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    Content propagation for enhanced document retrieval
    1.
    发明授权
    Content propagation for enhanced document retrieval 失效
    增强文档检索的内容传播

    公开(公告)号：US07305389B2

    公开(公告)日：2007-12-04

    申请号：US10826161

    申请日：2004-04-15

    申请人： Hua-Jun Zeng ,  Benyu Zhang ,  Zheng Chen ,  Wei-Ying Ma ,  Hsiao-Wuen Hon ,  Daniel B. Cook ,  Gabor Hirschler ,  Karen Fries ,  Kurt Samuelson

    发明人： Hua-Jun Zeng ,  Benyu Zhang ,  Zheng Chen ,  Wei-Ying Ma ,  Hsiao-Wuen Hon ,  Daniel B. Cook ,  Gabor Hirschler ,  Karen Fries ,  Kurt Samuelson

    IPC分类号： G06F17/30

    CPC分类号： G06F17/30631 ,  G06F17/30722 ,  G06F17/30864 ,  Y10S707/99935 ,  Y10S707/99942

    摘要： Systems and methods providing computer-implemented content propagation for enhanced document retrieval are described. In one aspect, reference information directed to one or more documents is identified. The reference information is identified from one or more sources of data that are independent of a data source that includes the one or more documents. Metadata that is proximally located to the reference information is extracted from the one or more sources of data. Relevance between respective features of the metadata to content of associated ones of the one or more documents is calculated. For each document of the one or more documents, associated portions of the metadata is indexed with the relevance of features from the respective portions into original content of the document. The indexing generates one or more enhanced documents.

    摘要翻译： 描述了提供用于增强文档检索的计算机实现的内容传播的系统和方法。 在一个方面，指定针对一个或多个文档的参考信息。 参考信息从一个或多个独立于包括一个或多个文档的数据源的数据来源识别。 从一个或多个数据来源提取近端位于参考信息的元数据。 计算元数据的各个特征与一个或多个文档中相关联的内容的相关性。 对于一个或多个文档的每个文档，将元数据的相关部分与来自相应部分的特征与文档的原始内容的相关性进行索引。 索引生成一个或多个增强文档。

    Content propagation for enhanced document retrieval
    3.
    发明申请
    Content propagation for enhanced document retrieval 失效
    增强文档检索的内容传播

    公开(公告)号：US20050234952A1

    公开(公告)日：2005-10-20

    申请号：US10826161

    申请日：2004-04-15

    申请人： Hua-Jun Zeng ,  Benyu Zhang ,  Zheng Chen ,  Wei-Ying Ma ,  Hsiao-Wuen Hon ,  Daniel Cook ,  Gabor Hirschler ,  Karen Fries ,  Kurt Samuelson

    发明人： Hua-Jun Zeng ,  Benyu Zhang ,  Zheng Chen ,  Wei-Ying Ma ,  Hsiao-Wuen Hon ,  Daniel Cook ,  Gabor Hirschler ,  Karen Fries ,  Kurt Samuelson

    IPC分类号： G06F19/00 ,  G06F17/30

    CPC分类号： G06F17/30631 ,  G06F17/30722 ,  G06F17/30864 ,  Y10S707/99935 ,  Y10S707/99942

    摘要： Systems and methods providing computer-implemented content propagation for enhanced document retrieval are described. In one aspect, reference information directed to one or more documents is identified. The reference information is identified from one or more sources of data that are independent of a data source that includes the one or more documents. Metadata that is proximally located to the reference information is extracted from the one or more sources of data. Relevance between respective features of the metadata to content of associated ones of the one or more documents is calculated. For each document of the one or more documents, associated portions of the metadata is indexed with the relevance of features from the respective portions into original content of the document. The indexing generates one or more enhanced documents.

    摘要翻译： 描述了提供用于增强文档检索的计算机实现的内容传播的系统和方法。 在一个方面，指定针对一个或多个文档的参考信息。 参考信息从一个或多个独立于包括一个或多个文档的数据源的数据来源识别。 从一个或多个数据来源提取近端位于参考信息的元数据。 计算元数据的各个特征与一个或多个文档中相关联的内容的相关性。 对于一个或多个文档的每个文档，将元数据的关联部分与来自相应部分的特征与文档的原始内容的相关性进行索引。 索引生成一个或多个增强文档。

    Cost-Per-Action Model Based on Advertiser-Reported Actions
    5.
    发明申请
    Cost-Per-Action Model Based on Advertiser-Reported Actions 审中-公开
    基于广告商报告的动作的每次操作费用模型

    公开(公告)号：US20130246167A1

    公开(公告)日：2013-09-19

    申请号：US13421626

    申请日：2012-03-15

    申请人： Tao Qin ,  Tie-Yan Liu ,  Wenkui Ding ,  Wei-Ying Ma ,  Hsiao-Wuen Hon

    发明人： Tao Qin ,  Tie-Yan Liu ,  Wenkui Ding ,  Wei-Ying Ma ,  Hsiao-Wuen Hon

    IPC分类号： G06Q30/02

    CPC分类号： G06Q30/0256

    摘要： According to a cost-per-action advertising model, advertisers submit ads with cost-per-action bids. Ad auctions are conducted and winning ads are returned with contextually relevant search results. Each time a winning ad is selected by a user, resulting in the user being redirected to a website associated with the advertiser, a selected impression and a price is recorded for the winning ad. Periodically, an advertiser submits a report indicating a number of actions attributed to the ads that have occurred through the advertiser website. The advertiser is then charged a fee for each reported action based on the recorded prices for the winning ads and based on the number of selected impressions recorded for the winning ads.

    摘要翻译： 根据每次操作费用广告模式，广告客户会按照每次操作费用出价提交广告。 进行广告拍卖，并返回具有内容相关搜索结果的获胜广告。 每当用户选择获胜广告时，导致用户被重定向到与广告商相关联的网站，则为获胜广告记录所选择的展示和价格。 定期地，广告客户会提交一份报告，指示通过广告客户网站发生的广告归因的一些操作。 然后，根据获胜广告的记录价格并根据为获胜广告记录的所选曝光次数，为每个报告的动作收取费用。

    Content object indexing using domain knowledge
    6.
    发明授权
    Content object indexing using domain knowledge 有权
    使用领域知识的内容对象索引

    公开(公告)号：US07698294B2

    公开(公告)日：2010-04-13

    申请号：US11275509

    申请日：2006-01-11

    申请人： Wei-Ying Ma ,  Lie Lu ,  Ji-Rong Wen ,  Zhiwei Li ,  Zaiqing Nie ,  Hsiao-Wuen Hon

    发明人： Wei-Ying Ma ,  Lie Lu ,  Ji-Rong Wen ,  Zhiwei Li ,  Zaiqing Nie ,  Hsiao-Wuen Hon

    IPC分类号： G06F17/30

    CPC分类号： G06F17/30613

    摘要： A content object indexing process including creating a content object knowledge index, calculating a description vector of a target content object, and indexing the target content object by searching for the description vector in the content object knowledge database. It may be difficult to search for an exact content object such as a music file or academic researcher as a conventional search index may not include related hierarchical information. A content object indexing process may add hierarchical information taken from a content object knowledge index and incorporate the hierarchical information to the index entry for a specific content object. An application of such a content object indexing process may be a world wide web search engine.

    摘要翻译： 内容对象索引处理包括创建内容对象知识索引，计算目标内容对象的描述向量，并通过搜索内容对象知识库中的描述向量来索引目标内容对象。 可能难以搜索诸如音乐文件或学术研究者的确切内容对象，因为传统的搜索索引可能不包括相关的分层信息。 内容对象索引处理可以添加从内容对象知识索引获取的分层信息，并且将分层信息并入特定内容对象的索引条目。 这样的内容对象索引处理的应用可以是万维网搜索引擎。

    DISPLAYING OF ADVERTISEMENT-INFUSED THUMBNAILS OF IMAGES
    7.
    发明申请
    DISPLAYING OF ADVERTISEMENT-INFUSED THUMBNAILS OF IMAGES 审中-公开
    显示广告投放图像的图像

    公开(公告)号：US20090006189A1

    公开(公告)日：2009-01-01

    申请号：US11769518

    申请日：2007-06-27

    申请人： Lei Zhang ,  Wei-Ying Ma ,  Ruochi Zhang ,  Zhiwei Li ,  Hsiao-Wuen Hon ,  Heung-Yeung Shum

    发明人： Lei Zhang ,  Wei-Ying Ma ,  Ruochi Zhang ,  Zhiwei Li ,  Hsiao-Wuen Hon ,  Heung-Yeung Shum

    IPC分类号： G06Q30/00

    CPC分类号： G06Q30/02 ,  G06Q30/0247 ,  G06Q30/0277

    摘要： An image advertisement system of a computing device displays as part of a display page an advertisement-infused thumbnail of an image prior to displaying the image. The image advertisement system initially receives a display page with an indication of an image to be displayed as part of the display page. The image advertisement system generates an advertisement-infused thumbnail of the image by combining advertisement content with a thumbnail of the image. The image advertisement system then displays the display page with the advertisement-infused thumbnail of the image in place of the image. The image advertisement system then replaces the displayed advertisement-infused thumbnail with the image.

    摘要翻译： 计算设备的图像广告系统在显示图像之前，将图像的广告注入的缩略图显示为显示页面的一部分。 图像广告系统最初接收具有作为显示页面的一部分显示的图像的指示的显示页面。 图像广告系统通过将广告内容与图像的缩略图组合来生成图像的广告注入的缩略图。 图像广告系统然后显示具有图像的广告输入的缩略图的显示页面来代替图像。 然后，图像广告系统用图像代替显示的广告输入的缩略图。

    Content Object Indexing Using Domain Knowledge
    8.
    发明申请
    Content Object Indexing Using Domain Knowledge 有权
    使用域知识的内容对象索引

    公开(公告)号：US20070162408A1

    公开(公告)日：2007-07-12

    申请号：US11275509

    申请日：2006-01-11

    申请人： Wei-Ying Ma ,  Lie Lu ,  Ji-Rong Wen ,  Zhiwei Li ,  Zaiqing Nie ,  Hsiao-Wuen Hon

    发明人： Wei-Ying Ma ,  Lie Lu ,  Ji-Rong Wen ,  Zhiwei Li ,  Zaiqing Nie ,  Hsiao-Wuen Hon

    IPC分类号： G06N5/02

    CPC分类号： G06F17/30613

    摘要： A content object indexing process including creating a content object knowledge index, calculating a description vector of a target content object, and indexing the target content object by searching for the description vector in the content object knowledge database. It may be difficult to search for an exact content object such as a music file or academic researcher as a conventional search index may not include related hierarchical information. A content object indexing process may add hierarchical information taken from a content object knowledge index and incorporate the hierarchical information to the index entry for a specific content object. An application of such a content object indexing process may be a world wide web search engine.

    摘要翻译： 内容对象索引处理包括创建内容对象知识索引，计算目标内容对象的描述向量，并通过搜索内容对象知识库中的描述向量来索引目标内容对象。 可能难以搜索诸如音乐文件或学术研究者的确切内容对象，因为传统的搜索索引可能不包括相关的分层信息。 内容对象索引处理可以添加从内容对象知识索引获取的分层信息，并且将分层信息并入特定内容对象的索引条目。 这样的内容对象索引处理的应用可以是万维网搜索引擎。

    AIR QUALITY INFERENCE USING MULTIPLE DATA SOURCES
    9.
    发明申请
    AIR QUALITY INFERENCE USING MULTIPLE DATA SOURCES 审中-公开
    使用多个数据源的空气质量控制

    公开(公告)号：US20160125307A1

    公开(公告)日：2016-05-05

    申请号：US14896344

    申请日：2013-06-05

    申请人： Yu ZHENG ,  Xing XIE ,  Wei-Ying MA ,  Hsiao-Wuen HON ,  Eric I-Chao CHANG ,  MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC

    发明人： Yu Zheng ,  Xing Xie ,  Wei-Ying Ma ,  Hsiao-Wuen Hon ,  Eric I-Chao Chang

    IPC分类号： G06N7/00 ,  G06N3/08 ,  G06N99/00

    CPC分类号： G06N7/005 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

    摘要： The use of data from multiple data source provides inferred air quality indices with respect to a particular pollutant for multiple areas without the addition of air quality monitor stations to those areas. Labeled air quality index data for a pollutant in a region may be obtained from one or more air quality monitor stations. Spatial features for the region may be extracted from spatially-related data for the region. The spatially-related data may include information on fixed infrastructures in the region. Likewise, temporal features for the region may be extracted from temporally-related data for the region that changes over time. A co-training based learning framework may be further applied to co-train a spatial classifier and a temporal classifier based at least on the labeled air quality index data, the spatial features for the region, and the temporal features for the region.

    摘要翻译： 使用多个数据源的数据可以为多个地区的特定污染物提供推测的空气质量指标，而无需向这些地区添加空气质量监测站。 可以从一个或多个空气质量监测站获得区域中污染物的标签空气质量指数数据。 该区域的空间特征可以从该区域的空间相关数据中提取。 与空间有关的数据可能包括有关该地区固定基础设施的信息。 类似地，可以从随时间变化的区域的时间相关数据中提取该区域的时间特征。 基于共同训练的学习框架可以进一步应用于至少基于标记的空气质量指数数据，该区域的空间特征和该区域的时间特征来共同训练空间分类器和时间分类器。

    Joint ranking model for multilingual web search
    10.
    发明授权
    Joint ranking model for multilingual web search 有权
    多语言网络搜索的联合排名模型

    公开(公告)号：US08326785B2

    公开(公告)日：2012-12-04

    申请号：US12241078

    申请日：2008-09-30

    申请人： Cheng Niu ,  Ming Zhou ,  Hsiao-Wuen Hon

    发明人： Cheng Niu ,  Ming Zhou ,  Hsiao-Wuen Hon

    IPC分类号： G06F17/00 ,  G06F17/20 ,  G06F7/00 ,  G06F17/30 ,  G06N5/00

    CPC分类号： G06F17/30675

    摘要： A classifier is built to rank documents of different languages found in a query based at least in part on similarity to other documents and the relevance of those other documents to the query. A joint ranking model, e.g., based upon a Boltzmann machine, is used to represent the content similarity among documents, and to help determine joint relevance probability for a set of documents. The relevant documents of one language are thus leveraged to improve the relevance estimation for documents of different languages. In one aspect, a hidden layer of units (neurons) represents clusters (corresponding to relevant topics) among the retrieved documents, with an output layer representing the relevant documents and their features, and edges representing a relationship between clusters and documents.

    摘要翻译： 构建分类器至少部分地基于与其他文档的相似性以及这些其他文档与查询的相关性来对查询中发现的不同语言的文档进行排序。 联合排名模型，例如基于玻尔兹曼（Boltzmann）机器，用于表示文档之间的内容相似性，并且帮助确定一组文档的联合相关概率。 因此，利用一种语言的相关文件来改进不同语言文件的相关性估计。 在一个方面，隐藏的单位（神经元）表示检索的文档中的集群（对应于相关主题），输出层表示相关文档及其特征，边缘表示集群和文档之间的关系。