經由通知搜索結果的預期傳送的制作方法
【專利說明】
【背景技術】
[0001]用戶每天在搜索引擎上發出數百萬的搜索查詢。如果用戶想要跟隨關于給定的實體的信息，則在現存的實現方式中，用戶通常懷著獲取期望的實體信息的希望而被迫導航到各種網站。然而，該方案是耗時的并且不能保證產生期望的信息，還使得搜索成為惱怒的體驗。
【發明內容】
[0002]下面呈現簡化的
【發明內容】
，以便提供在本文描述的一些新穎實施例的基本理解。該
【發明內容】
不是泛泛的概述，并且其并不旨在標識關鍵的/決定性的要素或者勾勒其范圍。其唯一目的是以簡化的形式呈現一些概念作為稍后呈現的更詳細的描述的前奏。
[0003]所公開的架構使得用戶能夠顯式地或者隱式地選擇感興趣的實體，并且那些實體的信息被直接傳送給用戶。這是通過以下來完成的:基于用戶動作(諸如搜索歷史和時間搜索行為)而對用戶針對實體的偏好進行自動建模(個人實體偏好模型)，以在任何給定時間確定在web上相關于給定用戶的內容并且對于給定用戶而言感興趣的內容。
[0004]顯式和隱式的用戶響應(例如，通知點擊、忽略、去除、退訂、通知停頓時間(dwell))被用來更新用戶實體偏好的模型。用戶實體偏好模型被用來基于預測的相關性對通知進行排序。附加地，用戶個人實體偏好模型和用戶的隱式響應被用來決定通知的定時和頻率。
[0005]為了完成前述和相關的目標，本文連同下面的描述和附圖描述了某些說明性的方面。這些方面指示本文所公開的原理可以被實踐的各種方式，并且所有的方面及其等同體旨在處于要求保護的主題的范圍之內。當連同附圖一起考慮時，依據下面的【具體實施方式】，其他優點和新穎的特征將變得顯而易見。
【附圖說明】
[0006]圖1圖不根據所公開的架構的系統。
[0007]圖2圖示根據所公開的架構的個人實體偏好模型創建以及維護的系統。
[0008]圖3圖示自動呈現在計算桌面上的通知列表。
[0009]圖4圖示基于預測的相關性的針對個性化的實體通知的示例性登錄頁面。
[0010]圖5圖示基于預測的相關性的針對個性化的實體通知的示例性登錄頁面。
[0011]圖6圖示使能能夠基于每個實體實現內容預覽的通知列表。
[0012]圖7圖示根據所公開的架構的方法。
[0013]圖8圖示根據所公開的架構的替代性方法。
[0014]圖9圖示根據所公開的架構的執行個性化的實體偏好模型和實體預測的相關性的創建和維護的計算系統的框圖。
【具體實施方式】
[0015]所公開的架構基于用戶動作(諸如搜索歷史和時間搜索行為)而執行用戶針對實體的偏好的自動建模(個人實體偏好模型)，以在任何給定時間確定在web上相關于給定用戶的內容并且對于給定用戶而言感興趣的內容。顯式和隱式的用戶響應(例如，點擊通知、忽略、去除、退訂、通知停頓時間)被用來更新用戶實體偏好的模型。用戶實體偏好模型被用來基于預測的相關性對通知進行排序。附加地，用戶個人實體偏好模型和用戶的隱式響應被用來決定通知的定時和頻率。
[0016]由于用戶每天在搜索引擎上發出數百萬個搜索查詢，所以個人實體偏好模型通過過濾掉不想要的(不相關的)實體和結果并且僅提供預測的相關性的結果來改進針對給定用戶的搜索。因而，如果用戶對某些實體更感興趣，則僅僅返回被認為(預測)是相關的這些結果并且呈現給用戶。例如，作為模型的一種實現方式，被建模的用戶實體可以包括用戶定期地搜索的網站(例如，通常由于比如電視節目、彩票網站以及優選的新聞網站的定期新內容的緣故)、用戶頻繁地搜索的感興趣的名人(例如，對于新聞、社交網絡更新、新的視頻和相片等)、用戶定期搜索的股票和股票報價、給定用戶的查詢通常映射到的突出的搜索類別(例如，成人、技術、商業等)以及用戶已經顯式地選擇“喜歡”的社交網絡上的實體(例如，名人粉絲頁面)等等。
[0017]然后，每當在互聯網或者其他網絡(例如，新聞、流行頁面、視頻、相片、社交更新)上存在映射到用戶的實體偏好模型上的內容時，則向用戶發送個性化通知。通知可以采取用戶可以從中選擇進入或者選擇退出的多種形式:電子郵件、圖標、針對移動設備的搜索應用、搜索應用操作系統、各種社交聯網平臺上的搜索應用、網站等等。可以呈現圖標，其強調出新通知的數目，并且具有出現在用戶交互上的通知下拉菜單(例如，按鈕點擊、觸摸等等)。
[0018]用戶可以顯式選擇加入或訂閱以跟隨任何具體的實體。跟隨給定的實體的動作可以提升實體偏好模型中的實體的重要性。類似地，對包括在通知中的建議的用戶響應(例如，點擊、忽略、去除、退訂等等)可以被用來更改和更新用戶的實體偏好模型并且還改進通知的排序、定時和頻率。
[0019]用戶可以經由適用于給定設備的自然用戶接口(NUI)技術與用戶接口交互。NUI可以被定義為使得用戶能夠以“自然的”方式與設備交互、而擺脫諸如鼠標、鍵盤、遙控器等等的輸入設備所強加的認為約束的任何接口技術。NUI方法的示例包括采用姿態的那些方法，這些姿態在本文被寬泛地定義以包括但不限于語音識別、觸摸識別、觸筆識別、在屏上以及鄰近屏這二者的姿態識別、空中姿態、頭和眼跟蹤、話音和語音表達、以及至少與視覺、語音、話音、姿勢和觸摸數據相關的機器學習。
[0020]NUI技術包括但不限于觸敏顯示、話音和語音識別、意圖和目標理解、使用深度相機的運動姿態檢測(例如，立體相機系統、紅外相機系統、彩色相機系統以及它們的組合)、使用加速度計/和陀螺儀的運動姿態檢測、面部識別、3D顯示、頭、眼和凝視跟蹤、沉浸式增強現實和虛擬現實系統(這些全部都提供了更加自然的接口)以及用于使用電場感測電極(例如，腦電圖描記器(EEG))感測大腦活動的技術和其他的神經生物反饋方法。
[0021]現在參考附圖，其中通篇相同的附圖標記被用來指示相同的元件。在下面的描述中，為了解釋的目的，闡述了許多具體的細節，以便提供對其的透徹理解。然而，可以顯然的是可以在沒有這些具體細節的情況下實踐這些新穎的實施例。在其他的實例中，在框圖中示出了眾所周知的結構和設備，以便促進其描述。意圖是將覆蓋落在所要求保護的主題的精神和范圍之內的所有的修改、等同體、以及替代。
[0022]圖1圖示了根據所公開的架構的系統100。系統100可包括根據用戶通知準則108訪問的用戶106的實體104 (例如，選擇的、搜索的、查看的等等)的個人實體偏好模型102。選擇組件110選擇針對實體104中的每個實體的內容112，其中內容112從在不同數據源116 (例如，互聯網、社交網絡、本地應用文件等等)上搜索的搜索(經由搜索組件114 (例如，搜索引擎))獲得。基于所預測的與用戶通知準則108的相關性而選擇內容112。通知組件118向用戶發送內容112作為用于內容112的呈現(在用戶設備124的用戶接口 122中)的通知120 (在圖中也縮寫為N0TIFS)。
[0023]個人實體偏好模型102可以針對用戶自動地被創建--用戶不再需要手動地標記、列出或者以任何方式指示感興趣的實體等，盡管這可以被接納。可以基于用戶搜索歷史以及時間搜索行為(搜索次數、搜索頻率等等)來自動地創建和更新針對實體的用戶偏好模型102，例如以在任何時間點確定與給定用戶相關且感興趣的內容(例如，在互聯網上)。
[0024]可以使用顯式的和隱式用戶響應(交互或者缺少交互)來更新(添加新實體、淘汰舊實體等)模型102。這些響應包括但不限于通知點擊(用戶選擇在通知列表中的內容項，其將該用戶導航至與該內容項相關聯的web頁面)、忽略(與通知列表中的內容項沒有交互)、去除(對于通知列表中的內容項的刪除交互)、退訂(被解譯為不再選取跟隨或跟蹤具體實體的用戶交互)、通知停頓時間(用于與通知列表和/或通知列表的項目交互的持續時間)。
[0025]個人實體偏好模型102可以被用來基于預測的相關性來對通知120進行排序(排名)。因而，如果在給定的時間點預測到用戶想要看到針對具體實體的內容，則該實體的排名將比其他實體更高。這種排名可以在實體種類(例如，汽車、名人、地點等)中或者具體實體種類(例如，名人種類下的名人-1，名人-2等等)內的實體中。
[0026]模型102包括多種多樣的用戶偏好信息，諸如用戶優先于其他實體而選取查看的實體的集合。通知偏好可以隨時間推移并且針對其中用戶106所在的或者操作的給定情況(環境)改變。例如，雖然在工作日結束時的感興趣的高排名的實體可以是回家路線上的道路狀況，但是一旦知曉用戶對道路狀況滿意，用戶交互(其可包括隱式地獲得的用戶定位)可以被解譯成將偏好改變至另一實體，諸如例如沿著回家所采取的路線的用餐地點。
[0027]使用實體偏好模型102和用戶的隱式響應，可以計算通知120的定時和頻率。正如在前面的示例中那樣，與當日時間有關的定時(工作日結束)、包括用戶地理定位(例如，如由瑋度/經度坐標技術所檢測到的)的(一個或者多個)隱式響應、以及頻率是一一一用餐地點通知僅被發送一次。然而，如果用戶過去已經沿著該路線在任何數目的地點處用餐，如果用戶享受沿著該路線的特定用餐餐廳等等，則基于用戶花費多久行進該路線回家而將用餐通知的頻率增加至多倍也是可能的。<