CN111480159B - 用于增强的企业列表的知识搜索引擎平台 - Google Patents
用于增强的企业列表的知识搜索引擎平台 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111480159B CN111480159B CN201880081474.XA CN201880081474A CN111480159B CN 111480159 B CN111480159 B CN 111480159B CN 201880081474 A CN201880081474 A CN 201880081474A CN 111480159 B CN111480159 B CN 111480159B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- merchant
- user
- knowledge
- information
- data
- 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
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 74
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 71
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 53
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 18
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 11
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 claims 3
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 claims 2
- 239000000047 product Substances 0.000 description 45
- 230000009471 action Effects 0.000 description 32
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 18
- 230000008859 change Effects 0.000 description 13
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 description 12
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 11
- 230000006870 function Effects 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 9
- 239000008186 active pharmaceutical agent Substances 0.000 description 8
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 235000015220 hamburgers Nutrition 0.000 description 4
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 3
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 3
- 230000005291 magnetic effect Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 238000013502 data validation Methods 0.000 description 2
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 description 2
- 238000012552 review Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 230000009118 appropriate response Effects 0.000 description 1
- 238000013475 authorization Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000012508 change request Methods 0.000 description 1
- 238000005352 clarification Methods 0.000 description 1
- 238000010968 computed tomography angiography Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 239000003999 initiator Substances 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 235000013550 pizza Nutrition 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0623—Item investigation
- G06Q30/0625—Directed, with specific intent or strategy
-
- 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
- G06F16/903—Querying
- G06F16/9032—Query formulation
- G06F16/90332—Natural language query formulation or dialogue systems
-
- 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
- G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0281—Customer communication at a business location, e.g. providing product or service information, consulting
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本公开的实施例提供了一种知识搜索引擎平台,以分析由用户设备发起的搜索查询来识别与关于特定企业的问题(例如,诸如产品、服务、雇员、事件等的产品品牌数据)相关联的自然语言查询。这可包括在大量数据中搜索事件的隐藏模式和关系,并以易于理解的格式为用户呈现该知识数据。然后,以易于消化的结构化形式呈现知识数据,以允许用户经由用户设备找到他们要检索的信息。知识数据还可以包括竞争者情报,该竞争者情报允许用户通过搜索本地包以返回潜在竞争者的结果来识别竞争者。本地包可以在用户正在使用用户设备进行搜索的位置的指示的附近范围内。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求2017年10月31日提交的美国临时申请No.62/579,748、2018年4月23日提交的美国临时申请No.62/661,367、以及2018年5月15日提交的美国临时申请No.62/671,918的权益,其全部公开内容通过引用并入本文。
技术领域
本公开总地涉及自然语言处理、搜索引擎和知识发现,并且尤其涉及用于增强的企业列表的知识搜索引擎平台。
背景技术
历史上,企业和个人已经花费了大量时间、金钱和精力来做广告和销售他们的产品和服务。几代人以来,已经使用各种媒体来实现这些商业事务。开放网络(诸如互联网)的普及性为吸引新客户和保留老客户提供了一种全球手段。客户可以使用搜索引擎来获取互联网上可用的信息。搜索引擎是搜索数据库,然后收集/显示与用户指定的搜索项相关的信息的软件程序。许多搜索引擎的搜索功能有限,并且被设计为帮助查找存储在计算机系统、公司或专有网络内部或互联网上的信息。
附图说明
本公开通过示例而非限制的方式示出,并且当结合如下所述的附图考虑时,通过参考以下详细描述可以更全面地理解。
图1A示出了根据本公开的一个或多个方面的用于增强的企业列表的知识搜索引擎平台的高层架构的示例。
图1B示出了根据本公开的一个或多个方面的结合图1A的知识搜索引擎平台进行操作的接口的示例。
图1C示出了根据本公开的一个或多个方面的结合图1A的知识搜索引擎平台进行操作的接口的示例。
图2A示出了根据本公开的一个或多个方面的包括存储器的系统的示例,该系统支持用于增强的企业列表的知识搜索引擎平台。
图2B示出了根据本公开的一个或多个方面的结合图2A的知识搜索引擎平台进行操作的接口的示例。
图2C示出了根据本公开的一个或多个方面的事件页面列表的示例发布。
图3A-3C示出了根据本公开的一个或多个方面的结构化知识数据的示例。
图4示出了根据本公开的一个或多个方面的用于实现用于增强的企业列表的知识搜索引擎平台的示例方法的流程图。
图5示出了根据本公开的一个或多个方面的用于实现用于增强的企业列表的知识搜索引擎平台的示例方法的流程图。
图6示出了根据本公开的一个或多个方面的用于实现用于增强的企业列表的知识搜索引擎平台的示例方法的流程图。
图7示出了根据本公开的一个或多个方面的用于实现用于增强的企业列表的知识搜索引擎平台的示例方法的流程图。
图8示出了根据本公开的一个或多个方面的响应于商家发起的请求而执行动作的示例方法的流程图。
图9示出了根据本公开的一个或多个方面的用于执行与系统发起的与商家系统的消息交换相关联的动作的示例方法的流程图。
图10示出了根据本公开的一个或多个方面的用于管理与商家系统相关联的竞争者数据的示例方法的流程图。
图11示出了根据本公开的一些实施例进行操作的示例计算机系统。
具体实施方式
为了找到与从最终用户(例如,经由web接口发起搜索的用户)接收的查询有关的相关数据,许多搜索引擎基于最终用户提供的文本数据来使用关键字搜索。在进行搜索时,最终用户寻求基于搜索查询输入中的关键字来识别对由搜索引擎复制并索引的查询进行响应的web元素(例如,网页)。如果任何关键字不正确(例如,不完整,包括印刷错误,拼写错误等)或未被搜索引擎索引,则可能无法响应于查询来识别或发现用户所寻找的信息。如果搜索查询中的关键字组合与大量网页匹配,则可以在几个搜索结果网页上列出有关这些网页的信息(例如,链接)。这可能要求用户在找到(如果有的话)所需信息之前,手动单击多个链接并对成百上千个相似的页面进行整理。在其他情况下,由于用户查询中的关键字和与企业相关联的在线数据之间存在缺口(gap)(例如,内容不足),因此可能找不到响应用户查询的请求信息。这样,用户为找到特定产品或服务必须查过的信息和错误信息的量是一个耗时的过程,通常导致用户在获得所需信息之前放弃搜索。
本公开的实施例通过提供知识搜索引擎平台以允许网站(包括但不限于与企业有关的网站)增强用户寻求有关例如特定企业的产品、服务、事件和其他类型的品牌数据的在线知识的体验,来解决当前搜索引擎技术的上述问题和其他缺陷。知识可以定义为主题相关的“事实”或与数据,其可以被存储在数据库中,以后再查询。在一些实施例中,知识搜索引擎平台包括自然语言处理器,其处理搜索查询提示和自动完成技术,以直观地指导用户进行有益的响应。该处理由知识搜索引擎平台基于与与企业产品数据相关联的某些数据有关的信息来进行。通过使用根据本公开的实施例的知识搜索引擎,企业用户(即,代表企业实体进行操作的用户)可以集中有关其公司的所有结构化公共数据,并将该数据直接显示在其内部网站和第三方网站上。经由知识搜索引擎平台和某些第三方API的该相同信息也可以发布到数百个数据发布者,例如GoogleTM、FacebookTM、BingTM、AppleTM、和其他搜索服务提供商。
图1A示出了根据本公开的实施例的实现知识搜索引擎平台的示例系统架构100。在一个实施例中,根据该公开的一个或多个方面,知识搜索引擎平台使用户能够操作通信连接的商家系统120(在本文中称为“商家用户”),以增强与商家相关联的一个或多个企业列表。在一些实施例中,该架构包括中央计算机(在下文中称为“源系统101”),该中央计算机可以包括耦合至源系统数据库110的多个软件模块,例如知识搜索引擎160。在一个实施例中,软件模块可以在源系统的一个或多个计算机平台上执行,这些计算机平台通过一个或多个网络互连,该网络可以包括互联网。软件模块可以是例如可以在源系统101的处理设备(未示出)中实现的硬件组件、电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等。
在一些实施例中,根据本公开的实施例,源系统101可以响应于经由多个搜索服务提供商之一提供的搜索引擎发起的搜索查询,生成增强的企业列表,以提供给最终用户。如本文所使用的,术语“最终用户”是指操作电子设备(例如,用户设备130)以提交与商家相关联的搜索或输入查询140以供源系统101处理的一个或多个用户。例如,最终用户可以是搜索有关一个或多个商家的信息的客户或潜在客户。源系统101可以通信地连接到用户设备130,并且操作来响应最终用户经由用户设备130发起的搜索查询140。例如,用户设备130可以与最终用户相关联,该最终用户可以是寻求有关商家或相关产品/服务的信息的商家的客户。最终用户可能正在搜索商家站点(例如,第一方站点150-1,下面将进一步描述)上的信息。在一些实施例中,源系统101可以通信地耦合到商家系统120。
在一个实施例中,商家系统120可以包括源系统101的一个或多个组件。在该实施例中,商家系统120和源系统101可以被集成,以使得商家系统120采用源系统101以及其相关功能以响应从通信连接的用户设备130接收的一个或多个输入查询140。根据本公开的实施例,如图1A所示,用户设备130可以向商家系统120(其中商家系统120与源系统101集成)提交输入查询140和/或向源系统101提交与商家系统120相关联的输入查询140。在其他实施例中,用户设备130可以将输入查询提交到通信地耦合到源系统101的第一方站点150-1(其可以是商家的网站)和/或第三方站点150-2-150-N。
商家可以经由商家系统120使用源系统101来管理其在源系统101上的数据,并且基于搜索/输入查询140将该数据推送给客户。在该方面,商家控制从源系统101返回给最终用户的所有数据。在其他实施例中,信息可以从其他系统中提取,例如与商家相关联的网站或其他类型的搜索网站。在一个实施例中,商家用户使用商家系统120与源系统101的知识助手组件162通信,以请求对与商家系统120相关联的数据(例如,可以响应于相关联的输入查询140提供给最终用户的数据)的改变。在其他实施例中,商家用户可以使用单独的用户设备(例如,商家设备121)来与知识助手组件162通信。用户设备可以包括但不限于移动电话、平板电脑或其他电子设备。经由用户设备发送的数据可以自动添加到源系统数据库115中,并自动推送到第一方站点150-1和第三方站点150-2至150-N,而无需登录到商家系统120或源系统101并经由知识管理器168添加信息。
在一些实施例中,源系统101还可以通信地连接到包括一个或多个企业的产品品牌数据155-1、155-2至155-N的多个第一方网站150-1和第三方站点150-2至150-N。第一方站点150-1和第三方站点155-2至155-N中的每一个都提供多个模块(例如,API),源系统101与所述模块交互以执行操作并向用户设备130提供相关数据。例如,站点150-1至150-N中的每个站点可以包括API以访问专用于存储有关特定企业的产品、服务、雇员、事件等的信息(例如,产品品牌数据155-1至155-N)的一个或多个规定的数据库。在另一实施例中,商家用户使用源系统101以经由知识管理器168来管理其所有信息。例如,源系统101可以包括一个或多个规定的源系统数据库115,该源系统数据库115专用于存储与产品品牌数据155-1至155-N有关的信息。在一些实施例中,与商家系统相关联的数据或信息可以被添加、编辑、更新、改变、删除等,并且可以根据适当的技术将数据匹配并设置(例如,锁定)在相应的列表中,诸如在美国专利No.8,819,062中更详细描述的那些,该专利的全部内容在此通过引用并入本文。
如图1A所示,系统架构100可以包括源系统101,该源系统101包括在由一个或多个网络互连的一个或多个计算机平台上执行的多个软件模块,该一个或多个网络可以包括任何适当的网络,例如互联网。在一些实施例中,软件模块可以包括一个或多个硬件组件、电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等,以及可由源系统101的一个或多个处理设备执行的一组或多组指令。这些软件模块可以包括例如(1)知识搜索引擎160,以通过分析由用户设备130发起的搜索查询以识别与关于特定企业的问题(例如,诸如产品、服务、雇员、事件等的产品品牌数据)相关联的自然语言查询来提供增强的网站搜索,(2)知识助手组件162,在一些实施例中,知识助手组件162允许商家用户和最终用户基于以下因素跨各种专门技术与源系统101通信:例如距离、知名度、流量、文化相关性、行业相关性、事件类型相关性、目录与编辑站点、付费与免费、长期与最新计划等,(3)事件发现组件166,其提供事件发现能力平台以允许与商家系统120相关联的用户(例如,商家用户、事件营销者、公共关系专业人员、广告商、事件策划者等)确保可以响应于由最终用户(例如,潜在参与者)提交的输入查询140(可以将这种输入查询140输入到第一方站点150-1和/或第三方站点150-2至N中,包括但不限于GoogleTM、FacebookTM、EventbriteTM等)而经由在线搜索来识别与商家系统120有关的事件,以及(4)竞争者情报组件164,其允许商家用户选择一个或多个竞争者实体并识别相关的竞争者以由源系统101进行竞争分析(例如,将由商家用户识别的本地竞争者的平均评级与另一本地竞争者或商家用户自己的企业进行比较)。在一个实施例中,竞争者情报组件164可以向商家用户提供信息,以通过使用“本地包(local pack)”搜索和分析来识别商家用户先前可能尚未意识到的一个或多个竞争者。在一个实施例中,本地包包括关于本地商家的信息,该信息响应于由商家用户或最终用户提交的输入查询140,其中“本地”竞争者至少部分地基于相对于发起输入查询的系统(例如,商家系统120或用户设备130)识别的地理位置或者与商家或最终用户相关联的其他地理信息(例如,由系统存储并与商家或最终用户相关联的地理信息)来识别。
知识助手组件162是允许商家系统120(例如,商家用户)与源系统101交互以执行各种操作的通信平台,各种操作例如提供或更新与商家相关联的内容(例如,识别商家的假期营业时间、更新的菜单信息、正常营业时间、联系信息等)、接收改变简档内容的请求(例如,向图片库添加照片)、或向商家用户通知发布者数据建议和允许商家用户接受或拒绝建议(例如,对商家信息的建议改变)。在一些实施例中,商家用户可以使用商家设备121(例如,移动电话)上的对话接口来直接将更新的信息发送到源系统数据库115以及第一方站点150-1和第三方站点150-2至150-N。在一些实施例中,对话接口可以包括但不限于SMS、电话和即时消息。在一些实施例中,商家用户可以与由安装在商家设备121上的应用或经由商家设备121的web浏览器可访问的web服务生成的对话接口进行交互。在一些实施例中,数据被自动发送到第一方站点150-1和第三方站点150-2至150-N。在其他实施例中,源系统101的处理逻辑更新源系统数据库115中的数据,然后将数据自动推送到第一方站点150-1和第三方站点150-2至150-N。在一些实施例中,由商家系统提供的数据(例如,更新的数据)可以匹配至与商家系统相关联的一个或多个列表或简档(例如,由源系统或一个或多个第一方站点150-1或第三方站点150-2至150-N维护的列表)以能够锁定或设置一个或多个相关联列表中的更新信息。例如,可以根据适当的技术,例如在美国专利No.8,819,062中更详细地描述的那些技术,将数据匹配并设置在相应的列表中,该专利通过引用整体并入本文。
在一个实施例中,响应于输入查询140,最终用户可以使用用户设备130来向提供给最终用户的商家信息的一部分提交建议的或请求的改变或编辑(例如,如果最终用户确定发布的时间不正确,则最终用户可以建议改变商家的营业时间)。作为响应,知识助手组件162可以检查提议的或建议的改变并将改变请求提供给商家系统。在一个实施例中,知识助手组件162可以更新与商家相关联的信息并向商家系统120提供该更新或改变的通知。在另一实施例中,知识助手组件162可以收集与商家相关联的更新的信息并在采用更新或改变之前,将更新的信息提供给商家系统120(或直接提供给经由用户设备授权批准更新的信息的商家用户)以供查阅和审批。
在一些实施例中,知识助手组件162使商家用户能够按照实体和/或按照交互类型来选择加入源系统101的特征。在一些实施例中,商家用户为实体(不与用户相关联)上的每种交互类型添加电话号码/帐户信息。在一些实施例中,交互类型可以取决于商家用户正在发起与知识助手组件162的交互,还是知识助手组件162正在发起与一个或多个特定商家用户的交互。特定的交互类型可以包括但不限于将照片上传到源系统101、发送改变特征消息、发送改变时间消息等。在一些实施例中,知识助手组件162可以针对特定帐户类型或企业自动启用商家系统,并使用商家匹配的API来收集有关商家用户的社交媒体相关信息(例如,最终用户的FacebookTM标识符)。如果对话接口是第三方站点上的聊天功能(例如GoogleTM环聊、FacebookTM Messenger等),则可以使用此选项,以使商家用户更容易经由第三方聊天软件与知识助手组件162进行互动。在一些实施例中,与商家用户的交互可以由商家用户发起(例如,商家发起的交互)或者可以由源系统发起(例如,系统发起的交互)。一些示例交互类型包括但不限于:将照片上传到图片库、改变特色消息、改变时间(例如,即时或预定以及定期或假期)、请求分析信息、请求评论信息、提供与位置/实体相关联的地理坐标;更新菜单项、添加日历事件、创建社交媒体帖子、指示假期营业时间、查看回复、执行数据确认(例如,商店营业时间、电话号码信息、网站信息等)、捕获照片内容、提供发布者数据建议、链接到分析仪表板、提供不可用的列表通知、发布和/或回复新评论、抑制重复数据、执行竞争情报分析等。
在一个实施例中,响应于知识助手组件162向商家注册位置并确认商家用户具有链接的有效电话或社交媒体帐户(取决于交互类型),源系统101可以在关联的社交网络平台上与商家用户互动。结果,商家用户可以通过与知识助手组件162通信来经由用户设备来更新信息。
根据本公开的实施例,知识助手组件162基于来自商家用户的输入(例如,经由商家系统120提交的输入查询)执行搜索。在一个实施例中,可以基于由商家用户输入的信息(例如,他们的邮政编码、地理位置或可能导致确定商家用户的位置和/或感兴趣的位置的其他信息)来进行搜索。在另一个实施例中,搜索可以基于商家系统120从何处进行搜索(例如,查询商家系统的IP地址并与该搜索结合使用)。知识助手组件162可以评估搜索结果以向商家用户提供推荐。在一个实施例中,可以在知识助手组件162中将推荐作为通知呈现给商家用户。
在另一实施例中,知识助手组件162向商家系统120提供一个或多个推荐以改善与商家有关的搜索结果的内容,如本文中详细描述的。例如,可以由竞争者情报组件164执行对在索引的搜索引擎数据库中发布的竞争者信息的搜索。竞争者情报组件164(如上面和下面进一步描述的)可以确定商家的竞争者在适当的位置发布了与竞争者的商店相关联的几个图像。在一个实施例中,通信地耦合到知识助手组件162的竞争者情报组件164可以将信息发送到知识助手组件162,并且知识助手组件162可以发送消息(例如,文本、电子邮件等)至商家系统120(和/或特定商家的用户设备),推荐商家将照片添加到与竞争者营业地点附近的适当营业位置相关联的列表中。在从商家系统120输入时,知识助手组件162可以将照片上传到与商家相关联的网站150-1至N和/或源系统数据库115。
在另一个实施例中,搜索结果可以显示某些竞争者具有与其各自的营业位置相关联的消息(例如,优惠券代码、关于销售的信息等),并且这些消息被识别为影响将竞争者放置在相关联的本地包列表中的决定。就这一点而言,知识助手组件162可以推荐商家系统120向他们的已发布商家信息添加类似的消息,并处理与从商家系统120接收到的推荐消息相关联的输入。由知识助手组件162执行的示例方法在下面参照图8描述。
在一些实施例中,输入查询140可以与与企业相关联的事件有关。在这种情况下,知识搜索引擎160在分析用户的查询之后可以根据事件发现组件166返回针对相关的邮政编码/位置查询以及直接询问事件的任何查询中会出现的事件结果。在该示例中,如果在用户附近仅存在一个即将发生的事件,则知识搜索引擎160还提供关于与该事件相关联的附近的分支机构和企业顾问的信息。例如,知识搜索引擎160可以提供关于商家的品牌产品数据的公共信息,例如高管简历和关于商家的董事会的信息、以及由商家提供的各种产品和服务。在一些实施例中,知识搜索引擎160通过对在一个或多个网站150-1至N上的知识搜索查询的响应,显现并发布商家系统120的工作公告。在一些实施例中,工作公告可以作为结果返回给经由用户设备130进行输入查询140的最终用户。
事件发现组件166是源系统101的组件,其允许发起者用户(例如,事件营销人员、PR专业人员、社交媒体有影响力的人等)以最终用户可以在第一方站点150-1和/或第三方站点150-2至150-N上发现信息的方式发布关于即将发生的事件和促销的信息(例如,作为对最终用户提交的相关输入查询的响应)。这通过以下方式完成:构建品牌化的模式标记事件页面、在相关事件发布者(例如,第三方站点150-2至150-N的子集)的网络上创建事件列表、以及报告事件参与分析。事件发现组件166允许商家和相关发起者用户控制关于商家的已发布事实,包括但不限于商家的位置、人员、公司和事件,以经由源系统101进行分发。在实施例中,与商家的第一实体相关联的列表和页面可以链接到商家的其他实体的列表和页面。例如,事件页面可以链接到位置页面,并且人员列表可以包括有关相关事件的信息。通过使用事件发现组件166,商家可以经由与流行事件管理工具(如EventbriteTM和SplashThatTM)的现成集成的功能强大的开发人员API来使用内容审批和资产。
在一些实施例中,事件发现组件166被配置为使商家用户能够在知识管理器168中管理事件数据。例如,事件数据可以被同步到用于发布与事件有关的信息的相关服务。在一些实施例中,事件发现组件166创建或生成为第三方搜索引擎(例如,第三方站点150-N)模式标记的事件页面。在一些实施例中,事件发现组件166被配置为接受来自提供事件信息的商家用户或事件发起者的文件。例如,逗号分隔值(CSV)文件可以从标识一个或多个事件的电子表格上传到知识管理器168,并添加到源系统数据库115中。
在一些实施例中,事件发现组件166生成事件列表,以经由搜索引擎可发现的第三方事件目录来发布。事件发现组件166可以进一步被配置为生成与事件相关联的分析(例如,诸如所生成的销售量相对于事件的总成本的ROI统计),以供事件营销者或发起者查看和消费。
在一些实施例中,事件发现组件166代表商家用户生成、托管和管理事件页面。事件页面是可通过使用第三方搜索引擎的最终用户搜索(例如,通过GoogleTM搜索结果、Google MapsTM,其可能是第三方站点)发现的。在一些实施例中,事件发现组件166提供用于管理事件页面、事件定位器/查找器和事件目录页面的平台。独立或专用事件页面可以代表商家用户被发布,并且包括针对每个事件的唯一页面(例如,特定URL)。
图2C示出了事件页面列表250的示例发布。在该示例中,事件页面列表250包括根据与商家位置相关联的多个事件的事件信息250A。根据本公开的实施例,事件发现组件166可以生成与事件信息250A中的每个相应链接相关联的独立事件页面。在该示例中,进行搜索的最终用户可以直接点击进入描述“SOR HUNTINGTON free Adult Program TrialLesson”的专用事件页面。该URL可能看起来像这样:locations.schoolofrock.com/huntington/2017-05-24-free-trial-lesson.html。
在一些实施例中,可以针对与商家相关联的每个实体位置生成事件页面,并在目录层次结构中提供列出该特定位置的即将发生的事件的附加级别。在一些实施例中,在“即将发生的事件”页面上列出的每个事件可以链接到专用事件页面。
在一些实施例中,商家用户可以使用事件发现组件166和知识管理器(例如,图1A的知识管理器168或图2A的知识管理器257)来将事件作为“第一类实体”管理,其中,不是将事件作为位置的属性进行管理,而是在帐户级别管理事件。例如,知识管理器257可以发布与由以下示例URL表示的事件相关联的URL:events.schoolofrock.com/huntington/free-trial-lesson.html。
在这一点上,通过使商家用户能够定义事件的自定义字段,将事件作为第一类实体发布可以提供更丰富的事件页面。示例自定义字段可用于定义事件属性,例如,用于注册的号召性用语、联系信息、照片库等。在一些实施例中,将事件作为第一类实体发布允许知识管理器构建“事件查找器”(类似于商店定位器),该“事件查找器”将允许最终用户(例如消费者)按日期和/或按位置查找事件。
在一些实施例中,事件发现组件166向商家用户提供功能以经由事件管理工具来创建事件,并且使该信息被同步到源系统并且被传送(例如,被推送)到服务发布者的网络。在一些实施例中,可以将分析发送回至事件管理工具,以使商家用户能够在集中式接口中查看所有事件分析。在其他实施例中,事件发现组件166可以将预订链接附加到商家的页面中,该页面也可以被推送到服务发布者。
事件发现组件166用事件发布者网络中的品牌化的模式标记事件页面、和事件列表来补充商家的事件管理工具。另外,用于事件的事件发现组件166包括分析,以帮助客户在印象、点击、RSVP和门票销售方面衡量与事件相关联的表现或参与度。下表1中提供了支持事件的示例类型:
表1
下表2中提供了相关的字段名称、字段类型和字段描述的示例:
表2
在一个实施例中,事件发现组件166允许商家用户在事件管理工具中创建事件,并将事件信息同步到源系统101并发送到包括一个或多个服务发布者的网络。在一些实施例中,可以经由事件管理工具来汇总和呈现分析,以允许商家用户在单个接口中查看事件分析。在其他实施例中,事件发现组件166可以将预订链接附加到商家系统的页面中,也可以将其发送给服务发布者。
竞争者情报组件164允许商家用户通过搜索本地包(例如,与诸如“我附近的食物”之类的搜索相对应的商家的列表)来识别商家先前未意识到的竞争者。在一些实施例中,搜索可以由竞争者情报组件164预先编程,并且竞争者情报组件164可以自动执行对本地包的这种搜索。在其他实施例中,商家用户可以基于其想要返回的信息经由源系统101选择或创建查询。例如,如果商家用户想要了解最近的汉堡店,则可以输入该信息,并且搜索可以基于该信息。本地包可以在商家用户或商家本身的位置的预定附近范围内识别一个或多个商家竞争者。在一些实施例中,商家用户可以使用知识管理器来管理与商家相关联的一个或多个位置。当执行本地包的搜索以确定最接近那个位置的竞争者时,竞争者情报组件164可以使用与存储在源系统数据库115中的特定位置相关联的位置信息。在其他实施例中,本地包的搜索结果可以跨所有位置或特定区域中的所有位置进行汇总。在一个实施例中,搜索可以基于管理信息的商家的位置(例如,与商家的用户设备相关联的IP地址或基于商家输入的位置)。可以使用本地包之外的一个或多个互联网搜索来进一步识别本地竞争者。例如,竞争者情报组件164除了位置信息之外还可以搜索一种或多种合适的类别的企业(例如,饭店、维修店、宠物店),并且竞争者情报组件164可以通过使用类别和本地区域标识符(例如城市名称或邮政编码)作为搜索项搜索一个或多个数据存储来识别本地竞争者。竞争者情报组件164可以从一个或多个被搜索的数据存储的搜索结果中识别本地竞争者,该被搜索的数据存储可以包括互联网搜索引擎、企业列表服务等。在竞争者情报组件164搜索本地包(以及可能地其他信息源)之后,然后可以基于某些因素(例如,本地包匹配的频率或数量)对企业进行排名,并基于这样的排名经由知识管理器168向商家用户显示这些企业。在一些实施例中,频率是竞争者出现在本地包中的频率(例如,每个竞争者的本地包匹配的数量)。基于所识别的竞争者,可以经由知识助手组件162向商家系统120提供推荐(例如,指示如下的推荐-竞争者x在其网站上具有照片,因此商家系统120可以考虑添加其他照片),并使商家系统120根据那些推荐采取行动。
在一个实施例中,“本地包”是搜索提供商(例如,)搜索结果的一部分,该部分搜索结果示出了一个或多个商家在所标识的地理区域中的位置,该位置是从由最终用户发起的对第三方站点的输入查询140产生的(例如,经由搜索提供商的网站输入的一个或多个搜索项和/或标识最终用户位置的信息)。“本地包”可以包括但不限于显示一个或多个商家的位置的地图以及具有相关信息(例如,商家的名称、商家的地址、与利用最终用户识别的位置的距离、营业时间等)的此类位置的列表。本地包结果可以包括例如本地包竞争者和/或本地包广告。在本地包中识别的商家可以在最终用户所处位置的指示(例如,基于最终用户的用户设备130的IP地址)或最终用户在输入查询140(例如,为我在美国任何城镇找到披萨)中输入的位置的指示的某个预定附近范围内。可以使用源系统101从针对每个商家运行的本地包的搜索中获得用于确定竞争者的数据。
在一些实施例中,竞争者情报组件164使商家能够监视和比较与一个或多个本地竞争者(例如,由商家识别或由竞争者情报组件164代表商家识别的本地竞争者)相关联的评级。图1B示出了图1A的源系统101的接口102的示例。接口102可以用于管理和监视与对应于商家的本地竞争者的评级相关联的信息。例如,如接口102所示,位于纽约西3街的麦当劳TM位置可以执行搜索和比较,以识别与本地竞争者(例如,Burger KingTM和MinettaTavernTM)的特定位置相关联的评级信息。查看竞争者情报将包括这样的几个主要部分以使其全面运行:数据收集机制、报告构建器中的全套报告以及查看概况屏幕中的分析模块。图1C示出了接口103的示例,其示出了与由图1A的源系统101生成的与商家系统相关联的竞争分析相对应的本地包。
在一些实施例中,竞争者情报组件164可以包含关于新竞争者的信息。如果选择了多个位置,则结果可能会依“标题”键显示。在一些实施例中,这可以将特定竞争者的所有位置聚集在一起。如果选择一个位置,则竞争者可以依“标题”和“地址”显示。如图1B所示,本地包仪表板可以被实现为显示以上信息,从而用户可以共享本地包竞争者并执行各种类型的竞争使用分析。在一些实施例中,为了开始数据收集,商家用户可以在竞争者情报组件164中的每个位置(如由名称和URL所指示的)输入与任何数量的竞争者(例如,5个或更多个竞争者)相关联的信息。这些竞争者可以是经由本地包搜索发现的相同竞争者。在其他实施例中,可以经由商家用户来添加竞争者。例如,麦当劳(McDonald'sTM)可能会将BurgerKingTM添加为所有位置的竞争者,并将地理位置最接近的汉堡店作为另一个竞争者。他们成批建立了第一竞争者,然后让本地的商店经理选择最近的汉堡店。在该示例中,商店经理可以选择Minetta TavernTM和Five GuysTM。
在一些实施例中,竞争者情报组件164找到与名称匹配的最近位置,并且拉入全部(或尽可能多的公共可用的)的评论和平均评级或者其子集。当商家用户请求信息时,评论可以被拉入,它可以定期地(例如,每月一次)被拉入,或者当竞争者情报组件164自动确定评论已经被添加或更新时,评论可以被拉入。在一些实施例中,竞争者情报组件164可以确定最近的位置被标记为关闭。在这种情况下,竞争者情报组件164可以从下一个最近的位置拉入数据,或者(经由知识助手组件162或以其他方式)建议商家用户选择另一个位置。在其他实施例中,如果最近的位置没有足够的评论,则竞争者情报组件164可以选择另一个位置。
图2A示出了根据本公开的一个或多个方面的系统的示例,该系统包括用于存储与用于增强的企业列表的知识搜索引擎平台相关联的指令的存储器。在一些实施例中,存储器可以是系统数据库(诸如图1A中的数据库110)或包括该系统数据库的存储系统。该系统可以在由一个或多个网络(其可以包括互联网)互连的一个或多个计算机平台上执行。在一些实施例中,该系统包括中央计算机平台(以下称为“源系统201a”),该中央计算机平台包括源系统数据库204和与一个或多个商家系统203通信连接的多个软件模块。在一些实施例中,源系统201a可以执行结合图1A的源系统101描述的功能。例如,源系统201a可以包括知识搜索引擎160、知识助手组件162、事件发现组件166和竞争者情报组件164,如图1A和2A所示。
源系统201a可以与多个服务提供商计算机平台(以下称为“(一个或多个)服务提供商系统201b”)通信。服务提供商系统201b提供多个模块(例如,提供商API 210),源系统201a与所述模块交互以执行操作并将相关数据提供给用户设备。例如,提供商API 210可以访问一个或多个产品品牌数据库220,该数据库专用于存储关于特定企业的产品、服务、雇员、事件等的信息(例如,产品品牌数据155-1至155-N)。在其他实施例中,源系统数据库204可以包括全部或部分产品数据。在一些实施例中,源系统数据库204可以包括专用于存储与产品品牌数据库220有关的信息的一个或多个规定的数据库。在另一实施例中,商家系统203使用源系统201a来管理其所有信息。例如,可以为商家系统203提供操作者web应用程序255,以访问知识管理器257以管理源系统201a内的数据。在图2B中,示出了用于实现系统200的知识管理器257的接口290的示例。
在图2A中,示出了源系统201a,其包括知识搜索引擎160。根据本公开的一个或多个实施例,知识搜索引擎160可以被实现为响应于最终用户输入查询(例如对第一方站点150-1和/或一个或多个第三方站点150-2至150-N的输入查询)来提供增强的搜索结果。另外,商家系统可以进行搜索,并且知识搜索引擎160可以响应于商家系统输入查询来生成增强的搜索结果。网站上的传统搜索体验会生成页面URL的列表,这可能导致不愉快的用户体验。在一些实施例中,知识搜索引擎160通过实现几个软件模块来改变这种情况,这些软件模块包括但不限于允许用户以自然语言或语音搜索的自然语言处理器230(例如,自然语言处理可以解析查询并将其转换为一组过滤器)、可构建-搜索查询的结构化答案以允许用户快速采取行动的结构化响应构建器240、以及允许知识搜索引擎160从传统的搜索框改变为完整的会话UI的对话扩展接口250。在一些实施例中,知识搜索引擎160还可以使用对话扩展接口250来从用户请求附加信息,以帮助填充关于企业的任何知识缺口。另外,对话扩展接口250可以用于允许用户添加关于所提供的任何答案的后续问题。
在一些实施例中,知识搜索引擎160可以分析由最终用户经由用户设备207发起的搜索查询209,以识别与关于特定商家的问题相关联的自然语言查询(例如,诸如产品、服务、雇员、事件等的产品品牌数据)。在其他实施例中,搜索查询209可以与第三方有关或者与特定商家无关。在一个实施例中,知识搜索引擎160包括在自然语言处理器230中实现的语音识别器。语音识别器可以将从用户接收的表达转换成不同的信息模式。该模式可以是文本或其他类型的数据表示形式。例如,文本搜索或语音指示搜索可以作为响应而产生知识搜索卡。知识搜索卡的其他方面在下面关于图3A详细描述。在其他实施例中,不使用自然语言处理器。在这样的情况下,商家用户可以选择关键字,并且知识搜索引擎160可以在输入查询中搜索这样的关键字。
为了访问知识搜索引擎160,可以安装以脚本语言(例如,Javascript)编写的一段软件代码,或者由商家系统203以其他方式执行该软件代码。例如,脚本标签可以链接或关联搜索框,该搜索框由第三方网站(例如,提供商API 210)提供,可经由商家的网站或商家自己的网站(例如,第一方站点150-1)执行,或者在最终用户可以在其中发起搜索的网页的任何合适的网页HTML中提供。当用脚本标签呈现网页时,脚本标签指向服务器上的脚本,该脚本响应于用户设备的浏览器的加载而执行。包括脚本标签的网页通过适当的连接(例如,互联网连接)被传递给用户设备,以供用户设备的浏览器使用。在一个实施例中。服务器使用搜索查询209中提供的信息来初始化知识搜索引擎160,并将对搜索查询209的响应提供给用户设备207。
在操作中,知识搜索引擎160可以经由用户设备207从最终用户接收输入(以搜索查询209的形式)。在一些实施例中,对通信地耦合到源系统101的商家的网站(例如,第一方站点150-1)或第三方站点进行搜索查询。该输入可以包括例如在设备的显示器上用户的语音、文本和手势。例如,手势可包括在屏幕上向右滑动以基于地理位置搜索代理人,向上滑动以呼叫代理人,向下滑动以经由聊天接口与代理人聊天,向左滑动以选择不同的代理人以及其他类型的手势。知识搜索引擎160将搜索查询209的用户输入传递给自然语言处理器230。在一些实施例中,自然语言处理器230处理输入以在自然语言上下文中处理输入。然后可以将自然语言结果提供给结构化响应构建器240。在其他实施例中,可以将在输入查询中找到的关键字发送给结构化响应构建器240。一旦以自然语言格式进行处理,就可以将输入用于指导结构化响应构建器240来执行一个或多个动作(例如,从一个或多个规定的产品数据站点/数据库中选择知识信息,启动应用程序等)。例如,自然语言处理器230可以处理用户输入,以使结构化响应构建器240能够从源系统数据库204中提取与该输入有关的一条信息。在一个实施例中,通过将搜索查询209转换为自然语言,在初始搜索查询不明确或不完整的情况下,自然语言处理器230可以提取信息的一个或多个元素。在一个实施例中,如果没有解决与搜索查询209相关联的歧义,则知识搜索引擎160可以向最终用户提供与搜索输入相关联的多个替代方案,以解决歧义或以其他方式向用户要求澄清。
在一个说明性示例中,针对共同姓氏的搜索查询209与对可识别位置的引用相结合,产生了正确优先化的响应。在该方面,知识搜索引擎160可以根据从搜索得出的自然语言查询,在用户设备207的显示器上提供关于响应的格式化信息(例如,结构化数据)。在用户的意图不太清晰或含糊不清(例如关于位置)的情况下,知识搜索引擎160向搜索所针对的商家提供关于首先显示商家的哪个分支机构(例如,当商家具有多个位置或分支机构时)的控制。例如,如果企业在一个区域中具有许多分支机构,则首先呈现在用户设备207的位置的某个阈值内的附近分支机构,然后是关于那些附近分支机构的位置的特定信息。例如,经由网页的知识搜索卡窗口将与搜索字符串中的邮政编码地理上最接近的商家以及有关商家的相关信息一起呈现给最终用户。在一个实施例中,最终用户可以选择通过点击(+)控制按钮并选择其他搜索标准(例如类别)和/或选择参数值来向搜索添加其他过滤器。在一个实施例中,知识搜索引擎160的结果被进一步过滤到仅一个与搜索查询209完全匹配的顾问。
在一些实施例中,知识搜索引擎160可以根据从搜索查询209得到的自然语言处理器230,在呈现在用户设备207的显示器上的对话扩展接口250中提供对搜索查询209的响应。例如,知识搜索引擎160可以支持用户可以直接从搜索窗口调用的聊天机器人。对于搜索查询209,其中存在与作为常见询问话题的主题的已知匹配,建议的响应包括“与我们企业的虚拟雇员聊天”。这允许最终用户与聊天机器人进行对话,以帮助引导他们找到解决方案,例如缩小对相关顾问的搜索,或帮助将最终用户的需求与他们附近的提供某些商品或服务的顾问相匹配。在一些实施例中,最终用户可以自动地与相关商家的雇员或承包商连接,而不是与聊天机器人连接。例如,如果用户设备207搜索“我附近的保险代理人”,则地理上最接近用户设备207的保险代理人可以经由聊天接口与用户设备207连接。可以基于用户设备207的IP地址、输入到搜索查询209中的信息和/或基于其先前的搜索或注册的帐户信息与最终用户相关联的信息来选择商家。在另一个实施例中,知识搜索引擎160可以经由用户设备207向与商家系统203相关联的代理人或雇员发出呼叫。如果代理人或雇员不可用于聊天接口或呼叫,则知识搜索引擎160可以将知识搜索卡返回给最终用户。在其他实施例中,自然语言处理器230可以处理用户输入以使结构化响应构建器240能够构建除对话扩展接口250之外的其他结构化响应。这种其他结构化响应可以包括但不限于地图、知识卡、前往位置的指引、呼叫汽车服务的按钮(例如,UberTM或LyftTM)。在其他实施例中,基于搜索查询209的处理,可以返回一个以上的结构化响应(例如,具有呼叫汽车的按钮的至位置的地图)。
在一个实施例中,在搜索查询209模糊或不明确的情况下,知识搜索引擎160可以建议最终用户可以包括在搜索查询209中的信息的一些示例。一个或多个建议可以包括例如,最终用户提交搜索的建议,例如:找到邮政编码附近的企业、找到邮政编码附近的具有讲西班牙语的雇员的企业、找到该企业的电话号码和特定分支机构的今天办公时间、识别在地理上接近最终用户的与企业有关的事件等。在一些实施例中,基于搜索查询209,知识搜索引擎160可以识别关于商家的知识中的一个或多个缺口。在这种情况下,知识搜索引擎160可以指示知识搜索引擎160使用知识助手组件162来从商家用户请求有关商家的进一步信息,例如确定与商家相关联的特定商店是否出售洁食或商店营业时间的请求。知识搜索引擎160然后可以将推荐的更新发送给商家系统203,以利用被识别为解决所识别的“缺口”的信息来更新商家的网站和/或数据库和/或源系统数据库115。另外,该信息可以被自动推送到第一方站点150-1和一个或多个第三方站点。
在一些实施例中,知识搜索引擎160可以包括提示模块(图2A中未示出),该提示模块基于用户输入提供提示或搜索建议(例如,在用户设备207处呈现的数据,诸如单词、图像、音频等)。提示可用于帮助最终用户制定和提交搜索查询209。在一个实施例中,知识搜索引擎160选择一个或多个预定搜索建议。例如,对于与识别与商家相关联的商店的位置有关的搜索,知识搜索引擎160可以提供以下示例提示中的一个或多个:“在我附近找到开门的商店”,“我附近的商店几点钟关闭”,“给我至位置大道10010的指示”,“商家的任意城镇位置的电话号码是什么”。
在一个实施例中,商家系统203可以实施自定义提示,例如“给我找到具有30多年经验的代理人”。
在一些实施例中,知识搜索引擎160可以在默认情况下向用户返回其确定用户正在寻找的最可能答案。在一些实施例中,知识搜索引擎160可以被附加的偏向分层以改善结果。例如,知识搜索引擎160可以基于对话题的熟悉度来提供偏向搜索结果。在示例中,搜索结果可能因位置而有偏向。如果网站(和/或知识搜索引擎160)(通过IP地址或通过询问他们)识别出最终用户的位置,则知识搜索引擎160可以将结果偏向地理位置最接近的商家位置、事件等。在一个或多个实施例中,可以通过最终用户先前可能已经经由输入查询输入的信息,或通过用户注册过程存储的信息来知道最终用户的位置。在一些实施例中,知识搜索引擎160可以存储与先前在用户设备207处输入的查询相关联的多个查询,并且基于那些先前的查询来调整结果。
在其他实施例中,知识搜索引擎160可以基于用户正在从其用户设备207搜索的页面的类型来偏向搜索查询209的结果。例如,如果用户正在从事件页面进行搜索,用户可能更有可能寻找其他事件。在这样的情况下,知识搜索引擎160可以使结果内的事件偏向更高。
知识搜索引擎160可以基于特定的用户数据来偏向结果。例如,知识搜索引擎160可以接收关于用户的信息,包括该用户的资产净值、信用分数等。如果知识搜索引擎160确定正在搜索的用户是非常高价值的潜在客户,则知识搜索引擎160可以选择将他们路由到与商家相关联的最佳顾问之一。例如,知识搜索引擎160可以使结果偏向以仅示出顶级顾问。在其他实施例中,对话扩展接口250或对话扩展接口的某些版本可以仅被呈现给最高价值的客户。例如,如果最终用户被评为高价值客户,则最终用户可能会连接到真人代理人而不是聊天机器人。
为了提高性能,知识搜索引擎160可以将同义词添加到任何自定义字段和知识关系。例如,可以生成同义词并将其与某些短语相关联,以使得即使当查询不包括该短语时,也可以使用同义词将查询映射到保留的短语和关联的内容。在其他实施例中,可以手动添加同义词。同义词帮助知识搜索引擎160将答案准确匹配到用户正在寻找的内容。例如,搜索中的电话号码字段可能称为电话、号码、呼叫、拨号等。知识搜索引擎可以为所有标准内置字段添加同义词。如果用户经常搜索自定义字段或关系,则同义词可以改善知识搜索引擎160。
在一个实施例中,知识搜索引擎160可以被训练为将某些搜索映射到预定的或结构化的响应。这允许商家将不具有自然匹配的搜索映射到结构化响应。例如,不具有自然地得到的结果的搜索查询209可以与预定结果相关联。在一个实施例中,这用于前向“修正”当前搜索查询和类似的搜索查询。在一个实施例中,知识搜索引擎160可以从训练阶段学习以针对相似的查询示出更好的结果。
在一个或多个实施例中,最终用户可以提交诸如“我需要邮政编码10010中的汽车保险”之类的高级查询,并且知识搜索引擎可以通过呈现聊天样式接口进行响应。在一个实施例中,响应于搜索查询209的聊天接口可以与商家系统集成。例如,该接口可以耦合到客户关系管理(CRM)系统,以向销售员提供有关潜在新线索的通知。在一些实施例中,知识搜索引擎对话扩展接口250还可以结合最终用户的移动设备进行操作。例如,对话扩展接口250可以集成到应用程序或移动网站中。对话扩展接口250可以经由应用程序目录集成暴露给经由用户设备207的聊天机器人体验或语音呼叫。
在一些实施例中,知识搜索引擎160支持自定义知识卡。自定义知识卡允许最终用户处理知识搜索引擎中的实体可能未涵盖的常见搜索。例如,当最终用户在企业网站上搜索登录帐户时,例如“我忘记了密码”,“我无法登录”,“我的路由号码是什么?”等。添加该自定义卡后,结果将在知识搜索引擎中显现,以将最终用户定向到登录页面。在一些实施例中,自定义卡经由知识搜索引擎将最终用户引导到通常访问的页面或资产。关于图3A-3C进一步讨论了知识卡的各方面。
图3A-3C示出了根据本公开的一个或多个方面的结构化知识数据的示例。在图3A中,示出了知识搜索卡300。知识搜索卡300可以部分地包括结构化形式的数据。数据可以包括但不限于名称、网站、地址、电话号码、照片、报价以及至具有相关信息的第三方站点的链接。知识搜索卡300以易于消化的形式呈现数据,以允许用户经由用户设备找到他们正在寻找的信息。在一些实施例中,知识搜索卡300是基于存储在一个或多个数据库中的数据自动生成的。可以使用schema.org词汇表来结构化所存储的数据。
在一些实施例中,知识搜索引擎160向网站添加丰富的实体搜索,并且代替蓝色链接,它提供答案。它就像搜索引擎一样回答各种问题。例如,如果用户搜索“我附近的代理人”,则知识搜索引擎160返回关于用户正在寻找什么的结构化答案。例如,知识搜索引擎160可以返回知识搜索卡300。企业内的每个实体可以具有用于显示在搜索结果中的知识搜索卡300。它包括关键信息以及关键的CTA和交易。企业用户可以根据-什么对他们重要来定制这些知识卡。在一些方面,知识搜索卡300可以包括至完整知识页面的链接,以获取关于企业或实体的更多细节。
在其他实施例中,知识搜索引擎用户(例如,商家)可以创建知识搜索卡300,该知识搜索卡300可以被呈现给基于输入查询进行搜索的用户设备。知识搜索卡300可以容易地容纳在用户设备的显示器(例如手机屏幕)上。搜索的背后是功能强大的AI知识搜索引擎,其直观地解释用户的意图并提供最能代表企业产品品牌数据的结果。在其他实施例中,可以基于自然语言查询返回其他结果而不是知识卡。例如,代替URL,知识搜索卡300提供包括用户正在寻找的实际数据的结构化结果,该结构化结果显示在根据类型查询结果有意义的UI中。结果可以包括但不限于显示企业或在该企业工作的个人的位置的地图、如图3B的移动设备320中所示的对话扩展接口、和/或事件日历和/或示出如图3C的Web浏览器330所示的地图上的位置、和/或至位置的指引和/或呼叫汽车服务的按钮。
图4、5、6和7示出了根据本公开的一个或多个方面的实现用于增强的企业列表的知识搜索引擎平台的示例方法400、500、600和700的流程图。在一个实施例中,图1A的知识搜索引擎160可以执行方法400、500、600和700以实现用于增强的企业列表的知识搜索引擎平台。方法400、500、600和700可以通过处理逻辑来执行,该处理逻辑可以包括硬件(电路、专用逻辑等)、软件(诸如在通用计算机系统或专用机器上运行的软件)、或两者的组合。可替代地,在一些其他实施例中,计算机设备的一个或多个处理器可以执行各种例程、子例程或操作以执行方法400、500、600和700以及其各个功能中的每一个。在某些实施例中,单个处理线程可以执行方法400、500、600和700。可替代地,两个或更多个处理线程可以执行方法400、500、600和700,其中每个线程执行一个或多个单独的功能、例程、子例程或操作。应该注意的是,方法400、500、600和700的框可以与所描绘的示例同时或以不同的顺序执行。
转向图4,方法400开始于框410,在框410中,分析搜索查询以识别与产品品牌数据相关联的自然语言查询。在框420中,基于自然语言查询来识别与针对产品品牌数据的搜索查询相关联的上下文。在框430中,基于所识别的上下文,从专用于产品品牌数据的一个或多个规定的数据库中选择知识信息。在框440中,根据自然语言查询,在用户设备处将知识信息呈现在用户对话接口中。在其他实施例中,代替在用户对话接口(如对话扩展接口250)中呈现数据,可以以不同的结构化响应来呈现数据,包括但不限于知识卡、地图、指示等。
在图5中,方法500开始于框510,在框510中,分析搜索查询以识别与产品品牌数据相关联的自然语言查询。在框520中,基于自然语言查询来识别与针对产品品牌数据的搜索查询相关联的上下文。在框530中,至少基于所识别的上下文和专用于产品品牌数据的一个或多个规定的数据库来得到格式化信息。随后,在框540中,根据自然语言查询,在用户设备的显示器上提供格式化信息。例如,结构化响应构建器240可以基于查询自动创建不同的结构化响应(例如,地图、知识卡、指示等)。
在图6中,方法600开始于框610,在框610中,分析搜索查询以识别与产品品牌数据相关联的自然语言查询。在框620中,基于自然语言查询来识别与针对产品品牌数据的搜索查询相关联的上下文。在框630中,基于所识别的上下文,从专用于产品品牌数据的一个或多个规定的数据库中选择知识信息。随后,在框640中,基于知识信息生成要呈现在用户设备上的一个或多个知识显示卡。
关于图7,方法700开始于框710,在框710中,接收搜索查询以识别与产品品牌数据相关联的自然语言查询。在框720中,基于自然语言查询确定与针对产品品牌数据的搜索查询相关联的上下文。在框730中,基于所识别的上下文,从专用于产品品牌数据的一个或多个规定的数据库中选择与一个或多个企业相关联的知识信息。随后,在框740中,基于知识信息生成竞争信息显示元素以用于显示。竞争信息显示元素指示关于产品品牌数据的与一个或多个企业有关的竞争信息可用。
在一些实施例中,接收与产品品牌数据相关联的搜索查询(例如,自然语言查询或任何其他类型的查询)。作为响应,源系统(例如,图1A的源系统101)访问源系统数据库(例如,图1A的源系统数据库115)以确定响应于搜索查询的产品品牌数据是否存在或存储在数据库中。在一个实施例中,在源系统确定响应产品品牌数据未存储在数据库中的情况下,源系统(使用图2A的知识助手组件162)可以建立与相应的商家系统(例如,与该查询关联的产品品牌数据相关联的商家系统)的通信以请求与所请求的产品品牌数据相关的更新。在一些实施例中,源系统接收更新的产品品牌数据并将数据存储在源系统数据库中。
例如,初始查询可以针对与第一商家相关联的第一产品品牌数据(例如,假期营业时间)。响应于该查询,源系统在源系统数据库中查看有关第一商家的请求信息。如果源系统确定所请求的信息未存储在源系统数据库中,则源系统生成传输到第一商家的请求,以获得第一产品品牌数据。在一些实施例中,响应于从第一商家接收到第一产品品牌数据,源系统更新源系统数据库以包括第一产品品牌数据。
图8示出了根据本公开的一个或多个方面的用于代表商家系统执行动作的示例方法800的流程图。在一个实施例中,方法800可以由图1A和图2A的知识助手组件162执行以基于与商家用户的对话交换来实现对与商家系统或账户相关联的信息的改变或更新。方法800可以由处理逻辑来执行,该处理逻辑可以包括硬件(电路、专用逻辑等)、软件(诸如在通用计算机系统或专用机器上运行的软件)、或两者的组合。可替代地,在一些其他实施例中,计算机设备的一个或多个处理器可以根据方法800及其单独功能中的每一个来执行各种例程、子例程或操作。在某些实施例中,单个处理线程可以执行方法800。可替代地,两个或更多个处理线程可以执行方法800,其中每个线程执行一个或多个单独的功能、例程、子例程或操作。应当注意,方法800的框可以同时执行或以与所示顺序不同的顺序执行。
在框810中,通信地耦合到知识助手组件的对话接口可以从与第一商家账户或系统相关联的商家用户接收第一消息。在一些实施例中,第一消息可以是文本通信或包括文本、一个或多个附件、或其组合的聊天通信。在一些实施例中,方法800由从商家用户接收的通信发起。在一些实施例中,对话接口可以包括被配置为在商家用户与知识助手组件之间处理和交换消息的接口,例如通信地连接至知识助手组件的通信平台(例如,FacebookMessenger)的接口。
在框820中,处理逻辑基于识别与第一消息相关联的信息,确认商家用户和第一商家账户被授权请求动作。在一些实施例中,第一消息可以包括可以被分析以识别商家用户和/或商家账户的信息,例如,用户名、商家账户名称、登录/密码信息、代码或其他标识符、与第一消息相关联的IP地址等。在一些实施例中,一个或多个约束或限制可以与商家用户相关联,以使得例如,商家用户可能仅能够更新有关一个或多个特定位置的信息。如果商家试图更新有关其未授权给管理器的位置的信息,则知识助手可以自动确定正确或经授权的商家用户,并向这样的用户发送消息以更新特定信息。例如,可以为商家系统建立许可的层次结构,以使得角色和/或用户被分配许可他们请求和执行改变的信息的类型或类别。在一些实施例中,知识助手执行对相关联许可的审查,以确定请求改变或更新的商家用户是否被许可或被授权执行所请求的更新。如果确定不许可第一商家用户执行所请求的改变/更新,则知识助手可以使用许可信息来识别被授权执行所请求的改变的一个或多个其他商家用户。
在框830中,已经验证了商家用户和相关联的商家帐户,基于与第一消息相关联的文本或其他输入,处理逻辑与商家用户进行消息交换。在一个实施例中,消息的交换可以包括由处理逻辑生成的一个或多个消息,以提示商家用户要用于识别要代表商家账户执行的动作的附加信息。例如,消息的交换可以包括来自知识助手组件的一个或多个问题,该问题用于确定商家用户正在请求的动作。在示例中,消息的交换可以包括消息,该消息包括商家用户可以从中选择的动作的列表。在示例中,消息的交换可以包括对话,其中分析从商家用户接收的消息以确定适当的响应。
在框840中,基于消息的交换,处理逻辑识别代表商家账户执行的动作。在一些实施例中,该动作可以包括改变、更新或修改与商家账户相关联的信息。例如,该动作可以包括将照片添加到商家账户和/或源系统数据库115(以及一个或多个第一和第三方站点150)、改变与商家账户相关联的信息(例如,营业时间、地址信息等)、更新最终用户可访问的商家帐户的一部分等。在一些实施例中,处理逻辑可以识别与要对其执行动作的商家帐户相关联的一个或多个实体。在一些实施例中,处理逻辑可以生成至商家用户的消息,请求要对其执行动作的一个或多个实体(例如,与商家相关联的商店/位置)的标识。例如,处理逻辑可以管理与商家账户相关联的多个不同实体(例如,商店/位置),并且可以基于消息的交换来确定哪些实体将受到该动作的影响。在一个示例中,动作可以是针对位于东部时区的商家的实体的“更新假期营业时间”。
在框850中,处理逻辑代表商家帐户执行该动作。在一些实施例中,可以代表整个商家帐户执行该动作(例如,将图像发布到商家帐户的主要简档)或代表与商家帐户相关联的一个或多个实体(例如,与商家相关联的特定商店或位置)执行该动作。在一些实施例中,商家用户正在请求知识助手组件162更新源系统数据库115中的信息。通过向知识助手组件提交包括这种数据的响应,知识助手组件162利用这种信息自动更新源系统数据库115并将这种信息自动推送至第一方和第三方网站。在一些实施例中,商家用户可能仅能够更新关于一个或多个特定位置的信息。如果商家试图更新有关其未被授权管理的位置的信息,则知识助手可以自动确定被授权商家用户,并向所识别的被授权商家用户发送消息以更新特定信息。在一些实施例中,所识别的被授权商家用户可以响应任何更新的适用信息。在一些实施例中,可以将消息发送给第一被授权用户,以使他们知道他们未被授权。
图9示出根据本公开的一个或多个方面的用于代表商家系统执行动作的示例方法900的流程图。在一个实施例中,方法900可以由图1A和2A的知识助手组件162执行以基于系统发起的与商家用户的对话交换来实现对与商家系统或商家账户相关联的信息的改变或更新。方法800可以由处理逻辑来执行,该处理逻辑可以包括硬件(电路、专用逻辑等)、软件(诸如在通用计算机系统或专用机器上运行的软件)、或两者的组合。可替代地,在一些其他实施例中,计算机设备的一个或多个处理器可以根据方法900及其单独功能中的每一个来执行各种例程、子例程或操作。在某些实施例中,单个处理线程可以执行方法900。可替代地,两个或更多个处理线程可以执行方法900,其中每个线程执行一个或多个单独的功能、例程、子例程或操作。应该注意,方法900的框可以同时执行或以与所示顺序不同的顺序执行。
在框910中,处理逻辑识别与商家系统或商家帐户相关联的第一触发事件。在一些实施例中,第一触发事件是要求商家帐户作出响应动作的一些活动、动作、消息、通信、警报、通知等。例如,触发事件可以是来自最终用户的通信,例如,经由社交媒体平台的关于商家的最终用户(例如,客户)评论(例如,客户对商家餐馆的评论)的发布、即将发生的日期事件(例如,临近的假期、季节、时间、促销、营销事件等)的识别、需要确认或更新的最终用户信息的识别等。
在框920中,响应于触发事件,处理逻辑经由对话接口将与触发事件相关联的消息发送到商家帐户。例如,对于包括新的顾客评论的触发事件,发给商家账户的消息可以包括顾客评论和向顾客提供响应的提示。例如,处理逻辑可能会生成一条消息,指示“您在Facebook上有来自Jane Doe发布的新4星评价:“我喜欢这个地方。不过我希望他们能进行Redskins的比赛。”在一些实施例中,处理逻辑确定具有用于与商家账户进行通信的对话接口的平台(例如,SMS、Facebook、Yelp等)。
在框930中,处理逻辑经由对话接口从商家帐户接收与第一消息相对应的响应。在一些实施例中,响应可以包括旨在响应于第一消息的文本、图形、链接、图像、视频等。在上面的示例中,处理逻辑可以从商家帐户接收指示“感谢光临!我们将确保Redskins的比赛在下周日进行。欢迎再来!”的响应消息。在一些实施例中,如果联系的商家用户没有响应,则知识助手组件162可以向第二商家用户自动发送第二消息以进行更新。在一些实施例中,知识助手组件162可以向第一用户发送消息,以使他们知道另一用户处理了该请求。
在框940中,处理逻辑执行与从商家帐户接收到的响应相对应的动作。在一些实施例中,该动作可以包括将包括与第一消息相对应的响应的消息发布或提供给最终用户(例如,客户)、将该响应存储在商家的账户中,等等。在一些实施例中,处理逻辑可以确认在执行动作之前,商家帐户批准该动作。在以上示例中,处理逻辑可以执行发送(例如,发布或推送)与触发事件相对应的响应到最终用户。在一些实施例中,商家用户正在请求知识助手组件162更新源系统数据库115中的信息。通过向知识助手组件提交包括这样的数据的响应,知识助手组件162利用这样的信息自动更新源系统数据库115并将这样的信息自动推送至多个第一方和第三方站点。在一些实施例中,有利地,可以将对由知识助手接收和处理的商家数据的任何更新分发到与商家相关联的一个或多个列表或简档。在一些实施例中,商家数据的分发或散布由知识助手执行,并且可以包括代表商家系统在各种不同平台、位置、数据库等上的列表和简档的更新。就这一点而言,商家系统可以与知识助手进行交互,以实现经由单个接口对其数据进行改变或更新,并将更新后的数据发布到各种不同的网站(例如,第一方站点和多个第三方站点),而不必在各个位置/站点的每一个处执行更新。
在一些实施例中,触发动作和由方法800和900中的处理逻辑执行的动作可以包括以下交互中的一个或多个:将照片上传到图片库、改变特色消息、改变营业时间(即刻或计划时间以及定期或假期)、请求分析信息、请求评论信息、提供与位置/实体相关联的地理坐标;更新菜单项、添加日历事件、创建社交媒体帖子、指示假期营业时间、查看回复、执行数据确认(例如,商店营业时间、电话号码信息、网站信息等)、照片内容捕获、发布者数据建议、到分析仪表板的链接、提供不可用的列表通知、发布和/或响应新评论、抑制重复数据、执行竞争情报分析等。
在一些实施例中,在方法800和900中,处理逻辑可以维护指示与商家帐户相关联的许可的信息,该信息指示与商家帐户相关联的被允许请求执行动作的个人或群组。这些许可可以经由知识助手组件用于商家帐户的管理中,并使得动作被执行。
图10示出了根据本公开的一个或多个方面的用于识别和生成与商家用户相关联的竞争者信息的示例方法1000的流程图。在一个实施例中,方法1000可以由图1A和2A的竞争者情报组件164执行以提供与商家系统相关联的竞争者信息。方法1000可以由处理逻辑来执行,该处理逻辑可以包括硬件(电路、专用逻辑等)、软件(诸如在通用计算机系统或专用机器上运行的软件)、或两者的组合。可替代地,在一些其他实施例中,计算机设备的一个或多个处理器可以根据方法1000及其单独功能中的每一个来执行各种例程、子例程或操作。在某些实施例中,单个处理线程可以执行方法1000。可替代地,两个或更多个处理线程可以执行方法1000,其中每个线程执行一个或多个单独的功能、例程、子例程或操作。应当注意,方法1000的框可以同时执行或以与所示顺序不同的顺序执行。
在一些实施例中,竞争者情报组件通过自动搜索本地包(例如,我附近的食物)以返回潜在竞争者的结果,允许商家用户识别竞争者(包括商家可能不知道的竞争者)。在一些实施例中,可以在搜索提供商(例如,)的搜索结果的一部分中识别本地包竞争者,该搜索提供商的搜索结果基于经由搜索提供商接口提交的搜索项和/或用户的位置来呈现特定地理区域中的商家位置。在一些实施例中,“本地包”可以包括但不限于显示特定位置的位置的地图以及具有相关信息(例如,企业的名称、企业的地址、距用户的距离、营业时间等)的此类位置的列表。本地包结果可以包括例如本地包竞争者和/或本地包广告。本地包可以在用户正在从中进行搜索的位置的指示(基于其IP地址)或用户已在其搜索短语中输入的位置的指示附近。用于确定本地包的数据可以从使用源系统为每个企业运行的搜索中获得。例如,本地包可以在用户正在从中搜索的位置(基于其IP地址)或用户已在其搜索短语中输入的位置的指示的附近范围内。
在框1010中,处理逻辑接收对于与一个或多个商家有关的信息的基于Web的搜索。例如,搜索可以包括由寻求信息的最终用户输入的搜索标准(例如,输入查询)。
在框1020中,处理逻辑识别与基于Web的搜索相关联的接近度数据。在一些实施例中,接近度数据是与最终用户的位置(例如,基于最终用户设备的IP地址或来自搜索标准本身)、搜索的主题的位置(例如,针对“美国任何城镇的电影院”的搜索)有关的信息。在一个实施例中,接近度数据可以包括地理区域(例如,与与该搜索有关的位置相对应的地理半径)。
在框1030中,处理逻辑基于接近度数据确定一个或多个本地包竞争者。在一些实施例中,处理逻辑使用接近度数据来识别对应于商家系统的一个或多个竞争者。
在框1040中,处理逻辑基于一个或多个本地包竞争者确定一组竞争者数据。在一些实施例中,一组竞争者数据可以是与本地包竞争者有关的任何数据,包括但不限于营业时间、地址、事件、促销、销售信息、营销信息等。
在框1050中,处理逻辑生成与该组竞争者数据相对应的竞争使用分析数据。在一些实施例中,竞争使用分析数据被提供给与本地包相关联的商家。在一些实施例中,可以基于竞争使用分析数据来生成一个或多个报告或其他输出。有利地,商家系统可以获得关于商家系统可能尚未意识到的本地包中的一个或多个竞争者的竞争使用分析数据。在一些实施例中,竞争者情报组件164可处理其从其搜索接收的数据,确定源系统数据库115中的知识是否存在任何缺口,并且知识助手组件162基于知识中的这种缺口联系适用的商家用户以更新数据库。
图11示出了根据本公开的一些实施例进行操作的示例计算机系统1100。在图11中,以计算机系统1100的示例形式示出了机器的示意图,其中可以执行用于使机器执行本文所讨论的方法中的任何一个或多个的一组指令。在替代实施例中,计算机系统1100可以连接(例如,联网)到局域网(LAN)、内联网、外联网或互联网中的其他机器。计算机系统1100可以在客户端-服务器网络环境中以服务器或客户端机器的能力来操作,或者在对等(或分布式)网络环境中作为对等机器来操作。机器可以是个人计算机(PC)、平板电脑、机顶盒(STB)、个人数字助手(PDA)、蜂窝电话、Web设备、服务器、网络路由器、交换机或网桥、或能够执行指定该计算机系统1100要采取的动作的一组指令(顺序的或以其他方式)的任何机器。此外,虽然仅示出了单个机器,但是术语“机器”也应被认为包括任何机器的集合,该机器单独或联合执行一组(或多组)指令以执行本文讨论的任何一个或多个方法。
示例计算机系统1100可以包括处理设备1102(也称为处理器或CPU)、主存储器1104(例如,只读存储器(ROM)、闪存、动态随机存取存储器(DRAM),诸如同步DRAM(SDRAM)等)、静态存储器1106(例如闪存、静态随机存取存储器(SRAM)等)和辅助存储器(例如数据存储设备1116),它们可以经由总线1130彼此通信。
处理设备1102代表一个或多个通用处理设备,例如微处理器、中央处理单元等。更特别地,处理设备可以是复杂指令集计算(CISC)微处理器、精简指令集计算机(RISC)微处理器、超长指令字(VLrW)微处理器、或实现其他指令集的处理器、或实现指令集的组合的处理器。处理设备1102还可以是一个或多个专用处理设备,例如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、网络处理器等。处理设备1102被配置为执行知识搜索引擎160,以执行本文所讨论的操作和步骤。例如,根据本公开的一个或多个方面,处理设备1102可以被配置为执行实现方法700、710、720和730的指令,以支持用于增强的企业列表的知识搜索引擎平台。
示例计算机系统1100可以进一步包括网络接口设备1122,其可以通信地耦合到网络1125。示例计算机系统1100可以进一步包括视频显示器1110(例如,液晶显示器(LCD)、触摸屏或阴极射线管(CRT))、字母数字输入设备1112(例如键盘)、光标控制设备1114(例如鼠标)、以及声音信号生成设备1120(例如扬声器)。
数据存储设备1116可以包括计算机可读存储介质(或更具体地,非暂时性计算机可读存储介质)1124,在其上存储了一组或多组可执行指令1126。根据本公开的一个或多个方面,可执行指令1126可以包括对根据本公开的一个或多个方面的知识搜索引擎160的各种功能进行编码的可执行指令。
可执行指令1126在由示例计算机系统1100执行时,也可以完全或至少部分地驻留在主存储器1104内和/或处理设备1102内,主存储器1104和处理设备1102也构成计算机可读存储介质。还可以经由网络接口设备1122通过网络发送或接收可执行指令1126。
虽然计算机可读存储介质1124被示为单个介质,但是术语“计算机可读存储介质”应被认为包括单个介质或多个介质。术语“计算机可读存储介质”也应被认为包括能够存储或编码一组指令以供机器执行的任何介质,该组指令使机器执行本文所述的方法中的任何一个或多个。因此,术语“计算机可读存储介质”应被认为包括但不限于固态存储器以及光和磁介质。
根据对计算机存储器内的数据位的操作的算法和符号表示来呈现以上详细描述的某些部分。这些算法描述和表示是数据处理领域的技术人员用来最有效地向本领域的其他技术人员传达其工作实质的手段。这里,算法通常被认为是导致所需结果的步骤的自洽序列。这些步骤是需要对物理量进行物理操纵的步骤。通常,尽管不是必须的,这些量采取能够被存储、传输、组合、比较和以其他方式操纵的电或磁信号的形式。主要出于通用的原因,有时已经证明将这些信号称为位、值、元素、符号、字符、项、数字等是方便的。
然而,应该牢记,所有这些和类似术语均应与适当的物理量相关联,并且仅仅是应用于这些量的方便标签。除非另有明确说明,否则从以下讨论中显而易见的是,应理解,在整个说明书中,使用诸如“识别”、“确定”、“分析”、“选择”、“接收”、“呈现”、“生成”、“得到”、“提供”等术语的讨论指的是计算机系统或类似电子计算设备的动作和过程,其将表示为计算机系统的寄存器和存储器内的物理(电子)量的数据操纵和转换为类似地表示为在计算机系统存储器或寄存器或其他此类信息存储、传输或显示设备中的物理量的其他数据。
本公开的示例还涉及用于执行本文描述的方法的装置。该装置可以被特殊地构造用于所需目的,或者它可以是由存储在计算机系统中的计算机程序选择性地编程的通用计算机系统。这样的计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中,例如但不限于包括光盘、CD-ROM和磁光盘的任何类型的磁盘、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、EPROM、EEPROM、磁盘存储介质、光学存储介质、闪存设备、其他类型的机器可访问存储介质、或适合于存储电子指令的任何类型的介质,每个都耦合到计算机系统总线。
本文提出的方法和显示器不与任何特定计算机或其他装置固有地相关。各种通用系统可以与根据本文的教导的程序一起使用,或者可以证明构造更专用的装置以执行所需的方法步骤是方便的。各种这些系统的所需结构将在以下说明中列出。另外,本公开的范围不限于任何特定的编程语言。将意识到,可以使用多种编程语言来实现本公开的教导。
应当理解,以上描述意图是说明性的,而不是限制性的。通过阅读和理解以上描述,许多其他实施例示例对于本领域技术人员将是显而易见的。尽管本公开描述了特定示例,但是将认识到,本公开的系统和方法不限于本文描述的示例,而是可以在所附权利要求的范围内进行修改来实践。因此,说明书和附图应被认为是说明性而不是限制性的。因此,本公开的范围应参考所附权利要求以及这些权利要求所赋予的等效物的全部范围来确定。
Claims (20)
1.一种用于知识搜索的方法,包括:
由处理设备接收与产品品牌数据相关联的搜索查询;
由所述处理设备分析所述搜索查询以识别与所述产品品牌数据相关联的自然语言查询;
由所述处理设备基于所述自然语言查询从专用于所述产品品牌数据的一个或多个规定的数据库中识别知识信息;
由所述处理设备生成用于在用户设备处呈现所述知识信息的用户对话接口;以及
由所述处理设备经由所述接口接收包括用于补充所述知识信息的附加信息的通信。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述知识信息指示与所述产品品牌数据相关联的事件在所述用户对话接口上的位置。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述搜索查询至少包括以下之一:在所述用户设备处接收的语音数据、文本数据或用户显示手势。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述用户对话接口至少包括以下之一:聊天消息接口、搜索卡或交互式地图接口。
5.根据权利要求1所述的方法,还包括:
基于所述搜索查询识别与所述产品品牌数据相关联的知识信息中的缺口。
6.根据权利要求5所述的方法,还包括:
响应于识别所述缺口,向所述用户设备提供针对关于所述产品品牌数据的知识信息中的缺口的更新信息的请求。
7.根据权利要求5所述的方法,还包括:
响应于识别所述缺口,向与所述产品品牌数据相关联的商家系统提供针对关于所述知识信息中的缺口的更新信息的请求。
8.根据权利要求7所述的方法,还包括:
将关于所述产品品牌数据的更新信息提供给所述商家系统以验证所述更新信息。
9.一种用于知识搜索的系统,包括:
存储器;以及
可操作地耦合到所述存储器的处理设备,用于:
接收与产品品牌数据相关联的搜索查询;
由所述处理设备分析所述搜索查询以识别与所述产品品牌数据相关联的自然语言查询;
基于所述自然语言查询,从专用于所述产品品牌数据的一个或多个规定的数据库中识别知识信息;生成用于在用户设备处呈现所述知识信息的用户对话接口;以及
经由所述接口接收包括用于补充所述知识信息的附加信息的通信。
10.根据权利要求9所述的系统,其中,所述知识信息指示与所述产品品牌数据相关联的事件在所述用户对话接口上的位置。
11.根据权利要求9所述的系统,其中,所述搜索查询至少包括以下之一:在所述用户设备处接收的语音数据、文本数据或用户显示手势。
12.根据权利要求9所述的系统,其中,所述用户对话接口至少包括以下之一:聊天消息接口、搜索卡或交互式地图接口。
13.根据权利要求9所述的系统,所述处理设备基于所述搜索查询来识别与所述产品品牌数据相关联的知识信息中的缺口。
14.根据权利要求13所述的系统,所述处理设备响应于识别所述缺口,向与所述产品品牌数据相关联的商家系统提供针对关于所述知识信息中的缺口的更新信息的请求。
15.根据权利要求13所述的系统,所述处理设备响应于识别所述缺口,向与所述产品品牌数据相关联的商家系统提供针对关于所述知识信息中的缺口的更新信息的请求。
16.根据权利要求15所述的系统,所述处理设备将关于所述产品品牌数据的更新信息提供给所述商家系统以验证所述更新信息。
17.一种非暂时性计算机可读介质,其包括指令,当所述指令由处理设备执行时,所述指令使所述处理设备执行以下操作:
接收与产品品牌数据相关联的搜索查询;
由所述处理设备分析所述搜索查询以识别与所述产品品牌数据相关联的自然语言查询;
基于所述自然语言查询,从专用于所述产品品牌数据的一个或多个规定的数据库中识别知识信息;生成用于在用户设备处呈现所述知识信息的用户对话接口;以及
经由所述接口接收包括用于补充所述知识信息的附加信息的通信。
18.根据权利要求17所述的非暂时性计算机可读介质,所述处理设备用于:
基于所述搜索查询识别与所述产品品牌数据相关联的知识信息中的缺口。
19.根据权利要求18所述的非暂时性计算机可读介质,所述处理设备还用于:
向所述用户设备提供针对关于所述产品品牌数据的知识信息中的缺口的更新信息的请求。
20.根据权利要求19所述的非暂时性计算机可读介质,其中,所述处理设备还用于:
将关于所述产品品牌数据的更新信息提供给商家系统以验证所述更新信息。
Applications Claiming Priority (7)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201762579748P | 2017-10-31 | 2017-10-31 | |
US62/579748 | 2017-10-31 | ||
US201862661367P | 2018-04-23 | 2018-04-23 | |
US62/661367 | 2018-04-23 | ||
US201862671918P | 2018-05-15 | 2018-05-15 | |
US62/671918 | 2018-05-15 | ||
PCT/US2018/058518 WO2019089802A1 (en) | 2017-10-31 | 2018-10-31 | Knowledge search engine platform for enhanced business listings |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111480159A CN111480159A (zh) | 2020-07-31 |
CN111480159B true CN111480159B (zh) | 2024-04-12 |
Family
ID=66245563
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201880081474.XA Active CN111480159B (zh) | 2017-10-31 | 2018-10-31 | 用于增强的企业列表的知识搜索引擎平台 |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US11521252B2 (zh) |
EP (1) | EP3704601A4 (zh) |
JP (1) | JP7291713B2 (zh) |
CN (1) | CN111480159B (zh) |
AU (1) | AU2018358041B2 (zh) |
CA (1) | CA3079943A1 (zh) |
WO (1) | WO2019089802A1 (zh) |
Families Citing this family (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10657123B2 (en) * | 2015-09-16 | 2020-05-19 | Sesame Software | Method and system for reducing time-out incidence by scoping date time stamp value ranges of succeeding record update requests in view of previous responses |
EP3834103A4 (en) * | 2018-08-08 | 2022-04-06 | Yext, Inc. | MANAGING THE UPDATE OF INDUSTRY LISTINGS |
US11714955B2 (en) | 2018-08-22 | 2023-08-01 | Microstrategy Incorporated | Dynamic document annotations |
US11500655B2 (en) | 2018-08-22 | 2022-11-15 | Microstrategy Incorporated | Inline and contextual delivery of database content |
US11682390B2 (en) * | 2019-02-06 | 2023-06-20 | Microstrategy Incorporated | Interactive interface for analytics |
US11232088B2 (en) * | 2019-04-12 | 2022-01-25 | Adp, Llc | Method and system for interactive search indexing |
CA3094782A1 (en) * | 2019-09-30 | 2021-03-30 | Mitchell International, Inc. | Automated vehicle repair estimation by preferential ensembling of multiple artificial intelligence functions |
US12118050B2 (en) * | 2019-10-31 | 2024-10-15 | Microstrategy Incorporated | Systems and methods for analytics presentation on large displays |
CN112463946B (zh) * | 2020-10-20 | 2024-09-24 | 北京思特奇信息技术股份有限公司 | 一种基于人工智能技术的智能权益查询比对方法及系统 |
CN112700150A (zh) * | 2021-01-06 | 2021-04-23 | 中国矿业大学 | 基于飞轮法的营商环境关系模型构建系统 |
CN113177811A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-07-27 | 北京无明文化咨询有限公司 | 一种易经占卜管理系统及其公关危机警示方法 |
US20230185584A1 (en) * | 2021-12-13 | 2023-06-15 | Yext, Inc. | Custom publisher system integration |
US20240143603A1 (en) * | 2022-11-02 | 2024-05-02 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System and method of information extraction, search and summarization for service action recommendation |
US11790107B1 (en) | 2022-11-03 | 2023-10-17 | Vignet Incorporated | Data sharing platform for researchers conducting clinical trials |
US12007870B1 (en) | 2022-11-03 | 2024-06-11 | Vignet Incorporated | Monitoring and adjusting data collection from remote participants for health research |
WO2024119236A1 (en) * | 2022-12-07 | 2024-06-13 | Bronwen Cope | System and method for facilitating searching and identification of products and services of interest in an online environment |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080059153A1 (en) * | 1999-11-12 | 2008-03-06 | Bennett Ian M | Natural Language Speech Lattice Containing Semantic Variants |
CN102439594A (zh) * | 2009-03-13 | 2012-05-02 | 发明机器公司 | 用于知识搜索的系统和方法 |
US20140279078A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Adchemy, Inc. | Enriching An Advertiser's Product-Related Information |
US20150170086A1 (en) * | 2013-12-12 | 2015-06-18 | International Business Machines Corporation | Augmenting business process execution using natural language processing |
Family Cites Families (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7725307B2 (en) | 1999-11-12 | 2010-05-25 | Phoenix Solutions, Inc. | Query engine for processing voice based queries including semantic decoding |
US20080059455A1 (en) * | 2006-08-31 | 2008-03-06 | Canoy Michael-David N | Method and apparatus of obtaining or providing search results using user-based biases |
US8160929B1 (en) * | 2006-09-28 | 2012-04-17 | Amazon Technologies, Inc. | Local item availability information |
US20120252497A1 (en) * | 2011-03-28 | 2012-10-04 | Aaron Altscher | Location-based mobile application |
US9953378B2 (en) * | 2012-04-27 | 2018-04-24 | Visa International Service Association | Social checkout widget generation and integration apparatuses, methods and systems |
US8819062B2 (en) * | 2012-01-03 | 2014-08-26 | Yext, Inc. | Providing enhanced business listings with structured lists to multiple search providers from a source system |
US9372589B2 (en) * | 2012-04-18 | 2016-06-21 | Facebook, Inc. | Structured information about nodes on a social networking system |
US9436738B2 (en) * | 2012-04-19 | 2016-09-06 | Nant Holdings Ip, Llc | Mechanical Turk integrated IDE, systems and method |
EP2959405A4 (en) | 2013-02-19 | 2016-10-12 | Google Inc | RESEARCH BASED ON TREATMENT OF NATURAL LANGUAGE |
US11100554B1 (en) * | 2014-03-13 | 2021-08-24 | BloomReach Inc. | System, method and computer program product for providing thematic landing pages |
US10121174B2 (en) * | 2014-04-29 | 2018-11-06 | Ebay Inc. | Ad hoc merchant configuration system |
US10275485B2 (en) | 2014-06-10 | 2019-04-30 | Google Llc | Retrieving context from previous sessions |
CA2951960A1 (en) * | 2014-06-25 | 2015-12-30 | Retailmenot, Inc. | Apparatus and method for mobile-dispatcher for offer redemption work flows |
US10762156B2 (en) * | 2015-07-07 | 2020-09-01 | Yext, Inc. | Suppressing duplicate listings on multiple search engine web sites from a single source system triggered by a user |
US9443025B1 (en) * | 2015-07-07 | 2016-09-13 | Yext, Inc. | Suppressing duplicate listings on multiple search engine web sites from a single source system given a known synchronized listing |
US10530733B2 (en) * | 2015-11-10 | 2020-01-07 | Hipmunk, Inc. | Inferring preferences from message metadata and conversations |
US10600102B2 (en) * | 2016-12-22 | 2020-03-24 | Google Llc | Graphical user interface to display inventory data at merchant locations |
US10719539B2 (en) * | 2017-06-06 | 2020-07-21 | Mastercard International Incorporated | Method and system for automatic reporting of analytics and distribution of advice using a conversational interface |
-
2018
- 2018-10-31 CN CN201880081474.XA patent/CN111480159B/zh active Active
- 2018-10-31 AU AU2018358041A patent/AU2018358041B2/en active Active
- 2018-10-31 US US16/177,015 patent/US11521252B2/en active Active
- 2018-10-31 CA CA3079943A patent/CA3079943A1/en active Pending
- 2018-10-31 JP JP2020544353A patent/JP7291713B2/ja active Active
- 2018-10-31 EP EP18872455.3A patent/EP3704601A4/en active Pending
- 2018-10-31 WO PCT/US2018/058518 patent/WO2019089802A1/en unknown
-
2022
- 2022-10-18 US US17/968,351 patent/US20230093606A1/en active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080059153A1 (en) * | 1999-11-12 | 2008-03-06 | Bennett Ian M | Natural Language Speech Lattice Containing Semantic Variants |
CN102439594A (zh) * | 2009-03-13 | 2012-05-02 | 发明机器公司 | 用于知识搜索的系统和方法 |
US20140279078A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Adchemy, Inc. | Enriching An Advertiser's Product-Related Information |
US20150170086A1 (en) * | 2013-12-12 | 2015-06-18 | International Business Machines Corporation | Augmenting business process execution using natural language processing |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20230093606A1 (en) | 2023-03-23 |
US11521252B2 (en) | 2022-12-06 |
EP3704601A1 (en) | 2020-09-09 |
WO2019089802A1 (en) | 2019-05-09 |
EP3704601A4 (en) | 2020-09-09 |
CA3079943A1 (en) | 2019-05-09 |
CN111480159A (zh) | 2020-07-31 |
AU2018358041A1 (en) | 2020-05-21 |
JP2021503143A (ja) | 2021-02-04 |
JP7291713B2 (ja) | 2023-06-15 |
US20190130468A1 (en) | 2019-05-02 |
AU2018358041B2 (en) | 2024-01-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111480159B (zh) | 用于增强的企业列表的知识搜索引擎平台 | |
US12056164B2 (en) | Knowledge search system | |
US8751578B2 (en) | Providing an answer to a question from a social network site using a separate messaging site | |
US9256761B1 (en) | Data storage service for personalization system | |
US8595297B2 (en) | Searching data in a social network to provide an answer to an information request | |
US20190052701A1 (en) | System, method and platform for user content sharing with location-based external content integration | |
US9223866B2 (en) | Tagged favorites from social network site for use in search request on a separate site | |
CN101124576B (zh) | 集成有来自信任网络的用户注释的搜索系统和方法 | |
US20160171510A1 (en) | Systems and Methods for Gathering, Merging, and Returning Data Describing a Person from Data Aggregated from Multiple Remote Data Sources | |
US20080066080A1 (en) | Remote management of an electronic presence | |
US20080065974A1 (en) | Template-based electronic presence management | |
US20110016421A1 (en) | Task oriented user interface platform | |
US20090307205A1 (en) | Friendly search and socially augmented search query assistance layer | |
JP2010531626A (ja) | モバイルコンテンツの一部に関連するコンテキストデータ及び挙動データに基づくモバイル通信設備へのコンテンツの提供 | |
WO2008061002A2 (en) | Method and system for automatically identifying users to participate in an electronic conversation | |
CN112119389A (zh) | 推荐确认与跟踪 |
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 |