[發明專利]用于成員搜索的非線性模型

在審

• 申請號: 201811570390.0
• 申請日: 2018-12-21
• 公開（公告）號: CN110059242A
• 公開（公告）日: 2019-07-26
• 發明（設計）人: 胡泊;周山;郭奇;吳顯仁;A·R·奈爾;P·章
• 申請（專利權）人: 微軟技術許可有限責任公司
• 主分類號: G06F16/9532
• 分類號: G06F16/9532;G06Q10/10;G06Q50/00
• 代理公司: 永新專利商標代理有限公司 72002
• 代理人: 張立達;王英

1.一種處理器實現的方法，包括：

接收搜索查詢；

從在線社交網絡系統的數據庫獲得所述在線社交網絡系統的成員的成員數據；

對于多個非線性模型中的每個非線性模型，基于各個特性與相關聯條件的比較來遍歷非線性模型以獲得分數，其中，在所述非線性模型之中，至少一個特性是基于以下各項中的至少一項而推斷的特性：所述成員在所述在線社交網絡系統中的活動；以及所述成員在所述在線社交網絡系統中的連接；

對從所述非線性模型中的每個非線性模型獲得的分數進行組合以獲得經組合分數；以及

使得用戶界面至少部分地基于所述經組合分數來顯示與所述成員相關的信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述非線性模型中的每個非線性模型包括多個在層級上相關的節點，節點包括特性節點和結果節點，每個特性節點包括特性以及用于遍歷至另一節點的條件，每個結果節點包括分數，其中，遍歷非線性模型是通過以下操作來進行的：

對于所抵達的每個特性節點，對照所述成員數據來比較節點的特性，并基于相對于相關聯條件的比較而遍歷至節點中的另一節點；

響應于抵達結果節點，輸出分數。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述非線性模型是二叉搜索樹。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，所述結果節點是所述二叉搜索樹的在層級上最低的節點。

5.根據權利要求1所述的方法，其中，所述特性還包括內容特性和上下文特性。

6.根據權利要求1所述的方法，還包括：

將所述非線性模型分發給多個處理器，每個非線性模型被分發給一個處理器，每個處理器接收至少一個非線性模型；并且

其中，遍歷所述非線性模型是由所述多個處理器并行執行的。

7.根據權利要求1所述的方法，還包括：針對所述在線社交網絡系統的多個成員中的每個成員獲得經組合分數，并且其中，使得所述用戶界面顯示所述信息包括顯示根據成員的相應分數來排序的成員。

8.一種包括指令的計算機可讀介質，所述指令在由處理器執行時使得所述處理器執行包括以下各項的操作：

接收搜索查詢；

從在線社交網絡系統的數據庫獲得所述在線社交網絡系統的成員的成員數據；

對于多個非線性模型中的每個非線性模型，基于各個特性與相關聯條件的比較來遍歷非線性模型以獲得分數，其中，在所述非線性模型之中，至少一個特性是基于以下各項中的至少一項而推斷的特性：所述成員在所述在線社交網絡系統中的活動；以及所述成員在所述在線社交網絡系統中的連接；

對從所述非線性模型中的每個非線性模型獲得的分數進行組合以獲得經組合分數；以及

使得用戶界面至少部分地基于所述經組合分數來顯示與所述成員相關的信息。

9.根據權利要求8所述的計算機可讀介質，其中，所述非線性模型中的每個非線性模型包括多個在層級上相關的節點，節點包括特性節點和結果節點，每個特性節點包括特性以及用于遍歷至另一節點的條件，每個結果節點包括分數，其中，遍歷非線性模型是通過以下操作來進行的：

對于所抵達的每個特性節點，對照所述成員數據來比較節點的特性，并基于相對于相關聯條件的比較來遍歷至節點中的另一節點；

響應于抵達結果節點，輸出分數。

10.根據權利要求9所述的計算機可讀介質，其中，所述非線性模型是二叉搜索樹。

11.根據權利要求10所述的計算機可讀介質，其中，所述結果節點是所述二叉搜索樹的在層級上最低的節點。

12.根據權利要求8所述的計算機可讀介質，其中，所述特性還包括內容特性和上下文特性。