增量反垃圾邮件查找与更新服务

    公开(公告)号:CN1716293A

    公开(公告)日:2006-01-04

    申请号:CN200510082282.5

    申请日:2005-06-29

    Applicant: 微软公司

    CPC classification number: G06Q10/107 H04L51/12

    Abstract: 本发明提供一种便于几乎实时或实时地增量更新垃圾邮件过滤器的独特系统与方法。增量更新可部分地通过差异学习来生成。差异学习涉及基于新数据来训练一新垃圾邮件过滤器,然后寻找该新垃圾邮件过滤器和现有垃圾邮件过滤器之间的差异。差异可至少部分地通过比较参数变化的绝对值(两个过滤器间特征的权重变化)来确定。也可使用诸如参数频率等的其他因素。此外,关于特定特征或消息的可用更新可使用一个或多个查找表或数据库来查找。例如,当增量和/或特征专用更新可用时,它们可由诸如客户机下载。增量更新可被自动提供,或可依照客户机或服务器的偏好根据请求来提供。

    用于预防兜售信息的智能隔离

    公开(公告)号:CN1658572A

    公开(公告)日:2005-08-24

    申请号:CN200510008149.5

    申请日:2005-02-06

    Applicant: 微软公司

    CPC classification number: G06Q10/107 H04L51/12

    Abstract: 本发明提供了一种智能隔离系统和方法,它促进了与预防兜售信息有关的更健壮的分类系统。该发明包括根据分类(兜售信息或好的)阻止看似有问题的、可疑的或者不可信的一些消息。尤其是,该过滤器缺少与这些消息有关的信息并且因此暂时延迟分类。这就为过滤器更新提供了更多的时间,以便达到更准确的分类。可疑消息可以被隔离一个预定时间段,以便允许收集到与这些消息有关的更多的数据。可以使用多个因素来确定消息是否更可能被标记以供进一步分析。也可以使用采用反馈回路系统方式的用户反馈,以便于消息的分类。在某个时间段之后,可以重新开始该消息的分类。

    确定当前呈现的媒体节目的未来部分

    公开(公告)号:CN103383597A

    公开(公告)日:2013-11-06

    申请号:CN201310161236.9

    申请日:2013-05-03

    Applicant: 微软公司

    Abstract: 本发明涉及确定当前呈现的媒体节目的未来部分。本文描述了用于确定当前呈现的媒体节目的未来部分的技术和装置。所述技术和装置可接收一个或许多人对当前呈现的媒体节目的当前媒体反应并且基于所述媒体反应来确定该媒体节目中要呈现的稍后部分。例如,在一些实施例中,节目可被实况呈现,反应可在实况呈现期间被接收,并且可以基于那些反应在进行中(on-the-fly)并且实时地更改该节目。而且,更改可以是一般性的或者针对一人群或特定的人定制。

    消息分类系统和方法
    7.
    发明授权

    公开(公告)号:CN1658572B

    公开(公告)日:2013-03-06

    申请号:CN200510008149.5

    申请日:2005-02-06

    Applicant: 微软公司

    CPC classification number: G06Q10/107 H04L51/12

    Abstract: 本发明提供了一种智能隔离系统和方法,它促进了与预防兜售信息有关的更健壮的分类系统。该发明包括根据分类(兜售信息或好的)阻止看似有问题的、可疑的或者不可信的一些消息。尤其是,该过滤器缺少与这些消息有关的信息并且因此暂时延迟分类。这就为过滤器更新提供了更多的时间,以便达到更准确的分类。可疑消息可以被隔离一个预定时间段,以便允许收集到与这些消息有关的更多的数据。可以使用多个因素来确定消息是否更可能被标记以供进一步分析。也可以使用采用反馈回路系统方式的用户反馈,以便于消息的分类。在某个时间段之后,可以重新开始该消息的分类。

    增量反垃圾邮件查找与更新服务

    公开(公告)号:CN1716293B

    公开(公告)日:2012-04-18

    申请号:CN200510082282.5

    申请日:2005-06-29

    Applicant: 微软公司

    CPC classification number: G06Q10/107 H04L51/12

    Abstract: 本发明提供一种便于几乎实时或实时地增量更新垃圾邮件过滤器的独特系统与方法。增量更新可部分地通过差异学习来生成。差异学习涉及基于新数据来训练一新垃圾邮件过滤器,然后寻找该新垃圾邮件过滤器和现有垃圾邮件过滤器之间的差异。差异可至少部分地通过比较参数变化的绝对值(两个过滤器间特征的权重变化)来确定。也可使用诸如参数频率等的其他因素。此外,关于特定特征或消息的可用更新可使用一个或多个查找表或数据库来查找。例如,当增量和/或特征专用更新可用时,它们可由诸如客户机下载。增量更新可被自动提供,或可依照客户机或服务器的偏好根据请求来提供。

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