CN103150352A - 用于生成相关搜索查询的系统 - Google Patents

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CN103150352A CN2013100530022A CN201310053002A CN103150352A CN 103150352 A CN103150352 A CN 103150352A CN 2013100530022 A CN2013100530022 A CN 2013100530022A CN 201310053002 A CN201310053002 A CN 201310053002A CN 103150352 A CN103150352 A CN 103150352A
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Abstract

本发明提供了用于生成相关搜索查询的系统。本发明描述了系统和方法，用于向搜索界面提供新的推荐，以便帮助用户进行很可能生成与用户的搜索意图一致的结果的新搜索。算法对先前的搜索会话进行分析以确定用户要去的其他位置。在商业系统的一个示例中，新的信息布局可被加入搜索和列表页面的顶部，以便示出连接到用户所能进行的新搜索的连接。例如可以基于用户行为的最新改变来周期性地更新搜索推荐。

Description

用于生成相关搜索查询的系统
本申请是2006年6月20日递交的发明名称为“用于生成相关搜索查询的系统”、申请号为200680022268.9(PCT/US2006/023807)的专利申请的分案申请。
技术领域
本发明一般地涉及数据访问和搜索领域。
背景技术
诸如基于因特网的拍卖系统这样的连网商业系统依靠用户指定的搜索来定位商品。虽然某些用户非常善于定位期望的项目，但是大部分用户缺乏有助于操作这种系统的知识。结果会经历系统的低效使用以及对某些商品的用户流量的缺乏。系统的低效使用要求系统操作者使用比实际所需更多的计算资源以及其他资源。
为了增加销量，某些商业系统基于先前用户的购买情况来向用户提供推荐。例如，当查看产品时，系统可以指示出曾购买该产品的用户也购买了第二标识产品。该系统不是提高搜索系统的效率，而是仅仅提供建议以增加销量。
发明内容
一种方法包括：从当前用户接收当前查询；利用一个或多个处理器计算曾执行与所述当前查询相同的第一查询、在执行所述第一查询后执行了第二查询并且对响应于所述第二查询呈现的一个或多个搜索结果执行了至少一个搜索后活动的先前用户的数目的第一计数；以及响应于所述第一计数超过第一阈值，将所述第二查询自动指定为所述第一查询的推荐查询，所述第二查询将被呈现给所述当前用户。
附图说明
图1是用户界面的页面视图(page view)；
图2是图示一种实施方式的方法的流程图；
图3-5是用户界面的其他页面视图；
图6是图示一种实施方式的方法的流程图；
图7-13是用户界面的其他页面视图；
图14是图示基于网络的计算机系统的框图；
图15是图示示例数据库的数据库图；
图16图示了基于过往用户交互来生成推荐查询的示例逻辑；
图17示出了以计算机系统的示例形式呈现的机器的图示。
具体实施方式
用于搜索或者访问数据源的方法和系统被描述。在以下描述中，为了说明而阐明了许多具体细节，以提供对本发明的透彻理解。但是，对于本领域技术人员显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下实现本发明。
在一种示例实施方式中，向搜索界面提供了新的推荐，以帮助用户进行新搜索，这些新搜索很可能生成与用户的搜索意图相匹配的结果。在一种实施方式中，算法对先前的搜索会话进行分析，以确定用户可去的“次佳位置”。在商业系统的一个示例中，新的信息布局可被加入搜索和列表页面的顶部，以示出通往用户所能进行的新搜索的链接。可以例如基于用户行为的最新变化周期性地更新搜索推荐。例如见图1的页面视图100，其图示了网页上呈现给用户的示例信息。其中，“all categories(所有分类)”中的搜索术语“Ferrari”提供了以下相关搜索推荐：“Lamborghini”、“Porsche”、“Bentley”、“Aston Martin”和“Maserati”。
一种实施方式试图通过标识用户并将用户引导至从前已被证明是成功的搜索来改善搜索体验。那些执行搜索推荐之一的用户可能会更成功地搜索和定位感兴趣的数据项。对于数据资源的非专业用户，特别是那些需要关于应使用哪些搜索术语(search term)来成功地找到数据资源上的数据项的更多指导的用户而言，所推荐的附加搜索选项可能证明是有用的。从而可以通过减少低效的用户搜索策略来节省计算资源并提高总的系统效率。
被确定为低质量的用户提供的搜索可以包括冒犯性术语、不相关的术语以及以偏向方式(例如，偏向一具体品牌而非商业环境下的竞争品牌)驱动用户的术语。这样，可以提供推荐的替代搜索。
在一种示例实施方式中，搜索和推荐引擎试图基于所观察到(或者所记录)的该搜索和推荐引擎的用户针对信息资源的行为来为进一步搜索提供推荐(例如查询术语)。例如，搜索和推荐引擎在接收到包括术语“Toyota”的第一搜索查询之后可以推荐包括术语“Honda”的进一步的搜索查询。在一种实施方式中，进一步搜索查询的推荐基于已经观察到(或者记录)某一阈值数目的用户在提供包括术语“Toyota”的搜索查询之后提供了包括术语“Honda”的搜索查询。
另外，在示例实施方式中，搜索和推荐引擎推荐进一步的搜索查询与否(以及搜索引擎如何对进一步的搜索查询进行排名)可能基于针对信息资源的搜索后用户(post-search user)或者系统行为(或活动)。例如，在搜索引擎记录了进一步的搜索查询(例如，包括术语“Honda”)先前递送了少于预定数目的搜索结果的情况下，针对进一步的搜索查询的(相对于其他候选搜索查询的)推荐排名可被降低。
在搜索和推荐引擎记录了某些搜索后用户行为的存在(或者不存在)的情况下，该信息可被用来对进一步的搜索查询进行排名并且/或者用来确定是否提供进一步的搜索查询作为推荐的搜索查询。例如，在商务系统的环境下，在记录的过往用户行为指示出在特定候选搜索推荐之后阈值数目的用户针对该特定候选搜索推荐所标识的一个或多个产品/服务进行了购买(或者参加拍卖或某些其他交易活动)的情况下，该特定候选搜索推荐可以得到比未引起交易活动的另一候选搜索推荐更高的推荐排名。在一个示例中，搜索和推荐引擎可以追踪下述用户的数目，所述用户曾执行搜索A然后执行搜索B再然后针对搜索B所返回的结果集执行某些搜索后活动。因而将认识到推荐的搜索查询(例如，搜索B)可能包括或者可能不包括与用来生成(或者标识)推荐的搜索查询的在前基准搜索查询(例如，搜索A)共用的术语。
在一种示例实施方式中，搜索和推荐引擎所实现的算法对追踪(或者记录)的会话数据进行分析，以确定曾进行与当前正进行的查询相同(或者类似)的查询并且最终成功进行指定或者预定的活动(例如，在基于网络的拍卖系统中进行出价)的用户后来所查看的页面中的其他搜索。
参考图2和表1，其为用于生成可被提供给用户的搜索推荐的算法105描述了一种方法。在操作110处，对追踪数据进行监视并且基于LOOKBACK_PERIOD和SAMPLING_RATE配置来写入原始会话信息。在操作120处，通过仅由两个变量(搜索短语(术语)和分类约束(category constraint)描述每个唯一的页面视图来调整(trim)会话数据。搜索术语和分类约束是这样一种输入变量，其指的是关键字(或者其他搜索短语或输入)和分类约束的组合。如果存在分类约束则关键字可以为空，并且如果应用了关键字则分类约束可以是根分类。对于每个搜索页面(A)，搜索短语(A1)和分类约束(A2)被记录。
在操作130处，对于每个唯一的页面视图(A)，确定之后紧接着查看的页面(B)，以及之后紧接着查看的页面(C)。在140处，表中的每个条目(A，然后B，再然后C)被分成两行，其中第一行是跟随有下一页面视图的所述唯一页面视图(A然后B)，第二行是跟随有后一页面视图的所述页面视图(A然后C)。现在，每个唯一的页面视图在该表中应当具有两行，除非该页面视图是用户会话中的最后一个或者倒数第二个页面视图。
在操作150处，在两页面的分类约束不同或者两页面的搜索短语相同的情况下，所有的搜索页面对被除去。这在分类约束尚未改变但是搜索短语已经改变的情况下可能会留下搜索页面对的列表。在另一种实施方式中，在分类约束不同但是搜索短语相同的情况下，搜索对不被除去。在这种实施方式中，系统向用户生成在不同分类中执行相同搜索短语的推荐。另外，在分类约束和搜索短语都改变的情况下，系统可以基于先前的用户行为来提供预期成功的推荐。
在操作160处对每一对搜索页面(A然后B)以相同顺序出现的次数进行计数，并且为每个搜索页面对记录该数目(“A然后B”出现N次)。在操作170处，在该序列所运行的次数(N)小于MIN_TRAFFIC_COUNT参数的情况下，所有的搜索页面对计数(“A然后B”出现N次)被除去。
在分类约束属于成熟受众分类，两搜索短语中的任一方中的任何单词位于该站点的黑名单上，或者搜索短语包含复杂的搜索运算符(例如减号、括号等等)的情况下，所有的搜索页面对在操作180处被可选地除去。对于每个起始搜索页面(A)，在操作190处，该方法寻找一系列的“下一搜索页面”(B’s)并且按照搜索页面对所被计数数目的降序来记录该系列的“下一搜索页面”(B’s)(对于A：B出现12次，C出现9次，D出现6次，E出现4次)。最后，在操作195处，截短每个起始搜索页面(A)的“下一搜索页面”的列表，使其不超过MAX_REL_SEARCHES参数。
Figure BDA00002839461300051
Figure BDA00002839461300061
表一
在搜索、列表和跨商铺(Cross-Stores)搜索上显示相关搜索
如图3的页面视图300中所示，相关搜索模块可以作为搜索框下的另一行链接而显示在搜索页面上。相关搜索的布局基于用户正在运行的当前查询。为了确定要显示哪个相关搜索，系统可以分析搜索短语和分类约束，忽略除属性之外的所有其他方面。
如果某些预定条件存在，例如当前查询包含属性约束，或者当前查询是名称和描述搜索，则相关搜索可能不出现。在示例实施方式中，相关搜索布局是否出现取决于在当前搜索短语和分类约束的情况下是否存在可用的推荐。在另一示例实施方式中，相关搜索功能是否被调用还取决于其他类型的推荐是否也出现在搜索页面上。
解决推荐冲突
在一种实施方式中，存在多种可以出现在搜索页面上的搜索修正(或者增强)推荐。例如，相关搜索、拼写检查、RIS(搜索推荐)和PTS(搜索的产品名称)搜索修正推荐。由相关搜索算法形成的推荐可与来自其他系统的推荐中的一些相冲突/重复。为了避免冗余，冲突解决逻辑可以确定推荐如何共存，如下面所说明。
解决与拼写检查的冲突
在一种示例实施方式中，如果拼写检查推荐浮现(基于现有的浮现规则)，则相关搜索模块可以不出现。由图4可见用“chairs”对术语“chars”进行修正的示例拼写检查推荐的页面视图400。
解决与PTS的冲突
如果一个或多个PTS(搜索的产品名称)推荐浮现(基于现有的浮现规则)，则相关搜索模块可以出现，但是出现的推荐列表可被过滤，以避免显示与PTS过于重叠的推荐。
在一种示例实施方式中，当PTS推荐出现时相关搜索模块中可被允许的仅有的推荐是这样一些推荐，其中推荐中的搜索术语不是当前查询中的搜索术语的超集。当PTS出现时，在另外的关键字被加入查询但是没有关键字改变的情况下，相关搜索推荐可能不能被接受。
例如，如果当PTS推荐出现时用户正在DVD分类中搜索“TopGun”；在这种情况下，相关搜索推荐“Mission Impossible”是允许的，但是推荐“Top Gun DVD New”是不允许的。参考图5，其图示了页面视图500，其中对“Deception Point”的搜索提供了相关搜索“Angels andDemons”和“Digital Fortress”。
解决与RIS的冲突
可以通过新的配置(RIS_CONFLICT)来解决相关搜索与RIS(搜索推荐)之间的潜在冲突。RIS_CONFLICT可以有三种可能的值，该设置可以精确地确定相关搜索和RIS如何相互作用，见表2。如本领域人员所知，“窗口部件(widget)”通常是网页上用于区分网页上的不同逻辑信息段的矩形区域(象模块一样)。多数网页由各种示出不同类型的信息的窗口部件组成。有时用户可以定制他们想看到什么窗口部件和他们不想看到哪些窗口部件。
表2
所有站点的RIS_CONFLICT的默认设置可以是“RIS和相关搜索共存”。图7的示例页面视图700示出了相关搜索和RIS推荐基于该设置可以如何一起出现。
确定要显示的推荐
当在上面的冲突解决规则下被显示时，相关搜索窗口部件可以紧接在搜索框之下显示。推荐可以总是作为水平朝向的单独的链接以单行出现。五个站点专用配置可以控制相关搜索窗口部件的显示属性，如表3中所示。
表3
利用MAX_REL_SEARCHES关闭相关搜索可被执行如下。如果MAX_REL_SEARCHES被设为0，则相关搜索可能不出现在任何页面(例如，搜索、列表、跨商铺搜索、动态登录页面(DLP)、个性化网页)上。否则，MAX_REL_SEARCHES仅对搜索页面(例如，搜索、列表、跨商铺搜索)有影响。换言之，MAX_REL_SEARCHES仅影响搜索、列表和跨商铺搜索，但是当设为0时充当通用特征关闭开关。
假定MAX_REL_SEARCHES未被设为零，则推荐可被选择为在搜索、列表和跨商铺上出现如下。如果MIN_ATTEMPTED_RS_RECOS和MIN_ATTEMPTED_SA_RECOS之和大于MAX_REL_SEARCHES，则MIN_ATTEMPTED_RS_RECOS和MIN_ATTEMPTED_SA_RECOS都可被忽略。(该情形没有意义，并且是参数已被错误设置的指示。)
参考图6，其描述了用于管理所要显示的推荐的流程图600。在操作610处，来自相关搜索系统的针对当前搜索短语-分类对的所有可用推荐被取回。在操作620处，推荐被组织成其相应的类型。如果可以在推荐的搜索短语中找到当前搜索短语的所有关键字，则推荐类型是“细化搜索”，否则，推荐类型是“搜索替代”。
在操作630处，头M个搜索替代型推荐被选中(基于频率计数，如在相关搜索算法部分中描述)，其中M是MIN_ATTEMPTED_SA_RECOS的设置。还选择头N个细化搜索型推荐(基于频率计数，如在相关搜索算法部分中描述)，其中N是MIN_ATTEMPTED_RS_RECOS的设置。选中的推荐在操作640处按类型排序，然后按频率计数自高到低排序，其中通过RECO_TYPE_ORDER的设置来确定优选的类型。
在操作650处，任一类型的次佳推荐被选中，直到选中的推荐的总数等于MAX_REL_SEARCHES为止。在推荐已被选择之后，这些推荐可被排序。该集合内的排序顺序可以仅基于频率计数。最终，在操作660处，从最近推荐开始截短选中的推荐的完整列表，直到推荐的总字符数(考虑到可以使每个推荐分开的四个字符)不大于MAX_CHAR参数为止。
如果在执行这些规则之后没有要显示的相关搜索推荐，则相关搜索窗口部件可以完全不出现，并且其在另外情况下所将占据的空间将压缩。相关搜索窗口部件中的推荐当被呈现时可以总是按照最相关者优先进行排序。
显示属性
在一种示例实施方式中，可以基于下面的规则来显示相关搜索推荐。部分标签可以是“相关搜索”或者部分标签可以是“热门关键字”。在每个推荐链接之后(除最后一个推荐链接之外)，逗号(未被超链接)可被示出。另外，字符可以将每个推荐分开，推荐链接中的正用于当前查询的任何单词可以以粗体出现，并且推荐链接中的未被用于当前查询的任何单词可以不以粗体出现。对于双字节站点，字体大小可以是标准的，而对于所有其他站点，字体大小可以较小。
图8A图示了用于英语地区-其他西方地区的示例页面视图800。类似地，图8B图示了非英语地区的示例页面视图810。
导航
在相关搜索推荐上点击可以将用户引导至另一个搜索页面，其中先前的搜索短语被改变为新的搜索短语但是所有其他的搜索参数/过滤器/排序已被保持。例如，如果在推荐被点击之前尚未应用分类约束，则在推荐被点击之后将不会应用分类约束。如果在推荐被点击之前已经应用分类约束，则在推荐被点击之后也将应用相同的分类约束。在推荐被点击之后，任何附加过滤器(搜索选项、标记选择等等)也将被保持。在推荐被点击之后，用户已经应用的搜索将继续被应用。如果用户曾处于跨商铺搜索，则其将仍处于跨商铺搜索。如果其曾处于核心搜索，其将仍处于核心搜索。
ssPageName追踪
多个ssPageName可被加入每个推荐链接的定位符(anchor)的结尾。附加的ssPageName的格式可以是&ssPageName＝RELS:SA<X>:RS<Y>:<TYPE>，其中<X>可以是整数值(0至n)。它可以是显示在相关搜索窗口部件中的搜索替代型推荐的数目计数。<Y>可以是整数值(0至n)。它可以是显示在相关搜索窗口部件中的细化搜索型推荐的数目计数。<TYPE>可以是RS或SA这两个值之一。如果(该链接的)推荐类型是细化搜索则该值可以是RS，如果(该链接的)推荐类型是搜索替代则该值可以是SA。
ssPageName的示例
示例1：如果两个搜索替代推荐和三个细化搜索推荐被示出，则每个搜索替代推荐的ssPageName可以是&ssPageName＝RELS:SA2:RS3:SA，每个细化搜索型推荐的ssPageName可以是&ssPageName＝RELS:SA2:RS3:RS。
示例2：如果零个搜索替代推荐和四个细化搜索推荐被示出，则每个细化搜索型推荐的ssPageName可以是&ssPageName＝RELS:SA0:RS4:RS。
椎荐组织
如果没有针对例如DLP(动态登录页面)所使用的当前搜索的可用推荐，则相关搜索模块可以完全不出现。DLP是基于用户的原始搜索查询向用户提供多个导航选项的中间搜索页面，因此对于本发明DLP被分类为搜索页面。如果对于当前的DLP搜索存在可用的推荐，则相关搜索模块可以出现。为了确定如何显示这些推荐，可以首先基于如上所述的相同逻辑将这些推荐组织成搜索细化和搜索替代。
如果有搜索细化要显示但是没有搜索替代要显示，则搜索细化可以占据整个模块。搜索细化可被以三列示出，首先按照行排序，然后按照列排序，如下面所示：
链接1  链接2  链接3
链接4  链接5  链接6
链接7  链接8
当只有搜索细化出现时，最多15个搜索细化可被示出。
如果有搜索替代要显示但是没有搜索细化要显示，则搜索替代可以占据整个模块。搜索替代可被以三列示出，首先按照行排序，然后按照列排序，如下面所示：
链接1  链接2  链接3
链接4  链接5  链接6
链接7  链接8
当只有搜索替代出现时，最多15个搜索替代可被示出。
如果对于DLP有两种类型的推荐(搜索细化和搜索替代)可用，则可以通过图形水平分隔符将这些推荐分成两部分。对于每一部分，相关搜索可被以三列示出，首先按照行排序，然后按照列排序，如下面所示。
链接1  链接2  链接3
链接4  链接5  链接6
链接7  链接8
DLP中的两个子部分的顺序可以取决于上面描述的RECO_PREFERENCE_TYPE参数设置。如果RECO_PREFERENCE_TYPE是搜索细化，则搜索细化可以出现在搜索替代之上。如果RECO_PREFERENCE_TYPE是搜索替代，则搜索替代可以出现在搜索细化之上。
无论窗口部件是否被分开，可应用的推荐类型的标签可以出现在这些推荐之上。搜索细化的标签可以是“Search Refinement：”，搜索替代的标签可以是“Search Alternatives：”。
在基本模板中，出现的推荐链接的总数可被示出。(见站点文本“<X>的头<N>个相关搜索”)。N总是表示两种推荐的总数。该补充文本未被包括在具体的项目模板中。
图9A图示了“基本模板”用户界面900的设计，其中只有搜索细化出现。图9B图示了“基本模板”用户界面910的设计，其中有两种推荐类型出现。类似地，图10图示了“具体项目模板”的界面设计1000，其中只有细化搜索出现。图11图示了“具体项目模板”的界面设计1100，其中有两种推荐类型出现。
在个性化网页上显示相关搜索
搜索页面、列表页面和DLP可能需要将信息写入cookie的新功能。这些类型的页面中的每一种当被查看时可以更新cookie。以下逻辑可被用于确定搜索结果页面、列表页面和DLP是否可以更新该cookie。如果搜索包含属性值约束，则不更新cookie。如果搜索是名称和描述搜索，则不更新cookie。如果搜索包含任何复杂的搜索运算符(例如减号或者括号)，则不更新cookie。一旦完成这些检查，则对搜索短语中的字符(在双字节语言的情况下为字节)进行计算并将该值赋给X，对分类ID的字符数目进行计数并将该值赋给Y，并且求X和Y之和。如果X+Y大于MAX_COOKIE_BYTE_COUNT，则不更新cookie。否则，用查询和分类ID的精确字符串来更新cookie。
该信息可能足够能够在个性化网页中进行推荐。MAX_COOKIE_BYTE_COUNT设置可以是40。这保证了在cookie中有不多于40字节被占用，同时使能够在个性化网页上浮现高质量推荐的可能性最大化。该建议值可被通过合适的渠道进行审查，以取得一致。
将相关搜索加入个性化网页
可以在个性化网页中创建新模块，以便显示来自相关搜索系统的推荐。相关搜索模块的输入可以是用户进行的最后一次搜索的搜索短语和分类约束。该“最后一次搜索”可以来自当前会话或者来自前一会话。其可以在cookie中得到。输出可以是推荐链接的列表。相关搜索窗口部件可以按照事件新旧顺序出现，这是现有模块在生产中可能已被排序的方式。相关搜索窗口部件可被命名为“Related Searches”。
如果最后一次搜索不包括分类约束：
相关搜索窗口部件可以包括“您的最后一次搜索是<X>。这里是一些相关搜索。”的副标题。<X>表示最后一次搜索的搜索短语。<X>可被超链接，点击它可以将用户引导至该搜索短语的搜索结果页面。对在新的相关搜索窗口部件中显示推荐链接的要求与对DLP的要求完全相同(早先有描述)。图12图示了在没有分类约束的情况下进行搜索的个性化网页1200。
如果最后一次搜索包括分类约束：
相关搜索窗口部件可以包含“您的最后一次搜索是(<Y>中的)<X>”的副标题。<X>表示最后一次搜索的搜索短语。如果分类约束是元级别的分类，则<Y>是元分类名。如果分类约束是L2分类，则<Y>是后跟“＞”的元分类名，该“＞”后跟L2分类名。如果分类约束是L3或者更低的分类，则<Y>是后跟省略号(...)的元分类名，该省略号后跟“＞”，该“＞”后跟作为约束而被应用的分类名。
整个串“(<Y>中的)<X>”被超链接，并且可以引导执行具有相同搜索短语和相同分类约束的搜索。当存在分类约束时，搜索细化和搜索替代的副标题也可被修改。搜索细化部分的子标题可以是“SearchRefinements(相同分类中的)”。搜索替代部分的子标题可以是“SearchAlternatives(相同分类中的)”。
实际的搜索细化和搜索替代链接都可以引导至这样一种搜索，其中这些关键字被使用，但是被约束于(推荐所基于的)最后一次搜索所被约束于的同一分类。图13图示了在有分类约束的情况下进行搜索的个性化网页1300。
全程点击和全程出价追踪
全程点击追踪(click-through tracking)可以通过如上面所定义的ssPageName来完成。全程出价追踪(bit-through tracking)和全程点击率可被确定。变量可被加入，以指示搜索页面包含相关搜索推荐与否以及用户是否曾点击相关搜索推荐以到达当前页面。该新变量的值例如可以是基于以下规则的00、01、10或者11。如果用户未曾点击相关搜索以到达当前页面则第一个数字可以是0。如果用户曾点击相关搜索以到达当前页面则第一个数字可以是1。如果相关搜索推荐并非正被在当前页面上示出则第二个数字可以是0。如果相关搜索推荐正被在当前页面上示出则第二个数字可以是1。
术语
术语“列表”或“项目”用于提供数据的示例，并且可指任何与列表、服务、许诺销售(offering)或者请求有关的数据项、描述、标识符、表示或者信息。例如，列表可以是拍卖或者固定价格的许诺销售(例如，诸如商品和/或服务这样的产品)、广告，或者对列表或服务的请求。对于本文，单词“术语”与单词“短语”同义，并且还意图包括多个单词。因此，“术语”或者“短语”可被用于指用户当请求对数据系统进行搜索时输入搜索字段的任何一个或多个条目。术语“术语-分类对”(或者短语-分类对)可指与特定数据分类相关联的搜索术语或短语。
交易设施
图14是图示基于网络的计算机系统1410的框图，本发明的一种示例实施方式可以在该计算机系统中工作。尽管为了例示而在基于网络的计算机系统1410的环境下描述了本发明的示例性实施方式，本发明将在许多不同类型的基于计算机并且基于网络的设施和数据处理系统中获得应用。
基于网络的计算机系统1410包括多种类型的前端服务器中的一个或多个，这些前端服务器每个包括至少一个动态链接库(DLL)以便提供所选择的功能。系统1410包括页面服务器1412、图片服务器1414、列表服务器1416、搜索服务器1418以及ISAPI服务器1420，其中页面服务器1412递送网页(例如，标记语言文档)，图片服务器1414动态地递送将在网页中显示的图像，列表服务器1416帮助进行基于分类的列表浏览，搜索服务器1418处理向系统1410的搜索请求并且帮助进行基于关键字的数据浏览，ISAPI服务器1420提供通往系统1410后端的智能接口。系统1410还包括电子邮件服务器1412，该电子邮件服务器1412向基于网络的计算机系统1410的用户提供自动化的电子邮件通信等等。在一种实施方式中，一个或多个管理应用功能1424帮助对系统1410进行监视、维护和管理。一个或多个API服务器1426可以向基于网络的计算机系统1410提供一组用于查询和写入的API功能。可以通过HTTP传输协议来调用API。在一种实施方式中，利用标准的XML数据格式来发送和接收信息。用于与基于网络的计算机系统1410进行交互(例如，上传交易列表、查看交易列表、管理交易列表等等)的应用可被设计为使用API。这种应用可以是HTML形式的，或是以C++、Perl、Pascal或者任何其他编程语言编写的CGI程序。示例性的API在共同待审的美国专利申请09/999,618中有更加充分的描述，上述申请通过引用而结合于此。
页面服务器1412、API服务器1426、图片服务器1414、ISAPI服务器1420、搜索服务器1418、电子邮件服务器1422和数据库引擎服务器1428可以单独或者组合地充当通信引擎，以便帮助例如客户机1430与基于网络的计算机系统1410之间的通信。此外，页面服务器1412、API服务器1426、图片服务器1414、ISAPI服务器1420、搜索服务器1418、电子邮件服务器1422和数据库引擎服务器1428可以单独或者组合地充当交易引擎，以便帮助例如客户机1430与基于网络的计算机系统1410之间的交易。另外，页面服务器1412、API服务器1426、图片服务器1414、ISAPI服务器1420、搜索服务器1418、电子邮件服务器1422和数据库引擎服务器1428可以单独或者组合地充当显示引擎，以便帮助在例如客户机1430上显示列表。
后端服务器可以包括各自维护并帮助对相应数据库的访问的数据库引擎服务器1428、搜索索引服务器1432和信用卡数据库服务器1434。
在一种实施方式中，通过诸如浏览器1436(例如，由华盛顿州雷蒙德市的微软公司发行的Internet Explorer)这样的客户端程序来访问基于网络的计算机系统1410，所述浏览器1436在客户机1430上执行并且经由网络(例如，因特网1438)来访问基于网络的计算机系统1410。可被客户端用来访问基于网络的计算机系统1410的网络的其他示例包括广域网(WAN)、局域网(LAN)、无线网(例如蜂窝网)、公共交换电话网(PSTN)等等。在客户机1430上执行的客户端程序还可以经由API服务器1426与基于网络的计算机系统1410通信。
数据库结构
图15是图示由数据库引擎服务器1428维护并经由数据库引擎服务器1428访问的示例性数据库1540的数据库图，所述数据库引擎服务器1428至少部分地实现和支持基于网络的计算机系统1410。在一种实施方式中，数据库引擎服务器1428可以维护两个数据库，所维护的第一数据库用于列出(或者提供)虚拟“商铺”中所不包括的信息，第二数据库用于列出(或者提供)经由基于网络的计算机系统1410支持的虚拟“商铺”提供的信息。
在一种实施方式中，数据库1540可被实现为关系数据库并包括多个具有条目或者记录的表，这些条目或者记录通过索引和关键字相连接。在另一实施方式中，数据库1540可被实现为面向对象数据库中的对象集合。
数据库1540包括用户表1542，该用户表1542包含基于网络的计算机系统1410中的每个用户的记录。用户在利用基于网络的计算机系统1410时可以担当卖家、买家或者两者。数据库40还包括可被链接到用户表42的列表表(listing table)44。列表表44可以包括卖家列表表46和出价人列表表48。用户表42中的用户记录可被链接到正在或者已经经由基于网络的计算机系统10列出或者许诺销售的多个列表。在一种实施方式中，链接指示出用户相对于在列表表44中有记录的列表是卖家还是出价人(或者说买家)。
数据库1540还包括以分类表1550中所提供的分类的形式呈现的一个或多个部分。分类表1550中的每个记录可以描述相应的分类。在一种实施方式中，系统10所提供的列表被按照分类排列。这些分类可被基于网络的计算机系统1410的用户用来定位特定分类中的列表。因此，分类提供了一种用于对可浏览的列表进行定位的机制。作为补充或者替代，搜索服务器1420可以提供一种字母数字搜索机制，以便用户利用搜索术语或者短语来搜索特定列表。在一种实施方式中，分类表1550描述多个分级分类的数据结构并且包括多个分类记录，每个这些分类记录描述多个分级分类结构中的特定分类的上下文。例如，分类表1550可以描述列表表1544中的列表记录所能链接到的多种真实分类或者说实际分类。
数据库1540还包括一个或多个属性表1552。属性表1552中的每个记录描述与列表相关联的相应属性。在一种实施方式中，属性表1552描述多个分级属性数据结构并包括多个属性记录，每个这些属性记录描述多个分级属性结构中的特定属性的上下文。例如，属性表1552可以描述列表表1544中的列表记录所能链接到的多种真实属性或者说实际属性。另外，属性表1552可以描述分类表1550中的分类所能链接到的真实属性或者说实际属性。
数据库1540还可以包括被填充以注释记录的注释表1554，所述注释记录可被链接到列表表1544中的一个或多个列表记录并且/或者被链接到用户表1542中的一个或多个用户记录。注释表1554中的每个注释记录可以包括与经由基于网络的计算机系统1410提供给该系统的用户的列表有关的评论、描述、历史或者其他信息等等。数据库1540还可以包括被填充以目标站点记录的目标站点表1556，所述目标站点记录可被链接到列表表1544中的一个或多个列表记录和/或被链接到用户表1542中的一个或多个用户记录。
多个其他示例表也可被链接到用户表1542，这些表即用户过往别名表1558、反馈表1560、反馈细节表1562、出价表1564、账户表1566和账户余额表1568。在一种实施方式中，数据库1540还包括批量表1570、批量列表表1572，以及列表等待表1574。
在一种实施方式中，系统1410生成对系统1410的用户的搜索推荐。搜索推荐可以基于特定用户与系统1410进行的过往用户交互，以及基于网络的计算机系统1410(或者任何其他与基于网络的计算机系统1410相关联的系统)中所使用的搜索术语。
参考图16，标号1680一般地指示出基于以用户的过往出价(和/或购买)历史形式呈现的过往用户交互和搜索术语来生成推荐查询的示例逻辑。如块1682处所示，在数据仓库处搜集参与用户的过往出价(和/或购买)数据。此外，在块1684处搜集流行的搜索术语或者短语，这些流行的搜索术语或者短语与过往出价(和/或购买)数据一起用于生成推荐查询(见块1686)。因此，数据仓库可以标识并存储在与基于网络的计算机系统1410相关联的一个或多个预订数目站点(例如网站)之间使用最频繁的搜索术语(流行搜索术语)，还标识与每个用户唯一地相关联的数据。如块1688处所示，流行搜索术语然后可被周期性地(例如每日)传递给生产设施，其中生产设施然后可以将流行搜索数据投射到当前列表库存上(见块1690)。在一种实施方式中，利用每个流行的搜索术语在每个分类级别通过每个分类进行搜索。所有与位于每个特定分类中的至少预定数目的列表(例如50个列表)相匹配的流行搜索术语可被与位于该特定分类中的使用该流行搜索术语的列表的总数存储在一起。因此，每个分类可被分配若干(例如，从0到预定数目的)流行搜索术语或者短语以及该搜索短语在该分类中的流行度测量结果。因此，系统10允许基于流行搜索(基于所有用户的交互的)和用户的唯一历史交互通过当前列表执行搜索。
图17示出了以计算机系统1700的示例形式呈现的机器的图示，在计算机系统1700中可以执行用于使机器执行这里所讨论的方法中的任何一种方法的一组指令序列。在替代实施方式中，机器可以包括网络路由器、网络交换机、网桥、个人数字助理(PDA)、蜂窝式电话、网络装置、机顶盒(STB)，或者任何能够执行下述指令序列的机器，所述指令序列指定该机器所要采取的动作。
计算机系统1700包括经由总线1708互相通信的处理器1702、主存储器1704和静态存储器1706。计算机系统1700还可以包括视频显示单元1710(例如，液晶显示器(LCD)或者阴极射线管(CRT))。计算机系统1700还包字母数字输入设备1712(例如，键盘)、光标控制设备1714(例如，鼠标)、磁盘驱动器单元1716、信号生成设备1718(例如，扬声器)和网络接口设备1700，该网络接口设备1700用于将计算机系统通过接口连接到网络1722。
磁盘驱动器单元1716包括机器可读介质1724，机器可读介质1724上存储有实现这里所述方法中的任何一种或者全部的一组指令或者软件1726。软件1726还被示出为完整或者至少部分地驻留在主存储器1704和/或处理器1702中。软件1726还可以经由网络接口设备1720进行发送或者接收。对于本文，术语“机器可读介质”应被理解为包括任何能够存储或者编码供机器执行并使机器执行本发明的方法中的任何一种方法的指令序列的介质。术语“机器可读介质”应当相应地被理解为包括但不限于固态存储器、光学和磁性盘，以及载波信号。另外，虽然软件在图17中被示出为驻留在单个设备中，但是将认识到软件1726可被分布在可包括机器可读介质的多个机器或者存储介质之间。这里描述的方法可用来提高用户的浏览效率，从而促成对计算资源的更高效使用。
虽然已经参考具体示例实施方式描述了本发明，但是显然可以在不脱离本发明的广阔精神和范围的情况下对这些实施方式进行各种修改和改变。因此，说明书和附图应以说明性意义而非限制性意义来看待。

Claims (20)

1.一种方法，包括：
从当前用户接收当前查询；
利用一个或多个处理器计算曾执行与所述当前查询相同的第一查询、在执行所述第一查询后执行了第二查询并且对响应于所述第二查询呈现的一个或多个搜索结果执行了至少一个搜索后活动的先前用户的数目的第一计数；以及
响应于所述第一计数超过第一阈值，将所述第二查询自动指定为所述第一查询的推荐查询，所述第二查询将被呈现给所述当前用户。
2.如权利要求1所述的方法，还包括：
将所述第二查询作为推荐查询呈现给所述当前用户，该呈现包括使得所述第二查询被显示为是从一个或多个所述先前用户提交的。
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述第二查询包括多个查询，这多个查询包括第一组查询和第二组查询，并且所述自动指定包括：
响应于确定所述第一组查询中的每个查询包括所述第一查询中的所有关键字，将所述第一组查询设置为所述第一查询的至少一个细化查询；以及
响应于确定所述第二组查询中的每个查询没有包括所述第一查询中的所有关键字，将所述第二组查询设置为所述第一查询的至少一个替代查询。
4.如权利要求3所述的方法，还包括：
将所述至少一个细化查询和所述至少一个替代查询同时呈现给所述当前用户，该呈现包括使得所述至少一个细化查询和所述至少一个替代查询被显示为分开的查询组。
5.如权利要求3所述的方法，其中，所述第二组查询中的每个查询不包括任何与所述第一查询共同的关键字。
6.如权利要求1所述的方法，其中，所述计算包括：
响应于确定在执行所述第一查询之后且在执行所述第二查询之前执行了第三查询，不增大所述第一计数。
7.如权利要求1所述的方法，还包括：
计算所述第二查询中的关键字的数目的第二计数；以及
响应于所述第二计数超过第二阈值，不将所述第二查询指定为推荐查询。
8.如权利要求1所述的方法，还包括：
检查所述第二查询是否包括搜索运算符；以及
响应于确定所述第二查询包括搜索运算符，不将所述第二查询指定为推荐查询。
9.如权利要求1所述的方法，还包括：
检查对于所述第一查询和所述第二查询两者，分类约束是否相同；以及
响应于确定对于所述第一查询和所述第二查询两者分类约束不相同，不将所述第二查询指定为推荐查询。
10.如权利要求1所述的方法，其中，所述第二查询包括多个查询，并且所述自动指定包括：
基于所述多个查询中的相应查询的所述第一计数来确定所述多个查询的排名。
11.一种系统，包括：
存储器，用于存储搜索历史信息；以及
一个或多个处理器，用于执行查询推荐引擎，所述查询推荐引擎被配置为：
从当前用户接收当前查询；
计算曾执行与所述当前查询相同的第一查询、在执行所述第一查询后执行了第二查询并且对响应于所述第二查询呈现的一个或多个搜索结果执行了至少一个搜索后活动的先前用户的数目的第一计数；以及
响应于所述第一计数超过第一阈值，将所述第二查询自动指定为所述第一查询的推荐查询，所述第二查询将被呈现给所述当前用户。
12.如权利要求11所述的系统，其中，所述查询推荐引擎被配置为：
将所述第二查询作为推荐查询呈现给所述当前用户，该呈现包括使得所述第二查询被显示为是从一个或多个所述先前用户提交的。
13.如权利要求11所述的系统，其中，所述第二查询包括多个查询，这多个查询包括第一组查询和第二组查询，并且所述查询推荐引擎被配置为：
响应于确定所述第一组查询中的每个查询包括所述第一查询中的所有关键字，将所述第一组查询设置为所述第一查询的至少一个细化查询；以及
响应于确定所述第二组查询中的每个查询没有包括所述第一查询中的所有关键字，将所述第二组查询设置为所述第一查询的至少一个替代查询。
14.如权利要求13所述的系统，其中，所述查询推荐引擎被配置为：
将所述至少一个细化查询和所述至少一个替代查询同时呈现给所述当前用户，该呈现包括使得所述至少一个细化查询和所述至少一个替代查询被显示为分开的查询组。
15.如权利要求13所述的系统，其中，所述第二组查询中的每个查询不包括任何与所述第一查询共同的关键字。
16.如权利要求11所述的系统，其中，所述查询推荐引擎被配置为：
响应于确定在执行所述第一查询之后且在执行所述第二查询之前执行了第三查询，不将所述第二查询指定为推荐查询。
17.如权利要求11所述的系统，其中，所述查询推荐引擎被配置为：
检查所述第二查询是否包括语法错误；以及
响应于确定所述第二查询包括语法错误，不将所述第二查询指定为推荐查询。
18.如权利要求11所述的系统，其中，所述第一查询包括产品名称，并且所述查询推荐引擎被配置为：
检查所述第二查询是否与所述产品名称重叠；以及
响应于确定所述第二查询与所述产品名称重叠，不将所述第二查询指定为推荐查询。
19.如权利要求11所述的系统，其中，所述至少一个搜索后活动包括以下各项中的至少一个：购买由所述一个或多个搜索结果标识的一个或多个产品或服务，在对所述一个或多个产品或服务的拍卖中进行出价，或者发送对所述一个或多个产品或服务的进一步信息的询问。
20.一种存储指令的非暂态计算机可读存储设备，所述指令当被一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括：
从当前用户接收当前查询；
计算曾执行与所述当前查询相同的第一查询、在执行所述第一查询后执行了第二查询并且对响应于所述第二查询呈现的一个或多个搜索结果执行了至少一个搜索后活动的先前用户的数目的第一计数；以及
响应于所述第一计数超过第一阈值，将所述第二查询自动指定为所述第一查询的推荐查询，所述第二查询将被呈现给所述当前用户。
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