Google Varlık Alıntılarını Arama

Değişim hayatın kanunudur. Ve sadece geçmişe ya da şimdiye bakanların geleceği kaçıracağı kesindir. - John F. Kennedy

Google'da Alıntı Arama

İnsanların Web'de aradığı çok çeşitli bilgiler var ve yakın zamanda verilmiş bir Google patentini fark ettim ve bu, ünlü kişilerden, ünlülerden ve belirli konularda diğerlerinden alıntılar bulmaya ve bunları görüntülemeye odaklanıyor. Bu patentle ilgili ilginç şeylerden biri, teklif sonuçlarının nasıl görüntüleneceğini belirleyen teklifler için puanlara nasıl karar verdiğiydi. Çoğu patent gibi, bu da şimdiki zamanın (patentten önceki) sonuçlarının nasıl gösterilebileceğine ve bunlarla ilgili sorunlara ilişkin olası sorunlara işaret ediyor. Patent aşağıdaki örneği sağlar:

Bununla birlikte, bu tür metinsel aramalar, genellikle bir kullanıcı tarafından en çok istenen sonuçları vermez. Örneğin, "kötülüğü kırmak" ifadesinin aranması, "Çoğu insan kötü alışkanlıklardan vazgeçmeye istekli değildir. Bir sürü bahaneleri var ve kurban gibi konuşuyorlar.” Bu alıntı, gerçek olmasına rağmen, popüler televizyon programı Breaking Bad ile ilgili değil. Bu nedenle, “Breaking Bad” adlı televizyon programıyla ilgili alıntıları arayan bir kullanıcı, kullanıcının sorgusu ile ilgisi olmayan alıntılar alabilir.

Patent, bir sorgudaki varlıklara dikkat eden bir yaklaşım kullanır. Paul Haahr'ın geçen yıl SMX'teki Google Nasıl Çalışır adlı sunumunda bize söylediği gibi, arama motoru genellikle arama sonuçlarını döndürmenin ilk adımı olarak sorgulardaki varlıkları arar. Bu, aramanın hediyesi. Bir teklif aramasıyla, Google, alıntı yapılan bir varlığı ve bir teklifin konusu olan bir varlığı bulmaya çalışabilir gibi görünüyor. Patent, nasıl çalıştığının açıklamasının hemen başında buna işaret ediyor:

Bu açıklama, bir kullanıcının sorgusuna dayalı olarak varlıkların fiyat tekliflerini aramak için bilgisayarla uygulanan sistemler ve yöntemler sunar. Aramanın bir parçası olarak, sorguyla ilişkili bir veya daha fazla özne varlığı tanımlanabilir. Mevcut açıklama aynı zamanda bir sorguya veya bir veya daha fazla tanımlanmış konu varlığına karşılık gelen bir dizi alıntıyı tanımlamak için bir veri tabanı kullanan sistemler ve yöntemlerle de ilgilidir. Yine de, sıra sırasının teklif puanlarına dayandığı, tanımlanmış tekliflerin bir sıra sırasını oluşturmak için sistemler ve yöntemler sağlanır. Ayrıca, seçilen alıntıların bir görüntüleme cihazında görüntülenmesi için bilgilerin iletilmesi için sistemler ve yöntemler sağlanmaktadır.

Dikkatimi çeken şeylerden biri, alıntıların sıralama için nasıl puanlandığıydı. Paylaşmaya değer olduğunu düşündüm. Ayrıca Google tarafından alıntıların kullanımına ilişkin örnekler görüp göremeyeceğimi görmek için etrafa baktım ve Sigmund Freud'dan alınan bu gibi bazı bilgi panellerinde birkaç alıntı olduğunu ve bir bağlantıya tıklayıp daha fazlasını görme seçeneği olduğunu fark ettim. alıntılar da. Bu nedenle, Google bize yalnızca varlıklar hakkında bilgi göstermekle değil, aynı zamanda geçmişte söylemiş olabilecekleri şeylerle de ilgileniyor gibi görünüyor.

USPTO'da geçen hafta verilen patent:

Bir veritabanı kullanarak varlıkların fiyat tekliflerini aramak için sistemler ve yöntemler
Mucitler: Eyal Segalis, Gal Chechik, Yossi Matias, Yaniv Leviathan ve Yoav Tzur
Atanan: GOOGLE
ABD Patenti: 9,727,617
Verildi: 8 Ağustos 2017
Dosya: 10 Mart 2014

Soyut

Bir kullanıcıdan gelen bir sorguya yanıt olarak alıntıları aramak ve tanımlamak için sistemler ve yöntemler sağlanır. Belirli düzenlemelerle tutarlı olarak, sorguyla ilişkili bir veya daha fazla özne varlığının tanımlanması ve bir veri tabanından veya sorguya yanıt olarak elde edilen arama sonuçlarından bir veya daha fazla özne varlığına karşılık gelen bir dizi alıntının tanımlanması için sistemler ve yöntemler sağlanır. . Ayrıca, her bir teklifin bir veya daha fazla konu varlıkla olan ilişkilerinden en az birine, her bir teklifin yeniliğine ve her bir teklifin popülerliğine dayalı olarak tanımlanan teklifler için teklif puanlarını belirlemek için sistemler ve yöntemler sağlanır. Ek olarak, tanımlanan teklifleri, teklif puanlarına dayalı bir sıra düzeninde düzenlemek ve sıra sırasına göre veya teklif puanlarına dayalı olarak teklifleri seçmek için sistemler ve yöntemler sağlanır. Ayrıca, seçilen alıntıların bir görüntüleme cihazında görüntülenmesi için bilgilerin iletilmesi için sistemler ve yöntemler sağlanmaktadır.

Bir alıntı veritabanı, "alıntılar, alıntıların yazarları, alıntılarla ilişkili konu varlıkları ve/veya içerik öğelerinin bir bütünü, vb." gibi içerikten oluşabilir. Bunlar, “belgeler, sunumlar, haberler, makaleler, blog gönderileri, kitaplar, kitap incelemeleri, dergiler, dergi makaleleri, ses veya video kayıtları, metin mesajları, e-posta mesajları, sosyal medya içeriği veya diğer türlerden alınabilir. teknikte bilinen bilgi kalemi.”

Ayrıca, patent bize sonuçların “kullanıcı tarafından içerik öğelerini ve/veya alıntıları aramak için kullanılan arama dizilerini içeren arama günlüklerini” içerebileceğini söylüyor. Birisi daha önce bulduğu bir şeyi yeniden bulmaya çalışıyorsa, bunun yararlı olacağını tahmin ediyorum.

Arama için Teklifleri Belirleme

Patentte açıklanan ilk işlemlerden biri, alıntıları ve alıntılarla ilişkili bilgileri tanımlamaya ve saklamaya odaklanan süreçtir. Bize alıntılar ve bunların bir arama motoru indeksleme programı tarafından nasıl bulunabileceği anlatılıyor.

İlk olarak, bize alıntılar hakkında bilgi verilir:

Bir alıntı, tek bir kelimeyi, bir cümleyi, bir ifadeyi ve/veya bir yazar veya varlık tarafından konuşulan, yazılan veya herhangi bir biçimde ifade edilen çekimli bir form içerebilir. Örnek olarak, "eureka", "inanmak", "cesaret" veya "eylem" gibi tek bir kelime bir alıntıyı temsil edebilir. Ayrıca, örnek olarak, "temkinli nadiren hata" veya "umut uyanık bir rüyadır" gibi bir cümle veya ifade bir alıntıyı temsil edebilir. Alıntılar ayrıca bir paragraf veya cümleler veya ifadeler topluluğu içerebilir. Bir yazar, bir kişiyi, grubu veya bir kuruluşu içerebilir. Örnek olarak, Başkan Obama gibi bir kişi bir alıntının yazarı olabilir. Ayrıca örnek vermek gerekirse, bir kuruluş olan Birleşmiş Milletler bir alıntının yazarı olabilir.

Bir alıntı, belirli bir URL veya "web sayfası, belge, resim veya diğer kaynakları" belirtebilecek başka bir tanımlayıcı ile ilişkilendirilebilir.

Bir alıntıyı belirlemek, bir içerik öğesindeki metinsel içeriği incelemeyi içerebilir; örneğin, "Başkan Obama dedi" gibi bir alıntıdan önce gelebilecek "dedi" kelimesini aramak gibi, ardından tırnak içinde bir tümce veya cümle gelebilir. işaretler.

Patent ayrıca bize orada "içerik öğesindeki bir veya daha fazla alıntıyı tanımlamak için tırnak işaretlerinin varlığının kullanılabileceğini" söyler.

Tırnak işaretlerine ek olarak, alıntıları tanımlamak için başka semboller kullanılabilir, örneğin, "içerik öğesinde alıntılar, alıntının yazarı olarak görünebilir, ardından iki nokta üst üste, ardından kelime, tümce gibi bir noktalama işareti gelebilir. veya alıntı olarak tanımlanabilecek bir cümle.”

Bir kitabın yazarı, bir kitaptan alınan bir alıntıyla ilişkilendirilebilir. Bir sesli ifade, bu ifadeyi yaptığı belirlenen bir konuşmacı ile ilişkilendirilebilir.

Konu Varlıkları ve Alıntılar

Bir teklifin kimden olduğunu belirlemeye ek olarak, bir teklifle ilişkili bir konu varlığı belirleyerek bir teklifin ne hakkında olduğunu belirlemeye yardımcı olabilir. Bu, bir alıntıdan bazı sözcükleri çıkararak ve alıntının ilgili olup olmadığına bakarak yapılabilir, örneğin alıntıda olduğu gibi: "Eğitim, dünyayı değiştirmek için kullanabileceğiniz en güçlü silahtır", "eğitim" gibi kelimeler. ” ve “değişiklik”, teklifle ilişkilendirilebilecek konu varlıklarını gösterebilir.

Alıntılarla İlişkili Bilgiler

Arama motoru dizin oluşturucu, bir teklifle ilişkili bir tarih belirlemeye çalışabilir. Belki de ilk konuşulduğunda, yazıldığında veya ifade edildiğinde. İlk yayınlandığı veya haber olarak sunulduğu zaman olabilir.

Teklifleri Doğrulama

Daha önce Web'de yanlış kişiye atfedilen alıntılar görmüştüm, bu yüzden patentte bundan bahsedildiğini görmek güzeldi.

Patent bize, bu alıntıları tanımlama sürecinin, alıntıları doğrulama adımını içerebileceğini ve bu alıntıların birden fazla yolla doğrulanabileceğini söyler:

1. Bir alıntı, tam alıntının bir içerik öğeleri külliyatında birden fazla içerik öğesinde görünüp görünmediğine bakılarak doğrulanabilir.
2. "Farklı yazarlar, yayıncılar, web ve/veya medya kuruluşlarından birden fazla içerik öğesinde görünüyorsa" da geçerli sayılır.
3. Bir alıntıyı doğrulamanın başka bir yolu, "tam alıntının, alıntıyı içeren bir döküm içeren bir içerik öğesinde görünüp görünmediğine" bakmaktır.
4. Ayrıca, "alıntının doğruluğunu alıntıyı yazan bir yazarla teyit ederek" de doğrulanabilir.

Bir Teklifle İlgili İlişkili Bilgiler

Çoğu bilgi söz konusu olduğunda bağlam çok önemli görünüyor.

Patent bize "bir alıntıyla ilgili bilgilerin alıntıyla ilişkili yazarı, alıntıyla ilişkili bir veya daha fazla konu varlığını ve/veya alıntıyla ilişkili bir tarihi içerebileceğini" söyler.

Kişiselleştirilmiş Teklif Bilgileri

Bunu görmek de ilginçti. Birinin fiyat teklifi bilgisi araması, kullanıcı veya kullanıcının sosyal medya kişileri tarafından yapılan alıntılar gibi kişiselleştirilmiş sonuçlar gösterilebilir. Bu, Google+ bilgilerini veya Tweetleri göstermenin başka bir yolu gibi görünüyor.

Teklif Arama Sorgusu Nasıl Çalışır?

Patent, fiyat teklifi aramanın üç farklı örneğini sunar.

1. Bir sorgu, bir alıntıyla ilişkili hem yazarı hem de konu varlığını tanımlayabilir, örneğin: "X, Y hakkında ne dedi?" X'in alıntının yazarı olduğu ve Y'nin alıntıyla ilişkili bir konu varlığı olduğu. Dolayısıyla bu, alıntıların yazarı Başkan Obama ile konu varlık Nelson Mandela hakkında konuşurken “Başkan Obama Nelson Mandela hakkında ne dedi” sorgusuna benzer.

2. Bir sorgu, talep edilen bir teklifin konusu olarak Tesla Motors olmak üzere, "Tesla Motors" gibi, talep edilen bir teklifte yalnızca konu sahibini tanımlayabilir.

3. Bir sorgu "tırnak işaretleri" kelimesini içerebilir. Bu nedenle, "Breaking Bad alıntıları", "Breaking Bad" ile ilişkili alıntılar için bir istek olacaktır.

Bunları denedim ve birkaç alıntı gösteren sonuçlar alamadım; Bu tür bir alıntı aramasının henüz Google'da açılmadığını gösteriyor gibi görünüyor. Bence ortaya çıkması için bir göz atmaya değer.

Sorgularla ilişkili Konu Varlıkları

Patent bize bir sorguyla ilişkili konu varlıklarını tanımlayan bir adımdan bahseder. Konu varlıkları, örneğin, sorguyla ilişkili bir yazar, bir kişi, bir yer, bir konu, bir öğe veya şey ve/veya bir olay vb. içerebilir. Örneğin, "Mandela'dan alıntılar" sorgusu, bir kişi olan "Mandela" özne varlığını içerebilir.

Patent, konu varlıkların nasıl bulunabileceğini daha ayrıntılı olarak açıklar:

Konu varlıkları bir sorgudan birçok yolla tanımlanabilir. Örnek olarak, sorgunun yapısı, sorguyla ilişkili konuları belirlemek için kullanılabilir. Örneğin, "X, Y hakkında ne dedi" türündeki bir sorgu, "hakkında söyle" sözcükleriyle ayrılmış X ve Y konularını belirlemek için ayrıştırılabilir. Diğer düzenlemelerde, kelimeler veya ifadeler sorgudan çıkarılabilir. Çıkarılan kelimeler veya deyimler, bir sorgu ile ilişkili konuyu tanımlamak için bir özne varlık veritabanındaki özne varlıklarla karşılaştırılabilir. Örneğin, "Breaking Bad alıntıları" gibi bir sorgu, "breaking", "bad" ve "breaking bad" ifadesini sağlayabilir. Çıkarılan bu kelimeler ve/veya ifadeler, özne varlık veritabanında saklanan kelimeler veya ifadelerle karşılaştırılabilir.

Bir Konu Varlık Veritabanında Birden Fazla Konu

Bazı kelimelerin veya varlıklara yapılan göndermelerin birden fazla anlamı olması şaşırtıcı değildir. Patent bu olasılığı ele alır ve bize şunu söyler: "Konu varlık veritabanındaki birden fazla özne varlığı, çıkarılan kelimeler ve/veya deyimler ile eşleştiğinde, bir veya daha fazla özne varlığını seçmek için konu varlıklarla ilişkili uygunluk puanları kullanılabilir. ” Her bir özne varlığına karşılık gelen uygunluk puanı, özne veri tabanından alınabilir.

Patent bize, doğru konu varlığını belirlemeye yardımcı olmak için alaka puanlarının nasıl hesaplanabileceğini söyler. Bir konu varlık için bir sorguda kullanılan uygunluk puanları, patentlerde belirtildiği gibi birkaç yolla belirlenebilir.

1. Bir konu varlığı için ilgililik puanları, bir konu varlığın bir içerik öğeleri külliyatındaki popülerliğine dayalı olabilir.
2. Bir konu varlık için ilgililik puanları, kullanıcılar tarafından internette veya web'de bilgi ararken kullanılan arama terimlerinde konu varlığın popülerliğine dayalı olabilir.
3. Uygunluk puanları, belirli bir dönemde söz konusu varlığın popülerliğine dayalı olabilir.
4. Söz konusu varlığın popülerliği, söz konusu varlığın (1) bir içerik öğeleri külliyatında, (2) kullanıcılar tarafından kullanılan arama terimlerinde, (3) web sayfalarında vb. görülme sıklığına dayalı olarak belirlenebilir.

Patent, bir konu için alaka düzeyinin bu farklı şekillerde nasıl uygulanabileceğini gösterir:

"Breaking Bad" adlı söz konusu varlık için alaka puanları, "Breaking Bad" adlı televizyon programının ilk bölümünün yayınlandığı zaman ile son bölümün yayınlandığı tarihten bir yıl sonrasına kadar yayınlanan içerik öğelerine dayalı olabilir. En yüksek uygunluk puanlarına karşılık gelen bir veya daha fazla konu varlığı, sorguya karşılık gelen konu varlıkları olarak tanımlanabilir. Örnek vermek gerekirse, "breaking bad" adlı söz konusu varlığın alaka puanı, "breaking" ve "bad" kelimelerinin karşılık gelen alaka puanlarından daha yüksek olabilir, çünkü "Breaking Bad" televizyon programı çok popüler olabilir ve " "break bad", içerik öğeleri külliyatında veya kullanıcıların arama terimlerinde çok sık ortaya çıkabilir.

Sorgular Sırasında Alıntıları Filtreleme

Bir aramanın, filtrelenmiş olarak gösterildikleri sonuçlara sahip olmasının yolları olabilir. Patent, bizim için bunlardan birkaçına işaret ediyor:

1. “Televizyon programı” gibi konulara dayalıdır.
2. Sosyal medyadaki kişilerin bir konu hakkında neler söylemiş olabileceği gibi kişiselleştirmeye dayalı.

Bir konu varlığı ile ilişkili Bilgi grafiği öğelerini belirleme

Bu patentte bilgi grafiklerine bir referans görmek beni şaşırtmadı.

Google, bir varlıktan bahsedip bahsetmediğini veya bir varlık içerip içermediğini görmek için bir sorguya baktığında, bu ona üzerinde çalışılacak çok daha fazla bilgi verebilir. Patentin bize söylediği gibi:

Bir özne varlığı için bir bilgi grafiği öğesi, özne varlık ile ilişkili bir bilgi ve içerik öğeleri bütününü içerebilir. Bir bilgi külliyatı adları, yerleri, nesneleri, olayları ve/veya içerik öğelerini içerebilir. Bazı düzenlemelerde, bilgi grafiği öğesi, bilgi külliyatına bağlantılar (örneğin, URL'ler) içerebilir. Diğer düzenlemelerde, bilgi grafiği öğesi, bilgi külliyatını içeren diğer bilgi grafiği öğelerine ve/veya veri tabanlarına referanslar veya bağlantılar içerebilir.

Patent, popüler bir televizyon programı olan bir konu varlığı kullanan özel örnekler sağlar:

Örnek olarak, "Breaking Bad" konusu için bir bilgi grafiği öğesi, "Breaking Bad" adlı televizyon programında rol alan aktörlerin, yapımcılar, yönetmenler, görüntü yönetmenleri vb. televizyon programı, ilk yayın tarihi, bölüm sayısı, sezon sayısı ve/veya televizyon şovunun süresi, televizyon programı veya televizyon programında aktörler tarafından alınan ödüller, bölüm özetleri, blog gönderileri, eleştirmenler hakkında bilgiler “Breaking Bad” adlı televizyon programıyla ilgili incelemeler, kullanıcı incelemeleri, haber makaleleri, dergi makaleleri, konuşmalar, kitaplar veya diğer içerik öğeleri. hangi kullanıcıların 112, 114 bir içerik öğeleri külliyatında “Breaking Bad” televizyon dizisi veya “Breaking Bad” programının adının popülaritesi hakkında bilgi aramış veya yorumlar yayınlamış olabilir.

Bir bilgi grafiğine dayalı olarak belirli bir konu varlığı hakkında bilinebilecek bilgileri genişleterek, o varlık hakkında çok daha fazla şey söylenebilir. Patent bize şunları söylüyor:

Örnek olarak, ilgili bilgi grafiği öğesinden elde edilen televizyon dizisi “Breaking Bad”in aktörlerinin, yapımcılarının, yönetmenlerinin vb. her birinin adı ek konu varlıkları oluşturabilir. Başka bir örnek vermek gerekirse, televizyon programının bahsedildiği ödül töreni ve/veya ödül törenine katılan ünlülerin isimleri vb. gibi etkinliklerin adları da ek konu varlıkları oluşturabilir. Bazı düzenlemelerde, ek özne varlıklarının tanımlanması, yinelemeli bir süreç içerebilir. Örneğin, televizyon programının bahsedildiği olayların adlarını aldıktan sonra, konuşmacıları, sunucuları veya bu olaylarla ilişkili diğer kişileri konu varlıkları olarak belirlemek için olaylarla ilgili bilgi grafiği öğeleri aranabilir. Bir veya daha fazla ilave konu varlığı, örneğin proses 400'ün 404 adımı ile ilgili olarak tartışılanlara benzer proseslere dayalı olarak ilgililik puanları kullanılarak tanımlanan ilave konu varlıkları arasından seçilebilir.

Bir bilgi grafiğiyle ilişkili bilgileri kullanmaktan kaynaklanan bu daha geniş konu varlıkları yelpazesi, bir alıntı aramasına çok daha geniş bir alıntı aralığının dahil edilebileceği anlamına gelir (ki bu kulağa heyecan verici gelebilir).

Bu patentin ilginç bulduğum yönlerinden biri, teklif sonuçlarının Google tarafından nasıl sıralanacağını ve görüntülenebileceğini belirleyebilecek puanlara odaklanan bir bölümdü.

Alıntılarla İlişkili Puanlar

Kaynak-Sayfa Puanları

Bu sürpriz olmamalı. Alıntılar, içerik öğesi için bir kaynak sayfa puanına dayalı olarak puanlanabilir, bir içerik öğesinin alaka düzeyine, içerik öğesiyle ilişkili yazarın, yayıncının veya içerik öğesi sağlayıcısının itibarı veya güvenilirliğine ve/veya içeriğin popülerliğine dayalı olabilir. içerik öğesi vb. Bize şunlar söylendi:

İtibar veya itibara dayalı bir kaynak sayfa puanı, yazarlar, yayıncılar veya içerik öğesi sağlayıcıları ile bağlantılı olarak itibar veya itibara dayalı olarak kaynak sayfa puanlarını depolayan bir veri tabanından kaynak sayfa puanına erişilerek belirlenebilir. Kaynak sayfa puanlarının veri tabanı, alıntı veri tabanına, içerik veri tabanına ve/veya sistemle ilişkili başka bir veri tabanına dahil edilebilir.

İçerik Öğelerinin Popülerliği

İtibar ve güvenilirliğin yanı sıra, bir içerik öğesinin popülerliği veya içerik öğesinin yazarı gibi şeyleri de göz ardı edemeyiz. Bu, “içerik öğesinin popülerliğine, yazara veya içerik öğesi ile yazarın içerik öğeleri külliyatındaki bir kombinasyonuna” dayalı olarak belirlenebilir. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, bir arama motoru bu tür şeyleri takip edebildiğinden, içerik öğesinin bu popülerliği, (1) kullanıcıların bir içerik öğesine erişme sayısına veya (2) kullanıcıların bir içerik öğesini arama sayısına dayalı olarak belirlenebilir. web'deki içerik öğesi.

Yüksek popülaritenin etkisi?

Bir içerik öğesi ve/veya içerik öğesinin yazarı nispeten yüksek popülerliğe sahip olduğunda daha yüksek bir kaynak sayfa puanı atanabilir. Belirli düzenlemelerde, bir içerik öğesinin popülaritesi, örneğin yukarıda proses 400'ün 404 adımı ile ilgili olarak tartışıldığı gibi bir özne varlığının popülaritesinin belirlenmesiyle belirlenebilir. “Breaking Bad” adlı televizyon dizisi, çok sayıda kullanıcı tarafından erişildiyse, örneğin birkaç bin kullanıcı tarafından erişildiyse, yalnızca 50 ila 100 kullanıcı tarafından erişilen bir makaleye kıyasla yüksek bir kaynak sayfa puanına sahip olabilir.

Alıntılar için Uygunluk Puanları

Patentte bu faktörden bahsedilmiyorsa, bu patentin Google'a ait olduğunu söyleyebileceğimizden emin değilim:

Bir teklifin alaka düzeyi puanı, teklifin bir sorguya yanıt verip vermemesine bağlı olabilir. Bazı düzenlemelerde yanıt verebilirlik, alıntının popülerliğine, alıntıyı içeren bir içerik öğesinin popülerliğine, alıntının yazarının popülerliğine, sorguyla ilişkili konu varlıklarının popülerliğine vb. dayalı olarak belirlenebilir. Bir alıntının popülerliği, bir içerik öğesi veya bir alıntı veya içerik öğesinin yazarı, örneğin alıntının popülerliğine, içerik öğesine ve/veya bir içerik öğeleri veya kullanıcı aramaları külliyatındaki yazara dayalı olarak yukarıda açıklandığı gibi belirlenebilir. internette. Bir alıntının, içerik öğesinin veya bir alıntı veya içerik öğesinin yazarının popülerliği, örneğin alıntının, içerik öğesinin ve/veya yazarın bir veya daha fazla öğeyle görünme sıklığına bağlı olarak da belirlenebilir. Web'de kullanıcı aramalarında içerik öğeleri külliyatında birbirlerinin Belirli düzenlemelerde, bir alıntı, alıntının popülerliği, alıntıyı içeren içerik öğeleri ve/veya alıntının yazarları veya alıntıyı içeren içerik öğeleri yüksek olduğunda daha yüksek bir alaka puanı alabilir. Diğer düzenlemelerde, bir teklif, içerik öğeleri veya web'deki kullanıcı aramaları külliyatındaki sorgu ile ilişkili konu varlıkları ile birlikte teklifin popülerliği yüksek olduğunda yüksek bir alaka puanı alabilir. Yine başka düzenlemelerde, ilgililik puanı, örneğin, işlem 400'ün adım 404'ünde ve/veya işlem 500'ün adım 506'sında tanımlanan özne kimliklerinin göreli puanlarına dayanabilir.

Bu bölüm, puanlamanın bu yönünü bizim için bağlam içinde daha iyi yerleştirmek için bize örnekler verir:

Örnek olarak, bir şeyi kırmanın nasıl kötü olarak değerlendirilebileceğini açıklayan bir alıntı, televizyon programı Breaking Bad'in yüksek popülaritesi nedeniyle "Breaking Bad" adlı televizyon programıyla ilgili bir alıntıya kıyasla düşük bir alaka puanı alabilir. Başka bir örnekle, söz konusu varlık Başkan Obama ile birlikte görünen Nelson Mandela ile ilgili bir alıntı, Nelson Mandela ile ilgili bir alıntı ile karşılaştırıldığında, alıntı bir içerik öğelerinde veya kullanıcı aramalarında daha sık ortaya çıkabileceğinden daha yüksek bir sıklık puanı alabilir. "dünya lideri" gibi bir özne varlığı. Ayrıca, başka düzenlemelerde, alıntının belirli bir kullanıcıyla alakalı olup olmayacağına bağlı olarak bir uygunluk puanı belirlenebilir. Örneğin, belirli bir kullanıcının profilinde veya arama geçmişinde teklifin popülerliği belirlenerek bir alaka puanı belirlenebilir.

Alıntılar için Yenilik Puanları

Haber sonuçlarında sıklıkla gördüğümüz bir şey, bir yenilik puanıdır. Ve bu, bir teklif araması hakkında bahsedilen bir şeydir. Bu muhtemelen bir sürpriz olmamalı. Patent bize şunu söylüyor:

Yenilik puanı, alıntının yazıldığı zaman ile alıntının bir sorguyla ilişkili olarak tanımlandığı zaman arasında geçen süreye dayalı olabilir. Bazı düzenlemelerde, geçen süre, örneğin, teklif veri tabanından elde edildiği şekliyle fiyat teklifi ile ilişkili bilgilere dayalı olarak, örneğin sorgu tarihi ve fiyat teklifi ile ilişkili veriler gibi geçerli tarihe dayalı olarak belirlenebilir. Örnek olarak, 2014 yılındaki bir sorguya cevaben 2014 yılına ait bir teklif, 2012 yılına ait bir teklife kıyasla daha yüksek bir güncellik puanı alabilir.

Fiyat Teklifleri için Frekans Puanları

Bu bir arama motorunun izleyebileceği bir şey olduğu için burada görmek mantıklı. Gürültülü bir sinyal olabileceğinden şüpheleniyorum, ancak kullanıcıların bu bilgilere erişmesini çerezler veya cihaz kimlikleri tarafından tanımlanan kişilerle sınırlamak gibi ne kadar gürültülü olabileceğini sınırlamanın yolları olabilir. Patent bize şunu söylüyor:

Sıklık puanının belirlenmesi, örneğin, alıntıya kullanıcılar tarafından kaç kez erişilmiş olabileceğinin, alıntının içerik öğelerinde kaç kez göründüğünü veya alıntının, alıntının içinde kaç kez tanımlanabileceğini belirlemeyi içerebilir. bir sorguya yanıt. Örnek olarak, bir teklife daha az kullanıcı tarafından erişilmiş olabilecek bir teklife kıyasla daha fazla kullanıcı tarafından erişildiyse, bir teklif daha yüksek bir sıklık puanı alabilir.

Bir Teklif için Genel Bir Teklif Puanı

Patentte bahsedilen farklı puanların çoğu, genel bir alıntı puanıyla birleştirilebilir. Bu, kaynak sayfa puanını, alaka düzeyini, yenilik puanını, sıklık puanını ve/veya alıntıyla ilişkili başka bir puanı içerebilir. Patent bize bu puanların birkaç farklı şekilde birleştirilebileceğini söylüyor.

Alıntıları Kümeler halinde Gruplama

Ters görsel arama gibi yerlerde görebileceğiniz bir şey, sonuçların farklı kategorilerde gruplandırılmasıdır. Bu patent bize "alıntıların, alıntılar arasındaki ilişkiye, tanımlanan konu varlıkları arasındaki bir ilişkiye ve/veya alıntıların yazarları arasındaki bir ilişkiye dayalı olarak kümeler halinde gruplandırılabileceğini" söyler.

Yine patent bize bir örnek sunuyor:

…Başkan Barack Obama veya Hillary Clinton gibi siyasi şahsiyetlerin “Breaking Bad” hakkında yaptığı alıntılar tek bir alıntı setinde gruplandırılabilirken, Clint Eastwood veya Robert De Nero gibi film kişilikleri tarafından “Breaking Bad” hakkında yapılan alıntılar ” başka bir kümede gruplandırılabilir. Her sette yer alan alıntı puanlarına dayalı olarak her bir alıntı grubuna bir dizi puan atanabilir. Belirli düzenlemelerde, alıntılarla ilişkili yazarların popülerliğine dayalı olarak belirlenen puanlar belirlenebilir.

Alıntı Puanlarına Göre Sıralama Alıntıları

Alıntı sonuçlarını sıralamak için Alıntı Puanlarının kullanılmış gibi görünüp görünmediğini görmek için teklif aramalarının çalıştığını görene kadar beklememiz gerekebilir. Bu, belirli kişilerin belirli konular hakkında söylediklerine dayanarak arama yapanlara bilgi sağlamanın ilginç bir yolu gibi görünüyor. Bunun bize Google tarafından teslim edildiğini görmek istiyorum. Hem eğlenceli hem de bilgilendirici olacağını düşünüyorum.

6 Ocak 2020 eklendi, Bu patent bir devam patenti ile güncellendi ve patentin arkasındaki süreç güncellendi. Yayındaki güncelleme hakkında yazdım, Google Videolara Odaklanmak için Alıntı Aramayı Güncelledi