CN105556512B - 用于分析关注实体特性的设备、系统以及方法 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及用于分析关注实体特性的设备、系统和方法。特别地，本公开提供用于分析关于关注实体的信息，并且用于基于所分析的信息来对关注实体评级或评分的机构。关注实体的等级或分数有时可指关注实体的排名值。

Description

用于分析关注实体特性的设备、系统以及方法
相关申请的交叉引用
本申请根据35U.S.C.§119(e)要求以下先前提交日期的权益：
·在2013年3月15日提交的,名称为“SYSTEM FOR ANALYZING AND USINGLOCATION BASED BEHAVIOR”的美国临时申请No. 61/799,986；
·在2013年3月15日提交的，名称为“GEOGRAPHIC LOCATION DESCRIPTOR ANDLINKER”的美国临时申请No.61/800,036；
·在2013年3月15日提交的，名称为“SYSTEM AND METHOD FOR CROWD SOURCINGDOMAIN SPECFIC INTELLIGENCE”的美国临时申请No.61/799,131；
·在2013年3月15日提交的，名称为“SYSTEM WITH BATCH AND REAL TIME DATAPROCESSING”的美国临时申请No.61/799,846；以及
·在2013年3月15日提交的，名称为“SYSTEM FOR ASSIGNING SCORES TOLOCATION ENTITIES”的美国临时申请No.61/799,817。
本申请同样涉及：
·在同一日期与此一道提交的，名称为“APPARATUS,SYSTEMS, AND METHODS FORANALYZING MOVEMENTS OF TARGET ENTITIES”的美国专利申请No.14/214,208；
·在同一日期与此一道提交的，名称为“APPARATUS,SYSTEMS, AND METHODS FORPROVIDING LOCATION INFORMATION”的美国专利申请No.14/214,296；
·在同一日期与此一道提交的，名称为“APPARATUS,SYSTEMS, AND METHODS FORCROWDSOURCING DOMAIN SPECIFIC INTELLIGENCE”的美国专利申请No.14/214,213；
·在同一日期与此一道提交的，名称为“APPARATUS,SYSTEMS, AND METHODS FORBATCH AND REALTIME DATA PROCESSING”的美国专利申请No.14/214,219；
·在同一日期与此一道提交的，名称为“APPARATUS,SYSTEMS, AND METHODS FORANALYZING CHARACTERISTICS OF ENTITIES OF INTEREST”的美国专利申请No.14/214,309；以及
·在同一日期与此一道提交的，名称为“APPARATUS,SYSTEMS, AND METHODS FORGROUPING DATA RECORDS”的美国专利申请 No.14/214,231。
以上引用的申请(包括临时申请和非临时申请两者)中的每一个申请的整体内容通过引用并入本文。
技术领域
所公开的主题一般涉及用于分析关注实体特性的数据处理设备、系统和方法。
背景技术
在线服务提供关于关注实体的有用信息。例如，一些社交联网服务基于用户评论和/或代理商的独家评论，提供针对餐厅和咖啡馆的质量和价格友好度的评级。虽然这种信息可能是方便和有用的，但是因为从中产生评级的信息源可能不可靠，所以这种信息可能不可靠。例如，因为某些用户可能具有其它不可告人的动机，所以来自这些用户的评论可能是故意歪曲的。即使信息源是可靠的，但因为信息是从有偏见的来源或小数量的来源导出的，所以信息可能有偏差。当仅存在很少评论者时，信息具有低统计显著性。
发明内容
一般地，在一方面，所公开主题的实施例可包括设备。设备包括被配置成维护关于关注实体的信息的存储装置，其中信息包括与关注实体相关联的内部数据、外部数据以及服务器日志。设备同样包括处理器，其与存储装置通信并且被配置成运行一个或多个模块。一个或多个模块可操作以使设备用于检索关于关注实体的内部数据、外部数据以及服务器日志；基于内部数据、外部数据以及服务器日志，生成多个特征；以及基于多个特征计算关注实体的分数，其中分数指示关注实体的重要性。
一般地，在一方面，所公开主题的实施例可包括用于处理与关注实体相关的信息的方法。方法包括检索关于关注实体的内部数据、外部数据以及服务器日志；基于内部数据、外部数据以及服务器日志，生成针对关注实体的多个特征；以及基于多个特征计算针对关注实体的分数，其中分数指示关注实体的重要性。
一般地，在一方面，所公开主题的实施例可包括非暂时性计算机可读介质。非暂时性计算机可读介质可包括可执行指令，该可执行指令可操作以使数据处理设备检索关于关注实体的内部数据、外部数据以及服务器日志；基于内部数据、外部数据以及服务器日志，生成关注实体的多个特征；以及基于多个特征计算关注实体的分数，其中分数指示关注实体的重要性。
本文所公开的实施例中的任何一个实施例中，设备、方法或非暂时性计算机可读介质可包括，用于从计算装置接收信息请求，该信息请求包括查询并且请求设备提供关于与查询相关联的一个或多个实体的信息；基于与查询所关联的至少一个实体相关联的至少一个分数，识别至少一个实体；以及在向计算装置提供关于至少一个实体的信息之前，使用分选机构基于至少一个分数对至少一个实体排序的模块、步骤或可执行指令。
本文所公开的实施例中的任何一个实施例中，设备、方法或非暂时性计算机可读介质可包括，用于基于与信息请求相关联的一个或多个上下文条件而改变至少一个实体的一个或多个分数来修改至少一个实体的顺序的模块、步骤或可执行指令。
本文所公开的实施例中的任何一个实施例中，与信息请求相关联的一个或多个上下文条件可包括如下中的一个或多个：接收信息请求时的时间，从中接收信息请求的地理位置，从中接收信息请求的应用，从中接收信息请求的用户的简档，和/或发送信息请求的计算装置的类型。
本文所公开的实施例中的任何一个实施例中，多个特征中的一个特征包括与EOI的特定特性相关联的概要属性，并且设备、方法或非暂时性计算机可读介质可包括，用于将内部数据、外部数据以及服务器日志格式化成具有预定数据结构的结构化数据；确定与EOI的特定特性相关联的结构化数据的子集；以及基于结构化数据的子集，生成EOI的特定特性的概要属性的模块、步骤或可执行指令。
本文所公开的实施例中的任何一个实施例中，多个特征中的一个特征可包括内部数据集中与关注实体相关的数据项的聚合计数。
本文所公开的实施例中的任何一个实施例中，多个特征中的一个特征可包括指示由设备接收的针对与关注实体相关的信息的信息请求的总数的信息请求特征。
本文所公开的实施例中的任何一个实施例中，信息请求可与多个信息请求类型中的一个信息请求类型相关联，并且信息请求特征同样可指示与多个信息请求类型中的每个信息请求类型相关联的信息请求的总数。
本文所公开的实施例中的任何一个实施例中，多个特征可归一化成通用尺度。
本文所公开的实施例中的任何一个实施例中，设备、方法或非暂时性计算机可读介质可包括，用于通过将外部数据的一个或多个属性与内部数据相匹配，来确定在外部数据和内部数据之间的关联的模块、步骤或可执行指令。
本文所公开的实施例中的任何一个实施例中，设备、方法或非暂时性计算机可读介质可包括，用于通过计算与EOI相关联的多个特征的加权组合来计算关注实体的分数的模块、步骤或可执行指令。
本文所公开的实施例中的任何一个实施例中，设备、方法或非暂时性计算机可读介质可包括，用于基于指示多个特征中每个特征的重要性的重要性标签，来确定用于加权组合的权重的模块、步骤或可执行指令。
本文所公开的实施例中的任何一个实施例中，设备、方法或非暂时性计算机可读介质可包括，用于通过计算多个特征的指数，来计算关注实体的分数的模块、步骤或可执行指令。
附图说明
当结合以下附图考虑时，参考以下详细描述可更完整地理解本发明的各种目的、特征和优点，在附图中相同的参考标记识别相同的元件。附图仅用于说明的目的，并且不旨在限制本公开主题的事件，在紧随的权利要求中陈述本公开主题的范围。
图1示出根据一些实施例的排名客户端/服务器系统。
图2示出根据一些实施例的用于计算关注实体(EOI)的排名值的方法。
图3示出根据一些实施例的用于计算EOI的排名值的流水线图。
图4示出根据一些实施例示出多个餐厅的排名值的表。
图5示出根据一些实施例基于与EOI相关联的排名值的客户端和服务器之间的交互。
具体实施方式
本公开涉及用于分析关注实体特性的设备、系统和方法。特别地，本公开提供用于分析关于关注实体的信息，并且用于基于所分析的信息来对关注实体评级或评分的机构。关注实体的等级或分数有时可指关注实体的排名值。在一些实施例中，“关注实体”(EOI)可包括具有物理位置的诸如餐厅、国家公园、商店、旅行社或咖啡馆的任何实体，或诸如机动车辆登记处的政府实体，或任何其它商业或非商业实体。在其它实施例中， EOI可包括例如产品、人员、建筑物或计算机的任何其它类型的实体。
在高层面，EOI的排名值指示鉴于预定特性或标准的EOI的重要性或相关性。例如，EOI的排名值可指示EOI的“家庭友好度”。在该示例中，高排名值可指示相关联的EOI是家庭友好的，然而低排名值可指示相关联的EOI不是家庭友好的。在一些实施例中，EOI可与多个排名值相关联，每个排名值与诸如预定观众或预定场景的特定特性或标准相关联。例如，餐厅可与三个排名值相关联：placerank.foodie、placerank.social以及 placerank.good_for_singles。placerank.foodie可指示EOI对于美食家的受欢迎度；placerank.social可指示EOI针对社交活动的受欢迎度；以及 placerank.good_for_singles可指示EOI对于单人的受欢迎度。
排名值在任何被配置成响应于诸如在客户端/服务器系统中的信息请求来提供EOI的系统中可以是有用的。例如，客户端可向服务器提交包括例如搜索查询：“在纽约格林威治村附近的好的中国餐厅”的信息请求。作为对请求的响应，服务器可向客户端提供(1)供应中式食品，并且(2) 在物理上位于纽约格林威治村或其附近的餐厅列表。当服务器提供餐厅列表时，服务器可被配置成使用与餐厅相关联的一个或多个排名值来分选餐厅。例如，如果服务器维护餐厅的“良好度”排名值(例如与视为“不好”的餐厅相比，视为“好”的餐厅与更高的排名值相关联)，则服务器可提供使具有更高排名值的餐厅(例如好的餐厅)在具有更低排名值的餐厅(例如不好的餐厅)之前出现的相关餐厅的列表。类似地，如果服务器维护餐厅的“价格”排名值(例如与视为“昂贵”的餐厅相比，视为“便宜”的餐厅与更高的排名值相关联)，则服务器可提供使具有更高排名值的餐厅 (例如便宜的餐厅)在具有更低排名值的餐厅(例如昂贵的餐厅)之前出现的相关餐厅的列表。
当EOI与多个排名值相关联时，服务器可使用多个排名值中的一个或多个来确定EOI的顺序。例如基于特定的使用情况或客户端请求可进一步动态调节EOI的顺序。
只要EOI与排名值相关联，则无论信息请求中的搜索查询是文本的还是地理的，这种EOI的排序(或排列)是可能的。文本搜索查询可包括输入因特网搜索引擎中的诸如“中国餐厅”的搜索字符串。地理搜索查询可包括例如诸如(40.733855，-73.99386)的(经度、纬度)坐标的地理坐标，以便请求位于地理坐标的给定半径(例如50米)内的所有EOI的列表。
排名值在筛选搜索结果中可同样是有用的。如果EOI的排名值小于预定阈值，则服务器可从响应于信息请求所提供的EOI列表中隐藏该EOI。该机构允许服务器放弃或隐藏相对不重要的EOI(例如视为“不好”或“太昂贵”的餐厅)。
排名值在选择用于显示客户端上的信息的一个或多个机构中可同样是有用的。例如，排名值可用于选择诸如图标或字体类型的一个或多个用户界面元素，从而传达诸如地图的视觉显示内的EOI的重要性。合适的用户界面元素的选择允许客户端或用户更快地从诸如地图的显示中找到相关的 EOI。例如，响应于“在纽约格林威治村附近的中国餐厅”的信息请求，服务器可向客户端提供格林威治村的地图。在该地图上，服务器可显示满足信息请求的中国餐厅。服务器同样可基于与这些中国餐厅相关联的“良好度”排名值，指示所呈现的中国餐厅的质量。例如，可通过三颗星指定“优秀”的中国餐厅，可通过两颗星指定视为“好”的中国餐厅，可通过一颗星指定视为“可以接受”的中国餐厅，并且视为“差”或不可接受的中国餐厅可能根本无法在地图上被指示出来。
排名值作为杠杆排名值以做出关于与排名值相关联的EOI的其它结论的分析系统的一部分，同样可以是有用的。
可使用排名计算机构来计算排名值。所公开的排名计算机构可包括，收集关于EOI的信息，基于收集的信息生成EOI的特征，以及基于产生的特征来生成针对EOI的排名值。特别地，从多个信息源收集各种特征或原始数据信号(例如，经由应用程序接口(“API”)针对该EOI的记录的若干请求，来自可信任来源(诸如视为可靠的博客)的关于该EOI的若干评论或描述或投稿，以及EOI的维基百科页面被浏览的若干次数)。随后，使用形成EOI的排名值的函数来衡量和组合这些特征。在一些实施例中，服务器可选择所产成的特征中的一个或多个特征，并且仅使用所选择的特征来计算排名值。通过这种方式，服务器可计算适合特定应用的排名值。
不像通常仅使用数字信息来生成其等级的现有评级系统，所公开的排名计算机构可基于各种信息类型来计算等级或分数。例如，所公开的排名计算机构可使用关于EOI的广告，网站描述EOI和在这些网站上关于EOI 的文字的EOI文本描述，EOI的属性，以及关于EOI的用户评论，从而确定EOI的排名值。与现有的评级系统相比，使用各种信息类型的能力具有显著好处，因为用于计算排名值的信息量可比用于计算基于星的数字分数的数字信息量显著更大。当所公开的排名计算机构使用用户评论时，所公开的排名计算机构可不仅使用数字等级，还使用评论中的文字基调，以及评论的质量/可靠性。
考虑如下面进一步描述的各种信息类型的所公开的排名运算机构的好处在于，各种信息类型可提供横跨许多关注维度的鲁棒信号，其中的一些信息可能不明确。例如，对于将地点评价为“对孩子好”的社交联网服务，它必须要求用户提供针对该特征的明确等级。相反，所公开的排名计算机构基于例如评论中的词语，评论链接到的网站，和/或评论是否位于妈妈们之间流行的博客上，可估计该维度(例如方面)的值。因此，所公开的排名计算机构可允许服务提供者添加新的维度，而无需明确要求评论者提供关于这种新维度的信息。
此外，所公开的排名运算机构可甚至在恶意行为者试图提高与他们所关注的实体相关联的等级的情况下，提供可靠信号。例如，为提高社交联网服务的等级，企业主有可能邀请朋友写评论或向外人付钱以便产生有利的评论。相反，所公开的排名运算机构考虑横跨许多站点的评论，使排名运算机构更加鲁棒。此外，PG模块同样考虑，诸如API流量、博客(学习支持值得信赖的博客)，以及恶意行为者不能全体妥协的站点的额外信息。在一些情况下，横跨多个站点的显著系统分歧甚至可指出尝试对在线评论系统使用诡计的EOI。
用于计算排名值的函数可适应于与排名值相关联的特定特性。在一些实施例中，可通过使用适当的标签数据作为排名运算的输入变量来实现函数的适配。例如，用于计算排名值的函数可使用EOI的社交标签作为输入。社交标签可包括从社交联网服务所收集的签到的数量或喜欢的数量。这允许函数计算对于寻找具有社交重要性的EOI可能有用的排名值(例如，具有更多社交重要性的EOI排名值更高)。作为另一示例，用于计算排名值的函数可使用诸如来自全国供应者标识符(“NPI”)登记处的贡献的与 EOI相关联的医疗标签作为输入。这允许函数计算对于搜索医疗供应者可能有用的排名值(例如，与医疗服务供应者相关的EOI的排名值更高)。在其它实施例中，可通过使用适当的标签数据来训练函数而实现函数的适配。例如，可使用社交标签来训练函数，以使得函数可以计算与社交重要性相关的排名值。作为另一示例，可使用医疗标签来训练函数，以使得函数可以计算与医疗服务供应者相关的排名值。
图1示出根据一些实施例的排名客户端/服务器系统的图。系统100包括服务器102、通信网络104以及一个或多个客户端装置106。服务器102 可包括处理器108、存储装置110、排名生成(PG)模块112、查询响应 (QR)模块114以及一个或多个接口116。
服务器102的处理器108可在硬件中实施。处理器108可包括专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑阵列(PLA)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)，或任何其它集成电路。处理器108可同样包括任何其它可适用的处理器中的一个或多个，诸如合并一个或多个 CPU、应用处理器以及闪速存储器的系统芯片，或精简指令集计算(RISC) 处理器。处理器108的存储装置110可包括计算机可读介质、闪速存储器，磁盘驱动器、光盘驱动器、可编程只读存储器(PROM)，和/或只读存储器(ROM)。
PG模块112可被配置成生成用于一个或多个关注实体(EOI)的排名值。PG模块112可以维护在存储装置110中的所产生的排名值，或向QR 模块114提供所产生的排名值。QR模块114可被配置成响应于来自分批或实时的一个或多个客户端106的信息请求。在一些实施例中，PG模块 112和QR模块114可位于同一服务器102中。在其它实施例中，PG模块 112和QR模块114可位于不同的服务器中。
在一些实施例中，PG模块112和/或QR模块114可在存储在诸如非暂时性计算机可读介质的非暂时性存储装置110中的软件中实施。在存储装置110中所存储的软件可在能够执行计算机指令或计算机代码的处理器 108上运行。
在一些实施例中，可使用ASIC、PLA、DSP、FPGA或任何其它集成电路在硬件中实施PG模块112和/或QR模块114。在一些实施例中，PG 模块112和QR模块114两者都可在诸如ASIC、PLA、DSP或FPGA的同一集成电路上实施，从而形成芯片系统。
服务器102可包括一个或多个接口116。一个或多个接口116提供输入和/或输出机构以便服务器102向内和向外通信。例如，一个或多个接口 116实现通过通信网络104与客户端106的通信。一个或多个接口116同样可向耦接到网络104的其它服务器或计算机提供应用编程接口(API)，以使得服务器102可以基于哪些排名值可被计算来接收信息。一个或多个接口116在硬件中实施，以便在诸如光学、铜和无线的各种介质中发送并接收信号，并且在若干不同的协议中，其中一些介质可以是非暂时性的。
虽然图1表示服务器102为单个服务器，但是服务器102可包括多于一个的服务器，并且可以是云计算平台的一部分。
客户端106可以包括台式计算机、移动计算机、平板计算机、蜂窝装置，或任何其它具有处理器和存储器的计算装置。服务器102和一个或多个客户端装置106可以经由通信网络104通信。
通信网络104可包括因特网、蜂窝网络、电话网络、计算机网络、分组交换网络、线路交换网络、局域网(LAN)、广域网(WAN)、全局区域网络，或目前称为内联网的任何数量的专用网络，和/或可容纳数据通信的任何其它网络或网络组合。可采用任何数量的硬件和软件组件、传输介质和网络协议来实施这种网络。虽然图1将网络104表示为单个网络，但是网络104可以包括上面列出的多个互连网络。
图2示出根据一些实施例的用于计算EOI的排名值的方法。在高层面， PG模块112可被配置成以三个步骤计算排名值。在步骤202中，PG模块 112被配置成基于哪个排名值可被计算，收集关于EOI的信息。在步骤204 中，PG模块112被配置成基于所收集的信息来生成特征。在步骤206中， PG模块112被配置成组合所产生的特征来确定EOI的排名值。
图3示出根据一些实施例的相对于图2描述的方法的详细流水线图。在图3中，到PG模块112的输入被示为椭圆形；由PG模块112使用的量被示为矩形；由PG模块112产生的排名值在图底部的矩形中示出；以及箭头指示数据如何通过示出的量(例如，“特征1”使用“服务器日志”、“内部数据”以及“外部数据”输入产生)传播。
在一些实施例中，如相对于图2所讨论的，PG模块112被配置成以三个步骤计算排名值。在步骤202中，PG模块112被配置成从各种信息源收集关于EOI的信息。在一些实施例中，各种信息源可包括服务器日志 302、维护与EOI相关联的内部数据的内部数据库304，以及维护与EOI 相关联的外部数据的外部数据库306。
在一些实施例中，内部数据可包括先前获得的关于EOI的数据，并且它一般可以指在本地组数据库中关于EOI的数据和元数据。在一些情况下，可通过为服务器102的操作者工作的雇员或承包商(例如生成排名的实体) 来收集或生成内部数据。
在一些实施例中，外部数据一般指可从外部数据库、网站或应用编程接口(API)访问到的数据。例如，在维基百科上存在记录特定维基百科页面的页面请求数的站点。如果页面是关于诸如埃菲尔铁塔的EOI，并且如果针对EOI的维基百科页面很受欢迎，则它可使PG模块112向该EOI 提供更高的排名值。外部数据可同样包括通过例如网络爬虫(webcrawler) 收集的来自因特网的信息，该网络爬虫收集关于页面、免费可用的数据集或伙伴数据集的信息。
在一些实施例中，服务器日志例如追踪到网页或API服务器的所有请求。这些请求中的一些是用于特定的EOI。PG模块112可使用若干这种请求、频率速率和请求速率中的变化作为特征，以确定针对特定EOI的排名值。
采用内部数据、外部数据以及服务器日志工作可能是具有挑战性的，因为这意味着管理内部数据，连同必须连接到许多外部服务，解决横跨许多服务的EOI(例如识别和统一引用特定EOI的所有数据)，以及解释以各种格式的数据。PG模块112能够解决这些问题，如下面进一步描述的。
在步骤204中，PG模块112可被配置成基于在步骤202中检索到的信息来生成用于排名运算的特征。PG模块112可生成基于一个或多个所收集的信息类型的特征。虽然图3仅示出使用三个特征，但是PG模块112 可使用用于计算排名值的额外特征。例如，当PG模块112计算餐厅的排名值时，“特征1”可以表示“费用”(例如，其中更昂贵的餐厅接收针对该特征的更高值，而更便宜的餐厅接收该特征的更低值)，“特征2”可以表示“质量”(例如，其中更好的餐厅接收该特征的更高值)，以及“特征3”可以表示“清洁度”。PG模块112可以同样使用未在图3中示出的其它特征，例如，“儿童友好度”特征(例如，它是否是欢迎有幼童的家庭的餐厅)，或“代客泊车可用性”特征。
在一些实施例中，PG模块112可以被配置成访问EOI列表。EOI列表可以包括：(1)每个EOI的唯一标识符，和(2)与唯一标识符相关联的一个或多个特征。在一些情况下，EOI列表可以存储在服务器中的存储装置110中。在其它情况下，EOI列表可以存储在与服务器102通信的数据库中。
在一些实施例中，服务器102被配置成从一个或多个客户端106接收针对EOI的信息请求，请求服务器102提供关于存储在内部数据库中的 EOI的信息。可经由公共API端点接收信息请求。在一些情况下，信息请求可与多个信息请求类型中的一种类型相关联。信息请求类型可以包括搜索请求类型或直接EOI标识请求类型。与搜索请求类型相关联的信息请求的示例可以是诸如“在纽约的中国餐厅”的文本字符串。与直接EOI标识请求类型相关联的信息请求的示例可以是诸如“在纽约的世界贸易中心”的文本字符串。
在一些实施例中，PG模块112可使用信息请求来导出用于排名值运算的信息请求特征。信息请求特征可包括如下中的一个或多个：(1)信息请求的总数，(2)每种信息请求类型的总数，和/或(3)信息请求的源的列表，诸如与发送信息请求的客户端相关联的IP地址。PG模块112可以使用信息请求特征及其时间相关特性的快照来找到EOI的时间相关受欢迎度。
在一些实施例中，在内部数据库304的构造期间，服务器102可确定和维护与每个EOI相关的内部数据库304中的数据项的集合计数(例如数字)。PG模块112可以使用集合计数作为用于排名运算的特征。例如PG 模块112可以确定数据项的总数，其有助于在EOI的“类别”属性和值“餐厅”之间的关联。PG模块112可以使用数据项的这个数字作为社交关联性的特征。
在一些实施例中，服务器102可以将外部数据库306中的外部数据关联(或链接)到内部数据库304中的内部数据。在一些情况下，服务器102 可以通过将外部数据的某些属性与内部数据相匹配来自动确定这种关联。例如，服务器102可以通过将维基百科页面的标题与内部数据库304中的 EOI的“名称”属性相匹配，来自动确定在维基百科页面(即外部数据) 和内部数据之间的关联。一旦服务器102确定关联，PG模块112则可以使用维基百科页面中的信息来导出用于在内部数据库304中相关联的EOI 的特征。在一些实施例中，服务器102可使用在同一日期与此一道提交的识别为美国专利申请No.TBD的“APPARATUS,SYSTEMS,AND METHODS FOR GROUPING DATA RECORDS”中所描述的设备、系统和方法将外部数据库306中的外部数据关联(或链接)到内部数据库304 中的内部数据，该美国专利申请参考代理人案号2203957-00129US1，其全部内容在此通过引用整体并入本文。
在一些实施例中，PG模块112可以被配置成基于与EOI相关联的记录来生成特征。记录可包括EOI的名称、EOI的地址、EOI的电话号码，和/或EOI的类别(例如EOI是餐厅或混凝土制造商)。记录同样可包括由EOI所接收的物理访问的数量。例如，记录可包括在预定周期内光顾餐厅的顾客的数量，去特定图书馆的读者的数量，或在机动车辆登记处的特定位置更新其驾驶证的人数。记录同样可包括由EOI所接收的在线访问的数量。例如，记录可包括通过因特网用户访问餐厅主页次数的数量，或从商店的网页进行的在线购买的数量。EOI的记录同样可包括与EOI相关联的记录是否完成的指示(例如与EOI相关联的记录是否包括与EOI相关联的地址和电话号码)。因为记录信息可直接从与EOI相关联的检索信息中产生，所以来自EOI记录的信息生成可以是简单的。
在一些实施例中，PG模块112可被配置成从诸如因特网和/或网页的外部数据集上的参考资料中产生EOI的特征。例如，PG模块112可被配置成确定有多少网页提及EOI，EOI已接收多少评论，与EOI相关的评论或帖子的时间，EOI来自评论的平均评级，和/或提及EOI的网页和评论的相对受欢迎度。
在一些实施例中，当PG模块112从EOI的评论中生成特征时，PG 模块112可以使用评论中文本的基调作为附加特征。PG模块112可被配置成使用将评论文本中的词语转换成数据结构，并且基于数据结构确定基调的步骤，来确定评论的基调。例如，在训练阶段中，PG模块112可以收集一个或多个词语，并且维护这些词语到关于实体的某些情感或形容词的映射。这允许PG模块112构建从词语到情感或形容词的映射。随后，在测试阶段，PG模块112可从关注的评论中收集词语，并使用映射来确定与词语相关联的情感或形容词。然后，PG模块112可累积在整个评论中的词语上这些情感或形容词的分数(例如计数)，从而确定评论的基调。作为另一示例，PG模块112可使用自然语言处理技术来将关于EOI的散文解析和解释成例如解析树，并且应用考虑言语能力、反现实元素、上下文以及其它这种信息的部分的统计模型来估计基调。在一些实施例中，可周期性地执行基调提取。
在一些实施例中，当PG模块112从EOI的评论中生成特征时，PG 模块112可以使用评论(或包括评论的网站)的质量作为附加特征。在一些情况下，PG模块112可被配置成通过人力运算确定评论(或包括评论的网站)的质量。例如PG模块112可以请求一人或多人来评注特定评论或特定的评论来源是否可靠。可使用诸如Amazon Mechanical Turk的人力运算引擎来提供人力运算。特别是当执行人力运算的(多)人不可靠时，人力运算可能是不可靠的。为了提高人力运算的可靠性，PG模块112可仅将评注任务分发给从先前人力运算任务中获得高评级的(多)人。在一些实施例中，PG模块112可将评注任务分发给多人，并且将来自多人的评注结果统一(例如平均或平滑化)以便进一步改进人力运算的可靠性。在一些情况下，PG模块112可被配置成通过比较新数据源中的数据与已知的可靠数据源中的数据，自动地评注新的数据源为可靠的。如果新数据源中的数据与已知的可靠数据源中的数据一致，则新数据源可能也是可靠的。
在一些实施例中，PG模块112可以被配置成基于一个或多个社交联网服务上针对EOI的参考资料生成特征。例如，PG模块112可以被配置成使用EOI的“喜欢”的数量，与EOI相关的推文(tweets)的数量和/ 或频率，和/或签到的数量和/或速率。PG模块112可经由包括访问Twitter 的数据流(firehose)(或子集)的诸如调用社交联网服务的应用编程接口(API)的各种通信技术接收一个或多个社交联网服务上针对EOI的参考资料。在一些实施例中，PG模块112可周期性地下载一个或多个社交联网服务上针对EOI的参考资料，并相应地在本地数据库或本地存储装置 110中更新它们。PG模块然后可以使用所下载的参考资料来解析并评注 EOI标识。在其它实施例中，PG模块112可以实时下载一个或多个社交联网服务上针对EOI的参考资料。
在一些实施例中，PG模块112可以被配置成生成基于网络日志和/或 API日志的特征。服务器102可以被配置成维护与EOI相关的数据流量日志，其可以测量针对到网络服务器或API服务器的给定EOI的请求速率。例如，数据流量可以指示针对到网络服务器或API服务器的给定EOI的请求数量。日志可以指示由客户端106使用特定的API从而访问由服务器102 维护的信息的时间和频率。日志可以同样指示诸如因特网协议(IP)地址的客户端106的标识，该访问的信息由服务器102维护。例如，服务器102 可以维护客户端/用户访问与特定EOI相关的信息多少次，以及有多少独立客户端/用户访问与特定EOI相关的信息。PG模块112可以解析这种日志以生成将被用于排名运算的特征。例如，PG模块112可以解析http日志，其包括参考某些EOI的时间和路径。如以下所示，将http日志格式化为[IP地址、时间戳、使用的方法、路径、协议、响应代码]。
·10.0.1.1--[29/3月/2013：11：18：25-0700]“GET/EOI /SOME_ENTITY_ID1HTTP/1.1”200
·10.0.1.2--[29/3月/2013：11：17：25-0700]“GET/EOI /SOME_ENTITY_ID2HTTP/1.1”200
在一些实施例中，PG模块112可以被配置成使用EOI的概要属性作为与EOI相关联的特征。与EOI相关联的概要属性可以从步骤202中所收集的信息导出，如在2013年3月15日提交的题为“SYSTEM WITH BATCH AND REAL TIME DATA PROCESSING”的美国临时专利申请No.61/799,846所公开的，其通过引用整体并入在此。例如，PG模块112 被配置成通过将非结构化的输入数据格式化成具有预定数据结构的结构化数据来生成概要属性。然后，PG模块112被配置成将结构化的数据分成多个组，每个与特定EOI相关联。然后PG模块被配置成生成每个组的代表性标识符。随后，PG模块112可基于与EOI的特定组相关联的输入数据，生成针对每个组的概要属性(或概要数据)。
例如，当输入数据包括与餐厅A相关联的5个数据项时，PG模块112 可确定与同一EOI(例如餐厅A)相关联的这5个数据项，并确定与5个数据项相关联的概要数据。例如，如果3个数据项指示餐厅A具有代客泊车，并且2个数据项指示餐厅A没有代客泊车，则PG模块112可以使用多数表决方案来概括(如平均或平滑化)5个数据项，并且指示EOI具有代客泊车。
在一些实施例中，PG模块112可以使用元数据来计算概要属性。元数据可以包括对以下的引用，例如(1)从其中输入数据始发起的源，(2) 贡献输入数据的用户标识，和/或(3)在其上贡献输入数据的数据。概要属性可以包括，例如(1)所收集的信息中的若干数据项，(2)有贡献的用户标识的列表，(3)指示所收集信息准确性的所收集信息的时间戳，和 /或(4)在整个所收集的信息中特定EOI已出现的次数，其可以体现关于 EOI的受欢迎度的信息。
PG模块112可使用的其它特征可包括通过PG模块经由特定API所接收的信息请求的数量；有助于EOI的排名值运算的信息源的数量；因特网上针对EOI的事件或参考资料的数量，也称作外部对照参考资料的数量(例如在社交网络网站中EOI的简档页面的参考资料)；EOI的类别(例如中国餐厅、印度餐厅、泰国餐厅)；由EOI的维基百科页面所接收到的访问的数量；在社交联网站点处签到的数量；与EOI相关联的类别的社交权重；与EOI相关联的若干评论；和/或社交联网站点上的若干用户贡献的评论。
在一些实施例中，PG模块112可以同样使用与EOI相关联的信息量 (例如与EOI相关联的数据点的数量)作为特征。在一些情况下，具有更多信息的EOI可与更受欢迎的实体相关联，因为它们一般在网络上被更多的讨论，并被更详细地记录。例如，著名的餐厅往往有许多评论、广告和列表，包括关于主厨姓名、桌子的数量，以及残疾人是否可进入餐厅的细节。与此相反，不太受欢迎的餐厅可能具有很少的评论和词条，并且即使当存在评论和词条时，它们也可能较少地被填写，例如仅填写姓名和地址。 PG模块112可得知这种相关性，并倾向于将具有更多细节的EOI作为更可能为重要的。
在一些实施例中，PG模块112可被配置成将特征归一化。特征归一化步骤可提供具有相似范围的特征，并且防止异常值不成比例地支配(或偏置)排名值。
在一些情况下，将特征全部归一化到通用尺度。例如，可将特征归一化以使特征全都具有在[0，1]范围中的值(例如，每个经归一化的特征具有0的最小值，1的最大值，并且可以具有在这些极值之间的任何值)。在一些情况下，可以使用指数分布的累积分布函数来执行归一化。可设定针对特征的指数分布的参数，从而给予每个特征的均值或中值例如0.5的相同的归一化值。
在一些实施例中，PG模块112可被配置成使用相同(或少数)数据结构类型来表示已产生的特征。在一些实施例中，PG模块112可以根据 2013年3月15日提交的，名称为“SYSTEM AND METHOD FOR CROWD SOURCING DOMAIN SPECIFIC INTELLIGENCE”的美国临时专利申请No.61/799,131中公开的Scarecrow平台来使用数据结构，该申请通过整体引用并入本文。换句话说，PG模块112可以使用由在特定的特征应用中具有专门知识的人所预定的数据结构。在其它实施例中，PG模块112 可独立确定针对特征的数据结构，并在数据结构中自动填入一些或所有字段。例如，PG模块112可确定来自数据源的数据是否随时间变化。PG模块112可以确定不随时间变化的数据部分是特征的标签(或标识符)，而随时间变化的数据部分是特征的值。因此，PG模块112随后可基于确定的特征标签和确定的特征值来填充数据结构。
在步骤206中，PG模块112被配置成基于已产生的特征(或经归一化的特征)来生成排名值。在一些情况下，PG模块112可以使用函数来集合已产生的特征(或经归一化的特征)值。函数的输出可以是原始排名值308。可配置函数以使得与不受欢迎的EOI相比，受欢迎的EOI被分配更高的排名值。例如，接收更多实际顾客光顾的餐厅可以比接收更少实际顾客光顾的餐厅具有更高的排名值。
在一些实施例中，PG模块112被配置成通过操作部分地执行指数特征值的加权组合的函数，来计算原始排名值308。例如，用于计算原始排名值308的函数可以表示为：
其中ωi表示用于第i个特征fi的特征权重，λi是用于第i个特征fi的特征缩放比率，并且I是引用所有特征的指数组。特征fi指示与第i个特征相关联的原始特征值。特征权重ωi指示第i个特征fi的重要性。例如，更高的特征权重ωi可以指示与具有更低特征权重的其它特征相比，第i个特征fi在确定排名值方面更有用的事实。特征缩放比率λi是归一化常数。换句话说，特征缩放比率λi用于将原始特征值fi的范围映射到[0，1]。更高的缩放比率λi可以指示相关联的原始特征值fi的范围很小，并且因此需要被放大以便映射到[0，1]的范围的事实。更低的缩放比率λi可指示相关联的原始特征值fi的范围很大，并且因此需要被减小以便映射到[0，1]的范围的事实，其中[0，1]指在0和1(并包括0和100)之间开始的范围。因此，可将λifi称为归一化特征值。
在其它实施例中，PG模块112被配置成通过操作将经加权的归一化特征值线性组合的函数来计算原始排名值308。例如，可将用于计算原始排名值308的函数表示为：
Figure BDA0000801879300000192
其中ωi表示针对第i个特征fi的特征权重，λi是特征缩放比率，并且 I是引用特征的指数组。
一旦生成原始排名值，它们则可用于产生最终的排名值。在一些实施例中，在计算所有EOI的排名值之后，还可将排名值缩放到[0，100]的范围以便大致匹配百分位数，其中[0，100]指在0和100(并包括0和100) 之间开始的范围。例如，85的排名值可以指示对应的EOI比约85％的EOI 具有更高的排名值的事实。产生最终排名值的这一过程被称为“百分位数归一化”。
在一些情况下，如果可用的信息不足以产生可靠的EOI排名值，则可如此标记EOI。例如，保留-1的排名值以指示EOI与排名值不相关联，因为例如不存在用于计算该EOI的排名的足够信息，或者例如由于预定的限制，不应向客户端提供EOI的排名值。图4示出根据一些实施例示出多个餐厅的排名值的示例性表。
在一些实施例中，可周期性地更新用于计算排名值的函数，并且当如此更新函数时可再次产生排名值的组。更新函数的一种方式是使用机器学习技术来重新加权底层特征。例如，在经济衰退期间，价格较低的餐厅可以偏向于接收更高的排名值。作为另一示例，如果所收集信息的源在质量上下降，则可减小来自该源的导致特征的权重。继续该示例，个人的在线博客可以是用于产生排名值的特征的源。如果此人的博客对餐厅评级(例如为“优秀”或“糟糕”)时，PG模块112可以从博客提取这些等级，并使用它们作为排名值运算的特征。只要该人的博客被认为是可靠的信息源，则可认为从博客产成的特征在生成排名值上是重要的(或给定高权重)。然而，如果PG模块112确定该人的博客不再可靠，则可降低从该博客生成的特征的重要性(或权重)。
在一些实施例中，PG模块112可以使用机器学习技术来自动确定(或学习)用于第i个特征fi的特征权重ωi。可将确定特征权重的过程称为权重训练。
在一些实施例中，PG模块112可以在训练组中使用归一化的特征值λifi来确定特征权重ωi310。特别地，PG模块112可以被配置成使用归一化特征值λifi和重要性标签312来生成特征权重ωi310，以使得向给定的重要性标签312的可靠预测者的特征分配更高的权重。
在一些情况下，PG模块112可以使用监督学习技术，生成统称为ω的整组特征权重ωi，i∈I。例如，PG模块112可以接收被标记的训练组，并使用标记的训练组来寻找满足以下的特征权重ω：
Figure BDA0000801879300000201
其中η指排名估计量，PR指在训练组中使用排名估计量η将要从特征fi，i∈I中估计的被标记的排名值；并且g是成本函数。如上述讨论的，排名估计量η可以包括η( ωi)＝ωiλifi或者η(ωi)＝ωi{1-exp{-λifi}}。成本函数g可包括线性函数、对数函数、指数函数、非线性函数，或任何其它可以使被标记的排名值和由排名估计量η估计的排名值之间的差异不利的函数。在其它情况下，PG模块112可以使用线性回归、非线性回归、核回归、诸如朴素贝叶斯(
Figure BDA0000801879300000211
Bayesian)的贝叶斯(Bayesian)技术，和/ 或梯度下降技术来生成特征权重ω。
重要性标签312可以指示哪些特征在确定排名值上是重要的。重要性标签312可以指示1)EOI和/或特征的受欢迎度，2)来自因特网上消费者视角的特征的重要性，3)来自批评或评论者视角的特征的重要性，和/ 或4)来自相关产业视角的特征的重要性。重要性标签312可用于优化对于特定应用(例如使用情况)的排名系统。因此，可基于用户需求来添加重要性标签312。例如，如果用户想要找到引起最少疼痛的牙医，则用户可以向重要性标签312添加“排名_牙医_谁_不_疼痛”的标签。
在一些实施例中，可以基于信息请求特征来确定EOI和/或特征的受欢迎度，如前面所讨论的。例如，可以基于EOI和/或EOI的特定特征所接收的信息请求的数量来估计EOI和/或特征的受欢迎度。在一些实施例中，按照随时间波动来接收EOI的信息请求的速率，可实时更新重要性标签312。可以使用诸如回归、分批、小批量或随机梯度下降的机器学习方法，以分批或实时的方式来完成该训练过程。
在一些实施例中，PG模块112可以分批模式周期性地重复产生排名值。例如，PG模块112可以周期性地检索所有收集到的信息并重新计算 EOI的排名值。在一些实施例中，随着新的或更新的信息变得可用或随着重要性标签被更新，PG模块112可以不断地实时更新排名值。在前，名称为“SYSTEM WITH BATCH AND REAL TIME DATA PROCESSING”的美国临时专利申请No.61/799,846进一步描述其中可以以分批模式和实时同步更新排名值的方式。
在一些实施例中，当通用函数产生差质量时，排名值PG模块112可使用特定的定向函数来计算排名值。特别地，PG模块112可以被配置成基于排名值的类型、与排名值相关联的EOI的特性、与排名值相关联的 EOI的类型，使用不同的函数来计算排名值。例如，PG模块112可以被配置成当EOI处于特定国家、地区、地点内时，或通过行业类别或子类别，使用不同的权重来组合特征。换句话说，PG模块112可使用第一函数来产生纽约市的餐厅的排名值，并且可以使用第二函数来产生波士顿的餐厅的排名值。作为另一示例，PG模块112可以被配置成当将被计算的排名值与诸如“家庭友好度”、“与地铁站的接近度”或“价格”的特定类型相关联时，使用不同的权重来组合特征。在一些实施例中，PG模块112 可以使用有监督的学习技术来学习特定的定向函数。例如PG模块112可以通过学习回归映射(例如函数或表)来学习特定的定向函数，该回归映射将EOI的特性或排名值的类型映射到期望的特定的定向函数或特定的定向函数的参数。
在一些实施例中，可在诸如通用数据库管理系统(DBMS)的可更新的数据库中存储步骤202所收集的信息或步骤204所产生的特征。在该数据库中维护所收集的信息或产生的特征的组允许在适当的时候重新计算或更新排名值。例如，在产生一组排名值以后，可能期望更新用于计算排名值的函数，并且使用所更新的函数重新计算排名值。在一些实施例中，DBMS可包括MySQL、MariaDB、PostgreSQL、SQLite、MongoDB、 Leveldb、Riak、HBase、Microsoft SQL服务器、Oracle、SAP、dBASE、 FoxPro、IBM DB2、LibreOffice Base以及FileMaker Pro。
在一些实施例中，PG模块112或QR模块114被配置成基于排名值将搜索结果排序。例如，当服务器102响应于来自客户端106的信息请求时，PG模块112或QR模块114可以检索在信息请求中与查询潜在相关的EOI。然后PG模块112或QR模块114可检索与潜在相关的EOI相关联的排名值。随后，PG模块112或QR模块114可以基于与潜在相关的 EOI相关联的排名值，将潜在相关的EOI排序。
在一些实施例中，用于计算排名值的所公开的机构可以被扩展到包括产品、公司、人员、服务或网站的各种EOI。
图5示出根据一些实施例基于与EOI相关联的排名值的客户机和服务器之间的交互。服务器102可包括被配置成与客户端106通信的QR模块 114以便向客户端106提供信息。
在步骤1中，服务器102的QR模块114可以从客户端106接收信息请求。信息请求可包括一个或多个搜索项，该信息请求请求QR模块114 提供满足(或匹配)一个或多个搜索项的EOI列表(或任何其它相关信息)。
在步骤2中，响应于信息请求，QR模块114可确定在信息请求中匹配一个或多个搜索查询的EOI(或任何其它相关信息)。
在一些实施例中，QR模块114可基于与EOI相关联的排名值来确定 EOI。例如，响应于接收信息请求，QR模块114可以接收在信息请求中可满足一个或多个搜索查询的实体排名值。然后，QR模块114可基于接收到的排名值确定EOI。例如，QR模块114可以选择与10个最高的排名值相关联的10个实体作为EOI。
在一些实施例中，如果来自客户端106的信息请求包括重要性标签，则QR模块114可向PG模块112提供重要性标签，从而PG模块112可以鉴于所接收的重要性标签来更新排名值。随后，PG模块112可向QR 模块114提供更新的排名值，以使得QR模块114可基于更新的排名值来识别EOI。
在步骤3中，如果PG模块112还没有基于相关联的排名值来将确定的EOI排序，则QR模块114可基于与确定的EOI相关联的一个或多个排名值，可选地将确定的EOI排序(或排列)。并且在步骤4中，QR模块114可向请求信息的客户端106提供确定的EOI和经检索的排名值。
在一些实施例中，PG模块112或QR模块114可被配置成基于与EOI 相关联的一个或多个排名值对EOI动态地重新排序。动态重新排序机构可使服务器102能够基于与信息请求相关联的上下文信息来有效地排序 EOI。例如，PG模块112或QR模块114可被配置成基于其中由服务器 102接收信息请求的一个或多个上下文条件，将EOI的排序偏置。
在一些实施例中，上下文条件可包括时间、地理位置(例如全球定位系统数据)、发送信息请求的应用、发送信息请求的标识或用户的简档，和/或发送信息请求的客户机装置。例如，如果发送信息请求的应用是社交签到应用，因为社交签到应用的用户一般光顾餐厅比仓库更频繁，所以PG 模块112或QR模块114可被配置成对诸如餐厅的某些类型的EOI的评级高于诸如仓库的其它类型的EOI。可使用机器学习技术来学习用于动态重新排序的偏置。该偏置可以表示为采用不同权重来组合多个排名值(例如儿童友好和美食家)的函数(例如每个排名值和/或附加常数的乘数形成组合分数)。在某些情况下，函数也可以考虑诸如例如线性、对数或指数的距离的其它参数。
在一些实施例中，上下文信息同样可以包括在查询时确定的一个或多个特征。在一些情况下，在查询时确定的特征的组合可以包括与信息请求相关联，或作为信息请求的一部分的信息。PG模块112或QR模块114 可以将一个或多个特征与一个或多个排名值组合，从而确定EOI的最终分数。PG模块112或QR模块114然后可以使用最终分数来动态地重新排序EOI，并且向发送信息请求的客户端装置发送经重新排序的EOI。
例如，PG模块112或QR模块114可以被配置成从发送信息请求的客户端装置接收通常为装置位置的位置。该位置信息可以被表示为诸如全球定位系统(GPS)坐标或纬度/经度坐标对的位置标识符，并且可以被包括在信息请求中。例如，PG模块112或QR模块114可确定在由客户端装置提供的位置和特定EOI之间的物理距离或行进时间，并将特定EOI 的距离和一个或多个排名值组合，以便确定特定EOI的分数。PG模块112 或QR模块114可针对每个EOI重复该过程，从而生成多个分数。然后， PG模块112或QR模块114可以使用多个分数来重新排序EOI，因此考虑EOI的重要性，以及EOI与由客户端装置提供的位置离多远。在一些情况下，当将距离或行进时间与一个或多个排名值组合时，PG模块112 或QR模块114可考虑EOI的大小。通常情况下，基于EOI的中心与由客户机装置提供的位置的中心来计算在EOI和由客户端装置提供的位置之间的距离。当EOI很大时这可能是不准确的。例如，足球场显著较大，而当考虑足球场的大小时，到足球场的距离或行进时间可能是显著较小的。因此，PG模块112或QR模块114可被配置成当将距离或行进时间与一个或多个排名值组合时考虑EOI的大小。
作为另一示例，PG模块112或QR模块114可被配置成使用接收信息请求时的时间以便动态地重新排序EOI。例如，人们对在凌晨1点拜访她的会计师感兴趣的可能性很小，但人们对在凌晨1点去酒吧感兴趣的可能性很大。因此，PG模块112或QR模块114可将时间信息和与特定EOI 相关联的一个或多个排名值组合从而确定特定EOI的分数。然后，PG模块112或QR模块114对EOI重复该过程以便确定针对EOI的多个分数，并使用多个分数来重新排序EOI，因此考虑EOI的重要性和接收信息请求时的时间。
PG模块112或QR模块114同样可将两个或更多的这些上下文信息特征与排名值合并，以便基于两个或更多这些上下文特征来动态地重新排序EOI。
在一些实施例中，PG模块112或QR模块114可以使用组合函数将一个或多个这些上下文信息特征与排名值合并。组合函数可以是针对特定 EOI的线性函数、非线性函数、核函数，或其它任何能够将一个或多个这些上下文信息特征与一个或多个排名值映射到最终分数的函数。
在一些实施例中，客户端106可以包括蜂窝网络的用户设备。用户设备与一个或多个无线电接入网络以及与有线通信网络进行通信。用户设备可以是具有语音通信能力的蜂窝电话。用户设备同样可以是提供诸如文字处理、网页浏览、游戏、电子书能力、操作系统以及全键盘的服务的智能电话。用户设备还可以是提供网络访问的平板计算机，并且大多数服务由智能电话提供。用户设备使用诸如Symbian OS、iPhone OS、RIM’s Blackberry、Windows Mobile、Linux、HP WebOS以及Android的操作系统。屏幕可能是用于将数据输入到移动装置的触摸屏，在这种情况下可使用屏幕来代替全键盘。用户设备同样可维护全球定位坐标、简档信息，或其它位置信息。
客户端106同样包括能够运算的任何平台。非限制性示例可包括计算机、上网本、笔记本计算机、服务器，以及具有计算能力的任何设备。客户端106配置有处理指令并且运行可存储在存储器中的软件的一个或多个处理器。处理器同样与存储器和与其它装置通信的接口通信。处理器可以是诸如结合CPU、应用处理器以及闪速存储器的系统芯片的任何可适用的处理器。客户端106同样可以提供诸如键盘、触摸屏、轨迹球、触摸垫和/ 或鼠标的各种用户接口。在一些实施例中，客户端106还可以包括扬声器和显示器装置。
在一些实施例中，服务器102可位于数据中心中，并形成云计算基础设施中的节点。服务器102同样可以根据需要提供服务。代管客户端的模块能够从一台服务器无缝地移植到另一台服务器，而不会导致程序故障或系统崩溃。可使用管理系统管理云上的服务器102。
其它实施例处于所公开主题的范围和精神内。
可以在数字电子电路中，或者在计算机软件、固件或硬件中实施包括本说明书中公开的结构部件及其等价的结构，或它们组合的本文所描述的主题。本文所描述的主题可作为一个或多个计算机程序产品来实施，以便通过数据处理设备(例如，可编程处理器、计算机或多个计算机)执行，或从而控制数据处理设备的操作，该一个或多个计算机程序产品为诸如有形地体现在信息载体(例如在机器可读存储装置中)中的，或体现在传播信号中的一个或多个计算机程序。计算机程序(同样称为程序、软件、软件应用或代码)可以以包括编译型或解释型语言的任何形式的编程语言编写，并且它可以以包括作为独立的程序或作为模块、组件、子程序或适于计算环境使用的其它单元的任何形式来部署。计算机程序不必须对应于文件。程序可以被存储在维护其它程序或数据的文件的部分中，在专用于所讨论的程序的单个文件中，或在多个协同文件(例如存储一个或多个模块、子程序或代码部分的文件)中。可将计算机程序部署以便在一个站点处或分布在多个站点的一个计算机或多个计算机上执行，并且通过通信网络相互连接。
本说明书中所描述的过程和逻辑流，包括本文中描述的主题的方法步骤，可以通过执行一个或多个计算机程序的一个或多个可编程处理器来实现，从而通过对输入数据的操作以及产生输出来获得本文中所描述的主题的功能。同样可以通过例如FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)的专用逻辑电路来执行过程和逻辑流，并且本文中所描述的主题的设备可以作为专用逻辑电路来实施。
适于计算机程序的执行的处理器包括，例如通用和专用微处理器两者，以及任何类型数字计算机的任何一个或多个处理器。一般地，处理器将从只读存储器或随机存取存储器或两者中接收指令和数据。计算机的基本元件是用于执行指令的处理器和用于存储指令和数据的一个或多个存储装置。一般地，计算机还将包括例如磁盘、磁光盘或光盘的用于存储数据的一个或多个大容量存储装置，或者计算机在操作上被耦接以便从一个或多个大容量存储装置中接收数据或向其传递数据，或两者。适于实施计算机程序指令和数据的信息载体包括例如包括半导体存储装置(例如， EPROM、EEPROM和闪速存储装置)；磁盘(例如，内部硬盘或可移动磁盘)；磁光盘；以及光盘(例如，CD和DVD盘)的所有形式的非易失性存储器。处理器和存储器可以通过专用逻辑电路补充，或并入专用逻辑电路中。
为了提供与用户的交互，本文中描述的主题可以在具有例如CRT(阴极射线管)或LCD(液晶显示器)监测器的用于向用户显示信息的显示器装置，以及用户可以通过其向计算机提供输入的键盘和指点装置(例如，鼠标或轨迹球)的计算机上实现。同样可使用其他类型的装置来提供与用户的交互。例如，向用户提供的反馈可以是任何形式的感官反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈或触觉反馈)，并且可以以包括声音、语音或触觉输入的任何形式来接收来自用户的输入。
可使用一个或多个模块来实施本文中所描述的技术。如本文中所使用的，术语“模块”指计算软件、固件、硬件和/或它们的各种组合。然而至少模块不应被解释为未在硬件、固件中实施的，或在非暂时性处理器可读可记录存储介质上记录的软件。事实上“模块”将被解释为至少包括一些诸如处理器或计算机的一部分的物理的、非暂时性硬件。两个不同的模块可以共享同一物理硬件(例如，两个不同的模块可以使用同一处理器和网络接口)。可将本文中所描述的模块组合、集成、分离和/或复制从而支持各种应用。此外，本文中描述为在特定模块处执行的功能可以在一个或多个其它模块处执行，和/或通过替代或附加在特定模块处执行的功能的一个或多个其它装置来执行。进一步，模块可以横跨多个装置和/或彼此为本地或远程的其它组件来实现。另外，模块可从一个装置中移动并被添加到另一个装置，和/或可以被包括在这两个装置中。
本文中所描述的主题可以在包括后端组件(例如数据服务器)、中间件组件(例如应用服务器)、或者前端组件(例如具有图形用户界面或网页浏览器的客户端计算机，用户可通过其与本文中所描述的主题的实施方式交互)，或者该后端、中间件和前端组件的任意组合的计算系统中实施。系统的组件可以通过任何形式或介质的例如通信网络的数字数据通信互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)和例如因特网的广域网 (“WAN”)。
在本申请中在此使用的术语“一”或“一个”可以被定义为一个或多于一个。此外，诸如“至少一个”和“一个或多个”的引导性短语的使用不应当被解释为通过不定冠词“一”或“一个”暗示另一元件的引入将对应的元件限制为只有一个这种元件。同样适用定冠词的使用。
要理解的是，所公开的主题不限于其应用在以下描述中所陈述的或附图中示出的构造的细节和组件的布置。所公开的主题能够是其它实施例并且能够以各种方式实践和执行。此外，要理解的是，本文所采用的语法和术语是为了描述的目的，而不应被认为是限制性的。
因此，本领域的技术人员将理解，本公开所基于的概念可容易地被用作用为执行所公开主题的若干目的的其它结构、方法和系统的基础。因此，在当它们不偏离所公开主题的精神和范围的情况下，认为权利要求包括这种等价的构造是很重要的。
虽然在前述示例性实施例中描述并且示出了本公开的主题，但是理解为本公开已经仅通过示例的方式实现，并且在所公开主题的实施方式的细节中可实现许多变化，而无需偏离所公开主题的精神和范围。

Claims (21)

1.一种用于处理与关注实体相关的信息的设备，包括：
存储装置，其被配置成维护关于关注实体的信息，其中所述信息包括与所述关注实体相关联的内部数据、外部数据以及服务器日志，其中所述内部数据包括由内部数据库存储的元数据，所述外部数据为从外部数据库、因特网或应用编程接口访问到的数据；以及
处理器，其与所述存储装置通信,并且被配置成运行一个或多个模块，所述一个或多个模块能够操作以使所述设备用于：
检索关于所述关注实体的所述内部数据、所述外部数据以及所述服务器日志；
基于所述内部数据、所述外部数据以及所述服务器日志，生成多个特征；以及
基于所述多个特征计算所述关注实体的分数，其中所述分数指示所述关注实体的重要性。
2.根据权利要求1所述的设备，其中所述一个或多个模块进一步能够操作以使所述设备用于：
从计算装置接收信息请求，所述信息请求包括查询并且请求所述设备提供关于与所述查询相关联的一个或多个实体的信息；
基于与所述查询所关联的至少一个实体相关联的至少一个分数，识别所述至少一个实体；以及
在向所述计算装置提供关于所述至少一个实体的信息之前，使用分选机构基于所述至少一个分数对所述至少一个实体排序。
3.根据权利要求2所述的设备，其中所述一个或多个模块进一步能够操作以使所述设备通过基于与所述信息请求相关联的一个或多个上下文条件而改变所述至少一个实体的一个或多个分数来修改所述至少一个实体的顺序。
4.根据权利要求3所述的设备，其中与所述信息请求相关联的所述一个或多个上下文条件包括如下中的一个或多个：接收所述信息请求时的时间，从中接收所述信息请求的地理位置，从中接收所述信息请求的应用，从中接收所述信息请求的用户的简档，和/或发送所述信息请求的计算装置的类型。
5.根据权利要求1所述的设备，其中所述多个特征中的一个特征包括与所述关注实体的特定特性相关联的概要属性，以及所述一个或多个模块进一步能够操作以使所述设备用于：
将所述内部数据、外部数据以及服务器日志格式化成具有预定数据结构的结构化数据；
确定与所述关注实体的所述特定特性相关联的所述结构化数据的子集；以及
基于所述结构化数据的所述子集，生成所述关注实体的所述特定特性的所述概要属性。
6.根据权利要求1所述的设备，其中所述多个特征中的一个特征包括内部数据集中与所述关注实体相关的数据项的聚和计数。
7.根据权利要求1所述的设备，其中所述多个特征中的一个特征包括指示由所述设备接收的针对与所述关注实体相关的信息的信息请求的总数的信息请求特征。
8.根据权利要求7所述的设备，其中信息请求与多个信息请求类型中的一个信息请求类型相关联，并且所述信息请求特征同样指示由所述设备接收的与所述多个信息请求类型中的每个信息请求类型相关联的信息请求的总数。
9.根据权利要求1所述的设备，其中将所述多个特征归一化成通用尺度。
10.根据权利要求1所述的设备，其中所述一个或多个模块进一步能够操作以使所述设备通过将所述外部数据的一个或多个属性与所述内部数据相匹配，来确定在所述外部数据和所述内部数据之间的关联。
11.根据权利要求1所述的设备，其中所述一个或多个模块进一步能够操作以通过计算与所述关注实体相关联的所述多个特征的加权组合来计算所述关注实体的分数。
12.根据权利要求11所述的设备，其中所述一个或多个模块进一步能够操作以基于指示所述多个特征中每个特征的重要性的重要性标签，来确定用于所述加权组合的权重。
13.根据权利要求1所述的设备，其中所述一个或多个模块进一步能够操作以通过计算所述多个特征的指数，来计算所述关注实体的分数。
14.一种用于处理与关注实体相关的信息的方法，所述方法包括：
检索关于所述关注实体的内部数据、外部数据以及服务器日志，其中所述内部数据包括由内部数据库存储的元数据，所述外部数据为从外部数据库、因特网或应用编程接口访问到的数据；
基于所述内部数据、所述外部数据以及所述服务器日志，生成针对所述关注实体的多个特征；以及
基于所述多个特征计算所述关注实体的分数，其中所述分数指示所述关注实体的重要性。
15.根据权利要求14所述的方法，进一步包括：
从计算装置接收信息请求，所述信息请求包括查询并且请求设备提供关于与所述查询相关联的一个或多个实体的信息；
基于与所述查询所关联的至少一个实体相关联的至少一个分数，识别所述至少一个实体；以及
在向所述计算装置提供关于所述至少一个实体的信息之前，使用分选机构基于所述至少一个分数对所述至少一个实体排序。
16.根据权利要求15所述的方法，进一步包括通过基于与所述信息请求相关联的一个或多个上下文条件而改变所述至少一个实体的一个或多个分数来修改所述至少一个实体的顺序。
17.根据权利要求14所述的方法，其中所述多个特征中的一个特征包括与所述关注实体的特定特性相关联的概要属性，并且所述方法进一步包括：
将所述内部数据、外部数据以及服务器日志格式化成具有预定数据结构的结构化数据；
确定与所述关注实体的所述特定特性相关联的所述结构化数据的子集；以及
基于所述结构化数据的所述子集，生成所述关注实体的所述特定特性的所述概要属性。
18.根据权利要求14所述的方法，进一步包括通过将所述外部数据的一个或多个属性与所述内部数据相匹配，来确定在所述外部数据和所述内部数据之间的关联。
19.一种具有可执行指令的非暂时性计算机可读介质，所述可执行指令能够操作以使数据处理设备处理关于关注实体的信息；所述可执行指令能够操作以使所述数据处理设备用于：
检索关于所述关注实体的内部数据、外部数据以及服务器日志，其中所述内部数据包括由内部数据库存储的元数据，所述外部数据为从外部数据库、因特网或应用编程接口访问到的数据；
基于所述内部数据、所述外部数据以及所述服务器日志，生成所述关注实体的多个特征；以及
基于所述多个特征计算所述关注实体的分数，其中所述分数指示所述关注实体的重要性。
20.根据权利要求19所述的非暂时性计算机可读介质，进一步包括可执行指令，所述可执行指令能够操作以使所述数据处理设备用于：
从计算装置接收针对与多个关注实体相关联的多个分数的信息请求；
确定所述多个关注实体的所述多个分数；以及
在向所述计算装置提供所述多个分数之前，使用分选机构对所述多个分数排序。
21.根据权利要求19所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述多个特征中的一个特征包括与所述关注实体的特定特性相关联的概要属性，并且其中所述非暂时性计算机可读介质进一步包括可执行指令，所述可执行指令能够操作以使所述数据处理设备用于：
将所述内部数据、外部数据以及服务器日志格式化成具有预定数据结构的结构化数据；
确定与所述关注实体的所述特定特性相关联的所述结构化数据的子集；以及
基于所述结构化数据的所述子集，生成所述关注实体的所述特定特性的所述概要属性。
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