將人物的模型應用於搜索結果的製作方法

2023-06-13 05:32:16

專利名稱：將人物的模型應用於搜索結果的製作方法
技術領域：
本發明涉及網絡 技術領域，尤其涉及網絡搜索技術。
背景技術：
隨著諸如網際網路等網絡上廣泛的信息可用性，搜尋引擎變得廣泛使用。搜尋引擎接收用戶查詢並且尋找與這些查詢匹配的內容來返回給用戶。實現搜尋引擎的常見方法是通過頁面索引。頁面索引將可出現在搜索查詢中的術語與網絡上的內容單元相關，內容單元經常被稱為網頁。存在各種方法用於構造以及應用頁面索引。構造索引經常需要「爬尋(crawling)，， 包含最終將被搜索的數據正文的諸如網際網路等網絡。爬尋需要跟蹤從一個網頁到下一網頁的連結，並且分析每一頁面。作為分析的一部分，表徵網頁的術語可以按將網頁與那些術語相關聯的方式來被標識並且被添加到頁面索引。這些術語可以是在由網頁顯示的內容內實際使用的術語，或者可以是被特別添加的用於影響爬行器如何對網頁進行索引的標籤。另外地，諸如到網頁的連結數量等信息可以被捕捉並且被用於對網頁區分優先級。將頁面索引應用為搜索棧的一部分。當用戶提交搜索查詢時，搜尋引擎基於搜索索引來將查詢中的術語與網頁匹配。搜索棧可以包括在索引被查閱之前修改搜索查詢的組件，諸如糾正可基於用戶簡檔來推導的搜索術語或附連術語的拼寫錯誤。搜索棧還可以包括用於過濾搜索結果的組件。例如，可以過濾使用頁面索引來標識的網頁，諸如通過基於指示與查詢的相關性的度量來對網頁進行排序。在預期了尋找可能不直接出現在網頁上的信息的搜索查詢的場景中，可以預先計算信息。可以在頁面索引中製作一入口，該入口指向預先計算的信息而不是一網頁。

發明內容
搜索系統的有用性可以通過向所述系統的搜索棧併入這樣的組件來改進，所述組件可以響應於搜索查詢來選擇並且應用表徵要提供的信息的模型。可以基於用戶上下文信息從模型集中選擇該模型，用戶上下文信息諸如來自用戶的搜索查詢和/或由搜尋引擎響應於該搜索查詢來標識的數據。除了格式化、過濾、或處理由執行該查詢的搜尋引擎返回的數據以外，模型的應用可以導致新信息的生成。模型可以定義與人物一致的特徵。將這一人物的模型應用於搜索結果可以生成與該人物的特徵一致的信息。這一人物可以是個體的人的實際人或是抽象人物，表示具有共享特徵的一組人群。可以向用戶呈現可用的人物模型的標識符列表。當用戶選擇要應用的特定人物的模型時，返回給用戶的所生成的信息可以和與所選擇的人物相關聯的特徵一致。由此，通過能夠選擇對不同人物的模型的應用並且將其與搜索結果相比較，用戶可以選擇接收和更好地與用戶當前需要對應的人物的特徵一致地生成的信息。以上概述是對由所附權利要求定義的本發明的非限定性的概述。


附圖不旨在按比例繪製。在附圖中，各個附圖中示出的每一完全相同或近乎完全相同的組件由同樣的標號來表示。出於簡明的目的，不是每一個組件在每張附圖中 均被標號。在附圖中圖1是示出可在其中實踐本發明的某些實施例的計算環境的高級別框圖；圖2是根據某些實施例的搜索棧的體系結構框圖；圖3是可包括聲明性模型的規格的語句類型的圖示；圖4是諸如為圖3的聲明性模型指定的那些語句等語句的示例的圖示；圖5是根據某些實施例的可由搜索棧在執行期間執行的過程的流程圖；圖6是用戶可經由其輸入搜索查詢並且顯示響應於該查詢返回的信息的用戶界面的示例；圖7A是用於訪問搜索的用戶界面的示例，其中已經將人物的第一模型應用於響應於對信息的請求而返回給用戶的信息；圖7B是圖7A的用戶界面的另一示例，其中用戶已經選擇了要應用於搜索結果的人物的第二模型；圖8是執行來自客戶機的搜索的過程的流程圖，其中將人物的模型應用於響應於對信息的請求而生成的信息；圖9是由用於響應於請求來生成信息的信息檢索系統執行的過程的流程圖，其中所生成的信息與人物的特徵一致；以及圖10是用於訪問搜索的用戶界面的示例，其中已經將抽象人物的模型應用於響應於對信息的請求而返回給用戶的信息。
具體實施例方式發明人已認識到並且理解，搜索系統的功能和利用可以通過向搜索系統的搜索棧併入這樣的組件來擴展，所述組件可以選擇並且應用表徵要在用戶上下文中提供給用戶的數據的一個或多個模型。響應於搜索查詢或標識用戶上下文的其他輸入，系統可以標識模型來在為用戶生成信息時應用。模型可以基於用戶上下文信息來選擇，該用戶上下文信息可以包括搜索查詢本身、或由應用搜索查詢來選擇網頁的搜尋引擎生成的數據。一旦模型被選擇，則模型應用引擎可以應用該模型來生成要提供給用戶的信息。 模型可以包括一個或多個元素，這些元素中的至少某些定義了要基於為用戶的上下文動態地標識的數據來執行的計算。例如，模型的應用可以導致具有與搜索查詢中的術語或由應用該搜索查詢的搜尋引擎生成的數據相關的輸入的計算。可以將計算的輸出(或者單獨或者與由搜尋引擎定位的數據或其他動態地生成的數據結合)提供給用戶作為搜索查詢的結果。在某些實施例中，計算可以基於模型中所表示的等式。該等式可以指定要對由搜尋引擎動態地標識的數據執行的數學操作。這一數學操作可以包括諸如從用戶簡檔獲得的用戶數據或基於上下文信息的用戶數據等其他數據。將模型應用於搜索棧中可以大大擴展可返回給用戶且可應用在許多不同的上下文中的信息的類型。
例如，模型可以包括 等式，定義對來自食譜的卡路裡內容的計算。可以響應於請求食譜的查詢來應用這一模型，使得除了接收表示在網頁上找到的食譜的內容以外，用戶可以接收卡路裡內容，即使該信息不被包含在網頁上。作為另一示例，模型可以包括用於計算自一位置的通勤距離或時間的公式。可以響應於請求和供銷售的房屋有關的信息的查詢來應用這一模型，使得除了接收被標識為搜索結果的供銷售房屋的列表以外，用戶可以接收關於每一房屋的通勤信息。作為又一示例，模型可以包括用於生成將病人的實驗室結果與人口標準相比較的度量的公式。可以在被耦合到醫院的內聯網的搜索系統中應用這一模型，使得當為病人的實驗室結果進行搜索時，除了該病人的實驗室結果以外臨床醫生還可以接收比較性數據，所述比較性數據表徵基於對作為搜索結果返回的其他用戶的醫療記錄中的實驗室數據的分析的結果。搜索系統可以包含適用於不同上下文的多個模型。因此，搜索系統可以包含選擇用於特定上下文的模型的組件。執行這一功能的組件可以訪問模型索引。在某些實施例中， 模型索引可以具有和搜尋引擎使用的頁面索引類似的形式。以此方式，還可以使用為高速搜索而優化的現有技術來快速地選擇並且應用模型。這一方法在模型基於搜索查詢的項或其他方面來標識的場景中是有用的。此外，在某些實施例中，模型被作為網頁並且可以包括元標籤來輔助在搜尋引擎中對它們進行索引。為便於模型的使用，每一模型可以被表示為聲明性語句的集合。以此方式，可以相對容易地產生並且應用模型。此外，通過使模型在模型引擎中應用，提供搜索服務的實體可以從第三方接收模型，並且將它們應用在其中模型的應用不能干擾實現搜索系統的計算機設備的操作的環境中。結果，在生成搜索結果中有用的知識可以在模型中被捕捉，並且可以跨搜索系統來共享。此外，通過允許在搜索系統的搜索棧中應用模型，模型可以基於僅在該搜索系統內可用的數據來執行計算或其他操作。發明人已進一步認識到，可以通過提供定義與人物一致的特徵的模型來將信息搜索和檢索系統適於生成有用的和/或所需信息。將這一人物的模型應用於搜索結果可以生成與該人物的特徵一致的信息。這一人物可以是個體的人，諸如例如名人、特定領域的專家、用戶、和/或用戶的朋友。由此，將個體的人的模型應用於搜索結果可以生成和與該特定的人相關聯的特徵一致的信息，例如，所生成的信息可以反映該特定的人的喜好和/或不喜好。人物還可以是具有共享特徵的一組人群。例如，該組人群可以具有相似興趣、能力 (例如，新手對專業人員)、背景、或任何合適的共享特徵。將一組人物的模型應用於從特定搜索查詢返回的搜索結果可以生成與該組人群的共享特徵一致的信息。在某些實施例中，可以向用戶呈現可被應用於特定搜索結果的合適的可用模型的標識符列表。當用戶選擇要應用的特定人物的模型時，返回給用戶的所生成的信息可以和與所選擇的人物相關聯的特徵一致。選擇要應用的模型的過程可以是迭代的，使得用戶可以進而將不同的模型應用於相同的搜索結果集，由此不同的所生成的信息被返回。由此，通過能夠選擇對不同人物的模型的應用並且將其與搜索結果相比較，用戶可以選擇接收和更好地與用戶當前需要或興趣對應的人物的特徵一致地生成的信息。圖1是示出可在其中實踐本發明的某些實施例的計算環境100的高級別框圖。計算環境100包括與計算設備105交互的用戶102。計算設備105可以是任何合適的計算設備，諸如臺式計 算機、膝上型計算機、行動電話、或PDA。計算設備105可以在任何合適的計算體系結構下操作，並且包括諸如由微軟(MICROSOFT )公司開發的WINDOWS 作業系統 (Operating System)的變體等任何合適的作業系統。計算設備105可以具有經由任何合適的有線或無線通信介質來與伺服器106通信的能力。在計算設備105與伺服器106之間的通信可以經由計算機網絡108，該計算機網絡108可以是諸如網際網路、公司內聯網、或蜂窩網絡等任何適當數量或類型的電信網絡。伺服器106可以使用任何合適的計算體系結構來實現，並且可以被配置有諸如由微軟 (MICROSOFT )公司開發的WINDOWS 作業系統(Operating System)的變體等任何合適的作業系統。此外，雖然伺服器106在圖1中被示為單個計算機，但它可以是被配置成作為相干系統來操作的任何數量的計算機。在圖1的示例中，伺服器106可以作為搜尋引擎來操作，允許用戶102檢索與搜尋引擎相關的信息。用戶可以諸如以任何合適的方式(諸如經由鍵盤、鍵區、滑鼠或語音輸入)通過將查詢術語輸入到計算設備105來顯式地指定查詢。另外地和/或另選地，用戶可以提供隱式查詢。例如，計算設備105可以配備有(或經由有線或無線連接來連接到)數位相機110。諸如對象、場景、條形碼掃描等取自數位相機110的圖像可以用作隱式查詢。無論由觸發查詢的生成的用戶102提供的輸入類型是什麼，計算設備105可以將查詢發送給伺服器106以獲得與該查詢相關的信息。當檢索諸如例如網頁等與搜索查詢相關的數據之後，伺服器106可以將一個或多個聲明性模型應用於該數據以生成返回給用戶 102的較高級別的信息。由伺服器106生成的信息可以經由計算機網絡108來發送，並且在計算設備105的顯示器104上顯示。顯示器104可以是任何合適的顯示器，包括IXD或 CRT顯示器，並且可以是內置或外置於計算設備105。圖2是根據某些實施例的諸如可由圖1的伺服器106實現的搜索棧200的體系結構框圖。搜索棧200的組件可以諸如出於負載平衡或冗餘的目的、使用任何合適的配置或任何數量的計算設備來實現。例如，結合搜索棧的每一組件來描述的功能可以通過被配置成擔當相干系統的不同物理計算機來執行，和/或單個物理計算機可以執行歸結到多個組件的功能。另外，在某些實施例中，可以將歸結到搜索棧的單個組件的某種功能分布到多個物理計算機，物理計算機中的每一個可以並行地執行計算的不同部分。無論搜索棧200的具體配置是什麼，可以將用戶查詢202作為輸入經由計算機聯網通信介質來提供給搜索棧200，並且可以是隱式的或顯式的，如結合圖1討論的。在圖2 的示例中，可以將用戶查詢200提供給搜索棧200中的輸入組件，諸如搜尋引擎204，它可以是任何合適的搜尋引擎，諸如由微軟公司開發的BING 搜尋引擎。可以將搜尋引擎204 耦合到包括數據索引206的一個或多個存儲介質。可以將數據索引206存儲在任何合適的存儲介質上，包括內部或本地附連的介質，諸如硬碟、通過存儲區域網絡(SAN)連接的存儲、或聯網的附連存儲(NAS)。數據索引206可以按任何合適的格式，包括一個或多個非結構化文本文件、或一個或多個關係資料庫。搜尋引擎204可以查閱數據索引206以檢索與用戶查詢202相關的數據208。經檢索的數據208可以是基於用戶查詢202和/或諸如用戶簡檔或用戶上下文等與該搜索相關的其他因素來檢索的搜索結果的數據部分。即，數據索引206可以包括與搜索查詢相關的一個或多個因素(例如，用戶查詢術語、用戶簡檔、用戶上下文)與匹配查詢和/或與查詢相關的數據(諸如數據頁面)之間的 映射。數據索引206中的映射可以使用常規技術或按任何其他合適的方式來實現。無論使用數據索引206來檢索與搜索相關的數據208而執行的映射的類型是什麼，數據208可以包括由搜尋引擎204從大數據主體中檢索的任何合適的數據，該大數據主體諸如例如，網頁、醫療記錄、實驗室測試結果、財務數據、人口統計數據、視頻數據(例如， 血管造影、超聲)、或圖像數據(例如，χ光、EKG、VQ掃描、CT掃描、或MRI掃描)。數據208 可以通過搜尋引擎204動態地檢索或標識，或它可以被高速緩存為由搜尋引擎204基於相似或相同查詢來執行的先前查詢的結果。數據208可以使用常規技術或按任何其他合適的方式來檢索。搜索棧200還可以包括模型選擇組件，諸如模型選擇器210，它可以從存儲在模型選擇器210可訪問的一個或多個計算機可讀介質上的模型集中選擇一個或多個適當的聲明性模型214。模型選擇器210隨後可以將所選擇的模型214應用於由搜尋引擎204執行的搜索的結果(即，數據208)。可以將模型選擇器210耦合到模型索引212，後者可以與數據索引206相同或可以是分開的索引。模型索引212可以被實現在任何合適的存儲介質上 (包括那些結合數據索引206來描述的介質)，並且可以按任何合適的格式(包括那些結合數據索引206來描述的格式)。模型索引212可以包括在與用戶的搜索相關的一個或多個因素(例如，用戶查詢202中的術語、用戶簡檔、用戶上下文、和/或由搜尋引擎204檢索的數據208)與可被應用於由搜尋引擎204檢索的數據208的適當的模型214之間的映射。所選擇的模型214可以選自存儲在與伺服器106 (圖1)相關聯的計算機可讀介質上的較大的模型池250。在某些實施例中，模型池250可以由操作該搜索系統的實體來供應。儘管在其他實施例中，從其中選擇模型214的模型池250中的所有或部分模型可以由除了操作該搜索系統的實體以外的各方來提供。在某些實施例中，模型池250中的模型可以由輸入用戶查詢202的用戶來供應。在這一場景中，由模型選擇器210訪問的模型池250 的一部分可以包括被分隔成存儲對諸如提交用戶查詢202的用戶等個體用戶是私人的數據的計算機存儲介質。在其他實施例中，用戶的社區可以具有對搜索系統的訪問，並且模型池250可以包括由除了提交用戶查詢202的用戶以外的用戶提交的模型。在又一些實施例中，從其中選擇模型214的模型池250中的某些或所有模型可以由其他第三方來提供。這些第三方可以包括業務或組織，這些業務或組織具有專用需求或能力以指定要響應於搜索查詢來生成的信息的本質。例如，計算距供銷售的房屋的通勤距離的模型可以由不動產代理來提供。計算比較性實驗室結果的模型可以由醫療協會來提供。因此，應當理解，可以將任何數量或類型的模型併入模型池250。在某些實施例中，為便於將模型方便地添加到模型池250中，圖2中所示的搜索系統可以包括索引器252。索引器252可以基於模型池250內包含的模型來更新模型索引 212。在某些實施例中，模型池250中的每一模型可以包含標識在其中可以應用該模型的上下文的元標籤。索引器252可以使用這一和附連到網頁的元標籤類似的信息來構造模型索引212。就此，索引器252可以使用本領域中用於實現web爬尋器來建立頁面索引的已知技術來實現。為支持這一實現，模型池250中的每一模型可以被格式化為網頁。然而，應當認識到，可以使用任何合適的技術來構造模型索引212，包括機器學習技術或顯式人類輸入。模型選擇器210可以使用本領域中用於基於索引來實現搜尋引擎的已知技術來實現。然而，模型選擇器210可以 採用模型索引212來標識在生成信息以提供給用戶時所使用的模型，而不是基於數據索引標識向用戶返回哪些頁面。模型選擇器210可以基於與搜索相關的因素與模型索引中的術語之間的精確匹配來標識模型。儘管可以另選地或另外地使用不精確匹配技術。在某些實施例中，聲明性模型本身存儲在模型索引212中，而在另一些實施例中，模型本身可以與模型索引212分開地存儲，但按可在模型索引212中適當地標識它們的方式來存儲。搜索棧200還可以包括模型應用引擎216，它可以將所選擇的模型214應用於由搜尋引擎204檢索的數據208。在模型的應用中，數據208可以用作模型應用引擎216通過其來應用所選擇的模型的一參數。還可以提供諸如用戶查詢202的各部分等附加參數作為在模型應用期間到所選擇的模型的輸入。儘管應當理解，圖2中所示的搜索環境內可用的任何數據可以在模型中被標識，並且當模型被應用時由模型應用引擎216使用。作為將模型應用於由模型應用引擎216執行的搜索結果的結果，可以生成信息 218。所生成的信息218可以由搜索棧200的輸出組件(未示出)返回給用戶。儘管所生成的信息可以按任何合適的方式來使用，包括作為查詢以供通過搜尋引擎204的進一步搜索。所生成的信息218可以包括由模型應用引擎216執行的模型應用的結果，可以包括由搜尋引擎204檢索的數據208、或其任何合適的組合。例如，基於由模型應用引擎216執行的模型的應用，可以改變向用戶呈現數據208的排序，並且可以修改被呈現為數據208的一部分的內容，使得它包括作為由模型應用引擎216執行的計算的結果的另外或另選的內容，或兩者的任何合適的結合。由此，當經選擇的模型214被應用於由搜尋引擎檢索的原始數據(諸如數據208)時，所生成的信息218可以處於抽象的較高級別，並且因此比原始數據本身對用戶更有用。圖3是聲明性模型300的數據結構串的略圖，諸如由圖2的模型選擇器210選擇的模型214中的一個。模型300可以按任何合適的方式來存儲。在某些實施例中，可以將它存儲在文件中，並且可以將它作為頁面。因此，在這些實施例中，像其他網頁那樣，模型300 包括用於輔助對模型的索引(諸如圖2的模型索引212)的元標籤302，由此將模型與諸如與搜索相關的查詢等因素相關。模型300可以包括一個或多個元素，其在所示實施例中是聲明性語言的語句。在某些實施例中，聲明性語言可以處於不是計算機編程者的人類可理解以及創作的級別。例如，它可以包含等式的語句以及基於等式的求值的結果的形式，諸如等式304和結果305， 以及等式306和結果307。等式可以是對輸入數據集的符號或數學計算。模型300還可以包括一個或多個規則(諸如規則308)的語句以及基於對等式的求值的結果的形式(諸如規則結果309)。某種類型的規則的應用可以觸發要執行的搜索， 由此收集新信息。根據某些實施例，當諸如由模型應用引擎216應用包含規則(諸如規則 308)的模型(諸如模型300)時，對作為模型的應用的一部分來執行的規則的求值可以生成搜索查詢，並且觸發要由數據搜尋引擎(諸如搜尋引擎204)執行的搜索。由此，在這些實施例中，網際網路搜索可以基於通過將模型應用於搜索數據所生成的搜索查詢來觸發。儘管規則可以指定任何合適的結果。例如，結果可以是條件語句以及取決於動態地求值的條件是真還是假而應用的結果。因此，規則的結果部分可以指定要有條件地執行的動作、或要返回的信息、或任何其他類型的信息。
模型300還可以包括一個或多個約束的語句，所述約束諸如約束310和結果311。 約束可以定義被應用於在模型的應用上產生的一個或多個值的限制。約束的示例可以是不等式語句，諸如將模型應用於從搜索中檢索的數據208的結果大於定義的值的指示。模型300還可以包括要對輸入數據執行的一個或多個計算的語句，所述計算諸如計算312。每一計算還可以具有相關聯的結果，諸如結果313。在此示例中，結果可以標記 所指定的計算312的結果，使得它可以在模型300內的其他語句中被引用，或以其他方式指定如何可將計算的結果在生成信息給用戶中進一步應用。計算312可以是表示用數值作為結果的數字計算的表達式，或任何其他合適的計算類型，諸如符號計算。在將模型300應用於由搜尋引擎檢索的數據208時，模型應用引擎216可以對數據208執行在模型規格中指定的任何計算，包括嘗試求解對數據208的等式、不等式、以及約束。在某些實施例中，表示模型內的等式、規則、約束或計算的語句可以相互關聯，使得作為一個語句的結果被生成的信息可以在模型300內的另一語句中被引用。在這一場景中，應用模型300可能需要確定求值這些語句的次序，使得可以一致地應用所有語句。在某些實施例中，應用一模型可能需要多次迭代，在所述多次迭代期間只應用語句中的所有參數的值都可用的那些語句。作為某些語句的應用生成被用於應用其他語句的值，那些其他語句可以在連續迭代中求值。如果對迭代中的語句的應用改變了在應用另一語句中使用的參數值，則將基於其依賴的所改變的參數值再次應用該另一語句。對模型中的語句的應用可以按此方式迭代地繼續，直到應用該模型中的所有語句的一致結果從一個迭代到另一個迭代中出現，實現穩定且一致的結果。然而，應當認識到，可以使用任何合適的技術來應用模型300。圖4提供了諸如那些可為模型300指定的語句等語句的示例。在圖4的示例中， 當用戶執行房屋搜索時可以選擇並且應用該模型，並且在此示例中，該模型將供銷售的房屋與用戶的通勤相關。在圖4的示例中對模型的應用可以生成每一供銷售的房屋與用戶的辦公室位置之間的通勤距離的信息和/或時間。由此，規則語句408是來自圖3的規則308 的示例，它指定將被用作模型計算的一部分的房屋位置的形式。在此示例中，規則語句408 指定被標識為房屋位置的一參數是供銷售的房屋的地址、城市和州的全球定位系統(GPS) 坐標的形式。當模型被應用時，可以由模型應用引擎216基於所檢索的數據208將值給予這些參數。在此示例中，當網頁或所檢索的數據的其他項包含被規則308的應用識別為房屋位置的信息時，規則308可以求值為真。因此，可以使用規則308來標識模型內的其他語句對其應用的數據項。等式語句404是圖3的等式304的示例，該等式語句404基於規則語句408中指定的供銷售的房屋的位置，提供用於到達通勤距離要執行的計算，以及在此示例中被指示為辦公室位置且可以對模型應用引擎216可用的值。在此示例中，辦公室位置是對模型的輸入參數，該輸入參數可以例如作為用戶查詢的一部分、作為用戶簡檔或用戶上下文的一部分來提供。然而，房屋位置是基於從對模型的另一輸入(諸如作為搜尋引擎的結果來返回的數據208)所接收的規則語句408的應用。結果語句405是圖3的結果305的示例，該結果語句405指定如何顯示對等式語句404所執行的計算的結果。由此，在此示例中，結果語句405根據與被顯示在對房屋的描述旁邊的搜索結果來指定到每一供銷售的房屋的通勤距離，該通勤距離是可基於數據208 來建立的值的參數。
圖4的示例示出了可以在 模型中存在以向用戶查詢顯示結果的某些語句。在此示例中，結果與供銷售的房屋相關。因此，圖4中描繪的模型可以由模型選擇器210(圖2)響應於請求關於供銷售的房屋的信息的用戶查詢202來選擇。模型應用引擎216可以將模型應用於所檢索的數據208中的數據的每一項。然而，不是每一所檢索的數據的項都可以遵循規則308或由模型內的語句建立的其他條件。因此，不是所檢索的數據208的每一項都可以被包括在所生成的信息218中。然而，圖4示出了可以將不明確地包含在所檢索的數據208中的其他信息包括在所生成的信息218中。在圖4的簡單示例中，被稱為「通勤距離」的參數的值在應用圖4的模型時由模型應用引擎216來計算。圖5是根據某些實施例的可由諸如圖2的搜索棧200等搜索棧在執行期間執行的過程的流程圖。該過程可以當諸如圖1的計算設備105等計算設備代表用戶將搜索查詢發送給諸如圖2的搜尋引擎204等搜尋引擎時開始。然而，並不要求搜索過程由明確的用戶輸入或按文本形式的明確的用戶輸入來觸發。非文本輸入或暗示的用戶數據可以被視為觸發對圖5的過程的執行的查詢。在步驟502，搜索棧可以接收用戶的查詢。如以上討論的，用戶的查詢可以是隱式的或顯式的。例如，在某些實施例中，搜索棧可以生成代表用戶的搜索查詢。搜索棧例如可以基於與用戶相關聯的上下文信息來生成搜索查詢。這可以例如由圖2的搜尋引擎204執行。無論查詢如何被生成，在步驟504中，搜尋引擎隨後可以檢索與搜索結果查詢匹配的數據。所返回的數據可以基於查詢(和/或諸如用戶上下文和用戶簡檔等其他因素) 與在諸如圖2的數據索引206等搜尋引擎可訪問的索引中的項之間的匹配(無論是顯式的或隱式的)。該過程隨後前進至步驟506，其中搜索棧可以檢索適於用戶的搜索的一個或多個模型。在圖2的示例性實現中，合適的模型可以由模型選擇器210結合索引(例如，模型索引212)來選擇，該索引將用戶的查詢和/或由搜尋引擎返回的數據與一個或多個合適的模型相關。在步驟508，搜索棧隨後可以將所檢索的模型應用於所檢索的數據。在圖2的示例性實現中，這一步驟可以由模型應用引擎216來執行。除了所檢索的數據本身之外，諸如用戶查詢(或其一個或多個部分)等與索引有關的其他因素也可以用於對作為將該模型應用於所檢索的數據的結果來執行的一個或多個計算的輸入。在步驟508，處理可能需要多次迭代。在某些實施例中，模型可以應用於數據的每一項，諸如包括在所檢索的數據208中的網頁。因此，在步驟508，在對包含在所檢索的數據208內的每一項進行重複的意義上，處理可以是迭代的。另選地或另外地，在步驟508，處理可以是迭代的，因為無論模型是被應用於數據的各個項還是數據項的集合，模型的應用都可能需要迭代地應用模型中的語句，直到實現穩定且一致的結果。在模型選擇器210可以選擇多個模型、使得遵循每一個所選模型的信息可以通過在步驟508的處理來生成的意義上，步驟508的處理可以另選地或另外地是迭代的。轉向步驟510，搜索棧隨後可以輸出所生成的結果作為將所選模型應用於所檢索的數據的結果。在此示例中，輸出可能需要將信息返回給隨後可以為用戶將該信息呈現在顯示器上的用戶計算機。在某些實施例中，所生成的信息可以包括將模型應用在從搜尋引擎返回的數據以及數據本身上的結果的某種組合。例如，所生成的信息可以基於模型的應用來過濾搜索數據或對搜索數據重新排序，或可以提供附加信息或按與由搜索結果返回的數據不同格式的數據。在某些實施例中，對搜索數據的重新排序可以結合時間元素。例如， 模型可以標識多個事件集的時間順序。這一模型的應用隨後可能需要標識與那些事件有關的搜索數據，並且生成按根據模型的時間順序的一順序向用戶返回的信息。然而，應當認識至IJ，所生成的信息的本質是可作為模型的應用的結果被指定的任何適當的形式，它可以包含諸如計算、等式、約束和/或規則等元素的組合。當(經由用戶的計算設備)向用 戶返回數據之後，圖5的過程可以被完成。圖6是用戶經由其可以在所檢索的系統中訪問一搜索的用戶界面的示例。在此示例中，用戶可以輸入搜索查詢，並且查看響應於該查詢來返回的信息。儘管可以使用任何合適的應用來生成用戶界面，但圖6示出了該界面由web瀏覽器600顯示。web瀏覽器600可以是任何合適的web瀏覽器，在此示例中被示為由微軟公司開發的INTERNET EXPLORER. ， 並且可以在由用戶操作的計算設備(諸如圖1的計算設備105)上執行。在圖6的示例中， web瀏覽器已加載由諸如圖2中所示的搜索和檢索系統返回的網頁。用戶在用戶界面的查詢輸入域602中已輸入文本查詢604，「靠近我的辦公室的供銷售的房屋」，並且經由web瀏覽器600將該查詢發送給根據某些實施例的作為搜索棧的一部分的搜尋引擎。作為響應，搜索棧經由web瀏覽器向用戶返回所生成的信息，在圖6中被示為顯示在web瀏覽器中的所返回的信息元素606和608。當接收用戶的查詢之後，搜尋引擎可以檢索包括靠近用戶辦公室的供銷售的房屋的結果的數據集(例如，網頁)。如以上討論的，從搜尋引擎返回的數據集可以基於查詢項與和網頁有關的索引中的項之間的匹配。然而，如圖所示，可以在求值搜索查詢時使用其他數據源。在此示例中，搜索查詢包括短語「我的辦公室」。該短語可以與處理查詢的搜索和檢索系統可訪問的用戶簡檔中的信息相關聯。因此，在執行查詢後，搜索和檢索系統可以基於根據用戶簡檔中指定的信息的地理位置來過濾結果。然而，應當認識到，可以使用任何合適的技術來處理搜索查詢以及檢索數據。基於查詢和/或所檢索的數據，適當的模型隨後可以由諸如圖2的模型選擇器210 等搜索棧來選擇。在圖6的示例中，將供銷售的房屋與用戶的通勤相關的圖4中指定的模型是基於查詢文本的一部分即「靠近我的辦公室」來選擇的。隨後檢索所選擇的模型並將其應用於從搜索中得到的數據(即，供銷售的房屋的網頁)。可以由例如模型應用引擎216執行將模型應用於數據。在圖6的示例中，用戶的辦公室位置還可以是到所選擇的模型的輸入參數的值。因為查詢文本「靠近我的辦公室」並不指定確切的辦公室位置，因此在此示例中，用戶的辦公室位置可以取自例如用戶的簡檔或用戶的上下文。在此示例中，如結合圖4討論的，應用所選擇的模型包括從搜索結果中確定每一供銷售的房屋的地址、城市和州的GPS坐標，計算每一房屋與用戶辦公室之間的通勤距離，以及安排所生成的信息以將通勤距離顯示在對每一供銷售的房屋的描述旁邊。在圖6的示例中，還基於通勤距離對所生成的信息的顯示進行了排序。由此，在圖6的示例中，供銷售的房屋的兩個列表由搜索棧返回，並且在web瀏覽器中顯示所返回的信息元素606和608。每一所返回的信息606和608分別包括供銷售的房屋的圖片610和612以及對供銷售的房屋分別的描述614和616。另外，所返回的信息元素606包括顯示在描述614旁邊的 通勤信息618即「距工作2公裡」，並且所返回的信息元素608包括顯示在描述616旁邊的通勤信息620即「距工作5公裡」。在圖6的示例中，所返回的信息元素606和608是作為基於通勤距離按升序排序來返回的。因此，作為由圖4的示例指定的模型的應用的結果，更多有用信息被返回給用戶。S卩，可以基於對用戶或他的查詢特定的所執行的附加動態計算(S卩，基於他的辦公室位置)，將基於動態地標識的數據(在此示例中為供銷售的房屋)來執行的附加信息(即，通勤信息)提供給用戶，該附加信息以其他方式也是可能的，並且可以據此安排結果，而不是僅返回供銷售的房屋列表。因此，應用所選擇的模型允許用戶接收附加信息並且按與他的搜索查詢更有關的方式來呈現。可以將模型與人物相關聯。例如，人物可以是個體的人(S卩，實際特定的一個人)。 如以上討論的，人物的模型可以包含聲明性語句，包括規則、不等式、等式、約束、計算等。然而，與在以上圖4的示例中所討論的更「一般的」模型不同，在人物模型中應用到這些聲明性語句的搜索結果可以生成與人物特徵一致的信息，並且由此反映該人物的喜好和/或不
喜好、偏好等等。圖7A和7B是可由信息檢索系統呈現的用戶界面的示例。在此示例中，可以使用用戶界面來啟動搜索，其中響應於對信息的請求已經將人物的模型應用於向用戶返回的信息。響應於經由所示web瀏覽器600、對作為搜索棧的一部分的搜尋引擎作出的對信息的請求(例如，在查詢輸入域602中輸入的文本查詢704，即「晚禮服」)，搜索棧向用戶返回所生成的信息，在圖7A中被示為所返回的信息元素710a、712a、714a和716a。如在此示例中可以看到的，這些所返回的信息元素710a、712a、714a和716a的每一個都包括特定服裝的圖片、描述以及價格。作為圖7A中生成向用戶返回的信息的一部分，搜索棧應用了人物的模型。在此示例中，經由當前應用的模型的標識符(即，當前模型標識符718a)來向用戶指示當前應用於搜索結果的人物的模型。如從此示例中可以看到的，當前模型標識符是特定人的名字(即， "Jessica Lange」)，在此示例中是名人。由此，在此示例中，Jessica Lange是當前應用的模型的人物，並且所返回的信息元素710a、712a、714a和716a與Jessica Lange的特徵一致。即，向用戶返回的服裝列表可以反映Jessica Lange的風格和/或時尚偏好，在圖7A 的示例中包括顏色、合身、設計師、剪裁等等。儘管所應用的模型可以由搜索棧基於搜索查詢來自動地選擇，例如諸如由模型選擇器210，如以上討論的，但對要應用的模型的選擇還可以由用戶來作出。另選地或另外地， 選擇可以通過用戶輸入與自動選擇的組合作為基礎。例如，用戶可以提供指定一人物的輸入，並且模型選擇器210可以基於諸如搜索查詢中的項等上下文來選擇適當的模型。由此，在某些實施例中，可以向用戶呈現可應用於特定搜索結果的不同人物的不同模型的標識符列表，這在圖7A的示例中在web瀏覽器600中顯示。標識符列表可以按任何合適的方式來提供。例如，標識符列表可以由模型選擇器210提供為適合搜索結果，和/ 或可以本地地存儲在搜索系統的客戶機上，並且可以由該客戶機來提供。由此，圖7A示出了不同人物的模型的模型標識符列表720。儘管一般而言可以顯示人物的模型的任何合適的標識符，但在圖7A的示例中，模型標識符列表720包括人物的模型的兩類的標識符，即名人模型標識符722和朋友模型標識符724。名人模型標識符722標識人物的模型，其中每一人物是不同名人，並且其中每一標識符與該名人的名字(例如， "Miley Cyrus」、「Taylor Swift」、「Megan Fox」、以及 「Jessica Lange」)相對應。朋友模型標識符724標識人物的模型，其中每一人物是輸入該搜索查詢的用戶的朋友。在此示例中，用戶的這些朋友可能已經選擇共享一模型，該模型由於他們與服裝有關而定義其特徵，並且可以因此反映例如每一朋友的時尚和/或服裝風格偏好。在圖7A的示例中，朋友模型標識符724的每一個與用戶朋友的屏幕名、用戶名、以 及用戶句柄相對應 (例如，「SarahJV」、「Beth_Sh」和「 J0Sh_Camb」 )。然而，應當理解，模型標識符可以按包括數字地、圖形地(例如，圖片或繪圖)使用描述性名字等任何合適的方式、和/或經由語音或其他標識聲音來標識。在某些實施例中，模型可以由伺服器來應用，該伺服器是諸如搜尋引擎204等搜尋引擎的一部分或與其耦合。在這一場景中，可以將模型存儲在伺服器上。名人的模型或可以應用於多個用戶的其他模型可以由伺服器維護，使得它們是公共可訪問的。與作為用戶的朋友的人物相關聯的模型可以結合用戶簡檔來存儲，使得模型對於該用戶而言是私人的。然而，應當理解，可以在搜索棧內的任何地方，包括可能在用戶計算機上維護和/或應用模型，尤其是私人模型。無論模型存儲在什麼地方或它們如何被標識，都可以將模型標識符列表720中人物的模型的每一個應用於文本查詢604的搜索結果，以便生成和與該人物相關聯的特徵一致的向用戶返回的信息。由此，應用由名人模型標識符722標識的模型的任一個將導致生成並且向用戶返回與該名人的特徵一致的信息，而應用由朋友模型標識符724標識的模型的任一個將導致生成並且向用戶返回與該朋友的特徵一致的信息。用戶可以選擇在模型標識符列表720中標識的模型中的一個，以便使該模型應用於搜索結果。選擇可以使用任何合適的用戶輸入來作出。在圖7A的示例中，用戶可以通過將滑鼠光標的位置726移動到所需模型的標識符來選擇要應用的模型，並且使用滑鼠點擊該標識符。由此，在圖7A中，用戶已經將滑鼠光標放置在朋友模型標識符724的一個上，即， 「Josh_Camb」。圖7B是在用戶已選擇了要應用於響應於文本查詢704來返回的搜索結果的另一模型之後圖7A的用戶界面的示例。如圖7B中可以看到的，當前應用的模型的標識符已改變以反映所應用的新模型，並且當前模型標識符718b指示已將人物「JoSh_Camb」的模型應用於搜索結果。響應於文本查詢704來生成的信息現在與J0Sh_Camb的特徵、而不是如圖7A中Jessica Lange的特徵相一致。由此，如圖7B中可以看到的，在web瀏覽器600中顯示的所生成的信息現在已改變，以顯示與圖7A的示例中顯示並返回的服裝相比的一組不同的服裝，即所返回的信息元素710b,712b,714b和716b。即，所返回的信息元素710b、 712b,714b和716b與J0Sh_Camb的朋友的特徵一致，並且可以例如反映他的時尚和/或風格偏好。模型可以包括任何合適的信息，使得當該信息被應用於時，所返回的信息和與該模型相關聯的人物一致。在其中搜索結果與衣服或其他時尚項相關聯的圖7A和7B的示例中，模型可以包括約束、規則、等式或與時尚特徵有關的其他信息，諸如顏色、剪裁、風格或價格。然而，應當理解，模型可以反映與人物相關聯的任何合適的特徵或特徵的組合。由此，用戶可以看到並且比較作為不同人物的各種模型的應用的結果來生成的信息，其中每一人物可以具有不 同特徵，並且其中作為應用人物的模型的結果來生成的信息與該人物的特徵一致。雖然在圖7A和7B中將該比較描述並且示為通過每次一個地查看每一模型的應用來執行，但可以執行任何合適的類型的比較，包括對由人物的多個不同的模型生成的信息的逐側比較。無論所執行的比較的類型是什麼，用戶可以對應地選擇人物，並且接收最適於用戶的當前需要和/或興趣的信息。圖8是執行來自客戶機的搜索的過程的流程圖，其中將人物的模型應用於響應於對信息的請求而生成的信息。圖8的過程可以由諸如圖1的用戶102等用戶操作的諸如圖 1的計算設備105等客戶機計算機來執行。可以在客戶機計算機上使用包括圖7A和7B中所示的任何合適的用戶界面。過程在步驟802開始，可以檢查用戶輸入。在步驟802，該過程可以等待用戶輸入直到存在用戶輸入。另一方面，如果存在用戶輸入，則該過程可以前進至步驟804，其中客戶機計算機可以接收用戶輸入。用戶輸入可以按任何合適的方式來提供，包括經由語音、鍵盤、指示筆輸入、手寫識別、滑鼠操作等等。用戶輸入可以包括例如，對信息的請求，諸如按任何合適的格式來接收的搜索查詢。在某些實施例中，用戶輸入還可以包括人物的標識符。 可能已經在人物標識符列表中向用戶顯示了該人物的標識符，如以上結合圖7A和7B討論的。在步驟806，客戶機計算機可以將對信息的請求(可能作為來自框804的用戶輸入的一部分被接收)發送給信息檢索系統。在步驟808，客戶機計算機還可以任選地將人物的標識符發送給信息檢索系統。在某些實施例中，人物的標識符可能已經在框804中作為用戶輸入的一部分被接收，並且可能已經被用戶選擇。在另一些實施例中，人物的標識符可能已經而被自動地選為適於例如基於搜索查詢的信息請求。對適當人物的選擇可以由客戶機計算機來執行，在該情況下，所標識的人物可以被發送給信息檢索系統，或它可以由信息檢索系統來執行，由此避免客戶機計算機發送標識符的需要。可以將模型與所標識的人物相關聯，其中該模型定義了與該人物一致的特徵。如以上討論的，模型可以按照聲明性語句來指定。當在步驟808將所標識的人物發送給信息檢索系統時，還可以將指定該模型的聲明性語句發送給信息檢索系統。聲明性語句可以按任何合適的方式來傳達，包括經由存儲在客戶機計算機上的cookie中的信息，或使用任何合適的通信協議。在其他實施例中，與所標識的人物相關聯的模型可能已被存儲在信息檢索系統中，在該情況下，指定模型的聲明性語句可以不被發送給信息檢索系統。在步驟810，客戶機計算機上的用戶界面隨後可以響應於請求來檢索和/或顯示信息，其中該信息具有與所標識的人物一致的特徵。該信息可以作為將與所標識的人物相關聯的模型應用於響應於用戶對信息的請求而返回的搜索結果的結果來生成。在這些實施例中，模型可以由搜索棧中的任何組件來應用，包括信息檢索系統中的任何組件，諸如模型應用引擎216，和/或客戶機計算機上的任何合適的組件。當模型已被應用在客戶機計算機上、但先前被存儲在信息檢索系統中並且不在客戶機計算機上時，在由客戶機計算機應用相關聯的模型之前，模型的規格可以已由信息檢索系統發送給客戶機計算機。作為模型的應用的結果，響應於用戶的請求來生成的信息與所標識的人物的特徵一致。圖8的過程可以重複回到步驟802，其中可以再次檢查用戶輸入。如果在步驟804再次接收到用戶輸入，則這一用戶輸入可以包括對信息的新請求或人物的新標識符中的一個或兩者。由此，用戶可以僅輸入對信息的新請求，諸如新查詢，而無需標識要應用於所生成的信息的人物。在這些情況下，所標識的人物可以由搜索棧中的任何合適的組件來自動地選擇，包括客戶機計算機或信息檢索系統的任何合適的組件。 另選地，用戶還可以僅指定人物的新標識符，在該情況下，可以將與新人物相關聯的不同模型應用於相同的用戶查詢。在某些實施例中，可以通過將模型以及查詢作為對信息的新請求提交，來將不同的模型應用於相同的查詢，這可以觸發新搜索。然而，在其他實施例中，可以將搜索結果高速緩存，並且可以將不同的模型應用於所高速緩存的搜索結果。 如果模型被應用於所高速緩存的結果，則可以將結果高速緩存在搜索棧中的任何地方，包括在客戶機計算機、主存搜尋引擎的務器上或任何其他合適的點處。無論新結果是如何生成的，由於與新人物相關聯的特徵可以不同，因此在步驟810 接收到的所生成的信息也可以不同於與新人物一致。用戶還可以輸入對信息的新查詢以及人物的新標識符兩者，在該情況下，可以將與新人物相關聯的模型應用於作為對信息的新請求的結果來返回的搜索結果。由此，用戶可以通過輸入新搜索查詢和/或通過選擇不同人物來細化作為查詢的結果接收到的信息，其中該不同人物的相關聯的模型可以被應用以生成與該新人物的特徵一致的信息。圖9是由響應於請求來生成信息的信息檢索系統執行的過程的流程圖，其中所生成的信息與人物的特徵一致。圖示的過程可以例如由圖2中所示的搜索棧200的組件來執行。圖9的過程在步驟902開始，其中信息檢索系統可以獲取對信息的請求。這可以例如由圖2的搜尋引擎204來執行。對信息的請求可以從諸如圖1的計算設備105等客戶機計算機接收到、並且可以按如以上討論的包括文本查詢等任何合適的格式。 在步驟904，該過程可以包括獲取人物的模型。這一步驟可以包括選擇存儲在信息檢索系統的組件(諸如模型池250)中且適於對信息的請求的人物的模型。選擇可以例如由圖2的模型選擇器210基於從客戶機計算機接收的人物的標識符來執行，或當標識符沒有從客戶機計算機接收時，基於諸如搜索查詢文本串等對信息的請求的各方面來執行。在某些實施例中，可以將該模型存儲在信息檢索系統中，但模型的規格(例如，一組聲明性語句)可以從客戶機計算機來接收。無論獲取該模型的具體方式是什麼，在步驟906，隨後可以應用人物的模型以便生成與人物的特徵一致的信息。這一步驟可以由包括圖2的模型應用引擎216在內的搜索棧的任何合適的組件或由客戶機計算機按任何合適的方式來執行。當由客戶機計算機執行時以及當模型由搜索檢索系統選擇時，這一步驟可以包括發送對模型的規格以及通過其將模型應用於客戶機計算機的搜索結果。這一步驟可以包括對響應於用戶對信息的請求而返回的一組搜索結果應用在模型中指定的一組聲明性語句。在步驟908，可以將所生成的信息返回給用戶。在模型由信息檢索系統應用的實施例中，這一步驟可以包括通過任何合適的通信鏈路將所生成的信息發送給客戶機計算機。在步驟910，信息檢索系統還可以將可適用於對信息的請求的其他人物的其他模型的指示返回給客戶機計算機。隨後可以由客戶機計算機向用戶顯示對其他人物的其他模型的指示，允許用戶選擇可應用於搜索結果的不同人物的模型以便生成向用戶返回的信息。由此，儘管在圖9中未示出，但圖9的過程可以在步驟910之後重複返回步驟902和/ 或904，在該情況下，可以獲取對信息的新請求和/或人物的新模型雖然結合圖7A和7B將人物描述為個體、實際、可標識的人(例如，名人或用戶的朋友)，但在某些實施例中，人物可以是更抽象的人並且不必與個體的人相關聯。例如，人物可以是具有共享特徵的一組人群。可以考慮在對生成給用戶的信息的考慮中可有用的任何合適的共享特徵。例如，共享特徵可以包括共享和/或共同的愛好、興趣、趨勢、背景、能力、 對話題、活動等級或愛好的熟悉度。圖10是用於訪問搜索的用戶界面的示例，諸如圖7A和7B的用戶界面，其中，已將與一組人群相關聯的人物的模型應用於響應於對信息的請求來返回給用戶的信息。響應於經由所示web瀏覽器600對作為搜索棧的一部分的搜尋引擎作出的對信息的請求(例如， 在查詢輸入域602中輸入的文本查詢1004，S卩「數位相機」)，搜索棧向用戶返回所生成的信息，在圖10中被示為數位相機列表，即所返回的信息元素1006和1008。如此示例中可以看到的，這些所返回的信息元素1006和1008的每一個分別包括相機圖片1010和1012、相機描述1014和1016、以及相機規格1018和1020。作為圖10中生成向用戶返回的信息的一部分，搜索棧應用了與具有共享特徵的一組人群相關聯的人物的模型。在此示例中，經由當前應用的模型的標識符(即，當前模型標識符1022)來向用戶指示當前應用於搜索結果的人物的模型。如從此示例中可以看到的，當前模型標識符1022是一組人群中一種類型的人的標識符(即，「旅行者」)，這在此示例中可以是對相機感興趣並且也是頻繁旅行者的人。由此，在此示例中，旅行者是當前應用的模型的人物，並且所返回的信息元素1006和1008與旅行者的特徵一致。即，向用戶返回的相機列表可以與適用於頻繁旅行的人的規格一致，考慮例如相機的電池壽命、相機成本等等。圖10的示例顯示了旅行者規格1026，它列出了根據適用於頻繁旅行者的各種度量的相機的規格範圍(例如，電池壽命、兆像素、以及預算)。如圖10中可以看到的，相機規格 1018和1020與旅行者規格1026 —致。圖10還顯示了對應用於搜索結果可用的組人物標識符1024列表。這些組人物標識符1024包括當前模型標識符1022 (即，「旅行者」)，但還包括其他人物標識符，諸如「野生動植物愛好者」，「體育愛好者」，「孩子」以及「專業人員」。這些人物的每一個都與不同特徵相關聯。在圖7A和7B的示例中，用戶可以從要應用於搜索結果的組人物標識符1024中選擇另一標識符，並且因此可以接收進而與新組人物一致的不同信息。用戶可以由此比較應用不同組人物的不同模型的結果，以便接收更準確地適合用戶的當前興趣或需要的信息。至此描述了本發明的至少一個實施例的若干方面，可以理解，本領域的技術人員可容易地想到各種更改、修改和改進。這樣的更改、修改和改進旨在是本 發明的一部分，且旨在處於本發明的精神和範圍內。因此，上述描述和附圖僅用作示例。
可以用多種方式中的任一種來實現本發明的上述實施例。例如，可使用硬體、軟體或其組合來實現各實施例。當使用軟體實現時，該軟體代碼可在無論是在單個計算機中提供的還是在多個計算機之間分布的任何合適的處理器或處理器集合上執行。此外，應當理解，計算機可以用多種形式中的任一種來具體化，如機架式計算機、 臺式計算機、膝上型計算機、或平板計算機。另外，計算機可以具體化在通常不被認為是計算機但具有合適的處理能力 的設備中，包括個人數字助理(PDA)、智慧型電話、或任何其他合適的可攜式或固定電子設備。同樣，計算機可以具有一個或多個輸入和輸出設備。這些設備主要可被用來呈現用戶界面。可被用來提供用戶界面的輸出設備的示例包括用於可視地呈現輸出的印表機或顯示屏和用於可聽地呈現輸出的揚聲器或其他聲音生成設備。可被用於用戶界面的輸入設備的示例包括鍵盤和諸如滑鼠、觸摸板和數位化輸入板等定點設備。作為另一示例，計算機可以通過語音識別或以其他可聽格式來接收輸入信息。這些計算機可以通過任何合適形式的一個或多個網絡來互連，包括作為區域網或廣域網，如企業網絡或網際網路。這些網絡可以基於任何合適的技術並可以根據任何合適的協議來操作，並且可以包括無線網絡、有線網絡或光纖網絡。而且，此處略述的各種方法或過程可被編碼為可在採用各種作業系統或平臺中任何一種的一個或多個處理器上執行的軟體。此外，這樣的軟體可使用多種合適的程序設計語言和/或程序設計或腳本工具中的任何一種來編寫，而且它們還可被編譯為可執行機器語言代碼或在框架或虛擬機上執行的中間代碼。就此，本發明可被具體化為用一個或多個程序編碼的一個計算機可讀介質(或多個計算機可讀介質)(例如，計算機存儲器、一個或多個軟盤、緊緻盤(CD)、光碟、數字視頻盤(DVD)、磁帶、快閃記憶體、現場可編程門陣列或其他半導體器件中的電路配置、或其他非瞬態的有形計算機存儲介質)，當這些程序在一個或多個計算機或其他處理器上執行時，它們執行實現本發明的上述各個實施例的方法。這一個或多個計算機可讀介質可以是便攜的，使得其上存儲的一個或多個程序可被加載到一個或多個不同的計算機或其他處理器上以便實現本發明上述的各個方面。此處以一般的意義使用術語「程序」或「軟體」來指可被用來對計算機或其他處理器編程以實現本發明上述的各個方面的任何類型的計算機代碼或計算機可執行指令集。另夕卜，應當理解，根據本實施例的一個方面，當被執行時實現本發明的方法的一個或多個電腦程式不必駐留在單個計算機或處理器上，而是可以按模塊化的方式分布在多個不同的計算機或處理器之間以實現本發明的各方面。計算機可執行指令可以具有可由一個或多個計算機或其他設備執行的各種形式， 諸如程序模塊。一般而言，程序模塊包括執行特定任務或實現特定抽象數據類型的例程、程序、對象、組件、數據結構等。通常，在各實施例中，程序模塊的功能可以視需要組合或分散。而且，數據結構能以任何合適的形式存儲在計算機可讀介質上。為簡化說明，數據結構可被示為具有通過該數據結構中的位置而相關的欄位。這些關係同樣可以通過對各欄位的存儲分配傳達各欄位之間的關係的計算機可讀介質中的位置來得到。然而，可以使用任何合適的機制來在數據結構的各欄位中的信息之間建立關係，包括通過使用指針、標籤、 或在數據元素之間建立關係的其他機制。本發明的各個方面可單獨、組合或以未在前述實施例中具體討論的各種安排來使用，從而並不將其應用限於前述描述中所述或附圖中所示的組件的細節和安排。例如，可使用任何方式將一個實施例中描述的各方面與其他實施例中描述的各方面組合。同樣，本發明可被具體化為方法，其示例已經提供。作為該方法的一部分所執行的動作可以按任何合適的方式來排序。因此，可以構建各個實施例，其中各動作以與所示的次序所不同的次序執行，不同的次 序可包括同時執行某些動作，即使這些動作在各說明性實施例中被示為順序動作。在權利要求書中使用諸如「第一」、「第二」、「第三」等序數詞來修飾權利要求元素本身並不意味著一個權利要求元素較之另一個權利要求元素的優先級、先後次序或順序、 或者方法的各動作執行的時間順序，而僅用作將具有某一名字的一個權利要求元素與(若不是使用序數詞則)具有同一名字的另一元素區分開的標籤以區分各權利要求元素。同樣，此處所使用的短語和術語是出於描述的目的而不應被認為是限制。此處對 「包括」、「包含」、或「具有」、「含有」、「涉及」及其變型的使用旨在包括其後所列的項目及其等效物以及其他項目。
權利要求
1.一種操作搜索系統(200)的方法，所述方法包括 至少一個處理器(106)，響應於搜索擦查詢從用戶獲取對信息的請求(202)；獲取人物的模型(214)，所述模型定義與所述人物一致的信息的特徵； 至少部分地基於應用所獲取的模型來生成信息(218)；以及向所述用戶返回所生成的信息以及所獲取的模型的人物的標識符。
2.如權利要求1所述的方法，其特徵在於 所述對信息的請求包括搜索查詢(502)；以及獲取人物的模型包括基於所述搜索查詢中的項來標識模型(506)。
3.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，獲得人物的模型包括 從所述用戶獲取所述人物的標識符(720)；以及基於所獲取的標識符從模型池檢索所述模型。
4.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，獲取人物的模型包括從所述用戶獲取包括指定所述模型的聲明性語句(404、405、408)的文件。
5.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述方法還包括 將不同人物的多個模型標識為與所述對信息的請求相關；以及向所述用戶返回所述多個模型中的每一模型的標識符。
6.至少一種包含計算機可執行指令的非瞬態計算機存儲介質，所述指令當由至少一個處理器執行時實現搜索和檢索系統的組件，所述組件包括適用於從用戶接收定義搜索查詢(202)的輸入組件； 適用於從多個人物的模型中選擇一個人物的模型的模型選擇組件(210)； 適用於應用所選擇的模型來生成信息的模型應用引擎(216)，其中所生成的信息與所選擇的模型的人物的特徵一致；以及適用於響應於所接收的搜索查詢來向所述用戶返回至少由所述模型應用引擎生成的信息的輸出組件(218)。
7.如權利要求6所述的至少一種非瞬態計算機存儲介質，其特徵在於，所述模型選擇組件至少部分地基於所述搜索查詢來選擇所述模型。
8.如權利要求6所述的至少一種非瞬態計算機存儲介質，其特徵在於，所述輸出組件還適用於向所述用戶返回多個人物標識符(720)。
9.如權利要求8所述的至少一種非瞬態計算機存儲介質，其特徵在於，所述輸入組件還適用於從所述用戶接收人物的所選擇的標識符，所選擇的標識符是多個人物標識符中的一個標識符；以及所述模型選擇組件適用於選擇由從所述用戶接收的所選擇的標識符標識的人物的模型。
10.如權利要求8所述的至少一種非瞬態計算機存儲介質，其特徵在於，每一人物與個體的人相對應，並且多個人物標識符中的每一個是相應個體的人的名字。
全文摘要
公開了將人物的模型應用於搜索結果。數據搜索和檢索系統響應於搜索查詢來將模型應用於搜索結果，以生成要向用戶返回的信息。模型可以定義人物的特徵，使得對模型的應用生成與人物一致的信息。人物可以是個體的人或具有共享特徵的一組人群。可以向用戶呈現可用人物模型的標識符列表。當用戶選擇要應用的特定人物的模型時，返回給用戶的經生成的信息可以和與經選擇的人物相關聯的特徵一致。
文檔編號G06F17/30GK102222081SQ20111010011
公開日2011年10月19日 申請日期2011年4月12日 優先權日2010年4月13日
發明者J·A·佩納, J·A·沃爾夫, S·諾格, V·米塔爾 申請人:微軟公司