[发明专利]基于社交活动数据的排序

权利要求书

1.一种利用社交活动数据来对由计算操作所返回的结果的排序进行个性化的方法，包括：

执行针对用户返回结果的计算操作，其中，所述计算操作由处理器执行；

针对所述计算操作所返回的结果中的每个结果：

基于历史用户的行为数据来形成点击了相应结果的第一组历史用户和跳过了所述相应结果的第二组历史用户，其中，所述历史用户的所述行为数据包括所述历史用户点击的结果和跳过的结果的相应日志；

基于所述用户的社交活动数据与点击了所述相应结果的所述第一组历史用户的社交活动数据之间的相关性，来计算所述用户对所述相应结果的相应第一亲和性；以及

基于所述用户的社交活动数据与跳过了所述相应结果的所述第二组历史用户的社交活动数据之间的相关性，来计算所述用户对所述相应结果的相应第二亲和性；以及

至少部分地基于针对所述结果中的每个结果的所述相应结果的所述相应第一亲和性和所述相应第二亲和性，来对所述计算操作所返回的结果进行排序。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述用户的社交活动数据、所述点击了所述相应结果的所述第一组历史用户的社交活动数据和所述跳过了所述相应结果的所述第二组历史用户的社交活动数据包括由所述用户、所述第一组中的历史用户和所述第二组中的历史用户所分别表达的关于社交网络内容的反馈。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述用户的社交活动数据、所述点击了所述相应结果的所述第一组历史用户的社交活动数据和所述跳过了所述相应结果的所述第二组历史用户的社交活动数据包括所述用户、所述第一组中的历史用户和所述第二组中的历史用户的各自的简介数据、各自的所分享的社交网络内容、各自的已安装的应用的列表或各自的积极使用的应用的列表中的至少一个。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：合并所述相应结果的所述相应第一亲和性和所述相应第二亲和性，以生成用于排序的所述相应结果的相应的经合并的亲和性得分。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：

将所述用户对所述相应结果的所述相应第一亲和性计算成所述用户的社交活动数据与点击了所述相应结果的所述第一组中的历史用户的社交活动数据之间的点积的过去痕迹的总和；以及

将所述用户对所述相应结果的所述相应第二亲和性计算成所述用户的社交活动数据与跳过了所述相应结果的所述第二组中的历史用户的社交活动数据之间的点积的过去痕迹的总和。

6.根据权利要求1所述的方法，还包括：

将所述用户对所述相应结果的所述相应第一亲和性计算成所述用户的社交活动数据与点击了所述相应结果的所述第一组中的历史用户的聚合社交活动数据之间的点积；以及

将所述用户对所述相应结果的所述相应第二亲和性计算成所述用户的社交活动数据与跳过了所述相应结果的所述第二组中的历史用户的聚合社交活动数据之间的点积。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，基于以查询-结果级、结果级、查询-域级或域级之一的所述历史用户的相应行为数据来对所述点击了所述相应结果的所述第一组历史用户的社交活动数据和所述跳过了所述相应结果的所述第二组历史用户的社交活动数据进行聚合。

8.一种利用社交活动数据来对由搜索操作响应于搜索查询而向用户返回的搜索结果(102)的排序进行个性化的系统(100)，其中，所述搜索操作由处理器执行，所述系统包括：

数据存储库(104)，所述数据储存库包括用户的社交活动数据(114)和历史用户的社交活动数据(106，108)；

行为分组部件，针对所述搜索操作所返回的所述搜索结果中的每个结果，所述行为分组部件根据保存在所述数据存储库中的历史用户的行为数据来形成点击了相应结果的第一组历史用户和跳过了所述相应结果的第二组历史用户，其中，所述历史用户的所述行为数据包括针对一组搜索查询所述历史用户点击的搜索结果和跳过的搜索结果的相应日志；

相关性部件(118)，所述相关性部件针对所述搜索操作所返回的结果中的每个搜索结果，计算所述用户对所述相应搜索结果的相应正亲和性和所述用户对所述相应搜索结果的相应负亲和性，其中，所述正亲和性是基于所述用户的社交活动数据与点击了所述相应搜索结果的所述第一组历史用户的社交活动数据之间的相关性来计算的，并且其中，所述负亲和性是基于所述用户的社交活动数据与跳过了所述相应搜索结果的所述第二组历史用户的社交活动数据之间的相关性来计算的；以及

排序部件(120)，所述排序部件至少部分地基于针对所述搜索结果中的每个搜索结果的所述相应搜索结果的所述相应正亲和性和所述相应负亲和性来对所述搜索操作所返回的搜索结果进行排序。