基于社交活動數(shù)據(jù)的排序的制作方法
【專利摘要】本申請描述了基于社交活動數(shù)據(jù)的排序。本文描述的各種技術(shù)涉及使用社交活動數(shù)據(jù)來對由計(jì)算操作針對用戶而返回的結(jié)果的排序進(jìn)行個性化。針對計(jì)算操作所返回的結(jié)果中的每個結(jié)果，可以計(jì)算用戶對相應(yīng)結(jié)果的相應(yīng)第一親和性和用戶對相應(yīng)結(jié)果的相應(yīng)第二親和性，并將相應(yīng)第一親和性和相應(yīng)第二親和性用于對結(jié)果進(jìn)行排序?？梢曰谟脩舻纳缃换顒訑?shù)據(jù)與點(diǎn)擊了相應(yīng)結(jié)果的第一組歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性來計(jì)算用戶對相應(yīng)結(jié)果的相應(yīng)第一親和性。此外，可以基于用戶的社交活動數(shù)據(jù)與跳過了相應(yīng)結(jié)果的第二組歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性來計(jì)算用戶對相應(yīng)結(jié)果的相應(yīng)第二親和性。
【專利說明】基于社交活動數(shù)據(jù)的排序
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，更具體而言，涉及基于社交活動數(shù)據(jù)的排序。
【背景技術(shù)】
[0002]社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)是能夠有助于(例如，基于共同的興趣、活動、背景、真實(shí)生活聯(lián)系等)在人們中建立社交網(wǎng)絡(luò)的在線服務(wù)、平臺或者站點(diǎn)。社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)可以包括對每個用戶的展示(例如，用戶簡介)，并且每個用戶可以具有和其他用戶的聯(lián)系。社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)還可以使用戶能夠?qū)⑵鋫€人網(wǎng)絡(luò)中的想法、活動、事件、興趣等分享到他們的個人網(wǎng)絡(luò)的子集或者分享給公眾(例如，其個人網(wǎng)絡(luò)之外的用戶)。
[0003]一些傳統(tǒng)技術(shù)采用與用戶的社交網(wǎng)絡(luò)相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)來將搜索引擎向該用戶返回的搜索結(jié)果進(jìn)行個性化。例如，一些傳統(tǒng)方法使用與特定用戶有聯(lián)系的其他用戶(例如，該特定用戶的一跳或者兩跳聯(lián)系等)的社交網(wǎng)絡(luò)活動所關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，來對響應(yīng)于搜索查詢而向該特定用戶返回的搜索結(jié)果進(jìn)行擴(kuò)充或者個性化。傳統(tǒng)技術(shù)的示例包括:基于由與特定用戶有聯(lián)系的其他用戶所表達(dá)的關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的反饋，來對針對特定用戶的搜索結(jié)果進(jìn)行注釋；以及對特定用戶的、被與該特定用戶有聯(lián)系的其他用戶最近閱讀或者推薦的搜索結(jié)果進(jìn)行突出顯示。然而，與特定用戶有聯(lián)系的其他用戶的社交網(wǎng)絡(luò)活動所關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)的稀少性可能導(dǎo)致該特定用戶的搜索查詢幾乎不受這種傳統(tǒng)技術(shù)影響。
[0004]此外，用于對搜索引擎向給定用戶返回的搜索結(jié)果進(jìn)行個性化的其他傳統(tǒng)技術(shù)通常利用該給定用戶的搜索歷史數(shù)據(jù)。因此，在使用搜索引擎時與給定用戶的活動相關(guān)的數(shù)據(jù)可以用于對該給定用戶的搜索結(jié)果進(jìn)行個性化。然而，如果給定用戶之前還沒有訪問過或者使用過該搜索引擎(例如，該給定用戶是該搜索引擎的新用戶)，則使用這種傳統(tǒng)技術(shù)通常不能夠?qū)λ阉鹘Y(jié)果進(jìn)行個性化。此外，如果該給定用戶使用該搜索引擎執(zhí)行表達(dá)新興趣的新類型搜索，則該給定用戶的搜索歷史如果被用于對該給定用戶的搜索結(jié)果進(jìn)行個性化，則可能不是特別相關(guān)。作為示例，如果該給定用戶之前使用該搜索引擎執(zhí)行了關(guān)于編程語言的多個搜索，則該給定用戶的搜索歷史可能與后續(xù)的關(guān)于餐廳的搜索缺乏相關(guān)性，并且由此，如果被用于對響應(yīng)于關(guān)于餐廳的查詢而返回的搜索結(jié)果進(jìn)行個性化則可能具有有限的作用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本文所描述的是關(guān)于使用社交活動數(shù)據(jù)來對由計(jì)算操作向用戶返回的結(jié)果的排序進(jìn)行個性化的各種技術(shù)。針對計(jì)算操作所返回的結(jié)果中的每個結(jié)果，可以計(jì)算用戶對相應(yīng)結(jié)果的相應(yīng)第一親和性和用戶對相應(yīng)結(jié)果的相應(yīng)第二親和性。可以基于用戶的社交活動數(shù)據(jù)與點(diǎn)擊了相應(yīng)結(jié)果的第一組歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性來計(jì)算用戶對相應(yīng)結(jié)果的相應(yīng)第一親和性。此外，可以基于用戶的社交活動數(shù)據(jù)與跳過了相應(yīng)結(jié)果的第二組歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性來計(jì)算用戶對相應(yīng)結(jié)果的相應(yīng)第二親和性。另夕卜，可以至少部分地基于針對結(jié)果中的每個結(jié)果的相應(yīng)結(jié)果的相應(yīng)第一親和性和相應(yīng)第二親和性來對計(jì)算操作所返回的結(jié)果進(jìn)行排序。因此，用戶的社交活動數(shù)據(jù)可以被用作鑒別特征，以基于對歷史用戶的行為的經(jīng)驗(yàn)觀察和歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)來計(jì)算用戶對結(jié)果中的每個結(jié)果的親和性。
[0006]以上
【發(fā)明內(nèi)容】
展示了簡化的
【發(fā)明內(nèi)容】
，以提供對本文論述的系統(tǒng)和/或方法的一些方面的基本理解。該
【發(fā)明內(nèi)容】
不是對本文論述的系統(tǒng)和/或方法的詳盡綜述。其不意在識別關(guān)鍵/重要元素或者描繪這樣的系統(tǒng)和/或方法的范圍。其唯一的目的是以簡化的形式呈現(xiàn)一些構(gòu)思，作為稍后展示的更詳細(xì)的描述的前序。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0007]圖1示出了利用社交活動數(shù)據(jù)來對計(jì)算操作返回的結(jié)果的排序進(jìn)行個性化的示例性系統(tǒng)的功能框圖。
[0008]圖2示出了利用聚合社交活動數(shù)據(jù)對計(jì)算操作返回的結(jié)果的排序進(jìn)行個性化以提供經(jīng)排序的結(jié)果的示例性系統(tǒng)的功能框圖。
[0009]圖3至圖8示出了基于對歷史用戶的行為的經(jīng)驗(yàn)觀察生成聚合社交活動數(shù)據(jù)以及基于聚合社交活動數(shù)據(jù)計(jì)算當(dāng)前用戶的親和性的示例。
[0010]圖9是示出利用社交活動數(shù)據(jù)對計(jì)算操作返回的結(jié)果的排序進(jìn)行個性化的示例性方法的流程圖。
[0011]圖10示出了示例性計(jì)算設(shè)備。
【具體實(shí)施方式】
[0012]現(xiàn)在參照附圖來描述關(guān)于基于觀察到的用戶的行為數(shù)據(jù)來解讀社交活動數(shù)據(jù)的各種技術(shù)，其中，遍及全文使用相同的附圖標(biāo)記表示相同的元素。在接下來的描述中，為了說明的目的，陳述了大量具體細(xì)節(jié)以提供對一個或更多方面的徹底理解。然而，顯然可以實(shí)踐這樣的一個方面或多個方面而無需這些具體細(xì)節(jié)。在其他實(shí)例中，為了有助于描述一個或更多方面，以框圖形式示出了公知的結(jié)構(gòu)和設(shè)備。另外，要理解的是，被描述成由某個系統(tǒng)部件完成的功能性可以由多個部件來執(zhí)行。類似地，例如，一個部件可以被配置成執(zhí)行被描述成由多個部件完成的功能性。
[0013]此外，術(shù)語“或”意在表示包容性的“或”而不是排他性的“或”。也就是說，除非另有指明，或從上下文清楚可知，否則短語“X使用A或B”意在指任何自然的包容性排列。也就是說，以下示例中的任何示例都滿足短語“X使用A或B”:X使用A ；X使用B ;或X使用A和B 二者。此外，在本申請和所附權(quán)利要求中使用的冠詞“a”和“an”應(yīng)該通常被解讀為意指“一個或更多個”，除非另有指明或從上下文清楚可知其指向單數(shù)形式。
[0014]如本文所提出的，用戶的社交活動數(shù)據(jù)可以被用作鑒別特征以計(jì)算用戶對計(jì)算操作(例如，搜索操作、自動完成操作、廣告選擇操作、集中瀏覽操作等)返回的結(jié)果的親和性(affinity)?？梢曰趯v史用戶的行為數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)觀察以及歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)來解讀用戶的社交活動數(shù)據(jù)。
[0015]現(xiàn)在參照附圖，圖1示出了利用社交活動數(shù)據(jù)來對計(jì)算操作返回的結(jié)果102的排序進(jìn)行個性化的系統(tǒng)100。系統(tǒng)100包括數(shù)據(jù)儲存庫104。根據(jù)各實(shí)施方式，數(shù)據(jù)儲存庫104包括N個歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)和該N個歷史用戶的行為數(shù)據(jù)，其中，N可以是基本上任何整數(shù)。更具體地，數(shù)據(jù)儲存庫104可以包括第一歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)1106........第N歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)N108(統(tǒng)稱為社交活動數(shù)據(jù)106至108)。此外，數(shù)據(jù)儲存庫
104可以包括第一歷史用戶的行為數(shù)據(jù)1110........第N歷史用戶的行為數(shù)據(jù)NI 12 (統(tǒng)稱
為行為數(shù)據(jù)110至112)。另外，數(shù)據(jù)儲存庫104包括當(dāng)前用戶的社交活動數(shù)據(jù)114。如本文所使用的，術(shù)語“當(dāng)前用戶”指可以針對其來將由計(jì)算操作返回的結(jié)果102進(jìn)行個性化的用戶。
[0016]系統(tǒng)100可以通過將結(jié)果102的排序個性化來調(diào)整當(dāng)前用戶的體驗(yàn)，以給當(dāng)前用戶提供經(jīng)排序的結(jié)果122。這樣的個性化取決于歷史用戶的過去行為(例如，行為數(shù)據(jù)110至112)和公共社交活動(例如，當(dāng)前用戶的社交活動數(shù)據(jù)114與歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)106至108之間的相似性)。
[0017]社交活動數(shù)據(jù)106至108和社交活動數(shù)據(jù)114是相應(yīng)用戶在社交網(wǎng)站上的活動的記錄(例如，社交活動數(shù)據(jù)1106是第一歷史用戶在社交網(wǎng)站上的活動的記錄，社交活動數(shù)據(jù)114是當(dāng)前用戶在社交網(wǎng)站上的活動的記錄，等等)。根據(jù)各實(shí)施方式，社交活動數(shù)據(jù)106至108和社交活動數(shù)據(jù)114可以包括由相應(yīng)用戶所表達(dá)的關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的反饋(例如，社交活動數(shù)據(jù)1106可以包括由第一歷史用戶所表達(dá)的關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的反饋，社交活動數(shù)據(jù)114可以包括由當(dāng)前用戶所表達(dá)的關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的反饋，等等)。所表達(dá)的關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的反饋可以是能夠表示用戶偏好的明確的用戶生成信號。作為示例，社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容可以是狀態(tài)更新、評論、照片、鏈接、廣告、社交網(wǎng)頁、事件等。例如，用戶(例如，歷史用戶中的一個用戶、當(dāng)前用戶等)可以使用社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的“喜歡”特征、“跟隨”特征、“+I”特征、“推薦”特征等(例如，社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)可以包括能夠被用戶使用來表達(dá)他或她對相應(yīng)社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容喜歡、享受、支持等的喜歡按鈕、跟隨按鈕、+1按鈕、推薦按鈕等)來表達(dá)關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的反饋。關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的反饋的表達(dá)也可以指“喜歡”、“跟隨”、“贊同”或“推薦”該社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容。根據(jù)另一個示例，用戶可以使用“不喜歡”特征或者基本上任何其他內(nèi)容投票系統(tǒng)例如星級評定系統(tǒng)來表達(dá)關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的反饋。
[0018]附加地或者可替代地，社交活動數(shù)據(jù)106至108和社交活動數(shù)據(jù)114可以包括相應(yīng)用戶的簡介數(shù)據(jù)、由相應(yīng)用戶分享的社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容、相應(yīng)用戶的設(shè)備上安裝的應(yīng)用的列表、由相應(yīng)用戶積極使用的應(yīng)用的列表及它們的組合等。用戶的簡介數(shù)據(jù)的示例包括用戶的當(dāng)前城市、家鄉(xiāng)、性別、年齡、生日、語言、教育水平、學(xué)位、上過的學(xué)校、雇主、職位、宗教、政治觀點(diǎn)、活動、興趣、技能、專長、獲獎情況、團(tuán)體等。此外，由用戶分享的內(nèi)容可以是例如狀態(tài)更新、評論、照片、鏈接、廣告、社交網(wǎng)頁、事件等。
[0019]在本文提出的很多示例中，社交活動數(shù)據(jù)106至108和社交活動數(shù)據(jù)114包括由用戶表達(dá)的對社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的“喜歡”(例如,用戶已經(jīng)“喜歡”過該社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容)。然而要理解的是，這些示例可以被擴(kuò)展到基本上任何其他類型的所表達(dá)的關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的反饋或者其他類型的社交活動數(shù)據(jù)(例如，簡介數(shù)據(jù)、分享的社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容、在設(shè)備上安裝的應(yīng)用、被積極使用的應(yīng)用等)。
[0020]此外，可以設(shè)想社交活動數(shù)據(jù)106至108和社交活動數(shù)據(jù)114可以以各種粒度等級被聚合。例如，以其自然粒度，對搖滾樂隊(duì)C的喜歡可以與對搖滾樂隊(duì)D的喜歡不同地被處理。然而，這些喜歡也可以被聚合到單個相關(guān)社交活動組(例如對與搖滾樂隊(duì)C相關(guān)的事物的喜歡)中或者聚合到對所有相關(guān)音樂的喜歡的更粗粒度組中?？商娲兀梢允褂酶?xì)粒度的喜歡；例如，在周末對搖滾樂隊(duì)C的喜歡可以是與在工作日對搖滾樂隊(duì)C的喜歡不同的信號。根據(jù)示例，可以基于語義、經(jīng)驗(yàn)相似性等進(jìn)行分組。
[0021]另外，社交活動數(shù)據(jù)106至108和社交活動數(shù)據(jù)114可以附加地或者可替代地包括推斷的活動或者簡介數(shù)據(jù)。例如，人Z可能沒有表達(dá)過對西雅圖的喜歡，但是如果人Z的社交網(wǎng)絡(luò)中的大多數(shù)人喜歡西雅圖，則可以推斷人Z也喜歡西雅圖。
[0022]行為數(shù)據(jù)110至112包括所觀察到的相應(yīng)歷史用戶的行為的記錄?？梢栽谂c返回結(jié)果102的計(jì)算操作相關(guān)聯(lián)的情況中觀察歷史用戶的這種行為。例如，在搜索情況中(例如，當(dāng)計(jì)算操作是搜索操作時)，行為數(shù)據(jù)110至112可以包括歷史用戶與搜索引擎的交互的記錄。根據(jù)該示例，行為數(shù)據(jù)110至112可也包括歷史用戶針對一組搜索查詢所點(diǎn)擊的搜索結(jié)果和所跳過的搜索結(jié)果的日志。作為示例，行為數(shù)據(jù)1110可以包括:第一歷史用戶針對第一搜索查詢所點(diǎn)擊的搜索結(jié)果和所跳過的搜索結(jié)果的日志、第一歷史用戶針對第二查詢所點(diǎn)擊的搜索結(jié)果和所跳過的搜索結(jié)果的日志，等等。根據(jù)另一個示例，在廣告情況中(例如，當(dāng)計(jì)算操作是廣告選擇操作時)，行為數(shù)據(jù)110至112可以包括歷史用戶點(diǎn)擊的廣告和跳過的廣告的日志。作為另一示例，在自動完成情況中(例如，當(dāng)計(jì)算操作是自動完成時)，行為數(shù)據(jù)HO至112可以包括歷史用戶針對一組用戶輸入(例如，搜索查詢或者搜索查詢的一部分等)所點(diǎn)擊的建議搜索查詢(例如，由搜索引擎提供)和所跳過的建議搜索查詢的日志。
[0023]當(dāng)在本文中使用時，術(shù)語“點(diǎn)擊”意指包括基本任何形式的用戶選擇，而不僅限于通過快速按壓和釋放按鈕所進(jìn)行的選擇?？梢允褂没旧先魏晤愋偷挠脩艚缑鎭磉M(jìn)行用戶選擇。此外，在一些情況下，可以不存在由用戶做出的明確選擇。例如，可以推斷用戶偏好的不要求進(jìn)一步選擇的搜索結(jié)果答案(例如，天氣結(jié)果、對問題的直接答案等)。
[0024]可以設(shè)想可以執(zhí)行基本上任何由處理器所執(zhí)行的計(jì)算操作，以針對用戶返回結(jié)果102。根據(jù)示例，所述針對用戶返回結(jié)果102的計(jì)算操作可以是響應(yīng)于搜索查詢而針對用戶返回搜索結(jié)果的搜索操作。
[0025]作為另一個示例，所述針對用戶返回結(jié)果102的計(jì)算操作可以是針對用戶返回建議的搜索查詢的自動完成操作。例如，可以向用戶返回建議的搜索查詢而不需要用戶輸入完整的搜索查詢(例如，可以基于部分的搜索查詢來預(yù)測建議的搜索查詢)。
[0026]根據(jù)又一個示例，針對用戶返回結(jié)果102的計(jì)算操作可以是針對用戶返回廣告的廣告選擇操作。因此，基于下述的排序，可以針對用戶選擇一個或更多廣告。另外，可以在顯示器上針對用戶呈現(xiàn)所選擇的一個或更多廣告。例如，可以使用廣告選擇操作來選擇付費(fèi)搜索廣告；然而，要求保護(hù)的主題不限于此。
[0027]此外，還可以設(shè)想本文描述的技術(shù)可以應(yīng)用于其他應(yīng)用(例如，可以返回結(jié)果102的其他計(jì)算操作)。這樣的其他應(yīng)用的示例包括在網(wǎng)站上的關(guān)注瀏覽、普通互聯(lián)網(wǎng)瀏覽(例如，生成推薦等)等。
[0028]系統(tǒng)100可以基于對歷史用戶的行為數(shù)據(jù)110至112的經(jīng)驗(yàn)觀察以及當(dāng)前用戶的社交活動數(shù)據(jù)114與歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)106至108的相似性，來解讀當(dāng)前用戶的社交活動數(shù)據(jù)114。從而，系統(tǒng)100通過對歷史用戶的經(jīng)驗(yàn)觀察而不是通過基于對社交活動的語義理解的推斷來解讀社交活動數(shù)據(jù)114。根據(jù)示例，如果當(dāng)前用戶已經(jīng)表達(dá)過關(guān)于具有多樣的、戲劇的且華麗的風(fēng)格的流行歌手的社交網(wǎng)頁的反饋(例如，當(dāng)前用戶喜歡過該流行歌手的社交網(wǎng)頁)，則在搜索引擎情況中使用該信息的直接或語義方法可以是在針對當(dāng)前用戶返回的搜索結(jié)果中提高該流行歌手的主頁的排序。相反地，系統(tǒng)100解讀當(dāng)前用戶(例如如前面所述的表達(dá)關(guān)于該流行歌手的社交網(wǎng)頁的反饋的當(dāng)前用戶)的社交活動數(shù)據(jù)114，從而通過以下方式來經(jīng)驗(yàn)性地學(xué)習(xí)信息:通過觀察到類似地表達(dá)關(guān)于該流行歌手的社交網(wǎng)頁的反饋的歷史用戶比普通用戶更可能搜索動畫片、幽默和科學(xué)相關(guān)的網(wǎng)站，并且與普通用戶相比具有較小可能來搜索體育、園藝或者投資相關(guān)網(wǎng)站。此外，系統(tǒng)100還可以確定例如表達(dá)關(guān)于該流行歌手的社交網(wǎng)頁的反饋的用戶在發(fā)出具體查詢之后，更可能或者具有較小可能點(diǎn)擊或者跳過某些搜索結(jié)果。
[0029]要理解的是，經(jīng)驗(yàn)觀察可以源于與社交活動的語義關(guān)系、人口統(tǒng)計(jì)關(guān)系或者起源關(guān)系。然而，不論關(guān)系的性質(zhì)如何，系統(tǒng)100可以利用經(jīng)驗(yàn)信息來對用于當(dāng)前用戶的搜索結(jié)果的排序進(jìn)行個性化。
[0030]系統(tǒng)100還包括行為分組部件116，該行為分組部件116針對結(jié)果102中的每個結(jié)果根據(jù)行為數(shù)據(jù)Iio至112對N個歷史用戶進(jìn)行分組。例如，行為分組部件116可以形成被觀察到針對第一結(jié)果具有第一行為的第一組歷史用戶和被觀察到針對第一結(jié)果具有第二行為的第二組歷史用戶。此外，行為分組部件116可以形成被觀察到針對第二結(jié)果具有第一行為的第三組歷史用戶和被觀察到針對第二結(jié)果具有第二行為的第四組歷史用戶。行為分組部件116可以類似地針對除第一結(jié)果和第二結(jié)果外的剩余結(jié)果102來形成組。作為示例，第一行為可以是點(diǎn)擊結(jié)果，而第二行為可以是跳過該結(jié)果，反之亦然。因此，行為分組部件116可以建立更可能點(diǎn)擊特定結(jié)果的一組歷史用戶和更可能跳過該特定結(jié)果的完全不同的一組歷史用戶。還可以設(shè)想行為分組部件116可以針對結(jié)果102中的每個結(jié)果形成多于兩個的組(例如，如果針對給定結(jié)果可以有多于兩個的可能行為)。
[0031]根據(jù)搜索情況中的示例，行為分組部件116可以基于針對查詢-結(jié)果對的行為數(shù)據(jù)110至112來從N個歷史用戶中形成組。根據(jù)這個示例，針對響應(yīng)于特定搜索查詢所返回的搜索結(jié)果(例如，結(jié)果102)，行為分組部件可以形成:被觀察到點(diǎn)擊了響應(yīng)于該特定搜索查詢而返回的第一搜索結(jié)果的第一組歷史用戶、被觀察到跳過響應(yīng)于該特定搜索查詢而返回的第一搜索結(jié)果的第二組歷史用戶、被觀察到點(diǎn)擊了響應(yīng)于該特定搜索查詢而返回的第二搜索結(jié)果的第三組歷史用戶、以及被觀察到跳過響應(yīng)于該特定搜索查詢而返回的第二搜索結(jié)果的第四組歷史用戶，等等。然而，根據(jù)另一個示例，可以設(shè)想行為分組部件116可以基于針對查詢的結(jié)果102中的每個結(jié)果的行為數(shù)據(jù)110至112來從N個歷史用戶中形成組。根據(jù)該示例，不論返回搜索結(jié)果(例如，結(jié)果102)的搜索查詢?nèi)绾?，行為分組部件116都可以形成被觀察到點(diǎn)擊了搜索查詢的第一搜索結(jié)果的第一組歷史用戶和被觀察到跳過搜索查詢的第一搜索結(jié)果的第二組歷史用戶，等等。
[0032]此外，系統(tǒng)100包括相關(guān)性部件118，該相關(guān)性部件118確定當(dāng)前用戶的社交活動數(shù)據(jù)114與在由行為分組部件116針對結(jié)果102中的每個結(jié)果而形成的各組中的每個組中的歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)106至108之間的相關(guān)性。針對結(jié)果102中的每個結(jié)果，相關(guān)性部件118可以使用當(dāng)前用戶的社交活動數(shù)據(jù)114，基于對與前述相關(guān)性對應(yīng)的各組歷史用戶中的每個組的關(guān)聯(lián)(affiliation)強(qiáng)度，來識別對結(jié)果的親和性。
[0033]更具體地，針對由計(jì)算操作返回的結(jié)果102中的每個結(jié)果，相關(guān)性部件118可以基于當(dāng)前用戶的社交活動數(shù)據(jù)114與點(diǎn)擊了相應(yīng)結(jié)果的歷史用戶(例如，由行為分組部件116形成的第一組歷史用戶)的社交活動數(shù)據(jù)106至108之間的相關(guān)性，來計(jì)算當(dāng)前用戶對相應(yīng)結(jié)果的相應(yīng)正親和性。此外，針對由計(jì)算操作返回的結(jié)果102中的每個結(jié)果，相關(guān)性部件118可以基于當(dāng)前用戶的社交活動數(shù)據(jù)114與跳過相應(yīng)結(jié)果的歷史用戶(例如，由行為分組部件116形成的第二組歷史用戶)的社交活動數(shù)據(jù)106至108之間的相關(guān)性，來計(jì)算當(dāng)前用戶對相應(yīng)結(jié)果的相應(yīng)負(fù)親和性。根據(jù)示例，針對每組歷史用戶并且針對結(jié)果102中的每個結(jié)果，相關(guān)性部件118可以對當(dāng)前用戶的社交活動數(shù)據(jù)114與針對該結(jié)果的組中的歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)106至108之間的相關(guān)性進(jìn)行求和，以確定對結(jié)果102的親和性。作為搜索情況中的示例，針對給定的搜索結(jié)果(例如，來自結(jié)果102)，相關(guān)性部件118可以使用當(dāng)前用戶的社交活動數(shù)據(jù)114，基于與已經(jīng)點(diǎn)擊過該搜索結(jié)果的一組用戶的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度來確定當(dāng)前用戶對搜索結(jié)果的正親和性，并且基于與已經(jīng)跳過該搜索結(jié)果的一組用戶的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度來確定當(dāng)前用戶對搜索結(jié)果的負(fù)親和性。
[0034]系統(tǒng)100還包括排序部件120，該排序部件120至少部分地基于對結(jié)果102的親和性來對由計(jì)算操作返回的結(jié)果102進(jìn)行排序，以輸出經(jīng)排序的結(jié)果122。對結(jié)果102的親和性可以是由排序部件120使用的影響對結(jié)果102的排序的指標(biāo)。然而要理解的是，可以向排序部件120提供除對結(jié)果102的親和性之外的指標(biāo)，并且使用所述指示對結(jié)果102進(jìn)行排序。例如，對結(jié)果102的親和性可以是被輸入到搜索引擎的標(biāo)準(zhǔn)排序算法中的特征。根據(jù)此示例，對點(diǎn)擊結(jié)果的較強(qiáng)親和性可以使得該結(jié)果在排序中比用戶不太可能點(diǎn)擊的結(jié)果(例如，由對跳過結(jié)果的較強(qiáng)親和性所表示的結(jié)果)的排序要高。
[0035]根據(jù)示例，行為分組部件116和相關(guān)性部件118可以根據(jù)如下等式來計(jì)算當(dāng)前用戶u對響應(yīng)于查詢q而返回的結(jié)果d的正親和性和負(fù)親和性:
[0036]
【權(quán)利要求】
1.一種利用社交活動數(shù)據(jù)來對由計(jì)算操作所返回的結(jié)果的排序進(jìn)行個性化的方法，包括: 執(zhí)行針對用戶返回結(jié)果的計(jì)算操作，其中，所述計(jì)算操作由處理器執(zhí)行； 針對所述計(jì)算操作所返回的結(jié)果中的每個結(jié)果: 基于所述用戶的社交活動數(shù)據(jù)與點(diǎn)擊了相應(yīng)結(jié)果的第一組歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，來計(jì)算所述用戶對所述相應(yīng)結(jié)果的相應(yīng)第一親和性；以及 基于所述用戶的社交活動數(shù)據(jù)與跳過了所述相應(yīng)結(jié)果的第二組歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，來計(jì)算所述用戶對所述相應(yīng)結(jié)果的相應(yīng)第二親和性；以及 至少部分地基于針對所述結(jié)果中的每個結(jié)果的所述相應(yīng)結(jié)果的所述相應(yīng)第一親和性和所述相應(yīng)第二親和性，來對所述計(jì)算操作所返回的結(jié)果進(jìn)行排序。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述用戶的社交活動數(shù)據(jù)、所述點(diǎn)擊了所述相應(yīng)結(jié)果的所述第一組歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)和所述跳過了所述相應(yīng)結(jié)果的所述第二組歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)包括由所述用戶、所述第一組中的歷史用戶和所述第二組中的歷史用戶所分別表達(dá)的關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的反饋。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述用戶的社交活動數(shù)據(jù)、所述點(diǎn)擊了所述相應(yīng)結(jié)果的所述第一組歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)和所述跳過了所述相應(yīng)結(jié)果的所述第二組歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)包括所述用戶、所述第一組中的歷史用戶和所述第二組中的歷史用戶的各自的簡介數(shù)據(jù)、各自的所分享的社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容、各自的已安裝的應(yīng)用的列表或各自的積極使用的應(yīng)用的列表中的至少一個。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括:針對所述計(jì)算操作所返回的結(jié)果中的每個結(jié)果，基于所述歷史用戶的相應(yīng)行為數(shù)據(jù)來形成點(diǎn)擊了所述相應(yīng)結(jié)果的所述第一組歷史用戶和跳過了所述相應(yīng)結(jié)果的所述第二組歷史用戶。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括:合并所述相應(yīng)結(jié)果的所述相應(yīng)第一親和性和所述相應(yīng)第二親和性，以生成用于排序的所述相應(yīng)結(jié)果的相應(yīng)的經(jīng)合并的親和性得分。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括: 將所述用戶對所述相應(yīng)結(jié)果的所述相應(yīng)第一親和性計(jì)算成所述用戶的社交活動數(shù)據(jù)與點(diǎn)擊了所述相應(yīng)結(jié)果的所述第一組中的歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)之間的點(diǎn)積的過去痕跡的總和；以及 將所述用戶對所述相應(yīng)結(jié)果的所述相應(yīng)第二親和性計(jì)算成所述用戶的社交活動數(shù)據(jù)與跳過了所述相應(yīng)結(jié)果的所述第二組中的歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)之間的點(diǎn)積的過去痕跡的總和。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括: 將所述用戶對所述相應(yīng)結(jié)果的所述相應(yīng)第一親和性計(jì)算成所述用戶的社交活動數(shù)據(jù)與點(diǎn)擊了所述相應(yīng)結(jié)果的所述第一組中的歷史用戶的聚合社交活動數(shù)據(jù)之間的點(diǎn)積；以及 將所述用戶對所述相應(yīng)結(jié)果的所述相應(yīng)第二親和性計(jì)算成所述用戶的社交活動數(shù)據(jù)與跳過了所述相應(yīng)結(jié)果的所述第二組中的歷史用戶的聚合社交活動數(shù)據(jù)之間的點(diǎn)積。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，基于以查詢-結(jié)果級、結(jié)果級、查詢-域級或域級之一的所述歷史用戶的相應(yīng)行為數(shù)據(jù)來對所述點(diǎn)擊了所述相應(yīng)結(jié)果的所述第一組歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)和所述跳過了所述相應(yīng)結(jié)果的所述第二組歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合。
9.一種利用社交活動數(shù)據(jù)來對由搜索操作響應(yīng)于搜索查詢而向用戶返回的搜索結(jié)果(102)的排序進(jìn)行個性化的系統(tǒng)(100)，其中，所述搜索操作由處理器執(zhí)行，所述系統(tǒng)包括: 數(shù)據(jù)存儲庫(104)，所述數(shù)據(jù)儲存庫包括用戶的社交活動數(shù)據(jù)(114)和歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)(106,108)； 相關(guān)性部件(118)，所述相關(guān)性部件針對所述搜索操作所返回的結(jié)果中的每個結(jié)果，計(jì)算所述用戶對相應(yīng)搜索結(jié)果的相應(yīng)正親和性和所述用戶對所述相應(yīng)搜索結(jié)果的相應(yīng)負(fù)親和性，其中，所述正親和性是基于所述用戶的社交活動數(shù)據(jù)與點(diǎn)擊了所述相應(yīng)結(jié)果的第一組歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性來計(jì)算的，并且其中，所述負(fù)親和性是基于所述用戶的社交活動數(shù)據(jù)與跳過了所述相應(yīng)結(jié)果的第二組歷史用戶的社交活動數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性來計(jì)算的；以及 排序部件(120)，所述排序部件至少部分地基于針對所述搜索結(jié)果中的每個搜索結(jié)果的所述相應(yīng)搜索結(jié)果的所述相應(yīng)正親和性和所述相應(yīng)負(fù)親和性來對所述搜索操作所返回的搜索結(jié)果進(jìn)行排序。
10.一種包括計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令的計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時，使得所述處理器執(zhí)行以下動作，所述動作包括: 執(zhí)行響應(yīng)于搜索查詢而針對用戶返回搜索結(jié)果的搜索操作，其中，所述搜索操作由處理器執(zhí)行； 針對所述搜索操作所返回的搜索結(jié)果中的每個搜索結(jié)果，將所述用戶對相應(yīng)搜索結(jié)果的相應(yīng)的經(jīng)合并的親和性直接計(jì)算成相應(yīng)正親和性與相應(yīng)負(fù)親和性之差，其中:` 所述相應(yīng)正親和性是所述用戶的社交活動數(shù)據(jù)與點(diǎn)擊了所述相應(yīng)搜索結(jié)果的第一組歷史用戶的聚合社交活動數(shù)據(jù)之間的點(diǎn)積；以及 所述相應(yīng)負(fù)親和性是所述用戶的社交活動數(shù)據(jù)與跳過了所述對應(yīng)搜索結(jié)果的第二組歷史用戶的聚合社交活動數(shù)據(jù)之間的點(diǎn)積；以及 至少部分地基于針對所述搜索結(jié)果中的每個搜索結(jié)果的所述相應(yīng)搜索結(jié)果的所述相應(yīng)的經(jīng)合并的親和性，來對所述搜索操作所返回的搜索結(jié)果進(jìn)行排序。
【文檔編號】G06F17/30GK103514253SQ201310271852
【公開日】2014年1月15日 申請日期:2013年6月21日 優(yōu)先權(quán)日:2012年6月22日
【發(fā)明者】保羅·內(nèi)森·班尼特, 埃姆雷·穆罕默德·基契曼, 彼得·理查德·貝利, 尼基爾·丹德卡爾, 段輝中 申請人:微軟公司