CN102317936B - 识别评论以连同文档一起示出 - Google Patents

Abstract

一种系统可以识别包括多个链接的评论，链接中的每一个指向对应的文档；识别与链接中的每一个相关联的一个或多个因素，所述一个或多个因素包括以下中的至少一个：与链接相关联的点进率、关于链接的明确用户反馈、与链接相关联的地址的长度、与对应于链接的文档相关联的受欢迎度测量、或与评论相关联的主题和与对应于链接的文档相关联的主题的比较；基于所述一个或多个因素将分值分配给链接；基于所分配的分值来选择链接中的一个；以及向客户端设备提供关于评论的信息以连同对与所选择的链接相对应的文档的展现一起展现。

Description

识别评论以连同文档一起示出

背景技术

现今，在万维网(“web”)上找寻信息的许多技术对用户而言是可用的。例如，用户经常使用web浏览器和/或搜索引擎来找寻感兴趣的信息。

博客提供了在web上可用的信息形式。博客是具有条目(被称为帖子)的网站，所述条目包含文本或者诸如图形或视频的其它资料。博客帖子可以提供针对特定主题的评论或新闻，以及可以包括指向与博客帖子的内容有关或无关的网页的链接。

一个公司提供了试图向用户示出与用户当前正查看的网页有关的博客帖子的浏览器插件。遗憾的是，博客帖子有时与网页无关。因此，用户可能不认为这些博客帖子有用。

发明内容

根据一个实施方式，一种由一个或多个设备执行的方法可以包括：识别包括多个链接的评论，链接中的每一个指向对应的文档；识别与链接相关联的点进率(click through rate)；基于所识别的点进率选择链接中的一个；存储将评论与对应于该一个链接的文档相关联的信息；以及向客户端设备提供关于评论的信息以连同对与该一个链接相对应的文档的展现一起展现。

根据另一个实施方式，可以提供一个或多个设备。所述一个或多个设备可以包括用于识别包括多个链接的评论的装置，链接中的每一个指向对应的文档；用于识别与链接中的每一个相关联的一个或多个因素的装置，所述一个或多个因素包括以下中的至少一个：与链接中的每一个相关联的点进率、关于链接中的每一个的明确用户反馈、与链接中的每一个相关联的地址的长度、与对应于链接中的每一个的文档相关联的受欢迎度测量、或与评论相关联的主题和与对应于链接中的每一个的文档相关联的主题的比较；用于基于所述一个或多个因素将分值分配给链接中的每一个的装置；用于基于所分配的分值来选择链接中的一个的装置；以及用于向客户端设备提供关于评论的信息以连同对与链接中的一个相对应的文档的展现一起展现的装置。

根据又另一个实施方式，一种计算机可读介质可以包含可由一个或多个设备执行的指令。计算机可读介质可以包括用于识别包括多个链接的评论的一个或多个指令，链接中的每一个指向对应的文档；用于识别与链接中的每一个相关联的一个或多个因素的一个或多个指令，其中所述一个或多个因素包括以下中的至少一个：与链接中的每一个相关联的点进率、关于链接中的每一个的明确用户反馈、与链接中的每一个相关联的地址的长度、与对应于链接中的每一个的文档相关联的受欢迎度测量、或与评论相关联的主题和与对应于链接中的每一个的文档相关联的主题的比较；用于基于所述一个或多个因素来选择链接中的一个的一个或多个指令；以及用于存储将评论与对应于链接中的一个的文档相关联的信息的一个或多个指令。

根据进一步实施方式，一种由一个或多个设备执行的方法可以包括存储将多个评论与特定文档相关联的信息；识别与评论中的一个相关联的一个或多个因素，所述一个因素包括以下中的至少一个：与一个评论相关联的基于链接的分值、与一个评论相关联的明确用户反馈、在一个评论内使用的语言、与一个评论源自的文档相关联的排名分值、与对应于一个评论的作者相关联的排名分值、与一个评论相关联的隐式用户反馈、或关于一个评论的年龄的信息；基于所述一个或多个因素将分值分配给一个评论；基于所分配的分值来选择一个评论；以及提供关于一个评论的信息以在显示上连同对特定文档的展现一起展现。

附图说明

合并入并且构成本说明书的一部分的附图图示了在此描述的一个或多个实施例，并且与描述一起说明了这些实施例。在附图中：

图1是图示了在此描述的示例性概念的图；

图2是在其中可以实现在此描述的系统和方法的示例性环境的图；

图3是图2的客户端或服务器的示例性组件的图；

图4是用于将评论与文档相关联的示例性过程的流程图；

图5是具有指向多个文档的链接的评论的示例的图；

图6是用于选择评论集以与文档一起展现的示例性过程的流程图；

图7是与文档相关联的多个评论的示例的图；

图8是用于连同文档一起展现评论的示例性过程的流程图；

图9是对文档和评论的展现的示例的图；以及

图10是可以在评论窗口内展现的示例性信息的图。

具体实施方式

以下的详细描述参考附图。在不同附图中相同的参考数字可以识别相同或相似的元素。

综述

对于一些文档，用户可能想要看见对这些文档的内容作出评论的其它文档。这些“其它”文档可以采用各种形式，并且在此被称为“评论”。评论可以包括提供对另一个文档的内容的意见或就另一个文档的内容发表评注的任何文档(或文档的一部分)。评论的一个示例可以包括博客帖子。评论的另一个示例可以包括对项(例如，产品、服务、公司、网站、个人、地理位置或可以就其发表评注的其它东西)发表评注的网页或新闻文章。

如在此所使用的术语“文档”应被宽泛地解释为包括任何机器可读和机器可存储的成果产品。文档例如可以包括电子邮件、网站、文件、文件的组合、具有指向其它文件的嵌入式链接的一个或多个文件、新闻组发帖、新闻文章、博客、企业收录、印刷文本的电子版本、web广告等。在因特网的环境下，评论文档是网页。文档通常包括文本信息，并且可以包括嵌入式信息(诸如元信息、图像、超链接等)和/或嵌入式指令(诸如Javascript等)。如在此所使用的术语“链接”应被宽泛的解释为包括至/自一个文档自/至另一个文档或同一文档的另一部分的任何引用。

图1是图示了在此描述的示例性概念的图。如图1中所示，假设用户请求访问关于题为“Aircraft Galaga”的电视节目的文档。为了获取对Aircraft Galaga文档的访问，用户可以将地址(例如，统一资源定位符(URL))输入到用户的web浏览器的地址栏中，或用户可以使用搜索引擎来执行搜索并且选择对应于Aircraft Galaga文档的搜索结果。Web浏览器可以获取对应于Aircraft Galaga文档的评论，并且在web浏览器窗口内显示该评论。如图1中所示，可以将评论作为弹出窗口展现。替选地，可以在诸如常规框架或内嵌式框架(iframe)的独立框架内展现评论。

一个简单的方法可以是：假设链接到另一个文档的任何文档是就该文档发表评注的评论。该方法太简单而没有用，因为许多文档由与文档的主题无关的评论所链接。在此描述的实施方式可以提供用于识别评论与之有关的文档的技术。在此描述的一个技术可以使用关于评论中的链接的点进率的信息来识别评论与之有关的文档。该技术可以基于用户将选择评论中的指向与评论的主题有关的文档的链接的假设来操作。在此描述的另一个技术可以使用不同的因素或因素的组合来识别评论与之有关的文档。

示例性环境

图2是在其中可以实现在此描述的系统和方法的示例性环境200的图。环境200可以包括经由网络250连接到多个服务器220-240的多个客户端210。为简便起见，两个客户端210和三个服务器220-240被图示为连接到网络250。实际上，可以有更多或更少的客户端和服务器。并且，在一些情况下，客户端可以执行服务器的功能，以及服务器可以执行客户端的功能。

客户端210可以包括客户端实体。实体可以被定义为设备，诸如个人计算机、无线电话、个人数字助理(PDA)、膝上型计算机或另一种类型的计算或通信设备、运行于这些设备中的一个上的线程或过程、和/或由这些设备中的一个执行的对象。在一个实施方式中，客户端210可以包括允许文档被搜索和/或访问的浏览器。客户端210还可以包括可以协同(或合并入)浏览器操作来获取并且显示评论的软件，诸如插件、小程序、动态链接库(DLL)或另一个可执行的对象或过程。客户端210可以从服务器220或诸如第三方服务器、盘、带、网络、CD-ROM等的第三方获取软件。替选地，可以将软件预安装在客户端210上。为了后面的描述，软件将被描述为合并入浏览器中。

服务器220-240可以包括以在此描述的方式收集、处理、搜索和/或维护文档的服务器实体。在一个实施方式中，服务器220可以收集、处理和/或维护与特定文档相关联的评论。服务器230和240可以存储或维护评论和/或文档。

虽然服务器220-240被示出为独立实体，但是可以可能的是，服务器220-240中的一个或多个执行服务器220-240中的另外一个或多个的功能中的一个或多个。例如，可以可能的是，服务器220-240中的两个或更多个被实现为单个服务器。还可以可能的是，服务器220-240中的单个服务器被实现为两个或更多个独立(以及可能分布式)设备。

网络250可以包括任何类型的网络，诸如局域网(LAN)、广域网(WAN)、电话网络(例如，公共交换电话网络(PSTN)或蜂窝网络)、内联网、因特网或网络的组合。客户端210和服务器220-240可以经由有线和/或无线连接连接到网络250。

示例性客户端/服务器体系结构

图3是可以对应于客户端210和/或服务器220-240中的一个或多个的客户端或服务器实体(此后被称为“客户端/服务器实体”)的示例性组件的图。客户端/服务器实体可以包括总线310、处理器320、主存储器330、只读存储器(ROM)340、存储设备350、输入设备360、输出设备370以及通信接口380。在另一个实施方式中，与图3中所图示的相比，客户端/服务器实体可以包括额外、更少、不同或不同布置的组件。

总线310可以包括允许在客户端/服务器实体的组件之间的通信的路径。处理器320可以包括可以解释并且执行指令的处理器、微处理器或处理逻辑(例如，专用集成电路(ASIC)或现场可编程门阵列(FPGA))。主存储器330可以包括可以存储信息和指令以供处理器320执行的随机存取存储器(RAM)或另一种类型的动态存储设备。ROM 340可以包括可以存储静态信息和指令以供处理器320使用的ROM设备或另一种类型的静态存储设备。存储设备350可以包括磁和/或光记录介质和其对应的驱动、或诸如闪存的可移动形式的存储器。

输入设备360可以包括允许操作者向客户端/服务器实体输入信息的机制，诸如键盘、鼠标、按钮、笔、触摸屏、语音识别和/或生物机制等。输出设备370可以包括向操作者输出信息的机制，包括显示、发光二极管(LED)、扬声器等。通信接口380可以包括使客户端/服务器实体能够与其它设备和/或系统通信的任何类收发器的机制。例如，通信接口380可以包括用于经由诸如网络250的网络与另一个设备或系统通信的机制。

如将在下面详细描述的，客户端/服务器实体可以执行某些文档处理相关操作。客户端/服务器实体可以响应于处理器320执行包含在诸如存储器330的计算机可读介质中的软件指令来执行这些操作。计算机可读介质可以被定义为一个或多个存储器设备。

软件指令可以从诸如存储设备350的另一个计算机可读介质或经由通信接口380从另一个设备读入存储器330中。包含在存储器330中的软件指令可以促使处理器320执行稍后描述的过程。替选地，替代或结合软件指令，可以使用硬连线电路来实现在此描述的过程。因此，在此描述的实施方式不限于硬件电路和软件的任何特定组合。

将评论与文档相关联

图4是用于将评论与文档相关联的示例性过程的流程图。在一个实施方式中，图4的过程可以由服务器220、客户端210或服务器220和客户端210的组合内的一个或多个组件来执行。在另一个实施方式中，该过程可以由独立于或包括服务器220和/或客户端210的另一个设备或设备组内的一个或多个组件来执行。

图4的过程可以从识别包括多个链接的评论(块410)开始。有许多可以识别评论的方法。例如，服务器220可以将包含链接的文档(或文档的一部分)组识别为评论组。在一个实施方式中，服务器220可以识别典型地包含关于其它文档的评注的博客或网页(或网站)。在这种情况下，服务器220可以从已知典型地包含评注的文档组操作。例如，操作者可以对包含这些文档的网站列表进行编译。替选地，服务器220可以使用下述技术：通过例如查找对包含评注的文档而言是常见的信号来自动识别包含评注的文档。替选地，服务器220可以将包括链接的任何文档识别为评论。在任何情况下，服务器220可以将特定文档(或文档的部分)识别为评论。在一个实施方式中，服务器220可以对文档进行解析以识别文档包含的评论(例如，每一个段落可以对应于分立的评论)。服务器220可以对评论进行分析以识别评论包括的链接。可以从图4的其余过程丢弃不包括链接或仅包含单个链接的那些评论。

可以选择评论内的链接中的一个(块420)。在此块的目标是，选择与评论包含关于其的评注的文档相关联的链接。如在上面说明的，评论可以包括多个链接。评论可以不包括关于与评论包含的链接中的每一个相关联的文档的每一个的评注。因此，服务器220可以选择与评论可以包括关于其的评注的文档相对应的链接中的一个。在一个实施方式中，服务器220可以使用一个或多个因素来选择链接中的一个。

例如，与链接中的每一个相关联的点进率可以用作选择包括在评论中的链接中的一个的因素。链接的点进率可以被定义为链接接收到的选择(例如，点击)数除以链接接收到的闪现(impression)数，或更简单地，可以被定义为链接所获取的选择数。服务器220可以从可以匿名跟踪用户的活动或具有用户的明确许可跟踪用户活动的若干不同源获取关于点进率的信息。例如，服务器220可以从可以聚合web馈给的聚合器(例如，谷歌阅读器)、从可以跟踪用户的浏览器活动的浏览器附加工具栏(例如，谷歌工具栏)、从可以生成关于到网站的访问者的统计的流量监视器(例如，谷歌分析)、或从另一个源获取点进率。在一个实施方式中，服务器220可以使用关于点进率的信息来选择链接中的一个。当用户选择评论中的链接时，该用户可能选择指向是评论的主题的文档的链接。通过使用链接的点进率来选择链接中的一个，服务器220可以选择引到具有与评论的内容最佳匹配的内容的文档的链接。

替选地或额外地，明确用户反馈可以用作选择包括在评论中的链接中的一个的因素。当连同对特定文档的展现一起向用户展现评论时，可以给予用户提供对该评论的明确反馈的机会。例如，用户可以通过选择适当的投票按钮来指示评论(关于特定文档)对用户而言是有意义(例如，赞成票)还是没有意义的(例如，反对票)。这种类型的反馈可以用于选择评论的链接中的一个。如果用户经由适当的投票指示评论关于评论与之一起展现的特定文档是有意义的(或没有意义的)，这可以提供评论包含与特定文档的内容相关(或无关)的内容的证据。通过使用明确用户反馈来选择链接中的一个，服务器220可以选择引到具有与评论的内容最佳匹配的内容的文档的链接。

替选地或额外地，与链接中的每一个相关联的地址(例如，URL)长度可以用作选择包括在评论中的链接中的一个的因素。作者通常将指向公司或网站的主页的链接包括在评论内。在包含指向主页的链接的评论内的评注通常不是针对该主页。主页典型地包括“短”地址(例如，包括不比一个域名多很多的地址)。具有较长地址的文档比具有较短地址的文档可以更有用，并且比具有较短地址的文档更可能为与评论的主题相同的主题。在一个实施方式中，与链接相关联的地址的长度可以影响该链接是否被选择。通过使用关于链接的地址的长度的信息来选择链接中的一个，服务器220可以选择引到具有与评论的内容最佳匹配的内容的文档的链接。

替选地或额外地，关于链接所指向的文档的统计(例如，文档的受欢迎度测量，诸如文档的基于链接的分值)可以用作选择包括在评论中的链接中的一个的因素。一些受欢迎的文档(例如，www.Google.com)被许多评论链接。这减少了特定评论实际包含关于这些受欢迎的文档的评注的可能性。受欢迎的文档可以被识别为具有高于受欢迎度阈值的受欢迎度测量(例如，基于链接的分值)的文档。因此，在一个实施方式中，与链接相关联的文档的受欢迎度测量可以影响该链接是否被选择。不受欢迎的文档比受欢迎的文档可以是更有用的，并且比受欢迎的文档更可能为与评论的主题相同的主题。通过使用关于链接所指向的文档的受欢迎度测量的信息来选择链接中的一个，服务器220可以选择引到具有与评论的内容最佳匹配的内容的文档的链接。

替选地或额外地，可以包括评论中的链接所指向的文档的主题与评论的主题的比较的主题信息可以用作选择包括在评论中的链接中的一个的因素。可以使用下述技术来得到主题信息：对文档中的词进行分析以确定与文档相关联的主题、对评论中的词进行分析以确定与评论相关联的主题、以及对主题进行比较以确定是否存在匹配。替选地，可以使用另一种技术来得到主题信息。因此，在一个实施方式中，主题信息可以影响链接是否被选择。通过使用关于链接所指向的文档的主题与评论的主题的比较的信息来选择链接中的一个，服务器220可以选择引到具有与评论的内容最佳匹配的内容的文档的链接。

因此，包括在评论中的链接可以作为一个或多个因素的函数来选择。这些一个或多个因素可以包括在上面识别的因素中的任何因素，无论单独还是结合一个或多个其它因素被采用。该函数可以被表示为：F(f1，f2，...，fN)(其中N≥1)。考虑在上面识别的因素中的多个因素的函数的示例可以被表示为：F(点进率、用户反馈、地址长度、文档受欢迎度、主题信息)。考虑在上面识别的因素中的单独一个的函数的示例可以被表示为：F(点进率)。在任何情况下，函数可以用于生成链接的分值。可以基于链接的分值来选择链接(例如，可以为评论选择具有最高分值的链接)。

阈值可以用于帮助进行链接选择。例如，如果最高分值超过阈值，则服务器220可以选择具有最高分值的链接。如果最高分值没有超过阈值，则服务器220可以不选择评论中的链接。

替选地或额外地，可以以不同方式使用阈值，诸如用于指示究竟是否处理评论。例如，只有链接的至少子集(或所有链接)的分值超过阈值，服务器220可以才处理评论(例如，选择链接)。

可以可能的是，评论中的多个链接具有相似的分值(例如，在彼此的某一数量或百分比内的分值)。因此，可以是有益的是，当最高评分链接的分值足够不同于下一最高评分链接的分值时，选择最高评分链接。在一个实施方式中，可以确定的是，在最高评分链接的分值和下一最高评分链接的分值之间是否存在至少特定差距。例如，如果在最高分值和下一最高分值之间存在至少特定差距，则服务器220可以选择具有最高分值的链接。如果在最高分值和下一最高分值之间不存在至少特定差距，则服务器220可以不选择评论的链接。

可以将评论与所选择的链接所指向的文档相关联(块430)。例如，服务器220可以将评论或关于评论的信息(例如，评论的地址)与文档相关联地存储在存储器中。在一个简单的实施方式中，可以在存储器中创建(或更新)识别文档和评论两者的条目。

虽然描述了服务器220可以选择评论中的链接中的一个，但是不必如此。在另一个实施方式中，服务器220可以选择链接中的多于一个，以及可以将(包含这些链接的)评论与所选择的链接中的对应的一个所指向的文档中的每一个相关联。这在评论中的链接中的两个或多个获取较高分值，并且可能这些分值足够不同于下一最高评分链接的分值(如上所述)的情况下可以是有益的。

可以为许多评论重复图4的过程，以及可以为先前处理过的评论周期性地重复图4的过程以更新分值以及可能地对链接的选择。作为图4的过程的结果，可以创建在评论和文档之间的许多关联。可以将这些关联作为条目存储在存储器中。例如，对于任何一个特定文档，条目可以识别已与该特定文档相关联的一个或多个评论。与文档相关联的评论可以包括连同文档一起人工输入的评论。例如，可以连同文档一起向用户展现允许用户提供关于该文档的评论的图形用户界面。这些人工输入的评论可以经受图4的过程。

图5是具有指向多个文档的链接的评论的示例的图。如图5中所示，评论(被标记为评论123)可以包括多个链接(被标记为链接1、链接2以及链接3)。假设链接1指向文档A，链接2指向文档B以及链接3指向文档C。可以为链接中的每一个生成分值。如图5中所示，链接1的分值是0.3，链接2的分值是0.8，以及链接3的分值是0.2。因此，在所述链接中，链接2的分值是最高分值。因此，可以为评论123选择链接2。如图5中所示，可以将评论123与文档B相关联，并且可以将该关联存储在存储器中。存储在存储器中的信息可以包括识别文档B和/或评论123的信息(例如，标识符，诸如文档B和/或评论123所处的地址)、或可以包括文档B和/或评论123的内容的部分或全部。

选择评论以与文档一起展现

图6是用于选择评论集以与文档一起展现的示例性过程的流程图。在一个实施方式中，图6的过程可以由服务器220、客户端210或服务器220和客户端210的组合内的一个或多个组件来执行。在另一个实施方式中，该过程可以由独立于或包括服务器220和/或客户端210的另一个设备或设备组内的一个或多个组件来执行。

图6的过程可以以识别与特定文档相关联的评论(块610)开始。如上所述，图4的过程可以导致对在评论和文档之间的许多关联的创建。可以将这些关联作为条目存储在存储器中。在一个实施方式中，服务器220可以识别存储器中的特定文档，并且识别与该特定文档相关联的评论。

可以选择待连同特定文档一起展现的评论集(块620)。评论集可以包括一个或多个评论。在此块的目标是，选择最佳评论以连同特定文档一起展现。在一个实施方式中，服务器220可以为评论中的每一个生成分值，并且基于所生成的分值来选择评论中的一个或多个。为评论生成的分值可以基于一个或多个因素。

在一个实施方式中，与评论相关联的基于链接的分值可以用作为评论生成分值的因素。评论的基于链接的分值可以基于指向(或指自)评论的链接数。评论可以具有其自身的基于链接的分值(例如，存在用于为评论生成基于链接的分值的技术)。替选地，可以将评论的基于链接的分值设置为等于评论所位于的文档的基于链接的分值。例如，文档可以包括多个评论，以及各评论的基于链接的分值可以被设置为等于评论所位于的文档的基于链接的分值。评论的基于链接的分值可以是评论的质量的证据。因此，通过使用评论的基于链接的分值来对评论进行评分，服务器220可以确保连同特定文档一起展现较高质量的评论。

替选地或额外地，明确用户反馈可以用作为评论生成分值的因素。当连同文档一起向用户展现评论时，可以给予用户为该评论提供明确反馈的机会。例如，用户可以指示评论(关于特定文档)对用户而言是有意义(例如，赞成票)还是没有意义的(例如，反对票)。这种类型的明确用户反馈可以用于为评论生成分值。例如，可以对赞成票数和反对票数计数，并且在为评论生成分值时将其用作因素。如果用户经由适当的投票指示评论关于评论与之一起展现的特定文档是有意义的(或没有意义的)，这可以提供评论包含与特定文档的内容相关(或无关)的内容的证据。通过使用明确用户反馈来为评论生成分值，服务器220可以确保连同特定文档一起展现具有与特定文档的内容最佳匹配的内容的评论。

替选地或额外地，在评论中所使用的语言可以用作为评论生成分值的因素。可以使用不同的语言信号，诸如评论文本是否是用英语(或用户的语言)、是否使用恰当的语法、是否使用正式词(相对于俚语)、是否使用恰当的大写(相对于所有大写字母)等。这些信号中的一个或多个可以用于为评论生成分值。例如，未用英语的评论、使用不当语法的评论、使用俚语的评论和/或使用不当大写的评论对于用户而言可能是没有意义的。通过对评论中所使用的语言进行分析，并且使用该分析的结果来对评论进行评分，服务器220可以通过连同特定文档一起展现有意义的评论来改善用户的体验。

替选地或额外地，评论源自的文档和/或评论的作者可以用作为评论生成分值的因素。可以存在用于对包含评论的文档和/或评论的作者进行排名的系统。对包含评论的文档和/或评论的作者进行排名可以用于为评论生成分值。可以已知一些文档和/或作者产生高质量评论。可以相应地对这些文档和/或作者进行排名。通过使用对包含评论的文档和/或评论的作者的排名来对评论进行评分，服务器220可以连同特定文档一起提供较高质量评论。

替选地或额外地，隐式用户反馈可以用作为评论生成分值的因素。例如，某些信号可以反映用户的对评论的兴趣或无兴趣。这些信号可以包括关于用户保持评论打开的时间量的信息、用户是否请求了整个评论或请求了访问包含评论的文档、关于用户访问评论或包含评论的文档所花费的时间量的信息等。这些信号中的一个或多个可以用于为评论生成分值。如果用户经由其行为指示评论关于评论与之一起展现的特定文档对他们是有意义的(或没有意义的)，这可以提供评论包含与特定文档的内容相关(或无关)的内容的证据。通过使用隐式用户反馈来为评论生成分值，服务器220可以确保连同特定文档一起展现具有与特定文档的内容最佳匹配的内容的评论。

替选地或额外地，年龄信息可以用作为评论生成分值的因素。例如，年龄信息可以包括关于评论的年龄(例如，关于当前日和/或时间)的信息。年龄信息可以用于识别评论可以被认为是陈旧还是新近的。陈旧评论可以被定义为比特定时间量阈值更久(例如，比一个月更久)的评论。年龄信息可以用于为评论生成分值。在一个实施方式中，可以给予更新近的评论比较不新近的评论更高的分值。陈旧评论可能不向用户提供有用信息。因此，通过使用关于评论的年龄的信息来对评论进行评分，服务器220可以通过连同特定文档一起展现有意义的评论来改善用户的体验。

如在上面说明的，服务器220可以基于在上面识别的因素中的一个或多个来为评论生成分值。在另一个实施方式中，另外其它因素可以单独或结合在上面识别的因素中的一个或多个来使用。

服务器220可以选择最高评分评论中的一个或多个。替选地，服务器220可以选择具有高于某一阈值的分值的所有评论。替选地，服务器220可以使用某个其它方案来选择评论中的一个或多个以包括在评论集中。

可以将评论集与特定文档相关联(块630)。例如，可以基于所选择的评论来创建或更新在文档和分值之间的关联。如在上面关于图4所说明的，可以将评论与文档相关联。可以基于所选择的评论来减少这些关联。替选地，可以基于所选择的评论来(例如，在不同的存储器或同一存储器的不同部分中)进行新的关联。在一个简单的实施方式中，可以在存储器中创建(或更新)识别文档和评论集两者的条目。

可以为许多文档重复图6的过程，以及可以为先前处理过的文档周期性地重复图6的过程以更新分值以及可能地对评论的选择。作为图6的过程的结果，可以创建或更新在评论和文档之间的许多关联。可以将这些关联作为条目存储在存储器中。例如，对于任何一个特定文档，条目可以识别已与该特定文档相关联的评论集。

图7是与文档相关联的多个评论的示例的图。如图7中所示，文档(被标记为文档B)可以包括已与文档B相关联的多个评论(被标记为评论123、234、345、321、432和543)。可以为评论中的每一个生成分值。假设评论123具有分值0.86，评论234具有分值0.62，评论345具有分值0.42，评论321具有分值0.54，评论432具有分值0.44以及评论543具有分值0.14。可以将这些评论集与文档B相关联。例如，假设具有高于阈值0.5的分值的所有评论被选择。在这种情况下，评论123、234和321具有高于阈值0.5的分值。如图7中所示，可以将评论123、234和321与文档B相关联，并且可以将该关联存储在存储器中。存储在存储器中的信息可以包括识别文档B、评论123、评论234和/或评论321的信息(例如，标识符，诸如文档B、评论123、评论234和/或评论321所处的地址)、或可以包括文档B、评论123、评论234和/或评论321的内容的部分或全部。

连同文档一起展现评论

图8是用于连同文档一起展现评论的示例性过程的流程图。在一个实施方式中，图8的过程可以由客户端210、服务器220或客户端210和服务器220的组合内的一个或多个组件来执行。在另一个实施方式中，该过程可以由独立于或包括客户端210和/或服务器220的另一个设备或设备组内的一个或多个组件来执行。

图8的过程可以以接收对访问文档的请求(块810)开始。例如，用户可以启用与浏览器相关联的应用，并且使用该浏览器来请求访问文档。在一个实施方式中，用户可以通过将地址(例如，URL)输入到浏览器窗口的地址栏中，并且指示浏览器获取文档来请求访问文档。在另一个实施方式中，用户可以通过(例如经由与搜索引擎相关联的网站或工具栏)将一个或多个搜索词语输入到搜索引擎的搜索栏中、展现有与基于一个或多个搜索词语执行的搜索相对应的搜索结果、以及选择搜索结果中的一个，来请求访问文档。在又另一个实施方式中，用户可以以另一种方式请求访问文档。

可以传送对与文档相对应的评论的请求(块820)。例如，响应于对文档的请求，客户端210(例如，浏览器)可以生成对与文档有关的评论的请求，并且将该请求传送给诸如服务器220的服务器。在一个实施方式中，请求可以包括对应于文档的标识符，诸如URL，以及可以包括指示对应于文档的评论是期望的信息。

服务器220可以从客户端210接收请求，并且识别与文档相关联的评论。例如，服务器220可以访问存储在文档和已为文档选择的评论集之间的关联的存储器。服务器220可以访问存储器中的条目，并且从条目读取与文档相关联的评论。服务器220可以将响应发送回客户端210。响应可以包括与评论相关联的数据，诸如评论的内容的部分或全部、或指向可以获取评论的内容的部分或全部的地方的指针。

可以接收评论(块830)。例如，客户端210可以从服务器220接收响应。客户端210可以基于所接收到的响应来获取或处理(例如，修改或格式化)评论以向用户展现。在一个实施方式中，客户端210可以生成评论窗口，并且将关于一个或多个评论的信息插入该窗口中。在另一个实施方式中，客户端210可以创建框架(例如，常规框架或iframe)，并且将关于一个或多个评论的信息插入该框架中。在又另一个实施方式中，客户端210可以使用用于展现关于一个或多个评论的信息的另一个机制。

可以展现文档和评论(块840)。例如，客户端210可以经由浏览器窗口向用户展现文档。客户端210还可以连同文档一起，诸如在覆盖在文档上的窗口中、或在覆盖在文档上或独立于文档的框架中，展现关于一个或多个评论的信息。在一个实施方式中，客户端210可以同时展现关于多个评论的信息。替选地，客户端210可以一次展现关于评论中的一个的信息。在这种情况下，客户端210可以按照基于评论的分值的顺序展现评论(例如，较高评分评论在较低评分评论之前被展现)。

图9是对文档和评论的展现的示例的图。如图9中所示，文档(被标记为文档B)可以在浏览器窗口910内展现。如在图9中进一步示出的，可以展现覆盖在文档B上的评论窗口920。

图10是可以在评论窗口920内展现的示例性信息的图。如图10中所示，评论窗口920可以包括标注1005、前一个按钮1010、下一个按钮1015、最小化按钮1020、关闭按钮1025、作者信息1030、日期信息1035、评论内容1040、添加评论链接1045、转到评论链接1050、赞成票按钮1055以及反对票按钮1060。在另一个实施方式中，评论窗口920可以包括比图10中所示的更少、另外、不同或不同布置的信息。

标注1005可以包括识别评论集中的哪个评论在评论窗口920内展现的信息。在一个示例性实施方式中，标注1005可以将评论识别为Y个中的X，其中X可以识别评论集中的评论，以及Y可以识别评论集中的评论数。前一个按钮1010可以允许用户接收关于评论集中的前一个评论的信息。下一个按钮1015可以允许用户接收关于评论集中的下一个评论的信息。最小化按钮1020可以允许用户最小化评论窗口920(例如，将评论窗口920减小至任务栏中的图标或诸如此类)。关闭按钮1025可以允许用户关闭评论窗口920。

作者信息1030可以包括识别评论的作者的信息。日期信息1035可以包括识别与评论相关联的日期信息的信息，诸如创建(或更新)评论的日期、或(自当前日期和/或时间)多久前创建了评论。评论内容1040可以包括评论的内容的全部或部分。评论内容1040可以包括各种类型的数据，诸如文本、图像和/或视频。

添加评论链接1045可以允许用户添加他/她自己的关于文档(例如，文档B)的评论。如果用户选择添加评论链接1045，则客户端210可以向用户展现用户界面，经由所述用户界面用户可以提供诸如文本、图像和/或视频的各种类型的数据来创建新的评论。可以将新的评论提供给服务器220以供在选择待连同文档B一起展现的评论时考虑。转到评论链接1050可以允许用户获取评论的完整内容和/或转到包含评论的文档。例如，如果用户选择转到评论链接1050，则客户端210可以促使浏览器访问包含评论的文档(例如，访问包含博客帖子的博客)。

赞成票按钮1055可以允许用户提供关于评论的正反馈。当评论的内容与文档(例如，文档B)的内容相关时，用户可以选择赞成票按钮1055。如上所述，正反馈可以用于为评论或评论中的链接生成分值。反对票按钮1060可以允许用户提供关于评论的负反馈。当评论的内容与文档(例如，文档B)的内容无关时，用户可以选择反对票按钮1060。如上所述，负反馈可以用于为评论或评论中的链接生成分值。

结论

在此描述的实施方式可以选择评论以连同文档一起提供。所选择的评论可以与文档的内容有关，因此，向访问该文档的用户提供有用信息。

前面的描述提供了说明和描述，但是并不意在穷举或将本发明限制在所公开的精确形式。修改和变化根据上述教导是可能的或可以从本发明的实践获得。

例如，虽然关于图4、6和8来描述了块系列，但是在其它实施方式中，可以修改块的顺序。此外，可以并行执行非依赖性的块。

并且，实施方式的某些部分已被描述为执行一个或多个功能的“逻辑”或“组件”。术语“逻辑”或“组件”可以包括：硬件，诸如处理器、ASIC或FPGA；或硬件和软件(例如，运行于通用处理器上的软件)的组合。

此外，已描述了为链接和/或评论生成分值。已描述了其中较高分值比较低分值更好的评分方案。这不必如此。在另一个实施方式中，评分方案可以被转变成其中较低分值比较高分值更好的方案。

已描述了用于选择评论中的链接的某些因素。在另一个实施方式中，作者可以嵌入反映作者的关于评论中的链接的意图的信息。关于作者的意图的信息可以包括评论的作者可以嵌入评论的代码中(例如，锚标签的“rel”属性中)、用来指示作者的关于特定链接的意图的信息。例如，作者可以嵌入指示评论中的特定链接与评论针对其评注的文档相关联的信息。作者的意图可以用于与上述其它因素一起或没有上述其它因素的情况下选择链接。

将显而易见的是，在此描述的方面可以以在附图中所图示的实施方式中的软件、固件以及硬件的许多不同形式实现。用于实现方面的实际软件代码或专用控制硬件并不限制实施例。因此，在没有引用特定软件代码的情况下描述了方面的操作和行为一应该理解的是，软件和控制硬件可以基于在此的描述被设计来实现方面。

尽管在权利要求书中记载和/或在说明书中公开了特征的特定组合，但是这些组合并不意在限制本发明的公开。实际上，可以以未在权利要求书中明确记载和/或未在说明书中明确公开的方式对这些特征中的许多特征进行组合。尽管在列出的每一个从属权利要求可以直接依赖于仅仅一个其它权利要求，本发明的公开包括结合权利要求集中的每个其它权利要求的每一个从属权利要求。

除非明确描述如此，在本申请中使用的元素、动作或指令都不应当被解释为对于本发明是至关重要的或关键的。同时，如在此所使用的，不加数量词的项意指包括一个或多个项。在意指仅仅一个项时，使用词语“一个”或类似语言。此外，除非另外明确说明，短语“基于”意在表示“至少部分基于”。

Claims (24)

1.一种用于将评论与文档相关联的方法，包括： 

识别包括多个链接的评论，所述多个链接中的每一个指向对应的文档，其中所述评论包括与所述对应的文档中的至少一个的内容有关的内容； 

识别与所述多个链接分别相关联的点进率； 

基于所识别的点进率来选择所述多个链接中的一个； 

存储将所述评论与对应于所述多个链接中的所选择的一个的所述文档相关联的信息，而不将所述评论与对应于所述多个链接中的另一个链接的文档相关联；以及 

向客户端设备提供关于所述评论的信息以连同对与所述多个链接中的所选择的一个相对应的所述文档的展现一起展现。 

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括： 

识别与对应于所述多个链接中的所选择的一个的所述文档相关联的多个评论，其中所述评论是所述多个评论中的一个；以及 

选择所述多个评论中的一个或多个评论，以连同对与所述多个链接中的所选择的一个相对应的所述文档的所述展现一起展现。 

3.根据权利要求2所述的方法，其中选择所述多个评论中的所述一个或多个包括： 

识别与所述多个评论中的一个相关联的基于链接的分值， 

基于所述基于链接的分值将分值分配给所述多个评论中的所述一个，以及 

基于所分配的分值来选择所述多个评论中的所述一个。 

4.根据权利要求2所述的方法，其中选择所述多个评论中的所述一个或多个包括： 

获取与所述多个评论中的一个相关联的明确用户反馈， 

基于所述明确用户反馈将分值分配给所述多个评论中的所述一个，以及 

基于所分配的分值来选择所述多个评论中的所述一个。 

5.根据权利要求2所述的方法，其中选择所述多个评论中的所述一个或多个包括： 

对在所述多个评论中的一个内使用的语言进行分析， 

基于在所述多个评论中的所述一个中使用的所述语言将分值分配给所述多个评论中的所述一个，以及 

基于所分配的分值来选择所述评论中的所述一个。 

6.根据权利要求2所述的方法，其中选择所述多个评论中的所述一个或多个包括： 

识别与所述多个评论中的第一评论源自的文档相关联的排名分值， 

基于与所述第一评论源自的所述文档相关联的所述排名分值将分值分配给所述第一评论，以及 

基于所分配的分值来选择所述第一评论。 

7.根据权利要求2所述的方法，其中选择所述多个评论中的所述一个或多个包括： 

识别与对应于所述多个评论中的一个的作者相关联的排名分值， 

基于与对应于所述多个评论中的一个的所述作者相关联的所述排名分值将分值分配给所述多个评论中的所述一个，以及 

基于所分配的分值来选择所述多个评论中的所述一个。 

8.根据权利要求2所述的方法，其中选择所述多个评论中的所述一个或多个包括： 

获取与所述多个评论中的一个相关联的隐式用户反馈， 

基于与所述多个评论中的所述一个相关联的所述隐式用户反馈将 分值分配给所述多个评论中的所述一个，以及 

基于所分配的分值来选择所述多个评论中的所述一个。 

9.根据权利要求2所述的方法，其中选择所述多个评论中的所述一个或多个包括： 

获取关于所述多个评论中的一个的年龄的信息， 

基于所述多个评论中的所述一个的所述年龄将分值分配给所述多个评论中的所述一个，以及 

基于所分配的分值来选择所述多个评论中的所述一个。 

10.根据权利要求2所述的方法，进一步包括： 

存储将所述多个评论中的所述一个或多个评论与对应于所述多个链接中的所选择的一个的所述文档相关联的信息，以及 

其中向所述客户端设备提供关于所述评论的信息包括：向所述客户端设备提供关于所述一个或多个评论的信息以连同对与所述多个链接中的所述一个相对应的所述文档的展现一起展现。 

11.根据权利要求10所述的方法，其中向所述客户端设备提供关于所述评论的所述信息包括：向所述客户端设备提供关于所述一个或多个评论的信息以连同对与所述多个链接中的所选择的一个相对应的所述文档的所述展现一起展现。 

12.一种用于将评论与文档相关联的系统，包括： 

用于识别包括多个链接的评论的装置，所述多个链接中的每一个指向对应的文档，其中所述评论包括与所述对应的文档的内容有关的文档的至少一部分； 

用于识别与所述多个链接中的每一个分别相关联的一个或多个因素的装置，所述一个或多个因素包括以下中的至少一个：与所述多个链接中的每一个相关联的点进率、关于所述多个链接中的每一个的明确用户反馈、与所述多个链接中的每一个相关联的地址的长度、与对 应于所述多个链接中的每一个的所述文档相关联的受欢迎度测量、或与所述评论相关联的主题和与对应于所述多个链接中的每一个的所述文档相关联的主题的比较； 

用于基于所述一个或多个因素将分值分配给所述多个链接中的每一个的装置； 

用于基于所分配的分值来选择所述多个链接中的一个的装置；以及 

用于向客户端设备提供关于所述评论的信息以连同对与所述多个链接中的所选择的一个相对应的所述文档的展现一起展现的装置。 

13.根据权利要求12所述的系统，进一步包括： 

用于存储将所述评论与对应于所述多个链接中的所选择的一个的所述文档相关联的信息的装置。 

14.根据权利要求12所述的系统，进一步包括： 

用于识别与对应于所述多个链接中的所选择的一个的所述文档相关联的多个评论的装置，其中所述评论是所述多个评论中的一个；以及 

用于选择所述多个评论中的一个或多个以连同对与所述多个链接中的所选择的一个相对应的所述文档的所述展现一起展现的装置。 

15.根据权利要求14所述的系统，其中用于选择所述多个评论中的一个或多个的所述装置包括： 

用于基于以下中的至少一个将分值分配给所述多个评论中的一个的装置：与所述多个评论中的所述一个相关联的基于链接的分值、与所述多个评论中的所述一个相关联的明确用户反馈、在所述多个评论中的所述一个内使用的语言、与所述多个评论中的所述一个源自的文档相关联的排名分值、与对应于所述多个评论中的所述一个的作者相关联的排名分值、与所述多个评论中的所述一个相关联的隐式用户反馈、或关于所述多个评论中的所述一个的年龄的信息，以及 

用于基于所分配的分值来选择所述多个评论中的所述一个的装置。 

16.根据权利要求12所述的系统，其中用于向所述客户端设备提供关于所述评论的所述信息的所述装置包括： 

用于从所述客户端设备接收对与对应于所述多个链接中的所选择的一个的所述文档相关联的评论的请求的装置，以及 

用于响应于对于所述请求的接收向所述客户端设备提供关于所述评论的所述信息的装置。 

17.一种用于将评论与文档相关联的方法，包括： 

识别多个评论，所述多个评论中的每一个包括多个链接，所述多个链接中的每一个指向对应的文档，其中所述多个评论中的每一个包括与所述对应的文档中的至少一个的内容有关的内容； 

存储将所述多个评论中的每一个评论与通过与相应的评论相关联的所述多个链接所链接到的所述对应的文档中的特定对应的文档相关联的信息，而不将该相应的评论与通过与所述相应的评论相关联的所述多个链接中的另一个所链接到的另一个对应的文档相关联； 

识别与所述多个评论中的一个相关联的一个或多个因素，所述一个或多个因素包括以下中的至少一个：与所述多个评论中的所述一个相关联的基于链接的分值、与所述多个评论中的所述一个相关联的明确用户反馈、在所述多个评论中的所述一个内使用的语言、与所述多个评论中的所述一个源自的文档相关联的排名分值、与对应于所述多个评论中的所述一个的作者相关联的排名分值、与所述多个评论中的所述一个相关联的隐式用户反馈、或关于所述多个评论中的所述一个的年龄的信息； 

基于所述一个或多个因素将分值分配给所述多个评论中的所述一个； 

基于所分配的分值来选择所述多个评论中的所述一个；以及 

提供关于所述多个评论中的所述一个的信息以在显示上连同对所 述特定文档的展现一起展现。 

18.根据权利要求17所述的方法，其中所述一个或多个因素包括与所述多个评论中的所述一个相关联的所述基于链接的分值，以及 

其中将所述分值分配给所述多个评论中的所述一个包括基于所述相关联的基于链接的分值将所述分值分配给所述多个评论中的所述一个。 

19.根据权利要求17所述的方法，其中所述一个或多个因素包括与所述多个评论中的所述一个相关联的所述明确用户反馈；以及 

其中将所述分值分配给所述多个评论中的所述一个包括基于所述相关联的明确用户反馈将所述分值分配给所述多个评论中的所述一个。 

20.根据权利要求17所述的方法，其中所述一个或多个因素包括在所述多个评论中的所述一个内使用的所述语言；以及 

其中将所述分值分配给所述多个评论中的所述一个包括基于在所述多个评论中的所述一个中使用的所述语言将所述分值分配给所述多个评论中的所述一个。 

21.根据权利要求17所述的方法，其中所述一个或多个因素包括与所述多个评论中的所述一个源自的所述文档相关联的所述排名分值；以及 

其中将所述分值分配给所述多个评论中的所述一个包括基于与所述多个评论中的所述一个源自的所述文档相关联的所述排名分值将所述分值分配给所述多个评论中的所述一个。 

22.根据权利要求17所述的方法，其中所述一个或多个因素包括与和所述多个评论中的所述一个相关联的所述作者相关联的所述排名分值；以及 

其中将所述分值分配给所述多个评论中的所述一个包括基于与和所述多个评论中的所述一个相关联的所述作者相关联的所述排名分值将所述分值分配给所述多个评论中的所述一个。 

23.根据权利要求17所述的方法，其中所述一个或多个因素包括与所述多个评论中的所述一个相关联的所述隐式用户反馈；以及 

其中将所述分值分配给所述多个评论中的所述一个包括基于与所述多个评论中的所述一个相关联的所述隐式用户反馈将所述分值分配给所述多个评论中的所述一个。 

24.根据权利要求17所述的方法，其中所述一个或多个因素包括关于所述多个评论中的所述一个的所述年龄的所述信息；以及 

其中将所述分值分配给所述多个评论中的所述一个包括基于所述多个评论中的所述一个的所述年龄将所述分值分配给所述多个评论中的所述一个。 

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