JP2013534334A - 照会結果をソートするための方法および装置 - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、「METHOD AND DEVICE FOR SORTING INQUIRY RESULTS」と題する、2010年7月26日出願の中国特許出願第201010239227.3号からの優先権を主張し、それは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
図1は、本開示に従った、照会結果をソートするための例示的な方法のフローチャートを示す。方法は、以下のブロックによって表される操作を含む。
(1)線形分離不可能の場合に対して、線形分離不可能サンプルを低次元空間から高次元特徴空間に変換し、それを線形分離可能にするようにするために、さらに、高次元特徴空間におけるサンプルの非線形特徴の線形分析を実施するために、線形アルゴリズムを使用することを可能にするために、非線形マッピングアルゴリズムが使用される。
(2)全体の学習効果を最適化するように、かつ確率に基づき全サンプル空間における予想リスクの上限を満たすように、構造的リスク最小化理論に基づき特徴空間において最適な分離超平面を構築する。
第1の例示的な実施形態とは異なり、品質係数、アクティブレベル係数、情報クリック換算率、情報フィードバック換算率、および産業係数のうちの1つまたは任意の組み合わせを、特性適合を実施するための特性として使用することに加えて、第2の例示的な実施形態は、適時性係数も特性適合のための特性として使用する。図2は、本開示の別の実施形態に従った、照会結果をソートするための例示的な方法のフローチャートを示す。方法は、以下のブロックによって表される操作を含む。
図3は、本開示の一実施形態に従った、例示的な情報照会システムの構造図を示す。図3に示すように、ユーザが情報照会システムに照会キーワードを入力した後、情報照会システムは、データベースから照会キーワードに一致する照会結果を抽出し、MLR関連性ソートモデルに基づき照会結果をソートし、特性適合値に従って、同一の関連性レベルを有する照会結果をソートし、最終的にソートされた照会結果をユーザに提示する。図3に記載するような、情報照会システムによって照会結果をソートするための方法は、品質係数、アクティブレベル係数、産業係数、情報クリック換算率、および情報フィードバック換算率の特性適合に基づき、以下に詳細に説明される。図4は、本開示の別の実施形態に従った、照会結果をソートするための例示的な方法のフローチャートを示す。方法は、以下のブロックによって表される操作を含む。
上記の照会結果をソートするための方法に対応して、本開示はまた、照会結果をソートするための装置も提供する。図7は、本開示の一実施形態に従った、照会結果をソートするための装置またはコンピュータデバイスの例示的な構造図を示す。
コンピュータ実行可能命令は、1つ以上のコンピュータアクセス可能記憶媒体に記憶されてもよい。コンピュータアクセス可能記憶媒体は、コンピュータ可読媒体の一例である。コンピュータ実行可能命令は、1つ以上のプロセッサによって実行される時、上記の実施形態の方法に記載される過程を実施し得る。そのようなコンピュータアクセス可能記憶媒体としては、ハードディスク、光ディスク、リードオンリーメモリ(ROM)、またはランダムアクセスメモリ(RAM)等が挙げられ得る。
Claims (20)
- コンピュータ可読命令を用いて設定される、1つ以上のプロセッサによって実行される、検索エンジンにおいて照会結果をソートする方法であって、
ユーザの検索条件に一致する抽出された照会結果に基づき、それぞれの照会結果の1つ以上の特性を収集することであって、前記照会結果の前記1つ以上の特性は、以下の係数:前記それぞれの照会結果の品質を示す品質係数、前記それぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベルを示すアクティブレベル係数、前記それぞれの照会結果に関連する前記サプライヤの産業を示す産業係数、前記それぞれの照会結果に関連する前記サプライヤの情報クリック換算率および情報フィードバック換算率、のうちの1つまたは任意の組み合わせを含む、それぞれの照会結果の1つ以上の特性を収集することと、
収集された係数を前記それぞれの照会結果の前記1つ以上の特性として使用することと、及び前記それぞれの照会結果の特性適合値を得るために、サポートベクターマシン(SVM)回帰モデルに基づき特性適合を実施することと及び、
前記照会結果の関連性値に基づき前記照会結果をソートすることと、同一の関連性レベルを有する照会結果に対して、前記照会結果の特性適合値に基づき、トップダウン方式で前記照会結果をソートすることと、
を含む、方法。 - 前記以下の係数は、前記それぞれの照会結果の適時性を示す適時性係数をさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記品質係数を収集することは、
データベースの情報の統計に従って、前記それぞれの照会結果の1つ以上の品質指標を得ることであって、前記1つ以上の品質指標は、情報完了率、属性完了率、および詳述完了率のうちの1つまたは任意の組み合わせを含む、前記それぞれの照会結果の1つ以上の品質指標を得ることと、
前記品質係数を得るために、前記1つ以上の品質指標の線形適合を実施することと、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記アクティブレベル係数を収集することは、
前記それぞれの照会結果に関連する前記サプライヤの1つ以上のアクティブレベル指標を得ることであって、前記1つ以上のアクティブレベル指標は、前記照会結果に関連する前記サプライヤのオンライン時間、および/または前記照会結果に関連する前記サプライヤのアクティブグレードのうちの1つまたは任意の組み合わせを含む、前記それぞれの照会結果に関連する前記サプライヤの1つ以上のアクティブレベル指標を得ることと、
前記アクティブレベル係数を得るために、前記1つ以上のアクティブレベル指標の線形適合を実施することと、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記情報クリック換算率を収集することは、
ユーザログの情報の統計に従って、一定時間内に、前記情報が暴露される回数および前記情報がクリックされる回数を得ることと、
前記情報が暴露される前記回数および前記情報がクリックされる前記回数の比率を、前記情報クリック換算率として計算することと、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記情報フィードバック換算率を収集することは、
ユーザログの情報の統計に従って、一定時間内に、前記情報がクリックされる回数およびフィードバックを伴う前記情報の回数を得ることと、
フィードバックを伴う前記情報の前記回数および前記情報がクリックされる前記回数の比率を、前記情報フィードバック換算率として計算することと、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 検索エンジンにおいて照会結果をソートするための装置であって、
1つ以上のプロセッサと、
前記1つ以上のプロセッサ上で実行可能であるモジュールをその中に記憶している、メモリであって、前記モジュールは、
前記ユーザの検索条件に一致する抽出された照会結果に基づき、以下の係数:それぞれの照会結果の品質を示す品質係数、前記それぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベルを示すアクティブレベル係数、前記それぞれの照会結果に関連する前記サプライヤの産業を示す産業係数、前記それぞれの照会結果に関連する前記サプライヤの情報クリック換算率および情報フィードバック換算率、のうちの1つまたは任意の組み合わせを収集する、第1の収集モジュールと、
前記収集された係数を、前記それぞれの照会結果の1つ以上の特性として使用し、前記それぞれの照会結果の特性適合値を得るために、サポートベクターマシン(SVM)回帰モデルに基づき特性適合を実施する、特性適合モジュールと、
前記照会結果の関連性値に基づき前記照会結果をソートし、同一の関連性レベルを有する照会結果に対して、前記照会結果の特性適合値に基づき、トップダウン方式で前記照会結果をソートする、ソートモジュールと、
を含む、メモリと、
を備える、装置。 - 前記それぞれの照会結果の適時性を示す適時性係数を収集する、第2の収集モジュールをさらに備える、請求項7に記載の装置。
- 1つ以上のプロセッサによって実行される時、前記1つ以上のプロセッサに、
ユーザの検索条件に一致する照会結果のそれぞれの照会結果の1つ以上の特性を収集することと、
前記1つ以上の特性に基づき、前記それぞれの照会結果の特性適合値を得ることと、
を含む、操作を実行させる、前記1つ以上のプロセッサによって実行可能なコンピュータ可読命令を含む、1つ以上のコンピュータ可読媒体。 - 前記操作は、
前記照会結果の関連性値に基づき、前記照会結果をソートすることと、
前記照会結果の特性適合値に基づき、同一または同様の関連性値を有する前記照会結果をソートすることと、
をさらに含む、
請求項9に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。 - 前記同様の関連性値は、差が閾値以内である値である、請求項10に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。
- 前記1つ以上の特性は、前記それぞれの照会結果の品質を示す1つ以上の品質係数を含む、請求項9に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。
- 前記1つ以上の品質指標は、情報完了率、属性完了率、および詳述完了率のうちの1つまたは任意の組み合わせを含む、請求項12に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。
- 前記1つ以上の特性は、前記それぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベルを示す1つ以上のアクティブレベル係数を含む、請求項9に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。
- 前記1つ以上のアクティブレベル係数は、前記サプライヤのオンライン時間および前記サプライヤのアクティブグレードを含む、請求項14に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。
- 前記1つ以上の特性は、ユーザログ情報に従って、前記それぞれの照会結果に関連するサプライヤの産業を示す産業係数を含む、請求項9に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。
- 前記1つ以上の特性は、情報が暴露される回数および前記情報がクリックされる回数の比率を計算することによって得られる、情報クリック換算率を含む、請求項9に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。
- 前記1つ以上の特性は、フィードバックが受信される回数および情報がクリックされる回数の比率を計算することによって得られる、クリックフィードバック率を含む、請求項9に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。
- 前記1つ以上の特性は、前記それぞれの照会結果の適時性を示す適時性係数を含む、請求項9に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。
- 前記特性適合値を得ることは、サポートベクターマシン(SVM)回帰モデルに基づく、請求項9に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。
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