指令可提供给处理器以产生机器指令，以使得在处理器上执行的指令创建用于实现图示中指定功能的方法。计算机程序指令可由处理器执行以引起有待由处理器执行来产生计算机实现的过程的一系列的操作步骤，以使得在处理器上执行的指令提供用于实现图示中指定功能的步骤。因此，其附图和论述支持用于执行指定功能的装置的组合、用于执行指定功能的步骤的组合以及用于执行指定功能的程序指令装置。虽然本文已经描述了本专利技术的原理，但是本领域的技术人员应理解这个描述仅以举例的方式作出，而不本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种比较来自一个或多个网站或其他在线资源的商品和/或服务的方法，其中将多目标优化过程用来识别最佳地匹配用户定义的和/或用户相关联的准则的一组指定商品和/或服务，并且随后在终端用户的计算装置上显示所述组指定商品和/或服务，以使得所述终端用户能够查看所述组并且任选地从所述组购买一个或多个项目。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.03.24 GB 1405205.41.一种比较来自一个或多个网站或其他在线资源的商品和/或服务的方法，其中将多目标优化过程用来识别最佳地匹配用户定义的和/或用户相关联的准则的一组指定商品和/或服务，并且随后在终端用户的计算装置上显示所述组指定商品和/或服务，以使得所述终端用户能够查看所述组并且任选地从所述组购买一个或多个项目。2.如权利要求1所述的方法，其中将Pareto优化用作所述多目标优化过程并且随后所述组商品和/或服务驻留在Pareto阵面或包络上或者限定Pareto阵面或包络。3.如权利要求2所述的方法，其中所述Pareto优化需要将优化问题分解成确定2轴域中的所述Pareto阵面，所述2轴域例如为价格对质量(或者价格对痛苦)。4.如权利要求3所述的方法，其中将用于识别所述Pareto阵面上的项目的几何学方法用来识别所述商品和服务的“最好的”单个实例。5.如权利要求4所述的方法，其中所述几何学方法涉及最小化每单位的一个轴上的项目(例如，质量)的另一个轴上的目标(通常为价格)的值。6.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中仅仅将由所述多目标优化过程生成的所述组‘最好的’商品或服务显示在终端用户的计算装置上，以使得所述终端用户能够查看所述‘最好的’组；不在所述‘最好的’组中的其他项目则不显示。7.如权利要求6所述的方法，其中所述‘最好的’组可例如通过终端用户启动的过程而放弃，并且随后显示通过所述多目标优化过程(例如，Pareto优化)生成的‘下一个最好的’组。8.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中赋予所述不同目标中的每一个的权重或重要性可根据指定用户的历史或人口统计简档而自动地改变。9.如权利要求8所述的方法，其中机器学习系统研究所述用户先前在查找购买的商品或服务时是如何进行交互的。10.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中赋予所述不同目标中的每一个的权重或重要性可根据所寻求的所述商品或服务的属性而自动地改变。11.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中赋予所述不同目标中的每一个的权重或重要性可根据报告的数据而自动地改变。12.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中赋予所述不同目标中的每一个的权重或重要性可基于其他用户的行为而自动地改变。13.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中赋予所述不同目标中的每一个的权重或重要性可在用户向各个目标应用或设置各种“重要性”权重的情况下手动地改变。14.如权利要求13所述的方法，其中所述终端用户的计算机显示UI，所述UI包括与各个目标有关的滑动条，以便允许所述终端用户设置可沿着一定尺度改变的权重。15.如前述权利要求中任一项所述的方法，将其应用来例如在基于网页的比价网站中推荐航班、酒店、汽车租赁中的任一种。16.如前述权利要求中任一项所述的方法，将其应用来推荐可在线购买并且可由多个竞争目标或属性定义的任何类型的商品或服务。17.如前述权利要求中任一项所述的方法，将其实现在比价服务诸如专用比价网站中，在这种情况下，直接在所述网站上提供最佳航班、和/或酒店、和/或汽车租赁推荐，并且随后将所述终端用户引至不同的网站来实际购买所述航班等。18.如前述权利要求中任一项所述的方法，将其实现在通用搜索引擎网站中。19.如前述权利要求中任一项所述的方法，将其实现在允许客户浏览并且购买各种商品/服务的网站(例如，在线零售商)内；随后所述购买全部发生在所述网站内。20.一种用于比较来自一个或多个网站或其他在线资源的商品和/或服务的计算机实现的系统和设备，其中一个或多个处理器被编程来实现多目标优化过程，所述多目标优化过程用来识别最佳地匹配用户定义的和/或用户相关联的准则的一组指定商品和/或服务，并且随后从服务器发送定义所述组指定商品和/或服务的数据，并且随后将所述数据显示在终端用户的计算装置上，以使得所述终端用户能够查看所述组并且任选地从所述组购买一个或多个项目。21.减少从服务器到用户终端的数据传输的方法，所述方法包括以下步骤：(i)在服务器处从用户终端接收关于来自一个或多个网站、数据库或其他在线资源的满足搜索准则的商品或服务的搜索结果的请求；(ii)所述服务器针对满足所述搜索准则的商品或服务来搜索所述一个或多个网站、数据库或其他在线资源；(iii)在所述服务器处收集满足所述搜索准则的商品或服务的搜索结果；(iv)在所述服务器处处理所述收集的商品或服务搜索结果以便识别所述收集的商品或服务搜索结果的Pareto最优子集，以及(v)将所述收集的商品或服务搜索结果的所述Pareto最优子集而不是所述收集的商品或服务搜索结果传输到所述用户终端。22.如权利要求21所述的方法，其中所述Pareto最优子集是原始Pareto最优子集的样本。23.如权利要求21或22所述的方法，其中所述Pareto优化需要将优化问题分解成确定2轴域中的Pareto阵面，所述2轴域例如为价格对质量(或者价格对痛苦)...

【专利技术属性】
技术研发人员：加雷思·威廉姆斯，尼古拉斯·拉德克里夫，
申请(专利权)人：天巡有限公司，
类型：发明
国别省市：英国,GB