A computer-implemented system and method are provided for identifying popular nodes within a browse tree or other hierarchical browse structure based on historical actions of online users, and for calling such nodes to the attention of users during navigation of the browse tree. The system and method are particularly useful for assisting users in locating popular products and/or product categories within a catalog of an online merchant, but may be used in connection with browse structures used to locate other types of items. Node popularity levels are determined periodically (e.g., once per day) based on recent user activity data that represents users' affinities for such nodes. Such activity data may include, for example, the number of times each item was purchased, and/or the number of times each category was selected for display, within a selected period of time. Popular nodes are called to the attention of users by automatically "elevating" the nodes for display within the browse tree. For example, when a user selects a particular non-leaf category (a category that contains subcategories) for viewing, the most popular items corresponding to the selected category may be displayed (together with the immediate subcategories), allowing the user to view or directly access these items without having to navigate to lower levels of the browse tree (and particularly those associated with leaf categories). Subcategories may be elevated for display in a similar manner. The node elevation process may also be used to elevate items and/or categories that are predicted to be of interest to a user, regardless of popularity. In a preferred embodiment, both popular items are leaf categories are elevated on a user-specific basis using a combination of user-specific and non-user-specific activity data.

Ein Computer-eingeführtes System und eine Methode werden für das Kennzeichnen der populären Nullpunkte innerhalb eines grasenbaums zur Verfügung gestellt, oder andere hierarchische grasen die Struktur, die auf historischen Klagen der on-line-Benutzer und auf das Benennen solcher Nullpunkte zur Aufmerksamkeit der Benutzer während der Navigation des grasenbaums basiert. Das System und die Methode sind für die Unterstützung der Benutzer besonders nützlich, wenn man populäre Produkte und/oder Produktkategorien innerhalb eines Kataloges eines on-line-Kaufmannes, aber lokalisiert, können in Zusammenhang mit verwendet werden grasen die Strukturen, die benutzt werden, um andere Arten Einzelteile zu lokalisieren. Nullpunktpopularität Niveaus werden regelmäßig (z.B., einmal pro Tag) gründeten auf neuen Benutzertätigkeit Daten festgestellt, die Affinitäten der Benutzer für solche Nullpunkte darstellt. Solche Tätigkeit Daten können einschließen, z.B. die Zahl Zeiten, die jedes Einzelteil gekauft wurde, und/oder die Zahl Zeiten jede Kategorie für Anzeige vorgewählt wurde, innerhalb eines vorgewählten Zeitabschnitts. Populäre Nullpunkte werden zur Aufmerksamkeit der Benutzer benannt, indem man "automatisch" die Nullpunkte für Anzeige innerhalb des grasenbaums erhöht. Z.B. wenn ein Benutzer eine bestimmte non-leafkategorie (eine Kategorie, die Unterkategorien enthält), für Betrachtung vorwählt, können die populärsten Einzelteile, die der vorgewählten Kategorie entsprechen, angezeigt werden (zusammen mit den sofortigen Unterkategorien) und dem Benutzer erlauben, diese Einzelteile anzusehen oder direkt zugänglich zu machen, ohne zu müssen, zu den untereren Niveaus des grasenbaums (und zu besonders denen zu steuern verbunden mit Blattkategorien). Unterkategorien können für Anzeige in einer ähnlichen Weise erhöht werden. Der Nullpunktaufzugprozeß kann auch verwendet werden, um Einzelteile und/oder Kategorien, die, um vorausgesagt werden vom Interesse zu einem Benutzer zu sein, unabhängig davon Popularität zu erhöhen. In einer bevorzugten Verkörperung sind beide populären Einzelteile Blattkategorien werden erhöht auf einer Benutzer-spezifischen Grundlage mit einer Kombination der Benutzer-spezifischen und nicht-Benutzer-spezifischen Tätigkeit Daten.