[发明专利]改进购物搜索引擎有效
| 申请号： | 201110117329.2 | 申请日： | 2011-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN102508831A | 公开（公告）日： | 2012-06-20 |
| 发明（设计）人： | S·P·坎杜利;M·D·巴洛斯;M·帕拉欣;C·郁;Q·吴 | 申请（专利权）人： | 微软公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 蔡悦 |
| 地址： | 美国华*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 本发明公开了改进购物搜索引擎的方法和系统。web搜索系统使用人类来为对各种样本搜索查询返回的结果的相关性进行排名。搜索结果可以被划分成各个组，从而允许对经排名的结果进行训练和确认。对人类评估的一致指导允许跨执行该排名的多个人的一致结果。当诸如MART等机器学习分类工具已经被编程且确认之后，可以使用它来提供经返回的文档的相关性的绝对排名，而不是基于例如关键词匹配以及点击计数的简单相对排名。当开发诸如分类和价格排序等相关细化时，可以排除考虑具有较低相关性排名的文档。 | ||
| 搜索关键词： | 改进 购物 搜索引擎 | ||
【主权项】：
一种在因特网搜索中所使用的计算机上显示按相关性排名的结果的方法，所述方法包括：生成查询集(302)；在因特网搜索引擎上执行所述查询集中的每一个查询以开发对应的结果集(304)；从每一对应的结果集中选择有限数量的文档(306)；为所述有限数量的文档中的每一个文档开发相对于主观准则的主观评级(308)；至少部分地使用所述有限数量的文档中的每一个文档的主观评级来对机器学习分类工具进行编程(310)；执行返回文档集的查询(352)；使用所述机器学习分类工具来为所述文档集的至少一部分生成绝对相关性分数(356)；从所述文档集的至少一部分创建文档子集，所述文档子集中的每一文档具有超过阈值的其相应的绝对相关性分数(358)；基于所述文档子集中的文档的特征来选择一个或多个相关细化(362)；在所述计算机上显示所述一个或多个相关细化(364)；以及基于所述文档子集的每一文档的绝对相关性分数、按与所述查询的最高相关性的次序来在所述计算机上显示所述文档子集(366)。
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