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公开(公告)号：CN104620238A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201380043987.9
申请日：2013-08-19
Applicant: 微软公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864
Abstract: 可提供了用于对来自一个或多个联合源的搜索结果块上的点进率进行在线学习。可响应于查询从一个或多个联合源接收搜索结果块的点进反馈。可以基于接收到的点进反馈向搜索结果块中的每一个分派权重。随后可基于所分派的权重对搜索结果块进行排名。最后，搜索结果页可被生成以向用户显示经排名的搜索结果块。
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公开(公告)号：CN101828185B
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN200880112416.5
申请日：2008-10-17
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06F17/30864
Abstract: 各实施例被配置成基于用户查询提供信息。在一实施例中，一种系统包括具有可用于作为查询响应的一部分来对搜索结果进行排名的排名组件的搜索组件。在一个实施例中，该排名组件包括可以使用一个或多个点进特征来对响应于查询而返回的搜索结果进行排名的排名算法。其他实施例也是可用的。
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公开(公告)号：CN101460949A
公开(公告)日：2009-06-17
申请号：CN200780020322.0
申请日：2007-03-15
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06F16/3326 , G06F16/951
Abstract: 诸如web搜索系统等信息检索系统在查询项的基础上在数百万甚至数十亿可能的文档中定位文档。为实现这点，创建了文档索引。建议在文档中创建新的字段以存储反馈信息。该信息包括在特定搜索中所使用的查询项以及关于是否对所检索到的特定文档给予例如肯定反馈或否定反馈的信息。在该反馈信息加上其它可用信息的基础上创建索引。结果，改进了搜索结果的相关性。对给定文档有多个信息字段(如摘要字段、标题字段、锚文本字段以及此处的反馈字段可用。使用了处理多个字段以及多个查询项并提供对文档字段的差异加权的任何搜索算法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1755678A
公开(公告)日：2006-04-05
申请号：CN200510088213.5
申请日：2005-07-25
Applicant: 微软公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864
Abstract: 根据一个将锚文本作为一搜索项引入的评分函数，对网络上的一个搜索查询的搜索结果进行排序。该评分函数被调整，以使在目标文档的排序中，锚文本的目标文档将反映锚文本中的搜索项的使用。最初，在网络的爬行过程中，与锚文本相关联的属性被收集起来。生成一个单独的索引，该索引包括一个文档反向列表和锚文本中的搜索词。该索引随后响应于一个查询而被参考以便计算文档的得分。这个得分随后被用来排序文档并产生查询结果。
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公开(公告)号：CN101828185A
公开(公告)日：2010-09-08
申请号：CN200880112416.5
申请日：2008-10-17
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06F17/30864
Abstract: 各实施例被配置成基于用户查询提供信息。在一实施例中，一种系统包括具有可用于作为查询响应的一部分来对搜索结果进行排名的排名组件的搜索组件。在一个实施例中，该排名组件包括可以使用一个或多个点进特征来对响应于查询而返回的搜索结果进行排名的排名算法。其他实施例也是可用的。
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公开(公告)号：CN1755678B
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN200510088213.5
申请日：2005-07-25
Applicant: 微软公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864
Abstract: 根据一个将锚文本作为一搜索项引入的评分函数，对网络上的一个搜索查询的搜索结果进行排序。该评分函数被调整，以使在目标文档的排序中，锚文本的目标文档将反映锚文本中的搜索项的使用。最初，在网络的爬行过程中，与锚文本相关联的属性被收集起来。生成一个单独的索引，该索引包括一个文档反向列表和锚文本中的搜索词。该索引随后响应于一个查询而被参考以便计算文档的得分。这个得分随后被用来排序文档并产生查询结果。
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公开(公告)号：CN101460949B
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN200780020322.0
申请日：2007-03-15
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06F16/3326 , G06F16/951
Abstract: 诸如web搜索系统等信息检索系统在查询项的基础上在数百万甚至数十亿可能的文档中定位文档。为实现这点，创建了文档索引。建议在文档中创建新的字段以存储反馈信息。该信息包括在特定搜索中所使用的查询项以及关于是否对所检索到的特定文档给予例如肯定反馈或否定反馈的信息。在该反馈信息加上其它可用信息的基础上创建索引。结果，改进了搜索结果的相关性。对给定文档有多个信息字段(如摘要字段、标题字段、锚文本字段以及此处的反馈字段可用。使用了处理多个字段以及多个查询项并提供对文档字段的差异加权的任何搜索算法。
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公开(公告)号：CN102449630A
公开(公告)日：2012-05-09
申请号：CN201080023853.7
申请日：2010-05-27
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06F17/30867
Abstract: 例如在信息检索系统向多个源发出查询并获得多个结果列表的情况下，需要合并搜索结果。在一种实施例中，在企业域处的搜索引擎将查询发送给企业搜索引擎且也发送给公共因特网搜索引擎。在各实施例中，使用合并模型来合并从不同的源获得的结果列表，该合并模型使用机器学习过程来学习，且例如在观察到点进数据时更新。在各示例中，使用企业域中可用的用户信息来影响合并过程以便改善结果的相关性。在一些示例中，将用户信息用于查询修改。在一种实施例中，用户可以扮演所指定的组的用户以便促进特定的结果。
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