个性化趋势图像搜索建议的制作方法
【专利说明】个性化趋势图像搜索建议
[000。 背景
[0002]图像捜索现在得到大多数捜索引擎的支持。传统上，用户在浏览器中输入基于文 本的捜索而捜索引擎返回与捜索项有关的图像。而且，一些捜索引擎为用户针对基于文本 的捜索或基于图像的捜索提供建议的捜索项。例如，一些传统web浏览器显示可选图像和/ 或文本描述的列表或阵列。在一些现有解决方案中，用户可点击运些图像/文本描述来启动 捜索或W其它方式获得关于所点击表示的更多信息。通常，运些表示被提供给浏览器或站 点的所有用户，一般因为其相关性或流行度。运些传统系统不向用户提供个性化。
[000；3]概述
[0004] 本公开描述了用于提供个性化的基于图像的捜索建议的系统和方法。在至少一个 示例中，算法根据趋势图像捜索确定个性化图像捜索，W提供针对特定用户的个性化趋势 图像捜索建议。本文描述的技术还可从多个候选图像生成一个或多个代表性图像，W表示 (多个)个性化趋势图像捜索中的每一个。代表性图像可基于相应图像的查看次数的增加 W 及其它信息来从候选图像中选择。
[0005] 提供本概述W便W简化的形式介绍W下在详细描述中进一步描述的一些概念。本
【发明内容】
不旨在标识所要求保护的主题的关键或必要特征，也不旨在用于帮助确定所要求 保护的主题的范围。例如术语"技术"可指代上述上下文和通篇文档中所准许的系统、方法、 计算机可读指令、模块、算法、硬件逻辑和/或操作。
[0006] 附图简述
[0007] 参考附图来描述【具体实施方式】。在附图中，附图标记最左边的数字标识该附图标 记首次出现的附图。不同附图中的相同参考标记指示相似或相同的项。
[0008] 图1是描绘用于实现在此描述的个性化趋势图像捜索的示例环境的框图。
[0009] 图2是描绘分布式计算资源的示例计算设备的框图。
[0010] 图3是描绘可执行个性化趋势图像捜索建议的示例处理架构的框图。
[0011] 图4是解说与其它方法相比，在此描述的技术的有效性。
[0012] 详细描述
[001引概览
[0014] 此处描述的示例通过使用包括例如处理单元和加速器的资源来建议个性化的、趋 势图像捜索查询来提供用于改变用户体验的技术和构造。可使用专用的编程和/或用指定 指令来编程W实现指定功能的硬件来实现运样的资源。例如，资源可具有不同的执行模型， 诸如在用于图形处理单元(GPU)和计算机处理单元(CPU)的情况下。
[0015] 用户通常通过在与捜索引擎相关联的捜索框中输入短查询(诸如一个或多个捜索 项）来探索网络。运种类型的传统捜索已被用于返回基于文本的结果，例如，文本链接的列 表，W及返回图像。更近期W来，一些web界面已经开始通过提供指示某个当前主题或有报 道价值的事件的可选图像来建议捜索。在运样的系统中，登录到与捜索引擎相关联的web界 面的每个用户被呈现相同的一个或多个可选图像。略微的变化将考虑用户的地理位置并定 制可选图像W包括本地人可能感兴趣的图像。在运些现有系统中，选择那些图像之一可通 过捜索引擎启动查询或可将用户定向到与该图像相关联的站点。当然，每个用户在访问捜 索引擎或W其它方式与web对接时具有独特的偏好和捜索目标。此处描述的系统可向访问 捜索引擎或web界面的用户提供多个个性化图像，每个个性化图像表示一(针对该用户的） 个性化捜索建议。此处描述的技术还标识趋势图像捜索，即，在流行度或频率上增加的捜 索，W向用户提供最新的体验。所述技术随后可向那些趋势图像捜索应用个性化算法。
[0016] 在各示例中，在此描述的用于建议个性化趋势图像捜索的算法可通过审阅图像捜 索日志将图像捜索查询标识为趋势性的。在运些示例中，用户允许访问关于其捜索历史的 信息。贯穿本公开，用户具有允许其图像捜索查询被使用的选项。此处描述的技术可容易地 针对高容量用户(例如具有大规模捜索历史的用户)从趋势捜索查询中标识捜索，因为可能 有关于该用户的大量信息。在其它实现中，更可能的是该用户捜索历史是相对稀少的，且从 而关于用户的偏好仅有有限的知识。在一些示例中，不具有捜索历史或者选择不允许访问 其捜索历史的用户可能不受益于此处描述的技术。相反，其体验可能是上面描述的传统体 验之一。在其它示例中，基于做出相同或类似查询的其它用户的图像捜索查询，此处描述的 技术可针对不具有捜索历史或选择不允许访问其捜索历史的用户应用。在各示例中，用于 建议图像捜索的算法查看具有类似捜索的其它用户的捜索历史W确定趋势图像捜索查询 的个性化。在至少一个示例中，所述技术考虑其它用户的图像捜索查询的点击信息并应用 矩阵因子分解技术来确定所有趋势捜索中的个性化趋势捜索。
[0017] 此处描述的技术可响应于个性化趋势图像捜索针对所确定的个性化趋势图像捜 索中的每一个从多个候选图像中选择显示给该用户的相应图像。在一些示例中，所述技术 基于多个属性对候选图像打分或排名，具有最高得分或排名的图像被用作代表性图像，即， W呈现给用户。例如，用于选择用于呈现给用户的代表性图像的算法可基于其相关性、其一 致性、其点击的属性(诸如点击的增加或总数）、和/或其它来对图像打分或排名。在一些实 现中，代表性图像可最佳地视觉表示理解图像捜索查询为趋势图像捜索查询的理由。
[0018] 个性化趋势图像捜索建议框架的示例在W下描述和附图中被更详细地呈现。
[0019] 在带有具有2100万用户和在两周周期上具有4100万查询的大规模捜索日志的商 业图像捜索引擎上采用此处描述的技术的实施例表明：与5个基线一一最流行候选(MPC)模 型、个人频率(PF)加上MPC模型、基于项的写作过滤（IBCF)方法、单向量分解(SVD)模型、W 及加权归一化矩阵因子分解(WRMF)方法一一相比，此处描述的框架相对于现有系统提供了 最多50%的更好的查询预测。示例实验结果在W下附图的描述中被更详细地呈现。
[0020] 此处描述的示例提供了适用于建议个性化趋势图像捜索查询并呈现代表所建议 的个性化图像捜索查询中的每一个的至少一个图像的技术和构造。在各个实例中，经由来 自模块或API的编程配置的W执行在此描述的各技术的处理单元可包括GPU、现场可编程口 阵列(FPGA)、另一类别的数字信号处理器(DSP)或在一些实例中可由CPU驱动的其他硬件逻 辑组件。例如，但非限制，可被使用的硬件逻辑组件的说明性类型包括专用集成电路 (ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(S0C)、复杂可编程逻辑器件(CPLD)等。
[0021] 进一步参考图1-4来描述各示例、场景和方面。
[0022] 说明性环境
[0023] 图1显示了其中个性化趋势图像捜索建议的示例可操作的示例环境100。在一些示 例中，环境100的各个设备和/或组件包括可相互通信W及经由一个或多个网络104与外部 设备通信的分布式计算资源102。
[0024] 例如，网络104可包括诸如因特网之类的公共网络、诸如机构和/或个人内联网的 专用网络、或专用和公共网络的某种组合。网络104还可包括任何类型的有线和/或无线网 络，包括但不限于局域网(LAN)、广域网(WAN)、卫星网络、有线网络、Wi-Fi网络、WiMax网络、 移动通信网络（如3G、4G等等)或它们的任意组合。网络104可利用通信协议，包括基于分组 的和/或基于数据报的协议，如网际协议（IP)、传输控制协议(TCP)、用户数据报协议(UDP) 或其他类型的协议。而且，网络104还可包括便于网络通信和/或形成网络的硬件基础的若 干设备，如交换机、路由器、网关、接入点、防火墙、基站、中继器、主干设备等等。
[0025] 在一些示例中，网络104可进一步包括能够实现到无线网络的连接的设备，诸如无 线接入点(WAP)。网络可支持通过WAP的连接性，WAP经由各个电磁频率(例如，无线电频率） 来发送和接收数据，包括支持电气和电子工程师协会（I邸E) 802.11标准（例如，802.1 Ig、 802.1 In等)和其他标准的WAP。
[0026] 在各个示例中，分布式计算资源102包括设备106(1)-106(N).在本公开的实现 中，分布式计算资源102包括捜索引擎或结合捜索引擎操作。各示例支持W下场景:其中设 备106可包括一个或多个可在群集中操作或在其他分组的配置中操作W共享资源、平衡负 载、提升性能、提供故障转移支持或冗余或出于其他目的的计算设备。设备106可属于各种 各样的类别或分类的设备，诸如传统的服务器类型设备、桌面计算机类型设备、移动类型设 备、专用类型设备、嵌入式类型设备和/或可穿戴类型设备。由此，虽然示出为桌面计算机， 但是设备106可包括多种多样的设备类型并不限于特定类型的设备。设备106可表示但不限 于：台式计算机、服务器计算机、web服务器计算机、个人计算机、移动计算机、膝上型计算 机、平板计算机、可穿戴计算机、植入计算设备、电信设备、车载计算机、启用网络的计算机、 瘦客户机、终端、个人数据助理(PDA)、游戏控制台、游戏设备、工作站、媒体播放器、个人录 像机(PVR)、机顶盒、相机、用于包括在计算设备内的集成组件、家用电器、或任何其他类型 的计算设备。
[0027] 设备106可包括任何具有诸如经由总线112可操作地连接到计算机可读介质110的 一个或多个处理单元108的计算设备，总线112在一些实例中可包括系统总线、数据总线、地 址总线、PCI总线、迷你 PCI总线W及任何各种本地、外围和/或独立总线中的一个或多个。存 储在计算机可读介质110上的可执行指令可包括例如操作系统114、个性化趋势图像捜索建 议框架116和/或可由处理单元108加载并执行的其他模块、程序或应用。作为替代或除此之 夕h本文所描述的功能可至少部分地由一个或多个硬件逻辑组件(诸如加速器)来执行。例 如但非限制，说明性的可被使用的硬件逻辑组件的类型包括FPGA、AS IC、ASSP、SOC、CPLD等。 例如，加速器可表示混合设备，诸如来自包括内嵌在FPGA结构中的CPU资源的ZYLEX或 ALTERA 的一个。
[0028] 设备106还可包括一个或多个使得能够在设备106和其他联网设备(诸如(诸)客户 端计算设备120