CN101375281A - 使用用户反馈来改善搜索结果 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了用于管理将用来排列搜索结果的反馈数据的系统和方法。本发明能够将来自多于一个用户的多个用户反馈数据汇集到搜索索引中。用户反馈数据能够与索引中的一个或多个文档相关联以使得该一个或多个文档能够基于所汇集的反馈数据的类型来排列。一旦文档已被排列,就能够向请求者提供该经排列的文档。
Description
背景
各种产品和服务通过公众的评论、建议、以及反馈随着时间不断发展和改善。因为是公众定期地使用这些产品和服务,并且公众能够注意到产品或服务中可能需要改正的大多数缺陷,所以公众可以是一良好的反馈源。
有许多对于公众可用的、能够为一作出请求的用户搜索大范围的信息的搜索服务。许多这些搜索服务都是基于被用来针对用户的搜索请求找出最相关的搜索结果的各种不同的算法。然而,这些算法并不总是完美的,并且可能并不总是提供针对用户搜索请求的最好的搜索结果。另外,因为每个人的需求和喜好是不相同的,所以针对一特定搜索查询的一搜索结果集对于一个人来说可能足够了,然而,针对同一搜索查询的相同搜索结果对于另一个人来说就可能不够。搜索服务因此可以是能够从接受用户评论和反馈中获益的另一种服务。因为公众自己的反馈可用来提供对公众想要什么的更好的理解而不是只是依靠算法来提供结果,所以将用户反馈纳入提供搜索结果的搜索服务的方法可导致更好以及更多的相关搜索结果。
概要
提出了一种用于管理将要被用来排列搜索结果的反馈数据的系统和方法。该系统和方法公开了从多个用户汇集反馈数据的元素,其中,该反馈数据可采用未结构化的或结构化的格式。此外,该系统和方法公开了将反馈数据与一个或多个文档相关联。另外,该系统和方法能够基于反馈数据排列一个或多个文档。而且,该系统和方法能够提供经排列的一个或多个文档作为对搜索请求的搜索结果。
提供本概要以便用简化的形式介绍将在以下详细描述中进一步描述的一些概念。本概要并不旨在标识出所要求保护的主题的关键特征或必要特征,也不旨在用于帮助确定所要求保护的主题的范围。
附图简述
图1示出了用于实现本发明的一个系统的实施例;
图2示出了用于管理能够被用来排列搜索结果的反馈数据的一种方法的实施例;
图3示出了用于提供对于一个或多个文档的反馈的一种方法的实施例
详细描述
图1示出了用于实现本发明的一个系统的实施例。客户机102可以是执行包括web浏览、搜索、电子邮件(email)以及其他任务、应用程序以及功能在内的各种任务的台式或膝上型计算机、启用网络的蜂窝电话(具有或没有媒体捕捉/回放能力)、无线电子邮件客户机、或其他客户机、机器、设备、或其组合。客户机102还可以是任何便携式媒体设备,诸如数字照相机设备、数字摄像机(具有或没有静止图像捕捉功能)、诸如个人音乐播放器以及个人视频播放器等的媒体播放器、以及任何其他便携式媒体设备。
服务器104可以是或可以包括运行Microsoft MacOSTM、Unix、Linux、Xenix、IBM AIXTM、Hewlett-Packard UXTM、Novell NetwareTM、SunMicrosystems SolarisTM、OS/2TM、BeOSTM、Mach、Apache、OpenStepTM或其他操作系统或平台的工作站。在一实施例中,客户机102也可以是服务器。
客户机102可包括通信接口。该通信接口可以是允许客户机102直接连接到任何其他客户机或设备或允许客户机102通过网络106连接到客户机、服务器、或设备的接口。网络108可包括,例如,局域网(LAN)、广域网(WAN)、或因特网。在一实施例中,客户机102可通过无线接口连接到另一客户机、服务器、或设备。
图2示出了用于管理能够被用来排列搜索结果的反馈数据的一种方法的实施例。在一实施例中,搜索引擎可被用作能够管理这些反馈数据的服务器。该搜索引擎可包括可以是例如倒排索引的索引。在步骤202,搜索引擎能够从一个或多个用户汇集一个或多个反馈数据元素。该反馈数据可以是与一文档相关联的、从用户接收到的任何类型的信息。在一实施例中,该反馈数据可用于根据与相应的搜索查询的相关度来对一文档进行评级,其中,该搜索查询可包括至少一个搜索项。在另一实施例中,该反馈数据可大体描述用户对于一特定文档的感受。在这样的实施例中,该反馈数据能够描述用户有多么满意或有多么不满意该文档。文档可以是,例如,网页、任何类型的多媒体内容、或能够被搜索引擎索引的任何类型的内容。在一实施例中,文档能够作为搜索结果来呈现给用户。
在步骤204,所汇集的反馈数据能够与一个或多个文档相关联。在一实施例中,用户能够以一结构化的格式将反馈数据发送到搜索引擎。在创建一结构化的格式时,搜索引擎能够向用户呈现一用户界面(UI),该搜索引擎可在其中定义它想从该用户收到什么类型的信息。例如,搜索引擎能够创建一UI,该搜索引擎可在其中请求用户通过以数值范围1-5来对文档进行评级来提供关于一特定文档的反馈数据,其中5可以是对于该文档最喜欢的等级,而1可以是最不喜欢的等级。另一个示例可向用户呈现一UI,用户可在其中从对应于文档的预定文本描述的任何数量的按钮中进行选择。该文本描述能够描述该用户有多么满意或有多么不满意该文档。例如,该UI可包含用户可选择作为关于一特定文档的反馈数据的项,诸如“可能是最好的”、“好”、“一般”、“差”、“可能是最差的”。在又一个示例中,搜索引擎可向用户呈现一UI并且要求该用户通过对搜索结果中的文档重新排序来显示该用户相信哪些文档比其他文档与其搜索请求更相关来提供反馈数据。本发明能够使用可提供允许用户对文档重新排序的传统手段的客户侧脚本语言。例如,用户可点击和拖拽表示文档的图标、图像、或链接到其他文档的其他图标、图像或链接上方或下方,来创建根据相关度的升序或降序重新排序的文档列表。
在用于以预定方式接收反馈数据的任何类型的结构化格式中,因为搜索已经知道它会从用户接收到什么类型的信息,所以该搜索引擎能够将反馈数据与特定文档相关联。另外,如果反馈数据是对被包括在由搜索引擎提供的搜索结果列表中的文档的响应,则该搜索引擎能够将对应于搜索结果的搜索查询、反馈数据、以及文档彼此关联起来。
在另一实施例中,用户能够以一未结构化的格式将反馈数据发送到搜索引擎。在为该用户创建未结构化的格式以便发送反馈数据时,搜索引擎能够向该用户呈现一UI,该用户可在其中自由地输入能够揭示用户关于一特定文档的感受的任何类型的信息。例如,搜索引擎能够呈现一UI,包括用户可在其中输入作为关于一特定文档的反馈数据的他/她所具有的任何评论的文本框。
在一实施例中,因为反馈数据是响应于搜索引擎在接收到搜索查询后提供的从搜索引擎接收到的搜索结果而提供的,所以反馈数据可直接与搜索查询相关。例如,反馈数据可被链接到搜索体验,其中,用户能够提供可与搜索引擎作为对于该用户的搜索查询的搜索结果而提供的网页相关联的反馈数据。因为反馈数据被链接到搜索引擎为其提供搜索结果的搜索查询,所以搜索引擎能够将反馈数据与特定文档和搜索查询相关联。
在另一实施例中,反馈数据可以不直接与搜索查询相关,并且搜索引擎可能不能够将反馈数据直接链接到文档或搜索查询。事实上,用户能够提供不是直接与搜索体验有关的反馈数据。更具体而言,用户能够通过联系搜索引擎、连接到搜索引擎的独立服务器,或通过联系管理搜索引擎的实体来提供反馈数据。例如,用户可将能够描述其关于当进行一搜索请求时接收到的一特定搜索结果的感受的电子邮件作为反馈数据发送给搜索引擎或独立服务器,或者该反馈数据能够大体描述该用户关于一特定文档的感受。在另一个示例中,用户可呼叫管理搜索引擎的实体,并能口头地提供能够描述其对于当进行搜索请求时接收到的一特定搜索结果的感受的的反馈数据,或者该反馈数据同样能够大体描述该用户对于一特定文档的感受。该实体然后可以使用常规的语音—文本软件来将语音转换成文本。在又一个示例中,搜索引擎或独立服务器能够检索可在因特网上的博客上找到的反馈数据。在每个示例中,搜索引擎或独立服务器可使用常规的解析算法来解析该文本以将反馈数据与一特定文档以及也可能一搜索查询相关联。
在步骤206,搜索引擎可在其索引中存储汇集的反馈数据。该索引也可以是例如倒排索引。在一实施例中,在步骤204处彼此相关联的反馈数据、一个或多个文档、以及搜索查询可以一起被存储在索引中。在另一实施例中,反馈数据可被存储在与被搜索引擎从网络上索引的其他内容分开的索引中。
在步骤208,搜索引擎可基于其接收到的反馈数据来排列存储在其索引中的一个或多个文档。反馈数据可以是被用来为与该反馈数据相关联的类似搜索查询提供更好的搜索结果的多个特征中的一个特征。例如,从因特网上找到的文档中索引的文本可以是用来确定对特定搜索查询的搜索结果的排序的一个特征。另一个特征可以是从该用户反馈数据中接收到的文本。又一个特征可以是从一文档的标题中特别发现的文本。此外,再一个特征可以是文档的大小与在该文档中发现一特定单词的次数的比值。应当注意,任何类型的特征可用来确定怎样排列一个或多个文档。上述的特征只是可用来确定怎样排列某些文档的各种类型的特征的子集,因此,本发明不应仅限于那些示例。
当为一特定搜索查询排列多个文档时,搜索引擎可被配置成强调在反馈数据中发现的单词比在任何其他特征的上下文中发现的单词要来得重要。例如,搜索引擎可强调包含一特定单词的反馈数据比在其中包含该相同单词十次的文档重要三倍。为了帮助其本身确定一单词相对于其从中发现的特征的重要性,搜索引擎可对搜索查询的特定单词附加不同的标识符,该标识符可在单词在搜索引擎中被索引后通知搜索引擎该单词来自于哪里。例如,搜索引擎可使用表明该单词来自于文档标题的标识符、表明该单词来自于文档正文的标识符、或表明其来自于反馈数据的标识符。
在其他实施例中,包括文档的搜索结果可基于一特定特征中的单词的上下文的比较来排列。例如,朝着反馈数据的一特定项目的顶部发现的单词比在相同的反馈数据元素中发现该单词的次数更重要。相同的示例可被应用于文档,其中,在该文档中发现一个单词的次数比在该文档中何处发现该单词更重要。配置搜索引擎来强调某些特征的方法可确定搜索引擎随后将如何鉴于所接收到的反馈数据来排列并为类似的搜索查询提供搜索结果。一旦一个或多个文档已被排列,在步骤210,搜索引擎能够为类似的搜索查询提供对应于该已经与特定反馈数据相关联的搜索查询的经排列的文档。
存储在搜索引擎的索引中的反馈数据可具有一生命期或折旧速率。例如,在一实施例中,本发明可被配置为相比于旧的反馈数据更强调在更接近于从用户接收到搜索请求的时候的时刻所接收到的反馈数据。在另一实施例中,反馈数据的折旧速率可根据该反馈数据所对应的文档的爬寻(crawl)率而改变。例如,如果例如文档、网页具有一高爬寻率,意味着在该网页上发现的数据经常被搜索引擎索引(例如每小时),则与那个网页相关联的反馈数据能够以与该网页被索引相同的速率变陈旧和不重要。反馈数据的折旧度则可成为用于确定如何鉴于反馈数据来排列一个或多个文档的另一个特征。然而,在另一实施例中,具有一高爬寻率的文档可被认为比具有更低爬寻率的其他文档重要得多。在这一实施例中,与具有高爬寻率的文档相关联的所接收到的任何类型的反馈数据也可被认为是重要的并且能够成为用于确定如何鉴于该反馈数据来排列一个或多个文档的另一个特征。
图3示出了用于为一个或多个文档提供反馈的方法的一实施例。在步骤302,可将对应于用户最初提交的搜索查询的搜索结果的第一文档列表呈现给该用户。在步骤304,该用户可启动发送与搜索结果中的一个或多个文档相关联的反馈数据的响应。如前所述,可将用于输入对于一个或多个文档的反馈数据的UI呈现给用户。该用户能够以如以上详述的结构化或未结构化的格式来输入该数据。可能有用于启动发送反馈数据的响应的许多不同的方法。在一个实施例中,用户可点击表示文档的图像、图标、或链接以触发UI呈现给该用户来输入反馈数据。在另一实施例中,用户可将其鼠标光标悬停在能够触发UI呈现给用户以输入反馈数据的图像、图标、或链接上。在又一实施例中,当检测到会触发显示UI的事件时,该UI能够在可被定位于包含搜索结果的文档的窗口的侧面的侧窗格中显示。
在一实施例中,在步骤306处搜索引擎可接收反馈数据。在另一实施例中,在步骤306处可提供一客户端应用程序来接收反馈数据。在这两个实施例中,搜索引擎和客户端应用程序能够立即基于所接收到的反馈数据来创建数据项。数据项可以是包括一个或多个不同文档或第一文档列表的经重新排序的版本的第二搜索结果列表。另外,数据项可以是能够确认搜索引擎或客户端应用程序接收到反馈数据的通告。当数据项是第二搜索结果列表时,在步骤308处客户端应用程序或搜索引擎能够在其从用户接收到反馈数据时立即显示该第二列表。客户端应用程序可包括能够提供允许用户对第一搜索结果列表中包括的文档进行重新排序或重新排列的常规手段的脚本语言。例如,用户能够点击和拖拽表示文档的图标、图像、或链接到其他文档的其他图像、图标、或链接上方或下方,来创建根据相关度的升序或降序重新排序的文档列表。一旦用户重新排序或重新排列了文档,客户端应用程序能够立即显示第二搜索结果列表。或者,搜索引擎能够接收反馈数据,完成如图2中所讨论的步骤204-208,并且能够鉴于所接收到的反馈数据来显示第二搜索结果列表。
在一实施例中,客户端应用程序能够允许用户在客户机上存储能够与反馈数据一起使用的偏好以允许搜索引擎提供对应于该用户的偏好和反馈数据的搜索结果。例如,用户能够定制其机器来通知搜索引擎他/她希望新闻内容、体育内容、视频内容、或图像内容比任何其他类型的内容具有更高的排名。另外,客户端应用程序能够向搜索引擎通知能够与反馈数据一起使用来提供相关搜索结果的该用户机器的特定物理特性。例如,客户端应用程序能够通知搜索引擎该用户的机器是一移动设备。该搜索引擎可能具有某些经索引的文档,该文档是为移动设备更好地格式化的并且该搜索引擎能够鉴于该用户的反馈数据将其作为搜索结果发送到该用户。
虽然已在此详细示出并描述了本发明的具体实施例,但应该理解,也可对本发明做出各种改变和修改而不背离本发明的范围和意图。此处所描述的实施例在所有方面都旨在说明性而非限制性的。没有背离本发明范围情况下的本发明的各替换实施例对本领域技术人员将变得显而易见。
从前述内容可知,本发明很好地适用于实现前述的所有目的和目标,并且具有对于该系统和方式是显而易见的和固有的其他优点。也可理解特定的特征和子组合是有用的并且可以加以利用而无需参考其他特征和子组合。这是可预期的并且是在所附权利要求的范围中的。
Claims (20)
1.一种用于管理将被用来排列搜索结果的反馈数据的方法,所述方法包括:
从多个用户汇集一个或多个反馈数据元素;
将所述一个或多个反馈数据元素与一个或多个文档相关联;
基于所述一个或多个反馈数据元素来排列所述一个或多个文档;以及
提供所述经排列的一个或多个文档。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括将一搜索查询与所述一个或多个反馈数据元素以及所述一个或多个文档相关联。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述一个或多个反馈数据元素是以未结构化的格式接收的。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括接收搜索请求,其中,在排列所述一个或多个文档时,相比于较旧的反馈数据,更多地强调在更接近于接收到所述搜索请求的时候的时刻所接收到的反馈数据。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,还包括基于所述一个或多个文档被索引的频率来强调所述反馈数据,其中,当所述反馈数据对应于比其他文档更频繁地被索引的文档时,所述反馈数据被更多地强调。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括通过标识所述反馈数据中的一个或多个单词的位置来排列所述文档。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述反馈数据被存储在一倒排索引中。
8.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述反馈数据不与搜索请求相关联。
9.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述文档是基于所述反馈数据以及作出请求的设备的物理特性来排列的。
10.一种管理将被用来排列搜索结果的反馈数据的方法,所述方法包括:
接收一个或多个反馈数据元素,所述一个或多个反馈数据元素是未结构化的格式;
将所述一个或多个反馈数据元素与一个或多个文档相关联;
基于所述一个或多个反馈数据元素来排列所述一个或多个文档;以及
提供所述经排列的一个或多个文档。
11.如权利要求10所述的方法,其特征在于,还包括将一搜索查询与所述一个或多个反馈数据元素以及所述一个或多个文档相关联。
12.如权利要求10所述的方法,其特征在于,还包括通过标识所述反馈数据中的一个或多个单词的位置来排列所述文档。
13.如权利要求10所述的方法,其特征在于,所述反馈数据不与搜索请求相关联。
14.一种用于管理将被用来排列搜索结果的反馈数据的方法,所述方法包括:
接收搜索查询;
基于所述搜索查询以及至少一个反馈数据元素来排列多个文档,所述反馈数据与至少一个文档相关联;
提供所述多个经排列的文档。
15.如权利要求14所述的方法,其特征在于,所述一个或多个反馈数据元素是以结构化的格式接收的。
16.如权利要求14所述的方法,其特征在于,所述一个或多个反馈数据元素是以未结构化的格式接收的。
17.如权利要求14所述的方法,其特征在于,所述反馈数据不与搜索请求相关联。
18.如权利要求14所述的方法,其特征在于,还包括通过标识所述反馈数据中的一个或多个单词的位置来排列所述文档。
19.如权利要求14所述的方法,其特征在于,还包括提供关于所述至少一个反馈数据元素的折旧速率。
20.如权利要求19所述的方法,其特征在于,所述折旧速率是根据所述多个文档中的至少一个的爬寻率而改变的。
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Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102591871A (zh) * | 2011-01-12 | 2012-07-18 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 搜索方法及系统 |
CN102625937A (zh) * | 2009-08-07 | 2012-08-01 | 谷歌公司 | 用于对视觉查询作出响应的体系结构 |
US8670597B2 (en) | 2009-08-07 | 2014-03-11 | Google Inc. | Facial recognition with social network aiding |
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US8935246B2 (en) | 2012-08-08 | 2015-01-13 | Google Inc. | Identifying textual terms in response to a visual query |
US8977639B2 (en) | 2009-12-02 | 2015-03-10 | Google Inc. | Actionable search results for visual queries |
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US9852156B2 (en) | 2009-12-03 | 2017-12-26 | Google Inc. | Hybrid use of location sensor data and visual query to return local listings for visual query |
Families Citing this family (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070282670A1 (en) * | 2006-05-19 | 2007-12-06 | Rolf Repasi | Providing a rating for a software product based on weighted user feedback |
US8112403B2 (en) * | 2006-05-19 | 2012-02-07 | Symantec Corporation | Providing a rating for a web site based on weighted user feedback |
US8799250B1 (en) * | 2007-03-26 | 2014-08-05 | Amazon Technologies, Inc. | Enhanced search with user suggested search information |
WO2009030972A1 (en) * | 2007-09-06 | 2009-03-12 | Chin San Sathya Wong | Method and system of generating and presenting search results |
US20090287655A1 (en) * | 2008-05-13 | 2009-11-19 | Bennett James D | Image search engine employing user suitability feedback |
US8082288B1 (en) * | 2008-10-17 | 2011-12-20 | GO Interactive, Inc. | Method and apparatus for determining notable content on web sites using collected comments |
US9626405B2 (en) * | 2011-10-27 | 2017-04-18 | Edmond K. Chow | Trust network effect |
US20110196854A1 (en) * | 2010-02-05 | 2011-08-11 | Sarkar Zainul A | Providing a www access to a web page |
US9069843B2 (en) | 2010-09-30 | 2015-06-30 | International Business Machines Corporation | Iterative refinement of search results based on user feedback |
US9338215B2 (en) | 2011-03-14 | 2016-05-10 | Slangwho, Inc. | Search engine |
FR2973134B1 (fr) * | 2011-03-23 | 2015-09-11 | Xilopix | Procede pour affiner les resultats d'une recherche dans une base de donnees |
US11841912B2 (en) * | 2011-05-01 | 2023-12-12 | Twittle Search Limited Liability Company | System for applying natural language processing and inputs of a group of users to infer commonly desired search results |
US8935252B2 (en) | 2012-11-26 | 2015-01-13 | Wal-Mart Stores, Inc. | Massive rule-based classification engine |
US9348902B2 (en) | 2013-01-30 | 2016-05-24 | Wal-Mart Stores, Inc. | Automated attribute disambiguation with human input |
US9195910B2 (en) | 2013-04-23 | 2015-11-24 | Wal-Mart Stores, Inc. | System and method for classification with effective use of manual data input and crowdsourcing |
US9189508B2 (en) * | 2013-07-19 | 2015-11-17 | Tipbit Inc. | Inferring relevance based on user interactions with email |
US9015167B1 (en) * | 2014-01-27 | 2015-04-21 | Tipbit Inc. | User isolated indexes for determining the context and relevance of relationships |
US10642845B2 (en) | 2014-05-30 | 2020-05-05 | Apple Inc. | Multi-domain search on a computing device |
RU2014131311A (ru) | 2014-07-29 | 2016-02-20 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" | Способ (варианты) генерации страницы результатов поиска, сервер, используемый в нем, и способ определения позиции веб-страницы в списке веб-страниц |
US10133821B2 (en) * | 2016-01-06 | 2018-11-20 | Google Llc | Search result prefetching of voice queries |
US20170371953A1 (en) * | 2016-06-22 | 2017-12-28 | Ebay Inc. | Search system employing result feedback |
Family Cites Families (33)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6345288B1 (en) * | 1989-08-31 | 2002-02-05 | Onename Corporation | Computer-based communication system and method using metadata defining a control-structure |
US5642502A (en) * | 1994-12-06 | 1997-06-24 | University Of Central Florida | Method and system for searching for relevant documents from a text database collection, using statistical ranking, relevancy feedback and small pieces of text |
US5794237A (en) * | 1995-11-13 | 1998-08-11 | International Business Machines Corporation | System and method for improving problem source identification in computer systems employing relevance feedback and statistical source ranking |
US5862325A (en) * | 1996-02-29 | 1999-01-19 | Intermind Corporation | Computer-based communication system and method using metadata defining a control structure |
US6314420B1 (en) * | 1996-04-04 | 2001-11-06 | Lycos, Inc. | Collaborative/adaptive search engine |
US6347313B1 (en) * | 1999-03-01 | 2002-02-12 | Hewlett-Packard Company | Information embedding based on user relevance feedback for object retrieval |
US6397212B1 (en) * | 1999-03-04 | 2002-05-28 | Peter Biffar | Self-learning and self-personalizing knowledge search engine that delivers holistic results |
US6510406B1 (en) * | 1999-03-23 | 2003-01-21 | Mathsoft, Inc. | Inverse inference engine for high performance web search |
US6327590B1 (en) * | 1999-05-05 | 2001-12-04 | Xerox Corporation | System and method for collaborative ranking of search results employing user and group profiles derived from document collection content analysis |
US7072888B1 (en) | 1999-06-16 | 2006-07-04 | Triogo, Inc. | Process for improving search engine efficiency using feedback |
US7099859B2 (en) * | 2000-01-20 | 2006-08-29 | International Business Machines Corporation | System and method for integrating off-line ratings of businesses with search engines |
US6434550B1 (en) * | 2000-04-14 | 2002-08-13 | Rightnow Technologies, Inc. | Temporal updates of relevancy rating of retrieved information in an information search system |
US7062561B1 (en) * | 2000-05-23 | 2006-06-13 | Richard Reisman | Method and apparatus for utilizing the social usage learned from multi-user feedback to improve resource identity signifier mapping |
US7003513B2 (en) * | 2000-07-04 | 2006-02-21 | International Business Machines Corporation | Method and system of weighted context feedback for result improvement in information retrieval |
US6766320B1 (en) * | 2000-08-24 | 2004-07-20 | Microsoft Corporation | Search engine with natural language-based robust parsing for user query and relevance feedback learning |
US7062488B1 (en) * | 2000-08-30 | 2006-06-13 | Richard Reisman | Task/domain segmentation in applying feedback to command control |
US6938034B1 (en) * | 2000-08-30 | 2005-08-30 | International Business Machines Corporation | System and method for comparing and representing similarity between documents using a drag and drop GUI within a dynamically generated list of document identifiers |
US20030046098A1 (en) * | 2001-09-06 | 2003-03-06 | Seong-Gon Kim | Apparatus and method that modifies the ranking of the search results by the number of votes cast by end-users and advertisers |
US6944609B2 (en) * | 2001-10-18 | 2005-09-13 | Lycos, Inc. | Search results using editor feedback |
US6691155B2 (en) * | 2002-06-20 | 2004-02-10 | Linda Gottfried | Multimedia system for sharing brand information keeps history of modifications of production information by consumers to allow recreating multimedia interface in its previous formats |
US20040083127A1 (en) * | 2002-10-29 | 2004-04-29 | Lunsford Joseph R. | Web site and method for search engine optimization by prompting, recording and displaying feedback of a web site user |
US20050065928A1 (en) * | 2003-05-02 | 2005-03-24 | Kurt Mortensen | Content performance assessment optimization for search listings in wide area network searches |
US20050027670A1 (en) * | 2003-07-30 | 2005-02-03 | Petropoulos Jack G. | Ranking search results using conversion data |
US8341017B2 (en) * | 2004-01-09 | 2012-12-25 | Microsoft Corporation | System and method for optimizing search result listings |
US7444327B2 (en) * | 2004-01-09 | 2008-10-28 | Microsoft Corporation | System and method for automated optimization of search result relevance |
US7774350B2 (en) * | 2004-02-26 | 2010-08-10 | Ebay Inc. | System and method to provide and display enhanced feedback in an online transaction processing environment |
US8215505B2 (en) | 2004-03-08 | 2012-07-10 | Lee Jeong-Min | Structure of cap having storage space |
WO2005091175A1 (en) * | 2004-03-15 | 2005-09-29 | Yahoo! Inc. | Search systems and methods with integration of user annotations |
US20050210042A1 (en) * | 2004-03-22 | 2005-09-22 | Goedken James F | Methods and apparatus to search and analyze prior art |
CN101523338B (zh) * | 2005-03-18 | 2016-10-19 | 搜索引擎科技有限责任公司 | 应用来自用户的反馈来改进搜索结果的搜索引擎 |
US7698301B2 (en) * | 2005-05-25 | 2010-04-13 | 1776 Media Network, Inc. | Data management and distribution |
US20070130145A1 (en) * | 2005-11-23 | 2007-06-07 | Microsoft Corporation | User activity based document analysis |
CN1818908A (zh) * | 2006-03-16 | 2006-08-16 | 董崇军 | 一种在搜索引擎中应用搜索者反馈信息的方法 |
-
2006
- 2006-01-31 US US11/342,606 patent/US8874591B2/en active Active
-
2007
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-
2014
- 2014-09-17 US US14/489,040 patent/US10853374B2/en active Active
Cited By (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9087059B2 (en) | 2009-08-07 | 2015-07-21 | Google Inc. | User interface for presenting search results for multiple regions of a visual query |
CN102625937A (zh) * | 2009-08-07 | 2012-08-01 | 谷歌公司 | 用于对视觉查询作出响应的体系结构 |
CN102625937B (zh) * | 2009-08-07 | 2014-02-12 | 谷歌公司 | 用于对视觉查询作出响应的体系结构 |
US8670597B2 (en) | 2009-08-07 | 2014-03-11 | Google Inc. | Facial recognition with social network aiding |
US10534808B2 (en) | 2009-08-07 | 2020-01-14 | Google Llc | Architecture for responding to visual query |
US10515114B2 (en) | 2009-08-07 | 2019-12-24 | Google Llc | Facial recognition with social network aiding |
US10031927B2 (en) | 2009-08-07 | 2018-07-24 | Google Llc | Facial recognition with social network aiding |
US9208177B2 (en) | 2009-08-07 | 2015-12-08 | Google Inc. | Facial recognition with social network aiding |
US9176986B2 (en) | 2009-12-02 | 2015-11-03 | Google Inc. | Generating a combination of a visual query and matching canonical document |
US9087235B2 (en) | 2009-12-02 | 2015-07-21 | Google Inc. | Identifying matching canonical documents consistent with visual query structural information |
US9183224B2 (en) | 2009-12-02 | 2015-11-10 | Google Inc. | Identifying matching canonical documents in response to a visual query |
US8977639B2 (en) | 2009-12-02 | 2015-03-10 | Google Inc. | Actionable search results for visual queries |
US9405772B2 (en) | 2009-12-02 | 2016-08-02 | Google Inc. | Actionable search results for street view visual queries |
US8811742B2 (en) | 2009-12-02 | 2014-08-19 | Google Inc. | Identifying matching canonical documents consistent with visual query structural information |
US8805079B2 (en) | 2009-12-02 | 2014-08-12 | Google Inc. | Identifying matching canonical documents in response to a visual query and in accordance with geographic information |
US9852156B2 (en) | 2009-12-03 | 2017-12-26 | Google Inc. | Hybrid use of location sensor data and visual query to return local listings for visual query |
US10346463B2 (en) | 2009-12-03 | 2019-07-09 | Google Llc | Hybrid use of location sensor data and visual query to return local listings for visual query |
CN102591871A (zh) * | 2011-01-12 | 2012-07-18 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 搜索方法及系统 |
US9372920B2 (en) | 2012-08-08 | 2016-06-21 | Google Inc. | Identifying textual terms in response to a visual query |
US8935246B2 (en) | 2012-08-08 | 2015-01-13 | Google Inc. | Identifying textual terms in response to a visual query |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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