Система может учитывать эти предпочтения и использовать их для создания упорядоченного набора сайтов и документов. Вот опорные точки работы этой методики предсказания:

сайты и документы, которым отдается предпочтение, могут полностью или частично совпадать с предпочтениями другого пользователя (пользователей)

первостепенные действия за определенные промежутки времени можно представить графически

первостепенные действия используются для изменения результатов поиска, возвращаемых из Сети

Подписка, «спящий режим» и фильтрация

В патентах детальным образом описывается, как пользователи могут осуществлять подписку на различные типы данных, а также каким образом можно включать и выключать отслеживание этих данных, переводя их в «спящий режим». Обсуждается также использование фильтрации при сборе информации, основанной на так называемых тематических классах – чтобы исключить, к примеру, сбор информации об адалт-контенте.

Система может, также, позволить пользователю просматривать его детальную историю, изменять или удалять части этой истории.

Создание профиля

В процессе сбора информации учитывается множество деталей – клики на страницах с результатами поиска, просмотренные страницы, продолжительность просмотра различных страниц, и т.д. Для систематизации отдельных типов данных нужно использовать специальные алгоритмы – к примеру, для определения страниц, подобных тем, на которые заходил пользователь.

Информация, полученная в процессе поиска – не единственный источник данных. Для создания профиля может приниматься во внимание:

использование служб мгновенных сообщений

работа с текстом

участие в чат-комнатах

выполнение программных приложений

телефонные звонки при помощи Интернет

Настройка результатов поиска

В документе рассматриваются вопросы приватности, взаимосвязи действий пользователя с кейвордами, понимания возможных взаимосвязей контента с определенными веб-страницами и документами. Но один из наиболее интересных аспектов этого вида персонализации – его влияние на ранкинг результатов поиска.

Одна из частей патентных материалов посвящена рассмотрению этих вопросов. Вот некоторые подробности того, как могут измениться результаты поиска под воздействием этой системы персонализации.

• Поисковый запрос поступает в поисковую систему, которая пропускает этот запрос через свое хранилище документов
  
  
• После получения результатов, они корректируются с учетом информации из истории пользователя
  
  
• Результаты, которые присутствуют в истории пользователя, могут быть добавлены к результатам, показываемым пользователю
  
  
• Порядок следования поисковых результатов может быть скорректирован в соответствии с коэффициентами из пользовательской истории и/или любыми коэффициентами, настроенными самим пользователем
  
  
• Порядок поисковых результатов может корректироваться в соответствии с историческими показателями и/или любыми показателями, которые модифицировались пользователем
• Пользователю могут быть показаны страницы, посещенные ранее, в том числе с указанием даты и времени предыдущего посещения, а также количество визитов на сайт за определенный промежуток времени
• Определенное количество наиболее высоко ранжированных результатов, которые прежде посещались пользователем, могут быть показаны над результатами поиска, или в другой части страницы, или даже в отдельном окне
• Эти страницы, посещавшиеся прежде, могут быть отсортированы по различным критериям – исторические показатели, PageRank, время последнего обращения, количество обращений, и пр.
• Кроме ранее посещавшихся страниц, пользователю в результатах поискового запроса могут быть показаны его предыдущие поисковые сессии и/или группы сессий, в описанном выше порядке
• Поисковые результаты, которые пользователь видел на странице, и на которых он кликнул, могут быть повышены в результатах следующих запросов
• В дополнение, или вместо показателей посещения страниц и кликов на отдельных результатах поиска, могут учитываться навигационные предпочтения пользователя. К примеру, если сайт ранее посещался пользователем, его показатели будут улучшаться, в зависимости от количества предыдущих посещений. Так, если сайт занесен в «Фавориты» и посещается часто, у него есть все шансы ранжироваться выше того сайта, который просто релевантен запросу.
• Поисковые результаты, которые ранее показывались пользователю, но не вызвали у него интереса, могут быть понижены в последующих листингах результатов
• В качестве альтернативы изменению порядка следования поисковых результатов, исторические показатели могут быть использованы для определения того, нужно ли визуально выделять отдельный результат – путем изменения цвета шрифта или его яркости.
• Позиция показа отдельных веб-страниц в поисковых результатах может быть повышена, если пользователь посещал или кликал на ссылки родственных сайтов или страниц
• На положение документа в поисковых результатах может повлиять то, сколько раз определенный набор результатов возвращался в предыдущих поисковых запросах, и как давно это было
• История пользователя может быть использована для определения дополнительных результатов поиска. К примеру, пользователь делает поисковый запрос. Результаты из его истории поиска, которые были получены в процессе подобных запросов в прошлом, не попадают в листинг этого запроса. Однако эти результаты из истории могут быть добавлены в конечный листинг. Возможен показ этих результатов в отдельной части экрана.
• Могут быть предложены дополнительные запросы, возможно даже из списка запросов, сделанных самим пользователем. Уместность этих дополнительных запросов может рассчитываться несколькими способами – с использованием стемминговых операций, коррекции опечаток, семантической карты, сходства полученных наборов документов, и проч.
• Могут предлагаться, также, запросы на основании пользовательской истории. Они формируются сразу же, следом за основным запросом, или до него.
• Запросы могут обрабатываться с использованием различных массивов документов. К примеру, если пользователь осуществляет поисковый веб-запрос, но ранее он делал такой же запрос для получения информации о продукте, ему может быть предложено осуществить запрос в массиве данных по продуктам.