CN111274486B - 一种对搜索结果的分类方法及装置 - Google Patents
一种对搜索结果的分类方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111274486B CN111274486B CN202010084907.6A CN202010084907A CN111274486B CN 111274486 B CN111274486 B CN 111274486B CN 202010084907 A CN202010084907 A CN 202010084907A CN 111274486 B CN111274486 B CN 111274486B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- links
- link
- search results
- category
- reclassification
- 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
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9538—Presentation of query results
Abstract
本发明实施例提供一种对搜索结果的分类方法及装置,其中,所述方法包括:按预先设定的大类获取设定时间段内涉及到单一大类的每一个搜索请求对应的搜索结果,并获取每一个搜索请求对应的搜索结果的用户操作行为;基于所述用户操作行为对搜索结果中涉及到的链接进行再分类;对于具有再分类类别的链接,在作为搜索结果被展示时,同时展示其相应的再分类类别。根据本发明的技术方案,通过基于用户对于搜索结果的操作行为对应用中的数据进行分类,在大数据处理中提供一种全局地、实时更新的分类方法。
Description
技术领域
本发明涉及互联网数据处理领域,具体涉及一种对搜索结果的分类方法及装置。
背景技术
现有技术中,由于互联网内容的增加,搜索引擎搜索结果超长,在有限的显示屏幕上,例如移动应用中,需要多页显示,使用非常不便;目前搜索引擎大多是按照搜索频次来排序的,排序靠前的搜索结果不一定是用户希望的结果,也就是搜索结果不够精准。
现有一些应用中通过确定关键词对搜索结果进行分类。在电商中,其用户的搜索动机比较明确,对应用户每一次点击关联的关键词是确定的,根据用户的行为进行预测和推荐是常用的技术手段。但面对搜索引擎中庞大的数据,在关键词不确定的条件下,无法对引擎中的各类数据进行分类;而对于基于搜索结果内容的分类,由于事先不能确定搜索结果的分类依据,所以分类是个难点。而在新闻、视频类应用中,根据用户行为偏好对其进行推荐,常常陷入局部最优,使用户的推荐结果局限在有限的领域内,需要积极探索如何获得全局最优的结果。
发明内容
本发明实施例提供一种对搜索结果的分类方法及装置,通过基于用户对于搜索结果的操作行为对应用中的数据进行分类,在大数据处理中提供一种全局地、实时更新的分类方法。
为达到上述目的,一方面,本发明实施例提供了一种对搜索结果的分类方法,所述方法包括:
按预先设定的大类获取设定时间段内涉及到单一大类的每一个搜索请求对应的搜索结果,并获取每一个搜索请求对应的搜索结果的用户操作行为;
基于所述用户操作行为对搜索结果中涉及到的链接进行再分类;
对于具有再分类类别的链接,在作为搜索结果被展示时,同时展示其相应的再分类类别。
另一方面,本发明实施例提供了一种对搜索结果的分类装置,所述装置包括:
获取单元,用于按预先设定的大类获取设定时间段内涉及到单一大类的每一个搜索请求对应的搜索结果,并获取每一个搜索请求对应的搜索结果的用户操作行为;
分类单元,用于基于所述用户操作行为对搜索结果中涉及到的链接进行再分类;
展示单元,用于对于具有再分类类别的链接,在作为搜索结果被展示时,同时展示其相应的再分类类别。
上述技术方案具有如下有益效果:
本发明的技术方案通过对用户对搜索结果的操作行为分析,对搜索结果涉及到的数据进行分类,在大数据的搜索引擎中,由于分类针对的数据为被用户操作行为涉及到的数据,便使得分类数据具有了可靠性,并且,随着用户操作的不断进行,不管是对分类数据以及分类依据都在实时更新;通过本发明的技术方案,对于某一类的数据的分类,经过对大量用户不断的操作行为的归纳整理,其分类对于用户当前在该类下的搜索具有很强的可参考性以及实际意义,并且基于用户操作的分类,可以使得分类不会陷入局部最优解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一种对搜索结果的分类方法的流程图;
图2是本发明实施例一种对搜索结果的分类装置的结构示意图;
图3是本发明实施例中分类单元的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,是本发明实施例一种对搜索结果的分类方法的流程图,所述方法包括:
S101:按预先设定的大类获取设定时间段内涉及到单一大类的每一个搜索请求对应的搜索结果,并获取每一个搜索请求对应的搜索结果的用户操作行为。
对于大类的设定,例如对于旅游、汽车、运动等按照领域进行大类的区分,并根据每一类下涉及到的具体内容等进行关键词的整理,将涉及到相应关键词的搜索请求确定为与该关键词对应的大类相关。当然,对于大类的设置,也可以根据具体的数据分布或者领域进行确定。其中,对于用户操作行为,包括:用户对于搜索结果中单个链接的点击、浏览、对链接内容的复制以及下载等等。
S102:基于所述用户操作行为对搜索结果中涉及到的链接进行再分类。
优选地,所述基于所述用户操作行为对搜索结果中涉及到的链接进行再分类,包括:
根据用户操作行为,为用户操作行为涉及到的每一个链接分配权重;将每一个搜索请求对应的搜索结果中的相同的链接的权重进行加和获得每个链接的总权重;将每一个搜索请求对应的搜索结果中对应有权重分配的链接分为一个初始类别;根据预先设定的再分类类别数,根据总权重从大到小确定与设定的再分类类别数相同的核心链接;依次计算每一个链接分别与每个核心链接的隶属度,将每一个链接分入与其隶属度最高的核心链接类别中。
进一步优选地,所述根据总权重从大到小确定与设定的分类类别数相同的核心链接,包括:
根据预先设定的再分类类别数,将链接按照总权重从大到小进行选择;对于选择的链接中,将属于同一初始类别的频次达到设定频次的链接归属于一个核心链接,将不存在与其属于同一初始分类的频次达到设定频次的链接的链接单独作为一个核心链接,以此确定出与设定的再分类类别数相同的核心链接。
进一步优选地,所述根据用户操作行为,为用户操作行为涉及到的每一个链接分配权重,包括:
为用户操作行为涉及到的每一个链接分配权重;其中,对于用户对其进行内容进行复制以及下载的链接,按照预先设定为其增加权重分配;在每一个搜索请求对应的搜索结果中,对于用户最后选定进行操作的链接,按照预先设定为其增加权重分配。
其中,针对每一次的分类,为总权重设定一热点阈值权重,当总权重超过所述热点阈值权重时,可将该总权重对应的链接划分为热点链接,对于热点链接,可不考虑将其列为待分类的链接,排除热点对分类内容的干扰。
本发明的技术方案应用中,按照设定时间段在进一步获取搜索结果进行分类时,基于原有分类的基础上,根据新的数据记录,整合历史分类与实时数据进行分类的更新。
本发明优选地,将用户操作行为均未涉及到的搜索结果作为一类,并在展示时进行突出展示,以进一步避免使分类陷入局部最优解的困境。
S103:对于具有再分类类别的链接,在作为搜索结果被展示时,同时展示其相应的再分类类别。
优选地,所述对于具有再分类类别的链接,在作为搜索结果被展示时,同时展示其相应的再分类类别,包括:
通过树形导航的方式在搜索结果展示页中展示搜索结果中的链接对应的再分类类别。
对于每个再分类类别,可根据其核心链接的关键词对该类别进行类名确定。
对应于上述方法,如图2所示,是本发明实施例一种对搜索结果的分类装置的结构示意图,所述装置包括:
获取单元21,用于按预先设定的大类获取设定时间段内涉及到单一大类的每一个搜索请求对应的搜索结果,并获取每一个搜索请求对应的搜索结果的用户操作行为;
分类单元22,用于基于所述用户操作行为对搜索结果中涉及到的链接进行再分类;
展示单元23,用于对于具有再分类类别的链接,在作为搜索结果被展示时,同时展示其相应的再分类类别。
优选地,所述分类单元22包括:
权重分配模块221,用于根据用户操作行为,为用户操作行为涉及到的每一个链接分配权重;
总权重模块222,用于将每一个搜索请求对应的搜索结果中的相同的链接的权重进行加和获得每个链接的总权重;
初始分类模块223,用于将每一个搜索请求对应的搜索结果中对应有权重分配的链接分为一个初始类别;
核心链接模块224,用于根据预先设定的再分类类别数,根据总权重从大到小确定与设定的再分类类别数相同的核心链接;
分类模块225,用于依次计算每一个链接分别与每个核心链接的隶属度,将每一个链接分入与其隶属度最高的核心链接类别中。
进一步优选地,所述核心链接模块224具体用于:
根据预先设定的再分类类别数,将链接按照总权重从大到小进行选择;
对于选择的链接中,将属于同一初始类别的频次达到设定频次的链接归属于一个核心链接,将不存在与其属于同一初始分类的频次达到设定频次的链接的链接单独作为一个核心链接,以此确定出与设定的再分类类别数相同的核心链接。
进一步优选地,所述权重分配模块222具体用于:
为用户操作行为涉及到的每一个链接分配权重;其中,
对于用户对其进行内容进行复制以及下载的链接,按照预先设定为其增加权重分配;
在每一个搜索请求对应的搜索结果中,对于用户最后选定进行操作的链接,按照预先设定为其增加权重分配。
优选地,所述展示单元23具体用于:
通过树形导航的方式在搜索结果展示页中展示搜索结果中的链接对应的再分类类别。
本发明的一具体实施例如下:
如下表一所示,获取某一大类涉及的来自用户A-K的搜索请求对应的搜索结果,其中涉及到链接Hot1、A-H、L-N、K、X-Z,根据用户的操作行为为每一个链接分配权重,其中,权重为2的对应于用户对链接内容进行了复制、下载或者为最后操作涉及的操作行为,其他操作行为对应的权重分配为1,获得总权重如最后一行所示。
表一
其中,对于链接hot1,其总权重大于热点权重阈值,为热点链接,对于链接A,总权重为8,但其每一个用户操作都不涉及复制、下载或者为最后操作涉及的操作行为,将其归为热点链接;对其他链接进行分类,每一个用户的搜索请求对应的链接中用户操作行为涉及到的链接分为一个初始类别,包括:
用户A,以链接K和链接X为代表,初始分类为(X,K,C,E,G,L,M);
用户B,以链接D和链接K为代表,初始分类为(K,D,B,F,G,H,L,N);
用户C,以链接D、链接L和链接N为代表,初始分类为(D,L,N,C,F,M);
用户D,以链接Y为代表,初始分类为(Y,B,D,M,N);
用户E,以链接Z和链接X为代表,初始分类为(Z,X,C,G);
用户F,以链接Z和链接E为代表,初始分类为(Z,E,B,E,G,H,Y);
用户G,以链接Y和链接L为代表,初始分类为(Y,L,C,F,H,K,X);
用户H,以链接Z和链接E为代表,初始分类为(Z,E,B,D,H,K,Y);
用户I,以链接K和链接G为代表,初始分类为(K,G,C,H);
用户J,以链接M和链接L为代表,初始分类为(M,L,B,E,F,G);
用户K,以链接Z和链接H为代表,初始分类为(Z,H,C,D,F,L,N);
设置分类数量分别为3类、4类或5类时,按照总权重从大到小排列分别对应初次选择核心链接如下:3类,选Z,K,L为初选核心链接;4类,选Z,K,L,Y为初选核心链接;5类,选Z,K,L,Y,H为初选核心链接;下面按照3类分类进行核心链接确定,设定频次为3次,如下表二所示:
初始核心链接 | 同在初始类别 | 频次 |
Z、K、L | 无 | 0 |
Z、K | H | 1 |
Z、L | K | 1 |
K、L | A、B、G | 3 |
表二
可见,K和L同在一个初始类别的初始类别的频次达到3次,分为一个核心链接,Z可作为一个核心链接,核心链接不够3类。
继续按照总权重排序选择Y链接,如表一可确定,Y与K、L同在一个初始类别的频次为1(用户G类),Y和Z在同一初始类别的频次为3(E、F、H),达到设定频次,因此将Y并入核心链接Z。
继续选择H链接,H与K、L同在一个初始类别的频次为2(B、G),H与Y、Z在同一初始类别的频次为2(F、H),均未达到设定频次,因此将H作为一核心链接;由此确定出当设定类别为3类时,核心链接为(K、L)、(Z、Y)及H。
依次计算每一个链接分别与每个核心链接的隶属度,以用户A对应的初始类别(X,K,C,E,G,L,M)为例,该初始类别对应核心链接(K、L),其中每一个链接与核心链接(K、L)的隶属度分别为每一个链接的权重与K链接的权重的乘积加上每一个链接的权重与L链接的权重的乘积,记为:(K、L,X:6)(K、L,C:3)(K、L,E:3)(K、L,G:3)(K、L,M:2),其中的数字即为该链接相对于该核心链接的隶属度;相应的计算每一个初始类别中每一个链接与核心链接(K、L)的隶属度,将每一个初始类别中每一个链接相对于(K、L)的隶属度相加,得到每一个链接相对于(K、L)的隶属度;同理计算每一个链接分别相对于核心链接(Z、Y)及H的隶属度;将每一个链接按照分入其相对的核心链接的隶属度最高的核心链接组。
应该明白,公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好,应该理解,过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素,并且不是要限于所述的特定顺序或层次。
在上述的详细描述中,各种特征一起组合在单个的实施方案中,以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图,即,所要求保护的主题的实施方案需要比清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反,如所附的权利要求书所反映的那样,本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此,所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中,其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。
为使本领域内的任何技术人员能够实现或者使用本发明,上面对所公开实施例进行了描述。对于本领域技术人员来说;这些实施例的各种修改方式都是显而易见的,并且本文定义的一般原理也可以在不脱离本公开的精神和保护范围的基础上适用于其它实施例。因此,本公开并不限于本文给出的实施例,而是与本申请公开的原理和新颖性特征的最广范围相一致。
上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然,为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的,但是本领域普通技术人员应该认识到,各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此,本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外,就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”,该词的涵盖方式类似于术语“包括”,就如同“包括,”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外,使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它性的或者”。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种对搜索结果的分类装置,其特征在于,包括:
按预先设定的大类获取设定时间段内涉及到单一大类的每一个搜索请求对应的搜索结果,并获取每一个搜索请求对应的搜索结果的用户操作行为;
基于所述用户操作行为对搜索结果中涉及到的链接进行再分类;
对于具有再分类类别的链接,在作为搜索结果被展示时,同时展示其相应的再分类类别;
所述基于所述用户操作行为对搜索结果中涉及到的链接进行再分类,包括:
根据用户操作行为,为用户操作行为涉及到的每一个链接分配权重;
将每一个搜索请求对应的搜索结果中的相同的链接的权重进行加和获得每个链接的总权重;
将每一个搜索请求对应的搜索结果中对应有权重分配的链接分为一个初始类别;
根据预先设定的再分类类别数,根据总权重从大到小确定与设定的再分类类别数相同的核心链接;
依次计算每一个链接分别与每个核心链接的隶属度,将每一个链接分入与其隶属度最高的核心链接类别中。
2.如权利要求1所述的对搜索结果的分类装置,其特征在于,所述根据总权重从大到小确定与设定的分类类别数相同的核心链接,包括:
根据预先设定的再分类类别数,将链接按照总权重从大到小进行选择;
对于选择的链接中,将属于同一初始类别的频次达到设定频次的链接归属于一个核心链接,将不存在与其属于同一初始分类的频次达到设定频次的链接的链接单独作为一个核心链接,以此确定出与设定的再分类类别数相同的核心链接。
3.如权利要求1或2所述的对搜索结果的分类装置,其特征在于,所述根据用户操作行为,为用户操作行为涉及到的每一个链接分配权重,包括:
为用户操作行为涉及到的每一个链接分配权重;其中,
对于用户对其进行内容进行复制以及下载的链接,按照预先设定为其增加权重分配;
在每一个搜索请求对应的搜索结果中,对于用户最后选定进行操作的链接,按照预先设定为其增加权重分配。
4.如权利要求3所述的对搜索结果的分类装置,其特征在于,所述对于具有再分类类别的链接,在作为搜索结果被展示时,同时展示其相应的再分类类别,包括:
通过树形导航的方式在搜索结果展示页中展示搜索结果中的链接对应的再分类类别。
5.一种对搜索结果的分类装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于按预先设定的大类获取设定时间段内涉及到单一大类的每一个搜索请求对应的搜索结果,并获取每一个搜索请求对应的搜索结果的用户操作行为;
分类单元,用于基于所述用户操作行为对搜索结果中涉及到的链接进行再分类;
展示单元,用于对于具有再分类类别的链接,在作为搜索结果被展示时,同时展示其相应的再分类类别;
所述分类单元具体包括:
权重分配模块,用于根据用户操作行为,为用户操作行为涉及到的每一个链接分配权重;
总权重模块,用于将每一个搜索请求对应的搜索结果中的相同的链接的权重进行加和获得每个链接的总权重;
初始分类模块,用于将每一个搜索请求对应的搜索结果中对应有权重分配的链接分为一个初始类别;
核心链接模块,用于根据预先设定的再分类类别数,根据总权重从大到小确定与设定的再分类类别数相同的核心链接;
分类模块,用于依次计算每一个链接分别与每个核心链接的隶属度,将每一个链接分入与其隶属度最高的核心链接类别中。
6.如权利要求5所述的对搜索结果的分类装置,其特征在于,所述核心链接模块具体用于:
根据预先设定的再分类类别数,将链接按照总权重从大到小进行选择;
对于选择的链接中,将属于同一初始类别的频次达到设定频次的链接归属于一个核心链接,将不存在与其属于同一初始分类的频次达到设定频次的链接的链接单独作为一个核心链接,以此确定出与设定的再分类类别数相同的核心链接。
7.如权利要求5或6所述的对搜索结果的分类装置,其特征在于,所述权重分配模块具体用于:
为用户操作行为涉及到的每一个链接分配权重;其中,
对于用户对其进行内容进行复制以及下载的链接,按照预先设定为其增加权重分配;
在每一个搜索请求对应的搜索结果中,对于用户最后选定进行操作的链接,按照预先设定为其增加权重分配。
8.如权利要求7所述的对搜索结果的分类装置,其特征在于,所述展示单元具体用于:
通过树形导航的方式在搜索结果展示页中展示搜索结果中的链接对应的再分类类别。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010084907.6A CN111274486B (zh) | 2020-02-10 | 2020-02-10 | 一种对搜索结果的分类方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010084907.6A CN111274486B (zh) | 2020-02-10 | 2020-02-10 | 一种对搜索结果的分类方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111274486A CN111274486A (zh) | 2020-06-12 |
CN111274486B true CN111274486B (zh) | 2023-09-26 |
Family
ID=71002112
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010084907.6A Active CN111274486B (zh) | 2020-02-10 | 2020-02-10 | 一种对搜索结果的分类方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111274486B (zh) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101963966A (zh) * | 2009-07-24 | 2011-02-02 | 李占胜 | 一种为搜索结果添加标签的搜索结果分类方法 |
CN102859516A (zh) * | 2009-04-08 | 2013-01-02 | 谷歌公司 | 使用历史搜索结果生成改进的文档分类数据 |
CN103412958A (zh) * | 2013-08-30 | 2013-11-27 | 广州市动景计算机科技有限公司 | 一种搜索结果显示方法和装置 |
CN103577490A (zh) * | 2012-08-08 | 2014-02-12 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种网页浏览历史展现方法及装置 |
-
2020
- 2020-02-10 CN CN202010084907.6A patent/CN111274486B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102859516A (zh) * | 2009-04-08 | 2013-01-02 | 谷歌公司 | 使用历史搜索结果生成改进的文档分类数据 |
CN101963966A (zh) * | 2009-07-24 | 2011-02-02 | 李占胜 | 一种为搜索结果添加标签的搜索结果分类方法 |
CN103577490A (zh) * | 2012-08-08 | 2014-02-12 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种网页浏览历史展现方法及装置 |
CN103412958A (zh) * | 2013-08-30 | 2013-11-27 | 广州市动景计算机科技有限公司 | 一种搜索结果显示方法和装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111274486A (zh) | 2020-06-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108256093B (zh) | 一种基于用户多兴趣及兴趣变化的协同过滤推荐算法 | |
KR101700352B1 (ko) | 이력적 검색 결과들을 사용한 향상된 문서 분류 데이터 생성 | |
US11756245B2 (en) | Machine learning to generate and evaluate visualizations | |
RU2382400C2 (ru) | Построение и применение веб-каталогов для фокусированного поиска | |
US8762310B2 (en) | Evaluating recommendations | |
US8661031B2 (en) | Method and apparatus for determining the significance and relevance of a web page, or a portion thereof | |
JP5592934B2 (ja) | ユーザに対するネットワークオブジェクト情報の提案 | |
US20080222105A1 (en) | Entity recommendation system using restricted information tagged to selected entities | |
US20160224681A1 (en) | Diversity of federated content items in a social network | |
US20100094840A1 (en) | Method of searching text to find relevant content and presenting advertisements to users | |
US20100121842A1 (en) | Method, apparatus and computer program product for presenting categorized search results | |
JP6964689B2 (ja) | サンプル重み設定方法及び装置、電子装置 | |
US20110041075A1 (en) | Separating reputation of users in different roles | |
MX2009000591A (es) | Clasificacion temporal de resultados de busqueda. | |
US20160283952A1 (en) | Ranking information providers | |
US8838643B2 (en) | Context-aware parameterized action links for search results | |
CN110990695A (zh) | 推荐系统内容召回方法及装置 | |
CN105787068A (zh) | 基于引用网络及用户熟练度分析的学术推荐方法及系统 | |
US8997008B2 (en) | System and method for searching through a graphic user interface | |
CN110020152B (zh) | 应用推荐方法及装置 | |
WO2016076790A1 (en) | Method and system for profiling job candidates | |
CN109670117B (zh) | 信息列表的推荐方法及其装置 | |
CN113761084B (zh) | 一种poi搜索排序模型训练方法、排序装置与方法及介质 | |
CN111274486B (zh) | 一种对搜索结果的分类方法及装置 | |
US20140095465A1 (en) | Method and apparatus for determining rank of web pages based upon past content portion selections |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |