[發明專利]搜索裝置、搜索方法和聚類裝置

有效

• 申請號: 201310017672.9
• 申請日: 2013-01-17
• 公開（公告）號: CN103218391B
• 公開（公告）日: 2017-10-13
• 發明（設計）人: 岡本洋
• 申請（專利權）人: 富士施樂株式會社
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司11127
• 代理人: 李輝,黃綸偉

1.一種搜索方法，所述搜索方法包括：

獲取學習數據；

對于聚類劃分，使用所述學習數據執行機器學習，并且計算表示學習結果的各聚類的各有偏馬爾可夫鏈的穩態以求出并且存儲表示網絡上的各個節點對于所述學習結果的各個聚類的歸屬度的歸屬度信息，其中，在所述聚類劃分中，將由多個節點和將所述多個節點彼此連接的多個鏈接形成的網絡上的經由從節點到節點的鏈接的轉移馬爾科夫鏈劃分為多個聚類，各個聚類由有偏馬爾可夫鏈表示；

從用戶接收搜索條件；

基于與從用戶接收的所述搜索條件匹配的節點組和所述歸屬度信息提取適合所述搜索條件的聚類；

切出由屬于通過聚類提取步驟提取的所述聚類的節點組形成的部分網絡；以及

對于切出的所述部分網絡執行以與所述搜索條件匹配的節點組作為種向量的個性化排名算法的運算來計算所述部分網絡上的各個節點的重要度，并且基于計算出的所述重要度生成與所述搜索條件相關的針對所述用戶的搜索結果。

2.根據權利要求1所述的搜索方法，

其中，所述學習數據是與針對各個用戶在過去由搜索條件接收步驟從用戶接收的各個搜索條件相關的搜索結果的數據，

其中，機器學習步驟針對各個用戶使用與對應的用戶相關的過去的搜索結果數據執行針對各個用戶的聚類劃分的機器學習，按照作為學習結果的針對各個用戶的聚類劃分，針對各個用戶求出并且存儲所述歸屬度信息，并且

其中，聚類提取步驟使用與作為所述搜索條件的發布源的用戶相應的所述歸屬度信息提取適合于所述搜索條件的聚類。

3.一種搜索裝置，所述搜索裝置包括：

學習數據獲取單元，所述學習數據獲取單元獲取學習數據；

存儲器單元，所述存儲器單元對于聚類劃分使用學習數據執行機器學習，并且計算表示學習結果的各個聚類的各個有偏馬爾可夫鏈的穩態以獲得并且存儲表示網絡上的各個節點對于所述學習結果的各個聚類的歸屬度的歸屬度信息，在所述聚類劃分中，將由多個節點和將所述多個節點彼此連接的多個鏈接形成的網絡上的經由從節點到節點的鏈接的轉移馬爾科夫鏈劃分為多個聚類，各個聚類由有偏馬爾可夫鏈表示；

搜索條件接收單元，所述搜索條件接收單元從用戶接收搜索條件；

聚類提取單元，所述聚類提取單元基于與從所述用戶接收的所述搜索條件匹配的節點組和所述歸屬度信息提取適合所述搜索條件的聚類；

部分網絡切出單元，所述部分網絡切出單元從所述網絡切出由屬于所述聚類提取單元提取的聚類的節點組形成的部分網絡；以及

重要度計算單元，所述重要度計算單元對于切出的所述部分網絡執行以與所述搜索條件匹配的節點組作為種向量的個性化排名算法的運算來計算所述部分網絡上的各個節點的重要度，并且基于計算出的重要度生成與所述搜索條件相關的針對所述用戶的搜索結果。

4.一種聚類裝置，所述聚類裝置包括：

計算單元，所述計算單元對于活性向量，使用表示該活性向量的隨機動態的用于各個聚類的關系式，根據前一時刻的活性向量計算當前時刻的活性向量，所述活性向量具有在同一時刻在網絡的各個節點上存在在網絡上沿著鏈接從節點轉移到節點的代表的概率作為分量；以及

指定單元，所述指定單元通過由所述計算單元針對各個聚類隨著時間的遞進迭代地計算關于該聚類的所述關系式來順序地更新所述關系式中包括的參數，并且當所述計算單元對于所述關系式的計算滿足結束條件時，基于所述參數指定聚類，

其中，用于各聚類的所述關系式被設置為：當前時刻的活性向量遵循預先定義的概率分布，作為觀察結果獲得學習數據的情況下的活性向量的似然性最大，所述預先定義的概率分布以根據基于網絡的鏈接結構的馬爾科夫鏈的轉移概率矩陣的前一時刻的活性向量的轉移結果為中心。