[发明专利]使用相关搜索项使通用搜索范围缩小的方法和系统无效

专利信息
申请号: 201280032437.2 申请日: 2012-05-29
公开(公告)号: CN103635904A 公开(公告)日: 2014-03-12
发明(设计)人: 桑迪普·盖克沃德 申请(专利权)人: 电子湾有限公司
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30
代理公司: 北京律盟知识产权代理有限责任公司 11287 代理人: 齐杨
地址: 美国加利*** 国省代码: 美国;US
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摘要:
搜索关键词: 使用 相关 搜索 通用 范围 缩小 方法 系统
【说明书】:

主张优先权

此PCT申请案主张2011年6月3日申请的题为“使用相关搜索项使通用搜索范围缩小的方法和系统(METHOD AND SYSTEM TO NARROW GENERIC SEARCHES USING RELATED SEARCH TERMS)”的第13/153,071号美国专利申请案的申请日期的权益,所述申请案的全部内容以引用的方式并入本文中。

技术领域

本申请案涉及软件和/或硬件技术的技术领域,且在一个实例实施例中,涉及使用相关搜索项使通用搜索范围缩小的系统和方法。

背景技术

网络商业系统(例如在线交易系统)依赖于用户指定的搜索来定位商业项目。虽然一些用户在定位所要项目方面技术娴熟,但大部分用户缺乏有助于导航此类系统的知识。结果,可能经历系统的低效使用以及缺乏用户对一些商业项目的交易。在一些现有系统中,允许用户键入搜索项的网页还可经配置以准许用户从预先存在的类别列表中选择类别,在所述类别内将执行基于用户供应的搜索项的搜索。

发明内容

附图说明

在附图的图式中通过实例而非限制来说明本发明的实施例,在所述图式中相同参考数字指示类似元件,且其中:

图1是网络环境的图解表示,在所述网络环境内可实施使用相关搜索项使通用搜索范围缩小的实例方法和系统;

图2是根据一个实例实施例的使用相关搜索项使通用搜索范围缩小的系统的框图;

图3是根据实例实施例的使用相关搜索项使通用搜索范围缩小的方法的流程图;

图4是根据实例实施例的说明如何可将商业项目列表、类别和子类别以及系统供应的搜索项呈现给用户的实例用户接口;以及

图5是呈计算机系统形式的实例机器的图解表示,在所述机器内可执行用于使所述机器执行本文论述的方法中的任何一者或一者以上的指令集。

具体实施方式

本发明描述使用相关搜索项使通用搜索范围缩小的方法和系统。在以下描述中,为了解释起见,陈述众多特定细节以便提供对本发明实施例的透彻理解。然而,所属领域的技术人员将显而易见,本发明可在没有这些特定细节的情况下加以实践。

如本文所使用,术语“或”可以包含性或排他性含义来解释。类似地,术语“示范性”仅意味某物或范例的实例且未必是实现目标的优选或理想手段。另外,虽然下文论述的各种示范性实施例可利用基于Java对服务器和相关环境,但所述实施例在本发明中仅为了清晰目的而给出。因此,任何类型的服务器环境(包含各种系统架构)可使用本文描述的以应用程序为中心的资源系统和方法的各种实施例,且被认为在本发明的范围内。

在线交易系统可经配置以维持被提供出售的项目列表。每一此类列表包括标题,所述标题由描述列表所表示的商业项目的特性的词和短语组成。可提供用于使针对列表中所述的商业项目的通用搜索范围缩小的系统和方法。短语“通用搜索”是指基于用户供应的关键词的搜索,其通常返回大量搜索结果,其中并非所有结果可能是用户感兴趣的。在一个实例实施例中,当用户提交执行基于词或短语(统称为搜索项)的搜索的请求时,检查具有含有用户供应的搜索项的标题的所有列表以便识别可有助于使搜索范围缩小的额外词。这些额外词可基于每一词在所返回列表的标题中出现的频率而确定。用以使通用搜索范围缩小的实例系统可包含用于基于用户供应的搜索项来确定补充搜索项的系统,后者系统可经配置以识别在所返回列表的标题中出现最频繁的特定数目的词(例如,五个或七个)。这些词单独或与用户供应的(或补充)搜索项组合可被称作系统供应的搜索项。

系统供应的搜索项可用以产生将呈现给用户的一个或一个以上筛选器的列表。来自筛选器列表的筛选器可为(例如)系统供应的搜索项。当用以使通用搜索范围变小的系统从用户的计算机系统接收到来自筛选器列表的筛选器的选择时,基于接收的选定筛选器来筛选所检索的列表。在一些实施例中,来自筛选器列表的筛选器可为与系统供应的搜索项相关联的推断类别,如下文描述。

响应于用户的搜索请求而返回的列表可通过请求仅查看与特定预先存在的类别相关联的那些列表而进行筛选。可基于在列表的标题中出现的词而将列表映射到类别。举例来说,描述色彩的词可与“色彩”类别相关联;且在其标题中包含描述色彩的词的列表可映射到“色彩”类别。类似地,包含描述汽车的零件的词的列表可映射到“汽车”类别。在一些实施例中,可利用用于基于用户供应的搜索项来确定补充搜索项的系统来识别与列表相关联的额外(也称为推断)类别。

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