CN101151607A - 用于提供产品评论的方法、系统和图形用户界面 - Google Patents

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Abstract

在这里公开的实施例包括新的更有效的方法来收集互联网上的产品评论、汇集对于相同产品的评论、以及按可搜索格式将汇集评论提供给终端用户。本发明的一个方面是计算机上的图形用户界面，其包括多个产品评论部分以及搜索输入区域，该搜索区域用于输入搜索项来搜索包含所述搜索项的产品评论。

Description

用于提供产品评论的方法、系统和图形用户界面
技术领域
本公开实施例大体涉及搜索引擎。更具体地说，本公开实施例涉及用于查找、汇集和提供产品评论的方法、系统和图形用户界面。
背景技术
很多互联网用户在获得产品(例如Canon数字照相机)或服务(夏威夷的旅馆房间)之前，对它们进行搜索。当前，很多用户采用的方式是使用互联网搜索引擎。用户发出搜索查询，该搜索查询包含产品或服务名称加上诸如“评论”的项，以及筛选查看由搜索引擎返回的大量结果。虽然这些结果的一部分确实包含关于该产品的评论，很多结果却不包含关于该产品的评论。此外，很难对所有评论进行全部查看。简而言之，该过程相当麻烦、耗时以及效率低下。
可选择地，用户可以上提供产品的评论和评级的网站，例如www.amazon.com、www.epinions.com以及www.circuitcity.com。一些站点，例如www.rottentomatoes.com、movies.yahoo.com以及www.consumersearch.com，汇集来自多个站点的对于相同产品的评级(ranking)。然而，这些站点中的一些用手工方式汇集评论，这样效率很低而且限制可以为每个产品收集的评论数量。此外，所有这些站点在它们提供给用户的用来在这些评论中导航的工具方面是很受限制的。
因此，非常需要提供这样的工具，该工具使得用户更有效率地执行关于他们有兴趣获得(例如通过购买、租借、租用或其他类似交易方式)的产品和服务的调查。
发明内容
在这里公开的实施例包括从互联网收集产品评论、汇集对于相同产品的评论以及按可搜索格式将汇集的评论提供给终端用户的新的、更有效率的方法。
在本发明的一个方面，服务器收集包含对于多个产品的产品评论的信息，以及自动地从该收集的信息中提取产品评论。对于至少一些被提取产品评论，服务器识别与被提取产品评论相关联的特定产品。对于在多个产品的至少一个子集中的每个特定产品，服务器基于与该特定产品相关联的多个被提取产品评论，产生对于该特定产品的汇集评论信息。服务器存储该被提取产品评论以及汇集评论信息。
在本发明的另一方面，服务器收集对于多个产品的产品评论，以及自动地识别与特定产品评论相关联的特定产品。对于在多个产品的至少一个子集中的每个特定产品，服务器自动地产生特定产品的汇集评论信息，其包括在与该特定产品相关联的产品评论中频繁出现的短语。服务器自动地存储该产品评论以及汇集评论信息。
在本发明的另一方面，用户发送对于产品的汇集评论的请求、接收汇集评论以及显示汇集评论。汇集评论包括产品评论的部分以及搜索输入区域，该搜索输入区域用于输入搜索项从而搜索包含该搜索项的产品评论。
在本发明的另一方面，服务器接收来自用户计算机的、对于特定产品的多个评论中进行搜索的搜索请求，获得满足该请求的信息，以及将获得信息的至少部分发送给用户计算机。发送的信息包括满足搜索请求的特定产品的评论的至少部分。
本发明的另一方面是计算机上的一种图形用户界面，该图形用户界面包括多个产品评论部分以及搜索输入区域，该搜索输入区域用户输入搜索项，从而搜索包含该搜索项的产品评论。
如在说明书和权利要求中所用的，词“产品”表示产品和服务。此外，“产品”实际上包括任何产品、服务以及能够被购买、租借、租用或类似地获得的产品和服务的组合。示例性的产品包括但是不局限于消费品、商品、电影、书籍、餐馆、旅馆以及套餐式旅游。
附图说明
为了更好地理解本发明的前述方面以及其另外方面和实施例，应该结合以下附图参考以下对于实施例的描述，在这些附图中，同样的参考数字表示所有图中的对应部件。其中
图1是示出根据本发明的实施例的示例性分布式计算机系统的方框图。
图2A是示出根据本发明的一个实施例的汇集评论后端服务器102的方框图。
图2B是示出根据本发明的一个实施例的汇集评论前端服务器100的方框图。
图3是流程图，表示根据一个实施例的用于收集汇集产品的评论的方法。
图4是流程图，表示根据一个实施例的用于显示产品的汇集评论的方法。
图5是流程图，表示根据一个实施例的用于搜索产品的汇集评论的方法。
图6A-6D是根据一个实施例的产品信息模块(图6A)和产品评论呈现模块(图6B-6D)的示例性图形用户界面的示例性屏幕快照。
具体实施方式
描述了这样的方法、系统和图形用户接口，它们显示如何查找、汇集和提供产品评论。将参考本发明的某些实施例，这些实施例的例子在附图中示出。虽然将结合这些实施例来描述本发明，应该理解，无意将本发明仅仅限制为这些特定的实施例。相反，本发明意图覆盖落在由权利要求书所限定的本发明的精神和范围内的任何替换、修改和等效。
此外，在以下的描述中，阐明了大量具体细节，以提供对于本发明的彻底理解。然而，对于本领域技术人员来说，恨显然，本发明可以无需这些具体细节而实施。在其他实例中，没有详细描述本领域技术人员公知的方法、过程、部件和网络，以免使本发明的各方面的叙述不清晰。
图1是示出根据本发明的实施例的示例性分布式计算机系统的方框图。该系统包括客户计算机104、汇集评论后端服务器102、汇集评论前端服务器100、多个网站例如网站108和110、以及用于互相连接这些部件的通信网络106。客户机104包括图形用户界面(GUI)112。汇集评论后端服务器102从多个网站108-110收集产品评论，识别与特定产品评论相关联的特定产品，产生特定产品的汇集评论信息，以及存储该产品评论以及汇集评论信息。汇集评论前端服务器100接收并响应来自客户机104的请求，从而提供产品的汇集评论和/或在特定产品的评论中进行搜索。GUI 112包括产品的多个评论的部分以及搜索输入区域，该搜索输入区域用于输入搜索项，来搜索包含搜索项的产品评论。
图2A是根据本发明的一个实施例的汇集评论后端服务器102的方框图。服务器102典型地包括一个或多个处理单元(CPU)202、一个或多个网络或其他通信接口204、存储器206以及用于互相连接这些部件的一个或多个通信总线214。服务器102可选择地包括用户接口208，该用户接口208包括显示装置210和键盘212。存储器206可以包括高速随机存取存储器，以及还可以包括非易失性存储器，例如一个或多个远离CPU 202布置的存储装置。在一些实施例中，存储器206存储以下的程序、模块和数据结构，或者存储它们的子集或超集：
●操作系统216，包括用于处理各种基本系统服务和用于执行依赖硬件的任务的程序；
●通信模块218，被用来经由一个或多个通信接口204(有线或无线)将服务器102连接到其他计算机(例如网站108和110)，所述其他计算机接着将后端服务器102连接到一个或多个通信网络，例如互联网、其他广域网、局域网、城域网等等；
●爬取(crawling)模块220，用于爬取网站(例如108和110)，改模块包括
○URL队列222，存储待由爬取器(crawler)226爬取(crawl)的URL；
○链接分析器224，其告诉爬取器226如何从取得的页面提取待跟进(to follow)的新链接；
○爬取器226，用于取得网页；以及
○取得页缓冲器228，其暂时地存储由爬取器226取得的网页；
●评论提取模块230，用于从爬取模块220所收集的信息中提取产品评论，其包括评论分析器232，该评论分析器232从缓冲器228中的取得页，提取关于评论的内容(例如评论文本、作者和日期)，以及识别该评论所针对的产品的内容(例如产品名称、型号和/或产品标识符)；
●提取评论缓冲器234，其暂时地存储由评论分析器232所提取的评论；
●评论汇集模块236，识别与特定产品评论相关联的特定产品，以及产生该特定产品的汇集评论信息；
●汇集评论缓冲器240，其存储产品的汇集评论信息，例如该产品的评论总数、产品的平均评级、评级的分布和/或在与该产品相关联的提取产品评论中频繁出现的短语；在其他实施例中，一个或多个另外类型的汇集评论信息可以被存储在该汇集评论缓冲器240中；
●评论数据库242，其存储个体评论244和汇集评论246；
●评论索引编制器248，其对存储在评论数据库242中的评论(244和246)做索引，从而产生评论索引250；以及
●评论索引250，其存储由评论索引编制器248所创建的索引。
评论索引250将项(例如词和短语)映射到评论。在一些实施例中，评论索引250还将其他值例如ClusterID(也就是产品标识符)或评论作者姓名映射到对应的评论。
图2B是示出根据本发明的一个实施例的汇集评论前端服务器100的方框图。图2B中与图2A中类似的方面在这里不再进行描述。前端服务器100中的存储器276存储以下程序、模块和数据结构或它们的子集或超集：
●操作系统216，如上所述；
●通信模块218，如上所述；
●产品数据库252，用于存储产品相关信息，其包括
○产品和厂商信息254，例如产品名称、型号、分类以及购买信息；以及
○产品-评论映射256，其将数据库252中的产品与它们对应的ClusterID(也就是产品标识符)相关联；评论索引250将ClusterID映射到个体评论244和汇集评论246；
●评论索引250，如上所述；
●评论搜索模块258，用于回答搜索请求，其包括
○“搜索所有评论”应用程序260，用于搜索评论数据库242中的所有评论；以及
○“在一个产品的评论中搜索”应用程序262，用于在特定产品的评论组中搜索，来识别包含一个或多个搜索项的那些评论；以及
●呈现模块264，将汇集评论和搜索结果格式化用于显示，包括
○评论格式器266，将个体评论和汇集评论信息格式化用于显示；以及
○评论排序器268，按以下的任何方式或它们的子集或超集，来对特定产品的评论进行排序；按日期、评论来源(例如通过网站)、评论质量或评论与一个或多个搜索项的相关度。
利用后端服务器102产生评论数据库242和评论索引250，以及将它们从后端服务器复制到前端服务器100，用于响应用户对于产品评论信息的请求。
参考图2A和2B，上述的模块和应用程序的每个对应于用于执行上述功能的指令组。这些模块(也就是指令组)不需要作为单独软件程序、程序或模块来执行，因此在多个实施例中可以将这些模块的多个子集组合或以另外的方式重新布置。在一些实施例中，存储器206或276可以存储上述模块和数据结构的子集。此外，存储器206或276可以存储以上没有提到的另外模块和数据结构。
虽然图2A和2B将服务器100和102示为一些离散块，但图2A和2B更可看作是服务器100和102中所存在的多个特征的功能描述，而不是在这里所示实施例的结构示意图。实践中，以及本领域技术人员知道的，分开示出的各块可以组合，并且一些块可以被分开。例如，图2A和2B中分开示出的一些块可以在单个服务器上执行，以及可以利用一个或多个服务器来执行单个块。对于用来实现后端服务器102和前端服务器100的服务器的实际数量以及在它们之间如何分配特征，在不同的实现之间是不同的，以及可以部分地取决于峰值使用期间以及平均使用期间系统必须处理的数据通信量。
收集产品评论
图3是流程图，表示根据一个实施例的用于收集和汇集产品评论的方法。利用评论后端服务器102(图1和2A)来执行图3所示的过程。本领域技术人员将知道，所述的一个或多个动作可以利用硬件、软件或它们的组合来执行，如在一个或多个计算系统中实施。
后端服务器102收集多个产品的产品评论或包含多个产品的产品评论的信息(302)。
在一些实施例中，收集信息包括选择性地爬取与评论相关的各网站或它们的部分，以及检索包含产品评论的信息。选择性爬取与传统爬取的不同点在于：爬取器仅仅跟进(follow)网页上被选择的链接，而不是跟进所有链接。
为了启动爬取，给予爬取模块220一组启动(有时候称为“种子”)URL(统一资源定位符，也就是网页地址)来进行爬取。
爬取模块220将这些URL置入队列222中。爬取器226连续地取得与队列222中的URL对应的页，直到或者队列222中不再有URL、或者达到的爬取终止条件。在一些实施例中，链接分析器224通过匹配正规表达模式告诉爬取器226如何从取得的页中提取要跟进的新链接。在一个实施例中，链接分析器224通过使用文本分类技术告诉爬取器226如何从取得的页中提取待跟进的新链接。作为前述的方法的例子，表1包含用于链接分析器224的伪代码，该链接分析器224在用于电子产品的评论的示例性站点(www.productcompany.com)上选择要跟进的是哪个链接。
表1：用于具有链接分析器的爬取模块的示例性伪代码
                                                            
利用www.productcompany.com网站的种子页面初始化爬取器队列；对该队列中的每个URL，做下述动作{
从URL下载页面，并且从该队列中删除该URL；
在该页面上提取产品评论(如果有)，并且分析和存储所提取的产品评论；
搜索页面来查看该页面的任何部分是否匹配预定模式组(contentpattern1，contentpattern2，...)中的任何预定模式；
如果该页面不匹配所述一个或多个预定模式中的任何{
该页面的处理完成；}
//否则，继续处理该页面
收集该页面上的所有链接；
按下述处理每个链接{
如果该链接的URL匹配预定模式组(linkpattern1，linkpatterns2，...)中的任何预定模式，或
如果该链接的锚定(anchor)文本匹配预定模式组(anchorpattern1，anchorpattern2，...)中的任何预定模式，做下述动作：{
可选：从该链接的URL删除不需要的字段；
把该链接的URL置于该爬取器队列；}
}//不与任何预定模式匹配的链接不置于该队列中
//爬取网页处理中使用的模式可特异于
//从其中提取产品评论信息的网站
                                                        
爬取器226将爬取的页输出到取得页缓冲器228。在一些实施例中，取得页缓冲器可以包含一个或多个文件或其他数据结构。对于已经取得的每个页，链接分析器224对页进行分析，并且尝试提取要跟进的链接(URL)，如果找到这样的链接，将其添加到队列222。如前指出，与传统爬取进行对比，爬取器不跟进页中的所有链接。而是，仅仅跟进分析器224识别为潜在地通往评论页的那些链接。例如，分析器224基于在链接的URL中的项或模式的存在，或者基于链接的锚定文本，来识别这样的链接。锚定文本是包含在链接中的或以另外方式与链接相关联的文本。
可以从很多种的源(source)来收集包含产品评论的信息，所述源包括网页和论坛帖子。在一些实施例中，网页包括与评论相关的站点和/或产品相关站点的网页。
在一些实施例中，收集信息包括接收预定数字格式的产品评论，例如来自多个产品评论者的数据流。产品评论的预定数字格式可以包括关键字/值对或按预定数据结构组织的数据。在一个实施例中，收集信息包括从由网络爬取器收集的信息库中选择信息。
后端服务器102自动地从收集信息中提取产品评论(304)。特别地，与链接分析器224类似的评论分析器232，从缓冲器228中的取得页提取关于评论的内容(例如评论文本和日期)，以及识别该评论所针对的产品的内容(例如产品名称、型号或其他特征)。将提取信息存储在提取评论缓冲器234中。在一个实施例中，提取评论缓冲器234包含指示提取产品评论信息的关键字/值对的列表，例如评论者、内容、发表者等等。
从单个网页提取的信息可以对应于多个评论。在一些实施例中，对网页上找到的每个提取评论进行编码，并将其存储在提取评论缓冲器234中的相应评论记录中。表2列出在示例性实施例中的提取评论缓冲器234中的每个评论记录的字段。在其他实施例中，每个评论记录可以具有表2中列出字段的子集，以及还可以包括另外的字段。例如，在一些实施例中，评论记录可以不包括ReviewType和CrawlDate字段。在一些实施例中，Rating字段可以是数字字段而不是字符串。或者，在一些实施例中，每个评论记录可以包括字符串Rating字段和标准化的数字Rating字段(例如相对于0到1或0到5的评级尺度进行标准化)。
在表2中，关键词“必需的”指示必需的字段，“重复的”指示在一个记录中可以发生多于一次的字段(以及在非常少的情况下，可以具有零发生)，以及“可选的”指示可选的字段。可选字段可以在一些评论记录中存在，而在其他评论记录中则不存在，例如因为一些评论不包括可选信息。
表2：在个体评论缓冲器和评论数据库中的个体评论记录的示例性字段
                                                                
必需的int64ReviewID        //对于每个评论的独特标识符
重复的string ProductNames  //与评论相关的一个或多个产品名称
必需的int32 ReviewType //示例性值：编辑的＝1，用户＝2
必需的string Rating   //由评论者给出的产品评级
可选的string Author   //评论的作者
可选的string Title    //评论的标题
可选的string Summary  //评论摘要
可选的string Content  //评论内容，其是评论的主体
可选的string Date     //评论日期
必需的int32 CrawlDate //爬取日期
必需的string URL      //找到评论处的URL
//或者，这可以是用于找到该评论的站点处
//的产品评论的基本URL
必需的string Publisher//评论的发表者(例如，CNET，epinions.com)
//可以包括在一些实施例中的另外可选的字段
可选的int64ClusterID      //产品的ClusterID
可选的float QualityScore  //评论的Quality Score
可选的int32Year           //与产品相关联的型号年或其他年
                          //(例如书籍或电影的首次发行年)
                                                                  
如果在提取评论信息中找到了与表2中除了ReviewID、ReviewType、QualityScore和ClusterID之外的数据结构字段相关的信息，则利用来自提取评论信息的数据来对这些数据结构字段进行填充。ReviewID是由汇集评论后端服务器分配给每个个体评论的唯一标识符。ReviewType指示评论是编辑的评论还是由用户提交的评论。基于评论的长度和词熵(用于测量在评论中使用的词或短语的相异性)，来确定QualityScore，该QualityScore提供对于评论的质量的测量。如下解释的，属于相同产品的所有评论形成“聚簇(cluster)”，以及ClusterID识别评论所属于的聚簇。
对评论做聚簇(识别相同产品的评论)
后端服务器102自动识别与特定产品评论相关联的特定产品(306)。对于至少一些被提取产品评论，后端服务器102识别与提取产品评论相关联的特定产品。
在一些实施例中，识别与提取产品评论相关联的特定产品包括将提取产品评论中的唯一编号或字符串与特定产品相关联。在一些实施例中，该唯一的编号或字符串是产品型号。在一些实施例中，独特编号是ISBN号。
在一些实施例中，识别与提取产品评论相关联的特定产品包括将提取产品评论中的品牌和型号与特定产品相关联。在一些实施例中，识别与提取产品评论相关联的特定产品包括将提取产品评论中的品牌、型号和产品类别与特定产品相关联。
不同站点常常对相同产品使用不同名称，这使得难以自动确定两个评论是否确实指的是相同产品。例如，不同站点将相同的Canon扫描仪表示为：
●Canon CanoScan 7890a002 Flatbed 7890a002
●Canon CanoScan LiDE 30
●Canon CanoScan LiDE 30 Scanner
●Canon CanoScan LiDE 30 ColorScanner
●Canon Lide(7890A002)
对于具有全球标识符(例如用于书籍的ISBN号)的产品来说，识别与提取产品评论相关联的特定产品仅仅是识别该产品评论是否包括该全球标识符。在一些实施例中，在评论中不存在这样的全球标识符的情况下，使用提取品牌和型号(在上面的例子中，品牌是“Canon”，以及型号是“Lide30”以及“7890a002”)以及类别信息(例如以上产品是扫描仪的事实)来识别指示相同产品的评论。如在这里所使用的，关于相同产品的评论形成“聚簇”，以及“形成聚簇”表示识别相同产品的评论。如上所述，在一些实施例中，利用评论提取模块230将该信息存储在评论记录(表2)中。可以将提取的品牌、型号和类别信息全部存储在评论记录的ProductNames字段中。或者，在一些实施例中，每个评论记录可以包括用于存储型号的Model字段、用于存储产品类别信息的Category字段以及用于存储各个产品的品牌信息的Names字段。
有时，这三块信息(型号、排序和品牌)的一个或多个没有被明确地标识在网页上。在这样的情况下，从提取评论的标题字符串或其他字段来推断这样的信息。例如，可以如下利用评论分析器232或评论汇集模块236来推断产品类别和型号。给出标题字符串，无检索意义的标题字符串的部分如“用于”、“具有”以及“是...的特征”被忽略。从右到左横向遍历标题字符串中的词，以及包括在包含预定产品类别的列表的数据文件中的第一个词(或一对词)被认为是产品类别。在一些实施例中，对于每个不同的产品类别，该数据文件还识别被映射到一个规范名的产品类别的一列其他产品类别名。例如，可以将“笔记本电脑”、“膝上型电脑”都映射到规范名“笔记本电脑”。因此，可以将诸如“具有免费附件的Canon canoscan lide 30彩色扫描仪的标题字符串映射到类别“扫描仪”。
为了提取型号，从左到右横向遍历标题字符串，以及将包含数字(也就是从’0’-‘9’的字符)的第一个词与之前的词连接以形成型号。在一些实施例中，如果得到的型号匹配对应于列入黑名单中的型号的任何常规表达模式，或如果得到的型号包含一个品牌或品牌的部分，则抛弃得到的型号。列入黑名单的模式的例子是”Pentium\d++”+”(也就是”pentium”后面跟着数字串)。对于在之前例子中的标题字符串，提取“lide 30”作为型号。注意，对于一个产品名称可以推断多于一个的型号。
在一些实施例中，通过将产品标题中的词与在这样的品牌的列表或词典中的已知(也就是预定)品牌进行匹配，来识别品牌。在一些实施例中，可以从找到产品评论的网页的URL来提取产品的品牌。
在一些实施例中，如果两个产品评论具有相同的实际品牌，则将该两个产品评论分配给相同的聚簇(产品)，以及对于它们的型号和类别达成一致。如果两个评论的提取型号组具有非空交集，则认为这两个评论在型号上是一致的。如果两个类别相同或它们的至少一个未知，则认为这两个类别是一致的。
在一些实施例中，如果两个产品评论具有相同的实际品牌以及在它们的型号上一致，则将该两个产品评论分配给相同的聚簇(产品)。
在一些实施例中，对应于品牌或型号信息不能确定的产品的评论被置入它们自身的单聚簇内，并且不与任何其他评论形成聚簇。
在一些实施例中，当将产品评论分配给一个聚簇时，评论汇集模块236对提取评论的评论在记录中的ClusterID字段中进行填充。
产生汇集信息
对于在多个产品的至少一个子集中的每个特定产品，后端服务器102基于与该特定产品相关联的多个被提取产品评论，产生对于该特定产品的汇集评论信息(308)。在一些实施例中，评论汇集模块236使用特定产品的评论，来产生该产品的汇集评论信息，该产品的汇集评论信息被存储在汇集评论缓冲器240中。
在一些实施例中，特定产品的汇集评论信息包括产品的评论总数、该产品的平均评级、产品的评级分布和/或在与该产品相关联的提取产品评论中频繁出现的短语。在其他例子中，一种或多种另外类型的汇集评论信息可以被包括在汇集评论信息中。
在一些实施例中，平均评级是来自不同站点的加权评级的平均值。在一些实施例中，具有该产品的K个评论的站点上的单个评论的权重是1/k。在一些实施例中，可以通过用户个性化来给予来自特定站点的评论的权重。例如，用户可以经由属性对话框来指定一个或多个站点(例如www.consumerreports.org)和/或用户更喜欢的评论者(例如rogerEbert)。当计算对于产品的平均评级时，则给予与用户优选源相关联的评论中所给出的评级较高的权重。在一个实施例中，给予与用户优选源相关联的评论中给出的评级N倍于分配给那些评论的默认权重，其中N是例如2、2.5、3或任何其他大于1的适当值的值。平均评级计算的示例性表示为：
Figure A20058004794500211
其中ai表示给予每个个体评论i的每个评级ratingi的权重。
在一些实施例中，如下利用评论汇集模块236来计算在与特定产品相关联的提取产品评论中频繁出现的短语。对于在与产品(聚簇)相关联的评论中发生的所有短语(例如不跨过句子的unigrams、bigrams或trigrams)，计算它们加权发生数的数量。在评论标题或摘要中的发生数被给予较高的权重。当计算或选择频繁出现的短语时，忽略所有停用词(stop word)和在产品名称的标题中发生的词。每个短语被给予得分，该得分等于短语长度乘以短语的加权发生数的总和的平方根。彼此不互相交迭的预定数量的具有最高得分的短语(例如最高的6、7、8、9或10个短语)被选择作为频繁短语，并将其存储在汇集评论缓冲器240中。
表3列出了通过汇集来自特定产品的所有提取评论的信息所产生的并存储在汇集评论缓冲器240内的每个汇集评论记录的字段。在其他实施例中，每个汇集评论记录可以具有表3中列出的字段的子集，并且可以包括另外的字段。在每个不同产品的汇集评论缓冲器240和评论数据库242中，包括汇集评论记录的各个例子。在该例子中，每个汇集评论记录包括ClusterID(识别与该记录相关联的产品)、一列ReviewID(它们每个与产品的评级唯一地相关)、该产品的评论中找到的最频繁出现的词或短语列表、以及该产品的所有评论的计算的平均评级。在一些实施例中，汇集评论记录还包括以下附加字段的一个或多个：识别产品的字符串、识别在聚簇中的评论的数量的数、以及关于产品的评论中的评级分布的数据例如具有低、中和高评级的评论的数量、以及不具有产品评级的评论的数量。
表3：在汇集评论缓冲器和评论数据库中的汇集评论记录的示例性字段
                                                              
必需的int64ClusterID          //这是特定产品的ClusterID
重复的int64ReviewID           //这表示一列ReviewID，它们是
                              //产品的个体评论的ID
重复的string FrequentPhrases
                              //这是一列在产品评论中频繁发生的短语
必需的float AvgRating         //这是产品的平均评级
                              //在一些实施例中可以包括的另外可选字段
可选的int32 ReviewNum         //聚簇中的评论数量
重复的string ProductName      //该聚簇属于的产品的名称
重复的int32ScoreDistribution  //以下方面的得分分布：未评级、
                              //负面、中立以及正面评论
                                                               
后端服务器102自动将提取产品评论244和汇集评论信息246存储在评论数据库242中(310)。在一些实施例中，评论数据库242中的每个存储的产品评论包括记录，该记录包括与存储在提取评论缓冲器234中的对应评论记录(表2)相同的信息，而在其他实施例中，存储的产品评论可以包括存储在对应评论记录中的信息的子集。
如之前提到的，评论索引编制器248对各个产品评论244和产品的汇集评论信息246做索引，并将结果存储在评论索引250中。
显示汇集评论
客户机104发送对于产品的汇集评论的请求(402，图4)。在一些实施例中，响应用户的启动行为(例如用户单击超链接)而发送。例如，参考图6A，查看具有多种待售产品的网页650的用户可以激活超链接652，来查看该产品654的汇集评论。
参考图4，前端服务器100接收对于产品的汇集评论的请求(404)，以及获得该汇集评论(406)。在一些实施例中，产品数据库252中的产品信息254被链接到通过产品-评论映射256所对应的产品的汇集评论。在一些实施例中，映射256包含第一站点或服务(也就是产品信息站点)使用的产品标识符到前端服务器100使用的ClusterID的映射。将产品标识符分配到第一站点的产品或服务的过程可以与上述用于识别与特定产品评论相关联的特定产品的过程类似。在一些实施例中，通过将产品数据库252中的特定产品的全球标识符(例如ISBN编号)与对应的评论聚簇匹配，来确定映射256。使用产品-评论映射256来识别对应于产品的汇集评论(在评论数据库242中)。呈现模块264将汇集评论格式化。在一些实施例中，使用评论索引250来识别与产品的汇集评论对应的各个体评论。更具体地，评论索引250将汇集评论的ClusterID映射到与汇集评论相关联的产品的各个体评论。
前端服务器100经由通信网络106将汇集评论发送(408)到用户计算机104。客户机104接收(410)并显示(412)该汇集评论600(图6B)。
如在图6B中所示，汇集评论600包括产品的评论部分626和搜索输入区域618，该搜索输入区域618用于输入搜索项，以搜索包含所述搜索项的产品评论。使用搜索输入区域618来输入搜索项，用于仅仅返回在该产品的评论中搜索的结果。在一些实施例中，汇集评论600包括产品的评论评级的柱状图608、产品的汇集评级604和/或产品的评论数量606。在一些实施例中，在单个网页上显示汇集评论600。
搜索
在一些实施例中，评论搜索模块258支持两种不同类型的查询：(1)在属于单个产品的评论262中进行搜索(例如在给定产品的评论中搜索“客户服务”)以及(2)搜索所有评论260来找到特定产品(例如对于“高性能数字相机”的搜索)。汇集评论600，图6B，示出了用于第一类型搜索的搜索输入区域618。
对于第一类型的搜索，多个用户启动行为可以启动搜索过程，包括在搜索输入区域618中输入搜索项、选择频繁出现短语620的超链接、选择到评论源622的超链接或选择柱状图608的超链接部分(例如610、612、614或616)。
响应该用户启动行为，客户机104发送(502，图5)请求以在特定产品的多个评论中进行搜索。
参考图5，前端服务器100接收(504)来自客户机104的搜索请求，并且获得(506)满足该请求的信息。在一些实施例中，通过评论搜索模块258发送两个请求到评论数据库242来获得该信息。在第一查询中，查找包含搜索项的所有个体评论(有时候称为“文档”)。当搜索单个产品中的评论时，将第一查询限制到评论索引250的主体(例如“评论内容”字段)，以及仅限制到属于该产品(聚簇)的个体评论。例如，将对于聚簇1234中的评论的查询“客户服务”翻译为以下：
query restricts:ClusterID＝1234，body:(customer service)。
然后发出第二查询来获得要显示的所有评论的部分。使用用户提交的排序偏好(例如通过单击636、638、640和/或642)以及开始位置，来确定要显示的评论。当产品的评论数量超出在单个网页上可显示评论部分的最大数量时，开始位置指示在评论的排序组中的顺序号，在该开始位置处开始显示评论的格式化。
前端服务器100发送(508，图5)所获得信息的至少部分给客户机104。
客户机104接收(510)满足该请求的信息，以及在网页660上显示(512)接收到的信息(见图6C)。在一些实施例中，客户机104显示与搜索项664相匹配的产品的评论的至少部分662。
由前端服务器100发送和由客户机104接收的信息包括满足该搜索请求的特定产品的评论的至少部分662。在一些实施例中，该信息包括对所发送信息有贡献的评论源的身份(identity)666。
对于第二类型的搜索，还通过评论搜索模块258向评论数据库242发送两个查询来获得信息。在第一查询中，查找包含各搜索项的所有个体评论，而不将搜索限制到特定产品(聚簇)。在一些实施例中，利用聚簇(产品)来对第一查询的结果进行分组。然后发出第二查询，以获得在每个聚簇中的最多三个(或某个其他较小数)评论的部分，这些评论被限制为来自不同的发表者。在一些实施例中，还为了显示而请求、获得和发送关于每个聚簇的信息，例如评论的总数和平均评级。
图形用户界面
客户计算机104上的图形用户界面600包括产品的多个评论部分626以及搜索输入区域618，该搜索输入区域618用于输入搜索项，来搜索包含搜索项的产品的评论。在一些实施例中，多个评论部分可以按评论源636来分组、按日期642来排序、以及按关于搜索输入640的相关度来排序，或者当用户没有提供搜索输入时，利用评论的质量来排序。在一些实施例中，可以提供或多或少的排序和分组选项，用于对评论进行排序和/或分组。
在一些实施例中，图形用户界面600还包括以下的单个内容或多种内容的组合：产品的汇集评级604；一列建议搜索项620；一列评论源622，其链接到源站点或对应的评论；至少一个用户可选择链接，用于按日期642或搜索输入相关度640对评论的部分进行排序，和/或用于按源636对评论的部分进行分组；和/或产品评论的柱状图608。在一些实施例中，单击柱状图中的区域(例如610、612、614或616)，则自动产生对应于该柱状图区域的评论的至少一些的部分。例如，单击区域616可以产生新显示，该新显示示出具有对于产品的高评级的评论的部分。
通过对于产品的所有评论计算平均值，而对该产品给出汇集评级604。将个体评论244和汇集评论246中的评级进行标准化，例如标准化为0-1或0-5的数值范围。在一些实施例中，在一种产品的评论中进行搜索262之后，改变汇集评级604和评论数量606，来反映与该搜索匹配的平均评级和评论数量。在汇集评级中的改变可以帮助用户回答这样的问题，如“讨论“客户服务”的评论者是如何评级该产品的？”在一些其他实施例中，不改变汇集评级604和评论数量606，以反应与该搜索匹配的平均评级和评论数量。
在产品的评论中出现的常用短语(例如unigrams、bigrams或trigrams)被显示为一列建议搜索项620。包含产品名称和停用词(例如英语中的“the”)的短语被去除，以改进建议搜索项的质量。单击一个短语导致恰好显示包含用户所选择短语的评论。这等效于：对该短语添加引号并将该短语输入搜索框618中，然后启动搜索。显示这些短语使得用户更好的知道产品的哪个方面在产品评论中最频繁地讨论，以及因此知道产品的哪个方面可能是需要重点了解的。
评论源622的列表包括到各站点的链接，从这些站点已经获得该产品的评论或其子集。在一些实施例中，在对于一种产品的评论进行搜索之后，评论源622的列表仅仅包括至这些站点的链接，从这些站点已经获得与该搜索匹配的评论或其子集。在一些实施例中，在每个源网页上，链接通向给出产品的主页。在一些实施例中，链接通向匹配该搜索的产品评论。
具有评论的评级分布的柱状图608包括未评级的评论数量610(在一些实施例中，显示为灰色区域)、负面评级的评论数量612(在一些实施例中，显示为红色区域)、中立评级的评论数量614(在一些实施例中，显示为黄色区域)以及正面评级的评论数量616(在一些实施例中，显示为绿色区域)。在一些实施例中，将评级分布显示为平面柱状图，其中每个彩色条的长度与该类别中的评论数量成比例。单击柱状图导致仅仅显示对应评论的搜索262，例如单击红色条612导致仅仅显示负面评论。
搜索输入区域618允许用户输入任意搜索项，用于在给出产品的评论中进行搜索。如图6C所示，在一些实施例中，搜索项在与搜索项匹配的评论626的部分中被高亮突出。
用户可选择链接允许以多种方式对评论的显示列表进行排序，该多种方式例如通过：
相关度640：在一些实施例中，在用户评论之前列出编辑的评论。在一些实施例中，利用评论的长度和信息含量来对评论进行排序，例如通过每个评论的词熵乘以评论长度的平方根来进行排序。还可以使用其他评分函数，例如通过“信息检索”得分对评论进行评分。
数据642：按日期对评论排序，最新评论排在最先。日期未知的评论可以被列在最后。
评论源636：利用评论站点来对评论分组，评论站点如在图6D中的屏幕快照670所示，其对于每个评论站点显示了最多N个评论(N例如为3、4或5，或某一其他更小的数)。在每个组的最上部，提供到对应评论站点的链接672，其可以与评论源622列表中所提供的站点的链接相同。
不分组638(例如不利用评论源进行分组)。该视图类似于传统搜索结果显示。以选择的顺序(例如根据日期或相关度)一个接一个地列出评论(也就是显示的评论的部分)，以及混合来自不同源的评论(也就是不利用源对评论的部分进行分组)。
位置(在图6B的汇集评论600中未示出)。该视图允许评论者利用位置进行排序(也就是对于餐馆、地方商务、电影或在特定位置附近的其他产品的评论，该位置例如是地址、城市、区域或邮政编码)。
在一些实施例中，对于在汇集评论中列出的评论(例如图形用户界面600或670)或作为在一种产品的评论中进行搜索的结果而列出的评论(图形用户界面660，图6C)，显示了以下的信息：评论标题624、评论的部分626(例如摘录)、评论的源628、评论的日期634、评论的类型630(例如是编辑的评论还是用户提出的评论)以及评论的名称632。可以使用与在互联网搜索引擎例如Google搜索引擎中产生搜索结果的摘录所使用的技术相同或类似的技术，来产生每个评论的部分或摘录626。例如，当图形用户界面呈现一种产品的评论时，所示的每个评论的部分可以是与一个或多个搜索项匹配的部分，使用该一个或多个搜索项来选择要显示的评论。或者，所示的每个评论的部分可以是评论的开始部分。在又一实施例中，所示的每个评论的部分可以是由自动过程确定为评论的摘要或最重要部分的部分。
为了解释目的，参考特定实施例已经示出了前述描述。然而，以上的说明性讨论并不是穷举的，本发明也并不限制在所公开的精确形式。在以上说明的启示下，很多修改和变化是可以的。选择和描述实施例，用于最好地解释本发明的原理及其实际应用，从而使得本领域技术人员能够最佳地使用本发明和多个实施例，该多个实施例具有适用于预期特定用途的多种修改。

Claims (23)

1.计算机实现的方法，该方法包括：在服务器处，
收集包含多个产品的产品评论的信息；
从所述收集的信息中自动提取产品评论；
对于被提取产品评论的至少一些，识别与所述被提取产品评论相关联的特定产品；以及
对于所述多个产品的至少某个子集中的每个特定产品，基于与所述特定产品相关联的多个被提取产品评论，产生该特定产品的汇集评论信息，以及
存储所述被提取产品评论和所述汇集评论信息。
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述收集包括选择性地爬取与评论相关的各站点或它们的部分以及检索包含产品评论的信息。
3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述收集包括接收预定数字格式的产品评论。
4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，包含产品评论的所述信息构成网页。
5.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述的识别与所述被提取产品评论相关联的特定产品包括把所述被提取产品评论中的唯一性号码与特定产品相关联。
6.根据权利要求5所述的计算机实现的方法，其中，所述唯一性号码是产品型号。
7.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述特定产品的汇集评论信息包括与所述特定产品相关联的所述被提取产品评论中频繁出现的短语。
8.一种计算机实现的方法，其包括：在服务器处，
收集多个产品的产品评论；
自动识别与特定产品评论相关联的特定产品；
对于所述多个产品的至少某个子集中的每个特定产品，自动产生所述特定产品的汇集评论信息，该汇集评论信息包括与所述特定产品相关联的产品评论中频繁出现的短语，以及
自动存储所述产品评论以及所述汇集评论信息。
9.一种包括至少一个服务器的系统，其中，所述至少一个服务器被配置为：
收集多个产品的产品评论；
自动识别与特定产品评论相关联的特定产品；
对于所述多个产品的至少某个子集中的每个特定产品，自动产生所述特定产品的汇集评论信息，所述汇集评论信息包括与所述特定产品相关联的产品评论中频繁出现的短语，以及
自动存储所述产品评论和所述汇集评论信息。
10.一种其中存储有表示指令序列的数据的机器可读介质，当由服务器执行所述指令时，使得所述服务器：
收集多个产品的产品评论；
自动识别与特定产品评论相关联的特定产品；
对于所述多个产品的至少某个子集中的每个特定产品，自动产生所述特定产品的汇集评论信息，所述汇集评论信息包括与所述特定产品相关联的产品评论中频繁出现的短语，以及
自动存储所述产品评论以及所述汇集评论信息。
11.一种计算机实现的方法，其包括：在客户机处，
发送对于产品的汇集评论的请求，
接收所述汇集评论，以及
显示所述汇集评论，
其中所述汇集评论包括
所述产品的评论的部分，以及
搜索输入区域，用于输入搜索项来搜索包含所述搜索项的该产品的评论。
12.根据权利要求11所述的计算机实现的方法，进一步包括显示与所述搜索项匹配的该产品的各评论的至少部分。
13.根据权利要求11所述的计算机实现的方法，其中，所述汇集评论包括所述产品的评论评级的柱状图。
14.根据权利要求11所述的计算机实现的方法，其中，所述汇集评论包括所述产品的汇集评级。
15.根据权利要求11所述的计算机实现的方法，其中，所述汇集评论被显示在单个网页上。
16.一种计算机实现的方法，其包括：在服务器处，
接收对于产品的汇集评论的请求，
获得所述汇集评论，以及
将所述汇集评论发送到客户计算机，
其中所述汇集评论包括
该产品的评论的部分，以及
搜索输入区域，用于输入搜索项来搜索包含所述搜索项的该产品的评论。
17.一种计算机实现的方法，其包括：在服务器处，
接收来自客户计算机的搜索请求，用于在特定产品的多个评论中进行搜索；
获得满足所述请求的信息，以及
将所述获得信息的至少部分发送到所述客户计算机，
其中，所述发送的信息包括满足所述搜索请求的所述特定产品的评论的至少部分。
18.根据权利要求17所述的计算机实现的方法，其中所述发送的信息包括对所述发送的信息有贡献的评论源的身份。
19.包括至少一个服务器的系统，其中，所述至少一个服务器被配置为：
接收来自客户计算机的请求，用于在特定产品的多个评论中进行搜索；
获得满足所述请求的信息，以及
将所述获得的信息的至少部分发送到所述客户计算机，
其中，所述发送的信息包括满足所述搜索请求的所述特定产品的评论的至少部分。
20.一种其中存储有表示指令序列的数据的机器可读介质，当利用计算机执行所述指令序列时，使得所述计算机：
接收来自客户计算机的请求，用于在特定产品的多个评论中进行搜索；
获得满足所述请求的信息，以及
将所述获得信息的至少部分发送到所述客户计算机，
其中，所述发送的信息包括满足所述搜索请求的所述特定产品的评论的至少部分。
21.一种计算机可实现的方法，其包括：在客户机处，
发送请求用于在特定产品的多个评论中进行搜索；
接收满足所述请求的信息；以及
显示所述接收到的信息，
其中，所述接收到的信息包括满足所述搜索请求的所述特定产品的评论的至少部分。
22.计算机上的一种图形用户界面，其包括：
产品的多个评论部分；以及
搜索输入区域，用于输入搜索项，以搜索包含所述搜索项的该产品的评论。
23.计算机上的一种图形用户界面，其包括：
产品的多个评论部分；以及
至少第一用户可选择链接，用于按源对所述评论部分进行分组；以及至少第二用户可选择链接，用于对于所述评论部分不分组，从而在不按源对所述评论部分分组的情况下按选择的次序来显示所述评论部分。
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