CN101473325B - 基于桶的搜索 - Google Patents
基于桶的搜索 Download PDFInfo
- Publication number
- CN101473325B CN101473325B CN2007800233029A CN200780023302A CN101473325B CN 101473325 B CN101473325 B CN 101473325B CN 2007800233029 A CN2007800233029 A CN 2007800233029A CN 200780023302 A CN200780023302 A CN 200780023302A CN 101473325 B CN101473325 B CN 101473325B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- bucket
- project
- user
- search
- items
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/33—Querying
- G06F16/332—Query formulation
- G06F16/3325—Reformulation based on results of preceding query
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/35—Clustering; Classification
- G06F16/355—Class or cluster creation or modification
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10S707/00—Data processing: database and file management or data structures
- Y10S707/99931—Database or file accessing
- Y10S707/99933—Query processing, i.e. searching
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
Abstract
描述了一种允许用户在候选项目存储中寻找一个或多个所需项目的项目发现模块(IDM)。在操作中,用户输入搜索选择,IDM基于其来确定匹配项目的集合。IDM将匹配项目分组到一个或多个桶中,每一桶都可以包括一个或多个项目。IDM随后选择相应桶的代表性项目并向用户呈现这些代表性项目。代表性项目帮助用户收敛到一个或多个所需项目上。即,用户可以输入将一个所标识的桶作为目标的另一搜索选择,此时重复上述过程。
Description
背景
搜索工具允许用户从较大的项目集合中定位一个或多个所需项目。在某些情况下,用户能够制定快速地精确定位所需项目的搜索项。然而,在其它情况下,用户找到所需项目可能更具难度。例如,用户可能不确定集合甚至是否包含所需项目。在这种情况下,用户的初始搜索项很明显将不能检索到所需项目。或者,集合中可能存在该项目,但用户在制定可用来成功找到该项目的搜索项时有困难。例如,用户可能希望通过键入搜索项“Alyson Jones”来定位特定演员Alyson Jones主演的电影。该搜索项可能不能定位所需的电影。在面临不成功的搜索时,用户可以选择输入另一搜索项,本质上是重新“从零”开始。
更一般而言,已知的搜索工具在某些情况下可能不能有效地指引或引导用户找到所需项目。这一问题对于大的数据存储可能变得更致命,因为用户可能更难以筛选大量项目以找到所需项目。
在其它情况下,用户可能知道将定位所需项目的精确的搜索项,如演员的名字“Alyson Jones”。然而,本发明的发明人理解,用户可能觉得键入整个搜索项“Alyson Jones”是乏味且易于出错的任务。在用户使用具有有限的输入机制的设备(如在遥控器、移动电话等的情况下)输入搜索项的情况下,这一困难可能恶化。
至少出于上述示例性原因,存在对用于在较大的项目集合中发现项目的更有效的技术的需求。
概述
以下描述阐明了允许用户在诸如关于媒体资源的信息数据库等候选项目的存储中寻找一个或多个所需项目的项目发现模块(IDM)。在操作中,用户输入搜索选择,IDM基于其来确定匹配项目的集合。IDM将匹配项目分组到一个或多个桶中,每一个桶都包括一个或多个项目。IDM随后选择相应桶的代表性项目并向用户呈现这些代表性项目。代表性项目帮助用户收敛到一个或多个所需项目上。例如,用户可以输入将一个所标识的桶作为目标的另一搜索选择,此时在所标识的桶中的项目集合的上下文中重复上述过程。
在IDM的一个特定示例性实现中,用户可以通过输入诸如字母“A”等字母数字形式的搜索选择来开始。IDM通过标识以“A”开始的一个或多个项目来响应。IDM随后可以将匹配项目分组到不同的桶中。给定的桶中的项目共享共同的特征。例如,第一个桶可以标识具有初始字符“AB”的项目,第二个桶可以标识具有初始字符“AL”的项目,等等。IDM随后可以基于选择准则来从每一桶中选择代表性项目。例如,IDM可以用字母表顺序或基于流行度的顺序等来安排桶中的项目,并且随后选择该排序中的第一个项目作为该桶的代表性项目。代表性项目引导用户决定下一步作出什么搜索选择。例如,用户可以通过下一步输入搜索选择“B”来进一步调查与字符“AB”相关联的桶。
根据另一示例性特征,IDM可以显示传达代表性桶中包括的项目的数量的信息。
在另一示例性实现中,IDM可以显示每一桶的多个代表性项目。在该实现的一个变型中,IDM可以显示每一桶的所有成员。IDM可以根据任何考虑或考虑组合来强调每一桶中的一个或多个代表性项目。
根据又一示例性特征,为进一步引导用户做出后续搜索选择,IDM可以呈现与该桶相关联的索引项目。索引项目标识桶的共同特征(或主题)。例如,包括具有初始字符“AB”的项目的桶可被分配索引项目“B”,因为这是将该桶区别于其它桶的字母。这一索引项目还引导用户确定她的下一搜索选择。例如,如果用户希望将“AB”桶作为目标,则她可以用上述方式来输入搜索选择“B”。
根据又一示例性特征,如果存储中没有对应于索引项目的项目,则IDM不用这些索引项目(和对应的代表性项目)来填充搜索结果。在以上说明性场景中,例如,如果存储中没有以初始字符“AC”开始的项目,则IDM将不呈现索引项目“C”。
IDM具有多种益处。根据一个一般的益处,IDM可能改进用户在执行搜索时的体验,因为用户被基于索引项目和代表性项目所提供的“提示”有效地指引来通过搜索过程。用户从而被从其中她在输入搜索项时必须做出盲目猜测的情况中解救出来,某些搜索项遭遇到普遍存在的消息“未找到搜索结果。请再试一次。”
根据另一示例性益处,用户可以找到所需项目而不必键入完整的搜索项。即,IDM可以响应于用户只输入所需项目的一个或多个初始字符来展示该所需项目。
本概述部分在此涉及此处所描述的主题的示例性的和提供了资料的表示,并且因此绝不应被解释为限制在权利要求书部分所阐明的本发明的范围。
附图简述
图1示出示例性的基于桶的搜索策略的概览。
图2和3示出可被用来实现图1的搜索策略的示例性用户界面演示。
图4示出图2和3的用户界面演示的示例性变型。
图5示出可被用来实现图1的搜索策略的示例性项目发现模块(IDM)。
图6示出可结合图5的IDM的一个示例性的独立系统。
图7示出可结合图5的IDM的一个示例性的网络化系统。
图8示出可被用来实现图6和7的系统的任何方面的示例性处理功能。
图9示出解释图5的IDM的操作的示例性过程。
贯穿本公开和各附图,使用相同的标号来引用相同的组件和特征。100系列标号指的是最初在图1中所找到的特征,200系列的标号指的是最初在图2中找到的特征,300系列的标号指的是最初在图3中找到的特征,依此类推。
详细描述
以下描述阐明用于在较大的项目集合中发现项目的策略。该策略表现在系统、计算机可读介质、方法等中。
A.用户界面演示的示例性外观和行为(图1-4)
在以下讨论中,实现在项目存储中的发现的功能被称为项目发现模块,出于简洁用缩写IDM来称呼。该部分(部分A)在其概念框架和其产生的用户界面演示的一般上下文中解释IDM。下一部分(部分B)描述IDM的示例性结构组成。最后一部分(部分C)以流程图的形式描述IDM的过程性方面。
A.1.示例性发现策略的概览(图1)
图1示出IDM用来在项目存储中导航的示例性策略100的概览。各项目可以对应于媒体资源。媒体资源又可以对应于任何种类的AV内容(电视节目、电影等)、音乐、游戏等。在一应用中,术语“项目”具体可指的是涉及媒体资源的字母数字信息,如资源的标题、资源中主演的演员等。然而,应当理解,此处所描述的功能可被应用于描述任何种类的资源的任何类型的信息。
作为概览,在策略100中,用户输入一串搜索选择。在输入每一搜索选择后,IDM确定存储中匹配该搜索选择的项目。IDM将这些匹配项目分组到一个或多个桶中,其中每一桶都可以包括一个或多个项目。每一桶中的项目共享一个或多个共同特征。IDM随后选择相应桶的代表性项目并向用户显示这些代表性项目。顾名思义,代表性项目用作桶中未被显示的其它项目的代表。
用户在确定下一步应该输入什么搜索选择时可以使用代表性项目作为引导。在输入下一搜索选择后,IDM重复上述过程,其中基于该搜索选择,所选择的桶中的项目被分为更小的桶。一般而言,通过代表性项目指引用户通过搜索过程,IDM允许用户逐步收敛到项目存储中的一个或多个所需项目。此外,IDM可以允许用户通过只键入与所需项目相关联的少许字符来找到该所需项目。
图1用一具体示例而使上述讨论更具体。假定用户对在电影演员存储中找到演员的名字(“Amanda Simpson”)感兴趣。例如,用户可能对找到该项目感兴趣,以便购买该演员的电影、发现关于该演员的进一步信息等。然而,假定用户最初可能不确定该人名字的拼法。
用户通过输入标识该演员名字的第一个字母,即字母“A”的第一搜索选择102来开始。这提示IDM确定存储中匹配该搜索选择的所有项目,即,以字母A开始的所有项目。此外,IDM将匹配项目分组到一个或多个桶(104、106、108)中。在该示例性情况下,IDM注意项目中的第二个字母作为对项目进行分组的基础。例如,桶104将具有字母“B”作为第二个字母的所有匹配项目分组在一起。桶106将具有字母“L”作为第二个字母的所有匹配项目分组在一起。桶108将具有字母“M”作为第二个字母的所有匹配项目分组在一起。还要注意,如果桶没有成员则不分配这些桶。例如,在匹配的项目集合中没有项目具有“C”作为第二个字母,并且因此,IDM不为字母“C”分配桶。这是有益的,因为IDM不会用不导向有意义的发现路径的搜索选项弄乱其演不。
根据另一特征,在一种情况下,IDM不呈现桶(104、106、108)中的所有项目,而从每一桶中选择一个项目并将该项目作为代表性项目来呈现。在该所示出的示例性(但非限制性)情况下,对于每一桶,项目以字母表顺序放置,且最上面的项目被选为代表性项目。在图1的示例中,桶104、106和108的相应的代表性项目是项目110、112和114。
在过程中的这一接合点处,用户基于代表性项目(110、112、114)所提供的引导做出另一搜索选择。例如,用户将认识到,代表性项目14(“AmandaHiggins”)所表示的桶108可能包括所需项目(即,演员名字“AmandaSimpson”),因为桶108将以字母“AM”开始的项目分组在一起。因此,用户选择桶108。在一实现中,用户可以通过输入另一搜索选择116来选择该桶108。在这种情况下,用户输入字母“M”来将桶108作为目标,因为字母“M”是该桶108的主题。
输入新的搜索选择116提示IDM生成另一系列的桶(118、120、122)。新的桶(118、120、122)包括从上述“Amanda Higgins”桶108中所获得的项目。在执行该分组时,焦点现在是项目中的第三个字母。桶118将具有字母“A”作为第三个字母的所有匹配项目(来自桶108)分组在一起。桶120将具有字母“I”作为第三个字母的所有匹配项目分组在一起。桶122将具有字母“Y”作为第三个字母的所有匹配项目分组在一起。桶118由代表性项目124来表示。桶120由代表性项目126来表示。而桶122由代表性项目128来表示。
以与上述方式类似的方式,用户可以选择这些桶中的一个(例如,通过输入指定字母“A”的第三搜索选择130)。这提示IDM生成又一系列的桶(132、134、136),其是从“Amanda Higgins”桶118中提取的。此时,用户注意到,所需项目,即演员名字“Amanda Simpson”定义一单独的桶136。由于用户现在已经找到所需项目,所以用户有效地完成了搜索操作。用户可以激活“Amanda Simpson”项目来购买该演员主演的电影或电视节目、来寻找关于该演员的更多信息等。
再一次,上述策略100的实现是示例性的和非限制性的。策略100可以用各种方式来修改。在一变型中,IDM可以使用其它准则(如,非字母表准则)来生成桶。在另一变型中,IDM可以使用多个准则来生成桶。在又一变型中,IDM可以改变其用来在搜索操作过程中生成桶的准则。还有其它变型也是可能的。
根据又一变型,并非基于桶中的项目的字母表排序来选择代表性项目,IDM可以以基于流行度的排序为基础来选择代表性项目。即,IDM可以确定桶中的每一项目的流行度。项目的流行度可用不同的方式来测量,如通过确定用户在之前的搜索中多少次选择了该项目。IDM可以选择具有最高流行度评级的项目来作为桶的代表性项目。
根据又一变型,IDM基于市场相关的考虑来选择代表性项目。例如,假定特定商家提供视频点播(VOD)资产集合,该集合可以选自其它商家提供的较大的VOD资产集合。该商家可以付费以确保在其一个项目作为桶的成员出现时,IDM将选择该项目作为代表性项目(不管字母表或流行度排序考虑)。如果多个商家已付费来确保优惠待遇,则IDM可以将代表性项目空位奖励给付费最高的商家,或可以在循环的基础上将该空位奖励给所有商家,等等。
也可以使用用于选择代表性项目的其它基础。
根据又一变型,IDM可以选择并显示每一桶的多个代表性项目。相反,IDM可以将每一桶的所有成员都标识为代表性项目,这导致显示每一桶中的所有项目。IDM可以基于任何考虑或考虑组合来强调每一桶中的一个或多个代表性项目。例如,IDM可以基于任何准则(或准则组合)来对代表性项目进行排序并随后基于其相应的排序来显示项目。
A.2.示例性用户界面演示(图2-4)
图1所示的策略100可通过不同类型的用户界面演示来实现。图2和3示出可被用来实现策略100的一个示例性和非限制性用户界面演示200。
首先参考图2,用户界面演示200包括三个部分。第一部分202包括用于接收例如,在图1所示出的示例中,字母“A”、“M”以及然后“A”等连续的搜索选择的输入域。
第二部分204包括索引项目。即,每一桶都存在索引项目。该桶的索引项目表征该桶,从而意味着索引项目使该桶区别于其它桶。考虑图1的桶104,由代表性项目“Abe Johnson”110来表示。桶104包括具有“B”作为第二个字母的项目。因此,如图2所示,桶104的索引项目是字母“B”。图2中示出的其它索引项目是关于组106的“L”和关于组108的“A”。除表征桶之外,索引项目还用作关于用户下一步可能输入什么搜索选择的提示。例如,在该示例中,用户决定将“Amanda Higgins”桶108作为目标,并且因此输入该组的索引项目(“M”)作为下一搜索选择。
如图3所示,输入字母“M”提示IDM更新用户界面演示200以包括下一级桶(118、120、122)的代表性项目(124、126、128)。上述选择过程可以继续直到用户达到一个或多个所需项目,如演员的名字“Amanda Simpson”为止。
用户界面演示200可以任选地传达每一桶中项目的数量。实现该特征的一种方式是在桶的代表性项目旁边显示项目的数量。例如,数量域208补充了桶104的代表性项目110。IDM可以另选地使用非数字符号(例如,通过显示对应于桶中的项目的数量的多个点)、使用图形描绘、更改代表性项目的字体的大小等来传达数字信息。
用户界面演示200还可以用各种方式来传达桶的“主题”或“话题”,如通过加亮桶的代表性项目的显著字母。例如,通过加亮210,用户被通知到“AbeJohnson”桶104将具有初始的两个字符“AB”的项目分组在一起。
最后一点要注意的是,用户界面演示200以字母表顺序显示索引项目和相关联的代表性项目。然而,用户界面演示200可以使用其它准则来对这些项目进行排序,如项目的流行度等。在一种情况下,用户界面演示200可被配置为最初加亮其确定用户下一步最可能选择(例如,基于从用户之前的选择中收集的经验数据)的索引项目和代表性项目对。
图4示出另一用户界面演示400,其中IDM呈现每一桶的多个代表性项目。例如,在该说明性情况下,IDM可以显示来自每一桶的5个代表性项目,虽然IDM还可以显示每一桶中的所有成员。
考虑桶402,其由具有头两个初始字符“AB”的项目来表征。在该示例中,IDM将桶402的所有成员都作为代表性项目来显示。IDM可以基于一个或多个因素来对桶402中的项目进行排序,并且随后以向用户传达排序的方式来显示项目。在图4的示例性情况下,IDM以字母表顺序对桶402中的代表性项目进行排序并且随后将排序最高的项目显示为桶402的最上面的成员。也可以使用其它对项目进行排序的方法。此外,也可以使用其它可视地传达排序的方法。
再考虑桶404。IDM只将该桶中的头5个项目作为代表性项目来显示。IDM可以用各种方式传达在该桶404中存在另外的项目的事实,如通过符号“…”406。还要注意,按字母表排序的桶404中排序最高的项目是名字“AlbertaGonzales”。因此,IDM可以将该项目作为最上面的项目来显示。而,基于市场考虑和/或其它因素,IDM还可能希望提升桶404中的一个或多个其它项目。在图4的说明性情况下,IDM通过将名字“Allison Patterson”408显示为黑体来提升该名字。例如,电影工作室可能付费来提升名字Allison Patterson 408(例如,因为该工作室可能生产了该演员的若干电影并希望诱使用户观看这些电影)。
B.示例性系统(图5-8)
一般而言,参考附图描述的任何功能都可使用软件、硬件(例如,固定逻辑电路)、手动处理或这些实现的组合来实现。此处所使用的术语“逻辑”、“模块”或“功能”一般表示可被配置为实现规定功能的软件、硬件或软件和硬件的组合。例如,在软件实现的情况下,术语“逻辑”、“模块”或“功能”表示当在一个或多个处理设备(例如,一个或多个CPU)上执行时执行指定任务的程序代码(和/或声明型指令)。程序代码可被储存在一个或多个计算机可读存储器设备中。
更一般而言,所示的将逻辑、模块和功能分割成不同单元可以反映这些软件和/或硬件的实际物理分组和分配,或者可对应于由单个软件程序和/或硬件单元执行的不同任务的概念性分配。所示的逻辑、模块和功能可位于单个位置处(例如,由处理设备来实现),或者可分布在多个位置上。
术语“机器可读介质”等指的是用于以任何形式保留信息的任何种类的介质,包括各种存储设备(磁、光、静态等等)。术语机器可读介质还包含了表示信息的瞬时形式,包括用于将信息从一点发送到另一点的各种硬线和/或无线链路。
B.1.示例性列表导航模块(IDM)(图5)
图5示出项目发现模块(IDM)500的示例性组成。如上所述,IDM 500的目的是允许用户以有序的和经引导的方法调查项目集合,从而改进用户体验。
IDM 500包括执行在部分A中所描述的核心导航行为的搜索模块502。搜索模块502可以操作存储在存储504中的项目,存储504可以包括数据库或任何其它种类的可搜索信息储存库。存储504可以表示单个信息存储或多个分布式信息存储。搜索模块502的一个目的是标识存储504中匹配用户的搜索选择的项目并随后将这些项目分组到一个或多个桶中,并且然后从桶中选择呈现给用户的代表性项目。为执行其分组功能,搜索模块502可以包括分组模块506。
IDM 500还可以包括界面生成模块508,其将搜索模块502的结果格式化到一个或多个用户界面演示中,如图2和3的用户界面演示200。
最后,IDM 500还可以包括用户交互模块510,其允许用户与界面生成模块508所创建的用户界面进行交互。
B.2.结合了IDM的示例性系统的概览(图6-8)
上述IDM 500可在许多不同的环境中采用。在图6的情况下,IDM 500被用在本地独立设置中以在可被本地地归档在存储504中的项目之间导航。在这种情况下,例如,IDM 500可由个人计算机、个人数字助理、机顶盒、数字录像机(DVR)、移动电话设备、游戏控制台等来实现。
在图7的情况下,IDM 500可被用在网络化环境中,其中操作中心702经由任何种类的网络耦合机制706(如,LAN、因特网等)与用户设备704进行交互。例如,IDM 500可被部署为操作中心702所提供的、发现存储504中的项目的搜索引擎的一部分。另选地,或另外地,用户设备704还可以结合IDM 500的各方面以在本地等级上执行上述导航行为。(在该场景下,代替在操作中心等级上存储或除此之外,存储在存储504中的项目还可任选地在本地等级上存储)。可以通过位于单个站点或分布在多个站点的一个或多个服务器计算机来实现操作中心702。用户设备704可以用对于图6所描述的方式被实现为个人计算机、个人数字助理、机顶盒、数字录像机(DVR)、移动电话设备、游戏控制台等。
在图7示出的一种类型的网络化环境中,操作中心702可以包括媒体分发功能708。该功能708可以向用户设备704传递媒体信息流。在该环境中,IDM 500可被用来帮助用户选择要发送到用户设备704的媒体节目。例如,IDM 500可与允许用户从这些资产的库中选择视频点播(VOD)资产的搜索机制相集成。或者,IDM 500可与允许用户从EPG节目列表中选择节目的电子节目指南(EPG)机制相集成。
IDM 500的其它应用和实现也是可能的。
图6和7所示出的系统的各组件可通过诸如图6和7的用户设备(602、704)、图7的操作中心的任何方面等处理设备来实现。图8示出可被用来实现这些设备或模块的任一个的处理功能800的一般描绘。
处理功能800可以包括各种易失性和非易失性存储器,如RAM 802和ROM 804,以及一个或多个处理设备806。存储器(802、804)可以存储在由处理设备806执行时执行上述各功能的指令。处理功能800还可任选地包括各种媒体设备808,如用于从硬盘读取或向其写入信息的模块等。处理功能800还包括用于从用户接收各种输入且向用户提供各种输出的输入/输出模块810。在媒体分发环境的特定情况下,用户可以使用遥控设备812与(用户设备602或704的)输入/输出模块810进行交互。例如,遥控器812可以允许用户输入字母数字搜索选择并在用户界面演示200中的代表性项目的显示中上下移动,以及执行其它输入功能。(因此,输入/输出模块810可被部分地用来实现IDM 500的用户交互模块510。)与输入/输出模块810交互的输出设备可以包括任何种类的显示设备、打印机、音频输出设备等。处理功能800还可以包括用于经由网络与其它设备交换数据的一个或多个接口814。一条或多条总线816通信地将上述组件耦合在一起。
在各种应用中,图8中示出的处理功能800可以包括另外的模块或可以省略图8中示出的一个或多个模块。
C.示例性操作方法(图9)
图9示出以流程图的形式解释IDM的操作的过程900。为便于讨论,某些操作被描述为以特定次序执行的不同的组成步骤。这些实现是示例性而非限制性的。这些流程图中描述的某些步骤可被分组在一起并且在单个操作中执行,而某些步骤可用不同于在各流程图中所示的次序的次序来执行。由于这些流程图中所描述的功能已经在先前各部分中解释,因此部分C将主要用作对这些功能的回顾。
在步骤902,IDM 500接收用户的搜索选择。如上所述,这可以包括接收字母数字字符。
在步骤904,IDM 500确定存储504中匹配该搜索选择的项目集合。在该搜索选择定义一个或多个字符的情况下,步骤904可能需要确定存储504中包括相同的初始字符的项目。
在步骤906,IDM 500将匹配项目的集合(在步骤904中标识)分组到一个或多个桶中。IDM 500可以使用不同的准则来执行该分组功能,如通过使用基于字母的分组准则(如在图1-3的示例中)来向项目分配桶。
在步骤908,IDM 500从桶中选择代表性成员以呈现给用户。IDM 500可以使用各种准则来选择桶的代表性项目,如通过选择桶条目的字母表排序中最上面的项目、选择最流行的项目等。在一种情况下,IDM 500对每个桶选择一个代表性项目。在另一种情况下,IDM 500对每个桶选择多个代表性项目。
在步骤910,IDM 500显示在步骤908中确定的代表性项目。IDM 500还可以显示与这些代表性项目相关联的索引项目。如上所述,索引项目还引导用户做出其下一步可能做出的适当的搜索选择。
如图9所示的循环箭头所指示的,用户可以通过做出另一搜索选择来重复上述过程,这提示呈现另外的代表性项目和索引项目。更一般而言,用户可以对任意数量的项目重复该过程,每次缩小搜索范围直到用户找到满足他或她的兴趣的一个或多个项目。
总而言之,此处通过首先标识多个特征可以解决的示例性问题来描述这些特征。该说明方法不构成对其它人以此处所指定的方法理解和/或清楚表达这些问题的许可。对相关领域中所存在的问题的理解和清楚表达要被理解为本发明的一部分。此外,在相关领域中标识一个或多个需求不意味着此处所描述的主题限于解决这些需求;本主题可以解决另外的需求。
此外,虽然已经用结构特征和/或方法动作专用的语言描述了本发明,但是应该理解在所附权利要求中定义的本发明不必限于所述的具体特征或动作。相反地,这些具体特征和动作是作为实现权利要求的本发明的示例性形式而公开的。
Claims (11)
1.一种用于进行对于一个或多个所需项目的搜索的计算机化的方法,包括:
接收用户的搜索选择(902);
确定匹配所述搜索选择的项目集合以提供匹配项目(904);
将所述匹配项目分组到一个或多个桶中,每一桶包括一个或多个项目(906);
从所述桶的每一个中选择一个或多个代表性项目以提供代表性项目(908):
向所述用户呈现所述代表性项目(910);其中,所述代表性项目帮助所述用户收敛到一个或多个所需项目上,其中,所述呈现所述代表性项目包括:对于每一桶,呈现索引项目,其中所述索引项目包括字母数字字符、所述索引项目标识所述桶的区别特征、以及所述索引项目标识所述用户能够输入来将对所述一个或多个所需项目的搜索缩小到各个项目的另一搜索选择;以及
接收将所述桶的一个作为目标的另一搜索选择,并对于与所述桶的所述一个相关联的项目分组重复所述确定、分组、选择和呈现。
2.如权利要求1所述的计算机化的方法,其特征在于,所述一个或多个所需项目涉及媒体资源。
3.如权利要求1所述的计算机化的方法,其特征在于,所述用户的搜索选择包括输入至少一个字母数字字符,并且其中所述匹配项目是包括所述至少一个字母数字字符的项目。
4.如权利要求1所述的计算机化的方法,其特征在于,所述分组包括,对于每一桶,标识具有共同特征的项目组。
5.如权利要求4所述的计算机化的方法,其特征在于,对于每一桶,所述共同特征涉及所述桶中的项目组所共享的一个或多个初始字母数字字符。
6.如权利要求1所述的计算机化的方法,其特征在于,所述选择每一桶的一个或多个代表性项目包括基于以下的一个或多个来选择一个或多个项目:
所述桶中的项目的字母表排序;
所述桶中的项目的流行度排序;或
基于市场的考虑。
7.如权利要求1所述的计算机化的方法,其特征在于,对于给定桶,选择多个代表性项目,其中所述方法还包括基于一个或多个考虑来强调所述多个代表性项目中的至少两个。
8.如权利要求1所述的计算机化的方法,其特征在于,所述呈现代表性项目包括,对于每一桶,呈现所述桶中的项目的数量的指示。
9.一种用于进行对于一个或多个所需项目的搜索的计算机系统,包括:
用于接收用户的搜索选择的装置;
用于确定匹配所述搜索选择的项目集合以提供匹配项目的装置;
用于将所述匹配项目分组到一个或多个桶中,每一桶包括一个或多个项目的装置;
用于从所述桶的每一个中选择一个或多个代表性项目以提供代表性项目的装置;
用于向所述用户呈现所述代表性项目的装置,其中,所述代表性项目帮助所述用户收敛到一个或多个所需项目上,其中,所述呈现所述代表性项目包括:对于每一桶,呈现索引项目,其中所述索引项目包括字母数字字符、所述索引项目标识所述桶的区别特征、以及所述索引项目标识所述用户能够输入来将对所述一个或多个所需项目的搜索缩小到各个项目的另一搜索选择;以及
用于接收将所述桶的一个作为目标的另一搜索选择,并对于与所述桶的所述一个相关联的项目分组重复所述确定、分组、选择和呈现的装置。
10.一种用于进行对于一个或多个所需项目的搜索的计算机化的方法,包括:
接收用户的搜索选择(902);
确定匹配所述搜索选择的项目集合以提供匹配项目,其中所述用户的搜索选择包括输入至少一个字母数字字符,并且其中所述匹配项目是包括所述至少一个字母数字字符的项目(904);
将所述匹配项目分组到一个或多个桶中,每一桶都包括一个或多个项目,其中所述分组包括,对于每一桶,标识共享共同的字母数字特征的项目组(906);
从所述桶的每一个中选择一个或多个代表性项目以提供代表性项目(908);
向所述用户呈现所述代表性项目(910),其中,所述代表性项目帮助所述用户收敛到一个或多个所需项目上,其中,所述呈现所述代表性项目包括:对于每一桶,呈现索引项目,其中所述索引项目包括字母数字字符、所述索引项目标识所述桶的区别特征、以及所述索引项目标识所述用户能够输入来将对所述一个或多个所需项目的搜索缩小到各个项目的另一搜索选择;以及
接收将所述桶的一个作为目标的另一搜索选择,并对于与所述桶的所述一个相关联的项目分组重复所述确定、分组、选择和呈现。
11.一种用于进行对于一个或多个所需项目的搜索的计算机系统,包括:
用于接收用户的搜索选择的装置;
用于确定匹配所述搜索选择的项目集合以提供匹配项目的装置,其中所述用户的搜索选择包括输入至少一个字母数字字符,并且其中所述匹配项目是包括所述至少一个字母数字字符的项目;
用于将所述匹配项目分组到一个或多个桶中的装置,每一桶都包括一个或多个项目,其中所述分组包括,对于每一桶,标识共享共同的字母数字特征的项目组;
从所述桶的每一个中选择一个或多个代表性项目以提供代表性项目的装置;
用于向所述用户呈现所述代表性项目的装置,其中,所述代表性项目帮助所述用户收敛到一个或多个所需项目上,其中,所述呈现所述代表性项目包括:对于每一桶,呈现索引项目,其中所述索引项目包括字母数字字符、所述索引项目标识所述桶的区别特征、以及所述索引项目标识所述用户能够输入来将对所述一个或多个所需项目的搜索缩小到各个项目的另一搜索选择;以及
用于接收将所述桶的一个作为目标的另一搜索选择,并对于与所述桶的所述一个相关联的项目分组重复所述确定、分组、选择和呈现的装置。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US11/426,209 | 2006-06-23 | ||
US11/426,209 US7548906B2 (en) | 2006-06-23 | 2006-06-23 | Bucket-based searching |
PCT/US2007/011770 WO2008002363A1 (en) | 2006-06-23 | 2007-05-16 | Bucket-based searching |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN101473325A CN101473325A (zh) | 2009-07-01 |
CN101473325B true CN101473325B (zh) | 2012-01-04 |
Family
ID=38845939
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN2007800233029A Active CN101473325B (zh) | 2006-06-23 | 2007-05-16 | 基于桶的搜索 |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US7548906B2 (zh) |
EP (1) | EP2035970B1 (zh) |
JP (1) | JP4620167B2 (zh) |
CN (1) | CN101473325B (zh) |
BR (1) | BRPI0711704A2 (zh) |
MX (1) | MX2008015234A (zh) |
WO (1) | WO2008002363A1 (zh) |
Families Citing this family (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7526486B2 (en) | 2006-05-22 | 2009-04-28 | Initiate Systems, Inc. | Method and system for indexing information about entities with respect to hierarchies |
US8332366B2 (en) | 2006-06-02 | 2012-12-11 | International Business Machines Corporation | System and method for automatic weight generation for probabilistic matching |
US7685093B1 (en) | 2006-09-15 | 2010-03-23 | Initiate Systems, Inc. | Method and system for comparing attributes such as business names |
US7698268B1 (en) | 2006-09-15 | 2010-04-13 | Initiate Systems, Inc. | Method and system for filtering false positives |
US8359339B2 (en) * | 2007-02-05 | 2013-01-22 | International Business Machines Corporation | Graphical user interface for configuration of an algorithm for the matching of data records |
US8515926B2 (en) | 2007-03-22 | 2013-08-20 | International Business Machines Corporation | Processing related data from information sources |
WO2008121824A1 (en) | 2007-03-29 | 2008-10-09 | Initiate Systems, Inc. | Method and system for data exchange among data sources |
US8321393B2 (en) | 2007-03-29 | 2012-11-27 | International Business Machines Corporation | Parsing information in data records and in different languages |
WO2008121700A1 (en) | 2007-03-29 | 2008-10-09 | Initiate Systems, Inc. | Method and system for managing entities |
US8423514B2 (en) | 2007-03-29 | 2013-04-16 | International Business Machines Corporation | Service provisioning |
BRPI0817530B1 (pt) | 2007-09-28 | 2020-02-04 | Initiate Systems Inc | método e sistema para processamento de registros de dados em múltiplos idiomas e mídia de armazenamento legível por computador |
US8713434B2 (en) | 2007-09-28 | 2014-04-29 | International Business Machines Corporation | Indexing, relating and managing information about entities |
WO2009042941A1 (en) * | 2007-09-28 | 2009-04-02 | Initiate Systems, Inc. | Method and system for analysis of a system for matching data records |
US8635236B2 (en) * | 2008-12-22 | 2014-01-21 | Microsoft Corporation | Augmented list for searching large indexes |
CA2730582A1 (en) * | 2010-02-03 | 2011-08-03 | Research In Motion Limited | System and method of enhancing user interface interactions on a mobile device |
US9679316B2 (en) * | 2011-06-06 | 2017-06-13 | Paypal, Inc. | Selecting diverse product titles to display on a website |
US8918381B1 (en) * | 2012-11-07 | 2014-12-23 | Google Inc. | Selection criteria diversification |
US9892167B2 (en) * | 2015-03-31 | 2018-02-13 | Rovi Guides, Inc. | Methods and systems for generating cluster-based search results |
US11514070B2 (en) * | 2018-10-06 | 2022-11-29 | Teradata Us, Inc. | Seamless integration between object-based environments and database environments |
US11238044B2 (en) * | 2019-05-06 | 2022-02-01 | International Business Machines Corporation | Candidate data record prioritization for match processing |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5805911A (en) * | 1995-02-01 | 1998-09-08 | Microsoft Corporation | Word prediction system |
US6363377B1 (en) * | 1998-07-30 | 2002-03-26 | Sarnoff Corporation | Search data processor |
US6564213B1 (en) * | 2000-04-18 | 2003-05-13 | Amazon.Com, Inc. | Search query autocompletion |
Family Cites Families (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3980679B2 (ja) * | 1996-02-16 | 2007-09-26 | 角田 達雄 | 文字・文字列入力処理装置 |
US5845278A (en) | 1997-09-12 | 1998-12-01 | Inioseek Corporation | Method for automatically selecting collections to search in full text searches |
US6006225A (en) | 1998-06-15 | 1999-12-21 | Amazon.Com | Refining search queries by the suggestion of correlated terms from prior searches |
DE60003521T2 (de) * | 1999-01-04 | 2004-05-13 | Zi Technology Corporation Ltd. | Texteingabesystem für ideographische sprachen |
DE19922974A1 (de) * | 1999-05-19 | 2000-11-23 | Star Division Corp | Verfahren und Vorrichtung zur Bearbeitung eines Dokuments |
US7181438B1 (en) * | 1999-07-21 | 2007-02-20 | Alberti Anemometer, Llc | Database access system |
US6970859B1 (en) | 2000-03-23 | 2005-11-29 | Microsoft Corporation | Searching and sorting media clips having associated style and attributes |
US20010049674A1 (en) | 2000-03-30 | 2001-12-06 | Iqbal Talib | Methods and systems for enabling efficient employment recruiting |
US20010051911A1 (en) | 2000-05-09 | 2001-12-13 | Marks Michael B. | Bidding method for internet/wireless advertising and priority ranking in search results |
US6968332B1 (en) | 2000-05-25 | 2005-11-22 | Microsoft Corporation | Facility for highlighting documents accessed through search or browsing |
US20020078019A1 (en) | 2000-10-02 | 2002-06-20 | Lawton Scott S. | Method and system for organizing search results into a single page showing two levels of detail |
US20020103876A1 (en) | 2001-01-29 | 2002-08-01 | Masayuki Chatani | System and computer-based method for providing transformed information in response to a client search request |
US20030135477A1 (en) | 2002-01-17 | 2003-07-17 | Elsey Nicholas J. | Technique for effectively collecting and analyzing data in providing information assistance services |
US20030217291A1 (en) | 2002-03-18 | 2003-11-20 | Merck & Company, Inc. | Method and system for real-time secure transfer of personal information between websites |
WO2005029358A1 (en) | 2003-09-17 | 2005-03-31 | University Of Hertfordshire | Search method and system |
US20050125397A1 (en) | 2003-12-04 | 2005-06-09 | William Gross | Transparent search engine |
US20050209992A1 (en) * | 2004-01-12 | 2005-09-22 | Dan Kikinis | Method and system for search engine enhancement |
KR20050106613A (ko) * | 2004-05-06 | 2005-11-11 | 부산대학교 산학협력단 | 단어자동완성시스템 |
JP2005346495A (ja) | 2004-06-03 | 2005-12-15 | Oki Electric Ind Co Ltd | 情報処理システム、情報処理方法、および情報処理プログラム |
US7895218B2 (en) * | 2004-11-09 | 2011-02-22 | Veveo, Inc. | Method and system for performing searches for television content using reduced text input |
-
2006
- 2006-06-23 US US11/426,209 patent/US7548906B2/en active Active
-
2007
- 2007-05-16 BR BRPI0711704-3A patent/BRPI0711704A2/pt not_active IP Right Cessation
- 2007-05-16 EP EP07794945.1A patent/EP2035970B1/en active Active
- 2007-05-16 MX MX2008015234A patent/MX2008015234A/es unknown
- 2007-05-16 CN CN2007800233029A patent/CN101473325B/zh active Active
- 2007-05-16 WO PCT/US2007/011770 patent/WO2008002363A1/en active Application Filing
- 2007-05-16 JP JP2009518117A patent/JP4620167B2/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5805911A (en) * | 1995-02-01 | 1998-09-08 | Microsoft Corporation | Word prediction system |
US6363377B1 (en) * | 1998-07-30 | 2002-03-26 | Sarnoff Corporation | Search data processor |
US6564213B1 (en) * | 2000-04-18 | 2003-05-13 | Amazon.Com, Inc. | Search query autocompletion |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP2035970A1 (en) | 2009-03-18 |
BRPI0711704A2 (pt) | 2011-11-29 |
JP4620167B2 (ja) | 2011-01-26 |
EP2035970A4 (en) | 2009-12-23 |
MX2008015234A (es) | 2008-12-12 |
CN101473325A (zh) | 2009-07-01 |
EP2035970B1 (en) | 2019-03-27 |
US20070299842A1 (en) | 2007-12-27 |
US7548906B2 (en) | 2009-06-16 |
JP2009541895A (ja) | 2009-11-26 |
WO2008002363A1 (en) | 2008-01-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN101473325B (zh) | 基于桶的搜索 | |
CN102368252B (zh) | 将搜索查询应用到内容集 | |
CN102473186B (zh) | 标记多个数字图像的系统和方法 | |
CN102262641B (zh) | 网络查询中的在线手写识别系统和方法 | |
CN105210061B (zh) | 加标签的搜索结果维护 | |
US20160012331A1 (en) | Scoring concept terms using a deep network | |
CN101395606A (zh) | 关系标签的创建和利用 | |
CN101458703A (zh) | 用于控制相对重要性的标签表示或标签组表示大小调整 | |
CN104572846A (zh) | 一种热词推荐方法、装置和系统 | |
CN102414665A (zh) | 具有基于团体的分级的分层标签 | |
CN103620605A (zh) | 将搜索历史组织成合集 | |
CN105245924B (zh) | 视频信息的推送和显示方法及应用该方法的视频播放器 | |
JP2011081478A (ja) | 業務フロー検索システム、業務フロー検索方法、および業務フロー検索プログラム | |
US20160078012A1 (en) | Systems and methods for formless information technology and social support mechanics | |
KR101964632B1 (ko) | 구인 구직 서비스에서의 이력서 양식 제공 방법 | |
CN108140055A (zh) | 触发应用信息 | |
CN105706081A (zh) | 结构化信息链接注释 | |
CN105718147A (zh) | 输入法面板启用方法和装置以及输入方法和输入法系统 | |
EP3844643A1 (en) | Identification and issuance of repeatable queries | |
US7822619B2 (en) | Method and apparatus for providing context-sensitive community links | |
CN105389333B (zh) | 一种检索系统构建方法及服务器架构 | |
CN115168637A (zh) | 一种图片添加标签方法、系统及存储介质 | |
CN104135529B (zh) | 基于全时空标签网的信息发现、分享系统 | |
JP2007183819A (ja) | 文書ファイル検索システム | |
CN101661679A (zh) | 提供语言学习情境的分享伺服器及其方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
ASS | Succession or assignment of patent right |
Owner name: MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING LLC Free format text: FORMER OWNER: MICROSOFT CORP. Effective date: 20150507 |
|
C41 | Transfer of patent application or patent right or utility model | ||
TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20150507 Address after: Washington State Patentee after: Micro soft technique license Co., Ltd Address before: Washington State Patentee before: Microsoft Corp. |