(57)【要約】  検索結果において異なる検索オブジェクトの第１のランキングスコアが、第１のランキングモデルに基づいて取得される。第１のランキングスコアは、多数のインターバルに分割される。検索オブジェクトは、多数のインターバルに対応する検索オブジェクトの異なるセットに分類される。各インターバルに対応するデータオブジェクト内で、１つまたは複数のプリセットラベルを有する１つまたは複数の検索オブジェクトが決定される。プリセットラベルを有する検索オブジェクトの第２のランキングスコアが、第２のランキングモデルに基づいて取得される。第２のランキングスコアは、対応するインターバルの検索オブジェクトのセット内で、プリセットラベルを有する検索オブジェクトのランキングを調整するのに使用される。検索結果の相関性を保証する条件に基づいて、本技法は、表示される検索結果の一貫性及び連続性を向上させ、一様なユーザエクスペリエンスを提供し、また、データ処理の複雑性を低減し、且つ、効率及びシステム処理性能を向上させるように、アルゴリズムを単純化する。
2017509070.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ検索処理方法であって、
第１のランキングモデルに基づいて、検索結果内で多数の検索オブジェクトの第１のランキングスコアを取得することと、
前記第１のランキングスコアを多数のインターバルに分割することと、
前記多数の検索オブジェクトの１つまたは複数の検索オブジェクトを、前記１つまたは複数の検索オブジェクトの第１のランキングスコアに従って、前記多数のインターバルのそれぞれのインターバルに対応する検索オブジェクトのそれぞれのセットに分類することと、
検索オブジェクトの前記それぞれのセット内で１つまたは複数のプリセットラベルを有する１つまたは複数の検索オブジェクトを決定することと、
第２のランキングモデルに基づいて、前記１つまたは複数のプリセットラベルを有する前記１つまたは複数の検索オブジェクトの第２のランキングスコアを取得することと、
検索オブジェクトの前記それぞれのセット内で、前記１つまたは複数のプリセットラベルを有する前記１つまたは複数の検索オブジェクトのランキングを調整するために、前記第２のランキングスコアを使用することと
を含む、前記データ検索処理方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記第１のランキングモデルに基づいて、前記検索結果内で多数の検索オブジェクトの前記第１のランキングスコアを前記取得することが、
キーワードに従って前記検索結果を取得することと、
前記第１のランキングモデルに基づいて、前記多数の検索オブジェクトのそれぞれの検索オブジェクトと前記キーワードとのそれぞれの相関値を計算することと、
前記それぞれの検索オブジェクトのそれぞれの第１のランキングスコアとして、前記それぞれの相関値を使用することと
を含む、前記方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、前記第１のランキングスコアを多数のインターバルに前記分割することが、
１つまたは複数の相関閾値の値を設定することと、
前記１つまたは複数の相関閾値の値に基づいて、前記第１のランキングスコアを前記多数のインターバルに分割することと
を含む、前記方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、前記多数の検索オブジェクトの１つまたは複数の検索オブジェクトを、前記１つまたは複数の検索オブジェクトの第１のランキングスコアに従って、前記それぞれのインターバルに対応する検索オブジェクトの前記それぞれのセットに前記分類することが、
前記それぞれの検索オブジェクトのそれぞれの第１のランキングスコアに従って、前記それぞれのインターバルに対応する検索オブジェクトの前記それぞれのセットに、それぞれの検索オブジェクトを分類することと
を含む、前記方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、前記１つまたは複数のプリセットラベルを有する前記１つまたは複数の検索オブジェクトが、前記１つまたは複数のプリセットラベルを有する前記１つまたは複数の検索オブジェクトの拡張情報を含む、前記方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法であって、前記１つまたは複数のプリセットラベルを有する前記１つまたは複数の検索オブジェクトが、前記拡張情報に関連するレコードを含む、前記方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法であって、前記１つまたは複数のプリセットラベルが、それぞれのプリセットラベルを有するそれぞれの検索オブジェクトが拡張情報を含むことを示す、前記方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、前記拡張情報が広告を含む、前記方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、前記第２のランキングモデルに基づいて、前記１つまたは複数のプリセットラベルを有する前記１つまたは複数の検索オブジェクトの前記第２のランキングスコアを前記取得することが、
前記それぞれのプリセットラベルを有する前記それぞれの検索オブジェクトのそれぞれの第２のランキングスコアを計算するために、それぞれのプリセットラベルを有するそれぞれの検索オブジェクトのそれぞれのレコードを使用すること
を含む、前記方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法であって、検索オブジェクトの前記それぞれのセット内で前記１つまたは複数のプリセットラベルを有する前記１つまたは複数の検索オブジェクトの前記ランキングを調整するために、前記第２のランキングスコアを前記使用することが、
検索オブジェクトの前記それぞれのセットにおいて、前記それぞれのプリセットラベルを有する前記それぞれの検索オブジェクトの新たなランキングを決定するために、それぞれのプリセットラベルを有するそれぞれの検索オブジェクトのそれぞれの第２のランキングスコアを使用すること
を含む、前記方法。
【請求項１１】
データ検索処理システムであって、
第１のランキングモデルに基づいて、検索結果内で多数の検索オブジェクトの第１のランキングスコアを取得する、第１のランキングスコアモジュールと、
前記第１のランキングスコアを多数のインターバルに分割し、且つ、前記多数の検索オブジェクトの１つまたは複数の検索オブジェクトを、前記１つまたは複数の検索オブジェクトの第１のランキングスコアに従って、前記多数のインターバルのそれぞれのインターバルに対応する検索オブジェクトのそれぞれのセットに分類する、分類モジュールと、
検索オブジェクトの前記それぞれのセット内で、１つまたは複数のプリセットラベルを有する１つまたは複数の検索オブジェクトを決定する、決定モジュールと、
第２のランキングモデルに基づいて、前記１つまたは複数のプリセットラベルを有する前記１つまたは複数の検索オブジェクトの第２のランキングスコアを取得する、第２のランキングスコアモジュールと、
検索オブジェクトの前記それぞれのセット内で、前記１つまたは複数のプリセットラベルを有する前記１つまたは複数の検索オブジェクトのランキングを調整するために、前記第２のランキングスコアを使用する、ランキング調整モジュールと
を含む、データ検索処理システム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のシステムであって、前記第１のランキングスコアモジュールが、
キーワードに従って前記検索結果を取得し、
前記第１のランキングモデルに基づいて、前記多数の検索オブジェクトのそれぞれの検索オブジェクトと前記キーワードとのそれぞれの相関値を計算し、
前記それぞれの検索オブジェクトのそれぞれの第１のランキングスコアとして、前記それぞれの相関値を使用する、
前記システム。
【請求項１３】
請求項１１に記載のシステムであって、前記分類モジュールが、
１つまたは複数の相関閾値の値を設定し、
前記１つまたは複数の相関閾値の値に基づいて、前記第１のランキングスコアを前記多数のインターバルに分割する、
前記システム。
【請求項１４】
請求項１１に記載のシステムであって、前記分類モジュールが、それぞれの検索オブジェクトを、前記それぞれの検索オブジェクトのそれぞれの第１のランキングスコアに従って、前記それぞれのインターバルに対応する検索オブジェクトの前記それぞれのセットに分類する、前記システム。
【請求項１５】
請求項１１に記載のシステムであって、前記１つまたは複数のプリセットラベルを有する前記１つまたは複数の検索オブジェクトが、前記１つまたは複数のプリセットラベルを有する前記１つまたは複数の検索オブジェクトの拡張情報を含む、前記システム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のシステムであって、前記１つまたは複数のプリセットラベルを有する前記１つまたは複数の検索オブジェクトが、前記拡張情報に関連するレコードを含む、前記システム。
【請求項１７】
請求項１１に記載のシステムであって、前記１つまたは複数のプリセットラベルが、それぞれのプリセットラベルを有するそれぞれの検索オブジェクトが拡張情報を含むことを示す、前記システム。
【請求項１８】
請求項１７に記載のシステムであって、前記拡張情報が広告を含む、前記システム。
【請求項１９】
請求項１１に記載のシステムであって、
前記第２のランキングスコアモジュールが、前記それぞれのプリセットラベルを有する前記それぞれの検索オブジェクトのそれぞれの第２のランキングスコアを計算するために、それぞれのプリセットラベルを有するそれぞれの検索オブジェクトのそれぞれのレコードを使用し、
前記ランキング調整モジュールが、検索オブジェクトの前記それぞれのセットにおいて、前記それぞれのプリセットラベルを有する前記それぞれの検索オブジェクトの新たなランキングを決定するために、前記それぞれのプリセットラベルを有する前記それぞれの検索オブジェクトの前記それぞれの第２のランキングスコアを使用する、
前記システム。
【請求項２０】
１つまたは複数のメモリであって、
第１のランキングモデルに基づいて、検索結果内で多数の検索オブジェクトの第１のランキングスコアを取得することと、
前記第１のランキングスコアを多数のインターバルに分割することと、
前記多数の検索オブジェクトの１つまたは複数の検索オブジェクトを、前記１つまたは複数の検索オブジェクトの第１のランキングスコアに従って、それぞれのインターバルに対応する検索オブジェクトのそれぞれのセットに分類することと、
検索オブジェクトの前記それぞれのセット内で、１つまたは複数のプリセットラベルを有する１つまたは複数の検索オブジェクトを決定することと、
第２のランキングモデルに基づいて、前記１つまたは複数のプリセットラベルを有する前記１つまたは複数の検索オブジェクトの第２のランキングスコアを取得することと、
検索オブジェクトの前記それぞれのセット内で、前記１つまたは複数のプリセットラベルを有する前記１つまたは複数の検索オブジェクトのランキングを調整するために、前記第２のランキングスコアを使用すること
を含む動作を実行させるように、１つまたは複数のプロセッサにより実行可能な、そこに記憶されるコンピュータ可読命令を有する、前記１つまたは複数のメモリ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、「データ検索処理方法及びシステム」という表題で２０１４年３月２８日に出願された、Ｃｈｉｎｅｓｅ  Ｐａｔｅｎｔ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｎｏ．２０１４１０１２３９９２．７号の外国優先権を主張するものであり、その全体を参照文献として本明細書に援用する。
【０００２】
本開示は、一般に、データ検索の分野に関し、より詳細には、データ検索処理方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
インターネット技術の発展により、ますます多くのユーザが、データ検索を行い、返信される検索結果を取得するために、ネットワークを訪問する。検索要求に応じて検索を実行し、検索結果を提供するサーバでのデータ検索処理技術は、ユーザの検索目的を実現する重要な機能を達成する。例えば、データ検索処理技術は、ユーザ要求を最も満たすように検索結果を処理すること、プロセッサ性能を向上させるように検索結果を処理すること、データ管理効率等を最適化することを含む。ユーザの検索要求に従った従来の検索処理技術は、それぞれ検索エンジンまたは相関エンジンを介して検索を行う。言い換えると、検索エンジンがデータオブジェクトを発見し、相関エンジンが、当該データオブジェクトに基づいて拡張情報を発見する。その後、データオブジェクト及び当該データオブジェクトに基づく拡張情報が、共に出力されるために処理及び調整される。例えば、データオブジェクトに基づく拡張情報は、発見されたデータオブジェクトに埋め込まれ、クエリーワードを入力するユーザにデータオブジェクトと共に表示される。
【０００４】
検索技術の共通のアプリケーションは、商品検索エンジンである。有料広告は、検索結果に埋め込まれる。具体的には、図１Ａに示すように、（１）ユーザが、ブラウザを介して商品検索ウェブサイトを訪問し、商品照会タームを入力し、検索を要求するように検索ボタンをクリックする。（２）ブラウザが、ウェブサイトのアプリケーションサーバを訪問する。（３）アプリケーションサーバが、広告エンジンからの検索に関する広告結果（商品に基づく広告結果）、及び、検索エンジンからの検索に関する商品検索結果を要求する。（ｉ）広告エンジンが、一定の論理に従って広告結果を返信する。例えば、商品照会タームが、条件を満たす広告される商品を取得するために、広告主により購入されたキーワードと一致される。取得された広告される商品が、広告に予想される最大の利益（広告入札価格、一致度、広告創造性品質など）に従ってランク付けされ、上位ｍ個の広告される商品が結果として返信される。（ｍは整数である。）（ｉｉ）検索エンジンが、一定の論理に従って検索結果を返信する。例えば、照会タームが、条件を満たす商品を取得するために、商品のテキスト記述と一致される。相関などの次元に従って、商品と、検索要求を送信するユーザの要求との度合いが一致すると、商品品質が、出力される商品のランキングを決定するように計算される。上位ｎ個の商品が結果として返信される。（ｎは整数である。）（４）アプリケーションサーバが、広告結果及び商品の検索結果を取得し、計算を行う。例えば、広告結果（広告される商品）に既に含まれる商品は、商品の検索結果から除外される。計算結果が、ランキング用にマージ及び調整される。あるページが、検索要求を送信するユーザに表示するように、ブラウザに描画及び返信される。
【０００５】
図１Ａによって示すように、検索結果は、出力用に返信される。「商品取引プラットフォーム検索」の一例として、有料広告が、図２の右側のバーに示すように、検索結果の一部として、上部、下部、または右側のバーなどに検索された商品と共に表示される。広告は別個に表示される。ブラウザは、広告結果を取得するように広告エンジンを直接訪問し、ページ処理時間を短縮するように、対応する広告場所に広告結果を表示する。さらに、検索結果は、図１Ｂに示すように出力できる。図３に示した「入札価格（ｂｉｄ）ランキング」のように、有料広告は検索結果に埋め込まれる。検索結果がウェブページに出力される場合、有料広告は四角い枠内に示される。検索結果及び広告結果は混在される。取得された検索結果及び広告結果が（結合ランキングサーバなどにより）互いに結合された後、アプリケーションサーバが、結合されたランキング結果をブラウザに送信する。
【０００６】
２つの検索処理後の２つの表示方法は、検索エンジンからの結果と、広告エンジンからの結果とを１つのページで表示することである。しかし、こうした２つの方法には欠点がある。
【０００７】
第一に、最終的に表示される結果が、２つのエンジンからの結果の組合せであり、また、２つのエンジンが、商品の異なるセット及び異なるランキングアルゴリズムに対応するので、最終的に表示される結果は、一貫性のない的外れな効果を示し、これにより、広告結果及び検索結果が混在または互いに結合される場合に特に、一貫性のないユーザエクスペリエンスがもたらされる。２つのエンジンが一貫性のないランキング論理を使用するので、最終的に表示される結果は、効果が劣るものであり、一貫性及び関連性を欠き、さらに一貫性のないユーザエクスペリエンスをもたらす。
【０００８】
例えば、全商品のセットは、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、及びＦである。広告に関係する商品のセットは、Ｃ、Ｄ、及びＥである。検索エンジン用の商品のセットは、商品の全セットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、及びＦである。広告エンジン用の商品のセットは、ＣからＥである。ユーザにより開始される検索の可能性は、検索エンジンが、Ａ、Ｃ、及びＥという結果を返信し、広告エンジンがＣ及びＥという結果を返信し、及び、ユーザに表示される結合された結果が、Ａ、Ｃ、Ｅ、及びＦである、というものであり得る。Ａ、Ｃ、及びＦは、検索エンジンのルールに従って表示されるので、Ｅの挿入はユーザの判断を混乱させる。広告ランキングの観点から、Ｅのテキスト記述がユーザ照会に密接に関連しないにも関わらず、Ｅのための入札価格が高い場合、Ｅはやはりユーザに返信される。それゆえ、ユーザのエクスペリエンスの包括的な結果は、相関が弱く、一貫性がないものである。
【０００９】
第二に、従来技術では、アプリケーションサーバは、２つの検索エンジンを要求する必要がある。２つのエンジンの目的は異なっており、また、それらのランキング条件は異なっている。最終的に表示される結果は、２つのエンジンの結果を結合し、重複を削除する必要がある。それゆえ、同一のオブジェクトの最終的なランキングは一貫性がなく、結果を結合することや重複を削除することなどの動作が増加し、コンピューティングシステムの複雑さの度合いが増加し、コンピューティングシステムの処理効率が低下する。
【００１０】
それゆえ、データ検索処理のための従来技術は、効率を高め、均一で申し分のないユーザエクスペリエンスを提供するように、改善される必要がある。
【発明の概要】
【００１１】
この概要は、発明を実施するための形態において以下でさらに説明される概念の内容を単純化された形で紹介するために提供される。この概要は、請求される主題の全ての重要な特徴または必要不可欠な特徴を特定することを意図するものでなく、また、請求される主題の範囲を決定する際の助けとして単に使用されることを意図するものでもない。例えば、「技法」という用語は、上述の内容により、及び本開示全体を通して認められるように、装置、システム、方法、及び／またはコンピュータ可読命令を指すことができる。
【００１２】
本開示は、例示的なデータ検索処理方法を提供する。検索結果における異なる検索オブジェクトの第１のランキングスコアが、第１のランキングモデルに基づいて取得される。第１のランキングスコアは、多数のインターバルに分割される。検索オブジェクトは、多数のインターバルに対応する検索オブジェクトの異なるセットに分類される。各インターバルに対応するデータオブジェクトのセット内で、１つまたは複数のプリセットラベルを有する１つまたは複数の検索オブジェクトが決定される。プリセットラベルを有する検索オブジェクトの第２のランキングスコアが、第２のランキングモデルに基づいて取得される。第２のランキングスコアは、対応するインターバルの検索オブジェクトのセット内で、プリセットラベルを有する検索オブジェクトのランキングを調整するのに使用される。
【００１３】
例えば、第１のランキングモデルに基づいて取得される検索結果における異なる検索オブジェクトの第１のランキングスコアは、以下のとおりである。検索結果は、ユーザにより入力されるキーワードに基づいて取得される。検索結果内の各検索オブジェクトとキーワードとの相関性が、第１のランキングモデルに基づいて計算され、取得される相関値が第１のランキングスコアとして使用される。
【００１４】
例えば、第１のランキングスコアが、多数のインターバルに分割され、検索オブジェクトが、以下のとおり、多数のインターバルに対応する検索オブジェクトの異なるセットに分類される。１つまたは複数の相関閾値の値が設定される。第１のランキングスコアが、相関閾値の値に従って多数のインターバルに分割される。それぞれの第１のランキングスコアが属するインターバルに従って、それぞれの第１のランキングスコアを有するそれぞれの検索オブジェクトが、インターバルに対応する検索オブジェクトのセットに分類される。
【００１５】
例えば、プリセットラベルを有する検索オブジェクトは、以下を備えることができる。検索オブジェクトの拡張情報及び当該拡張情報に関連するレコードに基づいて、プリセットラベルは、それぞれの検索オブジェクトが拡張情報を含むことを示す。例えば、第２のランキングスコアは、以下のとおり、対応するインターバルの検索オブジェクトのセット内でプリセットラベルを有する検索オブジェクのランキングを調整するのに使用される。ランキングが調整された検索結果が、ユーザに返信され、プリセットラベルを有するそれぞれの検索オブジェクトの拡張情報もまた、ユーザに返信される。
【００１６】
例えば、プリセットラベルを有する検索オブジェクトの第２のランキングスコアは、以下を含むことができる。第２のランキングモデルは、プリセットラベルを有するそれぞれのデータオブジェクトのそれぞれの第２のランキングスコアを計算するために、レコードを使用する。例えば、第２のランキングスコアは、以下のとおり、対応するインターバルの検索オブジェクトのセット内で、プリセットラベルを有する検索オブジェクトのランキングを調整するのに使用される。各インターバルに対応する検索オブジェクトの各セット内で、プリセットラベルを有する検索オブジェクトの第２のランキングスコアの新たなランキングが、それらの第２のランキングスコアに従って決定され、検索オブジェクトのセット内で全ての検索結果のランキングが調整される。
【００１７】
本開示は、例示的なデータ検索処理システムを提供する。システムは、以下のモジュールを含むことができる。第１のランキングスコアモジュールが、第１のランキングモデルに基づいて、検索結果における異なる検索オブジェクトの第１のランキングスコアを取得する。分類モジュールが、第１のランキングスコアを多数のインターバルに分割し、検索オブジェクトを、多数のインターバルに対応する検索オブジェクトの異なるセットに分類する。決定モジュールが、各インターバルに対応するデータオブジェクトのセット内で、１つまたは複数のプリセットラベルを有する１つまたは複数の検索オブジェクトを決定する。第２のランキングスコアモジュールが、第２のランキングモデルに基づいて、プリセットラベルを有する検索オブジェクトの第２のランキングスコアを取得する。ランキング調整モジュールが、対応するインターバルの検索オブジェクトのセット内で、プリセットラベルを有する検索オブジェクトのランキングを調整するのに第２のランキングスコアを使用する。
【００１８】
例えば、第１のランキングスコアモジュールが、ユーザにより入力されるキーワードに基づいて検索結果を取得し、第１のランキングモデルに基づく検索結果内の各検索オブジェクトとキーワードとの相関性を計算し、取得される相関値を第１のランキングスコアとして使用する。
【００１９】
例えば、分類モジュールが、１つまたは複数の相関閾値の値を設定し、相関閾値の値に従って、第１のランキングスコアを多数のインターバルに分割し、それぞれの第１のランキングスコアが属するインターバルに従って、それぞれの第１のランキングスコアを有するそれぞれの検索オブジェクトを、当該インターバルに対応する検索オブジェクトに分類する。
【００２０】
例えば、プリセットラベルを有する検索オブジェクトは、以下を含むことができる。それぞれの検索オブジェクトの拡張情報及び当該拡張情報に関連するレコードに基づいて、プリセットラベルは、それぞれの検索オブジェクトが拡張情報を含むことを示す。例えば、ランキング調整モジュールが、ランキングが調整された検索結果をユーザに返信し、また、プリセットラベルを有するそれぞれの検索オブジェクトの拡張情報をユーザに返信する。
【００２１】
例えば、第２のランキングスコアモジュールが、プリセットラベルを有するそれぞれのデータオブジェクトのそれぞれの第２のランキングスコアを計算するためにレコードを使用するように、第２のランキングモデルを使用する。例えば、ランキング調整モジュールは、各インターバルに対応する検索オブジェクトの各セット内で、第２のランキングスコアに従って、プリセットラベルを有する検索オブジェクトの第２のランキングスコアの新たなランキングを決定し、検索オブジェクトのセット内で全ての検索オブジェクトのランキングを調整する。
【００２２】
従来の技法と比較して、本技法は、データオブジェクトの拡張情報に基づいて、同一の検索エンジンを介して検索を行い、これにより一貫性のないユーザエクスペリエンスを回避する。さらに、拡張情報を有するデータオブジェクトを表示するように、結果と優先順位との相関性を保証するために、本技法は、小さなスケールでランキングを調整するようにインターバルを分割する。本技法は、複雑なアルゴリズムを使用することなく、容易に実施できる。さらに、本技法は、データオブジェクトの結果と、当該データオブジェクトに基づく拡張情報とを、検索エンジンによる直接的な検索を介して取得し、同一のランキングルールを使用し、これにより、データ処理及び関連データ処理システムが最適化され、一様なユーザエクスペリエンスが達成され、及び、ユーザエクスペリエンスが効果的に改善される。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
添付の図面は、本開示を示し、本開示の一部となるものである。本開示の例示的な実施形態及びその説明は、本開示を示すのに使用されるものであり、本開示を不当に制限すると解釈すべきではない。
【図１Ａ】従来のデータ検索処理技法の適用を示す図である。
【図１Ｂ】従来のデータ検索処理技法の適用を示す図である。
【図２】既存のデータ検索処理技術による例示的な表示結果を示す図である。
【図３】既存のデータ検索処理技術による例示的な表示結果を示す図である。
【図４】本開示に従った例示的なデータ検索処理方法を示す流れ図である。
【図５】例示的なデータ検索処理方法の例示的な適用を示す図である。
【図６】本開示の例示的な実施形態に従って検索オブジェクトをランク付けするための例示的なプロセスを示す流れ図である。
【図７】例示的なデータ検索処理方法におけるプリセットラベルの例示的な適用を示す図である。
【図８】本開示に従った例示的なデータ検索処理システムを示す流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
本技法は、検索プロセスにおいて、ユーザの照会タームとデータオブジェクトを一致させ、データオブジェクトと照会タームとの相関性に従ってランキングスコアを取得し、当該ランキングスコアを多数のインターバルに分類するように１つまたは複数の相関閾値の値を設定し、検索されたデータオブジェクト（検索オブジェクト）を、対応するインターバルの検索オブジェクトのセットに分類する。本技法は、その後、データオブジェクの拡張情報に関連する様々なレコードを、入札要因などの検索オブジェクトのランキングに影響を及ぼす要因として導入する。本技法は、各検索オブジェクトに対応する相関閾値の値のインターバルの検索オブジェクトのセット内でランキングを調整するために、影響を及ぼす要因を使用する。本技法は、１つの検索プロセス内で２つのランキングを結合し、検索結果の相関性を保証し、返信される検索結果の一貫性及び連続性を向上させる。さらに、本技法は、データ処理の複雑さを低下させ、データ処理効率を向上させ、且つ、データ処理システムの性能を高めるように、複雑な混在及び重複削除アルゴリズムを削減する。本技法は、システムの処理効率及び計算性能を効果的に高めるように、且つ、申し分のない一貫したユーザエクスペリエンスを提供するように、処理手順を単純化する。商品検索などの本開示のアプリケーションは、商品の検索エンジンに、商品の広告主の広告アイデアを入力する。検索エンジンは、検索環境において検索結果及び広告結果を一様に返信する。このように、本技法は、検索結果を直接的に商業利用し、検索結果には相関性があるという前提条件に基づいて、検索結果において広告される商品の割り当てを向上させ、これにより、検索エンジンが効果的に商業利用される。
【００２５】
本開示の目的、技術的解決策、及び利点を明確に示すために、本開示の例示的な実施形態及びその対応する図面が本技法を説明するのに使用される。例示的な実施形態は、本開示の実施形態の一部を示すものであり、全てを示すものではない。本開示の例示的な実施形態に基づいて、創造的な努力を用いることなく当業者により取得される他の実施形態の全てが、本開示の保護の下にある。
【００２６】
本開示は、例示的なデータ検索処理方法を提供する。図４は、例示的なデータ検索処理方法の流れ図を示す。
【００２７】
４１０で、検索結果が、ユーザにより入力されるキーワードに基づいて取得される。
【００２８】
図５は、例示的なデータ検索処理方法の例示的な適用の図を示す。ユーザ５０２は、ブラウザ５０４を介して、商品検索プラットフォームなどの検索プラットフォームを訪問する。ユーザ５０２は、ブラウザ５０４でキーワードを入力し、検索要求を送信する。例えば、ユーザ５０２は、商品名を入力し、検索ボタンをクリックする。ブラウザ５０４は、検索プラットフォームのアプリケーションサーバ５０６を訪問する。アプリケーションサーバ５０６は、検索要求を受信する。アプリケーションサーバ５０６は、検索エンジン５０８に、検索要求に関する検索を実行するように要求する。検索を実行して、検索結果を取得するように、照会タームが前処理された後に取得されるキーワードを、検索エンジン５０８は使用する。
【００２９】
検索エンジン５０８は、全体のデータオブジェクトのセットにおいて多数のデータオブジェクトのテキスト記述とキーワードを一致させる。例えば、キーワードとデータオブジェクトのテキスト記述との類似度に基づく検索モデルが、キーワードとの相関度（相関性）を有するテキスト記述を発見するのに使用される。このようなテキスト記述に対応するデータオブジェクトは、検索結果においてキーワードに一致するデータオブジェクトである。相関性とは、検索相関性またはインデクシング相関性である。
【００３０】
例えば、いくつかのデータオブジェクトは、当該データオブジェクトに基づく拡張情報を有する。拡張情報を有するデータオブジェクトに対して、プリセットラベルが、拡張情報を有さないデータオブジェクトと区別するために、当該データオブジェクトをマークするのに使用される。また、拡張情報を有するデータオブジェクトの拡張情報は記憶できる。さらに、拡張情報を有するデータオブジェクトに関連する様々なレコードは記憶できる。
【００３１】
商品検索の一実施例を使用して、ユーザ５０２は、ブラウザ５０４を介して商品名などのキーワードを入力し、検索ボタンをクリックする。ブラウザ５０４は、検索プラットフォームのアプリケーションサーバ５０６を訪問し、アプリケーションサーバ５０６に商品名を伝達する。アプリケーションサーバ５０６は、検索サーバ５０８に商品検索を実行するように要求する。例えば、検索モデル（代数理論に基づく情報検索（ＩＲ）モデル、確率に基づくＩＲモデル、集合論に基づくＩＲモデル、統計学に基づく機械学習モデル等など）に基づいた類似度の計算を通して、キーワードまたは商品名と一致するテキスト記述が検索され、そのようなテキスト記述に対応する商品（データオブジェクト）が取得される。いくつかの商品が、広告（データオブジェクトに基づく拡張情報）に対応する広告される商品である。広告される商品は、広告されない商品から区別されるように予めラベル付けできる。
【００３２】
図７は、本開示に従ったデータ検索処理方法の例示的な実施形態におけるプリセットラベルの例示的な適用の図を示す。広告主７０２は、広告される商品を管理するために広告管理システム７０４を使用する。広告主７０２は、広告すべき商品（広告される商品）に関する広告作成を編集し、入札価格を伝える。広告される商品及びそれらの対応する入札価格が、既存のオフライン処理データと結合されるように、オフライン検索処理システム７０６に登録される。例えば、検索される商品のセットにおいて標準のプレースメントステータスを有する広告される商品がラベル付けされ、それらの対応する広告作成及び入札が記録される。オフライン検索処理システム７０６により結合されるデータオブジェクトは、検索エンジン７０８により検索されるように、全商品のセットに登録される。検索エンジン７０８が広告される商品を発見するとすれば、こうした広告される商品はプリセットラベルを有する。
【００３３】
４２０で、取得された検索結果における検索オブジェクトがランク付けされる。
【００３４】
例えば、検索エンジンは、検索ランキング論理に従って検索結果をランク付けし、プリセットされた相関閾値の値に一致する、検索結果における検索オブジェクトを抽出する。検索結果においてプリセットラベルを有する検索オブジェクトに対して、検索エンジンは、それらのレコードに従ってそれらのランキングを調整し、調整された検索結果を（例えば、アプリケーションサーバに）返信する。
【００３５】
例えば、相関閾値の値の選択は、それが検索相関性に影響を及ぼさないということに基づく。例えば、検索のために検索エンジンにより使用されるキーワードと、データオブジェクトのテキスト記述との相関性の一次結合、及び他の要因が、検索されたデータオブジェクト（検索されたオブジェクト）のランキング値（スコア）、すなわち、ランキングスコアを決定するのに使用できる。例えば、ランキングスコアは１から１００の間で設定でき、スコア１００が最高である。一次結合のスコアが、相関閾値の値を選択するのに使用される。それゆえ、スコアが一定の閾値内にある検索オブジェクトは、検索オブジェクトがプリセットラベルを有するかどうかなどの要因に従って再びランク付けされ、これにより、元の検索経験に影響を及ぼすのが回避され、また、プリセットラベルを有する検索オブジェクトの実際の要件が考慮される。
【００３６】
例えば、商品検索エンジンは検索結果をランク付けし、検索のために使用されるキーワードとテキスト記述との相関性の一次結合、及び、様々な商業的な数字（直近の３０日以内の売上高、利益率等など）に従って、ランキングを決定する。相関閾値の値は、状況に応じて選択できる。
【００３７】
先の商品検索実施例を用いて、検索エンジンは、商品のテキスト記述とユーザにより使用される照会タームとの類似度を計算するために、ブーリアンモデル、ベクトル空間モデル、確率モデル、言語モデル、または機械学習モデルなどの１つまたは複数のモデルを使用する。すなわち、相関性は、相関度の計算に従って決定される。一致される商品ＡからＩが取得されると仮定すると、商品ＡからＩは、順序ＡＢＣＤＥＦＧＨＩを取得するようにランク付けされる。各商品はランキングスコアを有する。相関閾値の値２０がプリセットされる。ランキングスコアを有する上位６商品など、ランキングスコアが２０よりも高い商品、例えばＡからＦが、相関性が高いインターバルに配置される。すなわち、相関閾値の値を満たす商品は、ＡＢＣＤＥＦである。ランキングスコアが２０よりも低い商品、例えば、Ｇ、Ｈ、Ｉは、相関性が低いインターバルに配置される。さらに、２０よりも高いか、２０と等しいスコアに対応するインターバルにおいて、プリセットラベルを有し、且つ、通常は表示される広告される商品、例えば、検索商品ＡからＦにおけるＣ、Ｅ、Ｆに関して、Ｃ、Ｅ、Ｆのランキング順序は、それらの入札レコードに従ってＥ、Ｃ、Ｆに調整される。順序が調整された商品が返信され、ＥＡＢＣＤＦとして出力される。同様に、２０よりも低いスコアに対応するインターバルにおいて、プリセットラベルを有し、且つ、通常は表示される広告される商品に関して、例えば、Ｇ、Ｈ、Ｉは、それらの入札レコードに従ってＩＧＨに再びランク付けされる。
【００３８】
図６は、データ検索処理方法の例示的な実施形態に従った検索オブジェクトをランク付けするための例示的な方法の流れ図を示し、この方法において、検索オブジェクトは、ランク付けされ、また、ランキングにおいて再調整される。
【００３９】
６１０で、検索結果における異なる検索オブジェクトの第１のランキングスコアが、第１のランキングモデルに基づいて取得される。
【００４０】
第１のランキングモデルは、ドキュメントを一致させるプロセスの間に、ユーザにより入力される照会タームにより分化されるキーワードに従って、インデクシングモデルによる類似度の計算を通して、データオブジェクトを発見するのに使用される。類似度の計算は、キーワードとデータオブジェクトとの相関性を発見すること、すなわち相関性の計算である。例えば、データオブジェクトの相関性の数または値が、類似度の計算に従って、ランキングスコアとして使用される。別の実施例について、データオブジェクトのランキングスコアは、類似度の計算及び様々な他の要因から導出されるデータオブジェクトの相関性の一次結合された計算に従って決定できる。さらに、各データオブジェクトのランクを決定するための数学的モデルが、そのランキングスコアに基づいて決定される。言い換えると、検索ランキング論理が、データオブジェクトを検索し、且つ、（全ての検索されたデータオブジェクトを含む）検索結果をランク付けするのに使用される。
【００４１】
第１のランキングモデルのランキング計算を通して取得される検索結果におけるそれぞれの検索オブジェクトのそれぞれのランキングスコアは、第１のランキングスコアと呼ばれる。第１のランキングモデルは、それぞれの検索オブジェクトのそれぞれのランキングスコアを計算するために、言語モデル、確率モデル、ブーリアンモデル、機械学習モデル等のモデルを使用できる。
【００４２】
先の商品検索実施例に続いて、簡潔さのために、類似度計算から取得される相関値／スコアのみが、本明細書において実例として使用される。商品検索エンジンは、ユーザにより入力される（いくつかのキーワードに分化できる）照会タームに従って検索マッチングを行うために検索モデルを使用する。例えば、ブーリアンモデルまたはベクトル空間モデルが、検索商品ＡからＩのランキングスコア、すなわち、第１のランキングモデルに基づく検索結果における商品の第１のランキングスコアを取得するように、照会タームと各商品のテキスト記述との類似度を計算するのに使用できる。
【００４３】
６２０で、第１のランキングスコアは、多数のインターバルに分割される。検索オブジェクトは、第１のランキングスコアに従って、異なるインターバルに対応する検索オブジェクトの異なるセットに分類される。
【００４４】
第１のランキングスコアは、スコア２０、１０などのいくつかの相関閾値の値をプリセットすることを介して設定できる多数のインターバルに分割される。例えば、スコアが「２０よりも高いかまたは２０と等しい」第１のインターバル、スコアが「１０よりも高いかまたは１０と等しく、且つ２０よりも低い」第２のインターバル、及び、スコアが「１０よりも低い」第３のインターバルに、第１のランキングスコアは分割される。従って、閾値の値は、各インターバルのためにプリセットされる。それぞれの検索オブジェクトのそれぞれのランキングスコアは、それぞれのランキングスコアがインターバルに入るかどうかを決定するために、閾値の値と比較される。それぞれのランキングスコアがインターバルに入るならば、それぞれのランキングスコアに対応する検索オブジェクトは、インターバルに対応する検索オブジェクトのセットに分類される。
【００４５】
先の商品検索実施例を用いて、商品ＡからＩ内で、プリセットされる閾値の値が２０であると仮定すると、第１のランキングスコアは、２つのインターバルに、例えば、スコアが２０よりも高いかまたは２０と等しい第１のインターバル、及び、スコアが２０よりも低い第２のインターバルに分割される。商品Ｇ、Ｈ、及びＩの第１のランキングスコアは、それぞれ１９、１８、及び１７である。それゆえ、第２のインターバルに分類される商品のセットは、ＩＩ＝｛Ｇ、Ｈ、Ｉ｝である。Ｈ及びＩは、標準のプレースメントステータスを有する広告される商品である。商品Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、及びＦの第１のランキングスコアは、２０よりも高く、降順である。それゆえ、第１のインターバルに分類される商品のセットは、Ｉ＝｛Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ｝である。Ｃ、Ｅ、及びＦは、標準のプレースメントステータスを有する広告される商品である。
【００４６】
６３０で、それぞれのインターバルに対応する検索オブジェクトのセットにおいてプリセットラベルを有する検索オブジェクトが決定される。
【００４７】
各インターバルに対応する検索オブジェクトのセットは、１つまたは複数の検索オブジェクトを含む。いくつかの検索オブジェクトは、プリセットラベルを有する。プリセットラベルが示すのは、拡張情報を有する検索オブジェクト（またはデータオブジェクト）及びそのような拡張情報が有効であること、または、標準のステータスを示すことである。
【００４８】
先の商品検索実施例を用いて、商品のセットＩ＝｛Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ｝において、Ｃ、Ｅ、及びＦが、標準のプレースメントステータスを有する広告される商品である。商品のセットＩＩ＝｛Ｇ、Ｈ、Ｉ｝において、Ｈ及びＩが、標準のプレースメントステータスを有する広告される商品である。広告される商品は、商品が、商品に基づく広告と関連すること、及び、対応するプレースメントステータスが標準であることを示すプリセットラベルを有する。簡潔さのために、実施例として商品のセットＩを用いて、プリセットラベルが、広告される商品Ｃ、Ｅ、及びＦを商品のセットＩから発見するのに使用される。
【００４９】
６４０で、プリセットラベルを有する検索オブジェクトの第２のランキングスコアが、第２のランキングモデルに基づいて取得される。
【００５０】
例えば、それぞれのインターバルにおいてプリセットラベルを有する検索オブジェクトのランキングスコアが、第２のランキングモデルに基づいて計算される。第２のランキングモデルは、ランキング論理とすることができる。さらに、第２のランキングモデルは、実際の必要性に従って調整及び設計されてもよい。本明細書における説明は実施例に過ぎず、本開示を制限すると理解すべきでない。
【００５１】
例えば、プリセットラベルを有する各検索オブジェクトは、拡張情報（データオブジェクトに基づく拡張情報）、対応する様々なレコード、特性情報等を含む。そのような様々なレコード及び拡張情報は、ランキングルールまたは論理、すなわち、第２のランキングモデルを設計するのに使用される。第２のランキングスコアは、第２のランキングモデルに基づいて取得される。例えば、一定の特性情報の値、または計算に使用される特性情報の値が、検索オブジェクトのランキングを表すように決定される。すなわち、そのような値は、第２のランキングスコアとして使用される。値を決定するための、または値を計算するためのこのような方法が、第２のランキングモデルである。
【００５２】
各インターバル内で、プリセットラベルを有する検索オブジェクトは、第２のランキングモデルに基づく第２のランキングスコアを有することができる。第２のランキングスコアは、検索オブジェクトのランキングスコアを調整する。
【００５３】
先の商品検索実施例を用いて、例えば、第１のインターバルに対応する商品のセットＩにおける広告される商品Ｃ、Ｅ、及びＦが、広告を配置するために、及び支払いのために、クリック課金（ＣＰＣ）広告モードを使用するのに割り当てられる。第２のランキングモデルからの第２のランキングスコア（広告主の入札価格、ランキングスコアの計算、広告料控除を含む）の取得は、以下のように示される。第２のインターバルにおける商品のセットＩＩに対する調整も同様である。簡潔さのために、以下の説明は商品のセットＩに基づくものであり、最初にランク付けされる商品のランキングの調整である。
【００５４】
例えば、広告主は、広告される商品、例えばＣ、Ｅ、及びＦの所有者である。広告主の入札価格とは、照会ターム／キーワードに対応して配置され広告される商品のための、広告主による入札価格である。入札価格は記録される。すなわち、４１０で検索された商品のセットにおいて標準のプレースメントステータスを有する広告される商品がマークされ、また、対応する広告、キーワードに基づくプレースメントのための入札価格、広告される商品の収集された広告品質スコア等がさらに記録される。表１は、広告される商品のための広告主の例示的な入札価格を示す。表２は、広告される商品の広告品質スコアを示す。
【００５５】
【表１】
2017509070.tif 000003
【００５６】
【表２】
2017509070.tif 000004
【００５７】
例示的な設計されたランキング論理またはランキング式は：予想される利益（第２のランキングスコア）＝入札価格＊品質スコアである。さらに、例示的な料金控除論理または料金控除論理は：実際の料金控除＝次のランキング位置の入札価格＊次のランキング位置の品質スコア／品質スコア＋０．０１である。それゆえ、広告される商品Ｃ、Ｅ、及びＦの第２のランキング／予想される利益は、２、１、及び３である。広告される商品Ｃ、Ｅ、及びＦの実際の料金控除は：２４／６０＋０．０１＝０．０４、６０／５０＋０．０１＝１．２１、０．８である（最終のランキング位置に対する料金控除が、実際の入札価格である）。表３は、計算された第２のランキングスコア及び実際の料金控除を示す。
【００５８】
【表３】
2017509070.tif 000005
【００５９】
さらに、いくつかの他の方法は、広告主の入札、（検索エンジンにより調整される）第２のランキングスコアの計算、及び広告料金控除のために使用でき、これは、本開示の中核の概念に影響を及ぼすべきものでない。例えば、１０００回あたりのインプレッション単価（ＣＰＭ）広告モードが、広告を配置し、且つ、料金を請求するのに使用できる。さらに、第２のランキングスコアは、１０００回の表示に対する広告主の入札価格に従って計算できる。
【００６０】
６５０で、第２のランキングスコアは、それらの対応するインターバル内のプリセットラベルを有する検索オブジェクトのランキングを調整するのに使用できる。
【００６１】
各インターバルに対応する検索オブジェクトのセット内で、プリセットラベルを有する検索オブジェクトには、必要に応じて、一定のルールに従った第２のランキングモデルにより、第２のランキングスコアが割り当てられてよい。各インターバルに対応する検索オブジェクトのセット内のプリセットラベルを有する検索オブジェクトのランキングは、第２のランキングスコアに従って調整される。
【００６２】
例えば、それぞれの検索オブジェクトのそれぞれの第２のランキングスコアは、その新たなランキングスコアであり、それぞれの検索オブジェクトに対応するインターバル内の他の検索オブジェクトのランキングスコアと比較される。それぞれの第２のランキングスコアが最も高いスコアである場合、降順に、それぞれの検索オブジェクトは、検索オブジェクトのセット内の最上位の位置（第１の位置）に調整される。別の実施例について、それぞれの検索オブジェクトのそれぞれの第２のランキングスコアは、それぞれの検索オブジェクトに対応するインターバル内のプリセットラベルを有する他の検索オブジェクトのランキングスコアと比較される。別のそれぞれの検索オブジェクトの第２のランキングスコアが最も高いランキングスコアである場合、プリセットラベルを有する検索オブジェクトの優先順位を付けるルールに従って、第１の位置のみが調整され、プリセットラベルを有する他のそれぞれの検索オブジェクトは、検索オブジェクトのセットの最上位の位置に調整され、検索オブジェクトのランキングスコアは、降順にランク付けされる。
【００６３】
第１の位置の調整は、上記のとおり説明される。ランキングにおける第２の位置、第３の位置、第４の位置等の調整は、同様の方法に従って実行できる。
【００６４】
先の商品検索実施例を用いて、第１のインターバルに対応する商品のセットＩ内で、商品ＡからＦが、ＡＢＣＤＥＦにより予めランク付けされた。予め計算された第２のランキングスコアによれば、広告される商品Ｃ、Ｅ、及びＦの間で、商品Ｅの第２のランキングスコアは７５であり、最も高い。商品Ｃの第２のランキングスコアは６０である。商品Ｆの第２のランキングスコアは２４であり、最も低い。
【００６５】
例えば、広告される商品が、優先順位でランク付けされ、且つ、第１の位置のみが調整される場合、商品Ｅは、商品のセットＩの第１の位置に配置できる。第１のインターバルに対応する商品のセットＩにおける商品の調整されたランキングは、ＥＡＢＣＤＦである。
【００６６】
別の実施例について、広告がクリックされ、広告の料金が収集される場合、第１のインターバルに対応する商品のセットＩにおける広告される商品Ｃ、Ｅ、及びＦのすべてなどの、各インターバルにおける商品のセットは、商品の第２のランキングスコアに従って調整される。第１の例について、広告される商品が絶対的な優先順位を有する場合、最終的な調整されたランキングは、前述の第２のランキングスコアに従って、ＥＣＦＡＢＤである。第２の例について、広告される商品が、第１のランキングスコアに従ってそれらのランキング、例えばＣＥＦを維持する場合、商品は、第２のランキングスコアを参照してランク付けされる。例えば、ルールは、それぞれの商品のそれぞれの位置が、整数値により最大で１０パーセント上方へ移動されるというものである。広告される商品Ｅは、最大で７位置上方へ移動される（７５／１０は四捨五入される）。広告される商品Ｃは、最大で６位置上方へ移動される（６０／１０は四捨五入される）。広告される商品Ｆは、最大で２位置上方へ移動される（２４／１０は四捨五入される）。このように、最初のランキングＡＢＣＤＥＦに従って、Ｃは６位置上方へ移動され、Ｅは７位置上方へ移動され、Ｆは２位置上方へ移動される。最終的なランキングは、ＣＥＡＢＦＤに調整される。第３の例について、第１のランキングスコア及び第２のランキングスコアが、最終的なランキングスコアを調整するように結合される。商品Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、及びＦの最終的なランキングスコアがそれぞれ１２０、１００、５０、４０、３０、及び１０であると仮定すると、第２のランキングスコアは、最終的なランキングスコアを調整するのに使用され（これにより、第２のランキングスコアは第１のランキングスコアと結合される）、最終的なランキングスコアは、それぞれ１２０、１００、１１０、４０、１０５、及び３４である。最終的なランキング位置はＡＣＥＢＤＦに調整される。
【００６７】
４３０で、ランク付け後の検索結果またはランク付けされた検索結果がユーザに返信される。
【００６８】
アプリケーションサーバは、ランク付けされた検索結果、またはランキングの調整を完了した検索結果を受信し、ブラウザに表示されるページを描画し、検索結果をブラウザに返信する。検索結果における検索オブジェクトは、それらのランキングに従ってブラウザに表示される。さらに、プリセットラベルを有する検索オブジェクトに関して、検索オブジェクトの拡張情報が、やはりこのような検索オブジェクトと共に返信される。
【００６９】
先の商品検索実施例を用いて、第１のインターバルに対応する商品のセットＩ内で、アプリケーションサーバはランク付けされた検索結果を検索エンジンから受信し、ブラウザに表示されるページを描画し、検索結果をブラウザに返信する。商品ＡからＦは、ＥＡＢＣＤＦの順序またはランキングでブラウザに表示される。さらに、ユーザが商品Ｅの広告に興味を持った場合、当該商品はクリックされ、広告主は、表３に従って１．２１を控除する。
【００７０】
図８は、本開示に従った例示的なデータ検索処理システム８００の構造図を示す。
【００７１】
システム８００は、１つまたは複数のプロセッサまたはデータ処理ユニット８０２、メモリ８０４、及び１つまたは複数の入力／出力デバイス（図８に図示せず）を含むことができる。メモリ８０４は、コンピュータ可読媒体の一実施例である。
【００７２】
メモリ８０４は、検索モジュール８１０、ランキングモジュール８２０、及び出力モジュール８３０を備える複数のモジュールまたはユニットをその中に保管できる。検索モジュール８１０は、ユーザにより入力されるキーワードに従って検索結果を取得する。検索モジュール８１０の実施される機能の詳細は、４１０での処理を参照できる。ランキングモジュール８２０は、取得された検索結果における様々な検索オブジェクトをランク付けする。ランキングモジュール８２０の実施される機能の詳細は、４２０での処理を参照できる。出力モジュールは、ランク付けされた検索結果をユーザに返信する。出力モジュールの実施される機能の詳細は、４３０での処理を参照できる。
【００７３】
例えば、ランキングモジュール８２０は、第１のランキングスコアモジュール、分類モジュール、決定モジュール、第２のランキングスコアモジュール、及びランキング調整モジュールを含んでもよい（これらのモジュール全ては図８に図示されていない）。第１のランキングスコアモジュールは、第１のランキングモデルに基づく検索結果において異なる検索オブジェクトの第１のランキングスコアを取得する。分類モジュールは、第１のランキングスコアを多数のインターバルに分割し、検索オブジェクトを、多数のインターバルに対応する検索オブジェクトの異なるセットに分類する。決定モジュールは、各インターバルに対応するデータオブジェクトのセット内でプリセットラベルを有する１つまたは複数の検索オブジェクトを決定する。第２のランキングスコアモジュールは、第２のランキングモデルに基づいて、プリセットラベルを有する検索オブジェクトの第２のランキングスコアを取得する。ランキング調整モジュールは、対応するインターバルの検索オブジェクトのセット内でプリセットラベルを有する検索オブジェクトのランキングを調整するのに、第２のランキングスコアを使用する。実施される機能の詳細は６５０での処理を参照できる。
【００７４】
本開示の例示的なシステムにより実施される処理及び機能は、図１から図７に示すように、例示的な方法の実施形態に基本的に対応するものであり、詳細は、これらの例示的な実施形態の関連箇所を参照できるので、本明細書においては説明しない。
【００７５】
標準的な構成において、本開示において説明されるような、アプリケーションサーバ、検索エンジン、広告エンジン、システム、ブラウザがインストールされたデバイスなどのコンピューティングデバイスは、１つまたは複数の中央処理装置（ＣＰＵ）、１つまたは複数の入力／出力インターフェース、１つまたは複数のネットワークインターフェース、及びメモリを備えることができる。
【００７６】
メモリは、コンピュータ可読媒体における、非永久メモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、及び／または、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）及びフラッシュランダムアクセスメモリ（フラッシュＲＡＭ）などの不揮発性メモリなどの形態を備えることができる。メモリは、コンピュータ可読媒体の一実施例である。
【００７７】
コンピュータ可読媒体は、情報記憶を実施するために任意の方法または技法を使用し得る、永久及び非永久、移動可能または移動可能でない媒体を含む。情報は、コンピュータ可読命令、データ構造、ソフトウェアモジュール、または任意のデータとすることができる。コンピュータ記憶媒体の実施例には、これに限定されるのではないが、相変化メモリ（ＰＣＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、他のタイプのＲＡＭ、ＲＯＭ、電気的消去可能なプログラム可能なリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、内部メモリ、ＣＤ‐ＲＯＭ、ＤＶＤ、光メモリ、磁気テープ、磁気ディスク、任意の他の磁気記憶デバイス、または、コンピューティングデバイスによりアクセス可能な情報を記憶できる任意の他の非通信媒体を含み得る。本明細書において規定されるように、コンピュータ可読媒体は、変調されたデータ信号及び搬送波などの一時的媒体を含まない。
【００７８】
「備える（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語、またはそれらの任意の変形形態が非排他的な包含を指すものであり、これにより、複数の要素を含むプロセス、方法、商品、またはデバイスが、当該複数の要素だけでなく、特に列挙されていない任意の他の要素、またはそのようなプロセス、方法、商品、またはデバイスにとって不可欠または固有の任意の他の要素を備えることに留意すべきである。それ以上の制限なく、「〜を備える（含む）」というフレーズにより規定される要素は、プロセス、方法、商品、またはデバイスが、当該要素に加えて、別の同一の要素を備えることを排除しない。
【００７９】
例示的な実施形態が方法、システム、またはコンピュータソフトウェア商品の形で提供できることを当業者は理解するであろう。それゆえ、本技法は、ハードウェア、コンピュータソフトウェア、またはそれらの組合せによって実施できる。さらに、本技法は、コンピュータにより実行可能な命令またはコンピュータ可読命令を備える１つまたは複数のコンピュータ記憶媒体（これに限定されるのではないが、ディスク、ＣＤ‐ＲＯＭ、または光学記憶デバイスを含む）の形をとるコンピュータソフトウェア商品として実施できる。
【００８０】
上記の説明は、本開示の例示的な実施形態を説明するものであり、こうした実施形態は、本開示を限定するのに使用すべきでない。当業者は、本技法に対して任意の修正または変形をすることができる。本技法の精神及び範囲から逸脱しない任意の変更、同等の置換、または改良は、本開示の特許請求の範囲に依然として該当するものとする。
【図２】
2017509070.tif 000006
【図３】
2017509070.tif 000007
【図４】
2017509070.tif 000008
【図６】
2017509070.tif 000009
【図８】
2017509070.tif 000010
【図１Ａ】
2017509070.tif 000011
【図１Ｂ】
2017509070.tif 000012
【図５】
2017509070.tif 000013
【図７】
2017509070.tif 000014
【国際調査報告】
2017509070.tif 000015