CN106415537A - 本地应用的触发和排名 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及方法、系统、和设备,所述方法、系统、和设备包括在计算机存储介质上编码的计算机程序,用于确定何时搜索用于本地应用的本地应用语料库,并且响应于接收到查询,将本地应用搜索结果插入到一般web搜索结果集合中。
Description
技术领域
本说明书描述了涉及相对于网页资源触发本地应用内容的搜索和排名的技术。
背景技术
互联网提供了访问各种信息的访问。例如,针对特定主题或者特定新闻文章的数字图像文件、视频和/或音频文件、以及网页资源都可通过互联网访问。相对于网页资源,许多这种资源设计为:促进特定功能(诸如,银行业务、酒店预订、购物等)的执行,或者提供结构化信息(诸如,在线百科全书、电影数据库等)。随着平板计算机和智能电话的出现,现在正大量地提供促进由网页资源的使用而促进的相同功能的性能的本地应用。
另外,不具有带有同步内容的网站的本地应用(诸如,游戏)在平板计算机和智能电话中也非常流行。许多后面这些类型的本地应用还具有是对本地应用的描述的网页,诸如,可以使用web浏览器浏览的产品页面。产品页面可以包括本地应用、用户评级等的屏幕截图。
搜索引擎现在还促进这些本地应用的搜索。因此,可以通过提供识别描述本地应用的特定网页资源的一者(或者两者)的搜索结果和针对本地应用本身的搜索结果,来满足用户的信息需求。
发明内容
通常,本说明书中描述的主题的一个创新方面可以体现在方法中,该方法包括以下动作:接收针对第一搜索操作的查询,并且对于每个查询:发起第一搜索操作并且接收指示通过第一搜索操作识别到的第一资源作为对查询的响应的数据,每个第一资源具有对应分值,通过该分值,可以相对于其它第一资源响应于查询对第一资源进行排名,针对查询确定搜索概率比,该搜索概率比是针对第二搜索操作提交的查询的可能性的测量,该第二搜索操作是与第一搜索操作的操作类型不同的搜索操作类型,发起第二搜索操作并且接收指示通过第二搜索操作识别到的第二资源作为对查询的响应的数据,每个第二资源具有对应分值,通过该分值,可以相对于其它第二资源响应于查询对第二资源进行排名,针对通过第二搜索操作识别到的第二资源,确定通过第一搜索操作识别到的、是对第二资源的描述的第一资源,基于搜索概率比、第一资源的对应分值、和第二资源的对应分值,确定是否在识别第一资源的搜索结果集合中插入识别第二资源的搜索结果;并且对于作出了在识别第一资源的搜索结果集合中插入识别第二资源的搜索结果的确定的每个查询,在识别第一资源的搜索结果集合中插入识别第二资源的搜索结果。该方面的其它实施例包括:被配置为执行该方法的动作的、编码在计算机存储装置上的对应系统、设备、和计算机程序。
可以实施本说明书中描述的主题的特定实施例,以便实现一个或者多个下面的优点。本主题允许针对网页资源的内容对本地应用进行评分和排名,并且因此向用户提供可以更好地满足该用户的信息需求的附加搜索结果选项。在一些实施方式中,基于指示本地应用会满足用户的信息需求的可能性的信号,触发搜索并且提供本地应用搜索结果。此外,相对于web搜索结果的本地应用搜索结果的排名可以部分地基于针对描述本地应用的网页(例如,产品页面,可以从该产品页面购买或者下载本地应用)的web搜索结果排名。在这种实施方式中,如果接收本地应用搜索结果的用户装置可操作以下载并且执行本地应用,那么该本地应用搜索结果可以替代产品页面搜索结果。这提供了精简且直观的用户体验,这种用户体验又增加了满足用户的信息需求的可能性。
在下面的附图和描述中陈述了本说明书中描述的主题的一个或者多个实施例的细节。本主题的其它特征、方面、和优点将通过说明书、附图、和权利要求书而变得显而易见。
附图说明
图1是示例环境的框图,在该示例环境中发生触发本地应用的搜索和排名。
图2是用于搜索本地应用并且对本地应用进行评分的系统流程图。
图3是触发本地应用的搜索并且对本地应用进行评分的示例过程的流程图。
图4是包括本地应用搜索结果的搜索结果页面的图示。
在各个附图中,类似的附图标记和名称指示类似的元素。
具体实施方式
系统确定何时搜索用于本地应用的本地应用语料库,并且响应于接收到查询而将本地应用搜索结果插入到通用web搜索结果集合中。该搜索可以可选地基于搜索概率比。如本文所使用的,本地应用生成环境实例以在本地应用的环境内显示在用户装置上,并且独立于在用户装置上的浏览器应用操作。本地应用是具体地设计为在特定用户装置操作系统和机器固件上运行的应用。因此,本地应用与基于浏览器的应用和浏览器渲染的资源不同。后者每当其被实例化或者进行渲染时要求从web服务器下载的所有或者至少部分的元素或者指令。此外,基于浏览器的应用和浏览器渲染的资源可以在浏览器内由所有支持web的移动装置处理,并且因此不是操作系统特定的。
如果搜索被触发,那么针对本地应用搜索语料库并且对本地应用进行评分。可以使用各种分值信号,包括本地应用的索引内容、本地应用的用户评级、针对应用语料库的搜索接收到的查询的查询流行度等。一旦响应于该查询对本地应用进行评分,则对本地应用进行排名,并且可以响应于该查询将一个或者多个本地应用搜索结果提供至用户。
是否提供本地应用搜索结果,并且如果提供,那么基于过滤标准和排名标准来确定本地应用搜索结果相对于其它搜索结果的位置。过滤标准和排名标准可以包括描述了本地应用的对应资源相对于其它资源、本地应用的分值、和其它因素的排名。
在下文将对这些特征和其它特征进行更详细地描述。
图1是示例环境100的框图,在示例环境100中发生触发本地应用的搜索和排名。计算机网络102(诸如,互联网)连接资源发布者网站104、应用发布者106、用户装置108、和搜索引擎120。
资源发布者网站104包括与域名相关联的并且由在一个或者多个位置的一个或者多个服务器托管的一个或者多个web资源105。通常,资源发布者网站是用超文本标记语言(HTML)格式化的、可以包含文本、图像、多媒体内容、和编程元素的网页集。每个网站104由内容发布者维护,该内容发布者是控制、管理和/或拥有网站104的实体。
网页资源是可以由发布者网站104通过网络102提供并且具有资源地址(例如,统一资源定位符(URL))的任何数据。Web资源可以是HTML页面、图像文件、视频文件、音频文件、和馈送源,仅举数例。资源可以包括嵌入式信息(例如,元信息和超链接)、和/或嵌入式指令(例如,客户端侧脚本)。更普遍地,“资源”是通过网络可识别的所有事物,并且还可以包括本地应用。
应用发布者网站106还可以包括一个或者多个web资源105,并且还提供本地应用107。如上所述,本地应用107是具体地设计为在特定用户装置操作系统和机器固件上运行的应用。本地应用107可以包括设计为在不同平台上运行的多个版本。例如,与电影数据库网站对应的本地应用可以包括:在第一种类型的智能电话上运行的第一本地应用、在第二种类型的智能电话上运行的第二本地应用、在第一种类型的平板上运行的第三本地应用等。
如本说明书中使用的,“环境实例”是在本地应用内的显示环境并且在该显示环境中显示内容,诸如,文本、图像等。环境实例针对特定本地应用是特定的,并且本地应用针对用户装置108的特定操作系统是特定的。环境实例与渲染的web资源的不同在于:环境实例是在本地应用内生成的并且针对本地应用是特定的,而web资源可以在网页资源所兼容的任何浏览器中进行渲染,并且独立于用户装置的操作系统。
用户装置108是在用户控制下的电子装置。用户装置108通常能够通过网络102来请求并且接收网页资源104和本地应用107。示例用户装置108包括个人计算机、移动通信装置、和平板计算机。
为了搜索web资源105和本地应用107,搜索引擎120访问web索引116和应用索引114。web索引116是web资源105的索引,例如,该索引已经通过爬取发布者网站104来构建。应用索引114是针对本地应用107的应用页面的索引并且使用应用数据提取器和处理器110和索引器112来构造。尽管将web索引116和应用索引114示出为单独的索引,但是可以将web索引116和应用索引114组合在单个索引中。
用户装置108将搜索查询提交至搜索引擎120。响应于每个查询,搜索引擎120访问web索引116以及可选地应用索引114以分别识别与该查询相关的资源和应用。通常,实施第一搜索算法的第一种类型的搜索操作用于搜索索引116,并且实施第二不同的算法的第二种类型的搜索操作用于搜索应用索引114。搜索引擎120实施资源评分器132过程以对web资源进行评分,并且实施应用评分器134过程以对本地应用进行评分。可以使用各种适当的搜索引擎算法来实施资源评分器132。下文参照图2和图3对应用评分器134的操作进行更详细地描述。
在搜索本地应用索引114并且要将本地应用搜索结果提供至用户装置的情况下,搜索引擎120利用插入器136将本地应用搜索结果插入到其它资源的搜索结果中。下文参照图2和图3对该插入进行更详细地描述。搜索引擎120利用搜索引擎前端138(诸如,web服务器)布置搜索结果并且将搜索结果提供至从其接收到查询的用户装置108。
web资源搜索结果是由识别web资源并且提供满足特定搜索查询的信息的搜索引擎120生成的数据。针对资源的web资源搜索结果可以包括:网页标题、从资源提取的文本的片段、和针对资源的资源定位符,例如,网页的URL。本地应用搜索结果指定本地应用并且是响应于应用索引114的搜索而生成的。本地应用搜索结果可以包括指定本地应用的特定环境实例的并且被配置为使本地应用将指定的环境实例实例化的“深度链接”。例如,对本地应用搜索结果的选择可以使本地应用启动(如果安装在用户装置108上)并且生成在应用搜索结果中以屏幕截图的形式参照的环境实例。可替代地,本地应用搜索结果可以包括“购买”(或者“安装”)命令,该命令在被选择时引起在用户装置上购买(或者免费下载)和安装本地应用。
提供本地应用107的发布者106还将深度链接109提供至搜索引擎120。例如,应用提供者可以以统一资源标识符(URI)的形式(或者针对由该发布者发布的本地应用特定的其它指令类型)提供深度链接109的列表。这些深度链接是发布者106希望在应用索引114中爬取并且索引的深度链接。
对于许多本地应用107,也存在是对本地应用107的描述的web资源111。这种资源111的一个示例是在在线本地应用商店中的产品页面。产品页面可以使用web浏览器来浏览,并且可以在web索引116中索引。产品页面11可以包括本地应用的屏幕截图、用户评级的描述等。通常,产品页面111是针对本地应用特定的网页,并且用于促进本地应用的购买和/或下载。
在某些情况下,取决于搜索查询和对应的基于web的搜索结果,搜索引擎120可以将本地应用搜索结果包括在网页搜索结果集合中。本地应用搜索结果可以例如插入在相对于针对本地应用的产品网页搜索结果的位置处,或者可替代地,可以完全替代产品网页搜索结果。下面参照图2和图3对是否要搜索本地应用索引114并且处理产生的本地应用搜索结果进行描述。
图2是用于搜索本地应用并且对本地应用进行评分的系统流程图200。参照图3对系统流程图200进行描述,图3是触发本地应用的搜索和对本地应用进行评分的示例过程的流程图300。可以在处于数据通信中的一个或者多个计算机的数据处理设备中实施过程300。针对在搜索引擎120处接收到的每个查询来进行过程300。
过程300接收查询并且确定搜索概率比(SPR)(302)。该查询由搜索引擎120接收并且在图2中通过查询Q={QT}来表示,其中,{QT}是查询Q的项。例如,用户可以将该查询输入到由搜索引擎120提供的用户界面中。用户界面可以是用于搜索各种语料库(诸如,通用网络语料库和其它语料库)的界面。
在一些实施方式中,搜索概率比是针对目标语料库接收的查询的可能性或者垂直于针对参考语料库接收的查询的可能性的比。参考语料库可以是由管理员选择的任何语料库,并且通常是通用web语料库。然而,可以使用其它语料库作为参考语料库。例如,如果在在线应用商店中接收到查询q的可能性为0.003,并且在参考语料库中接收到查询q的可能性为0.001,那么针对q的SPR为3,即,0.003/0.001。SPR可以表示成:
SPR(q)=(#qT/#{Q}T)/(#qR/#{Q}R)
其中:
#qT=在目标属性或者语料库中的查询q的实例的数量;
#{Q}T=在目标属性或者语料库中的所有查询的实例的数量;
#qR=在参考属性或者语料库中的查询q的实例的数量;以及
#{Q}R=在参考属性或者语料库中的所有查询的实例的数量。
还可以使用其它类型的搜索概率比。例如,搜索概率比可以是针对特定语料库的搜索发出的查询的可能性。例如,在本地应用的上下文中,搜索概率比是在目标属性和参考语料库中的查询的实例的总数给定时针对本地应用的搜索发出的查询的可能性。可替代地,用于特定语料库的SPR可以是针对特定语料库的实例的数量与针对多个组合的语料库的实例的总数的比。
可以按照各种方式收集用于确定搜索概率比的数据。在一些实施方式中,提供用于搜索特定语料库(诸如,web语料库、图像语料库、本地应用语料库等)的能力的搜索引擎可以针对每个查询追踪针对每个语料库提交每个查询的实例的数量。
在具体针对本地应用的其它实施方式中,搜索引擎可以访问针对提供本地应用的在线商店的查询日志。可以将查询的实例的数量与针对一个或者多个其它语料库的搜索提交的查询的实例的数量进行比较,以确定针对本地应用的搜索概率比。
还可以使用其它适当的方法来确定搜索概率比。
过程300发起第一搜索操作并且接收指示通过第一搜索操作识别到的第一资源作为对查询的响应的数据(304)。例如,搜索引擎120搜索web索引116并且使用资源评分器132对资源(例如,网页)进行评分。可以根据分值对第一资源(该第一资源是web资源)进行排名。图2示出了web资源204的集合或者已排名的web资源204。可以使用各种适当的搜索算法。
过程300确定搜索概率比是否满足阈值搜索概率比(306)。如通过过程判定框的虚线框所指示的,该步骤是可选步骤。阈值搜索概率比可以由系统管理员选择,或者可以根据查询量变化。例如,搜索概率比可以是阈值值0.6,或者一些其它值;或者,可替代地,可以是选择为使得针对本地应用索引114的搜索提交的特定比例的查询被选择的比。可以使用其它适当的方法来选择搜索概率比。
如果搜索概率比不满足阈值搜索概率比,那么过程300仅仅将第一搜索结果提供至用户装置(308)。在这些情况下,搜索引擎120仅仅提供针对web索引116的搜索结果,或者针对由用户选择的另一语料库的结果,诸如,图像搜索结果、视频搜索结果等。在图2中,通过在“否”流程箭头的终点处的资源204的集合来指示。
相反地,如果搜索概率比确实满足阈值搜索概率比,或者如果未实施初始阈值检查,那么过程300发起第二搜索操作并且接收指示通过第二搜索操作识别到作为对查询的响应的第二资源的数据(310)。第二搜索操作是,例如,使用应用评分器134对本地应用索引114的搜索。已排名的本地应用集合由图2中的集合206连同在“是”流程箭头的终点处的资源204的集合来指示。
可以使用各种数据来对本地应用进行排名。这种数据可以包括以下中的一个或者多个:安装数据、使用数据、评级数据、语义信号、关键字数据、新近程度、和开发者质量评级。
安装数据描述本地应用的安装的数量(或者,可替代地,下载的数量)。链接数据可以从多个不同的下载资源聚合。在一些实施方式中,下载的数量通过应用类型来划分。例如,如果本地应用具有智能电话版本和平板版本,那么针对每个应用确定单独的下载数量。在其它实施方式中,可以将针对每个本地应用类型的下载的数量进行聚合以确定总体的本地应用下载数量。计数的链接还可以包括从其它本地应用的应用页面到本地应用的应用链接。相对于其它本地应用的极高水平的下载可以导致本地应用分值的增加,而相对于其它本地应用的极低水平的下载可以导致本地应用分值的降低。
使用数据描述应用的总体使用。总体使用可以每个装置或者每个安装为基础。使用信息的示例包括:实例化的时间、基于应用页面浏览数量和用户交互数量的参与度、和其它适当的使用参数值。相对于其它本地应用的极高水平的使用可以导致本地应用分值的增加,而相对于其它本地应用的极低水平的使用可以导致本地应用分值的降低。
评级数据描述应用的用户评级。在一些实施方式中,评级数据根据版本来划分,从而使得先前版本的评级不会影响当前版本的评级。评级数据可以从资源收集,可以从该资源下载本地应用或者可以根据该资源描述评级数据。非常正面的评级可以导致本地应用分值的增加,而非常负面的评级可以导致本地应用分值的降低。例如,针对特定应用的“星”级等可以从各种站点采集并且用于对该应用进行排名。
语义信号数据描述关于本地应用的用户情绪。语义信号数据可以例如通过对用户输入数据(诸如,用户评论)使用情绪检测过程来确定。非常正面的情绪可以导致本地应用分值的增加,而非常负面的情绪可以导致本地应用分值的降低。
可以使用关键字和文本内容来针对特定关键字对本地应用进行评分。特定关键字可以是,例如,常见的高频关键字集合,或者可替代地,可以是来自所接收的查询的关键字。可以使用各种适当的相关性算法。
本地应用新近程度描述本地应用(或者本地应用的当前版本)已经发行了多长时间。非常新近的应用可以接收评分惩罚或者评分上限(正面或负面的),而已经在很长一段时间(例如,一个月以上)内可用的本地应用可以免于这种惩罚或者上限。
开发者质量评级是对发布本地应用的开发者的评级。例如,当与发布较低质量、经常不稳定的、而且排名低的本地应用的开发者相比,发布高质量、稳定的、而且排名高的本地应用的开发者将具有相对较高的开发者评级。较高的开发者评级将导致较高的本地应用分值。
在对本地应用进行评分时,也可以使用其它因素。在一些实施方式中,应用评分器134还可以将指示针对用户装置的本地应用的相关性的用户装置特定信号纳入考虑。用户装置特定信号可以例如在查询时纳入考虑。用户装置特定信号的示例包括安装状态、实例化状态、使用频率、和应用稳定性。还可以使用其它适当的用户装置特定信号。
安装状态是根据用户装置是否具有安装在用户装置上的特定本地应用来确定的。如果安装了本地应用,那么系统可以相对于没有安装本地应用的其它用户装置增加针对该特定用户装置的应用的相关性。
安装状态是根据用户装置是否具有安装运行在用户装置上的特定本地应用来确定的。如果本地应用正在运行,那么系统可以增加应用的相关性。例如,当本地应用搜索结果包括深度链接时,这可能是有用的。
使用频率描述用户装置在给定的时间段内使用本地应用的频率。随着使用频率增加,系统增加针对特定用户装置的本地应用的相关性。
应用稳定性描述本地应用在用户装置上的稳定程度。将在特定用户装置上容易死机、冻结、或者出现其它错误的本地应用确定为相关性不如本地应用展示出更好稳定性的另一种用户装置。稳定性可能会受到用户装置操作系统的影响,或者受到可能会干扰本地应用的其它应用的影响。
还可以使用其它数据来对本地应用进行评分和排名。
在评分之后,针对通过第二搜索操作识别到的第二资源,过程300确定通过第一搜索操作识别到的、是对第二资源的描述的第一资源(312)。在第二资源为本地应用的情况中,这种第一资源的示例是本地应用的产品页面。产品页面是已经通过搜索引擎120爬取的、在web索引116中索引的、并且在第一搜索操作中进行评分的网页。图2中通过将一个网页资源105连接至一个本地应用107的双向箭头对此进行了图示。例如,可以通过访问指示本地应用107和资源105的关联的数据或者通过从关键字和其它数据推断出关系来作出确定。
过程300确定是否要插入识别第二资源的搜索结果(314)。可以基于查询的搜索概率比、第一资源的对应分值以及第二资源的对应分值来作出确定。例如,可以要求与本地应用107对应的网页105满足最小分值,从而使得网页105在已排名的资源105的前N个顺序位置内,例如,排名前10的网页资源中的一个。同样,可以要求本地应用分值满足最小分值,从而使得本地应用分值在已排名的本地应用107的前M个顺序位置内,例如,排名前三的本地应用中的一个。
在一些实施方式中,可以将本地应用107的分值和搜索概率比进行组合,例如,通过一些其它适当的数学运算相乘或者组合,以确定是否要插入本地应用搜索结果。例如,可以选择数学运算,从而使得搜索概率比和本地应用分值的组合必须满足待插入的本地应用的插入阈值,例如,
IS=f(SPR,NA_S)>IS_T
其中:
SPR是搜索概率比;
NA_S是本地应用分值;
IS_T是插入分值阈值
IS是插入分值;以及
f(arg1,arg2)是数学函数。
也可以使用其它特征来确定是否要插入本地应用搜索结果。例如,在确定是否要提供本地应用搜索结果时,也可以使用相对于特定用户装置对本地应用的利用。例如,如果本地应用不可用于特定用户装置,那么可以不向用户装置提供本地应用搜索结果。
在一些实施方式中,第一搜索结果和第二搜索结果的分发也可以用于确定是否要提供本地应用搜索结果。例如,如果查询是对本地应用“导航的”,那么不阻止提供本地应用搜索结果。为了加以说明,假设本地应用标题是“最好的象棋”。因为查询[最好的象棋]指示高度满足用户的信息需求的一个应用结果,所以该查询[最好的象棋]可以在本地应用的情况中是导航的。相反地,假设本地应用是针对非常流行的新闻站点(例如,“CNN”)的新闻阅读器。因为带有新闻站点的名称的查询是对新闻站点导航的,所以该查询不一定指示高度满足用户的信息需求的一个应用结果。
同样,如果查询是“信息的”,这意味着存在对该查询高度响应的多个结果,那么可以抑制本地应用搜索结果。例如,假设用户输入查询[象棋应用],而非查询[最好的象棋]。尽管这种查询可以满足搜索概率比,但是应用结果可能太过多样以至于一个本地应用搜索结果不太可能满足用户的信息需求,因为用户的信息需求不清楚。例如,用户可能期望象棋游戏、或者提供开放式书籍等的象棋应用。
在这种实施方式的变型中,可以提供两个或者更多个本地应用搜索结果的集合,例如,可以提供针对前两个或者前三个本地应用的本地应用搜索结果。要提供的本地应用搜索结果的数量可以取决于例如本地应用的分值分布。例如,如果针对大于阈值数量的本地应用的分值分布是平坦的,那么可以抑制本地应用搜索结果。相反地,分值分布指示:小于阈值数量的本地应用相对于对搜索查询作出响应的所有本地应用评分高,那么可以针对高评分的本地应用提供本地应用搜索结果。
如果过程300确定不插入识别第二资源的搜索结果,那么过程300仅仅将第一搜索结果提供至用户装置(308)。相反地,如果过程300确定要插入识别第二资源的搜索结果,那么过程300在识别第一资源的搜索结果集合中插入识别第二资源的搜索结果(316)。插入器136可以被配置为将本地应用搜索结果插入在取决于一种或者多种因素的位置处。
例如,在一些实施方式中,可以将针对本地应用107的本地应用搜索结果插入(或者甚至替代)到是对本地应用的描述的网页资源105的网页搜索结果中。
可替代地或者另外,可以使用查询的搜索概率比来确定插入位置。例如,插入分值可以:当搜索概率比满足第一插入阈值时,与第一顺序位置对应;当搜索概率比满足第二插入阈值但不满足第一插入阈值时,与第二顺序位置对应;或者当搜索概率比满足第三插入阈值但不满足第二插入阈值时,与第三顺序位置对应。第一顺序位置可以是,例如,在搜索结果208的集合中的第一位置;第二顺数位置可以是在搜索结果208的集合中的第三位置;并且第三顺序位置可以是在搜索结果208的集合中的第五位置。可替代地,第三顺序位置可以与通过第一搜索操作识别到的、是对第二资源的描述的第一资源的位置对应。可以使用其它顺序位置和阈值。
参照图2和图3所描述的示例并不是详尽的,并且可以实施附加的变型和特征。例如,虽然上述示例基于搜索概率比来触发应用索引114的搜索,但是也可以使用附加的标准来对这种查询进行过滤。例如,可以要求该查询满足最小的流行度阈值,例如,可以要求该查询不是“长尾查询”。为了加以说明,再次假设本地应用标题为“最好的象棋”,并且还假设该本地应用很流行。将存在满足搜索概率比阈值的许多查询,例如,[最好的象棋]、[最好的象棋下载]、[最好的象棋应用]等。然而,可能会存在很少见的但是可以满足搜索概率比阈值的一些查询,例如,假设第一用户针对在线应用商店的搜索录入查询[最好的象棋引擎教程网页],并且在随后的时间中,第二用户在搜索引擎120界面中录入相同的查询。因为在在线应用商店日志中仅仅存在一个实例并且在搜索引擎120日志中仅仅存在一个实例,所以搜索概率比将相对较高(50%)。然而,因为这个查询为“长尾查询”,所以不会对该查询进行处理以针对第二用户实行应用索引的第二搜索操作。
也可以使用反馈信号来过滤触发。例如,对于提供了本地应用搜索结果的特定查询,假设该本地应用搜索结果以比针对其它查询的其它本地应用搜索结果更低的比率被选择。可以对该选择比率进行监测,并且,如果该选择比率降到阈值以下,那么可以阻止对该查询进行处理以搜索本地应用索引114。
图4是包括针对相对web资源进行排名的本地应用的本地应用搜索结果的搜索结果页面400的图示。在搜索结果页面400中显示的是:对显示在搜索输入字段404中的查询“Best Chess(最好的象棋)”响应的搜索结果410、420和430。搜索结果410是响应于对应用索引114的搜索而生成的本地应用搜索结果。搜索结果410可以包括,例如,本地应用的描述、图标、评级信息、和命令412。选择命令412,或者可替代地,选择本地应用搜索结果可以引起购买操作,在该购买操作中,用户可以购买并且安装本地应用。可替代地,如果已经安装了该应用,那么命令412可以是启动该本地应用的“启动”命令。
搜索结果420和430是响应于资源的web索引116的搜索而生成的web搜索结果。每个搜索结果420和430引用可以在用户装置上的浏览器应用中进行渲染的资源并且包括指向该资源的链接和其它数据,诸如,针对所引用的资源提取的文本的片段。
在图4的示例中,使用本地应用搜索结果410来替代引用是对本地应用的描述的web资源产品页面的搜索结果。如果本地应用不可用于用户装置,那么将示出针对本地应用的产品页面的搜索结果,而非本地应用搜索结果410。
可以在数字电子电路系统中、或者在计算机软件、固件、或者硬件中(包括本说明书所公开的结构及其结构等效物)、或者它们中的一个或者多个的组合中实施本说明书中描述的主题的实施例和操作。可以将本说明书中描述的主题的实施例实施为一个或者多个计算机程序,即,编码在计算机存储介质上以由数据处理设备执行或者以控制该数据处理设备的操作的计算机程序指令的一个或者多个模块。可替代地或者另外,程序指令可以编码在人工生成的传播信号上,例如,机器生成的电气、光学、或者电磁信号,生成该信号是为了对信息进行编码以便传输至合适的接收器设备供数据处理设备执行。计算机存储介质可以是计算机可读存储装置、计算机可读存储基板、随机或者串行存取存储器阵列或者装置、或者它们中的一个或者多个的组合,或者包括在其中。此外,当计算机存储介质不是传播信号时,计算机存储介质可以是编码在人工生成的传播信号中的计算机程序指令的源或者目的地。计算机存储介质也可以是一个或者多个单独的物理部件或者介质(例如,多个CD、盘、或者其它存储装置),或者包括在其中。
可以将本说明书中描述的操作实施为由数据处理设备对存储在一个或者多个计算机可读存储装置或者从其它源接收到的数据执行的操作。
术语“数据处理设备”囊括了用于处理数据的所有种类的设备、装置、和机器,例如,包括:可编程处理器、计算机、片上系统、或者前述中的多种或者组合。除了硬件之外,该设备还可以包括为探讨中的计算机程序创建执行环境的代码,例如,构成处理器固件、协议栈、数据库管理系统、操作系统、跨平台运行时间环境、虚拟机、或者它们中的一个或者多个的组合的代码。该设备和执行环境可以实现各种不同的计算模型基础设施,诸如,web服务、分布式计算和网格计算基础设施。
可以用任何形式的编程语言(包括:编译语言或者解释语言、声明性语言或者程序语言)来编写计算机程序(也称为程序、软件、软件应用、脚本或者代码),并且可以按照任何形式(包括:作为独立式程序或者模块、部件、子例程、对象、或者适合用于计算环境的其它单元)来部署计算机程序。计算机程序可以但并非必须与文件系统中的文件对应。可以将程序存储在保持其它程序或者数据(例如,存储在标记语言文档中的一个或者多个脚本)的文件的一部分中,或者存储在专用于所探讨中的程序的单个文件中,或者存储在多个协作文件(例如,存储一个或者多个模块、子程序、或者部分代码的文件)中。可以将计算机程序部署为在一个计算机上执行或者在位于一个地或者分布在多地并且通过通信网络互相连接的多个计算机上执行。
可以通过一个或者多个可编程处理器来进行本说明书中描述的过程和逻辑流程,该一个或者多个可编程处理器执行一个或者多个计算机程序以通过操作输入数据并且生成输出来进行动作。适合执行计算机程序的处理器例如包括:通用微处理器、专用微处理器、以及任何种类的数字计算机的任何一个或者多个处理器。一般而言,处理器将接收来自只读存储器或者随机存取存储器或者两者的指令和数据。计算机的必要元件是:用于根据指令执行动作的处理器和用于存储指令和数据的一个或者多个存储器装置。一般而言,计算机还将包括用于存储数据的一个或者多个海量存储装置,例如,磁盘、磁光盘、或者光盘,或者计算机可以操作地耦合以接收来自该海量存储装置的数据或者将数据传输至该海量存储装置或者进行两者。然而,计算机不需要具有这种装置。此外,计算机可以嵌入在另一装置中,例如,移动电话、个人数字助理(PDA)、移动音频或者视频播放器、游戏机、全球定位系统(GPS)接收器、或者便携式存储装置(例如,通用串行总线(USB)闪存驱动),仅举数例。适合于存储计算机程序指令和数据的装置包括所有形式的非易失性存储器、介质和存储器装置,例如,包括:半导体存储器装置(例如,EPROM、EEPROM、和闪速存储器装置)、磁盘(例如,内部硬盘或者可移动盘)、磁光盘、CD-ROM盘和DVD-ROM盘。处理器和存储器可以由专用逻辑电路系统补充或者可以并入该专用逻辑电路系统中。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施本说明书中描述的主题的实施例,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置,例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器;以及键盘和指向装置,例如,鼠标或者轨迹球,用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈,例如,视觉反馈、听觉反馈或者触觉反馈;并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者触觉输入)来接收来自用户的输入。另外,计算机可以通过将文档发送到用户所使用的装置并且接收来自该装置的文档来与用户交互,例如,通过响应于从在用户的用户装置上的web浏览器接收的请求来将网页发送至该web浏览器)来与用户交互。
可以将本说明书中描述的主题的实施例实施在包括后端部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者web浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该web浏览器来与本说明书中所描述的主题的实施方式交互)、或者包括一个或者多个这种后端部件、中间件部件或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(“LAN”)和广域网(“WAN”)、网际网(例如,互联网)、以及点对点网络(例如,ad hoc点对点网络)。
计算机系统可以包括用户和服务器。用户和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有用户-服务器关系的计算机程序来产生用户和服务器的关系。在一些实施例中,服务器将数据(例如,HTML页面)传输至用户装置(例如,为了向与用户装置交互的用户显示数据并且接收来自该用户的用户输入)。可以从在服务器处的用户装置接收在用户装置处生成的数据(例如,用户交互的结果)。
虽然本说明书包含了许多具体实施方式细节,但是不应该将这些细节视为对任何发明或者可能被要求的内容的范围的限制,而是作为针对特定发明的特定实施例的特征的描述。在本说明书中在单独实施例的背景下描述的某些特征还可以组合地实施在单个实施例中。相反,在单个实施例的背景中描述的各种特征也可以单独地或者按照任何合适的子组合实施在多个实施例中。此外,虽然上文可能将特征描述为在某些组合中起作用并且最初甚至如此要求,但是在一些情况下可以从组合中删除来自所要求的组合的一个或者多个特征,并且所要求的组合可以指向子组合或者子组合的变化。
同样,虽然在附图中按照特定顺序描绘了操作,但是不应该将其理解为需要按照所示的特定顺序或者按照相继顺序来进行这种操作,或者需要进行所有图示的操作以实现期望的结果。在某些情况下,多任务处理和并行处理可以是有利的。此外,不应该将在上述实施例中的各种系统部件的分离理解为在所有实施例中需要这种分离,并且应该理解,所描述的程序部件和系统通常可以一起集成在单个软件产品中或者封装到多个软件产品中。
由此,已经描述了本主题的特定实施例。其它实施例在以下权利要求书的范围内。在某些情况下,在权利要求书中叙述的动作可以按照不同的顺序来进行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定需要所示的特定顺序或者相继顺序,以实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理可以是有利的。
Claims (21)
1.一种由包括处于数据通信中的一个或者多个计算机的数据处理设备执行的计算机实现的方法,所述方法包括:
接收查询,每个查询针对相应的第一搜索操作提交;
对于每个查询:
发起所述第一搜索操作并且接收指示通过所述第一搜索操作识别到的第一资源作为对所述查询的响应的数据,每个第一资源具有对应分值,该第一资源能够通过该分值而相对于其它第一资源在针对所述查询的响应度方面被排名;
针对所述查询确定搜索概率比,所述搜索概率比是针对第二搜索操作提交的所述查询的可能性的测量,所述第二搜索操作是与所述第一搜索操作的搜索操作类型不同的搜索操作类型;
发起所述第二搜索操作并且接收指示通过所述第二搜索操作识别到的第二资源作为对所述查询的响应的数据,每个第二资源具有对应分值,其中该第二资源能够通过该分值而相对于其它第二资源在针对所述查询的响应度方面被排名;
针对通过所述第二搜索操作识别到的第二资源,确定通过所述第一搜索操作识别到的、是对第二资源的描述的第一资源;
基于所述搜索概率比、所述第一资源的对应分值、和所述第二资源的对应分值,确定是否在识别所述第一资源的搜索结果集合中插入识别所述第二资源的搜索结果;以及
对于作出了在识别所述第一资源的搜索结果集合中插入识别所述第二资源的搜索结果的确定的每个查询,在识别所述第一资源的所述搜索结果集合中插入识别所述第二资源的所述搜索结果。
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中,发起所述第二搜索操作、确定通过所述第一搜索操作识别到的第一资源、以及针对所述第二资源确定对应分值仅仅发生在所述搜索概率比满足阈值搜索概率比时。
3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中:
所述第一资源是网页资源;以及
所述第二资源是本地应用资源。
4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中,基于所述查询的所述搜索概率比、所述第一资源的对应分值、和所述第二资源的对应分值,确定是否在识别所述第一资源的搜索结果集合中插入识别所述第二资源的搜索结果包括:
当所述第二资源具有满足第二阈值的对应分值时,确定插入识别所述第二资源的所述搜索结果;以及
通过所述第一搜索操作识别到的、是对所述第二资源的描述的所述第一资源具有满足第一阈值的对应分值。
5.根据权利要求3所述的计算机实现的方法,其中,在识别所述第一资源的所述搜索结果集合中插入识别所述第二资源的所述搜索结果包括:
部分地基于所述搜索概率比来确定插入分值,其中,所述插入分值限定顺序插入位置,在该顺序插入位置处,引用所述第二资源的第二资源搜索结果被插入到引用所述第一资源的第一资源搜索结果的排名中;以及
生成搜索结果资源,以根据所述第一资源搜索结果在所述排名中的相应顺序位置来显示所述第一资源搜索结果并且在所述顺序插入位置处显示所述第二资源搜索结果。
6.根据权利要求5所述的计算机实现的方法,其中,部分地基于所述搜索概率比来确定插入分值包括:
当所述搜索概率比满足第一插入阈值时,确定与第一顺序位置对应的插入分值;
当所述搜索概率比满足第二插入阈值但不满足所述第一插入阈值时,确定与第二顺序位置对应的插入分值;以及
当所述搜索概率比满足第三插入阈值但不满足所述第二插入阈值时,确定与第三顺序位置对应的插入分值。
7.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中:
所述第一顺序位置与在识别所述第一资源的所述搜索结果中的第一最高排名位置对应;以及
所述第二顺序位置与在识别所述第一资源的所述搜索结果中排名低于所述第一最高排名位置的第二位置对应;
所述第三顺序位置与在识别所述第一资源的所述搜索结果中排名低于所述第二位置的第三位置对应。
8.根据权利要求7所述的计算机实现的方法,其中,所述第三顺序位置与通过所述第一搜索操作识别到的、是对所述第二资源的描述的所述第一资源的位置对应。
9.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中,在识别所述第一资源的所述搜索结果集合中插入识别所述第二资源的所述搜索结果包括:用识别第二资源的搜索结果替代识别是对所述第二资源的描述的第一资源的搜索结果。
10.一种系统,所述系统包括:
数据处理设备;以及
存储在非暂时性计算机可读存储介质中的软件,所述非暂时性计算机可读存储介质存储可由所述数据处理设备执行的指令,并且所述指令在被执行时使所述数据处理设备执行操作,所述操作包括:
接收查询,每个查询针对相应的第一搜索操作提交;
对于每个查询:
发起所述第一搜索操作并且接收指示通过所述第一搜索操作识别到的第一资源作为对所述查询的响应的数据,每个第一资源具有对应分值,该第一资源能够通过该分值而相对于其它第一资源在针对所述查询的响应度方面被排名;
针对所述查询确定搜索概率比,所述搜索概率比是针对第二搜索操作提交的所述查询的可能性的测量,所述第二搜索操作是与所述第一搜索操作的搜索操作类型不同的搜索操作类型;
发起所述第二搜索操作并且接收指示通过所述第二搜索操作识别到的第二资源作为对所述查询的响应的数据,每个第二资源具有对应分值,该第二资源能够通过该分值而相对于其它第二资源在针对所述查询的响应度方面被排名;
针对通过所述第二搜索操作识别到的第二资源,确定通过所述第一搜索操作识别到的、是对第二资源的描述的第一资源;
基于所述搜索概率比、所述第一资源的对应分值、和所述第二资源的对应分值,确定是否在识别所述第一资源的搜索结果集合中插入识别所述第二资源的搜索结果;以及
对于作出了在识别所述第一资源的搜索结果集合中插入识别所述第二资源的搜索结果的确定的每个查询,在识别所述第一资源的所述搜索结果集合中插入识别所述第二资源的所述搜索结果。
11.根据权利要求10所述的系统,其中,发起所述第二搜索操作、确定通过所述第一搜索操作识别到的第一资源、以及针对所述第二资源确定对应分值仅仅发生在所述搜索概率比满足阈值搜索概率比时。
12.根据权利要求10所述的系统,其中:
所述第一资源是网页资源;以及
所述第二资源是本地应用资源。
13.根据权利要求10所述的系统,其中,基于所述查询的所述搜索概率比、所述第一资源的对应分值、和所述第二资源的对应分值,确定是否在识别所述第一资源的搜索结果集合中插入识别所述第二资源的搜索结果包括:
当所述第二资源具有满足第二阈值的对应分值时,确定插入识别所述第二资源的所述搜索结果;以及
通过所述第一搜索操作识别到的、是对所述第二资源的描述的所述第一资源具有满足第一阈值的对应分值。
14.根据权利要求13所述的系统,其中,在识别所述第一资源的所述搜索结果集合中插入识别所述第二资源的所述搜索结果包括:
部分地基于所述搜索概率比来确定插入分值,其中,所述插入分值限定顺序插入位置,在该顺序插入位置处,引用所述第二资源的第二资源搜索结果被插入到引用所述第一资源的第一资源搜索结果的排名中;以及
生成搜索结果资源,以根据所述第一资源搜索结果在所述排名中的相应顺序位置来显示所述第一资源搜索结果并且在所述顺序插入位置处显示所述第二资源搜索结果。
15.根据权利要求14所述的系统,其中,部分地基于所述搜索概率比来确定插入分值包括:
当所述搜索概率比满足第一插入阈值时,确定与第一顺序位置对应的插入分值;
当所述搜索概率比满足第二插入阈值但不满足所述第一插入阈值时,确定与第二顺序位置对应的插入分值;以及
当所述搜索概率比满足第三插入阈值但不满足所述第二插入阈值时,确定与第三顺序位置对应的插入分值。
16.根据权利要求10所述的系统,其中:
所述第一顺序位置与在识别所述第一资源的所述搜索结果中的第一最高排名位置对应;以及
所述第二顺序位置与在识别所述第一资源的所述搜索结果中排名低于所述第一最高排名位置的第二位置对应;
所述第三顺序位置与在识别所述第一资源的所述搜索结果中排名低于所述第二位置的第三位置对应。
17.根据权利要求16所述的系统,其中,所述第三顺序位置与通过所述第一搜索操作识别到的、是对所述第二资源的描述的所述第一资源的位置对应。
18.一种非暂时性计算机可读存储介质,所述非暂时性计算机可读存储介质存储可由所述数据处理设备执行的指令,并且所述指令在被执行时使所述数据处理设备执行操作,所述操作包括:
接收查询,每个查询针对相应的第一搜索操作提交;
对于每个查询:
发起所述第一搜索操作并且接收指示通过所述第一搜索操作识别到的第一资源作为对所述查询的响应的数据,每个第一资源具有对应分值,该第一资源能够通过该分值而相对于其它第一资源在针对所述查询的响应度方面被排名;以及
针对所述查询确定搜索概率比,所述搜索概率比是针对第二搜索操作提交的所述查询的可能性的测量,所述第二搜索操作是与所述第一搜索操作的搜索操作类型不同的搜索操作类型;
发起所述第二搜索操作并且接收指示通过所述第二搜索操作识别到的第二资源作为对所述查询的响应的数据,每个第二资源具有对应分值,该第一资源能够通过该分值而相对于其它第二资源在针对所述查询的响应度方面被排名;
针对通过所述第二搜索操作识别到的第二资源,确定通过所述第一搜索操作识别到的、是对第二资源的描述的第一资源;
基于所述搜索概率比、所述第一资源的对应分值、和所述第二资源的对应分值,确定是否在识别所述第一资源的搜索结果集合中插入识别所述第二资源的搜索结果;以及
对于作出了在识别所述第一资源的搜索结果集合中插入识别所述第二资源的搜索结果的确定的每个查询,在识别所述第一资源的所述搜索结果集合中插入识别所述第二资源的所述搜索结果。
19.根据权利要求18所述的非暂时性计算机可读存储介质,其中,发起所述第二搜索操作、确定通过所述第一搜索操作识别到的第一资源、以及针对所述第二资源确定对应分值仅仅发生在所述搜索概率比满足阈值搜索概率比时。
20.根据权利要求18所述的非暂时性计算机可读存储介质,其中:
所述第一资源是网页资源;以及
所述第二资源是本地应用资源。
21.根据权利要求18所述的非暂时性计算机可读存储介质,其中,基于所述查询的所述搜索概率比、所述第一资源的对应分值、和所述第二资源的对应分值,确定是否在识别所述第一资源的搜索结果集合中插入识别所述第二资源的搜索结果包括:
当所述第二资源具有满足第二阈值的对应分值时,确定插入识别所述第二资源的所述搜索结果;以及
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