RU2419857C2 - Способ и система для определения подобия объектов на основании гетерогенных связей - Google Patents

Способ и система для определения подобия объектов на основании гетерогенных связей Download PDF

Info

Publication number
RU2419857C2
RU2419857C2 RU2005114666/08A RU2005114666A RU2419857C2 RU 2419857 C2 RU2419857 C2 RU 2419857C2 RU 2005114666/08 A RU2005114666/08 A RU 2005114666/08A RU 2005114666 A RU2005114666 A RU 2005114666A RU 2419857 C2 RU2419857 C2 RU 2419857C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
type
similarity
objects
intra
functions
Prior art date
Application number
RU2005114666/08A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2005114666A (ru
Inventor
Бэньюй ЧЖАН (US)
Бэньюй ЧЖАН
Гуй-Жун СЮЭ (US)
Гуй-Жун СЮЭ
Хуа-Цзюнь ЦЗЭН (US)
Хуа-Цзюнь ЦЗЭН
Вэй-Ин МА (US)
Вэй-Ин МА
Чжэн ЧЭНЬ (US)
Чжэн ЧЭНЬ
Original Assignee
Майкрософт Корпорейшн
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Майкрософт Корпорейшн filed Critical Майкрософт Корпорейшн
Publication of RU2005114666A publication Critical patent/RU2005114666A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2419857C2 publication Critical patent/RU2419857C2/ru

Links

Images

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
    • G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F15/00—Digital computers in general; Data processing equipment in general
    • G06F15/16—Combinations of two or more digital computers each having at least an arithmetic unit, a program unit and a register, e.g. for a simultaneous processing of several programs
    • 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
    • G06F16/955—Retrieval from the web using information identifiers, e.g. uniform resource locators [URL]
    • G06F16/9558—Details of hyperlinks; Management of linked annotations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00—Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99931—Database or file accessing
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00—Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99931—Database or file accessing
    • Y10S707/99932—Access augmentation or optimizing
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00—Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99931—Database or file accessing
    • Y10S707/99933—Query processing, i.e. searching

Abstract

Изобретение относится к способам определения подобия объектов и, в частности, к определению подобия на основании связей между объектами. Техническим результатом является увеличение точности поиска за счет вычисления межтипового подобия. Способ включает: для каждого типа, если подобие этого типа основано на внутритиповой связи, предоставление функции внутритипового подобия для каждой такой связи, которая измеряет подобие между объектами этого типа; если подобие этого типа основано на межтиповой связи, предоставление функции межтипового подобия для каждой такой связи, которая измеряет подобие между объектами этого типа; и предоставление функции подобия, которая измеряет подобие между объектами этого типа, основываясь на любых функциях внутритипового подобия и любых функциях межтипового подобия для этого типа; и для каждой связи предоставление данных, которые определяют эту связь между объектами, ассоциированными с этой связью; одновременно решение предоставленных функций подобия на основании связей, определяемых обеспеченными данными; и сохраняют подобия, основанные на одновременном решении предоставленных функций подобия. 3 н. и 26 з.п. ф-лы, 5 ил.

Description

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
Описанная технология относится, в общем случае, к определению подобия объектов и, в частности, к определению подобия на основании связей между объектами.
ПРЕДПОСЫЛКИ СОЗДАНИЯ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Многие поисковые службы, такие как Google и Overture, обеспечивают поиск информации, доступ к которой может быть осуществлен через сеть Интернет. Эти поисковые службы предоставляют пользователям возможность поиска отображаемых на дисплее страниц, например web-страниц, которые могут представлять интерес для пользователей. После того как пользователь подает поисковый запрос (также именуемый "запросом"), содержащий условия поиска, поисковая служба распознает web-страницы, которые могут иметь отношение к этим условиям поиска. Для быстрого распознавания соответствующих web-страниц поисковая служба может обеспечивать поддержку соответствия ключевых слов web-страницам. Поисковая служба может осуществлять генерацию этого соответствия путем поиска во "всемирной паутине" (то есть в сети "всемирная паутина") поисковым агентом для извлечения ключевых слов каждой web-страницы. Для поиска во "всемирной паутине" поисковым агентом поисковая служба может использовать список корневых web-страниц и распознавать все web-страницы, доступ к которым может быть осуществлен через эти корневые web-страницы. Ключевые слова любой конкретной web-страницы могут быть извлечены с использованием различных известных способов информационного поиска, например, путем распознавания слов заголовка, слов, имеющихся в метаданных web-страницы, выделенных слов и т.д. Поисковая служба может вычислять оценку релевантности, которая указывает, насколько каждая web-страница соответствует поисковому запросу, на основании близости каждого соответствия, популярности web-страницы (например, ранга популярности страницы (PageRank) службы Google) и т.д. Затем поисковая служба отображает пользователю ссылки на эти web-страницы в порядке, основанном на степени их соответствия. Механизмы поиска могут обеспечивать более широкий поиск информации в любой совокупности документов. Например, совокупности документов могут содержать все патенты США, все решения федерального суда, все архивные документы компании и т.д.
Поисковым службам могут потребоваться измерения подобия между различными объектами, например web-страницами или запросами. Например, в поисковой службе может быть предусмотрено интерактивное расширение запроса, для которого требуется вычисление подобия между терминами запроса и иными терминами. В качестве другого примера поисковая служба может захотеть сгруппировать web-страницы в кластеры сходных web-страниц для содействия пользователю при навигации по web-страницам. В типовых алгоритмах определения подобия объектов обычно используют вектор признаков, связанный с объектами, а затем вычисляют расстояние между векторами признаков, служащее в качестве показателя подобия. Например, web-страницы могут иметь признаки, содержащие ключевые слова, информационное содержимое и т.д., которые используют для вычисления подобия. Определение подобия в большинстве алгоритмов основано исключительно на признаках, связанных с объектами. Например, подобие между web-страницами может быть основано исключительно на содержимом web-страниц. Однако ряд алгоритмов учитывают признаки, основанные на разнородных объектах. Например, в одном из алгоритмов используются данные, выбираемые щелчком манипулятора типа "мышь", в которых запросы являются подобными в том случае, если они содержат те же самые термины или приводят к выбору той же самой web-страницы пользователями. Таким образом, вектор признаков для таких запросов содержит информацию о тех web-страницах результата запроса, которые были выбраны пользователями.
Однако эти способы при вычислении подобия между объектами одного типа не учитывают подобие между объектами другого типа, которые могут быть связаны с ними. То есть измерения подобия для объектов одного типа могут быть связаны с измерениями подобия для объектов другого типа. Например, запрос может быть подобным другому запросу, отчасти, на основании подобия между web-страницами результатов, которые пользователи выбирают непосредственно или щелчком манипулятора типа "мышь". В ином случае, web-страницы могут являться подобными другим web-страницам, отчасти, на основании подобия между запросами, которые возвращают web-страницы в их результатах. Желательно иметь способ измерения подобия объектов, учитывающий связи между разнородными объектами.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Предложены способ и система для измерения подобия объектов на основании связей с объектами одного и того же типа и различных типов и подобия этих объектов другим объектам. В одном из вариантов осуществления изобретения система определения подобия определяет функции внутритипового и межтипового подобия для каждого типа объекта. Система определения подобия может объединять функции внутритипового и межтипового подобия для определенного типа в функцию общего подобия для этого типа. После определения функций подобия система определения подобия производит сбор значений атрибутов для объектов, которые могут содержать данные о связях между объектами одного и того же типа, именуемых внутритиповыми связями, и о связях между объектами различных типов, именуемых межтиповыми связями. После сбора значений атрибутов для объектов система определения подобия вычисляет решения для функций внутритипового и межтипового подобия путем итерационного вычисления значений подобия для объектов до тех пор, пока не будет получено решение за счет сходимости значений подобия.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
На Фиг. 1 изображена блок-схема, на которой показаны компоненты системы определения подобия в одном из вариантов осуществления изобретения.
На Фиг. 2 изображена схема последовательности операций, на которой показана обработка, выполняемая компонентом определения функций подобия в одном из вариантов осуществления изобретения.
На Фиг. 3 изображена схема последовательности операций, на которой показана обработка, выполняемая компонентом установления связей в одном из вариантов осуществления изобретения.
На Фиг. 4 изображена схема последовательности операций, на которой показана обработка, выполняемая компонентом вычисления решения для функций подобия в одном из вариантов осуществления изобретения.
На Фиг. 5 изображена схема последовательности операций, на которой показана обработка, выполняемая компонентом вычисления функций подобия в одном из вариантов осуществления изобретения.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ
Предложены способ и система для измерения подобия объектов на основании связей с объектами одного и того же типа и различных типов и подобия этих объектов другим объектам. В одном из вариантов осуществления изобретения система определения подобия определяет функции внутритипового и межтипового подобия для каждого типа объекта. Функция внутритипового подобия является мерой подобия между объектами одного и того же типа. Например, функция внутритипового подобия между запросами может быть основана на том, насколько близко совпадают условия поиска в запросах, на основании атрибута пользователей, подающих запросы. Внутритиповое подобие между объектами может также зависеть от подобия других объектов того же самого типа. Например, два запроса могут иметь более высокую степень подобия друг другу в том случае, если каждый из них имеет высокую степень подобия третьему запросу. Такое внутритиповое подобие между объектами, основанное на подобии между другими объектами, определяет рекурсивную функцию. Функция межтипового подобия является мерой подобия между двумя объектами одного типа на основании атрибутов объектов другого типа, в том числе, их подобия. Например, два запроса могут иметь более высокую степень подобия в том случае, если web-страница результата одного запроса, выбираемая пользователями путем щелчка манипулятора типа "мышь", является подобной web-странице результата другого запроса, выбираемой пользователями путем указания "мышью". Подобие объектов другого типа может также зависеть от подобия объектов первого типа. Кроме того, поскольку подобие объектов одного типа может зависеть от подобия объектов другого типа и наоборот, функции межтипового подобия являются рекурсивными между различными типами.
Тип объекта может иметь различные определения подобия, определяемые для его объектов на основании различных атрибутов объектов. Например, web-страница может иметь внутритиповое подобие, основанное на содержании web-страниц, и иное внутритиповое подобие, основанное на ссылках между web-страницами. Система определения подобия может объединять функции внутритипового и межтипового подобия для определенного типа в функцию общего подобия для этого типа. В одном из вариантов осуществления изобретения система определения подобия объединяет функции внутритипового и межтипового подобия посредством линейного уравнения с весовыми коэффициентами, присвоенными каждой функции внутритипового и межтипового подобия на основании ее воспринимаемой точности при отображении общего подобия между объектами этого типа. Например, функции внутритипового подобия, имеющей высокую точность, может быть присвоен высокий весовой коэффициент, а функции внутритипового подобия, имеющей низкую точность, может быть присвоен низкий весовой коэффициент.
После определения функций подобия система определения подобия производит сбор значений атрибутов для объектов, которые могут содержать данные о связях между объектами одного и того же типа, именуемых внутритиповыми связями, и о связях между объектами различных типов, именуемых межтиповыми связями. Например, web-страница может иметь значения атрибута, не основанные на связях, которые соответствуют ключевым словам web-страницы. Web-страница может также иметь внутритиповую связь, основанную на входящих и исходящих ссылках между web-страницами. Web-страница может иметь межтиповую связь с запросами, основанными на выборе web-страниц из результатов запроса щелчками мыши.
После сбора значений атрибутов для объектов система определения подобия вычисляет решения для функций внутритипового и межтипового подобия путем итерационного вычисления значений подобия для объектов до тех пор, пока не будет получено решение за счет сходимости значений подобия. Система определения подобия использует итерационный подход вследствие рекурсивного характера функций подобия. Система определения подобия начинает с инициализации подобий, а затем вычисляет функцию подобия для каждого типа объекта на основании исходных подобий для получения новых подобий. Система определения подобия измеряет разность между новыми подобиями и старыми подобиями для определения того, было ли получено решение за счет сходимости значений подобия. Если это так, то новые подобия представляют собой решение. В противном случае система определения подобия повторяет процедуру с новыми подобиями, которые становятся старыми подобиями. Таким образом, система определения подобия вычисляет подобия объектов одного типа на основании подобий объектов другого типа и на основании связей между объектами различных типов.
Ниже приведен пример обработки, выполняемой в системе определения подобия, применительно к механизму поиска. Система определения подобия моделирует объекты (например, web-страницы и запросы) и связи (например, входящие ссылки и варианты выбора щелчком мыши), используемые механизмом поиска, в виде ориентированного графа G = (V,E), где узлы V отображают объекты механизма поиска, а ребра E отображают связи между объектами. Узлы V могут быть разделены на два подмножества Q = {q1,q2,…,qm) и P = {p1,p2,…,pn}, где Q обозначает запросы, а P обозначает web-страницы. Связи между этими web-страницами и запросами могут содержать связь по входящей ссылке (OL - outgoing link), связь по исходящей ссылке (IS - incoming link) и связь щелчком мыши (CT - click-through). Для узла ν в графе MR(ν) отображает набор соседних узлов, которые имеют связь R с узлом ν. Например, MIL(ν) отображает набор web-страниц, которые являются источником входящих ссылок на web-страницу ν.
Figure 00000001
обозначает i-ю web-страницу в множестве. Для отображения подобия между объектами система определения подобия использует матрицу S подобия, и S[a,b] отображает подобие между объектами a и b.
Система определения подобия основана на том принципе, что объекты одного типа являются подобными, отчасти, на основании подобия взаимосвязанных объектов другого типа. Если два объекта одного типа имеют связь с одним и тем же объектом другого типа, то эти два объекта являются подобными в некоторой степени. Кроме того, если два объекта одного и того же типа имеют связь с двумя различными, но подобными объектами другого типа, то эти два объекта являются подобными в некоторой степени. Система определения подобия отображает этот принцип следующими уравнениями:
Figure 00000002
, (1)
где
Figure 00000003
представляет собой подобие между объектами a и b типа
Figure 00000004
,
Figure 00000005
представляет собой подобие между объектами i и j другого типа, R отображает межтиповую связь, на которой основано подобие, а C - весовой коэффициент. Если a равен b, то
Figure 00000006
определяется равным 1, то есть подобие объекта самого с собой дает максимальное подобие, равное 1. Если оба объекта a и b связаны с одним и тем же объектом А в
Figure 00000007
, то
Figure 00000008
равно 1, что дает максимальный вклад в
Figure 00000006
. Если любой из объектов a или b не имеет каких-либо соседей, то есть связь с объектом в
Figure 00000007
отсутствует, то
Figure 00000009
или
Figure 00000010
равно нулю. В этом случае система определения подобия устанавливает
Figure 00000006
равным нулю, предотвращая деление на нуль. Например, предположим, что
Figure 00000004
содержит объекты a и b, что
Figure 00000007
содержит объекты A, B и C и что a связан с A и B, а b связан с B и C. Если
Figure 00000011
равно 0,7,
Figure 00000012
равно 0,7 и
Figure 00000013
равно 0,49, а весовой коэффициент равен 0,7, то с использованием уравнения (1)
Figure 00000006
равно 0,5 (например, 0,7/4·(0,7 + 0,49 + 1,0 + 0,7)).
Система определения подобия определяет общее подобие типа объектов на основании комбинации подобий, полученных из функций внутритипового подобия и функций межтипового подобия. В одном из вариантов осуществления изобретения система определения подобия использует линейную комбинацию подобий функций внутритипового подобия и функций межтипового подобия, представленную следующим уравнением:
Figure 00000014
, (2)
где
Figure 00000015
и
Figure 00000016
представляют собой подобия, полученные из функций внутритипового подобия и функций межтипового подобия, а α и β представляют собой весовые коэффициенты для подобий, причем
Figure 00000017
. Путем присвоения различных значений α и β система определения подобия может регулировать вклады различных функций подобия в общее подобие. Как описано выше, уравнение 2 может быть задано в рекурсивном виде, поскольку подобие одного объекта может быть определено на основании подобия другого объекта, которое, в свою очередь, может быть определено на основании подобия этого одного объекта. В одном из вариантов осуществления изобретения система определения подобия вычисляет решение для функций подобия путем итерационного вычисления значений подобия до достижения их сходимости (то есть,
Figure 00000018
, где ε - пороговое значение разности).
Применительно к механизму поиска, для определения функции внутритипового подобия система определения подобия может использовать только содержимое запроса. Функция внутритипового подобия, основанная на информационном содержимом, может быть определена следующим уравнением:
Figure 00000019
,(3)
где a и b - запросы, а
Figure 00000020
- матрица подобия информационного содержимого запросов на основании информационного содержимого. Например, когда запросы a и b имеют два условия (или ключевых слова) для поиска, при этом одно из ключевых слов является общим, то значение их подобия равно 0,33 (то есть 1/3). Система определения подобия может определить функцию межтипового подобия для запроса на основании связи с web-страницами указанием мышью посредством следующего уравнения:
Figure 00000021
, (4)
где
Figure 00000022
представляет собой матрицу подобия запросов на основании указания мышью,
Figure 00000023
представляет собой матрицу подобия web-страниц на основании указания мышью,
Figure 00000024
обозначены указания мышью из запроса a на ссылках на web-страницы, распознанные из журналов регистрации запросов, а
Figure 00000025
- весовой коэффициент. Система определения подобия объединяет уравнения (3) и (4) в функцию общего подобия для запросов, представленную в виде следующего уравнения:
Figure 00000026
, (5)
где
Figure 00000027
представляет собой матрицу общего подобия запросов.
Система определения подобия отображает подобие web-страниц на основании внутритиповых связей входящих ссылок и исходящих ссылок и межтиповой связи с запросами, приводящими к обращению к web-страницам указанием мышью. Система определения подобия определяет функцию внутритипового подобия на основании связи по входящей ссылке для отражения того, что две web-страницы могут являться подобными в том случае, когда на них имеется ссылка на одной и той же web-странице (или на подобных друг другу web-страницах). Система определения подобия также определяет функцию межтипового подобия на основании связи по исходящей ссылке для отражения того, что две web-страницы могут быть подобными в том случае, когда они имеют ссылки на одну и ту же web-страницу (или на подобные друг другу web-страницы). Система определения подобия отображает функции внутритипового подобия для web-страниц на основании связей по исходящей и по входящей ссылке следующими уравнениями:
Figure 00000028
, (6)
Figure 00000029
, (7)
где A и B представляют web-страницы,
Figure 00000030
и
Figure 00000031
- весовые коэффициенты,
Figure 00000032
и
Figure 00000033
- матрицы подобия на основании исходящих и входящих ссылок,
Figure 00000034
- целевые web-страницы исходящих ссылок из web-страницы A, а
Figure 00000035
- источник входящих ссылок из web-страниц на web-страницу A. Система определения подобия отображает функцию межтипового подобия для web-страниц на основании связи указанием мышью следующим уравнением:
Figure 00000036
, (8)
где
Figure 00000037
представлены запросы, на которых пользователи производят указание мышью для доступа к web-странице A. Так как уравнение (8) определено через уравнение (4) (то есть через
Figure 00000038
) и наоборот, то эта пара уравнений определяет рекурсивную функцию. Система определения подобия определяет функцию общего подобия для web-страниц в виде линейной комбинации функций внутритипового подобия и функций межтипового подобия, которая представлена следующим уравнением:
Figure 00000039
, (9)
где
Figure 00000040
представляет собой матрицу подобия для web-страниц, а
Figure 00000041
,
Figure 00000042
и
Figure 00000043
- весовые коэффициенты, при этом
Figure 00000044
.
Следовательно, система определения подобия использует унифицированную структуру для объединения разнородных объектов и их межтиповых связей. Так как функции общего подобия являются рекурсивными, система определения подобия вычисляет решения для функций подобия одновременно итерационным способом. Функции подобия выражены следующими вышеупомянутыми уравнениями:
Figure 00000019
Figure 00000045
Figure 00000026
Figure 00000046
(10)
Figure 00000047
Figure 00000048
Figure 00000049
.
Из уравнений (10) можно заметить, что на межтиповое подобие между любыми двумя запросами оказывает воздействие подобие web-страниц, как внутритиповое подобие, так и межтиповое подобие. Так как на межтиповое подобие между web-страницами оказывает воздействие подобие запросов как внутритиповых, так и межтиповых, уравнения (10) определяют рекурсивные связи. Таким образом, подобия web-страниц и запросов взаимно распространяются одно в другое и имеют сходимость к устойчивому состоянию.
На блок-схеме из Фиг. 1 показаны компоненты системы определения подобия в одном из вариантов осуществления изобретения. Web-узлы 101 соединены через линию связи 102 с системой 110 определения подобия. Система определения подобия содержит компонент 111 вычисления подобий, компонент 112 определения функций подобия, компонент 113 установления связей и компонент 114 вычисления решения для функций подобия. Компонент вычисления подобий вычисляет подобия между объектами на основании межтиповых связей и подобия объектов других типов. Компонент вычисления подобий вызывает компонент определения функций подобия, компонент установления связей и компонент вычисления решения для функций подобия. Компонент определения функций подобия может взаимодействовать с пользователем для определения типов объектов, связей между объектами и различных функций подобия для объекта каждого типа. Компонент установления связей осуществляет генерацию данных о связях на основании собранных данных. Например, собранные данные могут содержать запросы, web-страницы результатов запроса и журналы регистрации запросов. Компонент вычисления решения для функций подобия производит итерационное вычисление определенных функций подобия для генерации обновленных матриц подобия до тех пор, пока не будет получено решение за счет сходимости значений подобия матриц подобия.
Вычислительное устройство, в котором реализована система определения подобия, может содержать центральный процессор, память, устройства ввода данных (например, клавиатуру и координатно-указательные устройства), устройства вывода (например, устройства отображения) и запоминающие устройства (например, дисковые накопители). Память и запоминающие устройства представляют собой считываемые посредством компьютера среды, которые могут содержать команды, обеспечивающие реализацию системы определения подобия. Кроме того, структуры данных и структуры сообщений могут быть запомнены или переданы через среду передачи данных, например, в виде сигнала по линии связи. Могут быть использованы различные линии связи, например сеть Интернет, локальная сеть, глобальная сеть или прямое соединение по коммутируемой телефонной линии.
Система определения подобия может быть реализована в различных операционных средах. Различными известными вычислительными системами, средами и конфигурациями, которые могут быть пригодными для использования, являются, в том числе, персональные компьютеры, серверы, карманные или портативные компьютерные устройства, многопроцессорные системы, системы на основе микропроцессоров, программируемые бытовые электронные устройства, сетевые персональные компьютеры (ПК), миникомпьютеры, большие универсальные вычислительные машины, распределенные вычислительные среды, содержащие любую из вышеупомянутых систем или любое из вышеупомянутых устройств, и т.п.
Система определения подобия может быть описана в общем контексте исполняемых посредством компьютера команд, например программных модулей, выполняемых одним или большим количеством компьютеров или иных устройств. Программные модули обычно содержат подпрограммы, программы, объекты, компоненты, структуры данных и т.д., выполняющие конкретные задачи или реализующие конкретные абстрактные типы данных. Как правило, функциональные возможности программных модулей в различных вариантах осуществления изобретения могут быть объединены или распределены желательным образом.
На Фиг. 2 изображена схема последовательности операций, на которой показана обработка, выполняемая компонентом определения функций подобия в одном из вариантов осуществления изобретения. В блоках 201-209 компонент производит циклический выбор каждого типа объекта и определяет функции внутритипового и межтипового подобия для объектов этого типа. В одном из вариантов осуществления изобретения компонент может взаимодействовать с пользователем для определения внутритиповых и межтиповых связей между объектами. Компонент может также определять функции подобия, которые не имеют рекурсивности, основанной на подобии между объектами, например, условиями поиска в запросе, основанными на подобии. В блоке 201 компонент производит выбор следующего типа объекта. В блоке 202 ветвления в том случае, если все типы объектов уже были выбраны, компонент производит возврат, а в противном случае компонент продолжает процедуру, переходя к блоку 203. В блоке 203 компонент производит выбор следующей внутритиповой связи для выбранного типа. В блоке 204 ветвления в том случае, если все внутритиповые связи уже были выбраны, компонент продолжает процедуру, переходя к блоку 206, а в противном случае компонент продолжает процедуру, переходя к блоку 205. В блоке 205 компонент определяет функцию внутритипового подобия для выбранного типа и выбранной связи. Затем компонент производит возврат в начало цикла в блок 203 для выбора следующей внутритиповой связи. В блоке 206 компонент производит выбор следующей межтиповой связи для выбранного типа. В блоке 207 ветвления в том случае, если все межтиповые связи уже были выбраны, компонент продолжает процедуру, переходя к блоку 209, а в противном случае компонент продолжает процедуру, переходя к блоку 208. В блоке 208 компонент определяет функцию межтипового подобия для выбранного типа и выбранной связи. Затем компонент производит возврат в начало цикла в блок 206 для выбора следующей межтиповой связи. В блоке 209 компонент определяет функцию общего подобия путем объединения определенных функций внутритипового подобия и функций межтипового подобия для выбранного типа. Компонент может присвоить каждой из объединенных функций подобия весовые коэффициенты. Затем компонент производит возврат в начало цикла в блок 201 для выбора следующего типа объекта.
На Фиг. 3 изображена схема последовательности операций, на которой показана обработка, выполняемая компонентом установления связей в одном из вариантов осуществления изобретения. Компонент осуществляет обработку собранных данных и осуществляет генерацию данных о связях. В блоках 301-308 компонент производит циклический выбор каждого типа объекта и осуществляет генерацию данных о связях для этого типа объекта. В блоке 301 компонент производит выбор следующего типа объекта. В блоке 302 ветвления в том случае, если все типы уже были выбраны, компонент производит возврат, а в противном случае компонент продолжает процедуру, переходя к блоку 303. В блоке 303 компонент производит выбор следующей внутритиповой связи для выбранного типа. В блоке 304 ветвления в том случае, если все внутритиповые связи уже были выбраны, компонент продолжает процедуру, переходя к блоку 306, а в противном случае компонент продолжает процедуру, переходя к блоку 305. В блоке 305 компонент задает элементы данных о связях для выбранного типа и для выбранной внутритиповой связи. Затем компонент производит возврат в начало цикла в блок 303 для выбора следующей внутритиповой связи. В блоке 306 компонент производит выбор следующей межтиповой связи для выбранного типа. В блоке 307 ветвления в том случае, если все межтиповые связи уже были выбраны, компонент производит возврат в начало цикла в блок 301 для выбора следующего типа объекта, а в противном случае компонент продолжает процедуру, переходя к блоку 308. В блоке 308 компонент задает элементы данных о связях для выбранного типа и для выбранной межтиповой связи. Затем компонент производит возврат в начало цикла в блок 306 для выбора следующей межтиповой связи для выбранного типа.
На Фиг. 4 изображена схема последовательности операций, на которой показана обработка, выполняемая компонентом вычисления решения для функций подобия в одном из вариантов осуществления изобретения. В блоке 401 компонент инициализирует матрицы подобия. Например, компонент может установить значения подобия на диагоналях равными единице для указания максимального значения подобия, а другие значения подобия установить равными случайным числам. В блоке 402 компонент устанавливает значение разности равным очень большой величине для того, чтобы обеспечить выполнение, по меньшей мере, одной итерации. В блоках 403-408 компонент производит циклическое вычисление функций общего подобия с множеством итераций для обновления матрицы подобия до тех пор, пока не будет получено решение за счет сходимости значений подобия. В блоке 403 компонент производит выбор следующей итерации. В блоке 404 ветвления в том случае, если сумма значений разности для подобий типов является меньшей, чем пороговая разность, то получено решение за счет сходимости, и компонент производит возврат, а в противном случае компонент продолжает процедуру, переходя к блоку 405. В блоке 405 компонент производит выбор следующего типа объекта. В блоке 406 ветвления в том случае, если все типы уже были выбраны, компонент продолжает процедуру, переходя к блоку 408, а в противном случае компонент продолжает процедуру, переходя к блоку 407. В блоке 407 компонент вычисляет функцию подобия для выбранного типа, обновляя матрицу подобия для выбранного типа, а затем производит возврат в начало цикла в блок 405 для выбора следующего типа. В блоке 408 компонент вычисляет разность между значениями подобия при этой итерации и значениями подобия при предыдущей итерации для выбранного типа. Затем компонент производит возврат в начало цикла в блок 403, начиная следующую итерацию.
На Фиг. 5 изображена схема последовательности операций, на которой показана обработка, выполняемая компонентом вычисления подобий в одном из вариантов осуществления изобретения. Через компонент пропускается тип объекта, и компонент обновляет матрицы подобия для этого типа. В блоке 501 компонент производит выбор следующей функции внутритипового подобия для пропускаемого типа. В блоке 502 ветвления в том случае, если все функции внутритипового подобия уже были выбраны, компонент продолжает процедуру, переходя к блоку 504, а в противном случае компонент продолжает процедуру, переходя к блоку 503. В блоке 503 компонент вычисляет новое значение подобия для каждого объекта пропускаемого типа. Затем компонент производит возврат в начало цикла в блок 501 для выбора следующей функции внутритипового подобия. В блоке 504 компонент производит выбор следующей функции межтипового подобия для пропускаемого типа объекта. В блоке 505 ветвления в том случае, если все функции межтипового подобия уже были выбраны, компонент продолжает процедуру, переходя к блоку 507, а в противном случае компонент продолжает процедуру, переходя к блоку 506. В блоке 506 компонент вычисляет новые значения подобия для каждого объекта пропускаемого типа с использованием выбранной функции межтипового подобия. Затем компонент производит возврат в начало цикла в блок 504 для выбора следующей функции межтипового подобия. В блоке 507 компонент объединяет матрицы с использованием весовых коэффициентов, осуществляя генерацию общего подобия для пропускаемого типа для текущей итерации. Затем компонент производит возврат.
Специалисту в данной области техники понятно, что хотя описание конкретных вариантов осуществления системы определения подобия приведено в иллюстративных целях, могут быть реализованы различные ее модификации, не выходя за пределы сущности и объема настоящего изобретения. Следовательно, настоящее изобретение ограничено только приложенной формулой изобретения.

Claims (29)

1. Способ генерации измерений подобия между объектами, осуществляемый в компьютерной системе, причем каждый объект имеет один из множества типов, тип имеет внутритиповую связь, а пара типов имеет межтиповую связь, содержащий следующие операции:
для каждого типа,
если подобие этого типа основано на внутритиповой связи, предоставляют функцию внутритипового подобия для каждой такой связи, которая измеряет подобие между объектами этого типа;
если подобие этого типа основано на межтиповой связи, предоставляют функцию межтипового подобия для каждой такой связи, которая измеряет подобие между объектами этого типа, основываясь на подобии объектов другого типа, причем функция межтипового подобия для типа определяется рекурсивно на основании функции подобия другого типа, при этом функция межтипового подобия генерирует подобие для первого и второго объектов этого типа, которое является взвешенным средним подобия между парами объектов другого типа с одним объектом пары, имеющим связь с первым объектом, и другим объектом пары, имеющим связь с вторым объектом; и
предоставляют функцию подобия, которая измеряет подобие между объектами этого типа, основываясь на любых функциях внутритипового подобия и любых функциях межтипового подобия для этого типа; и
для каждой связи предоставляют данные, которые определяют эту связь
между объектами, ассоциированными с этой связью;
одновременно решают предоставленные функции подобия на основании связей, определяемых обеспеченными данными; и
сохраняют подобия, основанные на одновременном решении предоставленных функций подобия.
2. Способ по п.1, в котором функция внутритипового подобия для типа определяется рекурсивно на основании функции подобия этого типа.
3. Способ по п.1, в котором функция подобия для типа представляет собой линейную комбинацию функций внутритипового и межтипового подобия для этого типа.
4. Способ по п.3, в котором каждой функции внутритипового подобия и межтипового подобия присвоен весовой коэффициент.
5. Способ по п.4, в котором сумма весовых коэффициентов функций внутритипового и межтипового подобия для упомянутого типа равна единице.
6. Способ по п.1, в котором функции подобия решаются путем итерационного вычисления подобий для объектов на основании функций подобия.
7. Способ по п.6, в котором функции подобия решаются, когда мера различия, основанная на подобиях от одной итерации к следующей итерации, сходится.
8. Способ по п.6, в котором функции подобия решаются, когда мера различия, основанная на подобиях от одной итерации к следующей итерации, меньше, чем пороговое различие.
9. Способ по п.1, в котором типы объектов включают в себя web-страницы и запросы, а межтиповая связь между запросом и web-страницей основана на указаниях мышью из запроса на web-страницу.
10. Способ по п.1, в котором типы объектов включают в себя web-страницы и запросы, внутритиповые связи для web-страниц основаны на входящих и исходящих ссылках, а межтиповая связь между web-страницей и запросом основана на указаниях мышью из запроса на web-страницу.
11. Машиночитаемый носитель, содержащий команды для управления компьютерной системой для генерации измерений подобия между объектами, причем каждый объект имеет один из множества типов, способом, содержащим
предоставление для каждого типа функции подобия, которая измеряет подобие между объектами этого типа на основании внутритиповых подобий между объектами этого типа, когда для этого типа определено внутритиповое подобие, и межтипового подобия между объектами этого типа на основании подобия объектов другого типа, когда для этого типа определено межтиповое подобие, причем межтиповое подобие для типа определяется рекурсивно на основании подобия объектов другого типа, при этом межтиповое подобие для первого и второго объектов этого типа является взвешенным средним внутритипового подобия между парами объектов другого типа с одним объектом пары, имеющим связь с первым объектом, и другим объектом пары, имеющим связь с вторым объектом;
для каждой связи, предоставление данных, которые определяют эту связь между объектами, ассоциированными с этой связью;
решение предоставленных функций подобия, основанных на связях, определенных предоставленными данными; и
сохранение подобий, основанных на решенных функциях подобия.
12. Машиночитаемый носитель по п.11, в котором функции подобия определяют систему линейных уравнений.
13. Машиночитаемый носитель по п.11, в котором функция подобия определяется рекурсивно на основании подобий объектов этого типа для различных связей.
14. Машиночитаемый носитель по п.11, в котором функция подобия для типа представляет собой линейную комбинацию внутритиповых и межтиповых подобий для этого типа.
15. Машиночитаемый носитель по п.14, в котором каждому внутритиповому и межтиповому подобию присвоен весовой коэффициент.
16. Машиночитаемый носитель по п.15, в котором сумма весовых коэффициентов для внутритиповых и межтиповых подобий для упомянутого типа равна единице.
17. Машиночитаемый носитель по п.11, в котором функции подобия решаются путем итерационного вычисления подобий для объектов на основании функций подобия.
18. Машиночитаемый носитель по п.17, в котором функции подобия решаются, когда мера различия, основанная на подобиях от одной итерации к следующей итерации, сходится.
19. Машиночитаемый носитель по п.17, в котором функции подобия решаются, когда мера различия, основанная на подобиях от одной итерации к следующей итерации, меньше, чем пороговое различие.
20. Вычислительное устройство для вычисления оценки подобия для объектов, причем каждый объект имеет один из множества типов, и каждый тип имеет межтиповую связь с другим типом, причем вычислительное устройство содержит:
компонент для каждого типа, реализующий функцию подобия, которая предоставляет оценку подобия для пар объектов этого типа на основании межтипового подобия между объектами этого типа и объектами другого типа, при этом межтиповое подобие определяется рекурсивно на основании оценки подобия для пар объектов другого типа и межтиповых связей между парами объектов, при этом межтиповое подобие для первого и второго объектов этого типа является взвешенным средним внутритипового подобия между парами объектов другого типа с одним объектом пары, имеющим связь с первым объектом, и другим объектом пары, имеющим связь с вторым объектом;
компонент, который решает функции подобия на основании межтиповых связей, определенных для набора объектов, путем итерационного вызова компонентов, реализующих функцию подобия, до тех пор, пока не будет получена сходимость оценок подобия; и
компонент, который сохраняет подобия, основанные на решенных функциях подобия.
21. Вычислительное устройство по п.20, в котором функция подобия определяет систему линейных уравнений.
22. Вычислительное устройство по п.20, в котором тип имеет внутритиповую связь между объектами этого типа, и в котором функция подобия дополнительно основана на внутритиповых подобиях между объектами этого типа на основании внутритиповых связей между объектами.
23. Вычислительное устройство по п.22, в котором внутритиповое подобие для типа основано на межтиповых подобиях между объектами этого типа и другого типа.
24. Вычислительное устройство по п.22, в котором функция подобия определяется рекурсивно на основании внутритиповых подобий объектов для различных внутритиповых связей.
25. Вычислительное устройство по п.22, в котором функция подобия для типа представляет собой линейную комбинацию функций внутритипового и межтипового подобия для этого типа.
26. Вычислительное устройство по п.25, в котором каждой функции внутритипового и межтипового подобия присвоен весовой коэффициент.
27. Вычислительное устройство по п.26, в котором сумма весовых коэффициентов функций внутритипового и межтипового подобия для упомянутого типа равна единице.
28. Вычислительное устройство по п.20, в котором оценки подобия сходятся, когда мера различия, основанная на подобиях от одной итерации к следующей итерации, меньше, чем пороговое различие.
29. Вычислительное устройство по п.20, в котором функции подобия решаются, когда мера различия, основанная на подобиях от одной итерации к следующей итерации, меньше, чем пороговое различие.
RU2005114666/08A 2004-05-14 2005-05-13 Способ и система для определения подобия объектов на основании гетерогенных связей RU2419857C2 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US10/846,949 US7376643B2 (en) 2004-05-14 2004-05-14 Method and system for determining similarity of objects based on heterogeneous relationships
US10/846,949 2004-05-14

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2005114666A RU2005114666A (ru) 2006-11-20
RU2419857C2 true RU2419857C2 (ru) 2011-05-27

Family

ID=34939829

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2005114666/08A RU2419857C2 (ru) 2004-05-14 2005-05-13 Способ и система для определения подобия объектов на основании гетерогенных связей

Country Status (10)

Country Link
US (1) US7376643B2 (ru)
EP (1) EP1596314B1 (ru)
JP (1) JP5147162B2 (ru)
KR (1) KR101130533B1 (ru)
CN (1) CN1728147B (ru)
AU (1) AU2005202016A1 (ru)
BR (1) BRPI0503220A (ru)
CA (1) CA2507365A1 (ru)
MX (1) MXPA05005219A (ru)
RU (1) RU2419857C2 (ru)

Families Citing this family (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8135698B2 (en) * 2004-06-25 2012-03-13 International Business Machines Corporation Techniques for representing relationships between queries
US7779001B2 (en) * 2004-10-29 2010-08-17 Microsoft Corporation Web page ranking with hierarchical considerations
US8762280B1 (en) * 2004-12-02 2014-06-24 Google Inc. Method and system for using a network analysis system to verify content on a website
US7509320B2 (en) * 2005-12-14 2009-03-24 Siemens Aktiengesellschaft Methods and apparatus to determine context relevant information
US8332386B2 (en) * 2006-03-29 2012-12-11 Oracle International Corporation Contextual search of a collaborative environment
US8768932B1 (en) * 2007-05-14 2014-07-01 Google Inc. Method and apparatus for ranking search results
US20090198666A1 (en) * 2008-02-01 2009-08-06 Winston Ronald H Affinity matching system and method
US8321803B2 (en) * 2008-06-19 2012-11-27 International Business Machines Corporation Aggregating service components
CN101615178B (zh) * 2008-06-26 2013-01-09 日电（中国）有限公司 用于建立对象层次结构的方法和系统
US20100211533A1 (en) * 2009-02-18 2010-08-19 Microsoft Corporation Extracting structured data from web forums
US9443209B2 (en) * 2009-04-30 2016-09-13 Paypal, Inc. Recommendations based on branding
US9286411B2 (en) * 2009-06-25 2016-03-15 International Business Machines Corporation Retrieval of relevant objects in a similarity
WO2011001806A1 (ja) * 2009-06-30 2011-01-06 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション グラフの類似度計算システム、方法及びプログラム
US8266149B2 (en) * 2010-12-10 2012-09-11 Yahoo! Inc. Clustering with similarity-adjusted entropy
US9460390B1 (en) * 2011-12-21 2016-10-04 Emc Corporation Analyzing device similarity
CN103218358A (zh) * 2012-01-18 2013-07-24 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种Diff打分方法以及系统
US9292793B1 (en) * 2012-03-31 2016-03-22 Emc Corporation Analyzing device similarity
US20140067443A1 (en) * 2012-08-28 2014-03-06 International Business Machines Corporation Business process transformation recommendation generation
CN108738036B (zh) * 2017-04-14 2021-06-18 广州杰赛科技股份有限公司 移动通信的关键用户提取方法和系统
CN107766498B (zh) * 2017-10-19 2022-01-07 北京百度网讯科技有限公司 用于生成信息的方法和装置
CN108256070B (zh) * 2018-01-17 2022-07-15 北京百度网讯科技有限公司 用于生成信息的方法和装置
US11586824B2 (en) * 2019-10-07 2023-02-21 Royal Bank Of Canada System and method for link prediction with semantic analysis
TWI742446B (zh) * 2019-10-08 2021-10-11 東方線上股份有限公司 詞句庫擴展系統及其方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6421675B1 (en) 1998-03-16 2002-07-16 S. L. I. Systems, Inc. Search engine
JP2001160067A (ja) * 1999-09-22 2001-06-12 Ddi Corp 類似文書検索方法および該類似文書検索方法を利用した推薦記事通知サービスシステム
JP3678985B2 (ja) 2000-08-25 2005-08-03 日本電信電話株式会社 ウェブページ間の類似度自動判定方法、装置及びそのプログラムを記録した媒体
US7440943B2 (en) 2000-12-22 2008-10-21 Xerox Corporation Recommender system and method
US7251648B2 (en) * 2002-06-28 2007-07-31 Microsoft Corporation Automatically ranking answers to database queries
WO2005008526A1 (en) * 2003-07-23 2005-01-27 University College Dublin, National University Of Ireland, Dublin Information retrieval

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
WEN J-R ET AL: "QUERY CLUSTERING USING USER LOGS" от 01.01.2001 найден по ссылке в Интернете URL: http://research.microsoft.com/en-us/um/people/jrwen/jrwen_files/publications/qc-tois.pdf. MILLER J С, RAE G, SCHAEFER F "MODIFICATIONS OF KLEINBERG'S HITS ALGORITHM ISING MATRIX EXPONENTIATION AND WEB LOG RECORDS" от 12.09.2001 найден по ссылке в Интернете URL: http://cnls.lanl.gov/~jomiller/publications/hits_exp.pdf. TAHER H. HAVELIWALA «Topic-Sensitive PageRank: A Context-Sensitive Ranking Algorithm for Web Search» от 15.07.2002, найден по ссылке в Интернете URL: http://ilpubs.stanford.edu:8090/750/1/2003-29.pdf. *

Also Published As

Publication number Publication date
AU2005202016A1 (en) 2005-12-22
KR101130533B1 (ko) 2012-04-12
RU2005114666A (ru) 2006-11-20
EP1596314B1 (en) 2013-07-17
CN1728147A (zh) 2006-02-01
BRPI0503220A (pt) 2006-01-10
JP2005327299A (ja) 2005-11-24
KR20060047858A (ko) 2006-05-18
JP5147162B2 (ja) 2013-02-20
US20050256833A1 (en) 2005-11-17
US7376643B2 (en) 2008-05-20
MXPA05005219A (es) 2005-12-06
CN1728147B (zh) 2010-09-08
EP1596314A1 (en) 2005-11-16
CA2507365A1 (en) 2005-11-14
AU2005202016A8 (en) 2005-12-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2419857C2 (ru) Способ и система для определения подобия объектов на основании гетерогенных связей
KR101130374B1 (ko) 유형 내 및 유형 간 관계에 기초하여 객체들을 순위화하기위한 방법 및 시스템
US6738678B1 (en) Method for ranking hyperlinked pages using content and connectivity analysis
US8244737B2 (en) Ranking documents based on a series of document graphs
US6112203A (en) Method for ranking documents in a hyperlinked environment using connectivity and selective content analysis
JP4746712B2 (ja) 履歴重要度のファクタリングによるドキュメントの重要度の計算
JP2005327293A5 (ru)
US20070005588A1 (en) Determining relevance using queries as surrogate content
US20090006357A1 (en) Determining quality measures for web objects based on searcher behavior
US20110161330A1 (en) Calculating global importance of documents based on global hitting times
US9977816B1 (en) Link-based ranking of objects that do not include explicitly defined links
US7660791B2 (en) System and method for determining initial relevance of a document with respect to a given category
CA2682051A1 (en) Look-ahead document ranking system
US7512587B2 (en) Efficient computation of web page rankings
Singh et al. Page ranking algorithms for web mining: A review
Raj PM et al. Link Analysis
Gupta et al. A comparative analysis of page ranking algorithms
Orlowski et al. On optimization of update propagation in multidatabase systems
Su et al. AdaptiveWeb Recommendation for New Navigation Trends
Nakanishi et al. Dynamic cross-domain link creation for interconnection of heterogeneous knowledge bases
Kumar et al. A Robust Page Ranking Method based on Link-Visits of Web Page
Atreja et al. INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCES IN COMPUTING AND INFORMATION TECHNOLOGY
Akl Toward an interactive internet search engine

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20130514