Google erteilt Patent für "Vorhersage der Nutzerbedürfnisse in einem bestimmten Kontext"
Veröffentlicht: 2018-04-14Hören Sie auf, Abfragebegriffe zu erraten und beginnen Sie, die Bedürfnisse der Benutzer vorherzusagen
Wenn jemand eine Suchmaschine verwendet, gibt er normalerweise Suchbegriffe oder eine Frage in ein Suchfeld ein. Ein Google erteiltes Patent schlägt Alternativen zum „Erraten von Suchbegriffen“ vor, um zu versuchen, „Informationen zu erhalten, die zum Erreichen eines bestimmten Ziels erforderlich sind“.
Ich bin auf dieses Patent aufmerksam geworden, als ich darüber schreiben wollte, weil sein Titel die Begriffe „Anwenderbedürfnisse“ und „Kontext“ enthielt, die ich in letzter Zeit in mehreren Google-Patenten gesehen habe. Eine davon betraf Kontextvektoren, von denen uns Google erzählte, dass sie Kontextbegriffe aus Wissensdatenbanken verwenden, um die Bedeutung von Begriffen zu identifizieren, die mehr als eine Bedeutung haben könnten. Ein Beispiel ist Java, das ein Land in Indonesien, eine Programmiersprache oder ein Name für Kaffee sein könnte. Das Hinzufügen der richtigen Kontextbegriffe auf einer Seite über Java könnte bedeuten, dass Google leichter erkennen könnte, um welche Bedeutung von Java eine Seite handeln könnte.
Kontext ist der Suchbegriff des Jahres
Ich habe in diesem Jahr bisher in einigen interessanten Patenten „Kontext“ erwähnt gesehen, einschließlich für Dinge, für die ich nach Patenten gesucht habe. Ein weiterer Beitrag, den ich über Context geschrieben habe, war einer, der uns über Context Facts in dem Beitrag My Fifth Post About Context at Google: Adding Context Facts to Question Answers erzählte.
In diesem Beitrag zeigte uns Google, dass manchmal Informationen, zu denen Fragen gestellt wurden, ihre Antworten manchmal durch zusätzliche Informationen ergänzen konnten, die dazu beitrugen, diese Fakten in einen Kontext zu setzen, wie beispielsweise die Angabe, wie groß Barack Obama sei; Anstatt uns nur zu sagen, dass er 6'1″ groß ist, ist er auch der neunthöchste Präsident. Der Beitrag zeigte uns, dass manchmal Karussells, die kontextbezogene Fakten wie die größten Präsidenten zeigten, Dinge waren, die die Suchenden sehen wollten, und Google ist daran interessiert, die Bedürfnisse der Benutzer vorherzusagen.
Vorhersage der Benutzerbedürfnisse durch Anzeigen von "Personen, die auch suchen nach" in Knowledge Panels
Dieses kürzlich erteilte Patent zur Vorhersage der Bedürfnisse eines Benutzers auf der Grundlage eines bestimmten Kontexts sagt uns andere Dinge, die wir sehen könnten. Zum Beispiel, wenn Sie nach mir suchen. „Bill Slawski“, Sie sehen ein Wissensfenster, das Ihnen sagt, dass „Personen auch suchen nach:“ und dann eine Liste mit anderen Personen bereitstellt, nach denen möglicherweise während derselben Abfragesitzungen gesucht wird, die die Personen nach mir suchen könnten, und diese Personen Dazu gehören auch Steve Jobs, George Orwell, Aldous Huxley, Gene Roddenberry, Matt Cutts, Tim Berners-Lee, Natzir Turrado, Andrew Isidoro und Malte Landwehr.
Es ist möglich, dass der Kontext uns Dinge zeigt, die wir vielleicht nicht erwartet oder erwartet haben, die aber hilfreich sein könnten.
Warum versucht Google, den Bedarf eines Benutzers für einen bestimmten Kontext zu antizipieren? Google teilt uns dies gleich zu Beginn der Beschreibung des Patents mit:
Wenn sich ein Benutzer in einer unbekannten Situation befindet, kann sich der Benutzer an ein Computergerät wenden, um Informationen und Fakten zu erhalten, die den Benutzer bei der Erfüllung einer bestimmten Aufgabe unterstützen könnten, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Einige Computergeräte erfordern, dass der Benutzer in der Lage ist, ausreichende Informationen (z. B. Suchbegriffe) bereitzustellen, um das Computergerät beim Auffinden der bestimmten Informationen, nach denen der Benutzer sucht, zu führen.
Leider ist sich der Benutzer möglicherweise nicht der Aufgaben bewusst, die der Benutzer möglicherweise ausführen muss, geschweige denn die Informationen, nach denen der Benutzer suchen sollte, um erfolgreich durch die unbekannte Situation zu navigieren und das bestimmte Ziel zu erreichen. Folglich kann der Benutzer ohne vorherige Kenntnis verschiedener Aktionen, die der Benutzer ausführen muss, Stress erfahren und wertvolle Zeit und Ressourcen verschwenden, indem er Informationen in eine Computervorrichtung eingibt und Suchbegriffe errät, während der Benutzer versucht, Informationen zu erhalten, die zum Erreichen einer bestimmten Aufgabe erforderlich sind Ziel.
Zusätzlich zu der Angabe, wonach andere Personen wahrscheinlich suchen, nachdem sie eine Suche nach einer Sache durchgeführt haben, sehen wir möglicherweise einen Nachrichten-Feed wie den von Google Now, der uns die neuesten Geschichten zeigt, die unseren Interessen entsprechen und aus denen wir identifiziert werden können unsere vorherigen Suchen oder Interessen, die wir angegeben haben. Dies können arbeitsbezogene oder unterhaltungsbezogene Interessen sein. Es ist eine andere Verwendung zur Erfüllung von Informations- oder Situationsbedürfnissen eines Suchenden, kann jedoch seine Verwendung der Suche durch Vorhersagen der Bedürfnisse des Benutzers bereichern.
Das Patent lautet:
Vorhersage der Benutzeranforderungen für einen bestimmten Kontext
Erfinder: Yew Jin Lim, James Kunz, Joseph Garrett Linn, Charles Jordan Gilliland, David Faden, Sanjit Jhala
Rechtsnachfolger: GOOGLE LLC
US-Patent: 9,940,362
Bewilligt: 10. April 2018
Gespeichert: 26. Mai 2015
Abstrakt
Es wird ein Computersystem beschrieben, das basierend auf Suchverläufen, die einer Gruppe von Computergeräten für einen bestimmten Kontext zugeordnet sind, eine Aufgabe identifiziert, die von Benutzern der Gruppe von Computergeräten für einen bestimmten Kontext ausgeführt wird.
Das Computersystem bestimmt den ersten Wahrscheinlichkeitsgrad, dass die Aufgabe von den Benutzern der Gruppe von Computergeräten für den bestimmten Kontext ausgeführt wird, und bestimmt den zweiten Wahrscheinlichkeitsgrad, dass die Aufgabe von den Benutzern der Gruppe von Computergeräten ausgeführt wird für a breiterer Kontext, der den bestimmten Kontext und mindestens einen anderen Kontext umfasst.
Als Reaktion auf die Feststellung, dass der erste Wahrscheinlichkeitsgrad den zweiten Wahrscheinlichkeitsgrad um einen Schwellenwert überschreitet und dass ein aktueller Kontext einer bestimmten Computervorrichtung dem bestimmten Kontext entspricht, überträgt das Computersystem an die bestimmte Computervorrichtung Informationen zum Vervollständigen der Aufgabe für den jeweiligen Kontext.
Zitate aus dem Patent zur Vorhersage von Benutzerbedürfnissen
Es gibt eine Liste von Artikeln, die als Referenzen von den Patentanmeldern zitiert wurden. Aufgrund ihrer Titel und Themen entschied ich, dass es sich lohnen könnte, Links zu diesen bereitzustellen, damit die Leser Artikel lesen können, die nach Ansicht der Erfinder des Patents wichtig genug waren, um sie im Patent zu zitieren. Einige dieser Artikel sind äußerst interessant und konzentrieren sich auf Dinge wie Abfragereformierung, Empfehlungssysteme, prädiktive Suchergebnisse und die Funktionsweise intelligenter Assistenten wie Siri, Google Now und Viv.
White et al., „Predicting Short-Term Interests Using Activity-Based Search Context“, CIKM'10, ACM, 23.-30. Oktober 2010, 10 S. zitiert vom Anmelder.
Hong et al., „Kontextsensitives System für proaktiven personalisierten Service basierend auf Kontexthistorie“, Expert Systems with Applications, vol. 36, Nr. 4, 25.12.2008, 10 S. von der Anmelderin zitiert.
Lane et al., „Hapori: Context-based Local Search for Mobile Phones using Community Behavioral Modeling and Similarity“, Ubicomp 2010, ACM, 26.-29. September 2010, 10 S. zitiert von der Anmelderin.
Olivarez-Giles, „Google Now` Will Suck in Outside App Data“, The Wall Street Journal, 30. Januar 2015, 3 S. zitiert von der Anmelderin.
Belkin, „Menschen helfen, das zu finden, was sie nicht wissen“, Mitteilungen des ACM vol. 43, Nr. 8, August 2000, S. 58-61. von der Antragstellerin zitiert.
Warshaw, „Ein neues Modell zur Vorhersage von Verhaltensabsichten: Eine Alternative zu Fishbein“, Journal of Marketing Research, vol. XVII, Mai 1980, S. 153-172. von der Antragstellerin zitiert.
Adomavicius et al., „Context-Aware Recommender Systems“, Proceedings of the 2008 ACM Conference on Recommender Systems, 23.-25. Oktober 2008, Schweiz, S. 1-37. von der Antragstellerin zitiert.
Radwan, „Verhalten aus Handlungen in der Vergangenheit vorhersagen“, 2KnowMySelf, 2014, Abgerufen von:
Belkin, "Intelligenter Informationsabruf: Wessen Intelligenz?" Proceedings of the Fifth International Symposium for Information (ISI'96), 1996, 6 S. vom Anmelder zitiert.
Levy, "Siris Erfinder bauen eine radikale neue KI, die alles tut, was Sie fragen", Wired, abgerufen von:
Viv Labs, „Viv: The Global Brain“, Viv Labs, abgerufen von:
White et al., „Predicting User Interests from Contextual Information“, Proceedings of the 32nd International ACM SIGIR conference on Research and Development in Information Retrieval, 19.-23. Juli 2009, Boston, MA, 8 S., zitiert vom Antragsteller.
Belkin et al., „Relevance Feedback versus Local Context Analysis as Term Suggestion evices: Rutgers' TREC-8 Interactive Track Experience“ Proceedings of 8th Text Retrieval Conference, Washington DC; NIST, S. 1-9, abgerufen am 15. April 2015. zitiert vom Anmelder.
Viele Funktionen, für die Google Kontext anzeigt, um die Bedürfnisse des Benutzers vorherzusagen, scheinen mit den Suchverlaufsdaten des Benutzers in Zusammenhang zu stehen. Es ist eine der Grundlagen, auf denen Siri, Google Now und Viv funktionieren. Es lohnt sich zu untersuchen, wie der Kontext von diesen Anwendungen und beispielsweise in Empfehlungssystemen im E-Commerce verwendet wird. Wenn es Google gelingt, die Bedürfnisse der Nutzer vorherzusagen, kann es Suchanfragen antizipieren, die Nutzer möglicherweise durchführen möchten, und sie zufrieden stellen.