用于改进搜索的广义线性混合模型制造技术

本文公开了使用广义线性混合模型来改进搜索的技术。在一些实施例中，一种计算机实现的方法包括：接收包括至少一个搜索项并与用户相关联的搜索查询；从多个候选的相应简档中提取特征；对于候选中的每个候选，基于包括广义线性基于查询的模型和基于用户的随机效应模型的广义线性混合模型生成相应的分数；基于相应的分数从多个候选中选择候选子集；并且使所选择的候选子集在搜索查询的搜索结果页面中显示给用户。

Generalized Linear Mixed Model for Improved Search

【技术实现步骤摘要】
用于改进搜索的广义线性混合模型
本申请一般涉及使用用于搜索的广义线性混合模型来减少电子资源消耗的方法和系统。
技术介绍
广义线性模型缺乏个性化，特别是当在信息检索领域中使用时，例如响应于搜索查询而生成搜索结果，导致最相关的内容被降级有利于搜索结果中的不相关的内容。结果，这种信息检索系统的用户花费更长的搜索时间并请求计算机系统对不相关的内容执行动作，导致电子资源的过度消耗，例如浪费地使用与生成和显示不相关内容相关联的处理能力和计算费用，以及与基于不相关内容的消息传输相关联的网络带宽的浪费使用。附图说明本公开的一些实施例通过示例而非限制的方式在附图中示出，其中相同的附图标记表示相似的元件。图1是示出根据示例实施例的客户端-服务器系统的框图。图2是示出根据示例实施例的联网系统内的社交网络服务的功能组件的框图。图3是示出根据示例实施例的信息检索系统的组件的框图。图4示出了根据示例实施例的显示搜索结果页面的图形用户接口(GUI)。图5示出了根据示例实施例的存储的用户动作历史。图6是示出根据示例实施例的用于广义线性混合模型的建模工作流程中的操作的概述的流程图。图7是示出根据示例实施例的用于广义线本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种计算机实现的方法，包括：由具有至少一个硬件处理器的计算机系统从用户的计算设备接收搜索查询，所述搜索查询包括至少一个搜索项并且与识别所述用户的用户标识相关联地被接收；对于多个候选中的每一个候选，由所述计算机系统从存储在社交网络服务的数据库中的该候选的相应简档中提取特征；对于所述多个候选中的每一个候选，由所述计算机系统基于包括基于查询的模型和基于用户的模型的广义线性混合模型来生成相应分数，所述基于查询的模型是基于在所述多个候选中的该候选的简档中对所述至少一个搜索项的搜索的广义线性模型，并且所述基于用户的模型是随机效应模型，该随机效应模型基于用户针对简档具有与所述多个候选中的该候选的相应简档...

【技术特征摘要】
2017.11.29 US 15/8262791.一种计算机实现的方法，包括：由具有至少一个硬件处理器的计算机系统从用户的计算设备接收搜索查询，所述搜索查询包括至少一个搜索项并且与识别所述用户的用户标识相关联地被接收；对于多个候选中的每一个候选，由所述计算机系统从存储在社交网络服务的数据库中的该候选的相应简档中提取特征；对于所述多个候选中的每一个候选，由所述计算机系统基于包括基于查询的模型和基于用户的模型的广义线性混合模型来生成相应分数，所述基于查询的模型是基于在所述多个候选中的该候选的简档中对所述至少一个搜索项的搜索的广义线性模型，并且所述基于用户的模型是随机效应模型，该随机效应模型基于用户针对简档具有与所述多个候选中的该候选的相应简档的特征匹配的特征的候选的用户动作的历史以及所述用户动作所针对的候选是否用一个或多个指定响应中的至少一个响应来对所述用户动作进行响应的指示；由所述计算机系统从所述多个候选中选择候选子集，这是基于所述候选子集的相应分数的；以及由所述计算机系统使得所选择的候选子集显示在所述用户的所述计算设备上、在针对所述搜索查询的搜索结果页面中。2.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述搜索查询是与识别所述用户针对实体执行特定任务的协议的任务标识相关联地被接收的，并且所述广义线性混合模型还包括基于任务的模型，所述基于任务的模型是随机效应模型，该随机效应模型基于针对简档具有与所述多个候选中的该候选的相应简档的特征匹配的特征的候选的、与所述任务标识相关联的用户动作的历史以及所述用户动作所针对的候选是否用一个或多个指定响应中的至少一个响应来对所述用户动作进行响应的指示。3.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述基于查询的模型是固定效应模型。4.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述基于查询的模型基于项频率和项频率-逆文档频率中的至少一个。5.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述特征包括教育背景、工作经历、行业、兴趣和技能中的至少一个。6.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述用户动作包括向所述候选发送消息，并且所述一个或多个指定响应包括读取所述消息和向所述用户发送回复消息中的至少一个。7.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中：在从所述用户的所述计算设备接收所述搜索查询之前，执行针对所述多个候选中的每一个候选生成相应分数；所述计算机实现的方法还包括：在从所述用户的所述计算设备接收到所述搜索查询之前由所述计算机系统将所生成的分数存储在所述社交网络服务的所述数据库中；以及选择所述候选子集包括响应于接收到所述搜索查询而从所述数据库检索生成的分数，并且基于检索到的分数选择所述候选子集。8.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，针对所述多个候选中的每一个候选生成相应分数是响应于从所述用户的所述计算设备接收到所述搜索查询而执行的。9.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，选择所述候选子集包括：基于所述多个候选的相应分数对所述多个候选进行排名；以及基于对所述多个候选的排名来选择所述候选子集。10.如权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：由所述计算机系统接收来自所述用户的所述计算设备的执行针对所述候选子集中的至少一个候选的动作的指令；由所述计算机系统根据所述指令执行针对所述候选子集中的至少一个候选的动作；由所述计算机系统确定所述动作所针对的、所述候选子集中的至少一个候选是否用所述一个或多个指定响应中的至少一个响应来对所述动作进行响应；对于所述动作所针对的、所述候选子集中的所述至少一个候选中的每一个，由所述计算机系统在所述社交网络服务的所述数据库中存储所述候选子集中的所述至少一个候选是否用所述一个或多个指定响应中的至少一个响应对所述动作进行响应的指示；以及由所述计算机系统使用机器学习算法来基于存储的所述候选子集中的所述至少一个候选是否用所述一个或多个指定响应中的至少一个响应来对所述动作进行响应的指示来修改所述基于用户的模型。11.一种系统，包括：至少一个硬件处理器；以及包含一组指令的非暂时性机器可读介质，所述指令当由所述至少一个硬件处理器执行时，使得所述至少一个处理器执行操作，所述操作包括：从用户的计算设备接收搜索查询，所述搜索查询包括至少一个搜索项并且与识别所述用户的用户标识相关联地被接收；对于多个候选中的每一个候选，从存储在社交网络服务的数据库...

【专利技术属性】
技术研发人员：C·厄兹恰拉尔，吴显仁，J·杨，A·古普塔，A·R·奈尔，
申请(专利权)人：微软技术许可有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国,US