与每个查询项和类别之间的

mdrifatbabu1098

对于每个查询，与类别的关联强度各不相同。 确定特定文档和类别关联强度。这种关联强度可以与基于文本的匹配分数结合使用，以确定哪些页面针对查询词进行排名。 产品搜索示例 根据该专利，大量与产品相关的页面似乎很容易分类。例如，假设生成了具有分层类别结构的“房屋”。假设这个大类别下还有更小的类别：“清洁用品”、“草坪护理”、“维护”和“装饰品”。甚至可以创建更小的类别，例如“扫帚”、“拖把”、“吸尘器”、“耙子”、“割草机”、“火烈鸟”，甚至“侏儒娃娃”。


因此，例如，有关“火烈鸟”的页面（或查询）将包含在如下类别列表中： 主页 > 草坪护理 > 装饰品 > 火烈鸟 一旦页面被索引，就可以给它一个基于文本的评分以及类别评分。有关火烈鸟的页面与有关火烈鸟的其他页面进行比较，并根据它们与火烈鸟的相关程度给出类别分数。 尽管有关草 南非 电话号码 坪装饰品的页面包含有关火烈鸟和草坪侏儒雕像的信息，并且适合火烈鸟和侏儒类别，但火烈鸟的关系得分可能低于仅有关火烈鸟的页面。 结论 完全有可能的是，谷歌在过去的六七年里一直在像这样在查询词和网页之间进行类别匹配。






他们也有可能已经转向其他方法来尝试解决该专利试图解决的问题。 该专利中描述的这种类型的类别匹配是确定相关性的一种方法。搜索引擎还有其他几种应用相关性概念的方式。 第一个选项是直接将文档与查询术语或短语进行匹配。在这种单词相关性的思想下，如果相同的单词出现在查询和页面中，则该页面被认为与该术语相关。该专利试图改进这种类型的相关性确定。 最近，搜索引擎更加重视尝试理解查询背后的意图。这种类型的解释可以像在搜索结果中返回购买和销售网站一样简单，如果查询词是“xxxxx buy”之类的东西。