用社交網絡特征提高姓名和其它搜索查詢的搜索引擎結果頁面的相關性的制作方法

專利名稱：用社交網絡特征提高姓名和其它搜索查詢的搜索引擎結果頁面的相關性的制作方法
用社交網絡特征提高姓名和其它搜索查詢的搜索引擎結果頁面的相關性
背景技術：
傳統搜索引擎為用戶提供對通常位于互聯網上的大量信息的訪問。互聯網由包括通過超文本鏈接相互連接的網頁和其它多媒體內容在內的數以億計的內容項所構成，這允許用戶在網頁之間進行導航。當向傳統的搜索引擎輸入搜索查詢時，用戶接收到具有與搜索查詢相匹配的大量排名網頁或其它多媒體的搜索引擎結果頁面。
由于互聯網的大型規模以及互聯網頁的獨有屬性，傳統搜索引擎采用了復雜的排名功能，其在確定搜索引擎結果頁面中所包括的網頁或其它多媒體內容的排名時檢查網頁的連接性，諸如鏈接到它的頁面的數量。例如，傳統搜索引擎可以執行排名功能以基于網頁與搜索查詢的搜索詞匹配的如何來對網頁或多媒體進行排序。傳統搜索引擎所采用的其它算法可以基于鏈接到所識別的用于包括在搜索引擎結果頁面中的網頁的其它網頁的數量來計算與搜索詞的匹配量度。搜索引擎所執行的這些排名功能并非一直使得用戶感興趣的結果優先。由于現有索引可能并沒有捕捉到搜索查詢的精確措辭(verbiage)，所以搜引擎可能無法適當對相關結果進行排序或定位。

發明內容
本發明的實施例涉及用于響應于接收到搜索查詢，利用與用戶與之具有至少一種預定類型的關系的一個或多個個體或實體有關的社交網絡信息而向用戶呈現相關搜索結果和/或廣告的系統和方法。搜索引擎利用社交網絡信息通過非檢索修飾符(nonretrieval modifier)來修改查詢,該非檢索修飾符影響搜索引擎所選擇的URL的排名而并不影響搜索引擎所檢索的URL的選擇。進而，搜索引擎在搜索引擎結果頁面中傳送經排名的URL。在一些實施例中，當用戶的社交網絡信息不可用時，搜索引擎確定查詢是否被歸類為姓名或人員搜索查詢。如果搜索查詢被歸類為姓名或人員搜索查詢，則搜索引擎訪問具有以與網頁或多媒體相關聯的實體的社交網絡標識符為標簽的網頁或多媒體的索引條目的索引。通過該索引對搜索查詢進行處理并且在搜索引擎結果頁面中返回匹配結果以便向用戶顯示。在一個實施例中，網頁或多媒體基于與匹配索引條目相關聯的社交網絡標識符進行聚類。本發明的實施例由以下權利要求而不是該發明內容所限定。本發明實施例的各個方面的高級別概述在這里出于該原因而提供，以便提供公開內容的概述，并且引入以下進一步進行描述的概念的選擇。該發明內容并非意在標識出所請求保護主題的關鍵特征或必要特征，也并非意在被單獨用來確定所請求保護主題的范圍。


以下參考附圖對本發明的說明性實施例進行詳細描述，它們全部通過引用結合與此，其中
圖1是圖示依據本發明實施例的示例性計算系統的網絡示 圖2是圖示依據本發明實施例的用于對搜索引擎結果頁面中所提供的電子文檔進行排名的示例性的計算機實現的方法的邏輯示 圖3是圖示依據本發明實施例的用于對搜索引擎結果頁面中所提供的電子文檔進行排名的另一示例性方法的邏輯示 圖4是圖示依據本發明實施例的示例性操作環境的組件示圖。
具體實施例方式這里對本專利的主題進行具體描述以滿足法定要求。然而，描述本身并非意在必然地對權利要求的范圍進行限制。相反，所請求保護的主題可能結合其它的當前或未來技術以其它方式來實現以包括與本文中所描述的步驟相類似的不同步驟或步驟組合。雖然術語“步驟”、“塊”和/或“組件”等在這里可能被用于表示所采用方法或系統的不同組件，但是除非在各個步驟的順序被明確描述時，否則該術語不應當被解釋為暗示在這里所公開的各個步驟之中或之間的任何特定順序。除其它之外，這里所描述技術的各個方面總體上針對用于在對查詢進行響應時在搜索引擎結果頁中返回相關URL的計算機系統、計算機所實現的方法以及計算機可讀存儲介質。URL可以基于查詢中所包括的可用社交網絡數據和搜索詞進行定位。本發明的實施例允許搜索引擎通過對來自類似Facebook 和Linkedin 的社交網絡的簡介數據加以利用來提高響應于查詢而被按優先級排序以便向用戶顯示的搜索結果的相關度。在一些實施例中，搜索引擎接收搜索方的社交網絡標識以及搜索方的查詢。搜索引擎在被搜索方授權時利用搜索方的社交網絡標識符來獲得搜索方的社交網絡。該社交網絡包括與搜索方、搜索方的好友以及好友的好友相關的信息。搜索引擎利用該社交網絡信息對查詢進行重寫。該查詢被擴充以從搜索方及其好友的社交網絡信息所獲得的附加詞。這些附加詞是非檢索詞并且僅對所檢索文檔的排名有所影響，而并不影響檢索本身，即它們在檢索階段被忽視，但是與非檢索詞相匹配的文檔可以被搜索引擎給予比搜索引擎所指定的正常排名更好的排名。本發明的實施例在用戶向搜索引擎提供模糊的姓名查詢時可能是有用的。該模糊的姓名查詢可以指共享相同姓名并且具有網絡存在(web presence)的兩個或更多的真實實體。搜素引擎可以利用搜索方的社交網絡信息來確定搜索方可能對兩個或更多真實實體中的哪一個更感興趣。在一個實施例中，搜索引擎選擇用戶的社交網絡中所包括的實體。在本發明的其它實施例中，搜索引擎可能無法訪問搜索方的社交網絡標示符。搜索引擎可以接收查詢并且確定該查詢是否被歸類為姓名查詢。如果該查詢是姓名查詢，則搜索引擎訪問具有多個實體的社交網絡標示符的網頁和多媒體的索引。搜索引擎選擇與從搜索方所接收的查詢相匹配的索引條目。進而，搜索引擎基于與該索引條目相關聯的社交網絡標示符對匹配的索引條目進行聚類。聚類和結果被傳送至搜索方以便在計算設備上進行顯示。因此，搜索引擎可以通過基于社交網絡簡介數據對電子文檔進行聚類并且將該聚類作為可替換的結果集合呈現而在應對模糊姓名查詢時改善搜索者的體驗。如本領域技術人員將會意識到的，計算機系統可以包括硬件、軟件或者硬件和軟件的組合。硬件包括被配置為執行存儲器中所存儲的指令的處理器和存儲器。在一個實施例中，存儲器包括存儲計算機程序產品的計算器可讀媒體，所述計算機程序產品具有用于計算機實現的方法的計算機可用指令。計算機可讀媒體包括易失性和非易失性媒體、可移動和非可移動媒體，以及可由數據庫、交換機和各種其它網絡設備所讀取的媒體。網絡交換機、路由器和相關組件如與之進行通信的裝置一樣在本質上都是常規的。通過示例而非限制，計算機可讀媒體包括計算機存儲媒體和通信媒體。計算機存儲媒體或機器可讀媒體包括以用于存儲信息的任意方法或技術所實施的媒體。所存儲信息的示例包括計算機可用指令、數據結構、程序模塊和其它數據表示。計算機存儲媒體包括隨機訪問存儲器(RAM)、只讀存儲器(ROM)、電可擦除可編程只讀存儲器(EEPROM)、閃存或其它存儲器技術、緊致盤只讀存儲器(CD-ROM)、數字多功能盤(DVD)、全息媒體或其它光盤存儲、磁性盒帶、磁帶、磁盤存儲和其它磁性存儲設備，但是并不局限于此。這些存儲器技術能夠瞬時、臨時或持久存儲數據。在又另一個實施例中，計算機系統包括具有索引、社交網絡提供方、客戶端計算機和搜索引擎的通信網絡。索引被配置為存儲位于互聯網上的內容的URL。用戶可以在通信連接至搜索引擎的計算機上生成查詢。進而，該計算機可以將查詢和用戶的社交網絡標識符一如果可用一傳送至搜索引擎。搜索引擎可以使用查詢在索引中定位具有與該查詢相匹配的內容的URL。搜索引擎可以在搜索引擎結果頁面中提供URL，該搜索引擎結果頁面可以基于針對查詢以及用戶社交網絡的非檢索修飾符的匹配對結果進行排序。圖1是圖示依據本發明實施例的示例性計算系統的網絡示圖。圖1所示的計算系統100僅是示例性的而并非意在對范圍或功能暗示任何限制。本發明的實施例可利用多種其它配置進行操作。參考圖1，計算系統100包括網絡110、計算機120、索引130、搜索引擎140和社交網絡提供方150。網絡110使得能夠在各個網絡設備和資源之間進行通信。網絡110連接計算機120和搜索引擎140。社交網絡提供方150和索引130也連接至網絡110。網絡110被配置為促成計算機120和搜索引擎140之間的通信。其還使得搜索引擎140能夠訪問社交網絡提供方150以基于搜索引擎結果頁面中的URL和社交網絡標示符來交換信息。在一些實施例中，社交網絡標示符與用戶相關聯。網絡110可以是諸如無線網絡、局域網、有線網絡或互聯網的通信網絡。在一個實施例中，計算機120利用網絡110與搜索引擎140進行交互。例如，計算機120的用戶可以生成類似姓名查詢的查詢。作為響應，搜索引擎140針對包括與用戶所生成的查詢相匹配的網頁、圖像、視頻或其它電子文檔的URL而詢問索引130。計算機120允許用戶查看從搜索引擎140所接收的搜索引擎結果頁面。在一些實施例中，搜索引擎結果頁面包括基于社交網絡標示符而針對結果的聚類。計算機120經由網絡110連接至搜索引擎140。計算機120被用戶用來生成搜索詞、在對象上懸停、選擇鏈接或對象，以及接收與搜索詞、所選擇鏈接或所選擇對象相關的搜索引擎結果頁面或網頁。計算機120包括個人數字助理、智能電話、膝上計算機、個人計算機、游戲系統、機頂盒或者任意其它的適當客戶端計算設備，但是并不局限于此。計算機120包括用戶和系統信息存儲以在計算機120上存儲用戶和系統信息。用戶信息可以包括搜索歷史、cookie和密碼。系統信息可以包括互聯網協議地址、高速緩存的網頁和系統利用。計算機120與搜索引擎140進行通信以接收與搜索詞、所選擇鏈接或所選擇對象相關的搜索結果或網頁。當查詢被歸類為姓名查詢時，計算機120可以與社交網絡提供方150進行通信以接收社交網絡簡訊(alerts)或者具有與搜索方或具有與該查詢相匹配的社交網絡標示符的實體相關聯的簡介的社交網絡圖形。例如，搜索方可以利用計算機120來生成針對“cricket”的查詢。搜索方可以將該查詢提交至搜索引擎140，搜索引擎140可以將該查詢歸類為體育查詢或動物查詢。在一個實施例中，搜索引擎可以利用用戶的社交網絡簡介數據來確定該用戶喜歡來自英格蘭的cricket隊。因此，搜索引擎140可以基于用戶的該社交網絡信息將該查詢歸類為體育查詢。進而，搜索引擎可以對該查詢擴充以用戶的簡介數據。例如，社交網絡簡介數據可以指示該用戶來自牙買加但是目前居住在英格蘭。搜索引擎140可以利用簡介數據中所包括的祖籍和當前位置作為非檢索修飾符。搜索引擎140可以將該查詢重寫為“cricket Ω(Australia, 100) Ω (England, 50) ”,其中Ω算子標識出非檢索修飾符和簡介屬性及權重被包括作為Ω算子的變量。因此，從與關于“cricket”的文檔相關聯的索引130接收到的URL將給予與該查詢和非檢索修飾符的匹配進行排名。從而，除了 “cricket”之外還與“Australia”或“England”相匹配的索引條目被優先以便在搜索引擎結果頁面中先于僅匹配“cricket”的索引條目進行顯示。 索引130存儲詞語和倒排列表(posting list)。詞語典型地與類似網頁、視頻、文本文件和圖像的電子文檔相關聯。倒排列表允許用戶標識出與詞語相關聯的文檔。在一些實施例中，索引130還存儲與社交網絡上的多個實體的社交網絡標示符相對應的標簽。該標簽可以在該標簽所表示的社交網絡標示符和內容之間發現匹配時基于對與每個索引條目中的URL相關聯的內容的分析而被自動包括在索引中。該標簽可以在對類似姓名查詢的查詢進行響應時被搜索引擎140用于與查詢中所標識出的實體相關聯的URL。搜索引擎140被用來響應于包括姓名查詢在內的搜索請求遍歷索引130并且生成搜索引擎結果頁面。搜索引擎140經由網絡110通信連接至計算機120。搜索引擎140還連接至索引130和社交網絡提供方150。在某些實施例中，搜索引擎140是生成用于在計算機120上進行顯示的圖形用戶接口的服務器設備。搜索引擎140通過網絡110從計算機120接收詞語選擇或鏈接選擇，所述計算機120呈現從用戶接收交互的接口。在一些實施例中，搜索引擎140包括查詢分類器142、答案服務144和排名引擎146。查詢分類器142試圖基于查詢中所包括的搜索詞以及在用戶的社交網絡標識符可用的情況下與之相關聯的社交網絡數據來對查詢進行分類。查詢可以被歸類于一個或多個類別如姓名、食物、餐廳、自然、金融、商業等。例如，在一個實施例中，查詢分類器142可以對查詢日志進行分析以確定針對該查詢的之前搜索中所包括的一個或多個文檔的點擊頻率。進而，具有最高點擊頻率的文檔可以被選擇作為代表性文檔并且被分析以確定該文檔的類另O。例如，如果查詢為“cricket”并且查詢分類器142對之前結果的分析顯示大多數所點擊的之前結果是關于運動隊而不是蟲子或昆蟲，則查詢分類器142可以選擇體育類別作為主類別而動物類別作為次類別。在另一個實施例中，可以由查詢分類器142接收用戶的社交網絡數據并且分析用戶的喜好以確定內容喜好是關于運動隊還是蟲子和昆蟲。如果喜好主要是關于蟲子和昆蟲而不是運動隊，則查詢分類器142可以選擇動物類別作為該查詢的主類別。在又另一個實施例中，諸如“bass”的一個詞語的查詢可以被查詢分類器141歸類于多個類別，諸如 fish>bass、stringed_instrument>bass 以及 men’s shoes>bass。另外，相應主題類別可以為一個或多個較大類別中的子主題，諸如outdoor recreation>sports>f ishing>freshwater>f ish>bass> arts>music>musical instruments>stringed_instruments>bass 和 shopping>clothing>footwear>shoes>men，s shoes>bass。查詢分類器 142 可以使用與位于索引130中的匹配電子文檔相關聯的元數據來對查詢進行分類。通過對一個類別多少次被標識為與索引130所返回的匹配文檔相關聯進行計數，表示與文檔相關聯的類別的元數據可以被用來對相應查詢進行分類。答案服務144可以接收查詢以及與查詢相關聯的類別。答案服務144檢測用戶的社交網絡標識符。例如，如果用戶登錄到社交網絡賬戶，則可以從社交網絡提供方150獲得用戶的社交網絡標識符。進而，答案服務144可以從社交網絡提供方150獲得用戶的社交網絡圖形。答案服務144可以基于搜索方的社交網絡簡介數據以及社交網絡圖形中所標識的搜索方的好友對查詢進行重寫。答案服務144可以利用特殊的搜索非檢索算子Ω將從社交網絡簡介數據所提取的修飾符添加到查詢，所述非檢索算子Ω對不同修飾符上的匹配指定了不同權重。在一個實施例中，通過對編輯判斷的數據訓練機器學習模型而獲得來自不 同社交網絡簡介字段的修飾符的權重，例如，判斷最佳數值以指定給具體查詢的簡介要素，或者點擊日志數據以返回搜索引擎結果頁面中優先位置中的相關URL。指定給來自不同簡介字段的修飾符的權重可以基于查詢的類別而變化。因此，查詢類別可以是進入選擇權重的機器學習模型的另一個輸入。答案服務144將經重寫的查詢傳送至索引130。索引130接收經重寫的查詢并且標識出與除非檢索詞之外的搜索詞相匹配的條目。與查詢相匹配的條目被返回至排名引擎146以便被指定以搜索引擎結果頁面中的順序。在一些實施例中，答案服務144可以確定查詢是否被歸類為姓名查詢，以及用戶的社交網絡標識符是否為不可用。如果查詢被歸類為姓名查詢并且社交網絡標識符不可用，則答案服務144可以試圖標識出與該姓名查詢相關聯的公眾社交網絡標識符。匹配的社交網絡標識符可以被用來對索引130中的條目添加標簽。答案服務144將該姓名查詢提交至索引130并且接收與該姓名查詢相匹配的條目。匹配條目由答案服務144基于與該姓名查詢相匹配的社交網絡標識符進行聚類。經聚類的條目被傳送至排名引擎146以便進行排名。排名引擎146從答案服務144接收匹配條目。當社交網絡標識符可用時，排名引擎146基于查詢或非檢索修飾符和關聯于索引條目的內容項之間的匹配對條目進行排序。指定給非檢索修飾符的權重確定了由排名引擎146對匹配條目所指定的優先級有所增加。由排名引擎146標識出匹配的非檢索修飾符并且對每個匹配的非檢索修飾符的權重進行求和以計算相對應的匹配條目的排名增加的量。當社交網絡標識符不可用時，在一些實施例中，排名引擎146可以被配置為基于如PageRank等的正常排名功能對條目進行排序，除其它因數之外，其計算內容內的詞頻率、入鏈接和出鏈接的數量，以及如日期、作者、最新修改等的內容的其它特征來指定排名得分。在其它實施例中，當查詢被歸類為姓名查詢時，排名引擎146可以基于索引條目中所包括的社交網絡標識符標簽對條目進行聚類并且在每個聚類內對條目進行排名。針對姓名查詢的匹配條目的簡介數據可以被用作加權的非檢索修飾符，其影響與查詢相匹配并且具有公眾社交網絡簡介數據的索引條目的排名。非檢索修飾符還可以被用來利用與條目相關聯的社交網絡標識符的每個聚類來對該條目進行排名。因此，搜索引擎140可以將查詢傳送至索引130。搜索引擎140利用該查詢來標識出匹配的URL。進而，搜索引擎140檢查匹配并且向計算機120提供指向搜索引擎結果頁面中的網頁、圖像、視頻或其它電子文檔的統一資源定位符(URL)。搜索引擎結果頁面可以以基于指定給查詢的類別、搜索方社交網絡標識符的可用性或者查詢中所標識實體的社交網絡標識符和簡介的排名順序而包括URL或URL聚類。社交網絡提供方150接收針對社交網絡數據的請求并且對該針對社交網絡數據的請求生成響應。社交網絡數據包括用戶簡介數據，如教育、工作、當前位置、祖籍、好友、喜好和關系狀態。社交網絡數據包括對應于實體姓名的標識符。例如，社交網絡標識符可以是社交網絡上實體的姓名“Bart Smith”。公共或私有的社交網絡信息可以存儲在可由社交網絡提供方150進行訪問的數據庫中。社交網絡數據還可以標識出用戶的一個或多個好友并且包括一個或多個好友可用的數據。在一些實施例中，社交網絡提供方150可以是連接至網絡110、索引130和計算機120的服務器設備。因此，計算機系統100被配置以搜索引擎140，其提供包括URL或聚類URL的結果。從計算機120所接收的搜索查詢被搜索引擎140所接收，其遍歷索引130以獲得結果，所述結果包括基于搜索方的社交網絡標識符是否可用而加以標簽的結果。搜索引擎140將結果傳送至計算機120。進而，計算機120為搜索方呈現結果。本發明的實施例基于搜索方或搜索方的好友可用的社交網絡數據而提高了與查詢相匹配的電子文檔的優先級。搜索引擎從搜索方接收查詢并且確定搜索方的社交網絡標識符是否可用。當搜索方的社交網絡標識符不是被搜索方所提供時，電子文檔基于針對查詢的匹配進行排名。圖2是圖示依據本發明實施例的用于對搜索引擎結果頁面中所提供的電子文檔進行排名的示例性的計算機實施的方法的邏輯示圖。該方法在步驟202初始化。在步驟204，搜索引擎從搜索方接收查詢。在步驟206，搜索引擎確定用戶的社交網絡標識符是否可用。當社交網絡標識符可用時，由搜索引擎在步驟208從搜索數據存儲中獲取搜索方的社交網絡圖形。進而，在步驟210，利用基于從社交網絡圖形所獲得的簡介數據的加權的非檢索修飾符對查詢進行擴充。在至少一個實施例中，該簡介數據包括用戶所喜好的項。該簡介數據還可以包括任意的以下內容搜索方和搜索方好友的位置、姓名、關系狀態、祖籍、教育和職業。在一些實施例中，搜索引擎基于與查詢相關聯的類別對查詢進行分類并且對加權的非檢索修飾符指定以權重。被指定給加權的非檢索修飾符的權重可以基于查詢的類別而變化。例如，如果查詢被歸類為體育查詢，則與查詢被歸類為金融查詢的情況相比，祖籍和當前位置字段可以被搜索引擎指定以較高權重，而在所述查詢被歸類為金融查詢的情況下，工作和教育而不是祖籍和當前位置字段可以被指定以較高權重。在某些實施例中，查詢的類別可以是人、商業、政治、體育、金融、電影、食品、娛樂、指南(directions)或綜合中的一個或多個。在步驟212，搜索引擎基于查詢中所包括的搜索詞以及加權的非檢索修飾符對與查詢相匹配的電子文檔進行排名。在至少一個實施例中，由搜索引擎生成作為對應于匹配的簡介數據的每個加權的非檢索修飾符之和的得分，以提高與搜索方及搜索方好友的可用社交網絡數據相匹配的電子文檔的排名。當社交網絡標識符不可用時，在步驟214，由搜索引擎標識出與查詢相匹配的電子文檔。進而，在步驟216，搜索引擎基于查詢中所包括的搜索詞對與查詢相匹配的電子文檔進行排名。在步驟218，搜索引擎將經排名的文檔傳送給用戶以便在計算設備上進行顯示。該方法在步驟220終止。因此，如果搜索引擎將查詢歸類于姓名查詢，則搜索引擎訪問社交網絡提供方所存儲的社交網絡圖形以找出其姓名與查詢相匹配的搜索方的好友以及好友的好友。該查詢隨后由搜索引擎利用從(a)搜索方的簡介信息，(b)匹配的好友的簡介信息，(c)匹配的好友的好友的簡介信息，以及(d)搜索方與匹配好友或匹配的好友的好友的共同好友的簡介信息所獲得的Ω項進行擴充。搜索引擎為這些Ω項指定以權重并且利用Ω項對匹配的電子文檔進行排名。 例如，搜索方所生成的針對“Sam Lee”的查詢意在找出作為州立大學計算機科學教授以及搜索方的社交網絡的一部分的“Sam Lee”。然而，搜索引擎結果頁面包括與另一個“Sam Lee”相關的URL。然而，如果搜索引擎在搜索方的社交網絡上了解到該搜索方距離作為州立大學計算機科學教授的“Sam Lee”兩次跳躍(hop)，則搜索引擎可以利用搜索方和教授的Ω項而使得作為搜索方社交網絡以及搜索方最可能想要搜索的Sam Lee的URL得以優先。搜索引擎可以利用使得對應于最為可能的Sam Lee的電子文檔的排名有所提升的Ω項對查詢進行擴充。搜索引擎所生成的新查詢可以是“Sam Lee Ω(Professor, 10)Ω(State University, 100) Ω(computer science, 50) ”，其中 “Professor”、“Berkeley”和“computer science”是從作為搜索方好友的好友的Sam Lee的社交網絡簡介所提取。Ω算子只影響排名，而并不影響匹配文檔的檢索集合，即與其它Sam Lee相關的文檔仍然將被返回但是將不會得到給予與教授“Sam Lee”相關的文檔的排名提升。在本發明的可替換實施例中，當搜索引擎將查詢歸類于姓名查詢時，可以訪問用社交網絡標識符加以標簽的索引而基于與查詢相匹配的社交網絡標識符對匹配查詢的電子文檔進行聚類。搜索引擎從搜索方接收查詢并且確定搜索方的社交網絡標識符是否可用。當搜索方沒有提供搜索方的社交網絡標識符時，電子文檔在聚類內基于對查詢的匹配進行排名。圖3是圖示依據本發明實施例的用于對搜索引擎結果頁面中所提供的電子文檔進行排名的另一種示例性方法的邏輯示圖。該方法在步驟302初始化。搜索引擎在步驟304接收查詢。在步驟306，搜索引擎確定用戶的社交網絡標識符是否可用。當社交網絡標識符可用時，在步驟308，搜索引擎從社交網絡存儲中獲得搜索方的社交網絡圖形。在步驟310，搜索引擎利用基于從社交網絡圖形所獲得的簡介數據的加權的非檢索修飾符對查詢進行擴充。在一個實施例中，簡介數據包括搜索方所喜好的項。簡介數據還可以包括任意的以下內容搜索方或搜索方好友的位置、姓名、關系狀態、祖籍、教育和職業等。在某些實施例中，搜索引擎對查詢進行分類。進而，由搜索引擎基于與查詢相關聯的類別向加權的非檢索修飾符指定以權重。指定給加權的非檢索修飾符的權重基于查詢的類別而變化。查詢的類別為人、商業、政治、體育、金融、電影、食品、娛樂、指南或綜合中的一個或多個。在步驟312，搜索引擎基于查詢中所包括的搜索詞以及加權的非檢索修飾符對與匹配該查詢的文檔相對應的電子條目進行排名。在步驟314，搜索引擎將經排名的電子條目傳送給用戶以便在搜索方的計算機設備上進行顯示。搜索引擎可以生成得分以提高與搜索方和搜索方好友的社交網絡數據相匹配的匹配電子文檔子集的排名，該得分為對應于與電子條目內容相匹配的簡介數據的每個加權的非檢索修飾符之和。當社交網絡標識符不可用時，在步驟316，搜索引擎訪問用多個條目的社交網絡標識符加以標簽的索引。在步驟318，搜索引擎確定查詢是否與索引中所包括的任何電子條目相匹配并且定位匹配的電子條目。進而，搜索引擎在步驟320中基于社交網絡標識符對匹配的電子條目進行聚類。在步驟322，搜索引擎將結果和經聚類的電子條目傳送給用戶以便在計算設備上進行顯示。該方法在步驟324終止。因此，當搜索方的社交網絡標識符不被搜索引擎所知時，搜索引擎結果中所包括的結果仍然可以在模糊姓名查詢的情況下有所改善，所述模糊姓名查詢即其中兩個或更多實體共享相同的姓名并具有網絡存在。包含一個或多個姓名的每個電子索引條目利用具有與關聯于電子索引條目的文檔最佳匹配的相同姓名的用戶的社交網絡標識符預先加以標簽。可以計算文檔對于具有相同姓名的用戶的匹配強度而作為實體的社交網絡數據中可獲得的諸如工作場所、學校、愛好等的不同簡介字段上的匹配的加權和。在一些實施例中，不同簡介字段上的權重可以被用來確定匹配的強度。如果沒有比其它具有相同姓名的用戶對文檔具有更強匹配的用戶，則文檔將不會利用任何ID而被加以標簽。在其它實施例中，每個文檔都利用社交網絡標識符被加以標簽，并且匹配簡介數據的強度以反映在搜索引擎結果頁面中所包括聚類的順序進行反映。當查詢被搜索引擎所接收時，其被進行分類。如果查詢是姓名查詢，在搜索引擎可以訪問公眾社交數據存儲以確定與該姓名查詢相匹配的實體的社交網絡標識符。該查詢連同實體的公眾社交網絡標識符一起被傳送至索引，其返回與姓名連同其公眾社交網絡標識符一起相匹配的電子索引條目。搜索引擎接收匹配的條目并且基于匹配的社交網絡標識符對它們進行聚類。每個聚類中的條目基于對查詢的匹配進行排名。在其它實施例中，可以基于關聯于條目的內容與關聯于具有相同姓名的實體的簡介數據之間的相似度對條目進行排名。該聚類被搜索引擎作為搜索方能夠對其進行深究的可替換結果集合返回給搜索方。例如，在可能至少存在處于公眾社交網絡中的兩個Sam Lee。一個是州立大學計算機科學的教授，專門從事計算機科學，而另一個則是紐約的銀行分析師。當搜索方是匿名的并且提交了針對“Sam Lee”的查詢時，搜索引擎可以基于針對具有姓名Sam Lee的每個實體可獲得的公眾社交網絡信息而利用兩個或三個聚類結果集合對搜索方進行響應。第一個聚類可以包含與Sam Lee相關的還包含詞“州立大學”或“教授”或“計算機科學”的電子文檔。第二聚類可以包含與Sam Lee相關的還包含詞“銀行”或“銀行家”或“紐約”的電子文檔。第三聚類可以包括與實體“Sam Lee”相關聯的電子文檔，該實體并不與關聯于其它兩個聚類實體的社交網絡簡介的詞相匹配。這將使得搜索方能夠快速深究其最為感興趣的聚類。圖4是圖示示例性操作環境的組件示圖。已經對本發明的實施例的概況進行了簡要描述，現在對可以在其中實施本發明各個方面的示例性操作環境進行描述。一般參考示圖，并且特別以圖4開始，用于實施本發明實施例的示例性操作環境被示出并一般指定為計算設備400。計算設備400僅是適當計算環境的一個示例而并非意在對本發明的使用或功能的范圍暗示任何限制。計算設備400也不應當被解釋為具有與所圖示的任意一個組件或其組合相關的任何依賴性或要求。本發明的實施例可以在計算機代碼或機器可用指令的一般背景下進行描述，所述計算機代碼或機器可用指令包括計算機或諸如個人數字助理或其它手持設備的其它機器所執行的諸如程序模塊之類的計算機可執行指令。通常，包括例程、程序、對象、組件、數據結構等的程序模塊被稱作執行特定任務或實施特定抽象數據類型的代碼。本發明可以以各種系統配置進行實踐，包括手持設備、消費者電器、通用計算機、更為專業的計算設備等。本發明的實施例還可以在分布式計算環境中進行實踐，其中任務由通過通信網絡進行鏈接的遠程處理設備來執行。繼續參考圖4，計算設備400包括直接或間接耦接以下設備的總線410 :存儲器412、一個或多個處理器414、一個或多個呈現組件416、輸入/輸出端口 418、輸入/輸出組件420以及說明性電源422。總線410表示可以為一種或多種總線(諸如，地址總線、數據總線或其組合)。雖然圖4的各個框出于清楚的原因而利用線條示出，但是在實際上，各個組件的界限并非如此清楚，比方說，線條更為準確地將是灰色且模糊的。例如，可以認為諸如顯示設備的呈現組件為I/O組件。此外，許多處理器都具有存儲器。這里的發明人認識到這是技術的本質，并且重申圖4的示圖僅是能夠結合本發明的一個或多個實施例使用的示例性計算設備的說明。在如“工作站”、“服務器”、“膝上計算機”、“手持設備”等這樣的類別之間并不進行區分，而是全部被設想在圖4的范圍內并且被稱之為“計算設備”。計算設備400通常包括各種計算機可讀媒體。計算機可讀媒體可以是計算設備所能夠訪問的任意可用媒體并且包括易失性和非易失性、可移動和非可移動媒體。作為示例而非限制，計算機可讀媒體可以包括計算機存儲媒體和通信媒體。計算機存儲媒體包括以用于存儲信息的任意方法或技術所實施的易失性和非易失性、可移動和非可移動媒體，所述信息諸如計算機可讀指令、數據結構、程序模塊或其它數據。計算機存儲媒體包括隨機訪問存儲器(RAM)、只讀存儲器(ROM)、電可擦除可編程只讀存儲器(EEPROM)、閃存或其它存儲器技術、CD-ROM、數字多功能盤(DVD)或其它全息存儲器、磁性盒帶、磁帶、磁盤存儲和其它磁性存儲設備、載波或者能夠被用來對所期望信息進行編碼并且能夠被計算設備100所訪問的任意其它介質，但是并不局限于此。存儲器412包括易失性和/或非易失性存儲器形式的計算機存儲媒體。存儲可以是可移動的、非可移動的，或者其組合，示例性硬件設備包括固態存儲器、硬盤驅動器、光盤驅動器等。計算設備400包括一個或多個處理器，其從諸如存儲器412或I/O組件420的各種實體讀取數據。(多個)呈現組件416向用戶或其它設備呈現數據指示。示例性的呈現組件包括顯示設備、揚聲器、指示組件、振動組件等。I/O端口 418允許計算設備邏輯耦接至包括I/O組件420的其它設備，所述其它設備中的一些可以是內置的。說明性組件包括麥克風、操縱桿、游戲板、衛星接收碟、掃描儀、打印機、無線設備等。本發明的實施例進行工作以最佳地發掘能夠在社交網絡站點上所找到的信息以容易地使得與搜索方具有預定義類型的關系的個體影響到呈現給搜索方的搜索結果和/或廣告。搜素引擎用基于搜索方的社交網絡信息的非檢索修飾符對查詢進行擴充。查詢的匹配條目被進行排序以對匹配查詢和社交網絡信息的條目給予附加的優先級。例如，搜素引擎可以接收針對登錄到社交網絡中的搜索方的姓名查詢。搜索引擎訪問搜索方的社交網絡并且尋找其姓名與查詢相匹配的搜索方好友或好友的好友。如果多個實體具有相同的姓名，則搜索方可能正尋找與其在社交網絡中距離最少次跳躍的特定實體。搜索引擎隨后利用從匹配的好友或好友的好友的簡介信息所獲得的社交詞對查詢進行重寫。這包括搜索方和具有與姓名查詢相匹配的姓名的匹配好友或好友的好友的共同好友的簡介信息。搜索方可能對包含共同好友的姓名的電子文檔感興趣，從而搜索引擎嘗試對該電子文檔的排序進行影響。針對與每個所添加社交詞的匹配而指定權重，例如對共同好友或者共同好友的數量的匹配可以被給予比搜索方的好友或好友的好友所共享的工作場所的匹配更低的權重。這些不同的權重可以從機器學習模型獲得并且被搜索引擎用來對從索引所獲取的電子文檔進行排名。已經關于特定實施例對本發明的實施例進行了描述，其在所有方面都意在是說明性而非限制性的。可替換實施例對于本發明與之相關的領域的普通技術人員而言將是顯而易見的而并不背離其范圍。從上文將會看到的是，本發明很好地適用于實現以上所提出的所有目標和目的，以及對于系統和方法來說顯然且固有的其它優勢。將要理解的是，某些特征和子組合具有實用性，的并且可以在不參考其它特征和子組合的情況下得以被采用。這被權利要求所設想并在其范圍之內。
權利要求
1.一種計算機實現的用于對搜索引擎結果頁面中提供的電子文檔進行排名的方法，所述方法包括由一個或多個計算設備從用戶接收查詢(204)；由所述一個或多個計算設備確定所述用戶的社交網絡標識符是否可用(206)；當所述社交網絡標識符可用時，由所述一個或多個計算設備執行以下步驟獲得用戶的社交網絡圖形(208)，利用基于從所述社交網絡圖形所獲得的簡介數據的加權的非檢索修飾符對查詢進行擴充(210)，基于查詢中所包括的搜索詞以及所述非檢索修飾符對與所述查詢相匹配的電子文檔進行排名(212)，并且將經排名的文檔傳送至用戶以便在計算設備上進行顯示(218);并且當所述社交網絡標識符不可用時，由所述一個或多個計算設備執行以下步驟基于所述查詢中所包括的搜索詞標識出與所述查詢相匹配的電子文檔(214)，基于所述查詢中所包括的搜索詞對與所述查詢相匹配的電子文檔進行排名(216)，并且將經排名的文檔傳送至用戶以便在計算設備上進行顯示(218)。
2.根據權利要求1的計算機實現的方法，進一步包括對所述查詢進行分類；基于與所述查詢相關聯的類別而對加權的非檢索修飾符指定以權重，其中指定給加權的非檢索修飾符的權重基于所述查詢的類別而變化，并且所述查詢的類別是人、商業、政治、體育、金融、電影、食品、娛樂、指南或綜合中的一個或多個。
3.根據權利要求1的計算機實現的方法，其中所述簡介數據包括用戶所喜好的項。
4.根據權利要求1的計算機實現的方法，其中所述簡介數據包括以下任意內容位置、姓名、關系狀態、祖籍、教育和職業。
5.根據權利要求1或2的計算機實現的方法，其中基于所述查詢中所包括的搜索詞以及所述非檢索修飾符對與所述查詢相匹配的電子文檔進行排名進一步包括生成作為對應于匹配的簡介數據的每個加權的非檢索修飾符之和的得分。
6.一種計算機實現的對電子索引條目進行排序的方法，所述方法包括由一個或多個計算設備從用戶接收查詢(304)；由所述一個或多個計算設備確定所述用戶的社交網絡標識符是否可用(306)；當所述社交網絡標識符可用時，由所述一個或多個計算設備執行以下步驟獲得用戶的社交網絡圖形(308)，利用基于從所述社交網絡圖形所獲得的簡介數據的加權的非檢索修飾符對查詢進行擴充(310)，基于查詢中所包括的搜索詞以及所述非檢索修飾符對對應于與所述查詢相匹配的電子文檔的電子索引條目進行排名(312)，并且將經排名的電子條目傳送至用戶以便在計算設備上進行顯示(314);并且當所述社交網絡標識符不可用時，由所述一個或多個計算設備執行以下步驟訪問用多個實體的社交網絡標識符加以標簽的索引(316 )，確定所述查詢是否與所述索引中所包括的任何電子條目相匹配(318)，基于所述社交網絡標識符對匹配的電子條目進行聚類(320)，將結果和經聚類的電子條目傳送至用戶以便在計算設備上進行顯示(322)。
7.根據權利要求6的計算機實現的方法，進一步包括對所述查詢進行分類；基于與所述查詢相關聯的類別而對加權的非檢索修飾符指定以權重，其中指定給加權的非檢索修飾符的權重基于所述查詢的類別而變化，并且所述查詢的類別是人、商業、政治、體育、金融、電影、食品、娛樂、指南或綜合中的一個或多個。
8.根據權利要求6的計算機實現的方法，其中基于所述查詢中所包括的搜索詞以及所述非檢索修飾符對與所述查詢相匹配的電子條目進行排名進一步包括生成作為對應于與所述電子條目的內容相匹配的簡介數據的每個加權的非檢索修飾符之和的得分。
9.一種執行搜索引擎的計算機系統，所述搜索引擎被配置為對電子索引條目進行排名，所述系統包括多媒體數據的電子條目的索引(130)；一個或多個處理器(130)，其被配置為從用戶接收查詢，確定所述用戶的社交網絡標識符是否可用，當所述社交網絡標識符可用時，獲得用戶的社交網絡圖形，利用基于從所述社交網絡圖形所獲得的簡介數據的加權的非檢索修飾符對查詢進行擴充，基于查詢中所包括的搜索詞以及所述非檢索修飾符對與所述查詢相匹配的電子索引條目進行排名，并且將經排名的索引條目傳送至用戶以便在計算設備(120 )上進行顯示。
10.根據權利要求9的系統，其中所述一個或多個處理器被配置為利用多個實體的社交網絡標識符對所述索引加以標簽，訪問用多個實體的社交網絡標識符加以標簽的索引，確定所述查詢是否與加以標簽的索引中所包括的任何電子條目相匹配，基于所述社交網絡標識符對匹配的電子條目進行聚類，并且將結果和經聚類的電子條目傳送至用戶以便在計算設備上進行顯示。
11.一種或多種其上存儲計算機可執行指令的計算機可讀存儲媒體，所述指令當由計算設備執行時，使得所述計算設備實現如權利要求1 一 8中的任一個所述的方法。
全文摘要
提供了用于對與用戶與之具有至少一種社交網絡關系的一個或多個個體或實體相關的信息加以利用的系統、計算機可讀媒體和方法。搜索引擎被配置為接收查詢，標識匹配的電子文檔，對電子文檔進行排名，并且響應于接收的查詢向用戶傳送匹配的電子文檔和/或廣告。一旦從用戶接收到查詢，搜索引擎就獲得該用戶的社交網絡標識符并且利用與用戶的社交網絡關系相關的信息來利用非檢索修飾符對查詢進行擴充。搜索引擎處理與搜索結果中包括的電子文檔相匹配的非檢索修飾符并對結果進行排名，但是并不使用該非檢索修飾符來標識或獲取與查詢相匹配的結果。經排名的電子文檔包括于結果中并且以排名順序顯示給用戶。
文檔編號G06F17/30GK102999560SQ20121041579
公開日2013年3月27日 申請日期2012年10月26日 優先權日2011年10月26日
發明者S.納巴, R.K.謝諾伊 申請人:微軟公司