TWI529549B - 補充文章內容之方法、電腦可讀取紀錄媒體以及裝置 - Google Patents

補充文章內容之方法、電腦可讀取紀錄媒體以及裝置 Download PDF

Info

Publication number
TWI529549B
TWI529549B TW103128751A TW103128751A TWI529549B TW I529549 B TWI529549 B TW I529549B TW 103128751 A TW103128751 A TW 103128751A TW 103128751 A TW103128751 A TW 103128751A TW I529549 B TWI529549 B TW I529549B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
entity
entities
article
search
content
Prior art date
Application number
TW103128751A
Other languages
English (en)
Other versions
TW201502824A (zh
Inventor
金有強
趙洪將
李新
亞歷山大 列維奇
齊湯
蘇閔
趙毅弘
馬克 戴維斯
Original Assignee
雅虎股份有限公司
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 雅虎股份有限公司 filed Critical 雅虎股份有限公司
Publication of TW201502824A publication Critical patent/TW201502824A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI529549B publication Critical patent/TWI529549B/zh

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/958—Organisation or management of web site content, e.g. publishing, maintaining pages or automatic linking
    • 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
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs

Description

補充文章內容之方法、電腦可讀取紀錄媒體以及裝置 【相關申請案之對照】
本申請案係關於由Sambrani等人所提，2009年7月16日立案的美國專利申請案第12/504,527號(律師立案編號50269-1189)，其名為「用於決定內容相關性的活動式使用者的興趣模型化」(Activity Based Users' Interests Modeling For Determining Content Relevance)，其完整內容針對本文所完整提出之所有目的在此以引用方式併入本文。
具體實施例概略關於內容呈現，且更特定而言係關於利用內文相關的搜尋結果來補充內容之技術。
在此段落中所述的該等方法為可以進行的方法，但並不必要為在先前已經設想或進行的方法。因此，除非另有指明，不應該假設在此段落中所述之該等方法任一者僅由於這些方法包括在此段落中而可稱作先前技術。
通常觀看線上文章內容的個人(以下稱之為「使用者」)而言，例如觀看新聞文章、部落格項目及電子郵件等，取得關於該文章之多種主題的進一步資訊，包括人、地點、組織、主題、產品等等(以下稱之為 「實體」)係非常有用。有大量可供搜尋的資源可以提供這些資訊，但由於多種原因，使用者時常並未嘗試存取這些資源當中可得到的該資訊。例如，使用者可以找到在一冗長文章中明確地搜尋實體之該程序。或者，該使用者可能不知道在該文章內對一特定實體之搜尋將會產生該使用者感興趣的資訊。或者，該使用者可能不知道在該文章內對一相關的實體之搜尋將會產生該使用者感興趣的資訊。或者，該使用者可能不知道多種可供搜尋的資源之存在。
為了克服這些與其它問題的一個方式就是為該內容提供者人工地搜尋關於該文章內該等實體之有興趣的資訊，並將該資訊包括於該文章內。可惜的是，這種方式耗費人力，並依賴對關於該文章內每個實體可使用之該等資訊種類具有豐富知識的該內容提供者。
另一個方式則是在將資訊傳送給使用者之前預先語法分析其內容，並強調可能有興趣的實體。該等實體係使用有興趣詞語的字典來找出。該等實體可以藉由例如代表一超鏈結的文字性標記來強調。在點擊或懸停該超鏈結之上時，呈現關於該強調實體之資訊，例如編輯資訊或搜尋結果給該使用者。
目前用於辨識有興趣實體之方式受限於它們需要一編輯者人工地將有興趣實體加入一字典中。一編輯者在一般性的層級上很難來預測在一特定文章內哪些實體會是該文章內文中實際上較有興趣者。再者，因為於其中觀看一文章的該內文會經常地改變，因此更難用一種以字典的方式預測哪些實體將會對於使用者引起興趣。另外，既有的技術仍需要使用者採取有可能很不方便的步驟來得到關於一實體之資訊(例如點擊一鏈 結，並等待載入一個新的網頁)。該使用者可能因為缺乏是否可得到關於該實體之該資訊的品質的確定性而沒有興趣採取這些步驟。另外，許多既有的方式並未考慮到該使用者亦可對關於在一文章內未出現的相關實體之資訊感興趣之可能性。
100‧‧‧顯示
110‧‧‧文章內容/文章
112‧‧‧文字
114‧‧‧影像
120‧‧‧補充
129‧‧‧導航列
131-135‧‧‧實體
143‧‧‧區段
151-154‧‧‧子區段
160‧‧‧補充
163‧‧‧區段
171-174‧‧‧子區段
180‧‧‧補充
183‧‧‧區段
191-194‧‧‧子區段
195‧‧‧時間標記
200‧‧‧系統
210‧‧‧用戶端
220‧‧‧內容伺服器
221‧‧‧請求
222‧‧‧內容
224‧‧‧文章
230‧‧‧補充伺服器
231‧‧‧請求
232‧‧‧補充
240‧‧‧實體擷取組件
250‧‧‧相關實體辨識組件
260‧‧‧實體評等組件
270‧‧‧搜尋組件
280‧‧‧使用者歷史組件
290‧‧‧後端網路
300‧‧‧流程圖
310-380‧‧‧步驟
400‧‧‧流程圖
410-490‧‧‧步驟
500‧‧‧流程圖
510-580‧‧‧步驟
600‧‧‧流程圖
610-670‧‧‧步驟
700‧‧‧流程圖
710-770‧‧‧步驟
800‧‧‧流程圖
810-890‧‧‧步驟
900‧‧‧電腦系統
902‧‧‧匯流排
904‧‧‧硬體處理器
906‧‧‧主記憶體
908‧‧‧唯讀記憶體
910‧‧‧儲存裝置
912‧‧‧顯示器
914‧‧‧輸入裝置
916‧‧‧游標控制
918‧‧‧通訊介面
920‧‧‧網路鏈結
922‧‧‧本地網路
924‧‧‧主控電腦
926‧‧‧網際網路服務提供商
928‧‧‧網際網路
930‧‧‧伺服器
本發明藉由範例來例示，但並非限制，在該等附屬圖式的該等圖形中類似的參考編號代表類似的元件，且其中：第一A圖為描繪顯示文章內容與附屬的補充性內容之示例性螢幕截圖；第一B與一C圖為可以一文章內容呈現的補充之替代性示例；第二圖例示其中可實施此處所述之該等技術的示例系統；第三圖為例示用於提供使用者補充文章內容之示例技術的流程圖；第四圖為例示用於提供使用者補充文章內容之另一示例方法的流程圖；第五圖為例示用於產生一文章之補充性內容的示例技術之流程圖； 第六圖為例示用於選擇主要實體的示例技術之流程圖；第七圖為例示用於選擇相關實體的示例技術之流程圖；第八圖為例示用於自同時包括主要實體及針對該等主要實體所辨識之相關實體之一組候選實體中選擇一最終實體組合的示例技術之流程圖；以及第九圖為於其上可實作本發明之具體實施例的一電腦系統的方塊圖。
在以下的說明中，為了解釋起見，提出許多特定細節，藉以提供對於本發明的完整瞭解。但是將可瞭解本發明可以不使用這些特定細節來實施。在其它例證中，熟知的結構及裝置以方塊圖形式顯示，藉以避免不必要地混淆本發明。
在此處根據以下綱要說明具體實施例：
1.0 概述
2.0 補充性內容之示例顯示
3.0 結構性概述
4.0 功能性概述
4.1.伺服器啟始的補充
4.2.用戶端啟始的補充
4.3.產生補充
5.0實作示例
5.1.選擇主要實體
5.2.選擇相關實體
5.3.由候選實體選擇一最終實體組合
5.4.針對品質式條件過濾實體
5.5.格式化該補充性內容
5.6.使用者個人化
5.7.貨幣化
5.8.伺服器最適化
5.9.時間敏感性
5.10.補充伺服器應用程式化介面(API，“Application programmatic interface”)
5.11.雜項
6.0實作機制-硬體概述
7.0延伸與其它選擇
1.0. 概述
所揭示的方法、技術與機制係用於藉由以內文有關或相關內容的動態決定之片段(snippets)(例如影片、影像、定義、地圖、搜尋結果、相關鏈結等)來補充該使用者存取之內容，以增進使用者的瀏覽經驗。這些「片段」在以下稱之為「補充性內容」或「補充」，其不僅可辨識出有興趣的實體，亦可包括關於那些實體之有興趣的資訊，其係由基於那些實體的搜尋結果所得到。在一具體實施例中，該等補充因此使得使用者在從事搜 尋時，不需要該使用者採用可能不方便的步驟，例如傳送一查詢至一搜尋引擎，且對於該內容提供者而言不需要編輯性程式設計。
該補充性內容係至少部份基於該使用者所存取之該內容的分析而產生。根據一具體實施例，每個補充包含關於至少部份基於該分析所選擇的一或多個實體之資訊。每個實體為出現在該分析的內容中或與其相關的文字、詞語或片語。關於該等一或多個實體之該資訊藉由對於在一或多個搜尋引擎及/或資料庫中該等一或多個實體進行搜尋所產生。一補充可額外地包含無關於該分析內容的其它資訊，例如使用者標的廣告。
根據一具體實施例，每個補充包含至少一個結盟的搜尋報告，該結盟的搜尋報告包含藉由在一或多個搜尋引擎及/或資料庫中搜尋該等一或多個實體所產生的搜尋結果。在一具體實施例中，每個結盟的搜尋報告包含多個子區段，每個子區段包含由搜尋結果對於不同資料類別所收集的資訊。例如，一結盟的搜尋報告可以包括相對於一或多個影片儲存庫之一或多個搜尋結果之一子區段、相對於一或多個影像資料儲存庫之一或多個搜尋結果之另一子區段、相對於一或多個新聞文章儲存庫之一或多個搜尋結果之另一子區段、以及相對於一或多個社交媒體資料儲存庫之一或多個搜尋結果之另一子區段。但是在其它具體實施例中，來自不同儲存庫之不同結果可合併在一單一子區段中。
根據一具體實施例，每個補充包含複數個區段，其每一者係針對該文章所選擇的一不同實體所產生。每個區段可以包括例如對於其個別實體的一結盟搜尋報告。例如，假設對於世界杯足球賽報導的文章中辨識出四個實體：足球、世界杯、南非與美國。對於該文章產生的該補充 可能包含四個不同區段，其每一者包含對於該等四個已辨識的實體中不同一者之不同結盟的搜尋報告。
在一具體實施例中，一補充係關聯於由其所得到的一文章內容而顯示。例如，每個補充係在與為其產生該補充的該文章相同的一網頁內顯示，其可顯示在一側列(sidebar)中，在該文章之上，或該文章之下。在一具體實施例中，每個補充包含腳本、碼或其它指令，其可使得顯示該補充的一用戶端在任何給定時間僅顯示對應於一實體之一個區段。該等指令亦可使得該用戶端顯示分頁或其它控制項而可看見對應於不同實體的其它區段。但是，在一補充中的該資訊可用多種其它方式顯示。
在一具體實施例中，實體係基於一些分析與評等程序來對一文章做選擇。例如，主要實體可自該文章擷取出來，然後根據任何數目的演算法做評等，用於量化該等主要實體反映出該文章之主旨的程度。在另一示例中，相關實體可基於在相關詞語的儲存庫中對主要實體的搜尋而選擇。接著該等相關實體可以基於用於測量它們與該等主要實體之相關性的一些演算法中任何一種來進行評等。然後主要實體與相關實體皆可被共用儲存，並進一步進行彼此相對的評等。在部份或所有的評等階段中，實體可進一步或另基於多種因素進行評等，包括：測量每個實體對於該文章之相關性；測量每個實體對於一使用者之該相關性；測量每個實體的受歡迎程度，其由最近的搜尋、新聞或社交媒體趨勢所指明；測量對於每個實體取得之搜尋結果之有用性等等。在部份或所有評等階段中，某些實體可在對基於該評等程序而包括在該補充內之考量中排除。例如，在部份或所有的評等階段之後，可以僅選擇一預先定義數目的實體。在另一示例中， 僅可選擇具有高於一預先定義的臨界值之相關性分數的實體。
在一具體實施例中，由於回應於該使用者的請求而執行伺服器側或用戶端側的指令，回應於請求該文章內容的該使用者，對於一特定文章內容動態地產生一補充。在一具體實施例中，一搜尋提供者提供一補充產生服務，藉此內容開發者、內容主控者、內容顯示應用及/或背景應用可以遞交文章內容，並接收對該內容產生的補充作為交換。例如，一網路主控提供者在當該網頁由一瀏覽器請求時，在傳回該網頁至該瀏覽器之前經由該補充產生服務而可自動地供給其所主控的網頁。該網路主控提供者藉此能夠自動地插入內文敏感的補充性內容至任何其主控的頁面中，而不需要人工地辨識該補充性內容之相關資訊。在另一示例中，一使用者可具有一瀏覽器工具列，在選擇該工具列中的一控制項時，即傳送目前由該使用者觀視的一網頁(或網頁位址)至該補充產生服務。該工具列接收補充性內容來顯示給該使用者作為交換。
在其它態樣中，本發明涵蓋設置成執行該等前述步驟之一電腦設備及一電腦可讀取媒體。
2.0. 補充性內容之示例顯示
第一A圖為描繪一文章內容110與一附屬補充120之顯示100的示例螢幕截圖。顯示100可為例如其中嵌入該文章110與補充120的一網頁。文章內容110為一新聞文章，並同時包括文字112與一影像114。補充120顯示在文章110的末端處。除了其它要素，文字112包含主要實體131(「Jay Leno」)、132(「David Letterman」)與135(「Conan O’Brien」)。主要實體 131、132，以及相關實體133(「Ben McKenzie」)與134(「Late Night with Jimmy Fallon」)被選擇來產生補充120。因此實體131-134被顯示在補充120該頂端處的一標題列中。補充120之其餘可見部份為關於相關實體133之資訊的一區段143。但是，在選擇實體131、133或134任一者時，區段143可由對應於該選擇的實體131、133或134之補充120的一隱藏區段所取代。
區段143包含四個子區段151-154，其每一者反映出來自不同資訊儲存庫之搜尋結果。子區段151顯示藉由在一新聞資料庫中搜尋主要實體133所取得的一新聞文章之標題與摘要。子區段152基於關於藉由在一影片資料庫中搜尋主要實體133所取得的一影片的資訊來顯示一影片預覽與標題。子區段153顯示藉由在一影像資料庫中搜尋主要實體133所取得的一影像與影像元資料。子區段154顯示藉由在一幻燈片顯示資料庫中搜尋主要實體133所取得的一幻燈片顯示預覽與元資料。
每個子區段151-154之部份皆可被選擇，其中在選擇子區段151-154之一特定子區段的強調部份時，藉由例如點擊它，該使用者可被帶入更為詳細的資料，例如完整影片、新聞文章或幻燈片顯示。當每個子區段151-154包括僅由一搜尋結果取得的資訊時，在其它具體實施例中，每個子區段可包括自任何數目之搜尋結果所取得的資訊。
補充120另包含一導覽列129，其允許一使用者捲動通過區段143來帶出額外的資訊子區段。
第一B與一C圖為補充160、180的替代示例，其可取代文章110之補充120而呈現。第一B圖描繪包括一組不同實體(即主要實體131、相關實體133、134與主要實體135)之補充160。主要實體135可能已經為了多種 原因而對於補充160而非主要實體132做選擇，該等原因包括使用者個人化、用於計算相關性與貨幣因素之該等資料的該時間敏感性。
第一B圖之區段163包含與第一圖之區段143不同的子區段171-174組合。子區段171-174分別對應於相對於一影像儲存庫、一相片儲存庫、一新聞文章儲存庫與一常見搜尋查詢儲存庫之搜尋結果。子區段171包含複數個影像，而子區段172包含一內嵌式影片。子區段173、174包括複數個鏈結，其每一者對應於一不同的搜尋結果。子區段171-173每一者皆包括一鏈結165，用於自它們個別的儲存庫取得更多的搜尋結果。
第一C圖描繪包括與第一B圖之補充120相同實體的一補充180，但其區段183包括類似於第一A圖之區段143的子區段151-154之子區段191-194。子區段191-194不同於子區段151-154之處主要在於，它們每一者皆包括代表產生或修改它們個別的項目的該時間之時間標記195。子區段191-194係依照它們最高評等的結果所產生的時間有多新來排序。
第一A到一C圖僅描繪一補充120可被呈現給一使用者之一種方式。在其它具體實施例中，該補充120可以出現在相對於該文章110之該網頁內的不同位置處，或可出現在一快顯視窗、外部視窗或獨立的顯示中。例如，補充120可由一工具列或桌面界面工具集所顯示。在補充120內的該資訊可被組織成任何數目之可能的佈局。例如，在補充120內額外的或甚至所有的該等實體區段皆可在該補充內看到，而不需要點擊或捲動。另外，在補充120內的該資訊可根據不同因素改變，例如對該補充所選擇的該等實體、每個實體可使用之該資訊的該性質、及觀看該文章110的該使用者。在一具體實施例中，一區段143並不需要被區分成子區段，但包括不論 來源而於其中呈現出該等最高評等的搜尋結果之一單一子區段。
3.0. 結構性概述
第二圖例示其中可實施此處所述之該等技術的示例系統200。系統200包含一用戶端210、內容伺服器220、補充伺服器230、實體擷取組件240、一或多個相關實體辨識組件250、一或多個實體評等組件260、一或多個搜尋組件270、及一或多個使用者歷史組件280。其它在其中可實施此處所述之該等技術的系統可以在替代性配置及/或額外或省略的元件中包括類似的元件。
一使用者操作用戶端210存取由內容伺服器220提供的內容222。例如，用戶端210可為一網頁瀏覽器，其以網頁的型式呈現內容222給該使用者，而內容伺服器220可為負責傳送那些網頁至用戶端210的一網頁伺服器。用戶端210傳送請求221來由內容伺服器220下載不同的內容222之文章224。文章224為使用者產生內容的特定項目，包括文字、影像與影片。部份或所有的文章224可為完整使用者撰寫的作品，例如部落格項目、新聞文章、參考文章、評論、教學文件、電子郵件等。
內容伺服器220藉由傳送文章224回應於請求221。在一具體實施例中，每一文章224被傳送至一結構化物件(例如超文件標示語言(HTML，“Hyper-text Markup Language")檔案，或一延伸標示語言(XML，“Extended Markup Language”)串流的元件)內的用戶端210。每個結構化的物件可包括一文章224之外的其它元件。這些元件可以包括、但不限於：媒體項目，其例示或關於該文章，例如圖片或影片；格式化影響用戶端210之該文章224的呈現之指令；導航化組件，例如標頭、註腳及側列；廣告；文 章元資料；及編碼的指令，用於指示用戶端210執行多種動作。
內容伺服器220可以或可不負責將每個文章224插入一結構化物件中。例如，內容伺服器220可以在一資料庫或檔案系統中維持一文章224的儲存庫。當請求一特定文章224時，內容伺服器220取得該請求的文章224，產生一適當結構化物件(包括例如標示指令與導航化組件)，將該請求的文章224插入該結構化物件當中，並以該結構化物件回覆該請求。相反地，當文章224已經儲存在內容伺服器220處一適當結構化物件(例如一網頁)內時，內容伺服器220可不需要任何處理而傳遞一文章224至用戶端210。
用戶端210及內容伺服器220其中之一或兩者傳送對補充232的請求231至補充伺服器230。在回應時，該補充伺服器傳回補充232來與內容222一起顯示。每個補充232為在有關一特定內容222的文章224內或與其相關的一或多個實體之資訊的集合。該資訊可採用例如藉由查詢或使用該等一或多個實體對於一或多個儲存庫執行任何其它種類的查找作業所得到的搜尋結果之型式。在一具體實施例中，每個補充232包含複數個實體之結盟的搜尋結果。該等結盟的搜尋結果可以包括例如影像、影片、對相關內容的鏈結、參考資料、聯絡資訊、地圖等等。每個補充232在一單一資料結構內被傳回，該資料結構例如一單一資料串流，或一單一HTML或XML元件。
補充伺服器230基於被指明為正在進行中來自用戶端210之該補充伺服器230或內容伺服器220的文章224而動態地產生至少部份的補充232。一旦產生之後，補充伺服器230亦可快取一補充232用於回應於對其已產生該補充232之該特定文章224的補充之未來請求。
為了產生一補充232，補充伺服器230可以利用多種後端組件。補充伺服器230可以依據一或多個實體擷取組件240，以由一文章擷取實體。實體擷取組件240可採用多種型式，只要它們能夠輸入一文章，並輸出自該文章擷取的複數個實體。一個適當實體擷取組件的示例為Yahoo公司的內文性分析平台(以下稱之為CAP，“Contextual Analysis Platform”)。另一個示例為Stanford Named Entity Recognizer。
補充伺服器230另可依據一或多個相關實體辨識組件250。同樣的，該等一或多個相關實體辨識組件250可採用多種型式，只要它們能夠基於例如一擷取的實體、媒體項目或至少一文章的一部份的輸入而輸出一或多個相關實體。在一具體實施例中，該等一或多個相關實體辨識組件250包括至少三個系統，該等系統藉由分別分析搜尋查詢記錄、人輸入的關係資料，及文章語料庫內容來決定相關性。這些系統的示例分別包括：Yahoo公司的Seaview系統；維基百科(Wikipedia)資料庫，其中包括定義多種標題之參考項目的關係之受歡迎的類別資料；以及社交興趣發現系統，其定義在一文章語料庫中多種實體配對之隨時間衰減之類別共同發生頻率，例如美國專利公開案第2009/0083278號中所述，其完整內容在以下針對其所完整提出之所有目的以引用方式併入本文。
補充伺服器230另可依據一或多個實體評等組件260來提供實體相關性分數或評等。補充伺服器230可以使用這些分數或評等來優先化與過濾實體，所以補充232包含僅關於在它們相對應文章224之內或與其相關的內文最為相關的實體之資訊。補充伺服器230可以為了多種目的而依據該等一或多個實體評等組件260，該等目的包括下列之部份或全部：限制用 於辨識相關實體之擷取實體的數目；限制為了一特定擷取實體所辨識之相關實體的數目；以及限制對其在一補充232中提供資訊的擷取與相關實體之數目。該等一或多個實體評等組件260中部份或全部可以邏輯地整合到該實體擷取組件240或該等一或多個相關實體辨識組件250當中。例如，補充伺服器230可以利用CAP所提供的評等功能。或者該等一或多個實體評等組件260之部份或全部可在邏輯上獨立。例如，補充伺服器230可以利用其本身自訂評等功能，或查詢一趨勢系統，例如該前述之「用於決定內容相關性的活動式使用者的興趣模型化」中說明者。
該等一或多個評等組件260可以依據來自多種來源的資料，並可被最適化來決定任何數目的目的之相關性。例如，該等一或多個評等組件260可被最適化來基於當觀看該補充232時那些實體有多少可能產生用戶端210的一特定使用者將「點閱」的搜尋結果來評等一特定補充232的實體。在另一示例中，該等一或多個評等組件260可被最適化來基於它們在最近的新聞或趨勢化資料中的受歡迎程度來評等實體。
補充伺服器230另可依據一或多個搜尋組件270來產生於補充232中所述之該等實體的搜尋結果。該等一或多個搜尋組件可包括任何數目的搜尋引擎、資料庫與其它儲存庫，以下通稱為搜尋儲存庫。該等不同搜尋儲存庫之部份或全部可以包含不同種類的可供搜尋資料。例如，每個儲存庫可對應於一「搜尋垂直面向」，例如網路搜尋、影像、影片，新聞等等。在一具體實施例中，每個搜尋儲存庫為一獨立的搜尋引擎或資料庫。在一具體實施例中，該等搜尋儲存庫之部份或全部僅為在一相同引擎或資料庫中不同類別的資料組合。
在一具體實施例中，一或多個搜尋組件270另可包括一搜尋結果客製化組件，例如Yahoo公司的Query Planner。該客製化組件可負責多種工作，包括規劃哪些搜尋引擎或資料儲存庫要用於查詢關於一實體的資訊，組織化結盟的搜尋結果的該佈局，並指明哪些實體不會產生符合品質或數量之指定臨界值的搜尋結果。
補充伺服器230另可依據一或多個使用者歷史組件280來修改補充伺服器230給一特定使用者。例如，補充伺服器240可以利用由使用者歷史組件280提供的資料做為特徵來評等由該等一或多個評等組件260所執行的功能。該等一或多個使用者歷史組件280可以包括例如使用者搜尋與搜尋作業歷史，以及一般性使用者瀏覽歷史。
在一具體實施例中，內容伺服器220與補充伺服器230在不同的裝置上執行。內容伺服器220在由提供內容222的一內容提供者(或代表一內容提供者的一網頁主控提供者)所操作的一或多個裝置上執行。補充伺服器230在由不同於該內容提供者的一補充提供者所操作的一或多個裝置上執行。在一具體實施例中，該補充提供者亦為一搜尋提供者，其提供部份或所有的該等多種組件240-280。因此，部份或所有的該等組件240-280可在由該搜尋提供者操作的其它裝置上執行，可在與如補充伺服器230相同的一或多個裝置上執行，或者甚至可被邏輯地整合到補充伺服器230中。該等組件皆可經由該搜尋提供者的後端網路290連接至該伺服器。在一具體實施例中，補充伺服器230所依據之該等組件的部份或全部係由該搜尋提供者之外的實體所提供，且據此在除了於其上執行補充伺服器230的該等一或多個裝置之外的裝置上執行，並可經由網路290以外的網路連接至補充伺服器 230。
如此處所使用之術語「伺服器」(server)並不限於在一單一運算裝置上執行的一單一伺服器組件，而其亦可代表在多個運算裝置處執行而共同地提供所述由該伺服器所提供的該等功能性之多個伺服器組件。同樣地，該術語「組件」(component)可以代表例如在一單一運算裝置處執行的指令之單一實例，或是在多個運算裝置處執行之指令的多個實例。
4.0. 功能性概述
4.1. 伺服器啟始的補充
第三圖為例示用於提供使用者補充文章內容之示例技術的流程圖300。流程圖300僅例示用於提供補充內容的一程序之一個示例。其它程序可以包含更多、更少或不同的步驟，其可用相同或不同的順序配置。
在步驟310中，用於顯示內容的一用戶端，例如用戶端210，其傳送對於一文章內容的請求至一內容伺服器，例如內容伺服器220。例如，一使用者可以操作一網頁瀏覽器來向一網頁伺服器請求包含該文章的一網頁。
在步驟320中，回應於該請求，該內容伺服器取得該文章。例如，該內容伺服器可由一或多個資料庫或儲存裝置取得該文章。
在步驟330中，該內容伺服器自一補充伺服器(例如補充伺服器230)請求該文章的一補充。例如，該補充伺服器可以揭露一應用程式化介面(API)來接收這種請求。根據該API，該內容伺服器可以包括該請求資料，代表為其請求該補充的該文章，包括該文章本身及/或對該文章的參照，例 如檔案路徑、資料庫記錄識別、或指定該文章可被取得的位置之全球資源定位器。
在步驟340中，回應於步驟330的該請求，該補充伺服器基於該文章產生一補充。該補充伺服器部份藉由自任何數目的搜尋儲存庫查詢資訊來達到此目的。該補充伺服器的查詢係基於由於任何數目之該文章的內容分析、評等程序、及/或過濾程序所選擇的實體。用於產生一補充的技術在整份說明書中有更為詳細的討論。
在步驟350中，該補充伺服器回傳該補充至該內容伺服器。例如，該補充伺服器可用HTML碼的片段之形式回傳該補充，其嵌入並格式化對於該等選擇的實體自該等搜尋儲存庫取得的該資訊。
在步驟360中，於收到該補充時，該內容伺服器產生至少包括該文章與該補充之一結構化文件。於其中回傳該文章與該補充的該結構化文件可以額外地包括用於由該用戶端顯示的其它項目，以及用於如何在該結構化文件當中格式化與顯示該等項目的指令。例如，該內容伺服器可以產生由該文章的內容、含有該補充的一側列、用於動態地改變該顯示頁面的多種態樣之JavaScript指令、以及多種導航化或裝飾性組件所組成之HTML文件。該內容伺服器例如藉由輸入該文章、該側列、一樣板及其它資訊到一頁面呈現組件當中來產生該結構化文件。
在步驟370中，於產生該結構化文件時，該內容伺服器藉由傳送包含該文章的該結構化文件到該用戶端來回應於步驟330的該請求。
在步驟380中，基於在步驟370中收到的該結構化文件，該用戶端顯示該文章的內容與該補充。例如，當該結構化文件為一網頁時， 該用戶端可語法分析該網頁，並基於標示與其它指令，呈現至少該文章與該補充來顯示給操作該用戶端的使用者。
4.2. 用戶端啟始的補充
第四圖為例示用於提供使用者補充的文章內容之示例方法的流程圖400。流程圖400僅例示用於提供補充內容的一程序之一第二示例。仍有其它程序可以包含更多、更少或不同的步驟，其可用相同或不同的順序配置。
在步驟410中，用於顯示內容的一用戶端，例如用戶端210，其傳送對於一文章內容的請求至一內容伺服器，例如內容伺服器220。例如，一使用者可以操作一網頁瀏覽器來向一網頁伺服器請求一網頁。
在步驟420中，回應於該請求，該內容伺服器取得該文章。例如，該內容伺服器可以由一或多個資料庫或儲存裝置取得該文章。
在步驟430中，於取得該文章時，該內容伺服器產生至少包括該文章之一結構化文件。例如，該內容伺服器可將該文章的內容連同標頭、註腳、側列及/或其它導航化或裝飾性項目嵌入在一網頁內。另外，該文章可能已經被儲存在一適當的結構化文件中，使得此步驟成為不必要。
在步驟440中，該內容伺服器藉由傳送包含該文章的該結構化文件到該用戶端來回應於步驟420的該請求。
在步驟450中，基於在步驟370中收到的該結構化文件，該用戶端顯示該文章的內容。例如，當該結構化文件為一網頁時，該用戶端可語法分析該網頁，並基於標示與其它指令，呈現至少該文章來顯示給操作該用戶端的使用者。
在步驟460中，一補充化應用，即該用戶端或配合該用戶端操作的另一應用，其傳送對該文章的一補充之請求至一補充伺服器，例如補充伺服器230。例如，該補充伺服器可以揭露一應用程式化介面(API)來接收這種請求。根據該API，該補充化應用可以包括該請求資料，代表為其請求該補充的該文章，包括該文章的該等內容及/或對該文章的參照，例如檔案路徑、資料庫記錄識別、或指定該文章可被取得的位置之全球資源定位器。
在步驟470中，該補充伺服器基於該文章產生一補充，如利用步驟340與整份說明書中所解釋者。
在步驟480中，該補充伺服器回傳該補充至該補充化應用。在一具體實施例中，該補充回傳被格式化為HTML及/或腳本化的指令。
在步驟490中，該補充化應用顯示關聯於該文章的該補充。步驟490可以配合步驟450在其後的任何時間中發生。
在一具體實施例中，該用戶端或一用戶端外掛組件做為步驟460-490之該補充化應用。例如，該用戶端可回應於來自該結構化文件內的指令而可以假設為此角色。該結構化文件可以包括一腳本，其指示該用戶端辨識在該結構化文件內的該文章，傳送一補充的該請求至該補充伺服器，然後在該頁面的動態載入區段或一快顯視窗內顯示該補充。該等指令可在當該用戶端呈現該結構化文件時，或是回應於在該網頁內或在該用戶端的介面內使用者選擇一控制項(例如按鈕或鏈結)時自動地執行。另外，該用戶端或該用戶端外掛組件可為硬體編碼以執行類似的指令。
在一具體實施例中，於與該用戶端相同的運算裝置處執行 的另一應用做為該補充化應用。另一應用可為例如在一行動裝置上執行的一背景應用，在一桌上型電腦上執行的一界面工具集，或是任何其它適當應用。另一應用設置成連接該用戶端來辨識目前正由該用戶端顯示的一文章內容。然後另一應用傳送一補充的請求至該補充伺服器。在收到傳回的該補充時，另一應用於該運算裝置處的另一視窗中顯示該補充。該視窗可沿著該用戶端之該文章的顯示之側邊顯示，或其可整個取代該用戶端之該文章的顯示。另一應用可以辨識該文章、請求該補充、及/或回應於使用者輸入來顯示該補充。或者，另一應用可設置成對於該用戶端顯示之任何文章內容自動地執行這些步驟之部份或全部。
4.3. 產生補充
第五圖為例示產生一文章內容之補充性內容的示例技術之流程圖500。流程圖500之該等步驟可例如藉由一補充伺服器實施來根據第四圖之步驟470或第三圖之步驟340產生一補充。流程圖500僅例示用於產生補充性內容之一程序的一個示例。其它程序可以包含更多、更少或不同的步驟，其可用相同或不同的順序配置。
在步驟510中，一伺服器，例如補充伺服器230，其由一文章的內容或元資料擷取複數個構成實體。在該等複數個構成實體中每個構成實體為在該內容或該元資料內出現的一不同實體。可使用多種技術來由內容擷取實體。在一具體實施例中，在該文章中每個唯一單字被視為一構成實體。在一具體實施例中，構成實體可使用該內容之一句法及/或語意分析來辨識，藉以統計地辨識重要的單字或片語。在一具體實施例中，在一文章內所有唯一專有名詞被辨識為構成實體。在一具體實施例中，構成實 體藉由查找在一預先定義為有興趣實體的字典中之單字或單字的組合來辨識。其它的變化可以根據額外的分析以及該等上述具體實施例之組合。
在步驟520中，該伺服器由該等複數個構成實體中選擇一組主要實體。為此目的，該伺服器可以經由一或多個評等程序傳送每一實體。該等程序產生每個構成實體之分數及/或該等構成實體之一評等清單。該評等可以基於一些因素，其包括、但不限於每個實體在該文章內的該位置、該實體出現在該內容之內的該頻率、在有該實體出現的該等句子之該語言結構、及該實體被分類而歸屬其中的一實體種類，例如人名，組織名稱或地點名稱。在一具體實施例中，該評等至少部份代表該實體之「相關性」(aboutness)的度量，也就是說，該實體對該文章整體而言的相關程度之度量，其中自該文章的內容中移除該實體會造成該內容之該等主題或主旨的喪失。該評等亦可或另外用於量化每個實體的其它態樣，例如該實體與一使用者或一群組或多個使用者之相關性，或者該實體與最近新聞主題的關連性。在一具體實施例中，僅選擇一預先定義數目的該等最高評等之主要實體。在一具體實施例中，僅選擇其得分高於一臨界分數之主要實體。
在步驟530中，該伺服器基於該文章辨識一組相關實體。例如，該伺服器可以在數個相關實體的一或多個資料庫中查找在該組主要實體中每一實體之相關實體。在另一示例中，該伺服器可以供給該整個文章、該組構成實體或該組主要實體至一或多個相關實體辨識組件，例如相關實體辨識組件250。
在一具體實施例中，該組相關實體藉由先辨識一組候選相關實體，然後基於一或多個評等程序過濾該組候選相關實體來進行辨識。 該等程序產生每個相關實體之分數及/或該等相關實體之一或多個評等清單。該等相關實體之該評等可以基於一些因素，如本申請案中所討論者。在一具體實施例中，每個相關實體至少部份基於其與其被發現的該主要實體之相關性的度量而進行評等。在這些度量中的因素可以包括但不限於：該主要實體與該相關實體的分類化、兩個詞語在相同搜尋作業中出現在記錄資料內的該頻率、及兩個詞語在一組文件中出現在相同文件內的該頻率。在一具體實施例中，對於每一主要實體僅選擇一預先定義數目的該等最高評等之相關實體。在一具體實施例中，僅選擇其得分高於一臨界分數之相關實體。
在步驟540中，該伺服器共用儲存該組一或多個主要實體與該組一或多個相關實體，藉以形成一組候選實體，其為包含在該文章的補充性內容中的候選者。
在步驟550中，該伺服器評等在該組候選實體中的每一實體來產生每一候選實體的分數，及/或該等候選實體的一評等清單。再者，該伺服器可以根據多種評等程序。在一具體實施例中，該伺服器針對不同的目的可以利用不同的評等程序，其包括進行評等以最適化點閱率、進行評等來最適化橫跨一較大文章組合之實體覆蓋率、或是進行評等以最適化來自廣告或搜尋結果的收入。該等評等程序可以基於多種因素，其包括、但不限於關聯於該實體的搜尋收入、一主要實體「相關性」分數、相關實體與它們個別的主要實體之關連性評等、與一特定使用者或使用者群組的關連性、每一實體之搜尋結果於由該伺服器先前提供的補充中已被呈現及/或點擊的該頻率、及每個實體之受歡迎程度之時間敏感性度量，其係由每個 實體出現在搜尋記錄、瀏覽歷史及最近的新聞或社交媒體文章中的該頻率來表示。請注意，這些因素中部份亦可在評等構成實體或候選相關實體中扮演一角色。
在步驟560中，該伺服器至少基於步驟550的該評等來過濾該組候選實體以產生一最終實體組合。在一具體實施例中，對於該最終實體組合僅選擇一預先定義數目的該等最高評等之候選實體。在一具體實施例中，僅選擇其得分高於一臨界分數之候選實體。
在一具體實施例中，在辨識該最終實體組合時利用額外的過濾器。例如，該伺服器可以開始於該最高評等的候選實體，並繼續直到已經選出一預先定義數目的實體，處理每個實體來確保其滿足某些條件。如果該實體滿足該等預先定義的條件，其被選擇到該最終實體組合。該等預先定義的條件可包括例如對該實體所得到的搜尋結果之該品質(例如該等搜尋結果與該實體之該相關性的度量)，為該實體所得到之該搜尋結果的數目，對一組預先定義類別的搜尋結果之每一者所得到的該搜尋結果之數目(例如該伺服器可能需要每一最終實體具有至少一個影片、兩個圖片及三個新聞搜尋結果)，該等搜尋結果是否至少包括對於某些目標領域(例如新聞組織、高收入領域、或該使用者喜愛的領域)之一預定數目的符合，及該搜尋是否對於某些目標領域避免過多的搜尋結果(例如在最近搜尋結果中已經被過於頻繁回傳的領域，或辨識為低品質及/或惡意的領域)。
在一具體實施例中，該等上述的過濾步驟亦可或另可在當選擇主要及/或相關實體時執行。
在步驟570中，對於在該最終實體組合中的每一特定實體， 該伺服器對於一或多個搜尋儲存庫執行一或多次查詢，其使用該特定實體做為該搜尋詞語。例如，該伺服器可在一影片的儲存庫、一網頁儲存庫及一Wikipedia資料庫中搜尋該最終實體組合中的每一實體。於其中該伺服器可根據此步驟執行搜尋的其它可能儲存庫包括但不限於影片、影像、網頁、音訊檔案、新聞文章、社交媒體、部落格項目、電影元資料、事件月曆、股票行情、地圖、運動比數、貨運追蹤資料、字典項目、參考項目等之儲存庫。
在一具體實施例中，所搜尋的該等儲存庫為預先定義。在一具體實施例中，該等搜尋儲存庫可由向該伺服器請求該補充的一實體指定。在一具體實施例中，該等儲存庫可根據正為其產生該補充之該文章的種類或主題式分類而改變。在一具體實施例中，該等儲存庫根據該實體本身而改變。例如，該伺服器可傳送該實體至一查詢規劃組件，其基於像是相關性、使用者喜好與收入而由一些預先定義的儲存庫中決定哪些儲存庫產生最適化的搜尋結果。例如，該查詢規劃單元可決定在影片、音樂與社交媒體儲存庫之每一者中的搜尋對於一「黑眼豆豆」(Black Eyed Peas)實體為最佳，但決定在一Wikipedia資料庫及一新聞文章語料庫之搜尋中對於「迦納」(Ghana)實體為最佳。
在步驟580中，該伺服器藉由組織與格式化由於在該伺服器對於在該最終實體組合中該等實體之每一者執行該等一或多次查詢而取得之部份或所有的該資訊來產生該補充。該伺服器對於每個實體產生一區段，其中每一區段包括對於該實體所得到的至少部份之該等搜尋結果。該等區段可例如根據步驟550的該評等來組織，所以最為相關的區段先被列出 及/或使其最先被看到。或者，該等區段可基於某種其它排序來組織，例如使用者喜好及/或廣告收入。該伺服器根據多種樣板或佈局規則執行該格式化，藉此產生該文章的一補充。用於格式化資訊成為一補充的示例技術在本說明書的其它段落中討論。該格式化可卸載給例如一結盟的搜尋組件。
5.0. 實作示例
5.1. 選擇主要實體
第六圖為例示用於選擇主要實體的示例技術之流程圖600。流程圖600之該等步驟可藉由例如結合一或多個實體擷取組件工作的一補充伺服器來實作，以根據第五圖之步驟510與520辨識與選擇主要實體。流程圖600僅例示用於辨識主要實體之一程序的一個示例。其它程序可以包含更多、更少或不同的步驟，其可用相同或不同的順序配置。
在步驟610中，一補充伺服器利用一字典式實體擷取組件來由一文章擷取一第一實體組合。這種組件的一示例為該前述的CAP，但可以使用任何字典式的擷取組件。該字典式擷取組件可語法分析該文章的內容，尋找儲存在一預先定義的實體之資料庫當中的實體。該擷取組件可選擇性地評等及/或過濾該等實體。
在步驟620中，該補充伺服器選擇性地自已經被分類為觀念或地方名稱的該第一實體組合中移除。
在步驟630中，該補充伺服器利用一名稱實體識別組件來由該文章擷取一額外的第二實體組合。這種組件的一示例為文法式史丹佛有命名實體識別系統(Stanford Named Entity Recognizer system)，但可使用任何 有命名實體識別組件。該有命名實體識別組件依據多種自然語言處理技術來識別在該文章內容中的「有命名實體」(named entities)，例如人、組織或地點。該有命名實體識別組件補充該字典式實體擷取組件，其中兩者皆可補捉另一組件可能已錯失的實體。
在步驟640中，該補充伺服器合併該第一實體組合與該第二實體組合來產生一組唯一候選主要實體。
在步驟650中，該等候選主要實體由它們在該文章中的出現頻率，然後是它們在該文章內的位置來排序。
在步驟660中，所有頻率低於一預先定義臨界值的實體自該組候選主要實體中移除，藉此產生一組主要實體。例如，該組主要實體可僅包括在該文章中出現超過一次的那些實體。
在步驟670中，該組主要實體另可基於任何數目的其它過濾條件進行過濾。例如，該組主要實體可被過濾來僅包括為其辨識一相關實體的那些主要實體，其係根據第七圖中所例示的該等步驟。
5.2. 選擇相關實體
第七圖為例示用於選擇相關實體的示例技術之流程圖700。流程圖700之該等步驟可藉由例如結合一或多個相關實體辨識組件工作的一補充伺服器來實作，以根據第五圖之步驟530辨識與選擇相關實體。流程圖700僅例示用於辨識相關實體之一程序的一個示例。其它程序可以包含更多、更少或不同的步驟，其可用相同或不同的順序配置。
在步驟710中，一補充伺服器辨識自一文章所擷取之一組探測實體用於定位出相關實體。例如，該補充伺服器可於流程圖600之該等步 驟所辨識的一組主要實體中利用一組探測實體。
在步驟720中，該補充伺服器利用一或多個相關實體辨識組件來對於在該組探測實體中每一實體辨識一組候選相關詞語。在一具體實施例中，對於該等探測實體之每一者至少利用三個相關實體辨識組件，三個組件分別針對搜尋查詢記錄、人輸入的關係資料、及在一給定時段內(例如過去六個月內)所收集的一文章語料庫之內容。
在步驟730中，自每一組候選相關詞語中移除非實體造成的詞語，藉此對於該等探測實體之每一者產生一組候選相關實體。例如非實體造成詞語可經由一字典查找或一網頁搜尋來辨識。
在步驟740中，對於該組探測實體中每一探測實體，對於在該探測實體所對應之該組候選相關實體中每一相關實體，該補充伺服器對於在該給定時段內所收集的該文章語料庫中該探測相關的實體配對計算一共同發生頻率分數。也就是說，每一候選相關實體基於該候選相關實體出現在與定位該相關實體之該探測實體相同的文件中的該次數來評分。
在一具體實施例中，個別的類別共同發生頻率分數針對在該文章語料庫內複數個類別的文件之每一者做計算。然後一候選相關實體的該整體共同發生頻率分數基於該最高類別共同發生頻率分數(例如最高的三個類別共同發生頻率分數)做計算。
在一具體實施例中，可使用時間衰減函數來計算共同發生頻率分數，其中在最近文件中一探測相關實體配對的共同發生將比在較早期文件中該探測相關實體配對的共同發生具有更加重的加權。
在步驟750中，該補充伺服器視需要過濾掉其類別共同發生頻率分數低於該文章所屬之該類別的一預先定義臨界值的任何候選相關實體。在一具體實體例中，在步驟740中該等整體共同發生頻率分數可對於該文章所屬類別的該類別共同發生頻率分數更加重或整體加權。
在步驟760中，每組候選相關實體基於在步驟740中辨識的該等共同發生頻率分數進行過濾，藉以對於每一探測實體產生一組相關實體。這些組合的超組合為了例如第五圖之步驟530的該目的可做為一組相關實體。例如，具有共同發生頻率分數低於一臨界分數的候選相關實體可被排除。或者，對於一給定探測實體可僅選擇最高的兩個相關實體。
在步驟770中，該組相關實體另可基於任何數目的其它過濾條件進行過濾。
5.3. 由候選實體選擇一最終實體組合
第八圖為例示用於自同時包括主要實體及針對該等主要實體所辨識之相關實體之一組候選實體中選擇一最終實體組合的示例技術之流程圖800。流程圖800之該等步驟可例如藉由結合一或多個實體評等組件工作的一補充伺服器來實作，以根據第五圖之步驟550來評等實體。在一具體實施例中，流程圖800之該等步驟之部份或全部亦可以或另在當評等候選主要或相關實體時執行。流程圖800僅例示用於選擇一最終實體組合之一程序的一個示例。其它程序可以包含更多、更少或不同的步驟，其可用相同或不同的順序配置。
在步驟810中，所有的主要實體，意即出現在該文章內的所有實體，皆根據一「相關性」分數或類似的評等分數來評等，如其它段落 中所討論者。
在步驟820中，該補充伺服器辨識在步驟810中評等為最高的該候選主要實體。或者，如果步驟820在步驟820-880之第一次疊代之後被執行，該補充伺服器選擇尚未被考慮的該最高評等候選主要實體。
在步驟830中，該補充伺服器得到該主要實體的搜尋結果。
在步驟835中，如果在步驟830中得到的該等搜尋結果滿足某些預先定義的品質限制，如在其它段落中所討論，該主要實體即被加入到該最終實體組合。
在步驟840中，該補充伺服器在該組候選實體中辨識基於步驟820之該主要實體所定位的一組相關實體。
在步驟850中，該等主要實體之該組相關實體係基於例如在該先前段落中所討論之該共同發生評等演算法進行評等。
在步驟860中，該補充伺服器得到先前尚未被考慮的該最高評等相關實體之搜尋結果。
在步驟865中，如果在步驟860中得到的該等搜尋結果滿足某些預先定義的品質限制，如在其它段落中所討論，該相關實體即被加入到該最終實體組合。
在步驟870中，該補充伺服器決定在該組相關實體中一預先定義數目的實體是否已經被加入到該最終實體組合，或者決定在該組相關實體中所有實體是否已經皆被考慮過。如果這些條件皆不滿足，流程回到步驟860。否則，流程進行到步驟880。在一具體實施例中，該補充伺服器對於任何給定的特定實體將其相關實體的考慮僅限制為該第一相關實體， 以產生滿足該等預先定義的品質限制之搜尋結果。在一具體實施例中，未定義預先定義數目的相關實體，而步驟860及865對於關聯於該特定實體之所有相關實體重複執行。
在步驟880中，該補充伺服器決定一預先定義數目的候選實體是否已經被加入到該最終實體組合，或者決定所有候選實體是否已經皆被考慮到。如果這些條件皆未滿足，流程回到步驟820。否則，流程進行到步驟890。例如，該補充伺服器可將該最終實體組合的大小限制為四個。
在步驟890中，該最終實體組合被視為要定義。
5.4. 針對品質式條件過濾實體
根據一具體實施例，在步驟865與835中以及整份說明書中所討論的該等搜尋品質限制，可以基於任何數目的因素，其中包括所有回傳的該搜尋結果之數目、在某些搜尋垂直面向或類別中回傳的該搜尋結果之數目、及該等搜尋結果與該查詢之該相關性的度量。
在一具體實施例中，該補充伺服器同時諮詢一查詢規劃組件及一或多個搜尋組件來過濾掉其搜尋結果或至少其最高搜尋結果未滿足該相關性臨界值的那些實體。可使用任何適當的相關性評等演算法來產生一相關性度量。在一具體實施例中，每個搜尋結果種類可具有一不同的演算法來決定相關性及/或一不同的相關性臨界值。例如，對於在一新聞語料庫中一實體的搜尋可能基於每個新聞文章對於該實體之相關性的一客製化度量而牽涉到在一搜尋結果中評等新聞文章，然而在一標準網頁儲存庫中對於一實體的搜尋可能牽涉到藉由對於該實體之一更為一般性的相關性度量而在該搜尋結果中評等網頁文件。在任一例中，該查詢規劃組件及/或該 等搜尋組件傳送該等相關性度量回到該補充伺服器，其依次個別地確保對於一實體之相關性的該等度量，或共同地滿足一最低相關性分數。
在一具體實施例中，該補充伺服器過濾掉實體，使得每個被選擇的實體在由多種搜尋後端取出該等搜尋結果之後，具有在某些類別中預先定義數目的搜尋結果。例如，該補充伺服器可設置成確保每個實體產生至少兩個品質影像結果、一個品質影片結果、三個品質新聞文章結果、及六個相關網頁搜尋查詢的品質結果。該補充伺服器忽略對於一實體之複製的搜尋結果。
在一具體實施例中，該補充伺服器確保該實體的搜尋結果產生足以集結於(populate)至少一預先定義的結盟結果樣本之搜尋結果。每個樣板可對於不同的搜尋垂直面向需求不同數目的結果。例如在該先前段落中所述之該等條件可以反映出一標準新聞樣板之該等需求。但是，即使該實體可能無法按照該標準新聞樣板之該等需求產生一品質影片搜尋結果，該實體仍可在一參考資料庫中產生一高品質搜尋結果，如由一不同結盟的結果樣板所需要者。
5.5. 格式化該補充性內容
在一具體實施例中，每個補充包括在該最終實體組合中的每個實體，以及在該最終實體組合中每一實體之結盟搜尋結果。對於每個實體與其結盟的搜尋結果可定義一個別的區段。所有區段可以馬上看到，或某些區段初始時可被部份隱藏，然後藉由點擊它們個別實體之標題列而可看到。為此目的，補充另可包括指示該用戶端關於該補充必須被如何顯示之指令及/或標示語言。在一具體實施例中，對應於該最高評等實體的該 區段先是可完全看到，而該等其餘區段直到由使用者選擇之前維持部份隱藏。在一具體實施例中，由於被包括在該補充中或由該補充所參照的碼，該可見區段被定期地旋轉，而不受到使用者介入。
在一具體實施例中，該等搜尋結果根據一或多個樣板被組織在一補充之內。該樣板可以基於該補充相對於該文章之所想要的定位及/或所想要的顯示裝置來改變。例如，一樣板可對於在一標準網頁中一側列內出現的一補充來定義，另一樣板可對一標準網頁內該文章正下方一區段中出現的一側列來定義，另一樣板可被定義用於在一行動網頁瀏覽器中該補充的顯示，另一樣板可被定義用於一快顯補充等等。。
在一具體實施例中，根據所得到的資訊，不同的佈局可能是適合的。例如，如果對於一特定實體的該等搜尋產生高品質影片、影像與部落格結果，該伺服器可產生一補充，其包括在該補充左方的最高評等影片、在該補充中央的該等三個最高評等影像，及在該補充右方對該等部落格文章的鏈結。同時，如果一特定實體的該等搜尋產生一股票行情、一Wikipedia摘要、及高品質新聞結果，該補充可被組織化藉以包括在該補充左方的該Wikipedia摘要、在該補充右上方的該股票行情、及在該補充右下方中具有附帶說明之該等新聞文章的鏈結。在一具體實施例中，查詢規劃及/或結盟搜尋組件用於對每一實體決定一適當的佈局。
5.6. 使用者個人化
在一具體實施例中，一補充伺服器利用特定使用者的資料來評等或重新評等主要實體、相關實體與候選實體。該等評等可至少部份基於其特定使用者資料之種類包括(但不限於)搜尋查詢歷史、內容瀏覽歷 史、使用者識別的喜好，及其它使用者行為資料。這些資料可藉由使用任何適當手段監視使用者動作進行收集，然後儲存在一儲存庫內，例如藉由使用者歷史組件280所依賴者。在一具體實施例中，除了或在特定使用者資料之外，該補充伺服器可至少部份基於特定於該使用者為其成員的一使用者群組之類似資料進行評等。
因此，在相同時間由不同使用者請求的一文章可能產生對該等個別使用者做修改、或是對於該等個別使用者所屬的群組做修改的不同補充。例如，由於該等不同使用者之瀏覽歷史的差異，可選擇不同的實體為該補充。
在一具體實施例中，一補充所基於其之該等搜尋結果的部份或全部可基於位置為主的資料進行個人化，例如大致的地理座標或該使用者將要出現的區域。例如，對於在機場行進中之使用者正在觀看在一行動電話上所顯示的一文章之補充可以不同於如果該使用者在她的家用電腦上觀看該文章所看到的該補充。可利用多種機制來決定這些資訊，包括全球衛星定位系統(GPS，“Global positioning system”)系統、對於一般座標之資料庫映射網路位址、使用者喜好、使用者輸入等等。
在一具體實施例中，該等搜尋結果之部份或全部可以社交分享控制項呈現。例如，在該補充中每一項目可以包括一「與朋友分享」按鈕，其在被點擊時，使得該項目或該項目自其中被取得的一文章被分享給一使用者群組。在一具體實施例中，當一使用者例如藉由點擊而選擇在一補充中的一項目時，該使用者便被提供關於該項目更為詳細的一頁面。同時，該使用者的選擇被記錄，以及該使用者所關聯的一使用者群組可被 自動地通知該使用者選擇該項目。
5.7. 貨幣化
在一具體實施例中，實體及/或搜尋結果可以至少部份基於貨幣化因子來評等。例如，一實體可被選擇超過另一實體係由於該實體之搜尋結果將帶給一搜尋提供者更多的收入。或者，一實體可被選擇超過另一實體係由於一廣告商已經安排來支付該補充提供者某個數量的金錢來交換在補充中包括基於該實體之搜尋結果。在一具體實施例中，多個廣告商可能已經保證某個數目之補充將包括某些實體。因此，評等程序可以嘗試來平衡實體選擇，所以可滿足對每個廣告商之承諾。
在一具體實施例中，搜尋關於一實體之資訊的該等儲存庫中至少一者為廣告的儲存庫。該廣告之選擇除了來自或關於該文章的一實體之外，可以考慮一使用者之線上購物或瀏覽歷史。再者，候選實體可以基於它們是否由該廣告儲存庫產生一高品質或高收入結果進行過濾。
5.8. 伺服器最適化
在一具體實施例中，一補充伺服器可藉由快取在上述該等程序之不同階段中產生的資料而被最適化。例如，產生一文章之補充的該步驟，例如第三圖之步驟340或第四圖之步驟430，其並不需要回應於對該文章之補充的每一次及每一個請求而執行，而是步驟340可對於初始請求該文章的補充來執行，且該等結果可被快取來回應於後續的請求。在另一示例中，並非快取該整個補充，主要、相關及/或最終實體可被快取用於一已經分析過的文章。在一具體實施例中，資料可用每個使用者或每個群組為基礎進行快取。在一具體實施例中，資料之快取版本會定期到期，藉以允 許反映更新的時間敏感性評等特徵的更新實體評等。
在一具體實施例中，主要實體與相關實體對於在一文章語料庫中每一文章進行定期地辨識與評等。該等實體被儲存在資料庫中在稍後用於產生補充。該等實體與評等隨著時間被定期地更新，例如每周或每月，藉以補償其所根據之該等多種特徵之變化而來辨識與評等實體。當新的文章被加入到該語料庫時，該等新的文章可自動地對於實體來取得。或者，該補充伺服器可以等待以分析新的文章，直到下一個排程定期更新時間，或是直到該補充伺服器被要求來回應於該文章的一明確請求。
在一具體實施例中，該補充伺服器實作一平行運行時間系統來同時由不同搜尋後端系統取出查詢結果，以達成請求補充之次秒級(sub-second)回應時間。
5.9. 時間敏感性
在一具體實施例中，用於評等實體之一或多個因素可以具時間敏感性。例如，多個評等特徵可以基於隨著時間更新的資料。或者，實體發生頻率可被加權，所以該實體最新的發生被給定更大的意義。
據此，在一具體實施例中，不同的補充在不同時間可對相同文章產生，即使該文章之該等內容並未改變。對於一文章所產生的該等補充可用任何的方式隨時間變化，不僅包括在其中呈現的該等搜尋結果，還包括所呈現的該等主要及/或相關實體，以及該資訊的該整體組織。
5.10. 補充伺服器應用程式化介面
在一具體實施例中，並非回傳整個補充給請求者，該補充伺服器回傳實體與結盟的搜尋結果給某些請求者，使得該等請求者能夠根 據他們本身的喜好組織與格式化補充性內容。對於這些請求者，該補充伺服器提供兩種主要API：一「實體結果組合」API與一「實體搜尋結果」API。該第一API採用一文章做為輸入，並根據前述回傳包含一補充之一最終實體組合的一結果組合。該第一API可視需要在該最終實體組合中回傳該第一實體的一單一結盟搜尋結果。該第二API採用一實體做為輸入，並回傳該實體的結盟搜尋結果。該請求者可以例如顯示該第一實體的該等結盟搜尋結果連同一允許一使用者選擇對於該文章所辨識的其它實體之選單。回應於選擇另一個實體，該請求者可以請求該選擇的實體之額外的結盟搜尋結果。
5.11. 雜項
根據一具體實施例，主要實體可自除了一使用者所請求的一文章內容以外的輸入擷取。例如，主要實體可由一任選文字檔案、一組使用者喜好、一段使用者的搜尋歷史、一段使用者的瀏覽歷史等等中選擇。然後該補充可顯示給該使用者任何內容，或甚至被隔離。
6.0. 實作機制-硬體概述
根據一具體實施例，此處所述之該等技術可藉由一或多個專用運算裝置來實作。該等專用運算裝置可以硬連線(hard-wired)來執行該等技術，或可包括數位電子裝置，例如一或多個特定應用積體電路(ASIC，“Application-specific integrated circuit”)或場可程式化閘陣列(FPGA，“Field programmable gate array”)，其可被持續不斷地程式化來執行該等技術，或可包括一或多個通用硬體處理器，其被程式化來根據在韌體、記憶體、其它儲存器或其組合中的程式指令來執行該等技術。這些專用運算裝 置亦可結合自訂硬接線邏輯、ASIC或FPGA與自訂程式化來完成該等技術。該等專用運算裝置可為桌上型電腦系統、攜帶式電腦系統、掌上型裝置、網路裝置或任何併入硬連線及/或程式邏輯以實作該等技術的其它裝置。
例如，第九圖為例示於其上可實作本發明一具體實施例的電腦系統900的方塊圖。電腦系統900包括一匯流排902或其它用於傳遞資訊的通訊機制；及一硬體處理器904，其耦合至匯流排902來處理資訊。硬體處理器904可為例如一通用微處理器。
電腦系統900亦包括一主記憶體906，例如一隨機存取記憶體(RAM，“Random access memory”)或其它動態儲存裝置，其耦合至匯流排902用於儲存資訊及要由處理器904執行的指令。主記憶體906亦可用於儲存在由處理器904執行的指令之執行期間的暫時性變數或其它中間資訊。這些指令當儲存在處理器904可存取之非短暫性儲存媒體中時，使得電腦系統900成為一專用機器，其可被客製化來執行在該等指令中所指定的該等作業。
電腦系統900另包括一唯讀記憶體(ROM，“Read only memory”)908或其它耦合至匯流排902之靜態儲存裝置，用於儲存處理器904之靜態資訊與指令。一儲存裝置910，例如磁碟片或光碟片，其可被提供並耦合至匯流排902用於儲存資訊與指令。
電腦系統900可經由匯流排902耦合至一顯示器912，例如一陰極射線管(CRT，“Cathode ray tube”)，用於顯示資訊給一電腦使用者。包括文數字及其它鍵的一輸入裝置914，其耦合至匯流排902用於傳遞資訊及命令選擇到處理器904。另一種使用者輸入裝置為游標控制916，例如滑 鼠、軌跡球、或是游標方向鍵，用於傳遞方向資訊及命令選擇到處理器904，並用於控制顯示器912上的游標移動。此輸入裝置基本上具有在兩軸(即一第一軸(例如x)及一第二軸(例如y))上的兩個自由度，其可允許該裝置來指定在一平面上的位置。
電腦系統900可以使用結合該電腦系統的客製化硬連線邏輯、一或多個ASIC或FPGA、韌體及/或程式邏輯來實作此處所述之該等技術，造成或程式化電腦系統900成為一專用機器。根據一具體實施例，此處之該等技術由電腦系統900執行，其係回應於執行包含在主記憶體906中一或多個指令之一或多個序列的處理器904。這些指令可由另一個儲存媒體(例如儲存裝置910)被讀入主記憶體906中。包含在主記憶體906中的該等指令之該等序列之執行使得處理器904執行此處所述之該等程序步驟。在替代具體實施例中，硬連線電路可用於取代或組合於軟體指令。
此處所使用之該詞語「儲存媒體」(storage media)代表任何非短暫性媒體，其儲存使得一機器以一特定方式作業的資料及/或指令。這些儲存媒體可包含非揮發性媒體及/或揮發性媒體。非揮發性媒體包括例如光碟片或磁碟片，例如儲存裝置910。揮發性媒體包括動態記憶體，例如主記憶體906。儲存媒體的常用型式包括例如軟碟片、可撓性碟片、硬碟、固態碟、磁帶或任何其它磁性資料儲存媒體、唯讀光碟(CD-ROM，“Compact disc read-only memory”)、任何其它光學資料儲存媒體、任何具有孔圖(pattern of holes)之實體媒體、RAM、可程式化唯讀記憶體(PROM，“Programmable read-only memory”)及可抹除程式化唯讀記憶體(EPROM，“Erasable programmable read-only memory”)、快閃可抹除程式 化唯讀記憶體(FLASH-EPROM)、非揮發性隨機存取記憶體(NVRAM，“Non-volatile random access memory”)、任何其它記憶體晶片或儲存匣。
儲存媒體不同於傳輸媒體但可用於與傳輸媒體結合。傳輸媒體參與在儲存媒體之間傳遞資訊。例如，傳輸媒體包括同軸電纜、銅線及光纖，包括含有匯流排902的該等線。傳輸媒體亦可採用聲音或光波的型式，例如於無線電波與紅外線資料通訊期間所產生者。
多種型式的媒體可以包含承載一或多個指令之一或多序列到處理器904來執行。例如，該等指令初始時可承載於一遠端電腦之磁碟或固態碟上。該遠端電腦可將該等指令載入其動態記憶體，並使用一數據機透過一電話線傳送該等指令。於電腦系統900本地端的數據機可以接收該電話線上的該資料，並使用一紅外線傳送器來將該資料轉換成一紅外線信號。一紅外線偵測器可接收承載於該紅外線信號中的該資料，且適當的電路可將該資料放置在匯流排902上。匯流排902承載該資料到主記憶體906，由此處理器904可取得及執行該等指令。由主記憶體906接收的該等指令可視需要在由處理器904執行之前或之後被儲存在儲存裝置910上。
電腦系統900亦包括耦合至匯流排902之通訊介面918。通訊介面918提供連接至一本地網路922之網路鏈結920的雙向資料通訊耦合。例如，通訊介面918可為一整合式服務數位網路(ISDN，“Integrated services digital network”)卡、纜線數據機、衛星數據機，或提供一資料通訊連接到一對應種類的電話線之數據機。在另一範例中，通訊介面918可為一區域網路(LAN，“Local area network”)卡以提供一資料通訊連接到一相容LAN。亦可實施無線鏈結。在任何這種實作中，通訊介面918傳送及接收承載代表 多種資訊的數位資料串流之電氣、電磁或光學信號。
網路鏈結920基本上經由一或多個網路提供資料通訊到其它資料裝置。例如，網路鏈結920可經由本地網路922提供一連接至一主控電腦924，或提供一連接至由一網際網路服務提供商(ISP，“Internet Service Provider”)926操作的資料設備。ISP 926經由該全球封包資料通訊網路(現在常稱之為「網際網路」928)依次提供資料通訊服務。本地網路922及網際網路928皆可使用承載數位資料串流的電子、電磁或光學信號。承載該數位資料到電腦系統900及承載來自電腦系統900之該數位資料的通過該等多種網路之該等信號，以及在網路鏈結920上並通過通訊介面918的該等信號，皆為傳輸媒體的示例型式。
電腦系統900可經由該(等)網路、網路鏈結920及通訊介面918傳送訊息及接收資料，包括程式碼。在網際網路示例中，一伺服器930可經由網際網路928、ISP 926、本地網路922及通訊介面918傳送一應用程式的請求碼。
該接收的碼可由處理器904在其被接收時執行，及/或儲存在儲存裝置910、或儲存在其它非揮發性儲存器中於稍後執行。
7.0. 延伸及其它選擇
在前述的說明書中，本發明的具體實施例已經參照許多可隨不同實作而改變的特定細節做說明。因此，指示本發明為何、及該等申請人認為之本發明之該唯一及獨有性指標，係由此申請案所發出的該組申請專利範圍，其在發出這些申請專利範圍的該特定型式中，其中包括任何後續的修正。針對包含於這些申請專利範圍中的詞語在此處所明確提出的 任何定義必須控制在該等申請專利範圍中所使用之這些詞語的意義。因此，未在一申請專利範圍中明確敘述的限制、元件、性質、特徵、好處或屬性皆不能以任何方式限制這種申請專利範圍的該範圍。據此，該等說明書及圖式應以例示性而非限制性的角度來看待。
200‧‧‧示例系統
210‧‧‧用戶端
220‧‧‧內容伺服器
221‧‧‧請求
222‧‧‧內容
224‧‧‧文章
230‧‧‧補充伺服器
231‧‧‧請求
232‧‧‧補充
240‧‧‧實體擷取組件
250‧‧‧相關實體辨識組件
260‧‧‧實體評等組件
270‧‧‧搜尋組件
280‧‧‧使用者歷史組件
290‧‧‧後端網路

Claims (11)

  1. 一種補充文章內容之方法，包含：對於複數個實體中的每一特定實體，藉由執行一或多個針對該特定實體的搜尋，獲取針對該特定實體的多個搜尋結果；產生一補充，該補充包含兩個或兩個以上區段，該兩個或兩個以上區段中的每一者各自對應複數個實體中不同的一實體；其中該兩個或兩個以上區段中的每一特定區段，係顯示針對該複數個實體中的該特定實體所獲取的該多個搜尋結果，且該特定實體對應該特定區段；依照不同的搜尋結果樣板，為該兩個或兩個以上區段中的至少二者排列該多個搜尋結果，該不同的搜尋結果樣板係用於一給定區段並反映哪些類型的搜尋結果會被顯示在該給定區段內；其中該方法係由一或多個運算裝置所執行。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之方法，進一步包含插入該補充至一頁面中，該頁面包含一具有內容的文章，該複數個實體係基於該具有內容的文章而被選定。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之方法，進一步包含：執行候選實體的一超組合之搜尋； 至少基於一或多個相關性的度量，從該等搜尋中辨識出品質佳搜尋結果；其中該等不同的搜尋結果樣板係與多個限制關聯，該等限制指示要用哪些搜尋結果樣板顯示哪些實體；其中該等不同的搜尋結果樣板中的每一者的該等限制，至少指示了必須自複數個不同搜尋面向中的每一者所回傳的該等品質佳搜尋結果之最小數量；其中該複數個實體係從該等候選實體中選定，部分是因為針對該複數個實體中的每一特定實體所產生的該多個搜尋結果，滿足了該等不同的搜尋結果樣板中的至少一者的該等限制。
  4. 如申請專利範圍第1項所述之方法，進一步包含：至少基於一或多個相關性的度量，辨識出品質佳搜尋結果；將該複數個實體中的一第一實體匹配至該等不同的搜尋結果樣板中的一第一樣板，前述匹配係因為針對該第一實體所獲取的該多個搜尋結果，包含至少一第一預先定義數量的屬於一圖片類別的該等品質佳搜尋結果，以及一第二預先定義數量的屬於一新聞文章類別的該等品質佳搜尋結果；將該複數個實體中的一第二實體匹配至該等不同的搜尋結果樣板中的一第二樣板，前述匹配係因為針對該第二實體所獲取的該多個搜尋結果，包含至少一第三預先定義數量的 屬於一影片類別的該等品質佳搜尋結果，以及一第四預先定義數量的屬於該新聞文章類別的該等品質佳搜尋結果。
  5. 如申請專利範圍第1項所述之方法，其中該等不同的搜尋結果樣板中的一第一搜尋結果樣板係指定以一圖片顯示一第一類型搜尋結果，並以一文件說明顯示一第二類型搜尋結果。
  6. 如申請專利範圍第1項所述之方法，其中針對該複數個實體中的至少一第一實體獲取該多個搜尋結果包含：基於該第一實體，決定要在複數個搜尋儲存庫中一或多個搜尋儲存庫的哪一或哪些搜尋儲存庫之中，針對該第一實體進行一或多個第一搜尋，該一或多個搜尋儲存庫的數量小於該複數個搜尋儲存庫的數量；從該一或多個第一搜尋之中辨識出針對該第一實體的該多個搜尋結果。
  7. 如申請專利範圍第1項所述之方法，其中針對該複數個實體中的至少一第一實體獲取該多個搜尋結果包含，在兩個或兩個以上不同的搜尋儲存庫之中，針對該第一實體執行兩個或兩個以上的搜尋；其中該補充之中對應該第一實體的一第一區段係依照一結盟搜尋樣板所排列，該第一區段包含不同的子區段，其與兩個或兩個以上不同的搜尋儲存庫相關。
  8. 如申請專利範圍第1項所述之方法，其中該補充包含複數個分頁，每一該分頁經配置成可切換觀看該兩個或兩個以上區段中與分頁對應的一不同區段，每一該分頁包含一標籤以識別該複數個實體中對應該特定區段的該特定實體。
  9. 如申請專利範圍第1項所述之方法，其中該補充係對一具有內容的文章所做的補充；其中該方法進一步包含至少部分基於該內容選定該複數個實體，其中選定該複數個實體包含：藉由從該具有內容的文章擷取該實體而選定該複數個實體中的一第一實體；以及從一組相關實體之中選定該複數個實體中的一第二實體，該組相關實體並未出現在該文章的該內容之中，且該組相關實體係與從該文章的該內容所擷取的構成實體相關。
  10. 一或多個儲存有指令的非暫態電腦可讀取媒體，當該等指令由一或多個運算裝置所執行時，會造成申請專利範圍第1至9項中任一項所述之方法被執行。
  11. 一種補充文章內容之裝置，其包含實現一網頁伺服器的一或多個處理器及一或多個記憶體，該網頁伺服器經配置以執行申請專利範圍第1至9項中任一項所述之方法。
TW103128751A 2010-06-28 2011-05-12 補充文章內容之方法、電腦可讀取紀錄媒體以及裝置 TWI529549B (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US12/825,304 US8600979B2 (en) 2010-06-28 2010-06-28 Infinite browse

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW201502824A TW201502824A (zh) 2015-01-16
TWI529549B true TWI529549B (zh) 2016-04-11

Family

ID=45353495

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW103128751A TWI529549B (zh) 2010-06-28 2011-05-12 補充文章內容之方法、電腦可讀取紀錄媒體以及裝置
TW100116629A TWI461939B (zh) 2010-06-28 2011-05-12 補充文章內容之方法、設備、電腦可讀取紀錄媒體、電腦程式產品、以及電腦系統

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW100116629A TWI461939B (zh) 2010-06-28 2011-05-12 補充文章內容之方法、設備、電腦可讀取紀錄媒體、電腦程式產品、以及電腦系統

Country Status (7)

Country Link
US (2) US8600979B2 (zh)
EP (1) EP2586008A4 (zh)
JP (1) JP5608286B2 (zh)
KR (1) KR101506380B1 (zh)
CN (1) CN102906744B (zh)
TW (2) TWI529549B (zh)
WO (1) WO2012003034A1 (zh)

Families Citing this family (71)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101930438B (zh) 2009-06-19 2016-08-31 阿里巴巴集团控股有限公司 一种搜索结果生成方法及信息搜索系统
US9875306B2 (en) * 2010-08-30 2018-01-23 Google Inc. Navigation through a collection of electronic documents
US8615510B2 (en) * 2010-09-01 2013-12-24 Yahoo! Inc. Quick applications for search
US8577915B2 (en) * 2010-09-10 2013-11-05 Veveo, Inc. Method of and system for conducting personalized federated search and presentation of results therefrom
US20130145276A1 (en) * 2011-12-01 2013-06-06 Nokia Corporation Methods and apparatus for enabling context-aware and personalized web content browsing experience
US9589303B2 (en) 2012-01-09 2017-03-07 Google Inc. Selective presentation of content types and sources in search
US9424353B2 (en) * 2012-02-22 2016-08-23 Google Inc. Related entities
CN104428767B (zh) * 2012-02-22 2018-02-06 谷歌公司 用于识别相关实体的方法、系统和装置
US20130254176A1 (en) * 2012-03-21 2013-09-26 Apple Inc. Systems and Methods for Generating Search Queries
CN103365839B (zh) * 2012-03-26 2017-12-12 深圳市世纪光速信息技术有限公司 一种搜索引擎的推荐搜索方法和装置
WO2013153489A2 (en) * 2012-04-09 2013-10-17 Thekkethala Pyloth Vincent Query based search engine for objects with binary characteristics
US20130298000A1 (en) * 2012-05-02 2013-11-07 Scott ZUCCARINO Socially relevant content in a news domain
US20140019126A1 (en) * 2012-07-13 2014-01-16 International Business Machines Corporation Speech-to-text recognition of non-dictionary words using location data
US20140071157A1 (en) * 2012-09-07 2014-03-13 Htc Corporation Content delivery systems with prioritized content and related methods
US20140195890A1 (en) * 2013-01-09 2014-07-10 Amazon Technologies, Inc. Browser interface for accessing supplemental content associated with content pages
WO2014110048A1 (en) * 2013-01-09 2014-07-17 Amazon Technologies, Inc. Browser interface for accessing supple-mental content associated with content pages
US9405775B1 (en) * 2013-03-15 2016-08-02 Google Inc. Ranking videos based on experimental data
US9262510B2 (en) 2013-05-10 2016-02-16 International Business Machines Corporation Document tagging and retrieval using per-subject dictionaries including subject-determining-power scores for entries
US9646062B2 (en) * 2013-06-10 2017-05-09 Microsoft Technology Licensing, Llc News results through query expansion
US9715548B2 (en) 2013-08-02 2017-07-25 Google Inc. Surfacing user-specific data records in search
US9117280B2 (en) * 2013-08-29 2015-08-25 Microsoft Technology Licensing, Llc Determining images of article for extraction
US9251136B2 (en) * 2013-10-16 2016-02-02 International Business Machines Corporation Document tagging and retrieval using entity specifiers
US9646032B2 (en) 2013-10-24 2017-05-09 Microsoft Technology Licensing, Llc Temporal user engagement features
US9235638B2 (en) 2013-11-12 2016-01-12 International Business Machines Corporation Document retrieval using internal dictionary-hierarchies to adjust per-subject match results
US9727545B1 (en) * 2013-12-04 2017-08-08 Google Inc. Selecting textual representations for entity attribute values
US20150178266A1 (en) * 2013-12-20 2015-06-25 Google Inc. Entity-based summarization for electronic books
CN103927354A (zh) 2014-04-11 2014-07-16 百度在线网络技术（北京）有限公司 交互式搜索及推荐方法和装置
US9444797B2 (en) * 2014-07-10 2016-09-13 Empire Technology Development Llc Protection of private data
US11562259B2 (en) 2014-07-28 2023-01-24 Iris.TV Inc. Online asset recommendation system
US9965459B2 (en) 2014-08-07 2018-05-08 Accenture Global Services Limited Providing contextual information associated with a source document using information from external reference documents
CN104199885A (zh) * 2014-08-22 2014-12-10 广州三星通信技术研究有限公司 用于获取视频文件的关联内容的设备和方法
US9965474B2 (en) 2014-10-02 2018-05-08 Google Llc Dynamic summary generator
CN104268297A (zh) * 2014-10-28 2015-01-07 江苏惠居乐信息科技有限公司 一种基于新闻的大数据分析系统
JP6324326B2 (ja) * 2015-01-23 2018-05-16 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
US10755032B2 (en) 2015-06-05 2020-08-25 Apple Inc. Indexing web pages with deep links
US10592572B2 (en) 2015-06-05 2020-03-17 Apple Inc. Application view index and search
US10509834B2 (en) 2015-06-05 2019-12-17 Apple Inc. Federated search results scoring
US10621189B2 (en) 2015-06-05 2020-04-14 Apple Inc. In-application history search
US10509833B2 (en) 2015-06-05 2019-12-17 Apple Inc. Proximity search scoring
US10162864B2 (en) * 2015-06-07 2018-12-25 Apple Inc. Reader application system utilizing article scoring and clustering
US10152478B2 (en) * 2015-06-07 2018-12-11 Apple Inc. Apparatus, system and method for string disambiguation and entity ranking
US10152521B2 (en) * 2016-06-22 2018-12-11 Google Llc Resource recommendations for a displayed resource
US10051108B2 (en) 2016-07-21 2018-08-14 Google Llc Contextual information for a notification
CN106897346A (zh) * 2016-08-04 2017-06-27 阿里巴巴集团控股有限公司 数据处理的方法及装置
US20180088752A1 (en) * 2016-09-28 2018-03-29 Button Inc. Mobile web browser providing contextual actions based on web page content
CN106844322A (zh) * 2017-01-22 2017-06-13 百度在线网络技术（北京）有限公司 智能文章生成方法和装置
JP6780548B2 (ja) * 2017-03-03 2020-11-04 富士通株式会社 特徴語分類プログラム、特徴語分類方法および情報処理装置
JP6839360B2 (ja) * 2017-05-15 2021-03-10 富士通株式会社 表示プログラム、表示方法および表示装置
CN107193997A (zh) * 2017-06-13 2017-09-22 刘建钦 一种户外广告点位展示及广告方案制定方法
US11327984B2 (en) * 2017-10-31 2022-05-10 Yahoo Assets Llc Computerized systems and methods for query expansion using displayed objects
CN108376147B (zh) * 2018-01-24 2021-09-28 北京一览科技有限公司 一种用于获得视频的评价结果信息的方法和装置
US11030634B2 (en) 2018-01-30 2021-06-08 Walmart Apollo, Llc Personalized mechanisms to resolve explore-exploit dilemma with dynamically shared learnings
US11042895B2 (en) 2018-01-30 2021-06-22 Walmart Apollo, Llc Automatic resolution of the explore-exploit decision in omnichannel settings
US11055742B2 (en) 2018-01-30 2021-07-06 Walmart Apollo, Llc Automated mechanisms to resolve explore-exploit dilemma with adaptive revival opportunities
US11232145B2 (en) * 2018-03-20 2022-01-25 Microsoft Technology Licensing, Llc Content corpora for electronic documents
US10671267B2 (en) * 2018-05-07 2020-06-02 Google Llc Systems and methods for presentation of content items relating to a topic
JP6490863B1 (ja) * 2018-09-07 2019-03-27 一般社団法人ウェブ新聞社 サーバ装置、Ｗｅｂサーバ装置、サーバシステム、サーバ装置用プログラム、Ｗｅｂサーバ装置用プログラムおよびＷｅｂサーバ装置の連携方法
RU2739554C1 (ru) * 2018-12-13 2020-12-25 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и система для формирования карточки объекта
CN109902149B (zh) * 2019-02-21 2021-08-13 北京百度网讯科技有限公司 查询处理方法和装置、计算机可读介质
GB201904167D0 (en) * 2019-03-26 2019-05-08 Benevolentai Tech Limited Name entity recognition with deep learning
US11640504B2 (en) 2019-05-17 2023-05-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic apparatus and controlling method thereof
US11194819B2 (en) 2019-06-27 2021-12-07 Microsoft Technology Licensing, Llc Multistage feed ranking system with methodology providing scoring model optimization for scaling
US11704600B2 (en) * 2019-06-27 2023-07-18 Microsoft Technology Licensing, Llc Multistage feed ranking system with methodology providing scalable multi-objective model approximation
US11743353B1 (en) * 2019-12-18 2023-08-29 Baby List, Inc. System, method, and computer program for providing a content feed to a user related to a registry and a registry event having an event timeline
JP7354019B2 (ja) * 2020-03-02 2023-10-02 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
JP7323484B2 (ja) * 2020-03-19 2023-08-08 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
CN114077713A (zh) * 2020-08-11 2022-02-22 华为技术有限公司 内容推荐方法、电子设备和服务器
US20220309055A1 (en) * 2021-03-23 2022-09-29 Microsoft Technology Licensing, Llc Intelligent assistant for a browser using content and structured data
US20230177058A1 (en) * 2021-12-04 2023-06-08 International Business Machines Corporation Ranking entity search results based on information density
CN114328765B (zh) * 2022-03-04 2022-05-31 四川大学 新闻传播预测方法及装置
CN115048904B (zh) * 2022-08-11 2022-11-29 北京金堤科技有限公司 一种实体展示方法、装置、存储介质及电子设备

Family Cites Families (98)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5446891A (en) 1992-02-26 1995-08-29 International Business Machines Corporation System for adjusting hypertext links with weighed user goals and activities
US6202058B1 (en) 1994-04-25 2001-03-13 Apple Computer, Inc. System for ranking the relevance of information objects accessed by computer users
US6029195A (en) 1994-11-29 2000-02-22 Herz; Frederick S. M. System for customized electronic identification of desirable objects
US5758257A (en) 1994-11-29 1998-05-26 Herz; Frederick System and method for scheduling broadcast of and access to video programs and other data using customer profiles
JPH0926970A (ja) 1994-12-20 1997-01-28 Sun Microsyst Inc 情報を検索するコンピュータによる実行方法及び装置
US6092049A (en) 1995-06-30 2000-07-18 Microsoft Corporation Method and apparatus for efficiently recommending items using automated collaborative filtering and feature-guided automated collaborative filtering
US5734887A (en) 1995-09-29 1998-03-31 International Business Machines Corporation Method and apparatus for logical data access to a physical relational database
WO1997026729A2 (en) 1995-12-27 1997-07-24 Robinson Gary B Automated collaborative filtering in world wide web advertising
US5727129A (en) 1996-06-04 1998-03-10 International Business Machines Corporation Network system for profiling and actively facilitating user activities
US5890152A (en) 1996-09-09 1999-03-30 Seymour Alvin Rapaport Personal feedback browser for obtaining media files
US6128663A (en) 1997-02-11 2000-10-03 Invention Depot, Inc. Method and apparatus for customization of information content provided to a requestor over a network using demographic information yet the user remains anonymous to the server
US5895470A (en) 1997-04-09 1999-04-20 Xerox Corporation System for categorizing documents in a linked collection of documents
US5937397A (en) 1997-04-10 1999-08-10 International Business Machines Corporation Social learning inferencing engine for intelligent agent environment
US5937422A (en) * 1997-04-15 1999-08-10 The United States Of America As Represented By The National Security Agency Automatically generating a topic description for text and searching and sorting text by topic using the same
US6049776A (en) 1997-09-06 2000-04-11 Unisys Corporation Human resource management system for staffing projects
US6134532A (en) * 1997-11-14 2000-10-17 Aptex Software, Inc. System and method for optimal adaptive matching of users to most relevant entity and information in real-time
US6249740B1 (en) 1998-01-21 2001-06-19 Kabushikikaisha Equos Research Communications navigation system, and navigation base apparatus and vehicle navigation apparatus both used in the navigation system
US6018738A (en) 1998-01-22 2000-01-25 Microsft Corporation Methods and apparatus for matching entities and for predicting an attribute of an entity based on an attribute frequency value
WO1999045487A1 (en) 1998-03-03 1999-09-10 Amazon.Com, Inc. Identifying the items most relevant to a current query based on items selected in connection with similar queries
US7050992B1 (en) 1998-03-03 2006-05-23 Amazon.Com, Inc. Identifying items relevant to a current query based on items accessed in connection with similar queries
JP3547074B2 (ja) * 1998-05-14 2004-07-28 日本電信電話株式会社 データ検索方法、その装置および記録媒体
US6349299B1 (en) 1998-12-24 2002-02-19 International Business Machines Corporation System and method for storing electronic contact information into an electronic address book
US6598054B2 (en) 1999-01-26 2003-07-22 Xerox Corporation System and method for clustering data objects in a collection
US6941321B2 (en) 1999-01-26 2005-09-06 Xerox Corporation System and method for identifying similarities among objects in a collection
JP4743740B2 (ja) 1999-07-16 2011-08-10 マイクロソフト インターナショナル ホールディングス ビー．ブイ． 自動化された代替コンテンツ推奨を作成する方法及びシステム
WO2001033431A1 (en) 1999-11-02 2001-05-10 E-Clarity, Inc. Verbal classification system for the efficient sending and receiving of information
US6931397B1 (en) 2000-02-11 2005-08-16 International Business Machines Corporation System and method for automatic generation of dynamic search abstracts contain metadata by crawler
US6564209B1 (en) 2000-03-08 2003-05-13 Accenture Llp Knowledge management tool for providing abstracts of information
US20020062247A1 (en) 2000-08-29 2002-05-23 Allen Bradley P. Selecting web site content to be displayed to a web site visitor based upon a probability distribution
US20020103798A1 (en) 2001-02-01 2002-08-01 Abrol Mani S. Adaptive document ranking method based on user behavior
US6728706B2 (en) 2001-03-23 2004-04-27 International Business Machines Corporation Searching products catalogs
US20050193335A1 (en) 2001-06-22 2005-09-01 International Business Machines Corporation Method and system for personalized content conditioning
US20030040850A1 (en) 2001-08-07 2003-02-27 Amir Najmi Intelligent adaptive optimization of display navigation and data sharing
US7398201B2 (en) 2001-08-14 2008-07-08 Evri Inc. Method and system for enhanced data searching
KR100438857B1 (ko) 2001-09-26 2004-07-05 엘지전자 주식회사 사용자 선호도 기반 멀티미디어 검색 시스템
US7162522B2 (en) 2001-11-02 2007-01-09 Xerox Corporation User profile classification by web usage analysis
US7203909B1 (en) 2002-04-04 2007-04-10 Microsoft Corporation System and methods for constructing personalized context-sensitive portal pages or views by analyzing patterns of users' information access activities
EP1860579A1 (en) 2002-08-30 2007-11-28 Sony Deutschland Gmbh Method to split a multiuser profile
US6947930B2 (en) 2003-03-21 2005-09-20 Overture Services, Inc. Systems and methods for interactive search query refinement
US7685296B2 (en) * 2003-09-25 2010-03-23 Microsoft Corporation Systems and methods for client-based web crawling
US7200638B2 (en) 2003-10-14 2007-04-03 International Business Machines Corporation System and method for automatic population of instant messenger lists
US20050108024A1 (en) 2003-11-13 2005-05-19 Fawcett John Jr. Systems and methods for retrieving data
CN100495392C (zh) * 2003-12-29 2009-06-03 西安迪戈科技有限责任公司 一种智能搜索方法
US20050216823A1 (en) * 2003-12-30 2005-09-29 Microsoft Corporation Assigning textual ads based on article history
US7483891B2 (en) * 2004-01-09 2009-01-27 Yahoo, Inc. Content presentation and management system associating base content and relevant additional content
WO2005107405A2 (en) * 2004-05-04 2005-11-17 Boston Consulting Group, Inc. Method and apparatus for selecting, analyzing and visualizing related database records as a network
US8065383B2 (en) 2004-05-17 2011-11-22 Simplefeed, Inc. Customizable and measurable information feeds for personalized communication
US7962465B2 (en) 2006-10-19 2011-06-14 Yahoo! Inc. Contextual syndication platform
US7603349B1 (en) 2004-07-29 2009-10-13 Yahoo! Inc. User interfaces for search systems using in-line contextual queries
US7856441B1 (en) 2005-01-10 2010-12-21 Yahoo! Inc. Search systems and methods using enhanced contextual queries
US7958115B2 (en) 2004-07-29 2011-06-07 Yahoo! Inc. Search systems and methods using in-line contextual queries
US8972856B2 (en) 2004-07-29 2015-03-03 Yahoo! Inc. Document modification by a client-side application
JP2006079454A (ja) * 2004-09-10 2006-03-23 Fujitsu Ltd 検索キーワード分析方法、検索キーワード分析プログラムおよび検索キーワード分析装置
US20090138326A1 (en) 2004-11-18 2009-05-28 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Apparatus and method for updating user profile
US20060149710A1 (en) 2004-12-30 2006-07-06 Ross Koningstein Associating features with entities, such as categories of web page documents, and/or weighting such features
US7421426B2 (en) 2005-01-11 2008-09-02 International Business Machines Corporation Systems, methods, and media for utilizing electronic document usage information with search engines
US7584177B2 (en) * 2005-06-29 2009-09-01 Google Inc. Determination of a desired repository
US20070073651A1 (en) * 2005-09-23 2007-03-29 Tomasz Imielinski System and method for responding to a user query
JP2007122513A (ja) * 2005-10-28 2007-05-17 Dainippon Printing Co Ltd コンテンツ検索方法、及び、コンテンツ検索サーバ
US7774341B2 (en) 2006-03-06 2010-08-10 Veveo, Inc. Methods and systems for selecting and presenting content based on dynamically identifying microgenres associated with the content
US7904448B2 (en) 2006-03-29 2011-03-08 Yahoo! Inc. Incremental update of long-term and short-term user profile scores in a behavioral targeting system
US20070260597A1 (en) 2006-05-02 2007-11-08 Mark Cramer Dynamic search engine results employing user behavior
US20070266025A1 (en) 2006-05-12 2007-11-15 Microsoft Corporation Implicit tokenized result ranking
CN100530183C (zh) 2006-05-19 2009-08-19 华为技术有限公司 一种收集用户数据的系统及方法
JP5220297B2 (ja) * 2006-10-17 2013-06-26 ヤフー株式会社 キーワードと条件に基づく広告配信方法
TWI337712B (en) 2006-10-30 2011-02-21 Inst Information Industry Systems and methods for measuring behavior characteristics, and machine readable medium thereof
WO2008053516A1 (fr) * 2006-10-30 2008-05-08 Cirius Technologies, Inc. Procédé, système et programme de fourniture d'informations publicitaires et base de données
US7555477B2 (en) * 2006-12-05 2009-06-30 Yahoo! Inc. Paid content based on visually illustrative concepts
KR100916717B1 (ko) * 2006-12-11 2009-09-09 강민수 플레이 되고 있는 동영상 내용 맞춤형 광고 콘텐츠 제공방법 및 그 시스템
US8423565B2 (en) * 2006-12-21 2013-04-16 Digital Doors, Inc. Information life cycle search engine and method
KR100757951B1 (ko) 2007-01-02 2007-09-11 김수현 웹페이지의 형태소 분석을 통한 검색 방법
CN101004762A (zh) * 2007-01-10 2007-07-25 张百川 一种动态多维互联网网页系统
US20080228819A1 (en) 2007-02-01 2008-09-18 7 Billion People, Inc. Use of behavioral portraits in web site analysis
US7930286B2 (en) * 2007-02-16 2011-04-19 Yahoo! Inc. Federated searches implemented across multiple search engines
CA2679094A1 (en) 2007-02-23 2008-08-28 1698413 Ontario Inc. System and method for delivering content and advertisements
US20080270151A1 (en) 2007-04-26 2008-10-30 Bd Metrics Method and system for developing an audience of buyers and obtaining their behavioral preferences to promote commerce on a communication network
US8301623B2 (en) 2007-05-22 2012-10-30 Amazon Technologies, Inc. Probabilistic recommendation system
KR20090003510A (ko) * 2007-06-14 2009-01-12 텔코웨어 주식회사 웹 페이지 링크정보 첨부 장치 및 그 방법
JP2009031931A (ja) * 2007-07-25 2009-02-12 Univ Waseda 検索語クラスタリング装置、検索語クラスタリング方法、検索語クラスタリングプログラム及び記録媒体
US20090037402A1 (en) 2007-07-31 2009-02-05 Rosie Jones System and method for predicting clickthrough rates and relevance
US20090083278A1 (en) 2007-09-26 2009-03-26 Yihong Zhao System and method for discovering and presenting social relationships between internet users and content
US7853558B2 (en) 2007-11-09 2010-12-14 Vibrant Media, Inc. Intelligent augmentation of media content
US20090171763A1 (en) 2007-12-31 2009-07-02 Yahoo! Inc. System and method for online advertising driven by predicting user interest
US7984004B2 (en) 2008-01-17 2011-07-19 Microsoft Corporation Query suggestion generation
US20090248514A1 (en) 2008-04-01 2009-10-01 Yahoo! Inc. System and method for detecting the sensitivity of web page content for serving advertisements in online advertising
US8051080B2 (en) 2008-04-16 2011-11-01 Yahoo! Inc. Contextual ranking of keywords using click data
US20090299945A1 (en) 2008-06-03 2009-12-03 Strands, Inc. Profile modeling for sharing individual user preferences
US8504558B2 (en) 2008-07-31 2013-08-06 Yahoo! Inc. Framework to evaluate content display policies
CN101359332A (zh) * 2008-09-02 2009-02-04 浙江大学 具有语义分类功能的可视化搜索界面的设计方法
JP5238418B2 (ja) * 2008-09-09 2013-07-17 株式会社東芝 情報推薦装置および情報推薦方法
US8635528B2 (en) * 2008-11-06 2014-01-21 Nexplore Technologies, Inc. System and method for dynamic search result formatting
US8244517B2 (en) 2008-11-07 2012-08-14 Yahoo! Inc. Enhanced matching through explore/exploit schemes
US8037067B1 (en) 2008-11-14 2011-10-11 United Services Automobile Association (Usaa) Systems and methods for tracking user activity at website
US8316020B1 (en) 2008-12-09 2012-11-20 Amdocs Software Systems Limited System, method, and computer program for creating a group profile based on user profile attributes and a rule
US8135739B2 (en) * 2008-12-29 2012-03-13 Microsoft Corporation Online relevance engine
CN101477557A (zh) * 2009-01-13 2009-07-08 苏州智讯科技有限公司 一种理解用户互联网浏览行为的媒体展现平台
US8301624B2 (en) 2009-03-31 2012-10-30 Yahoo! Inc. Determining user preference of items based on user ratings and user features
US8612435B2 (en) 2009-07-16 2013-12-17 Yahoo! Inc. Activity based users' interests modeling for determining content relevance

Also Published As

Publication number Publication date
EP2586008A4 (en) 2016-04-27
CN102906744B (zh) 2016-08-24
JP2013534673A (ja) 2013-09-05
TW201202980A (en) 2012-01-16
US8600979B2 (en) 2013-12-03
KR20130016339A (ko) 2013-02-14
TWI461939B (zh) 2014-11-21
US9355185B2 (en) 2016-05-31
WO2012003034A1 (en) 2012-01-05
JP5608286B2 (ja) 2014-10-15
TW201502824A (zh) 2015-01-16
US20140143243A1 (en) 2014-05-22
KR101506380B1 (ko) 2015-03-26
CN102906744A (zh) 2013-01-30
US20110320437A1 (en) 2011-12-29
EP2586008A1 (en) 2013-05-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI529549B (zh) 補充文章內容之方法、電腦可讀取紀錄媒體以及裝置
JP5571091B2 (ja) サーチ結果の提供
TWI424369B (zh) 用於決定內容相關性的活動型使用者興趣模型化
US8255819B2 (en) Web notebook tools
JP5603337B2 (ja) バーティカル提案により検索要求を支援するためのシステム及び方法
US9348935B2 (en) Systems and methods for augmenting a keyword of a web page with video content
US9256676B2 (en) Presenting search result information
EP3529714B1 (en) Animated snippets for search results
US9116992B2 (en) Providing time series information with search results
US20120036153A1 (en) Mobile system, search system and search result providing method for mobile search
US20150169701A1 (en) Providing customized content in knowledge panels
US20170345053A1 (en) Slideshows in Search
US20090063959A1 (en) Document creation support system
KR20160133304A (ko) 사용자 리뷰 제공 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램
JP5313295B2 (ja) 文書探索サービス提供方法及びシステム
JP2009500764A (ja) 情報価値を反映した情報検索方法及びその装置
JP2007193697A (ja) 情報収集装置，情報収集方法およびプログラム
JP5248376B2 (ja) 情報配信装置および情報配信方法
KR20170007514A (ko) 사용자 리뷰 제공 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램