[发明专利]用于改进搜索的广义线性混合模型

说明书

本文公开了使用广义线性混合模型来改进搜索的技术。在一些实施例中，一种计算机实现的方法包括：接收包括至少一个搜索项并与用户相关联的搜索查询；从多个候选的相应简档中提取特征；对于候选中的每个候选，基于包括广义线性基于查询的模型和基于用户的随机效应模型的广义线性混合模型生成相应的分数；基于相应的分数从多个候选中选择候选子集；并且使所选择的候选子集在搜索查询的搜索结果页面中显示给用户。

技术领域

本申请一般涉及使用用于搜索的广义线性混合模型来减少电子资源消耗的方法和系统。

背景技术

广义线性模型缺乏个性化，特别是当在信息检索领域中使用时，例如响应于搜索查询而生成搜索结果，导致最相关的内容被降级有利于搜索结果中的不相关的内容。结果，这种信息检索系统的用户花费更长的搜索时间并请求计算机系统对不相关的内容执行动作，导致电子资源的过度消耗，例如浪费地使用与生成和显示不相关内容相关联的处理能力和计算费用，以及与基于不相关内容的消息传输相关联的网络带宽的浪费使用。

附图说明

本公开的一些实施例通过示例而非限制的方式在附图中示出，其中相同的附图标记表示相似的元件。

图1是示出根据示例实施例的客户端-服务器系统的框图。

图2是示出根据示例实施例的联网系统内的社交网络服务的功能组件的框图。

图3是示出根据示例实施例的信息检索系统的组件的框图。

图4示出了根据示例实施例的显示搜索结果页面的图形用户接口(GUI)。

图5示出了根据示例实施例的存储的用户动作历史。

图6是示出根据示例实施例的用于广义线性混合模型的建模工作流程中的操作的概述的流程图。

图7是示出根据示例实施例的用于广义线性混合模型的评分工作流程中的操作的概述的流程图。

图8是示出根据示例实施例的使用广义线性混合模型进行搜索的方法的流程图。

图9是示出根据示例实施例的使用广义线性混合模型进行搜索的另一种方法的流程图。

图10是示出根据示例实施例的选择候选子集的方法的流程图。

图11是示出根据示例实施例的使用广义线性混合模型进行搜索的又一方法的流程图。

图12示出了根据示例实施例的用于广义线性混合模型的块坐标下降算法的第k次迭代。

图13是示出根据一些示例实施例的移动设备的框图。

图14是根据示例实施例的可以在其上执行本文描述的方法的示例计算机系统的框图。

具体实施方式

公开了使用用于搜索的广义线性混合模型来减少电子资源消耗的示例方法和系统。在以下描述中，出于解释的目的，阐述了许多具体细节以便提供对示例实施例的透彻理解。然而，对于本领域技术人员显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践本实施例。

可以通过本文公开的一个或多个示例实施例解决上述问题中的一些或全部。本公开的系统和方法的一些技术效果是使用用于搜索的广义线性混合模型来减少电子资源消耗。在一些示例实施例中，特殊配置的计算机系统通过使用特殊配置的广义线性混合模型来产生最相关的搜索结果，从而节省处理能力、计算费用和网络带宽。另外，其他技术效果也将从本公开中显而易见。

本文中关于术语“成员”公开的任何特征也可以应用于在线服务的其他用户，其他用户在技术上可能不是在线服务的成员，反之亦然。