АВТОМАТИЧЕСКОЕ ОБНАРУЖЕНИЕ ОНЛАЙНОВОГО КОММЕРЧЕСКОГО НАМЕРЕНИЯ

1. Система, которая обеспечивает определение намерений, содержащая:
компонент, который принимает ассоциированную с сетью информацию, содержащую, по меньшей мере частично, информацию поиска и/или информацию сетевого браузинга; и
компонент-классификатор, который определяет намерение по ассоциированной с сетью информации и предоставляет тип онлайнового коммерческого намерения для информации поиска и/или информации сетевого браузинга.
2. Система по п.1, в которой компонент-классификатор применяет модель намерений, подготовленную из извлеченных характерных черт и/или содержимого информации сетевого браузинга.
3. Система по п.1, в которой компонент-классификатор применяет модель намерений, подготовленную из страницы результатов поиска и/или списка N лучших результатов поиска и коэффициенты объединения, где N является целым от одного до бесконечности.
4. Система по п.1, в которой тип онлайнового коммерческого намерения содержит некоммерческое намерение, информационное намерение или транзакционное намерение.
5. Система по п.1, в которой компонент-классификатор использует классификатор информации сетевого браузинга, чтобы содействовать в классификации по меньшей мере одного поискового запроса.
6. Система по п.1, в которой компонент-классификатор применяет машинное обучение, чтобы содействовать в определении намерений.
7. Система по п.1, в которой информация сетевого браузинга содержит по меньшей мере одну web-страницу и/или по меньшей мере одну страницу результатов поиска.
8. Поисковая машина, которая применяет систему по п.1, чтобы содействовать в ранжировании результатов поиска на основе намерений при поиске.
9. Система онлайновой рекламы, которая применяет систему по п.1, чтобы содействовать в определении цены онлайновых рекламных объявлений и/или связывании рекламных объявлений с информацией, ассоциированной с сетью.
10. Способ обеспечения определения намерений, содержащий этапы, на которых:
получают обучающую информацию сетевого браузинга, чтобы обеспечить подготовку модели;
извлекают характерные черты различения намерений и/или содержимое из обучающей информации сетевого браузинга;
применяют процесс машинного обучения, чтобы подготовить модель намерений на основе извлеченных характерных черт и/или содержимого; и
создают классификатор намерений по информации сетевого браузинга на основе модели намерений.
11. Способ по п.10, дополнительно содержащий этап, на котором:
создают классификатор намерений по информации сетевого браузинга так, чтобы он включал в себя по меньшей мере частично, классификатор намерений, который содействует в обработке структурной характеристики страницы результатов поиска.
12. Способ по п.10, дополнительно содержащий этапы, на которых:
получают информацию сетевого браузинга для классификации содержимого;
извлекают по меньшей мере одну характерную черту намерений из информации сетевого браузинга; и
применяют классификатор намерений по информации сетевого браузинга, чтобы определить намерение по информации сетевого браузинга.
13. Способ по п.12, дополнительно содержащий этап, на котором:
автоматически классифицируют web-страницы по типу онлайнового коммерческого намерения (OCI).
14. Способ по п.10, дополнительно содержащий этапы, на которых:
получают информацию запроса, помеченного намерением, чтобы содействовать в обучении модели намерений при поиске;
обрабатывают информацию запроса, помеченного намерением, с помощью поисковой машины, чтобы определить страницу результатов поиска и/или список лучших N результатов запроса, где N является целым числом от одного до бесконечности;
определяют намерение при браузинге информации, ассоциированной со страницей результатов поиска и/или каждым из N лучших результатов запроса, через применение классификатора намерений по информации сетевого браузинга; и
объединяют намерения из страницы результатов поиска и/или N лучших результатов запроса с помощью, по меньшей мере частично, коэффициентов объединения, чтобы создать классификатор намерений при поиске.
15. Способ по п.14, дополнительно содержащий этапы, на которых:
получают информацию запроса для классификации намерений;
обрабатывают информацию запроса с помощью поисковой машины, чтобы определить страницу результатов намерений и/или список лучших P результатов запроса, где P является целым числом от одного до бесконечности;
определяют намерение по информации сетевого браузинга, ассоциированной со страницей результатов поиска и/или каждым из P лучших результатов запроса, через применение классификатора намерений по информации сетевого браузинга; и
определяют намерение при поиске, объединяя намерения из страницы результатов поиска и/или P лучших результатов запроса с помощью, по меньшей мере частично, коэффициентов объединения.
16. Способ по п.15, дополнительно содержащий этапы, на которых:
применяют алгоритм машинного обучения, чтобы содействовать в оптимизации производительности при обнаружении намерений по поисковым запросам.
17. Способ по п.15, дополнительно содержащий этап, на котором:
автоматически классифицируют информацию запроса по типу онлайнового коммерческого намерения (OCI).
18. Способ продаж рекламы, применяющий, по меньшей мере частично, способ по п.15.
19. Система, которая обеспечивает определение намерения, содержащая:
средство для приема ассоциированной с сетью информации, содержащей, по меньшей мере частично, информацию поиска и/или информацию сетевого браузинга; и
средство для определения намерения по ассоциированной с сетью информации; и
средство для предоставления типа онлайнового коммерческого намерения для информации поиска и/или информации сетевого браузинга.
20. Устройство, применяющее систему по п.1, содержащее по меньшей мере одно устройство, выбранное из группы, состоящей из компьютера, сервера и карманного вычислительного устройства.