BRPI0414332B1

BRPI0414332B1 - Methods and systems for improving a search order by using related questions

Info

Publication number: BRPI0414332B1
Application number: BRPI0414332-9A
Authority: BR
Inventors: Tong Simon; Pearson Mark; Brin Sergey
Original assignee: Google Inc.
Priority date: 2003-09-12
Filing date: 2004-09-10
Publication date: 2017-12-19
Also published as: EP1668549A1; US8024326B2; US7505964B2; US20120011117A1; US20090112857A1; SG146633A1; AU2011202345B2; WO2005029366A1; AU2004275274B2; US20050060311A1; AU2004275274A1; BRPI0414332A; US8452758B2; US8380705B2; US20120191705A1; AU2011202345A1

Abstract

"métodos e sistemas para aperfeiçoar uma ordenação de busca, usando perguntas relacionadas". sistemas e métodos que aperfeiçoam ordenações de pergunta de busca, usando dados associados com perguntas relacionadas à pergunta de busca são descritos. em um aspecto, a pergunta de busca é recebida, uma pergunta relacionada relativa à pergunta de busca é determinada, um artigo (tal como, uma página da web) associado com a pergunta de busca é determinado e um escore de ordenação para o artigo com base, pelo menos em parte, nos dados associados com a pergunta relacionada é determinado. alguns algoritmos e tipos de dados associados com perguntas relacionadas úteis na realização de tais sistemas e métodos são descritos.

Description

"MÉTODOS E SISTEMAS PARA APERFEIÇOAMENTO DE UMA ORDENAÇÃO DE BUSCA, USANDO PERGUNTAS RELACIONADAS" Campo da Invenção [001] A invenção se refere, de um modo geral, a agentes de pesquisa. Mais particularmente, a invenção se refere a métodos e sistemas para aperfeiçoar uma classificação de pesquisa usando solicitações relacionadas.

Antecedentes Da Invenção [002] Os agentes de pesquisa convencionais que operam em um ambiente de computador em rede, tal como a World Wide Web (Rede Mundial), ou em um computador individual, podem proporcionar resultados de pesquisa em resposta à entrada de solicitação de pesquisa de um usuário. Em muitos casos, os resultados da pesquisa são classificados de acordo com o sistema ou método de marcação ou classificação do agente de pesquisa. Por exemplo, agentes convencionais de pesquisa marcam ou classificam documentos de um resultado de pesquisa para uma solicitação particular com base nos conteúdos dos documentos, como no número de vezes que uma palavra chave ou palavra ou frase particular aparece em cada documento nos resultados de pesquisa. Os documentos incluem, por exemplo, páginas da web de vários formatos, tais como HTML, XML, XHTML; arquivos de Portable Document Format (PDF), e arquivos de documentos processadores de texto e de programas aplicativos. Outros agentes de pesquisa baseiam a marcação ou classificação em mais do que o conteúdo do documento. Por exemplo, um método conhecido, descrito em um artigo intitulado "The Anatomy of a LargeScale Hypertextual Search Engine" de Sergey Brin e Lawrence Page, atribui um grau de importância a um documento, tal como uma página da web, com base na estrutura de enlace da página da web. Outros métodos convencionais envolvem a introdução de uma marcação ou classificação mais alta em resultados de pesquisa para uma solicitação particular para terceiros, que querem atrair usuários ou clientes para seus sites da web.

[003] Em alguns casos, um usuário de um agente de pesquisa pode introduzir uma solicitação de pesquisa obscura ou não usada com frequência. Em resposta a essas solicitações, agentes convencionais de pesquisa podem retornar resultados de pesquisa não confiáveis, uma vez que há relativamente poucos dados para classificar ou marcar resultados de 20 pesquisa para a solicitação de pesquisa.

[004] Se um agente de pesquisa da Internet retorna mais de um resultado de pesquisa em resposta a uma solicitação de pesquisa, os resultados de pesquisa podem ser exibidos como uma lista de endereços para os documentos associados com os resultados de pesquisa. Um usuário pode navegar e visitar um site da web associado com um ou mais dos resultados de pesquisa para avaliar se o site da web é relevante para a solicitação de pesquisa do usuário. Por exemplo, um usuário pode manipular um mouse ou outro dispositivo de entrada e "clicar" em um endereço para um resultado de pesquisa particular, a fim de ver um site da web associado com o resultado de pesquisa. Em muitos casos, o usuário navegará e visitará diversos sites da web proporcionados no resultado de pesquisa, clicando em endereços associados com cada um dos diversos sites da web para acessar vários sites da web associados com os resultados de pesquisa, antes da localização de informação útil ou relevante, para direcionar a solicitação de pesquisa do usuário.

[005] Se o usuário não está satisfeito com os resultados iniciais da pesquisa, o usuário pode decidir mudar ou modificar a solicitação de pesquisa para uma segunda solicitação, tipicamente relacionada, e obter um conjunto novo ou similar de resultados de pesquisa. Após a introdução da segunda solicitação e do recebimento de novos resultados de pesquisa, o usuário pode manipular um mouse ou outro dispositivo de entrada e "clicar" em um enlace para um resultado de pesquisa particular para visitar um site da web associado com o resultado de pesquisa. Como antes, o usuário pode navegar e visitar diversos sites da web com os resultados da pesquisa retornados para a segunda solicitação "clicando" nos enlaces associados com os sites da web retornados nos resultados de pesquisa.

[006] Clicar em múltiplos enlaces em múltiplos sites da web associados com um único conjunto de resultados de pesquisa pode ser consumidor de tempo. É desejável aperfeiçoar o algoritmo de classificação usado pelos agentes de pesquisa e, portanto, proporcionar aos usuários melhores resultados de pesquisa.

Sumário [007] As concretizações da presente invenção compreendem sistemas e métodos que aperfeiçoam classificações de pesquisa para uma solicitação de pesquisa pelo uso de dados associados com as solicitações relacionadas com a solicitação de pesquisa. Um aspecto de uma concretização da presente invenção compreende o recebimento de uma solicitação de pesquisa e a determinação de uma ou mais solicitações relacionadas ligadas com a solicitação de pesquisa. Essas solicitações relacionadas podem ser definidas e determinadas em uma variedade de maneiras. Outro aspecto de uma concretização da presente invenção compreende a determinação de um artigo (tal como uma página da web) associado com a solicitação de pesquisa e determinação de um escore de classificação para o artigo com base pelo menos em parte nos dados associados com a segunda região. Esses dados de solicitações relacionadas podem incluir uma ou mais de uma variedade de dados associados com a solicitação relacionada. Também, uma variedade de algoritmos usando dados de solicitações relacionadas pode ser usada nesses sistemas e métodos.

Breve Descrição dos Desenhos [008] Essas e outras características, aspectos e vantagens da presente invenção são melhores compreendidos quando a descrição detalhada seguinte é lida com referência aos desenhos anexos, em que: A figura 1 ilustra um diagrama em blocos de um sistema de acordo com uma concretização da presente invenção; A figura 2 ilustra um fluxograma de um método de acordo com uma concretização da presente invenção; A figura 3 ilustra um fluxograma de uma sub-rotina do método mostrado na figura 2; e A figura 4 ilustra um fluxograma de uma sub-rotina da sub-rotina mostrada na figura 3.

Descrição Detalhada de Concretizações Específicas [009] A presente invenção compreende métodos e sistemas para aperfeiçoamento de uma classificação de pesquisa pelo uso de dados de solicitações relacionadas. Será feita referência agora, em detalhes, às concretizações exemplificativas da invenção, conforme ilustrado no texto e nos desenhos anexos. Os mesmos números de referência são usados por todos os desenhos e pela descrição seguinte, para referência às mesmas ou às partes semelhantes.

[0010] Vários sistemas de acordo com a presente invenção podem ser construídos. A figura 1 é um diagrama ilustrando um sistema exemplificativo em que concretizações exemplificativas da presente invenção podem operar. A presente invenção pode operar, concretizada, em outros sistemas, igualmente.

[0011] O sistema 100, mostrado na figura 1, inclui múltiplos dispositivos clientes 102a-n, um dispositivo servidor 104 e uma rede 106. A rede 106 mostrada inclui a Internet. Em outras concretizações, outras redes, como urna intranet, podem ser usadas. Além disso, métodos de acordo com a presente invenção podem operar em um único computador. Os dispositivos clientes 102a-n mostrados incluem, cada um deles, um meio legível em computador, tal como uma memória de acesso randômico (RAM) 108, na concretização mostrada acoplada a um processador 110. O processador 110 executa um conjunto de instruções de programas executáveis em computador armazenadas na memória 108. Esses processadores podem incluir um microprocessador, um AS IC e máquinas de estado. Esses processadores incluem, ou podem estar em comunicação com meios, por exemplo, meios legíveis em computador, que armazenam instruções que, quando executadas pelo processador, fazem o processador realizar as etapas aqui descritas. As concretizações de meios legíveis em computador incluem, mas não estão limitadas ao mesmo, um dispositivo eletrônico, ótico, magnético ou outro de armazenamento ou transmissão, capaz de proporcionar um processador, tal como o processador em comunicação com um dispositivo de entrada sensível ao toque, com instruções legíveis em computador. Outros exemplos de meios adequados incluem, mas não estão limitados aos mesmos, um disco flexível, CD-ROM, disco magnético, chip de memória, ROM, RAM, um ASIC, um processador configurado, todos os meios óticos, todas as fitas magnéticas ou outros meios magnéticos ou qualquer outro meio do qual um processador de computador possa ler instruções. Também, várias outras formas de meios legíveis em computador podem transmitir ou conduzir instruções para um computador, incluindo um roteador, rede pública ou privada, ou outro dispositivo ou canal de transmissão, ambos cabeados ou sem fio. As instruções podem compreender código de qualquer linguagem de programação de computador, incluindo, por exemplo, C, C++, C#, Visual Basic, Java e JavaScript.

[0012] Os dispositivos clientes 102a-n também podem incluir um número de dispositivos externos ou internos, tais como um mouse, um CD-ROM, um teclado, um visor ou outros dispositivos de entrada ou de saída. Exemplos de dispositivos clientes 102a -n são computadores pessoais, assistentes digitais, assistentes pessoais digitais, telefones celulares, telefones móveis, telefones inteligentes, pagers, pranchetas digitais, computadores laptop, um dispositivo baseado em processador e tipos similares de sistemas e dispositivos. Em geral, um dispositivo cliente 102a-n pode ser qualquer tipo de plataforma baseada em processador conectada a uma rede 106 e que interage com um ou mais programas de aplicação. Os dispositivos clientes 102a-n mostrados incluem computadores pessoais executando programa de aplicação navegador, como Internet Explorer versão 6.0 da Microsoft Corporation, Netscape Communications Corporation, e Safári versão 1.0 da Apple Computer.

[0013] Através dos dispositivos clientes 102a-n, os usuários 112a-n podem se comunicar através da rede 106 uns com os outros e com outros sistemas e dispositivos acoplados à rede 106. Conforme mostrado na figura 1, um dispositivo servidor 104 também é acoplado à rede 106. Na concretização mostrada, um usuário 112a-n pode gerar uma solicitação de pesquisa 114 em um dispositivo cliente 102a -n, para transmitir para o dispositivo servidor 104 através da rede 106. Por exemplo, um usuário 112a digita uma solicitação de pesquisa textual em um campo de solicitação de uma página da web de um agente de pesquisa exibido no dispositivo cliente 102a, que é, então, transmitido através da rede 106 para o dispositivo servidor 104. Na concretização mostrada, um usuário 112a-n introduz uma solicitação de pesquisa 114 em um dispositivo cliente 102a-n, que transmite um sinal de solicitação de pesquisa associado 126, refletindo a solicitação de pesquisa 114 para o dispositivo servidor 104.

[0014] 0 dispositivo servidor 104 mostrado inclui um servidor executando um programa de aplicação de agente de pesquisa, tal como o agente de pesquisa "Google Simi lar aos dispositivos clientes 102a-n, o dispositivo servidor 104 mostrado, inclui um processador 116 acoplado a uma memória legível em computador 118. O dispositivo servidor 104, representado com um sistema de computador único, pode ser implementado como uma rede de processadores de computadores. Exemplos de dispositivos servidores 104 são servidores, computadores principais, computadores em rede, um dispositivo baseado em processador e tipos similares de sistemas e dispositivos. Os processadores clientes 110 e o processador servidor 116 podem ser qualquer um de um número de processadores de computadores bem conhecidos, tais como processadores da Intel Corporation of Santa Clara, Califórnia e Motorola Corporation of Schaumburg, Illinois.

[0015] A memória 118 contém o programa de aplicação do agente de pesquisa, também conhecido como um agente de pesquisa 124. O agente de pesquisa 124 localiza informação relevante em resposta a uma solicitação de pesquisa 114 de um usuário 112a-n.

[0016] O dispositivo servidor 104, ou dispositivo relacionado, realizou, previamente, uma pesquisa da rede 106 para localizar artigos, tais como páginas da web, armazenados em outros dispositivos ou sistemas conectados à rede 106 e indexou os artigos na memória 118 ou outro dispositivo de armazenamento de dados. Artigos incluem documentos, por exemplo, páginas da web de vários formatos, tais como HTML, XML, XHTML, arquivos de Portable Document Format (PDF) e processador de texto, base de dados e arquivos de documentos de programas de aplicação, informação de áudio, video ou qualquer outra de qualquer tipo, tornada disponível em uma rede (tal como a Internet), um computador pessoal ou outro meio de computação ou armazenamento. As concretizações aqui descritas são descritas, em geral, em relação a documentos, mas as concretizações podem operar em qualquer tipo de artigo.

[0017] O agente de pesquisa 124 responde ao sinal de solicitação de pesquisa associado 126, refletindo a solicitação de pesquisa 114 através do retorno de um conjunto de informação relevante ou resultados de pesquisa 132 para o dispositivo cliente 102a-n da solicitação de pesquisa 114 originada.

[0018] O agente de pesquisa 124 mostrado inclui um localizador de documentos 134, um processador de classificação 136 e um processador de solicitação 138 relacionado. Na concretização mostrada, cada um compreende código de computador residente na memória 118. O localizador de documentos 134 identifica um conjunto de documentos, que são responsivos à solicitação de pesquisa 114 de um usuário 112a. Na concretização mostrada, isso é realizado pelo acesso a um índice de documentos, indexado de acordo com solicitações de pesquisa ou termos de pesquisa potenciais. 0 processador de classificação 136 classifica ou marca o resultado de pesquisa 132, incluindo o conjunto localizado de páginas da web ou documentos com base em relevância para uma solicitação de pesquisa 114 e/ou quaisquer outros critérios. O processador de solicitação 138 relacionado determina ou, de outro modo, mede um sinal de qualidade, tal como um sinal de solicitação 128 relacionado, que reflete ou, de outro modo, corresponde à relevância de uma ou mais páginas da web ou documentos no conjunto localizado dos resultados de pesquisa 132. Note que outras funções e características do localizador de documentos 134, do processador de classificação 136 e do processador de solicitação 138 relacionado ainda são descritas abaixo.

[0019] O dispositivo servidor 104 também proporciona acesso a outros elementos de armazenamento, tal como um elemento de armazenamento de dados de solicitação relacionada, no exemplo mostrado uma base de dados de solicitação relacionada 120 e um elemento de armazenamento de dados de seleção, no exemplo mostrado, uma base de dados de dados de seleção 122. Base de dados de seleção especifica mostrada é uma base de dados de taxa de cliques, mas qualquer elemento de armazenamento de dados de seleção pode ser usado. Os elementos de armazenamento de dados podem incluir qualquer um ou uma combinação de métodos para armazenamento de dados, incluindo, sem limitação, conjuntos, tabelas de prova, listas e pares. Outros tipos similares de dispositivos de armazenamento de dados podem ser acessados pelo dispositivo servidor 104. A base de dados de solicitação relacionada 120 armazena dados associados com relação entre uma solicitação de pesquisa 114 e outras solicitações de pesquisa. Uma relação entre uma ou mais solicitações de pesquisa pode ser baseada em um conjunto pré-determinado de regras. O agente de pesquisa 124 determina relações ou, de outro modo, executa um conjunto de instruções para determinar relações entre solicitações de pesquisa e armazena dados do tipo relação na base de dados de solicitação relacionada 120. Alternativamente, o processador de solicitação relacionada 138 determina relações ou, de outro modo, executa um conjunto de instruções para determinar relações entre solicitações de pesquisa e armazena dados do tipo relação na base de dados de solicitação relacionada 120.

[0020] Deve ser notado que a presente invenção pode compreender sistemas tendo arquitetura diferente daquela que é mostrada na figura 1. Por exemplo, em alguns sistemas de acordo com a presente invenção, a base de dados de solicitação relacionada 120 e o processador 138 podem não ser partes do agente de pesquisa 124 e podem realizar modificações de dados de seleção (como contagens de cliques) ou outras operações offline- Também, em outras concretizações, o processador de solicitação relacionada 138 pode afetar a saída do localizador de documentos 134 ou outro sistema. 0 sistema 100, mostrado na figura 1, é apenas exemplificativo e é usado para explicar os métodos exemplificativos mostrados nas figuras 24.

[0021] Na concretização exemplificativa mostrada na figura 1, a base de dados de solicitação relacionada 120 e base de dados de taxa de cliques 122 contêm dados reunidos e armazenados antes de realizar o método de exemplo da presente invenção, conforme mostrado nas figuras 2 _ 4.

[0022] Ainda fazendo referência à figura 1, O processador de solicitação relacionada 138 mostrado determina uma relação entre duas solicitações de pesquisa através do registro e da análise, por exemplo, da proximidade de uma solicitação de pesquisa 114 para outra solicitação de pesquisa 114. Por exemplo, quando um usuário 112a digita em uma primeira solicitação de pesquisa 114, tal como "infinity auto" e, então introduz uma segunda solicitação de pesquisa, tal como "infiniti" logo depois, o processador de solicitação relacionada 138 pode definir uma relação entre a primeira solicitação de pesquisa e a segunda solicitação de pesquisa [0023] 114. Neste exemplo, a relação ou proximidade entre as solicitações de pesquisa será definida como "back-to-back" ("costas com costas") ou consecutiva. Desse modo, para a solicitação "infinity auto"("automóvel infinity"), relações com as solicitações "infiniti", "luxury car" (carro de luxo), "quaiity luxury car" (carro de luxo de qualidade) e "Japanese quaiity luxury car" (carro de luxo de qualidade japonesa) podem ser definidas, se um usuário 112a introduz essas solicitações imediatamente a seguir a solicitação inicial "infinity auto”. Outros tipos de relações òu proximidades podem ser definidos de acordo com a invenção e armazenados pela base de dados de solicitação relacionada 120.

[0024] Como outro exemplo, a base de dados de solicitação relacionada 120 pode armazenar informação de que a relação entre a primeira solicitação de pesquisa "infinity auto" e a segunda solicitação de pesquisa "infiniti" será mais forte ou de outro modo ponderada mais pesada do que a relação entre a primeira solicitação de pesquisa e uma terceira solicitação de pesquisa "luxury car" Neste exemplo, uma determinação pode ser feita para ponderar a relação entre a primeira solicitação de pesquisa e asegunda solicitação de pesquisa mais pesada do que a relação entre a primeira solicitação de pesquisa e aterceira solicitação de pesquisa, de modo que resultados de pesquisa aperfeiçoados para solicitações de pesquisa subsequentes podem ser obtidos das solicitações relacionadas. Tipos de ponderação podem incluir o número de vezes que duas solicitações de pesquisa são introduzidas "back-to-back" ou a proximidade no tempo que duas solicitações de pesquisa são introduzidas. Outros tipos de ponderação ou similar, dados do tipo de relação podem ser definidos pela invenção e armazenados pela base de dados de solicitação relacionada 120.

[0025] A base de dados de solicitação relacionada 120 mostrada inclui uma lista de solicitações relacionadas para uma solicitação particular. Por exemplo, para a solicitação de pesquisa "infinity auto" quatro solicitações relacionadas podem ser armazenadas e associadas com a solicitação de pesquisa 114 "infinity auto". Essas solicitações relacionadas podem ser "infiniti", "luxury car", "quality luxury car" e "Japanese quality luxury car". Esse número de solicitações relacionadas é usado para fins de exemplo. Em outras concretizações, o número de solicitações relacionadas pode ser maior ou menor.

[0026] A base de dados de taxa de cliques 122 mostrada armazena dados associados com seleção de usuários de um resultado de pesquisa 132 de um agente de pesquisa 124, tal como uma lista de documentos localizados em resposta a uma solicitação de pesquisa 114. Por exemplo, um usuário 112a introduz uma entrada em um dispositivo cliente 102a-n, tal como· manipulando um mouse ou outro dispositivo de entrada para clicar em um ou mais URLs associados com as páginas da web ou documentos de um resultado de pesquisa 132. Um "clique" do usuário é gerado pela seleção do usuário de um documento localizado no resultado de pesquisa 132. Esse ” clique" em um documento é armazenado na base de dados de taxa de cliques 122 como uma seleção associada com a presença do documento era um resultado de pesquisa 132 retornado para uma solicitação de pesquisa 114 particular. Muitas outras dessas listas de solicitações relacionadas, associadas com outras solicitações, podem ser armazenadas igualmente.

[0027] Os cliques do usuário são, em geral, referidos como dados de "taxas de cliques". Na concretização mostrada, o agente de pesquisa 124 mede e armazena os dados de taxas de cliques bem como outros dados relacionados com cada um dos documentos localizados no resultado de pesquisa 132.

[0028] Os dados de taxas de cliques são, em geral, um indicador de qualidade em um resultado de pesquisa. Sinais de qualidade ou dados de taxas de cliques podem incluir, mas não estão limitados aos mesmos, quer um URL particular ou documento seja clicado por um usuário particular; com que frequência um URL, documento ou página da web é clicado por um ou mais usuários; e com que frequência um usuário particular clica em documentos ou páginas da web especificas. Outros tipos de sinais de qualidade similares aos dados de taxas de cliques, tais como entradas de usuários ou dados do tipo observacional podem ser armazenados por uma base de dados de taxa de cliques 122 ou dispositivos de armazenamento similares.

[0029] Outros dados relacionados com os documentos localizados em um resultado de pesquisa 132, que podem ser armazenados em uma base de dados de taxa de cliques 122 ou outro dispositivo de armazenamento de dados podem incluir, mas não estão limitados aos mesmos, com que frequência um URL particular, documento ou página da web é mostrado em resposta a uma solicitação de pesquisa 114; quantas vezes uma solicitação de pesquisa particular 114 é pedida pelos usuários 112a-n; a data ou a hora em que um documento particular foi postado em uma rede 106 e a identidade de uma fonte de um documento particular em uma rede 10 6. Na concretização mostrada na figura 1, o servidor 104 está em comunicação com a base de dados de solicitação relacionada 120 e a base de dados de taxa de cliques 122. O servidor 104 realiza um processo pelo qual os dados nas duas bases de dados 120, 122 são usados para aperfeiçoar os resultados de pesquisa proporcionados em resposta a uma solicitação de pesquisa 114 de um usuário 112a.

[0030] Vários métodos de acordo com a presente invenção podem ser realizados. Um método exemplificativo de acordo com a presente invenção compreende o recebimento de uma solicitação de pesquisa, determinando uma solicitação relacionada, que está relacionada com a solicitação de pesquisa, determinando um artigo associado com asolicitação de pesquisa e de terminando um escore de classificação para o artigo com base pelo menos em parte em dados associados com solicitação relacionada. A solicitação relacionada pode estar relacionada com a solicitação de pesquisa de qualquer maneira e determinada estar relacionada de alguma maneira. Exemplos de solicitações relacionadas incluem terem sido introduzidas como solicitações de pesquisa consecutivas pelos usuários previamente (quer uma vez ou múltiplas vezes), solicitações introduzidas por um usuário dentro de uma faixa de tempo definida (por exemplo, 30 minutos), uma relação de ortografia incorreta, uma relação numérica, uma relação matemática, uma relação de tradução, um sinônimo, um antônimo ou uma relação de acrônimo ou outra associada concebida pelo ser humano ou planejada pelo ser humano e qualquer relação determinada por computador ou algoritmo, mas a invenção não está limitada a qualquer relação particular. Os dados de solicitação relacionados podem compreender um ou mais de uma variedade de dados associados com uma solicitação relacionada de alguma maneira. Exemplos de dados de solicitação relacionada incluem um escore de seleção para um artigo, quando associado com uma solicitação relacionada (tal como, por exemplo, o número de vezes que o artigo foi clicado, quando retornado em resultados de pesquisa, em resposta a uma pesquisa para a solicitação relacionada), um segundo escore de seleção para um segundo artigo associado com a solicitação relacionada e um escore de seleção total para uma pluralidade de artigos associados com a primeira solicitação relacionada (tal como, por exemplo, o número total de taxas de cliques para todos ou um número definido de artigos, quando retornados em resultados de pesquisa para a solicitação relacionada). Outros exemplos incluem o número de vezes que a solicitação relacionada foi o objeto de uma pesquisa, o número de vezes que os resultados de pesquisa para a solicitação relacionada foram mostrados para os usuários. O número de vezes que os resultados de pesquisa para a solicitação relacionada tinham incluído o primeiro artigo e o número de vezes que os resultados de pesquisa para a solicitação relacionada mostrada tinham incluído o primeiro artigo. Quaisquer dados associados com a solicitação relacionada podem ser incluídos em dados de solicitação relacionada e esses são apenas exemplos.

[0031] Em algumas concretizações, a determinação de um artigo associado com a solicitação de pesquisa pode compreender a determinação de que o artigo está associado com a solicitação de pesquisa e a solicitação relacionada (por exemplo, o artigo pode ser retornado em resultados de pesquisa para a solicitação de pesquisa e a solicitação relacionada). Nessa concretização ou outras concretizações, um escore de seleção para o artigo, quando associado com a solicitação relacionada, pode ser determinado e determinação do escore de classificação para o primeiro artigo pode compreender a determinação do escore de classificação para o primeiro artigo pode compreender a determinação do escore de classificação para o artigo com base pelo menos em parte no escore de seleção. Em uma concretização, é determinado que o artigo esteja associado com a solicitação de pesquisa e com a primeira solicitação relacionada através da determinação de um resultado de pesquisa inicial para a solicitação de pesquisa, o resultado de pesquisa inicial compreendendo o artigo e a determinação de que um resultado de pesquisa 132 para a solicitação relacionada compreende o artigo, igualmente. Em algumas concretizações, o artigo compreende uma representação do primeiro artigo, tal como um localizador de recursos uniforme.

[0032] Ainda, em algumas concretizações, a determinação do escore de classificação para o artigo compreende a determinação de um número de vezes que o artigo foi se lecionado, quando apresentado em resultados de pesquisa para a solicitação relacionada. Isso pode ser realizado de qualquer modo. Um exemplo é através da determinação de um número de taxas de cliques para o artigo, quando apresentado em resultados de pesquisa para a solicitação relacionada.

[0033] Em algumas concretizações, um escore de classificação para um artigo é determinado, isso pode ser realizado de qualquer modo. Em uma concretização, uma função matemática ou algoritmo pode ser usado. Uma ou mais variáveis podem ser usadas na função, incluindo aquelas associadas com solicitações relacionadas e outras variáveis. Um exemplo de determinação de um escore de classificação para um artigo compreende a determinação de um escore de classificação inicial para o artigo, quando associado com a solicitação de pesquisa 114 e cálculo de uma função matemática compreendendo o escore de classificação inicial e o escore de seleção. Essa função matemática pode ser qualquer uma de uma variedade de funções ou algoritmos. Uma dessas funções compreende a combinação do escore de classificação inicial com o escore de seleção, ponderado com pelo menos um fator de ponderação. Outra dessas funções compreende a combinação do escore de classificação inicial com o escore de seleção, normalizada com pelo menos um fator de normalização. Mais uma vez, esses são apenas exemplos e uma variedade de funções podem ser usadas.

[0034] Em algumas concretizações, os artigos são classificados em relação com outros artigos com base pelo menos em parte nos dados de solicitação relacionada. Por exemplo, em um método, um segundo artigo associado com a solicitação de pesquisa é determinado e um escore de classificação para o segundo artigo é determinado com base, pelo menos em parte, em dados associados com a primeira solicitação relacionada. O primeiro artigo e o segundo artigo são, então, classificados com base, pelo menos em parte, no primeiro escore de classificação e no segundo escore de classificação. Um resultado de pesquisa para a solicitação de pesquisa tendo o primeiro artigo e o segundo artigo classificados de acordo, pelo menos em parte, com o primeiro escore de classificação e o segundo escore de classificação pode então ser fornecido.

[0035] Em algumas concretizações, uma segunda solicitação relacionada ligada com a solicitação de pesquisa é determinada, e o primeiro escore de classificação para o primeiro artigo é ainda baseado, pelo menos em parte, em dados associados com a segunda solicitação relacionada. Os dados associados com uma ou mais solicitações relacionadas podem ser usados para marcar e classificar artigos e proporcionar resultados de pesquisa. Esses aspectos exemplificativos de concretizações da presente invenção podem ser repetidos ou submetidos à iteração para aperfeiçoar resultados de pesquisa.

[0036] As figuras 24 ilustram um método exemplificativo 200 de acordo com a presente invenção, em detalhes. Este método exemplificativo é proporcionado à guisa de exemplo, visto que há uma variedade de maneiras para realizar métodos de acordo com a presente invenção. O método 200 mostrado na figura 2 pode ser executado ou de outro modo realizado por qualquer um de vários sistemas. O método 200 é descrito abaixo como realizado pelo sistema 100 mostrado na figura 1 à guisa de exemplo e vários elementos do sistema 100 são referenciados na explanação do método de exemplo das figuras 24.0 método 200 mostrado proporciona um aperfeiçoamento de uma classificação de pesquisa, usando dados de taxas de cliques e solicitações relacionadas.

[0037] Cada bloco mostrado nas figuras 2 4 representa uma ou mais etapas realizadas no método exemplificativo 200.

[0038] Fazendo referência à figura 2, no bloco 202, o método de exemplo 200 começa. O bloco 202 é seguido pelo bloco 204, em que uma base de dados de solicitação relacionada 120 é proporcionada. Isso pode ser realizado, por exemplo, construindo essa base de dados ou estabelecendo comunicação com essa base de dados. Conforme descrito com referência à figura 1, a base de dados de solicitação relacionada 120 armazena dados do tipo de relação entre uma solicitação de pesquisa 114 e outras solicitações de pesquisa.

[0039] O bloco 204 é seguido pelo bloco 206, em que uma base de dados com dados de seleção, nesse caso uma base de dados de taxa de cliques, é proporcionada. Isso pode ser realizado, por exemplo, através da construção dessa base de dados ou do estabelecimento de comunicação com essa base de dados. Como descrito com referência à figura 1, a base de dados de taxa de cliques 122 armazena dados associados com os cliques ou entradas dos usuários para um resultado de pesquisa 132 proporcionado pelo agente de pesquisa 124, tal como uma lista de documentos, como páginas da web, proporcionada em resposta a uma solicitação de pesquisa 114 de um usuário 112a.

[0040] O bloco 206 é seguido pelo bloco 208, em que uma solicitação de pesquisa, na forma de um sinal de solicitação de pesquisa 114, é recebida pelo servidor. Na concretização mostrada, um usuário 112a gera uma solicitação de pesquisa 114em um dispositivo cliente 102a.

[0041] O dispositivo cliente 102 transmite um sinal de solicitação de pesquisa associado 126 refletindo a solicitação de pesquisa 114 para o dispositivo servidor 104 através de uma rede 106. O agente de pesquisa 124 recebe o sinal de solicitação de pesquisa 126 e processa a solicitação de pesquisa 114. Por exemplo, se o usuário 112a digita uma solicitação de pesquisa 114 "infinity auto" no campo de pesquisa ou solicitação de uma página de pesquisa em um programa de aplicação de navegador, o cliente 102a transmite um sinal de solicitação de pesquisa 126, que inclui o texto "infinity auto" ou alguma outra representação ou indicação de "infinity auto". 0 agente de pesquisa 124 recebe o sinal 126 e determina que "infinity auto" é a solicitação de pesquisa 114 desejada.

[0042] O bloco 208 é seguido pelo bloco 210, em que os dados de artigo, no caso mostrado, dados de documento, são determinados e recebidos. Neste bloco 210 na concretização mostrada, o agente de pesquisa 124 conduz uma pesquisa para documentos relevantes em uma base de dados de pesquisa (não mostrada) ou memória 118 que foi previamente indexada da rede 106. O agente de pesquisa 124 recebe dados do documento da base de dados de pesquisa ou memória 118 em resposta ao sinal de solicitação de pesquisa 126, refletindo a solicitação de pesquisa 114 do usuário 112a.

[0043] Os dados de documento também são referidos como o resultado de pesquisa inicial para a solicitação de pesquisa 114. Os dados de documento podem incluir, mas não estão limitados aos mesmos, um localizador de recursos universal (URL), que proporciona um enlace com um documento, página da web ou com uma localização da qual um documento ou página da web pode ser recuperado ou, de outro modo, acessado pelo usuário 112 através da rede 106. Note que dados de documentos algumas vezes são referidos como um "documento" por todo o texto da especificação. Alternativamente, o localizador de documentos 134 obtém ou, de outro modo, recebe dados de documento em resposta a um sinal de solicitação de pesquisa 126 refletindo uma solicitação de pesquisa 114.

[0044] Por exemplo, no bloco 210 mostrado, o agente de pesquisa 124 mostrado determinará uma lista de documentos responsivos à solicitação de pesquisa 114 "infinity auto". Essa lista de documentos compreenderá os dados de documentos de terminados. Por exemplo, essa lista de resultados de pesquisa inicial para "infinity auto" poderia compreender uma lista de 15 documentos. Na concretização mostrada, essa determinação inicial de dados de documento pode ser por meio de uma solicitação de agente de pesquisa convencional e retorno de resultados.

[0045] O bloco 210 é seguido pelo bloco 212, em que dados de solicitações relacionadas são determinados. Na concretização mostrada, os dados de solicitações relacionadas são determinados para cada documento no resultado de pesquisa inicial para a solicitação de pesquisa através do cálculo de um sinal de solicitação relacionada. Em resposta a cada documento localizado no resultado de pesquisa inicial para a solicitação de pesquisa através do cálculo de um sinal de solicitação relacionada. Em resposta a cada documento localizado no resultado de pesquisa inicial, o agente de pesquisa 124 gera um sinal de solicitação relacionada 128 para cada documento particular usando uma função de sinal de solicitação relacionada. Por exemplo, na concretização mostrada, o processador de solicitação relacionada 13 8 recebe o resultado de pesquisa inicial. Uma função de sinal de solicitação relacionada reflete um escore para um documento que inclui dados associados com pelo menos uma solicitação relacionada com a solicitação de pesquisa. A função de sinal de solicitação relacionada, nesse caso um conjunto de instruções processadas pelo processador de solicitação relacionada 138 mostrado, determina um valor ponderado para cada documento no resultado de pesquisa inicial, dependendo do número de vezes que outros usuários clicaram previamente, ou, de outro modo, se lecionaram o documento particular como uma parte do resultado de pesquisa inicial e do número de vezes que outros usuários tinham clicado previamente ou de outro modo selecionado o documento particular como parte de resultados de pesquisa para outras solicitações relacionadas com a solicitação de pesquisa. Um documento que é selecionado um número maior de vezes pode ter um valor ponderado mais pesado gerado do que um documento selecionado um número menor de vezes. Note que outros sinais 130 podem ser gerados para cada documento ou página da web, com base em outras entradas ou dados de observação que poderiam ser armazenados na base de dados de solicitação relacionada 120 e/ou na base de dados de taxa de cliques 122, ou outro dispositivo de armazenamento de dados.

[0046] Qualquer um ou mais de uma variedade de funções de sinal de solicitação relacionada pode ser implementada por várias concretizações da invenção. Exemplos de variáveis que poderiam ser incluídas em uma função de sinal de solicitação relacionada incluem, sem limitação, uma ou mais das seguintes: Um escore de seleção total para uma solicitação relacionada q'i (por exemplo, o número total de cliques em todos os documentos mostrados em resposta à solicitação relacionada q'i,) denotado NU (q'i); um escore de exemplo para solicitação relacionada q'i foi mostrado (por exemplo, o número de vezes que a solicitação relacionada q' ± foi recebida de usuários e/ou o número de vezes que resultados de pesquisa para solicitação relacionada q'i foram mostrados através de um período de tempo definido), denotado S (q'i); um escore de seleção para documento d (por exemplo, o número de cliques no documento d) para uma solicitação relacionada qTi denotada # (d, qi); um número de vezes que a solicitação relacionada q'i e o documento d foram mostrados juntos, denotado Ξ (d, q'i); um escore de seleção para o documento d para uma solicitação relacionada q'i no contexto da solicitação q, denotado # (d, qi, q); um escore de seleção total para solicitação relacionada q'i (por exemplo, o número de cliques em todos os documentos retornados para a solicitação relacionada q' i) no contexto da solicitação q, denotado # (qf·, q) ; um número de vezes que a solicitação relacionada q' i foi mostrada no contexto da solicitação q, denotado S (qu q) ; um número de vezes que a solicitação relacionada q' 1 e o documento d foram mostrados no contexto da solicitação q (no contexto da solicitação q significa, por exemplo, quando há uma indicação de que o usuário estava procurando pela solicitação q, por exemplo, um usuário primeiro introduz a solicitação q e, então, introduz a solicitação q'i como uma solicitação de pesquisa, ou quando o usuário introduz a solicitação q ou uma solicitação contendo a solicitação de entrada q por um período de tempo definido - tal como 30 minutos antes ou após a introdução da solicitação relacionada q ’ i}, denotado S (d, q'i, q) ; um ou mais fatores de mistura, que reflete, por exemplo, confiança na relevância e na importância das solicitações relacionadas, denotado A e λ; um escore de seleção inicial para o documento i (por exemplo, o número de cliques no documento i feitos quando o documento é retornado em resultados de pesquisa para a solicitação de pesquisa) denotado # Inicial; um peso selecionado ou calculado de relação entre a solicitação de pesquisa q e a solicitação relacionada q'm denotado Wm; um fator de normalização, que reflete, por exemplo, com que frequência uma solicitação relacionada particular q'm é pedida, denotado e Norrn_q'm; e um ou mais outros fatores ou escores, com base em solicitações relacionadas, o artigo sob consideração e/ ou outros fatores.

[0047] Há uma variedade de outras variáveis que podem ser incluídas e essas são apenas exemplos. Além disso, essas e outras variáveis podem ser limitadas ou definidas por um período de tempo designado, um número de usuários designado, o número de usuários que fizeram a decomposição de sua solicitação de q para q'i. A quem interessar possa: (por exemplo, o número que introduziu uma solicitação relacionada qfci após a introdução de uma solicitação q) , por todos aqueles que introduziram a solicitação q'i ou por outras limitações ou decomposições. Variáveis, limitações, definições ou outros dados associados com as solicitações relacionadas são referidos, de um modo geral, como dados de solicitações relacionadas.

[0048] Um exemplo dessa limitação é como segue. Mil pessoas introduziram a solicitação de pesquisa "infiniti" em um agente de pesquisa durante um período de tempo definido (tal como um dia) , mas apenas vinte pessoas podem ter a primeira entrada "infinity" e, então, introduzem "infiniti". Assim, se for dada a solicitação original infinity, o termo S {infiniti) podería ser posto para 1000 ou 20 na função de solicitação relacionada, conforme desejado.

[0049] Exemplos de funções de sinal de solicitação relacionada, designados como (1) - (6), são discutidos brevemente, abaixo·.

[0050] Um primeiro exemplo (1) de função de solicitação relacionada é como segue: [0051] Em que "M" é o número total de solicitações relacionadas para exame (na concretização mostrada, é o número retornado nos dados do documento inicial determinado para a solicitação de pesquisa);

Totali" é o escore calculado para o documento "i" (na concretização mostrada, é o número total de cliques do usuário no documento "i", após a contagem de cliques no mesmo documento quando mostrado em resultados de pesquisa para solicitações relacionadas (q'i + qr í + ...+ q ’ m) e ponderado e normalizado conforme desejado); "A" é um fator de mistura que reflete a confiança na relevância e na importância das solicitações relacionadas (qf i + q' 2 + . . . + q V.) ; "#Initiali" é um escore de seleção inicial para documento "i" (na concretização mostrada, ê o número de cliques no documento· "í" feito quando o documento é retornado em resultados de pesquisa para a solicitação de pesquisa (não· contando cliques em solicitações relacionadas <q’i + qf+ ♦ * * i q rn ϊ ϊ Ϊ r "Wm" é o peso da relação entre a solicitação de pesquisa "q" e solicitação relacionada "qfm"; "#" é o número de cliques em uma solicitação relacionada e "Norm_q'm" é um fator de normalização que reflete com que frequência uma solicitação relacionada particular "q'-n" é pedida.

[0052] Um segundo exemplo {2) de uma função de solicitação relacionada ilustra o uso de outros dados de seleção, incluindo o número de vezes que uma solicitação particular é mostrada para os usuários,"S{q)"; o número de vezes que [0053] um documento particular para uma solicitação relacionada foi mostrado para os usuários, "S(q'm, d)" o número de cliques em uma solicitação de pesquisa "#q"; o número de cliques em um documento particular para uma solicitação relacionada, "# (q'm, d)" quadrado; e um fator de ponderação "Wm" é como segue: "#q" é o· número de cliques na solicitação de pesquisa "q"; "S(q)" é o número de vezes que uma solicitação de pesquisa "q" foi mostrada para os usuários; "# (q, d} é o número de cliques em um documento particular "d" para solicitação de pesquisa "q"; "# (q'a, d}" é o número de cliques em um documento particular "d" para solicitação relacionada "qV"; "S (q' ™, d)" é o número de vezes que um documento particular para solicitação relacionada "qV" foi mostada para os usuários.

[0054] Outras variáveis são as mesmas que aquelas descritas em relação com o primeiro exemplo (1).

[0055] Um terceiro exemplo (3) de uma função de solicitação relacionada ilustra o uso de vários tipos de dados de seleção com um fator de ponderação "Wm". É como segue: [0056] As variáveis na função de solicitação relacionada (3) são as mesmas que aquelas descritas em relação com os exemplos (1) e (2).

[0057] Um quarto exemplo (4) de uma função de solicitação relacionada ilustra o uso de outros tipos de dados de seleção, como o número de cliques em um documento particular para uma solicitação de pesquisa, "#(q, di) " com um fator de ponderação "Wra" e um fator de mistura "λ", É como segue; "λ" é um fator de mistura que reflete a confiança na relevância e na importância das solicitações relacionadas <qTi + q' ü + . . .+ q’m) · [0058] As outras variáveisna função de solicitação relacionada (4) são os mesmos que aqueles descritos em relação com os exemplos ¢1) e (2).

[0059] Ura quinto exemplo de uma função de solicitação relacionada ilustra o uso de vários tipos de dados de seleção çorn ura fator de ponderação "Wm" e ura fator de mistura "λ". É como· segue: [0060] As variáveis na função de solicitação relacionada (5) são as mesmas que aquelas descritas em relação com os exemplos discutidos acima.

[0061] Um sexto exemplo de uma função de solicitação relacionada ilustra o uso de um escore de classificação previamente gerado pelo agente de pesquisa para todas as solicitações, "Score (q, d)e um escore de classificação previamente gerado pelo agente de pesquisa para um documento particular "d" em todas as solicitações relacionadas.

[00 62] "Score (q' wd>"; com vários tipos de dados de seleção, tais como o número de vezes que uma solicitação particular é mostrada para os usuários, "S(q)"; e um fator de ponderação· "Wrn" . Uma concretização dessa função pode, além do uso da informação· de seleção (tão como taxa de cliques) , usar o escore gerado por um agente de pesquisa em artigos para solicitações relacionadas. Por exemplo, a função pode usar informação de seleção combinada com informação sobre até que ponto o artigo tem um bom escore com relação à solicitação· relacionada. É como segue: "S(q)" é o número de vezes que uma solicitação de pesquisa {q" foi mostrada para o usuário; "Score (q, d)" é um escore de classificação gerado previamente pelo agente de pesquisa para todas as solicitações ou pode ser um escore que representa até que ponto se acredita que um documento "d" corresponde à solicitação "q", com base em um ou mais fatores, tais como fatores textuais; "Score <q'n, d)" é um escore de classificação gerado previamente pelo agente de pesquisa para um documento particular "d" em todas as solicitações relacionadas (q'i + q'2 + ... + q'm) ou pode ser um escore que representa até que ponto· se acredita que um documento "d" corresponde à solicitação relacionada "qV." com base em um ou mais fatores. As outras variáveis na função de solicitação relacionada (6) são as mesmas que aquelas descritas em relação com os exemplos discutidos acima.

[0063] Para fins de ilustração, o algoritmo do exemplo (1) é concretizado na concretização de exemplo mostrada nas figuras 2-4. Outros algoritmos além dos exemplos mostrados em (1) - (6) podem ser usados de acordo com a presente invenção e os algoritmos de (1) _ (6} são proporcionados para ilustrar exemplos. Esses outros algoritmos podem conter algumas, todas ou nenhuma das variáveis mostradas em (1) -(6) .

[0064] A figura 3 ilustra um exemplo de uma sub-rotina 212 para realização do método 200 mostrado na figura 2, de acordo com o exemplo (1). A sub-rotina 212 proporciona um sinal de solicitação relacionada 128 para cada documento recebido em um resultado de pesquisa inicial 132. Um exemplo de sub-rotina 212 é como segue.

[0065] A sub-rotina 212 começa no bloco 300. No bloco 300, o contador associado com o agente de pesquisa 124 é ajustado para um valor, tal como "1". Por exemplo, o processador de solicitação relacionada 138 pode estabelecer uma variável "i" em uma memória associada 118 em um valor inicial de "1". O contador ou variável conta o número de documentos que são processados pela sub-rotina 212 e o valor corrente de "i" reflete que documento na lista de documentos nos dados de documentos está em operação.

[0066] O bloco 300 é seguido pelo bloco 302, em que o número de solicitações relacionadas com a solicitação de pesquisa 114 é determinado. O agente de pesquisa 124 chama a base de dados de solicitação relacionada 120 para o número de solicitações relacionadas com uma solicitação particular. Por exemplo, o processador de solicitação relacionada 138 recupera dados da base de dados de solicitação relacionada 120 associados com o número de solicitações relacionadas com uma solicitação particular. Esse tipo de dados inclui quaisquer dados de relação, conforme descrito no bloco 204 ou outros dados do tipo relação armazenados na base de dados de solicitação relacionada 120 ou outro dispositivo de armazenamento de dados.

[0067] À guisa de exemplo, o número de solicitações relacionadas pode ser caracterizado pela variável "M". Se o processador de solicitação relacionada 138 determina que há quatro solicitações relacionadas para uma solicitação particular 114, a variável "M" pode ser ajustada em um valor de "4" e as solicitações relacionadas podem ser designadas como segue: q'i, q' 2, q'3, e q'4. Desse modo, para a solicitação "infinity auto", se relações com as solicitações "infiniti" "luxury car", "quality luxury car" e "Japanese quality luxury car" tiverem sido previamente definidas e armazenadas para a solicitação "infinity auto", o processador de solicitação relacionada 138 obtém o número de solicitações relacionadas da base de dados de solicitação relacionada 120, neste caso, "4". Além disso, q'1 = "infiniti", q'2 = "luxury car", q'3 = "quality luxury car" e q'4 = "Japanese quality luxury car". Em outras concretizações, o conjunto de M solicitações relacionadas a ser analisado pode ser um subconjunto do número total de solicitações relacionadas reconhecidas; por exemplo, uma solicitação pode ser determinada a ter 100 solicitações relacionadas, mas apenas as 20 primeiras solicitações relacionadas (conforme determinado de acordo, por exemplo, com o peso da relação entre a solicitação particular e a solicitação relacionada, ou por quaisquer outros meios) podem ser usadas.

[0068] O bloco 302 é seguido pelo bloco 304, em que um número de documentos é determinado. No bloco 210, o servidor 104 recebeu dados de documento associados com a solicitação de pesquisa 114. Entre os dados determinados estava o número total de documentos na lista de documentos responsivos à solicitação de pesquisa.

[0069] Esse número de documentos é caracterizado por (e é ajustado como) uma variável "N". Por exemplo, como antes mencionado, um resultado de pesquisa para a solicitação de pesquisa 114 "infinity auto" poderia ter 15 documentos e o servidor 104 seria estabelecido "N" para um valor de "15".

[0070] Note que em concretizações alternativas, qualquer número total de documentos para uma solicitação de pesquisa, que foi definida ou de outro modo armazenada pela base de dados de solicitação relacionada 120 ou outro dispositivo de armazenamento de dados para uma solicitação particular, pode ser transmitido para, ou de outro modo determinado, pelo agente de pesquisa 124 ou processador de solicitação relacionada 138. Observe, ainda, que o número de documentos para cada resultado de pesquisa para uma solicitação particular de pesquisa, podem depender dos dados do tipo relação previamente armazenados na base de dados de solicitação relacionada 12 0, bem como dados de taxa de cliques armazenados na base de dados de taxa de cliques 122, ou em outros tipos similares de dados armazenados em outros dispositivos de armazenamento de dados.

[0071] O bloco 304 é seguido pelo bloco 306, em que uma soma dos dados de cliques de solicitações relacionadas para um documento particular através de todas as solicitações relacionadas é determinada. Na concretização mostrada, o agente de pesquisa 124 determina uma soma de dados de cliques de solicitações relacionadas ponderados para um documento particular através de todas as solicitações relacionadas, como um valor ponderado, que descreve o número total de cliques nos documentos associados com todos os documentos associados com as solicitações relacionadas. Por exemplo, o processador de solicitação relacionada 138 determina uma soma que reflete alguns ou todos os cliques de usuários em um documento quando retornado em resposta às pesquisas anteriores para as solicitações relacionadas. A soma pode então ser aplicada pelo agente de pesquisa 124 ou processador de solicitação relacionada 138 a uma função de sinal de solicitação relacionada ou ao conjunto de instruções executáveis em computador.

[0072] A figura 4 ilustra um exemplo de sub-rotina 306 mostrado na figura 3. A sub-rotina 306 proporciona uma soma de dados de cliques de solicitações relacionadas ponderados para um documento particular através de todas as solicitações relacionadas.

[0073] Esta concretização de sub-rotina 306 começa no bloco 400. No bloco 400, um contador associado com o agente de pesquisa 124 é inicializado para o valor de "1". Por exemplo, uma variável "j" na memória 118 pode ser ajustada, inicialmente, para o valor de "1". O contador ou variável " j" conta o número de solicitações relacionadas que foram processadas pela sub-rotina 306.

[0074] O bloco 400 é seguido pelo bloco 402, em que um fator de normalização é determinado. 0 fator de normalização é um reflexo de com que frequência uma solicitação relacionada particular é pedida ou de outro modo introduzida pelos usuários 112. Na concretização mostrada, o agente de pesquisa 124 determina um fator de normalização, que descreve com que frequência uma solicitação de pesquisa 114 é pedida pelos usuários. Por exemplo, o processador de solicitação relacionada 138 recupera os dados de taxa dediques da base de dados de taxa de cliques 122. O processador de solicitação relacionada 138, então, aplica uma equação pré-determinada ou conjunto de instruções executáveis em computador em alguns ou em todos os dados de taxa de cliques, para definir um fator de normalização para cada solicitação relacionada. Observe que os fatores de normalização são parâmetros que podem ser estabelecidos manualmente ou em algum modo automatizado dos dados. Por exemplo, o fator de normalização podería ser a soma dos fatores de ponderação para cada respectiva variável "M".

[0075] Um fator de normalização- para cada solicitação relacionada q' i, q' 2, . q'm pode ser definido como Norm_q'i, Norm_q' 2, ... Norm_q' r., respectivamente, conforme mostrado na função de sinal de solicitação relacionada acima, na sub-rotina 212. Desse modo, conforme aplicado ao exemplo anterior, para a solicitação "infinity auto" o processador de solicitação relacionada 138 pode definir um fator de normalização Norm_q' i, Norm_qf 2, Norm_q' 3, Norm_q' 1, respectivamente, para cada solicitação relacionada previamente identificada "infiniti", "luxury car", "quality luxury car" e "Japanese quality luxury car". Esses fatores de normalização poderíam, então, ser aplicados à função de sinal de solicitação relacionada mostrada ac ima na subrotina 212.

[0076] 0 bloco 402 é seguido pelo bloco 404, em que um número de seleções, neste caso, cliques, é determinado para o documento atual de interesse (documento " i ") para uma solicitação relacionada (solicitação relacionada " j ") . O agente de pesquisa 124 determina o número de cliques para o documento "i", quando o documento " i" é retornado em resultados de pesquisa para a solicitação " j ". Por exemplo, o- processador de solicitação relacionada 138 acessa os dados de taxa de cliques armazenados pela base de dados de taxa de cliques 122 ou outros dispositivos de armazenamento de dados.

Em algumas concretizações, esses dados de taxa de cliques são ponderados pelo número de vezes que uma opção de seleção para ò documento foi exibida para os usuários, em resposta à solicitação (isto é, realização da taxa de cliques como uma percentagem com base no número de exposições para o usuário). 0 processador de solicitação relacionada 138 aplica uma equação pré-determinada ou conjunto de instruções executáveis em computador para alguns ou todos os dados de taxa de cliques, a fim de determinar o número de cliques para um documento particular para uma solicitação relacionada.

[0077] Por exemplo, para a solicitação "infinity auto" foi determinado que, como descrito acima, a solicitação relacionada qr ; é "infiniti". No bloco 404, o agente de pesquisa determina o número de cliques feitos por outros usuários através de um tempo definido com o documento de interesse (documento " i ") quando aquele documento (documento " i ") é retornado em resposta à solicitação de pesquisa "infiniti".

[0078] O bloco 404 é seguido pelo bloco 406, em que um peso de uma relação entre a solicitação de pesquisa e uma solicitação relacionada é determinado. O agente de pesquisa 124 determina o peso de uma relação entre solicitação presente e uma solicitação relacionada. Por exemplo, o processador de solicitação relacionada 138 acessa a base de dados de solicitação relacionada 120 ou outro dispositivo de armazenamento de dados, para recuperar dados de relação. Usando uma equação pré-determinada ou um conjunto de instruções executáveis em computador, o processador de solicitação relacionada 138 determina o peso de uma relação entre uma solicitação presente uma solicitação relacionada.

[0079] Se valores ou escores de ponderação para solicitações relacionadas tiverem sido armazenados, previamente, na base de dados de solicitação relacionada 120, o processador de solicitação relacionada 138 recupera os valores ou escores de ponderação para solicitações relacionadas. Por exemplo, a base de dados de solicitação relacionada 120 pode indicar que a relação entre uma primeira solicitação "infinity auto" e uma segunda solicitação "infiniti" será mais forte do que a relação entre a primeira solicitação e uma terceira solicitação "luxury car". Neste exemplo uma determinação pode ser feita para ponderar a relação entre a primeira e a segunda solicitação mais pesada do que a relação entre a primeira e a terceira solicitações de modo que resultados de pesquisa podem ser obtidos das solicitações relacionadas.

[0080] Na concretização mostrada, o peso de uma relação entre uma solicitação presente e uma solicitação relacionada é representada por Wi, W2, . .., Wm na função de sinal de solicitação relacionada de sub-rotina 212. Desse modo, como aplicado ao exemplo anterior para a solicitação "infinity auto", o processador de solicitação relacionada 138 pode definir um peso para a relação entre a solicitação "infinity auto" e cada uma das solicitações relacionadas previamente identificadas "infiniti", "luxury car", "quality luxury car" e "Japanese quality luxury car". 0 peso da relação para cada uma das solicitações relacionadas, então, será representado na função de sinal de solicitação relacionada acima de uma sub-rotina 212 como Wi, W2, W3, W4, respectivamente. Desse modo, quando j = "1", o agente de pesquisa determina o peso da relação Wi, entre "infinity auto" e "infiniti"; quando j = "2", o agente de pesquisa determina W2 entre "infinity auto" e "quality luxury car"; quando j = "3", o agente de pesquisa determina W3 entre "infinity auto" e "quality luxury car", e quando j = "4", o agente de pesquisa determina W4 entre " inf inity auto" e "Japanese quality luxury car".

[0081] Nesse e em outros exemplos, a ponderação da relação pode ser baseada na proximidade entre uma solicitação de pesquisa e solicitações relacionadas, o número de vezes que duas solicitações são introduzidas "back-to-back" ou a proximidade no tempo em que duas solicitações são introduzidas. Outros fatores de ponderação podem ser definidos em um conjunto pré-determinado de regras, como descrito acima com relação à base de dados de solicitação relacionada 120.

[0082] O bloco 406 é seguido pelo bloco 408, em que dados de solicitações relacionadas ponderados são determinados. O agente de pesquisa 124 determina dados de solicitação ponderados, usando um ou mais fatores pré-determinados. Por exemplo, o processador de solicitação relacionada 138 utiliza o fator de normalização, o número de cliques para um documento particular para uma solicitação relacionada e o peso da relação entre uma solicitação presente e uma solicitação relacionada para determinar dados de solicitação relacionada ponderados.

[0083] Como aplicado ao exemplo anterior para a solicitação "infinity auto", o processador de solicitação relacionada 138 processa um respectivo fator de normalização (Norm_q'i) para uma primeira solicitação relacionada "infiniti", um número de cliques para um documento particular para a solicitação relacionada "infiniti" e um peso de relação entre a solicitação "infinity auto" e "infiniti" ΐWi} para determinar um valor para ponderação dos dados de solicitação relacionada para a solicitação relacionada particular "infiniti". Outros valores para ponderação dos dados de solicitação relacionada para as outras solicitações relacionadas "luxury car", "quality luxury car" e "Japanese quality luxury car" podem ser processados, similarmente, com cada solicitação relacionada, respectivos fatores e componentes como descrito nos blocos 402 - 404.

[0084] Na concretização mostrada, o peso (Wi) da relação entre "infinity auto" e "infiniti" é multiplicado pelo número de cliques (#q’l no documento "i" para a inquirição relacionada "infiniti" e, então, o resultado é dividido pelo fator de normalização (Norm_q’i) para determinar um valor representando os dados de solicitação relacionada para um documento "i [0085] 0 bloco 408 é seguido pelo bloco de decisão 410, em que uma decisão é tomada se todas as solicitações relacionadas associadas com as solicitações de pesquisa forem processadas. 0 agente de pesquisa 124 compara o contador ou variável j inicialmente ajustado em um valor de "1" no bloco 400 com a variável "M" que foi ajustado para um valor de acordo com o número de solicitações relacionadas (M = 4, no exemplo em discussão). Se todas as solicitações relacionadas tiverem, sido processadas, então, a derivação "SIM" é seguida pelo bloco 412. Em algumas concretizações, a essa variável "M" pode ser atribuído um máximo, por exemplo, 1000.

[0086] No bloco 412, a sub-rotina 308 termina.

[0087] Se, porém, no bloco de decisão 410, nem todas as solicitações relacionadas tiverem sido processadas ou um máximo estabelecido tiver sido alcançado, então, a derivação "NÃO" é acompanhada para o bloco 414.

[0088] No bloco 414, um contador é incrementado para o valor seguinte a fim de rastrear o número de solicitações relacionadas que foram processadas. Por exemplo, o contador ou variável "j" inicialmente ajustado em um valor de "1", é incrementado' para um valor seguinte de "2". A sub-rotina 308, então, retorna para o bloco 404 para processarem relação com a próxima solicitação relacionada (q';d As solicitações relacionadas subsequentes são processadas pelos blocos 404 4 08 e o contador no bloco 414 é incrementado e o processo 404 *■ 408 repetido, até que todas as solicitações relacionadas sejam processadas. Desse modo, no exemplo proporcionado previamente para a solicitação de pesquisa "infinity auto", os blocos 404 - 408 processarão as solicitações relacionadas restantes "luxury car", "quality luxury car" e "Japanese quality luxury car".

[0089] Quando todos os documentos tiverem sido processados, a derivação "SIM" é seguida do bloco de decisão 410 e a sub-rotina 308 termina no bloco 412.

[0090] Retornando à figura 3, a sub-rotina 306 é seguida pelo bloco 308, em que um fator de mistura é determinado. O agente de pesquisa 124 determina um fator de mistura, que reflete a confiabilidade ou confiança percebida na qualidade das solicitações relacionadas para uma solicitação particular. Por exemplo, o processador de solicitação relacionada 138 utiliza uma equação pré-determinada ou conjunto de instruções executáveis em computador para determinar o fator de mistura que conta para a confiabilidade ou confiança percebida na qualidade das solicitações relacionadas para uma solicitação particular. 0 fator de mistura pode ser particularmente útil, se uma série de solicitações relacionadas é de uma fonte particular conhecida ou de outro modo percebida não ser confiável ou de outro modo digna de confiança. Naquele caso, o fator de mistura pode ser usado para afetar ou de outro modo influenciar o peso ou o valor dos dados associados com as solicitações relacionadas. Na maioria dos casos, o fator de mistura é aplicado a uma função de sinal de solicitação relacionada ou a um conjunto de instruções executáveis em computador processadas pelo processador de solicitação relacionada 138. Note que fatores de mistura são parâmetros que podem ser ajustados manualmente ou em algum modo automatizado a partir dos dados. Em uma concretização, o fator de mistura indica a quantidade de confiança nos cliques dos usuários na solicitação original "q" através de cliques em solicitações relacionadas.

[0091] Como aplicado ao exemplo anterior para a solicitação "infinity auto", o processador de solicitação relacionada 138 determina um fator de mistura para as solicitações relacionadas "infiniti", "luxury car", "quality luxury car" e "Japanese quality luxury car", conforme representado por "A" na função de sinal de solicitação relacionada acima na sub-rotina 212. Esse fator indica a confiabilidade ou confiança percebida na relação das solicitações relacionadas com "infinity auto".

[0092] 0 bloco 308 é seguido pelo bloco 310/ em que um peso de cliques de solicitações em questão é determinado. 0 agente de pesquisa 124 determina um peso de cliques de solicitações em questão, usando o número de cliques reais no documento particular de interesse (documento " i") em um resultado de pesquisa 132 para a solicitação de pesquisa 114. Por exemplo, o processador de solicitação relacionada 138 recupera dados de taxa de cliques da base de dados da taxa de cliques 122 ou outro dispositivo de armazenamento de dados. 0 processador de solicitação relacionada 138 processa uma porção ou todos os dados de taxas de cliques com uma equação pré-determinada ou conjunto de instruções executáveis em computador para determinar o peso de cliques de solicitação em questão, que é uma função dos dados de taxas de cliques associados com um documento particular para a solicitação de pesquisa em questão. Na maioria dos casos, dados de taxas de cliques para um único documento "N" localizado em um resultado de pesquisa 132 para a solicitação de pesquisa 114 dos usuários são usados para determinar um peso de cliques de solicitação em questão. Na concretização mostrada, esse número de cliques é, então, ponderado, por exemplo, aplicando um multiplicador "A".

[0093] Como aplicado ao exemplo anterior para a solicitação "infinity auto", o processador de solicitação relacionada 138 determina um peso de clique de solicitação em questão para a solicitação de pesquisa particular "infinity auto", como representado por "#Initiaii" na função· de sinal de solicitação relacionada acima na sub-rotina 212. O peso de clique de solicitação em questão pode ser expresso um número total de cliques dos usuários em. um documento particular "i" para a solicitação "infinity auto". Um multiplicador, tal como A” pode, então, ser aplicado para "tlnitial" para obter o peso de clique de solicitação em questão para um documento "i".

[0094] O bloco 310 é seguido pelo bloco 312, em que um sinal de solicitação relacionada para um documento é determinado. O agente de pesquisa 124 determina um sinal de solicitação relacionada 128 para um documento particular em um resultado de pesquisa 132. Por exemplo, o processador de solicitação relacionada 138 usa um número de fatores, tais como o· número de solicitações relacionadas, o número de documentos para as solicitações relacionadas; a soma de dados de cliques de solicitações relacionadas ponderados para um documento através de todas as solicitações relacionadas, o fator de mistura, se necessário, e o peso de clique de solicitação em questão, para determinar um sinal de solicitação relacionada 128 para um documento particular em um resultado de pesquisa.

[0095] Na concretização mostrada, esse sinal de solicitação relacionada é calculado usando os dados determinados em blocos anteriores discutidos. Como aplicado ao exemplo anterior para a solicitação "infinity auto", o processador de solicitação relacionada 138 determina um sinal de solicitação relacionada 128 para um documento particular em [0096] um resultado de pesquisa 132. Conforme representado por "#Totalí" na função de sinal de solicitação relacionada, conforme mostrado acima na sub-rotina 212, um valor ponderado, representando o número total ponderado de cliques dos usuários no documento "i", após a contagem de cliques em solicitações relacionadas é determinado pelo processador de solicitação relacionada 138. Isso é realizado através da realização de funções matemáticas, como indicado pelo algoritmo descrito acima, para calcular o "fTotalí" para documento "i".

[0097] O bloco 312 é seguido pelo bloco de decisão 314, em que uma decisão é tomada se todos os documentos para solicitações relacionadas foram processados. O agente de pesquisa 12 4 compara o contador ou variável "i", ajustado inicialmente, era um valor de "1" no bloco 300 cora a variável "N", que foi ajustada em um valor de acordo com o número de documentos a serem processados para a solicitação de pesquisa. Se todos os documentos tiverem sido processados, então·, o contador ou variável "i" igualará a variável "N" e a derivação "SIM" é acompanhada para o bloco 316. Em concretizações alternativas, um número máximo de documentos para análise pode ser ajustado. Por exemplo, "N" pode ser a j ustado em número máximo, que é menor do que o número de documentos determinados no bloco 304.

[0098] No bloco 316, a sub-rotina 212 termina.

[0099] Se, porém, no bloco de decisão 314, nem todos os documentos foram processados e o contador ou variável ""i" não é igual à variável. "N", então, a derivação "NÃO" é acompanhada para o bloco 318.

[00100] No bloco 318, um contador é incrementado para rastrear o número de documentos que foram processados. Por exemplo, o contador ou variável inicialmente ajustado em um valor de "i" é incrementado para um valor seguinte, tal como "2". A sub-rotina 212, então, retorna para o bloco 306 para continuar processando o documento seguinte. Os documentos subsequentes são processados pelos blocos 306 _ 314 e o contador ou variável no bloco 318 é incrementado, subsequentemente, até que todos os documentos sejam processados e o valor do contador ou variável "i" iguale "N". Desse modo, no exemplo proporcionado previamente para "infinity auto" todos os 15 documentos do resultado de pesquisa para a solicitação de pesquisa "infinity auto" serão processados pelos blocos 306 - 314. Quando todos os documentos tiverem sido processados, a derivação "SIM" é seguida do bloco de decisão 314 e a sub-rotina 212 termina no bloco 316, [00101] Fazendo referência mais uma vez à figura 2, a sub-rotina 212 é seguida pelo bloco 214, em que o sinal de solicitação relacionada para cada documento é proporcionado para o processador de classificação. Por exemplo, na concretização mostrada, a variável calculada "#Totali" para cada documento "1 - N" será incluída nos sinais de solicitações relacionadas de "N". O sinal de solicitação relacionada 128 para cada documento é transmitido para o processador de classificação 136 para determinação de classificações ou escores subsequentes de resultados de pesquisa em resposta às outras solicitações de pesquisa. O processador de classificação 136 inclui uma função de classificação ou marcação ou conjunto de instruções executáveis em computador, que incorpora o sinal de solicitação relacionada 128 e/ou outra saída do processador de solicitação relacionada 138. Por exemplo um valor ponderado, gerado da sub- rotina 212, é transmitido para o processador de classificação 136, que utiliza um sinal de solicitação relacionada 128, tal como um valor ponderado para classificar ou de outro modo marcar resultados de pesquisa subsequentes. Outros sinais 130 gerados para cada documento pelo agente de pesquisa 124 ou outro sistema ou método também podem ser transmitidos para o processador de classificação 136 para classificar ou marcar resultados de pesquisa subsequentes.

[00102] O bloco 214 é seguido pelo bloco 216, em que resultados de pesquisa são proporcionados, O processador de classificação 136 gera uma classificação ou marcação de cada documento localizado em um resultado de pesquisa 132 em resposta a uma solicitação de pesquisa 114. O uso do sinal de solicitação relacionada 128 do bloco 214, tal como um valor ponderado, o processador de classificação 136 afeta a classificação ou marcação de um ou mais documentos localizados em um resultado de pesquisa 132. Observe que o processador de classificação 136 pode usar outros sinais, tais como aqueles mostrados na figura 1 como 130, emconjunto com o sinal de solicitação relacionada 128 para classificar ou de outro modo marcar documentos de um resultado de pesquisa 132. Em alguns casos, o processador de classificação 136 ainda pode decidir se utilizar um sinal de solicitação relacionada particular 128 e/ ou outros sinais 130, durante processamento de um score ou classificação para um resultado de pesquisa 132.

[00103] O bloco 216 é seguido pelo bloco 218, em que o método 200 termina.

[00104] Em outras concretizações da invenção, o método 200 pode ser utilizado em uma maneira interativa para determinar um sinal de solicitação relacionada, novo ou atualizado, quando novos dados ou mudanças em dados na base de dados de solicitação relacionada 120 e/ou base de dados de taxa de cliques 122 ou outros dispositivos de armazenamento de dados são recebidos ou de outro modo obtidos. Quando um sinal de solicitação relacionada, novo ou atua lizado, é determinado, o sinal pode, então, ser transmitido para o processador de classificação 136 para mudar ou atua lizar a classificação ou escores para um resultado de pesquisa 132.

[00105] Embora descrição acima contenha muitas especificidades, essasespecificidades não serão construídas como limitações sobre o escopo da invenção, mas apenas como exemplificações das concretizações divulgadas.

[00106] Aqueles habilitados na técnica considerarão muitas outras variações possíveis que estão dentro do escopo da invenção.

REIVINDICAÇÕES

Claims

1. Método compreendendo: receber uma primeira solicitação de pesquisa; receber uma segunda solicitação de pesquisa; identificar uma relação entre a primeira solicitação de pesquisa e a segunda solicitação de pesquisa com base em pelo menos um critério; determinar um primeiro artigo associado com a segunda solicitação de pesquisa; e produzir um resultado de pesquisa compreendendo o primeiro artigo; o método caracterizado por compreender ainda a etapa de determinar um primeiro escore de classificação para o primeiro artigo com base, pelo menos em parte, em dados associados com a primeira solicitação relacionada, em que os dados associados com a primeira solicitação relacionada compreendem um escore de seleção total para primeira solicitação relacionada, em que o escore de seleção total compreende um número total de usuários que selecionaram um resultado retornado para uma pesquisa para a primeira solicitação relacionada.

2. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de o escore de exemplo para a primeira solicitação relacionada compreender seleções feitas em resultados de pesquisa para a primeira solicitação relacionada em um contexto da segunda solicitação de pesquisa.

3. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de os dados associados com a primeira solicitação relacionada compreenderem um segundo escore de exemplo para o segundo artigo associado com a primeira solicitação relacionada.

4. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de o primeiro artigo compreender uma representação do primeiro artigo.

5. Método, de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato de a representação do primeiro artigo compreender um localizador de recurso uniforme.

6. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de ainda compreender: determinar um segundo artigo associado com a segunda solicitação de pesquisa; e determinar um segundo escore de classificação para o segundo artigo com base, pelo menos em parte, nos dados associados com primeira solicitação relacionada.

7. Método, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de ainda compreender a classificação do primeiro e do segundo artigo com base, pelo menos em parte, no primeiro escore de classificação e no segundo escore de classificação.

8. Método, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de ainda compreender o fornecimento de um resultado de pesquisa para a segunda solicitação de pesquisa, tendo o primeiro e segundo artigos classificados de acordo com, pelo menos em parte, o primeiro escore de classificação e o segundo escore de classificação.

9. Método, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de ainda compreender uma terceira solicitação de pesquisa; e determinar uma relação entre a terceira solicitação de pesquisa e a segunda solicitação de pesquisa, e determinar um primeiro escore de classificação para o primeiro artigo com base, pelo menos em parte, em dados associados com a terceira solicitação relacionada.

10. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de a determinação da primeira solicitação relacionada ainda compreender a determinação de uma solicitação previamente feita consecutivamente com a solicitação de pesquisa.

11. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de o critério ser pelo menos um entre uma solicitação introduzida em uma faixa de tempo, uma relação de ortografia incorreta, uma relação de sinônimo, uma relação de antônimo, ou uma relação de acrônimo.

12. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de os dados associados com a primeira solicitação relacionada compreenderem um escore de seleção para a primeira solicitação de pesquisa, em que o escore de exemplo compreende um número de exemplos que o artigo foi mostrado em um resultado de pesquisa para a primeira solicitação relacionada.

13. Método, de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de o escore de seleção para o primeiro artigo compreender seleções feitas em resultados de pesquisa para a primeira solicitação relacionada em um contexto da segunda solicitação de pesquisa.

14. Método, de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de o número de exemplos para o primeiro artigo que foi mostrado em um resultado de pesquisa para a primeira solicitação relacionada compreender exemplos mostradas em um contexto da segunda solicitação de pesquisa.

15. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de ainda compreender: determinar um primeiro escore de seleção para o primeiro artigo, quando associado com a primeira solicitação relacionada; e em que a determinação do primeiro escore de classificação para o primeiro artigo com base, pelo menos em parte, nos dados associados com a primeira solicitação relacionada compreende a determinação do primeiro escore de classificação para o primeiro artigo com base, pelo menos em parte, no primeiro escore de seleção.

16. Método, de acordo com a reivindicação 15, caracterizado pelo fato de a determinação do primeiro artigo associado com a segunda solicitação de pesquisa e com a primeira solicitação relacionada compreender: a determinação de um resultado de pesquisa inicial para a segunda solicitação de pesquisa, o resultado de pesquisa inicial compreendendo o primeiro artigo; e a determinação de que um resultado de pesquisa para a primeira solicitação relacionada compreende o primeiro artigo.

17. Método, de acordo com a reivindicação 15, caracterizado pelo fato de a determinação do primeiro escore de classificação para o primeiro artigo compreender: a determinação de um primeiro escore de classificação inicial para o primeiro artigo quando associado com a segunda solicitação de pesquisa; e calcular uma função matemática que compreende o primeiro escore de classificação inicial e o primeiro escore de seleção.

18. Método, de acordo com a reivindicação 17, caracterizado pelo fato de o cálculo da função matemática compreender o primeiro escore de classificação inicial e o primeiro escore de seleção compreender a combinação do primeiro escore de classificação inicial e o primeiro escore de seleção ponderado com pelo menos um fator de ponderação.

19. Método, de acordo com a reivindicação 18, caracterizado pelo fato de o cálculo da função matemática compreender o primeiro escore de classificação inicial e o primeiro escore de seleção compreender a combinação do primeiro escore de classificação inicial e o primeiro escore de seleção normalizado com pelo menos um fator de normalização.

20. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de a determinação do primeiro escore de classificação para o primeiro artigo com base, pelo menos em parte, nos dados associados com a primeira solicitação relacionada compreender a determinação do número de vezes que o primeiro artigo foi selecionado quando apresentado em resultados de pesquisa para a primeira solicitação, a determinação do número de vezes que o primeiro artigo foi selecionado quando apresentado em resultados de pesquisa para a primeira solicitação relacionada compreender a determinação de um número de cliques em resposta ao primeiro artigo quando apresentado em resultados de pesquisa para a primeira solicitação relacionada.