СЕРВЕР ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОИСКОВОЙ ВЫДАЧИ НА ПОИСКОВЫЙ ЗАПРОС И ЭЛЕКТРОННОЕ УСТРОЙСТВО Российский патент 2016 года по МПК G06F17/30 

Описание патента на изобретение RU2583739C2

Перекрестная ссылка

Отсутствует.

Область техники

Настоящая технология относится к области поисковых систем в целом и в частности к системе и способу определения поисковой выдачи на поисковый запрос.

Уровень техники

Различные глобальные или локальные сети передачи данных (Интернет, Всемирная Паутина, локальные сети и подобные им) предлагают пользователю большой объем информации. Информация включает в себя контекстуальные разделы, в частности, новости и текущие события, карты, информация о компаниях, финансовая информация и ресурсы, информация о траффике, игры и информация развлекательного характера. Пользователи используют множество клиентских устройств (настольный компьютер, портативный компьютер, ноутбук, смартфон, планшеты и подобные им) для получения доступа к разнообразному информационному контенту (например, изображениям, аудио- и видеофайлам, анимированным изображениям и прочему мультимедийному контенту подобных сетей).

В общем случае, пользователь может получить доступ к ресурсу сети передачи данных двумя основными способами. Пользователь может получить доступ к конкретному ресурсу напрямую, введя адрес ресурса (обычно URL или Единый указатель ресурса, например www.webpage.com). или же выбрав ссылку в электронном сообщении или на другом веб-ресурсе. В другом случае пользователь может выполнить поиск с помощью поисковой системы для нахождения желаемого ресурса. Последнее особенно подходит для тех случаев, когда пользователю известна интересующая его тематика, но неизвестен конкретный адрес интересующего ресурса.

Например, пользователь может быть заинтересован в просмотре изображений Бритни Спирс, но может быть незнаком с конкретным ресурсом, предоставляющим подобную информацию. В другом случае, пользователь может быть заинтересован в поиске ближайшей кофейни Starbucks, но, опять же, может быть незнаком с конкретным веб-ресурсом, предоставляющим подобную услугу поиска. В этих гипотетических (но возможных на практике) ситуациях пользователь может выполнить сетевой поиск с помощью поисковой системы. Когда пользователь выполняет сетевой поиск с помощью поисковой системы, для него/нее важны два аспекта. Он(а) хочет найти наиболее релевантные результаты, и он(а) хочет найти их достаточно быстро.

Сущность технологии

Задачей предлагаемой технологии является устранение по меньшей мере некоторых недостатков, присущих известному уровню техники. Технический результат-повышении точности (релевантности для пользователя) выдаваемых в ответ на поисковый запрос результатов поиска и скорости поиска пользователем интересующей информации.

Первым объектом настоящей технологии является способ определения поисковой выдачи на поисковый запрос, связанный с пользователем.

Осуществление способа может быть выполнено на сервере. Способ включает в себя в ответ на получение поискового запроса определение наиболее релевантного поисковому запросу документа в ответ на получение поискового запроса; определение параметра вероятности того, что наиболее релевантный документ будет удовлетворять поисковому запросу; отображение только наиболее релевантного документа в ответ на вероятность выше порогового значения; и отображение обычной Страницы Результатов Поиска (SERP), включающей в себя наиболее релевантный документ и другие документы, в ответ на вероятность ниже порогового значения.

Вторым объектом настоящей технологии является сервер для определения поисковой выдачи на поисковый запрос, связанный с пользователем. Сервер включает в себя постоянный носитель компьютерной информации, хранящий машинные инструкции, выполнение которых инициирует осуществление сервером следующих этапов: определение наиболее релевантного поисковому запросу документа в ответ на получение поискового запроса; определение параметра вероятности того, что наиболее релевантный документ будет удовлетворять поисковому запросу; отображение только наиболее релевантного документа в ответ на вероятность выше порогового значения; и отображение обычной Страницы Результатов Поиска (SERP), включающей в себя наиболее релевантный документ и другие документы, в ответ на вероятность ниже порогового значения.

Другим объектом настоящей технологии является электронное устройство, включающее в себя постоянный носитель компьютерной информации, хранящий машинные инструкции. Выполнение этих инструкций инициирует выполнение электронным устройством следующих этапов: получение поискового запроса от пользователя и передача поискового запроса серверу через сеть передачи данных; получение инициирующего элемента от сервера. Инициирующий элемент был сгенерирован сервером путем выполнения следующих этапов: получение сервером наиболее релевантного документа для поискового запроса в ответ на получение поискового запроса; определение сервером параметра вероятности, указывающего на то, что наиболее релевантный документ будет удовлетворять поисковому запросу. Инициирующий элемент выполняет важную функцию в инициировании выполнения электронным устройством следующих действий: отображение только наиболее релевантного документа в ответ на вероятность выше порогового значения; и отображение обычной Страницы Результатов Поиска (SERP), включающей в себя наиболее релевантный документ и другие документы, в ответ на вероятность ниже порогового значения.

В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, сервер дополнительно ранжирует результаты поиска или же получает ранжированные результаты поиска (например, от поискового кластера).

В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии для определения наиболее релевантного документа, сервер выбирает верхний из ранжированных результатов поиска.

В других вариантах осуществления, для определения наиболее релевантного документа, сервер сравнивает верхний из ранжированных результатов поиска с остальными ранжированными результатами поиска. Сравнение верхнего результата может включать в себя расчет дифференциала релевантности между верхним документом и остальными документами среди набора ранжированных результатов поиска. На основе сравнения сервер может делать выводы о том, что верхний результат является наиболее релевантным документом, если дифференциал релевантности находится выше заранее заданного порогового значения.

В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, для проведения сравнения верхнего результата сервер сравнивает верхний из ранжированных результатов поиска с подгруппой результатов поиска, следующих за верхним результатом в ранжированных результатах поиска. Сравнение верхнего результата может включать в себя расчет дифференциала релевантности между верхним документом и подгруппой результатов поиска, следующих за верхним результатом среди ранжированных результатов поиска. На основе сравнения сервер может делать выводы о том, что верхний результат является наиболее релевантным документом, если дифференциал релевантности находится выше заранее заданного порогового значения.

В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, сервер может выполнять этап определения параметра вероятности только в ответ на нахождение дифференциала релевантности выше заранее заданного порогового значения. В других вариантах осуществления настоящей технологии, в ответ на величину дифференциала релевантности, находящуюся ниже заранее заданного порогового значения, сервер автоматически отображает обычную страницу результатов поиска (SERP), включающую в себя наиболее релевантный документ и другие документы.

В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, для определения параметра вероятности сервер анализирует заголовок, связанный с наиболее релевантным документом. Анализ может включать в себя сравнение заголовка с поисковым запросом.

В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, для определения параметра вероятности сервер анализирует единый указатель ресурсов (URL), связанный с наиболее релевантным документом. Анализ может включать в себя сравнение URL, связанного с наиболее релевантным документом, с поисковым запросом или сравнение URL домена, на котором расположен наиболее релевантный документ.

В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, для определения параметра вероятности сервер анализирует параметр числа кликов, связанный с наиболее релевантным документом.

В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, для определения параметра вероятности сервер анализирует по меньшей мере одно из следующего: заголовок, связанный с наиболее релевантным документом; единый указатель ресурса (URL), связанный с наиболее релевантным документом; параметр числа кликов, связанный с наиболее релевантным документом. В некоторых аспектах настоящей технологии, сервер выполняет все три этапа анализа.

Дополнительные и/или альтернативные характеристики, аспекты и преимущества вариантов осуществления настоящей технологии станут очевидными из последующего описания, прилагаемых чертежей и прилагаемой формулы изобретения.

Краткое описание чертежей

Для лучшего понимания настоящей технологии, а также других ее аспектов и характерных признаков сделана ссылка на следующее описание, которое должно использоваться в сочетании с прилагаемыми чертежами, где:

На Фиг. 1 представлена принципиальная схема системы 100, выполненной в соответствии с вариантами осуществления настоящей технологии, не ограничивающими ее объем.

На Фиг. 2 представлена блок-схема способа 200, выполняемого в рамках системы 100, изображенной на Фиг. 1, и выполненного в соответствии с вариантами осуществления настоящей технологии, не ограничивающими ее объем.

На Фиг. 3 представлено схематическое изображение снимка 300 экрана, являющееся одним из результатов выполнения способа 200, представленного на Фиг. 2.

На Фиг. 4 представлено схематическое изображение снимка 400 экрана, являющееся одним из результатов выполнения способа 200, представленного на Фиг. 2.

На Фиг. 5 представлено схематическое изображение снимка 500 экрана, являющееся одним из результатов выполнения способа 200, представленного на Фиг. 2.

На Фиг. 6 представлено схематическое изображение снимка 600 экрана, являющееся одним из результатов выполнения способа 200, представленного на Фиг. 2.

Подробное описание

На Фиг. 1 представлена принципиальная схема системы 100, выполненной в соответствии с вариантами осуществления настоящей технологии, не ограничивающими ее объем. Важно иметь в виду, что система 100 представлена исключительно как иллюстрация одного из вариантов осуществления настоящей технологии. Таким образом, нижеследующее описание системы 100 представляет собой описание иллюстративных вариантов осуществления настоящей технологии. Это описание не предназначено для определения объема или установления границ настоящей технологии. Некоторые полезные примеры модификаций системы 100 также могут быть охвачены нижеследующим описанием. Целью этого является также исключительно помощь в понимании, а не определение объема и границ настоящей технологии. Эти модификации не представляют собой исчерпывающий список, и специалистам в данной области техники будет понятно, что возможны и другие модификации. Кроме того, это не должно интерпретироваться так, что там, где это еще не было сделано, т.е. там, где не были изложены примеры модификаций, никакие модификации невозможны, и/или что то, что описано, является единственным вариантом осуществления этого элемента настоящей технологии. Как будет понятно специалисту в данной области техники, это, скорее всего, не так. Кроме того, следует иметь в виду, что система 100 представляет собой в некоторых конкретных проявлениях достаточно простой вариант осуществления настоящей технологии, и в подобных случаях представлена здесь с целью облегчения понимания. Как будет понятно специалисту в данной области техники, многие варианты осуществления настоящей технологии будут обладать гораздо большей сложностью.

Система 100 включает в себя электронное устройство 102. Электронное устройство 102 обычно связано с пользователем (не показан) и, таким образом, иногда может упоминаться как «клиентское устройство». Следует отметить, что тот факт, что электронное устройство 102 связано с пользователем, не подразумевает какого-либо конкретного режима работы, равно как и необходимости входа в систему, быть зарегистрированным, или чего-либо подобного.

Варианты осуществления электронного устройства 102 конкретно не ограничены, но в качестве примера электронного устройства 102 могут использоваться персональные компьютеры (настольные компьютеры, ноутбуки, нетбуки и т.п.), устройства беспроводной связи (мобильные телефоны, смартфоны, планшеты и т.п.), а также сетевое оборудование (маршрутизаторы, коммутаторы или шлюзы). Электронное устройство 102 включает в себя аппаратное и/или прикладное программное, и/или системное программное обеспечение (или их комбинацию), как известно в данной области техники, для использования поискового приложения 104. В общем случае, целью поискового приложения 104 является предоставление возможности пользователю (не показан) выполнять поиск, например, сетевой поиск с помощью вышеупомянутой поисковой системы.

Реализация поискового приложения 104 никак конкретно не ограничена. Один из примеров поискового приложения 104 может реализовываться в вызове пользователем веб-сайта, соответствующего поисковой системе, для получения доступа к поисковому приложению 104. Например, поисковое приложение может быть вызвано путем ввода URL, связанного с поисковой системой Yandex™ www.vandex.ru. Важно иметь в виду, что поисковое приложение 104 может быть вызвано с помощью любой другой коммерчески доступной или собственной поисковой системы.

В других вариантах осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем, поисковое приложение 104 может представлять собой браузерное приложение на портативном устройстве (например, беспроводном устройстве связи). Для тех случаев (но не только), когда электронное устройство 102 является портативным устройством, таким как, например, Samsung™ Galaxy™ SIII, электронное устройство может использовать приложение Яндекс браузер. Важно иметь в виду, что любое другое коммерчески доступное или собственное браузерное приложение может быть использовано для реализации вариантов осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем.

В общем случае, поисковое приложение 104 включает в себя интерфейс 106 запроса и интерфейс 108 результатов поиска. Основной задачей интерфейса 106 запроса является предоставление возможности пользователю (не показан) вводить свой запрос или «поисковый вопрос». Основной задачей интерфейса 108 результатов поиска является предоставление результатов поиска, отвечающих запросу пользователя, который был введен в интерфейс 106 запроса. То, как именно выполняется поиск и как происходит предоставление результатов, будет подробно описано ниже.

Электронное устройство 102 соединено с сетью 114 передачи данных через линию 112 связи. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем, сеть 114 передачи данных может представлять собой Интернет. В других вариантах осуществления настоящей технологии, сеть 114 передачи данных может быть реализована иначе - в виде глобальной сети передачи данных, локальной сети передачи данных, частной сети передачи данных и т.п.

Реализация линии 112 связи не ограничена, и будет зависеть от того, какое устройство 102 связи 102 используется. В качестве не ограничивающего примера в тех вариантах осуществления настоящей технологии когда электронное устройство 102 представляет собой беспроводное устройство связи (например, смартфон), линия 112 связи представляет собой беспроводную сеть передачи данных (например, среди прочего, линия связи сети 3G, линия связи сети 4G, беспроводной Интернет Wireless Fidelity или коротко WiFi®, Bluetooth® и т.п.). В тех примерах, где устройство 102 связи представляет собой портативный компьютер, линия связи может быть как беспроводной (беспроводной Интернет Wireless Fidelity или коротко WiFi®, Bluetooth® и т.п) так и проводной (соединение на основе сети Ethernet).

Важно иметь в виду, что варианты осуществления воплощения электронного устройства 102, линии 112 связи и сети 114 передачи данных даны исключительно в иллюстрационных целях. Таким образом, специалисты в данной области техники смогут понять подробности других конкретных вариантов осуществления электронного устройства 102, линии 112 связи и сети 114 передачи данных. То есть, представленные здесь примеры не ограничивают объем настоящей технологии.

С сетью передачи данных также соединен сервер 116. Сервер 116 может представлять собой обычный компьютерный сервер. В примере варианта осуществления настоящей технологии, сервер 116 может представлять собой сервер Dell™ PowerEdge™, на котором используется операционная система Microsoft™ Windows Server™. Излишне говорить, что сервер 116 может представлять собой любое другое подходящее аппаратное и/или прикладное программное, и/или системное программное обеспечение или их комбинацию. В представленном варианте осуществления настоящей технологии, не ограничивающем ее объем, сервер 116 является одиночным сервером. В других вариантах осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем, функциональность сервера 116 может быть разделена, и может выполняться с помощью нескольких серверов.

Сервер 116 соединен коммуникационно (или иным образом имеет доступ к) с поисковым кластером 118. Основной задачей поискового кластера 118 является выполнение поиска в ответ на запрос пользователя, введенный с помощью интерфейса 106 запроса, и вывод результатов поиска для представления их пользователю с помощью интерфейса 108 результатов поиска. Далее следует описание варианта осуществления поискового кластера 118, не ограничивающего объем технологии. Тем не менее, следует иметь в виду, что существуют другие варианты осуществления поискового кластера 118, не ограничивающие объем технологии. Важно иметь в виду, что для упрощения нижеследующего описания конфигурация поискового кластера 118 была сильно упрощена. Считается, что специалисты в данной области техники смогут понять подробности реализации поискового кластера 118 и его компонентов, которые могли быть опущены в описании с целью упрощения.

В общем случае задачей поискового кластера 118 является (i) проведение поиска (подробности будут описаны ниже); (ii) проведение анализа результатов поиска и ранжирование результатов поиска; (iii) группировка результатов и компиляция страницы результатов поиска (SERP) для вывода на электронное устройство 102. Конфигурация поискового кластера 118 для выполнения поиска конкретно ничем не ограничена. Специалистам в данной области техники будут понятны некоторые способы и средства для выполнения поиска с помощью поискового кластера 118 и, соответственно, некоторые структурные компоненты поискового кластера 118 будут описаны только на поверхностном уровне.

В некоторых вариантах осуществления поискового кластера 118, не ограничивающих объем технологии, поисковый кластер 118 включает в себя модуль 120 обработки. Модуль 120 обработки может выполнять несколько типов поиска, включая, среди прочего, общий поиск и вертикальный поиск. С этой целью модуль 120 обработки содержит (или имеет доступ) модуль 122 сетевого поиска. Модуль 122 сетевого поиска выполнен с возможностью выполнения общих сетевых поисков, как известно специалистам в данной области техники.

В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем, модуль 120 обработки может выполнять так называемый мета-поиск. Эти варианты осуществления, не ограничивающие объем технологии, могут быть реализованы, например, для того, чтобы увеличить скорость поиска и получить более релевантные результаты поиска. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем, модуль 122 сетевого поиска ответственен за выполнение многоуровневого мета-поиска.

С этой целью модуль 122 сетевого поиска может выполнять мета-поиск верхнего уровня, как будет более подробно описано ниже. Модуль 122 сетевого поиска может иметь доступ к базе 132 данных БДСЕТЬ, причем доступ к базе 132 данных БДСЕТЬ может быть получен для проведения мета-поиска среднего уровня и мета-поиска нижнего уровня. Даже если база 132 данных БДСЕТЬ изображается как единое целое в некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем, база 132 данных БДСЕТЬ может быть реализована в распределенном виде, например, таким образом, чтобы базы данных соотносились с мета-поиском среднего уровня и с мета-поиском нижнего уровня.

Также, несмотря на то, что модуль 122 сетевого поиска представлен в виде единого целого, в других вариантах осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем, модуль 122 сетевого поиска может также быть реализован в распределенном виде. Например, каждое из распределенных вариантов осуществления модуля 122 сетевого поиска может соотноситься с поисковыми запросами, поступающими из конкретного географического региона. В этих вариантах осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем, модуль 120 обработки может определять местоположение и/или IP-адрес, связанные с электронным устройством 102, связанным с пользователем, который вводит поисковый запрос. На основе определенного таким образом местоположения и/или IP-адреса электронного устройства 102, модуль 120 обработки может переслать поисковый запрос на один из распределенных модулей 122 сетевого поиска, чтобы выполнить мета-поиск верхнего уровня.

Модуль 122 сетевого поиска также может пересылать запрос в базу 132 данных БДСЕТЬ для выполнения мета-поиска среднего уровня и мета-поиска нижнего уровня. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объема, база 132 данных БДСЕТЬ может иметь часть (или отдельную базу данных), соотносящуюся с мета-поиском среднего уровня (например, хранящую часто задаваемые вопросы). Идентификация части (или отдельной базы данных) базы 132 данных БДСЕТЬ, ответственной за мета-поиск среднего уровня, может выполняться базой 132 данных БДСЕТЬ на основе так называемого «CRC-кода» (код циклической избыточной проверки). Часть (или отдельная база данных) базы 132 данных БДСЕТЬ, ответственная за мета-поиск среднего уровня, может отправлять полученный запрос части (или отдельной базе данных) базы 132 данных БДСЕТЬ, ответственной за мета-поиск нижнего уровня.

Тем не менее, в некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объема, когда поисковый запрос уже сохранен в кэше части (или отдельного сервера) базы 132 данных БДСЕТЬ, являющейся частью мета-поиска среднего уровня, этап передачи запроса части (или отдельной базе данных) базы 132 данных БДСЕТЬ, ответственной за мета-поиск нижнего уровня, может быть опущен. Естественно, в некоторых альтернативных вариантах осуществления настоящей технологии, даже если поисковый запрос уже был сохранен в кэше части (или отдельного сервера) базы 132 данных БДСЕТЬ, являющейся частью мета-поиска среднего уровня, этап передачи запроса части (или отдельной базе данных) базы 132 данных БДСЕТЬ, ответственной за мета-поиск нижнего уровня, тем не менее, может быть опущен.

Модуль 120 обработки 120 дополнительно включает в себя (или имеет доступ) множество модулей 123 вертикального поиска. В представленном варианте осуществления, не ограничивающем объема технологии, множество модулей вертикального поиска включают в себя 1-й вертикальный модуль 124, 2-й вертикальный модуль 126 и N-й вертикальный модуль 128. Важно иметь в виду, что число модулей, включенных во множество модулей 123 вертикального поиска, не ограничивает варианты осуществления настоящей технологии.

Исключительно с целью упрощения иллюстрации предполагается, что 1-й вертикальный модуль 124 представляет собой домен вертикального поиска, отвечающий за поиск карт и иной географической информации. Поэтому можно говорить, что 1-й вертикальный модуль 124 представляет собой систему вертикального поиска карт или, проще говоря, сервис карт.

Кроме того, следует иметь в виду, что 2-й вертикальный модуль 126 представляет собой модуль вертикального поиска для поиска изображений. Поэтому можно говорить, что 2-й вертикальный модуль 126 представляет собой домен вертикального поиска изображений или, другими словами, сервис изображений. Для различных примеров, приведенных ниже, следует иметь в виду, что вертикаль N поискового модуля 128 по выбору может представляет собой сервис спортивных новостей, видео, погоды, перевода, википедии или кинотеатров. Важно иметь в виду, что многие дополнительные или отличающиеся сервисы могут представлять собой части множества модулей 123 вертикального поиска.

В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем, любой из множества модулей 123 вертикального поиска включает в себя или имеет доступ к одной или нескольким базам данных. Эти одна или несколько баз данных содержат данные, связанные с конкретным сервисом, реализованным с помощью одного из множества модулей 123 вертикального поиска.

Таким образом, 1-й вертикальный модуль 124 имеет доступ к базе 134 данных БДВ1. Учитывая, что 1-й вертикальный модуль 124 представляет собой сервис карт, база 134 данных БДВ1 содержит информацию, относящуюся к географическому положению различных объектов и связанных с ними карт. 2-й вертикальный модуль 126 имеет доступ к базе 136 данных БДВ2. Учитывая, что 2-й вертикальный модуль 126 представляет собой сервис изображений, база 136 данных БДВ2 может хранить различные изображения. Подобным же образом, N-й вертикальный модуль 128 имеет доступ к базе 138 данных БДBN. Учитывая, что N-й вертикальный модуль 128 представляет собой по выбору сервис спортивных новостей, видео, погоды, перевода, википедии или кинотеатров, база 138 данных БДBN может хранить данные, связанные с соответствующим выбираемым сервисом.

Дополнительно или по желанию, как известно специалистам в данной области техники, одна или несколько баз данных (например, база 134 данных БДB1, база 136 данных БДВ2 и база 138 данных БДBN) могут представлять собой одну или несколько отдельных баз данных. Эти отдельные базы данных могут являться частями одной и той же физической базы данных (например, базы 134 данных БДВ1, базы 136 данных БДВ2 и базы 138 данных БДBN) или могут представлять собой самостоятельные физические единицы. Например, одна база данных в пределах, например, базы 136 данных БДВ2 может содержать наиболее популярные/часто запрашиваемые изображения, доступные в сервисе изображений. Излишне упоминать, что вышеприведенный пример является только иллюстрацией, и возможны другие дополнительные возможности для реализации вариантов осуществления настоящей технологии.

Кроме того, возможно, что некоторые из множества модулей 123 вертикального поиска могут не представлять собой различные базы данных. Это является верным, но не ограничивается, например, для N-ого вертикального модуля 128, реализующего сервис погоды. В этом примере, N-й вертикальный модуль 128, реализующая сервис погоды, может не иметь соответствующей базы данных, но может иметь доступ к архиву 130 данных виджета. Архив 130 данных виджета может представлять собой архив данных для одного или нескольких виджетов, как более подробно описано ниже.

Каждый из множества модулей 123 вертикального поиска 123 выполнен с возможностью выполнения вертикального поиска в пределах соответствующих баз данных (т.е. базы 134 данных БДВ1, базы 136 данных БДВ2 и базы 138 данных БДBN). Тем не менее, следует отметить, что поисковые возможности множества модулей 123 вертикального поиска не ограничены поиском в соответствующих базах данных (т.е. базе 134 данных БДВ1, базе 136 данных БДВ2 и базе 138 данных БДBN). Поэтому множество модулей 123 вертикального поиска могут при необходимости выполнять и другие виды поиска.

Таким образом, для целей описания, термин «вертикальный» (например в словосочетаниях «вертикальный поиск» или «домен вертикального поиска») используется для обозначения поиска, выполняемого в подмножестве большого набора данных, причем подмножество группируется в соответствии с признаками данных. Например, с учетом того, что 2-й вертикальный модуль 126 представляет собой сервис изображений, 2-й вертикальный модуль 126 проводит поиск по подмножеству (т.е. изображениям) набора данных (т.е. всех данных, потенциально доступных для поиска), причем подмножество данных хранится в базе 136 данных БДВ2.

В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем, некоторые результаты поиска, выводящиеся в соответствии с модулями 123 вертикального поиска, могут быть оформлены в виде виджета. В некоторым смысле, виджет определенным образом представляет результаты вертикального поиска одного из множества модулей 123 вертикального поиска.

Исключительно для упрощения настоящего описания ниже будет представлено только краткое описание подхода к выполнению поиска поисковым кластером 118. Считается, что специалисты в данной области техники смогут настроить поисковый кластер 118 любым количеством известных способов без излишнего экспериментирования и нагрузок.

Как было упомянуто ранее, в некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем, модуль 120 обработки может быть выполнен с возможностью выполнения многоуровневого мета-поиска. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем, модуль 120 обработки включает в себя http-интерфейс (не показан) для получения запроса от сервера 116.

Когда модуль 120 обработки получает поисковый результат от сервера 116, он отправляет поисковый запрос модулю 122 сетевого поиска. Как уже упоминалось ранее, в некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем, отправка поискового запроса модулю 122 сетевого поиска может быть основана на местоположении и/или IP-адресе, связанном с электронным устройством 102, который может быть определен модулем 120 обработки. Модуль 122 сетевого поиска выполняет поиск, который может включать в себя многоуровневый мета-поиск в некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем. В таких случаях модуль 122 сетевого поиска выполняет либо все, либо некоторые виды мета-поиска: мета-поиск верхнего уровня, мета-поиск среднего уровня и мета-поиск нижнего уровня.

Параллельно или последовательно модуль 120 обработки также передает поисковый запрос множеству модулей 123 вертикального поиска для выполнения соответствующих вертикальных поисков. Ответы от всех поисковых ресурсов (множества модулей 123 вертикального поиска и модуля 122 сетевого поиска, который может включать в себя мета-поиск нижнего уровня, мета-поиск среднего уровня и мета-поиск верхнего уровня) принимаются и объединяются с помощью модуля 120 обработки.

Модуль 120 обработки затем выполняет функцию ранжирования для составления ранжированного набора результатов поиска. Другими словами, модуль 120 обработки ранжирует результаты поиска в соответствии с их релевантностью по отношению к поисковому запросу, введенному пользователем. Специалистам в данной области техники будет понятно, что в рамках данного описания «релевантность» означает соответствие результата поиска запросу пользователя.

Специалистам в данной области техники будут понятны различные способы ранжирования результатов поиска. В качестве примера, не ограничивающего объем технологии, некоторые способы ранжирования результатов в соответствии с их релевантностью основаны на всех или некоторых из следующих критериев: (i) насколько популярен данный поисковый запрос или ответ на него либо среди множества модулей 123 вертикального поиска, либо в поиске нижнего уровня (или любого другого уровня многоуровневого мета-поиска); (ii) сколько результатов выдается либо множеством модулей 123 вертикального поиска, либо при поиске нижнего уровня (или любого другого уровня многоуровневого мета-поиска); (iii) содержит ли поисковый запрос какие-либо ключевые термины (например, «изображения», «видео», «погода» и т.п.), (iv) насколько часто конкретный поисковый запрос содержит ключевые термины при вводе его другими пользователями; (v) насколько часто другие пользователи при выполнении аналогичного поиска выбирали конкретный ресурс или конкретные результаты вертикального поиска, когда результаты были представлены на стандартной странице результатов поиска SERP.

В рамках данного описания термин «ключевой термин» подразумевает под собой слово или последовательность слов, свидетельствующую о том, что данный результат поиска, вероятно, является наиболее релевантным по отношению к поисковому запросу пользователя. Например, если поисковый запрос содержит термин «изображения», то с помощью устройства 120 обработки можно определить, что 2-й вертикальный модуль 126, представляющий собой сервис изображений, скорее всего, содержит наиболее релевантные результаты, соответствующие пользовательскому запросу. Излишне говорить, что либо исключительно их подмножество, либо комбинация его с другими, либо же комбинация других факторов может браться в расчет для ранжирования результатов поиска по релевантности.

Поисковый кластер 118 затем передает ранжированные результаты поиска серверу 116.

В соответствии с не ограничивающими вариантами осуществления настоящей технологии, сервер 116 получает ранжированные результаты поиска от поискового кластера 118 и определяет "лучший документ" в ответ на поисковый запрос."Лучший документ" также упоминается здесь как "наиболее релевантный документ". В рамках представленного описания, термин "лучший документ" обозначает тип документа из ранжированных результатов поиска, полученных сервером 116 от поискового кластера 118 (который может представлять собой веб-страницу, часть веб-страницы, изображение, файл или любой другой тип конкретного содержания), который наиболее соответствует поисковому запросу. Также, в соответствии с вариантами осуществления настоящей технологии, лучший документ наиболее соответствует запросу пользователя, и, следовательно, считается, что, получив доступ к лучшему документу, пользователь, скорее всего, сможет решить проблему или же достичь цели, которую он(а) преследовал(а), вводя поисковый запрос.

В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии сервер 116 определяет, что ресурс, связанный с верхним результатом поиска (или для краткости "верхний документ") среди ранжированных результатов поиска, является лучшим документом. В других вариантах осуществления настоящей технологии, например, в тех случаях, когда верхний результат является виджетом, сервер 116 может определять, что лучший документ представляет собой ресурс, связанный с результатом поиска, следующим за виджетом в ранжированных результатах поиска.

В некоторых других вариантах осуществления настоящей технологии, для того, чтобы определить, является ли верхний документ лучшим документом, сервер 116 определяет фактор релевантности путем сравнения фактора релевантности, связанного с верхним документом, с фактором релевантности, связанным с другими результатами поиска, выданными в виде ранжированных результатов поиска.

В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии сервер 116 может сравнивать фактор релевантности, связанный с верхним документом, с фактором релевантности, связанным с результатом, следующим за верхним документом в ранжированных результатах поиска. В рамках этих вариантов осуществления, если сервер 116 определяет, что фактор релевантности, связанный с верхним документом больше, чем фактор релевантности следующего за ним результата поиска, сервер 116 определяет, что верхний документ действительно является лучшим документом

В других вариантах осуществления сервер 116 может сравнивать фактор релевантности, связанный с верхними документами, с каждым из пяти верхних результатов поиска, следующими за верхним документом. В этих вариантов осуществления сервер 116 может определять, что верхний документ действительно является лучшим документом, если фактор релевантности, связанный с верхним документом, больше фактора релевантности, связанного с тремя из пяти верхних результатов поиска, следующими за верхним документом.

В других вариантах осуществления сервер 116 может сравнивать фактор релевантности, связанный с верхним документом, со средним (или усредненным) из пяти верхних результатов поиска, следующими за верхним документом. В этих вариантов осуществления сервер 116 может определять, что верхний документ действительно является лучшим документом, если фактор релевантности, связанный с верхним документом, больше фактора релевантности, связанного с тремя из пяти верхних результатов поиска, следующими за верхним документом.

В некоторых вариантах осуществления, вместо сравнения абсолютных значений факторов релевантности, сервер 116 может сравнивать разницу между фактором релевантности, связанным с верхним документом и фактором релевантности поискового результата, следующего за верхним в ранжированных результатах поиска. Например, если абсолютная разница составляет 10 процентных пунктов (или больше), сервер 116 может определять, что верхний документ действительно является лучшим документом. Естественно, в вышеприведенном примере, величина "10 процентных пунктов" была использована только в качестве примера. По выбору оператора сервера 116, может быть использована любая другая величина.

Следует иметь в виду, что в рамках этого описания термин "фактор релевантности" представляет собой величину, назначаемую ранжированным результатам поиска поисковым кластером 118. В рамках некоторых вариантов осуществления настоящей технологии, назначенный фактор релевантности выражен в процентах от нуля до ста (например, чем выше его значение, тем выше релевантность). Это было использовано в вышеприведенных примерах. В альтернативных вариантах осуществления, фактор релевантности может выражаться другом виде, например, цифрой по шкале от единицы до десяти, буквой по шкале от А до Я или их аналогами.

Следует отметить, что в рамках вышеупомянутых вариантов осуществления оператор сервера 116 может заранее определять, насколько существенно должен отличаться фактор релевантности верхнего документа и остальных сравниваемых элементов, чтобы сервер 116 определил, что верхний документ действительно является лучшим документом.

Если сервер 116 определяет, что фактор релевантности верхнего документа существенно отличается от остальных результатов поиска (т.е. верхний документ действительно является лучшим документом, как было описано выше), сервер 116 дополнительно выполняет функцию определения параметра вероятности того, что при выполнении поиска пользователь желает увидеть только лучший документ. В дополнительных не ограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, определение параметра вероятности может выполняться без первичного определения того, является ли верхний документ действительно лучшим документом. Например, можно предположить, как было описано выше, что верхний документ из списка ранжированных результатов поиска действительно является лучшим документом, и определение параметра вероятности может быть выполнено автоматически с использованием верхнего документа в качестве лучшего документа.

Для целей вариантов осуществления настоящей технологии, предполагается, что пользователь желает увидеть только лучший документ, если параметр вероятности, связанный с лучшим документом, находится выше конкретного порога, что указывает на тот факт, что лучший документ наиболее соответствует запросу пользователя. В общем случае, чем выше соответствие лучшего документа поисковому запросу, тем выше будет параметр вероятности. Логика этого соотношения в том, что, если лучший документ наиболее соответствует поисковому запросу пользователя - то пользователю достаточно будет увидеть этот лучший документ для того, чтобы удовлетворить свои поисковые интересы, выраженные в поисковом запросе. Таким образом, просмотр лучшего документа будет напрямую связан с решением проблемы, необходимостью или целью, которую перед собой ставил пользователь при вводе поискового запроса.

В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, для определения параметра вероятности сервер 116 анализирует лучший документ. Для определения параметра вероятности возможно использование различных алгоритмов. Далее следует описание некоторых подходов, которые могут применяться для определения параметра вероятности. Специалистам в данной области техники будет понятно, что некоторые из этих алгоритмов могут сочетаться друг с другом, другие из них могут быть опущены, некоторые могут быть смешаны с другими.

В некоторых вариантах осуществления, параметр вероятности может быть бинарным, то есть, например, "0" или "1", "низкий" и "высокий" или подобным им. В некоторых альтернативных вариантах осуществления, параметр вероятности может располагаться на скользящей шкале, то есть, например, от "0" до "10", "низкий-средний-высокий" или подобным им.

В некоторых вариантах осуществления, сервер 116 может анализировать информацию, связанную с лучшим документом, для определения параметра вероятности. В некоторых вариантах осуществления, информация, связанная с лучшим документом, представляет собой заголовок лучшего документа. В некоторых альтернативных вариантах осуществления, информация, связанная с лучшим документом, представляет собой фрагмент, составленный для лучшего документа поисковым кластером 118 в части этапа создания ранжированных результатов поиска.

В некоторых вариантах осуществления, сервер 116 анализирует информацию, связанную с лучшим документом, чтобы проверить, наличие конкретного числа терминов из поискового запроса в информации, связанной с лучшим документом. Например, сервер 116 может проверить, содержатся ли три термина (при условии, что доступно более трех терминов) из поискового запроса в информации, связанной с лучшим документом. В альтернативных вариантах осуществления, сервер 116 может использовать другое число терминов в процессе анализа.

Если сервер 116 определяет, что информация, связанная с лучшим документом, содержит заранее определенное число терминов из поискового запроса, сервер 116 может назначать более высокий параметр вероятности лучшему документу. В тех случаях, когда анализ выполняется в дополнении к другим типам анализов, описанных ниже, сервер 116 может изменить назначенный параметр вероятности, основанный на анализе информации, связанной с лучшим документом (т.е. увеличить или уменьшить параметр вероятности, назначенный на основе одного из типов анализа).

Только в качестве иллюстрации, предполагается, что пользователь ввел поисковый запрос, содержащий "специальное предложение по карте VISA". В дальнейшем предполагается, что верхние результаты поиска содержат веб-страницу, расположенную на веб-сайте www.visacarddealsforyou.com, заголовком веб-страницы является "специальное предложение по карте VISA (ежемесячное)" и описание (или фрагмент) веб-страницы представляет собой следующее: "На этой странице представлено специальное предложение этого месяца для держателей карт VISA от некоторых ведущих брендов". В рамках этого примера, сервер 116 может определить, что три термина из поискового запроса - "VISA", "карта" и "предложение" содержатся во фрагменте информации, связанной с лучшим документом и, следовательно, назначить более высокое значение параметра вероятности.

В некоторых вариантах осуществления, альтернативно или дополнительно, сервер 116 может анализировать адрес, связанный с лучшим документом. Например, сервер 116 может анализировать Единый указатель ресурса (URL), связанный с лучшим документом. В некоторых вариантах осуществления сервер 116 проверяет, содержит ли URL дискретное слово из поискового запроса.

В альтернативных вариантах осуществления сервер 116 проверяет, содержит ли URL конкретное число букв из слов, присутствующих в поисковом запросе. Например, сервер 116 может проверять, присутствуют ли три последовательных буквы из слов, присутствующих в поисковом запросе, в URL. Следует иметь в виду, что сервер 116 может проверять любое число букв (последовательных ли нет) из поискового запроса для назначения или увеличения параметра вероятности. Возвращаясь к вышеприведенному примеру, сервер 116 может анализировать, содержатся ли любые из следующих трехбуквенных элементов в URL "VIS", "ISA", "ARD", "DEA" и т.п.

В некоторых вариантах осуществления, сервер 116 определяет, что слово (или буквы, в зависимости от конкретного случая) содержится в URL, сервер 116 может назначать более высокий параметр вероятности или увеличивать предыдущий назначенный параметр вероятности (т.е. параметр вероятности, назначенный на основе других типов анализов, которые были описаны выше или будут описаны ниже). Возвращаясь к вышеприведенному примеру, сервер 116 может определить, что три слова "VISA", "карта" и "предложения" из поискового запроса представлены в URL, связанном с лучшим документом, и, следовательно, назначить более высокий параметр вероятности.

В некоторых вариантах осуществления, альтернативно или дополнительно, сервер 116 может анализировать статистику числа кликов, связанную с лучшим документом. Во избежание сомнений, термин "анализ числа кликов" обозначает анализ того, как часто другие пользователи, выполняющие тот же (или похожий) запрос, выбрали лучший документ среди ранжированных результатов поиска (тот факт, обладал ли наилучший документ той же позицией среди ранжированных результатов поиска в предыдущих случаях поиска или нет, не обязательно является важным для этого анализа). Статистика числа кликов может быть сохранена во внешней базе данных (не показана) сервера 116 или может быть доступна из внешнего источника (такого как, например, поисковый кластер 118 и т.п.).

В некоторых вариантах осуществления сервер 116 анализирует конкретный URL, связанный с лучшим документом. В альтернативных вариантах осуществления, сервер 116 анализирует URL, связанный с доменом, на котором располагается лучший документ. Это может быть особенно полезно в тех случаях (но не ограничено ими), когда содержание лучшего документа меняется во времени (т.е. в тех случаях, когда содержание является динамическим). Конкретнее, если лучший документ содержит новости, например, верхнюю новостную секцию с новостного портала. С помощью анализа числа кликов на домене (т.е. всем новостном портале), а не на конкретном новостном сегменте, можно добиться более последовательного результата в определении параметра вероятности.

В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, сервер 116 может использовать все (или некоторые) из вышеупомянутых алгоритмов для назначения параметра вероятности. Например, в некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, сервер 116 может проводить анализ лучшего документа: (i) анализировать информацию, связанную с лучшим документом, (ii) анализировать URL лучшего документа и (iii) анализировать число кликов.

В других вариантах осуществления настоящей технологии, сервер 116 может анализировать подгруппу факторов, перечисленных в (i)-(iii), которые представлены в предыдущем параграфе. В других не ограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, сервер 116 может анализировать факторы (или подгруппу факторов), перечисленных в (i)-(iii), которые представлены в предыдущем параграфе, наряду с другими дополнительными факторами, причем природа этих дополнительных факторов будет ясна специалистам в данной области техники, имеющим преимущества от прочтения настоящего описания.

В других вариантах осуществления настоящей технологии, сервер 116 может использовать факторы, перечисленные выше в (i)-(iii), последовательно (в любом порядке), в тех случаях, когда параметр вероятности модифицирован на основе последовательного анализа факторов, перечисленных выше в (i)-(iii).

После того, как сервер 116 определил параметр вероятности, как было описано выше, он может сравнить определенный таким образом параметр вероятности с заранее заданным пороговым значением. Заранее заданное пороговое значение может быть установлено оператором сервера 116.

Если определенный параметр вероятности находится выше заранее заданного порогового значения, сервер 116 может инициировать отображение пользователю только лучшего документа. Другими словами, если сервер 116 определяет, что параметр вероятности находится выше заранее заданного порогового значения, пользователь увидит лучший документ как результат своего поискового запроса.

В другом случае, если определенный параметр вероятности находится ниже заранее заданного порогового значения, сервер 116 может инициировать отображение страницы результатов поиска (SERP), обычной для данной области техники.

Способ определения заранее заданного порогового значения конкретно никак не ограничивается. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии оператор, связанный с системой 116, может устанавливать заранее заданный параметр на основе метода проб и ошибок. В альтернативных вариантах осуществления, оператор сервера 116 может устанавливать заранее заданный параметр на основе фокус-групп или проведения большого числа поисков, связанных с фокус-группой. Естественно, оператор сервера 116 может вносить поправки в заранее заданное пороговое значения время от времени на основе обратной связи с пользователями или любых других факторов. Излишне говорить, что заранее заданное пороговое значение может время от времени изменяться оператором сервера 116.

Очевидно, что заранее заданное пороговое значение и параметр вероятности должны быть выражены в одном и том же форм-факторе. Например, если параметр вероятности выражен в бинарном виде "0" или "1", то пороговое значение будет выражен в "1". В тех вариантах осуществления, где параметр вероятности выражен как "высокий" или "низкий", пороговое значение будет установлено как "высокий". В других вариантах осуществления, где параметр вероятности располагается на скользящей шкале (например, от "0" до "10"), пороговое значение будет установлено на "5" (или выше), "6" (или выше) или на любой другой удобной величине в рамках скользящей шкалы. Тем не менее, если же заранее заданное пороговое значение и параметр вероятности не выражены в одном форм-факторе, сервер 116 может выполнять алгоритм перевода для того, чтобы форм-фактор одного и форм фактор другого находились в соответствии друг другу.

В альтернативных не ограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, вместо одного заранее заданного порогового значения, сервер 116 может назначить отдельный заранее заданное пороговое значение для каждого из алгоритмов, используемых для определения параметра вероятности. В рамках этих вариантов осуществления, сервер 116 может затем использовать совокупность трех (или любого другого числа использованных алгоритмов) результатов алгоритмов (например, двух из трех), среднее арифметическое или среднее взвешенное значение результатов.

В ответ на определение того, что параметр вероятности выше заранее заданного порогового значении, сервер 116 может назначать верхнему документу признак "лучший документ", что может быть отмечено в специальном (настраиваемом) поле или любом другом поле. Признак "лучший документ", например, может инициировать вместо отображения устройством 102 связи страницы результатов поиска SERP, соответствующей запросу, получение и отображение ресурса, связанного, с признаком "лучший документ".

Следует отметить, что вышеописанная архитектура системы 100, изображенной на Фиг. 1, была представлена только в качестве примера. Другие не ограничивающие варианты осуществления архитектуры, изображенной на Фиг. 1, возможны и станут очевидными специалистам в данной области техники, обладающим преимуществами ознакомления с настоящим описанием. Например, множество модулей 123 вертикального поиска может быть доступно серверу 116 независимо от поискового кластера 118, и, поэтому, может быть расположено на сервере, отличном от поискового кластера 118.

Архитектура, описанная со ссылкой на Фиг. 1, способна выполнять способ проведения поиска и предоставления результатов поиска. Способ проведения поиска и предоставления результатов поиска может быть выполнен на сервере 116, изображенном на Фиг. 1. Для этого сервер 116 включает в себя постоянный носитель компьютерной информации, хранящий компьютерные инструкции, при выполнении которых сервер 116 выполняет нижеописанные этапы способа.

На Фиг. 2 представлена принципиальная схема способа 200, выполненного в соответствии с вариантами осуществления настоящей технологии, не ограничивающими ее объем. Следует отметить, что в некоторых воплощениях настоящей технологии способ 200 выполняется без позитивных действий со стороны пользователя (другими словами, способ 200 выполняется автоматически). В других воплощениях настоящей технологии, не ограничивающих ее объем, пользователь может «активировать» установку, соответствующую его желанию, чтобы выполнить способ 200 автоматически (например, путем проверки соответствующего поля в настройках и т.п.). Способ 200 выполняется на сервере 116 в ответ на получение поискового запроса от пользователя. Как известно, при получении поискового запроса сервер 116 выполняет поиск и ранжирует результаты поиска в ранжированные результаты поиска, как подробно было описано выше.

Этап 202 - определение наиболее релевантного документа в ответ на получение поискового запроса

Способ 200 начинается на этапе 202, на котором сервер 116 в ответ на получение поискового запроса определяет наиболее релевантный документ (т.е. "лучший документ", как было описано выше). В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии сервер 116 определяет, что верхний результат поиска среди ранжированных результатов поиска, является лучшим документом.

В альтернативных вариантах осуществления настоящей технологии, например, в тех случаях, когда верхний результат является виджетом, сервер 116 может определять, что лучший документ представляет собой документ, следующий за виджетом в ранжированных результатах поиска. В других не ограничивающих вариантах осуществления, если сервер 116 определяет, что верхний результат является виджетом, сервер 116 может выполнять отображение страницы результатов поиска SERP, включающей в себя все ранжированные результаты поиска, без выполнения остальных этапов способа 200.

В иллюстрациях, которые будут представлены ниже, предполагается, что пользователь ввел три различных запроса. Естественно, в реальной ситуации пользователь вводит единовременно только один запрос, так что следует иметь в виду, что три запроса представлены здесь только для иллюстрационных целей. Также с целью упрощения иллюстрации предполагается, что электронное устройство 102 представляет собой Apple™ iPad™, использующий поисковое приложение 104, например, Яндекс браузер.

Сценарий 1. В этом сценарии предполагается, что пользователь ищет статью про Брэда Питта в Википедии, и поэтому ввел(а) следующий запрос на русском языке в интерфейс 106 поиска: "Бред Питт википедия"

Сценарий 2. В этом сценарии предполагается, что пользователь ищет твиттер Ксении Собчак, и поэтому ввел(а) следующий запрос на русском языке в интерфейс 106 поиска: "Твиттер Собчак"

Сценарий 3. В этом сценарии предполагается, что пользователь ищет официальный сайт Комплекса Лужники, и поэтому ввел(а) следующий запрос на русском языке в интерфейс 106 поиска: "Лужники официальный сайт"

Затем способ 200 переходит к выполнению этапа 204.

Этап 204 - определение параметра вероятности, указывающего на то, что наиболее релевантный документ будет удовлетворять поисковому запросу

Способ 200 затем приступает к выполнению этапа 204, на котором сервер 116 осуществляет определение параметра вероятности, указывающего на то, что наиболее релевантный документ будет удовлетворять поисковому запросу. Как уже упоминалось ранее, сервер 116 выполняет один или несколько алгоритмов для определения того, является ли лучший документ наиболее соответствующим запросу пользователя.

Сценарий 1. В этом сценарии ранжированные результаты поиска включают в себя верхний результат - "ru.wikimedia.org/wiki/Питт,_Брэд", озаглавленный "Питт, Брэд - Википедия", что является статьей про Брэда Питта в русской Википедии. Для этой иллюстрации предполагается, что дифференциал релевантности этого поискового результата существенного отличается от тех, что связаны с остальными результатами поиска среди ранжированных результатов поиска.

Применяя вышеупомянутые алгоритмы, сервер 116 определяет параметр вероятности. Например, вышеупомянутый анализ заголовка и слов поискового запроса выявляет указание на более высокий параметр вероятности. Аналогично, вышеупомянутый анализ URL и букв поискового запроса аналогично выявляет указание на более высокий параметр вероятности.

Наконец, сервер 116 получает доступ к внутренней базе данных, содержащей статистическую информацию о доступах к различным веб-ресурсам, включая статью про Брэда Питта в русской википедии, чтобы определить ее популярность по числу кликов. На основе некоторых или всех этих подходов к анализу, сервер 116 определяет параметр вероятности, связанный с верхним ресурсом.

Сценарий 2. В этом сценарии ранжированные результаты поиска включают в себя верхний результат - "https://twitter.com/xenia_sobchak”, озаглавленный "Ксения Собчак (xenia_sobchak) on Twitter", что является страницей в твиттере, принадлежащей Ксении Собчак. Для этой иллюстрации предполагается, что дифференциал релевантности этого поискового результата существенного отличается от тех, что связаны с остальными результатами поиска среди ранжированных результатов поиска.

Применяя вышеупомянутые алгоритмы, сервер 116 определяет параметр вероятности. Например, вышеупомянутый анализ заголовка и слов поискового запроса выявляет указание на более высокий параметр вероятности. Аналогично, вышеупомянутый анализ URL и букв поискового запроса аналогично выявляет указание на более высокий параметр вероятности.

Наконец, сервер 116 получает доступ к внутренней базе данных, содержащей статистическую информацию о доступах к различным веб-ресурсам, включая твиттер Ксении Собчак, чтобы определить его популярность по числу кликов в предыдущих или аналогичных поисках. На основе некоторых или всех этих подходов к анализу, сервер 116 определяет параметр вероятности, связанный с верхним ресурсом.

Сценарий 3. В этом сценарии ранжированные результаты поиска включают в себя верхний результат - "www.luzhniki.ru/”, озаглавленный "Олимпийский комплекс Лужники", что является официальной страницей Комплекса Лужники. Для этой иллюстрации предполагается, что дифференциал релевантности этого поискового результата существенного отличается от тех, что связаны с остальными результатами поиска среди ранжированных результатов поиска.

Применяя вышеупомянутые алгоритмы, сервер 116 определяет параметр вероятности. Например, вышеупомянутый анализ заголовка и слов поискового запроса выявляет указание на более высокий параметр вероятности. Аналогично, вышеупомянутый анализ URL и букв поискового запроса аналогично выявляет указание на более высокий параметр вероятности.

Наконец, сервер 116 получает доступ к внутренней базе данных, содержащей статистическую информацию о доступах к различным веб-ресурсам, включая официальный сайт Лужников, чтобы определить его популярность по числу кликов. На основе некоторых или всех этих подходов к анализу, сервер 116 определяет параметр вероятности, связанный с верхним ресурсом.

Обладая определенным таким образом параметром, способ 200 переходит к выполнению этапа 206.

Этап 206 - отображение только наиболее релевантного документа в ответ на вероятность, выше порогового значения

Если определенный параметр вероятности находится выше заранее заданного порогового значения, сервер 116 может инициировать отображение пользователю только лучшего документа. Другими словами, если сервер 116 определяет, что параметр вероятности находится выше заранее заданного порогового значения, пользователь увидит лучший документ как результат своего поискового запроса.

В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, сервер 116 помечает лучший документ как лучший документ (например, в полях мета-данных). Пометка лучшего документа позволяет электронному устройству 102 инициировать, при получении результатов поиска, отображение только лучшего документа с помощью получения доступа и извлечения документа для пользователя. В альтернативных вариантах осуществления, сервер может извлекать и направлять ресурс, связанный с лучшим документом, и передавать ресурс пользователю.

Сценарий 1. В этом сценарии, с учетом того, что верхний документ был определен как обладающий вероятностью, которая выше заранее заданного порогового значения, электронное устройство 102 инициирует извлечение и отображение только страницы русской википедии, посвященной Брэду Питту. Снимок экрана, на котором отображается лучший документ, показан на Фиг. 3, где представлен снимок 300 экрана.

Сценарий 2. В этом сценарии, с учетом того, что верхний документ был определен как обладающий вероятностью, которая находится выше заранее определенного порога, электронное устройство 102 инициирует извлечение и отображение только страницы Твиттера Ксении Собчак. Снимок экрана, на котором отображается лучший документ, показан на Фиг. 4, где представлен снимок 400 экрана.

Сценарий 3. В этом сценарии, с учетом того, что верхний документ был определен как обладающий вероятностью, которая находится выше заранее заданного порогового значения, электронное устройство 102 инициирует извлечение и отображение только официального веб-сайта комплекса Лужники. Снимок экрана, на котором отображается лучший документ, показан на Фиг. 5, где представлен снимок 500 экрана.

Этап 208 - отображение общей страницы результатов поиска SERP, включающей в себя наиболее релевантный документ и другие документы, в ответ на вероятность ниже порогового значения

Если, в другом случае, определено, что параметр вероятности находится ниже заранее заданного порогового значения, сервер 116 инициирует отображение электронным устройством 102 обычной страницы результатов поиска SERP, включающей в себя наиболее релевантный документ и другие документы из списка ранжированных результатов поиска.

Пример общей страницы результатов поиска SERP показан на Фиг. 4, где представлен снимок 600 экрана с обычной страницей результатов поиска SERP. Только для иллюстрационных целей, предполагается, что в ранее упомянутом Сценарии 1 было определено, что параметр вероятности ниже заранее заданного порогового значения. Следовательно, в виде части выполнения этапа 208 сервер 116 передает обычную страницу результатов поиска SERP электронному устройству 102, и электронное устройство 102 отображает страницу результатов поиска SERP. Как показано на Фиг. 6 с помощью снимка 600 экрана, обычная страница результатов поиска SERP включает в себя результаты 602 поиска, включая первый результат 608 поиска, представленный страницей "ru.wikipedia.org/wiki/Питт,_Брэд", и подгруппу дополнительных результатов 610 поиска. Во избежание сомнений, если пользователь выбирает (щелчком или нажатием) первый результат поиска, то он будет перенаправлен на ресурс и, в частности, на экран, который по существу будет выглядеть как тот, что представлен на снимке 300 экрана, изображенном на Фиг. 3.

В соответствии с другими вариантами осуществления настоящей технологии, предусматривается способ получения поисковой выдачи на поисковый запрос. Способ может быть выполнен на электронном устройстве 102, связанном с пользователем. Способ начинается с получения поискового запроса электронным устройством 102 от пользователя. То, как именно пользователь может вводить поисковый запрос, было подробно описано выше. Электронное устройство затем передает поисковый запрос серверу 116 и получает инициирующий элемент от сервера 116. Инициирующий элемент выполняет важную функцию в инициировании выполнения электронным устройством 102 следующих действий: отображение только наиболее релевантного документа в ответ на вероятность выше порогового значения; и (ii) отображение обычной страницы результатов поиска SERP, включающей в себя наиболее релевантный документ и другие документы, в ответ на вероятность ниже порога. Инициирующий элемент был создан сервером 116 в ответ на получение поискового запроса, на сервере 116 выполняется: (i) определение наиболее релевантного документа для поискового запроса и (i) определение параметра вероятности, указывающего на то, что наиболее релевантный документ будет удовлетворять поисковому запросу.

Для этого электронное устройство 102 включает в себя постоянный носитель компьютерной информации, хранящий компьютерные инструкции, при выполнении которых происходит инициация выполнения серверов вышеописанных этапов.

Далее следует описание некоторых технических эффектов настоящей технологии. Важно иметь в виду, что приведенные примеры не должны восприниматься как требования к данной технологии.

Во многих обстоятельствах при обращении к поисковой системе для проведения поиска в Интернете, пользователь стремится решить какую-либо проблему. Во многих таких обстоятельствах, документ, который помог бы пользователю решить его проблему представляет собой один документ, будь то он-лайн видео, музыкальный файл, страница друга в социальной сети, официальный веб-сайт правительственного департамента и т.п. В подобных обстоятельствах, показ одного этого документа будет относиться непосредственно к проблеме пользователя. Варианты осуществления настоящей технологии позволяют соблюдать четкий баланс между выбором этого одного документа с его отображением, и проверкой того факта, что этот один документ действительно является наиболее соответствующим поисковому запросу пользователя и, следовательно, отображение только этого документа будет относиться непосредственно к проблеме пользователя.

Важно иметь в виду, что не все упомянутые здесь технические результаты могут проявляться в каждом из вариантов осуществления настоящей технологии. Например, некоторые варианты осуществления настоящей технологии могут быть выполнены без проявления некоторых технических результатов, другие могут быть выполнены с проявлением других технических результатов или вовсе без него.

Модификации и улучшения вышеописанных вариантов осуществления настоящей технологии будут ясны специалистам в данной области техники. Предшествующее описание представлено только в качестве примера и не несет никаких ограничений. Таким образом, объем настоящей технологии ограничен только объемом прилагаемой формулы изобретения.

Похожие патенты RU2583739C2

название год авторы номер документа
СПОСОБ И СИСТЕМА ОБРАБОТКИ ПОИСКОВОГО ЗАПРОСА 2015
  • Воробьев Александр Леонидович
  • Сердюков Павел Викторович
  • Лефортье Дамьен Реймон Жан-Франсуа
  • Гусев Глеб Геннадьевич
RU2640639C2
СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ПОДСКАЗОК ПО РАСШИРЕНИЮ ПОИСКОВЫХ ЗАПРОСОВ В ПОИСКОВОЙ СИСТЕМЕ 2019
  • Шаграев Алексей Галимович
RU2744111C2
СПОСОБ И ПОИСКОВАЯ СИСТЕМА ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ ПОИСКОВЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ НА МНОЖЕСТВО КЛИЕНТСКИХ УСТРОЙСТВ 2015
  • Кураленок Игорь Евгеньевич
  • Агеев Михаил Сергеевич
RU2632423C2
СПОСОБ И СЕРВЕР ОБРАБОТКИ ПОИСКОВОГО ПРЕДЛОЖЕНИЯ 2015
  • Кривоконь Дмитрий Сергеевич
  • Шишкин Павел Алексеевич
  • Попов Олег Сергеевич
  • Гадельшин Ильнур Флюрович
  • Сухов Михаил Александрович
  • Мельников Андрей Александрович
  • Артемов Антон Павлович
RU2609079C2
СПОСОБ (ВАРИАНТЫ) И СЕРВЕР РАНЖИРОВАНИЯ ПОИСКОВЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ НА ОСНОВЕ ПАРАМЕТРА ПОЛЕЗНОСТИ 2015
  • Никулин Вадим Андреевич
RU2632138C2
СИСТЕМА И СПОСОБ РАНЖИРОВАНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ПОИСКА 2015
  • Гусев Глеб Геннадьевич
  • Никулин Вадим Андреевич
  • Устиновский Юрий Михайлович
RU2632148C2
Способ и система для рекомендации свежих саджестов поисковых запросов в поисковой системе 2018
  • Филонов Егор Андреевич
  • Лаврентьева Алиса Дмитриевна
RU2692045C1
СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ РАСШИРЕНИЯ ПОИСКОВЫХ ЗАПРОСОВ С ЦЕЛЬЮ РАНЖИРОВАНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ПОИСКА 2018
  • Готманов Александр Николаевич
  • Гречников Евгений Александрович
  • Сафронов Александр Валерьевич
RU2720905C2
СПОСОБ ОБРАБОТКИ ПОИСКОВОГО ЗАПРОСА, СЕРВЕР И МАШИНОЧИТАЕМЫЙ НОСИТЕЛЬ ДЛЯ ЕГО ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ 2014
  • Макеев Станислав Сергеевич
  • Плахов Андрей Григорьевич
  • Сердюков Павел Викторович
RU2670494C2
СПОСОБ И СИСТЕМА ПОСТРОЕНИЯ ПОИСКОВОГО ИНДЕКСА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГОРИТМА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ 2018
  • Филонов Егор Андреевич
  • Коростелев Иван Владимирович
  • Акулов Ярослав Викторович
RU2720954C1

Иллюстрации к изобретению RU 2 583 739 C2

Реферат патента 2016 года СЕРВЕР ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОИСКОВОЙ ВЫДАЧИ НА ПОИСКОВЫЙ ЗАПРОС И ЭЛЕКТРОННОЕ УСТРОЙСТВО

Изобретение относится к области поисковых систем. Техническим результатом является повышение точности (релевантности для пользователя) выдаваемых результатов поиска и скорости поиска пользователем интересующей информации. В способе определения поисковой выдачи на поисковый запрос определяют наиболее релевантный документ для поискового запроса в ответ на получение поискового запроса. Определяют параметр вероятности того, что наиболее релевантный документ будет удовлетворять поисковому запросу. Отображают только наиболее релевантный документ, если вероятность выше порогового значения. Отображают общую страницу результатов поиска (SERP), включающую в себя наиболее релевантный документ и другие документы, если вероятность ниже порогового значения. Ранжируют результаты в ранжированные результаты поиска. Определение наиболее релевантного документа включает в себя сравнение верхнего результата с остальными ранжированными результатами поиска, причем сравнение верхнего результата включает в себя сравнение верхнего из ранжированных результатов поиска с подгруппой результатов поиска, следующих за верхним результатом среди ранжированных результатов поиска. 3 н. и 35 з.п. ф-лы, 6 ил.

Формула изобретения RU 2 583 739 C2

1. Способ определения поисковой выдачи на поисковый запрос, связанный с пользователем, выполняемый на сервере и включающий в себя:
определение наиболее релевантного документа для поискового запроса в ответ на получение поискового запроса;
определение параметра вероятности, указывающего на то, что наиболее релевантный документ будет удовлетворять поисковому запросу;
отображение только наиболее релевантного документа в ответ на вероятность выше порогового значения;
отображение общей страницы результатов поиска SERP, включающей в себя наиболее релевантный документ и другие документы, в ответ на вероятность ниже порогового значения,
причем способ включает в себя ранжирование результатов в ранжированные результаты поиска, а указанное определение наиболее релевантного документа включает в себя сравнение верхнего результата с остальными ранжированными результатами поиска, упомянутое сравнение верхнего результата включает в себя сравнение верхнего из ранжированных результатов поиска с подгруппой результатов поиска, следующих за верхним результатом среди ранжированных результатов поиска.

2. Способ по п. 1, в котором указанное определение наиболее релевантного документа включает в себя выбор верхнего результата из упомянутых ранжированных результатов поиска.

3. Способ по п. 1, в котором сравнение верхнего результата включает в себя расчет дифференциала релевантности между верхним документом и остальными документами среди списка ранжированных результатов поиска.

4. Способ по п. 3, дополнительно включающий в себя получение выводов о том, что упомянутый верхний результат является наиболее релевантным документом, если дифференциал релевантности выше заранее заданного порогового значения.

5. Способ по п. 1, в котором упомянутое сравнение верхнего результата включает в себя расчет дифференциала релевантности между верхним документом и подгруппой результатов поиска, следующих за верхним результатом среди ранжированных результатов поиска.

6. Способ по п. 5, дополнительно включающий в себя получение выводов о том, что упомянутый верхний результат является наиболее релевантным документом, если дифференциал релевантности выше заранее заданного порогового значения.

7. Способ по п. 1, в котором сравнение верхнего результата включает в себя сравнение фактора релевантности, связанного с верхним документом, с документом, следующим за верхним документом в списке ранжированных результатов поиска.

8. Способ по п. 1, в котором сравнение верхнего результата включает в себя сравнение фактора релевантности, связанного с верхним документом, со средним значением остальных из списка ранжированных результатов поиска.

9. Способ по любому из пп. 4 или 6, в котором упомянутое определение параметра вероятности будет выполняться в ответ на дифференциал релевантности выше заранее заданного порогового значения.

10. Способ по любому из пп. 4 или 6, дополнительно включающий в себя автоматическое отображение обычной страницы результатов поиска SERP, включающей в себя наиболее релевантный документ и другие документы, в ответ на дифференциал релевантности ниже заранее заданного порогового значения.

11. Способ по п. 1, в котором упомянутое определение параметра вероятности включает в себя анализ заголовка, связанного с наиболее релевантным документом.

12. Способ по п. 11, в котором упомянутый анализ включает в себя сравнение заголовка с поисковым запросом.

13. Способ по п. 1, в котором упомянутое определение параметра вероятности включает в себя анализ единого указателя ресурса (URL), связанного с наиболее релевантным документом.

14. Способ по п. 13, в котором упомянутый анализ включает в себя сравнение единого указателя ресурса URL, связанного с наиболее релевантным документом, с поисковым запросом.

15. Способ по п. 13, в котором упомянутый анализ включает в себя сравнение URL домена, на котором расположен наиболее релевантный документ.

16. Способ по п. 1, в котором упомянутое определение параметра вероятности включает в себя анализ параметра числа кликов, связанного с наиболее релевантным документом.

17. Способ по п. 1, в котором упомянутое определение параметра вероятности включает в себя выполнение по меньшей мере одного из следующего:
анализ заголовка, связанного с наиболее релевантным документом;
анализ единого указателя ресурса (URL), связанного с наиболее релевантным документом;
анализ параметра числа кликов, связанного с наиболее релевантным документом.

18. Способ по п. 17, в котором упомянутое выполнение включает в себя выполнение всех трех этапов анализа.

19. Сервер для определения поисковой выдачи на поисковый запрос, связанный с пользователем, включающий в себя постоянный носитель компьютерной информации, хранящий компьютерные инструкции, при выполнении которых осуществляется инициация выполнения сервером следующих этапов:
определение наиболее релевантного документа для поискового запроса в ответ на получение поискового запроса;
определение параметра вероятности, указывающего на то, что наиболее релевантный документ будет удовлетворять поисковому запросу;
отображение только наиболее релевантного документа в ответ на вероятность выше порогового значения;
отображение общей страницы результатов поиска SERP, включающей в себя наиболее релевантный документ и другие документы, в ответ на вероятность ниже порогового значения,
причем выполнение инструкций инициирует выполнение сервером ранжирования результатов в ранжированные результаты поиска, а при указанном определении наиболее релевантного документа - сравнения верхнего результата с остальными ранжированными результатами поиска, при сравнении верхнего результата - сравнения верхнего из ранжированных результатов поиска с подгруппой результатов поиска, следующих за верхним результатом среди ранжированных результатов поиска.

20. Сервер по п. 19, в котором выполнение инструкций дополнительно инициирует выполнение сервером этапа получения ранжированных результатов поиска.

21. Сервер по п. 19, в котором для выполнения упомянутого определения наиболее релевантного документа, выполнение инструкций дополнительно инициирует выполнение выбора верхнего результата в упомянутых ранжированных результатах поиска.

22. Сервер по п. 19, в котором для выполнения упомянутого определения наиболее релевантного документа, выполнение инструкций дополнительно инициирует выполнения расчета дифференциала релевантности между верхним документом и остальными документами среди списка ранжированных результатов поиска.

23. Сервер по п. 22, в котором выполнение инструкций дополнительно инициирует выполнение получения выводов о том, что упомянутый верхний результат является наиболее релевантным документом, если дифференциал релевантности выше заранее заданного порогового значения.

24. Сервер по п. 19, в котором для выполнения упомянутого сравнения верхнего результата, выполнение инструкций дополнительно инициирует выполнение сервером расчета дифференциала релевантности между верхним документом и подгруппой результатов поиска, следующих за верхним результатом среди ранжированных результатов поиска.

25. Сервер по п. 22, в котором выполнение инструкций дополнительно инициирует выполнение сервером получения выводов о том, что упомянутый верхний результат является наиболее релевантным документом, если дифференциал релевантности выше заранее заданного порогового значения.

26. Сервер по п. 19, в котором для выполнения упомянутого сравнения верхнего результата, выполнение инструкций дополнительно инициирует выполнение сервером сравнения фактора релевантности, связанного с верхним документом, с документом, следующим за верхним документом в списке ранжированных результатов поиска.

27. Сервер по п. 19, в котором для выполнения упомянутого сравнения верхнего результата, выполнение инструкций дополнительно инициирует выполнение сервером сравнения фактора релевантности, связанного с верхним документом, со средним значением остальных из списка ранжированных результатов поиска.

28. Сервер по любому из пп. 23 или 25, в котором выполнение инструкций дополнительно инициирует выполнение упомянутого определения параметра вероятности в ответ на дифференциал релевантности выше заранее заданного порогового значения.

29. Сервер по любому из пп. 23 или 25, в котором выполнение инструкций дополнительно инициирует выполнение сервером автоматическое отображение обычной страницы результатов поиска SERP, включающей в себя наиболее релевантный документ и другие документы, в ответ на дифференциал релевантности ниже заранее заданного порогового значения.

30. Сервер по п. 19, в котором для выполнения упомянутого определения параметра вероятности, выполнение инструкций дополнительно инициирует выполнение сервером анализа заголовка, связанного с наиболее релевантным документом.

31. Сервер по п. 30, в котором для выполнения упомянутого анализа, выполнение инструкций дополнительно инициирует выполнение сервером сравнения заголовка с поисковым запросом.

32. Сервер по п. 19, в котором для выполнения упомянутого определения параметра вероятности, выполнение инструкций дополнительно инициирует выполнение сервером анализа единого указателя ресурса (URL), связанного с наиболее релевантным документом.

33. Сервер по п. 32, в котором для выполнения упомянутого анализа параметра, выполнение инструкций дополнительно инициирует выполнение сервером сравнения URL, связанного с наиболее релевантным документом, с поисковым запросом.

34. Сервер по п. 32, в котором для выполнения упомянутого анализа параметра, выполнение инструкций дополнительно инициирует выполнение сервером сравнения URL домена, на котором расположен наиболее релевантный документ.

35. Сервер по п. 19, в котором для выполнения упомянутого определения параметра вероятности, выполнение инструкций дополнительно инициирует выполнение сервером анализа параметра числа кликов, связанного с наиболее релевантным документом.

36. Сервер по п. 19, в котором для выполнения упомянутого определения параметра вероятности, выполнение инструкций дополнительно инициирует выполнение сервером по меньшей мере одного из следующего:
анализ заголовка, связанного с наиболее релевантным документом;
анализ единого указателя ресурса (URL), связанного с наиболее релевантным документом;
анализ параметра числа кликов, связанного с наиболее релевантным документом.

37. Сервер по п. 36, в котором для выполнения упомянутого выполнения, выполнение инструкций дополнительно инициирует выполнение сервером всех трех этапов анализа.

38. Электронное устройство, включающее в себя используемый компьютером постоянный носитель информации, который содержит машиночитаемые инструкции, выполнение которых инициирует выполнение электронным устройством следующих этапов:
получение поискового запроса от пользователя и передачу поискового запроса серверу через сеть передачи данных;
получение от сервера инициирующего элемента, который был создан сервером при выполнении этапов:
определения сервером наиболее релевантного документа для поискового запроса в ответ на получение поискового запроса;
определения сервером параметра вероятности, указывающего на то, что наиболее релевантный документ будет удовлетворять поисковому запросу;
инициирующий элемент выполняет важную функцию в инициировании выполнения электронным устройством:
отображения только наиболее релевантного документа в ответ на вероятность выше порогового значения;
отображение общей страницы результатов поиска SERP, включающей в себя наиболее релевантный документ и другие документы, в ответ на вероятность ниже порогового значения,
причем выполнение инструкций инициирует выполнение электронным устройством ранжирования результатов в ранжированные результаты поиска, а при указанном определении наиболее релевантного документа - сравнения верхнего результата с остальными ранжированными результатами поиска, при сравнении верхнего результата - сравнения верхнего из ранжированных результатов поиска с подгруппой результатов поиска, следующих за верхним результатом среди ранжированных результатов поиска.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2016 года RU2583739C2

Способ приготовления лака 1924
  • Петров Г.С.
SU2011A1
Станок для изготовления деревянных ниточных катушек из цилиндрических, снабженных осевым отверстием, заготовок 1923
  • Григорьев П.Н.
SU2008A1
Станок для изготовления деревянных ниточных катушек из цилиндрических, снабженных осевым отверстием, заготовок 1923
  • Григорьев П.Н.
SU2008A1
Изложница с суживающимся книзу сечением и с вертикально перемещающимся днищем 1924
  • Волынский С.В.
SU2012A1
US 7062485 B1, 13.06.2006
СПОСОБ ПОИСКА WEB-СТРАНИЦ ПО КОМБИНИРОВАННОМУ ЗАПРОСУ 2008
  • Юдашкин Александр Анатольевич
  • Колпащиков Сергей Александрович
  • Данилушкин Иван Александрович
RU2393537C2

RU 2 583 739 C2

Авторы

Карпович Павел Алексеевич

Даты

2016-05-10Публикация

2013-10-16Подача