公开(公告)号：CN109690534B

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN201780043783.3

申请日：2017-07-11

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： F·迪亚斯 ,  R·W·怀特 ,  郭奇

IPC: G06F16/957

Abstract: 一种设备包括存储预取模型的存储器。控制模块接收包括一个或多个链接的内容页面，该一个或多个链接各自与可选择的内容相关联，并且收集与内容页面相关联的数据。所收集的数据包括指示每个链接与设备的视口之间的相应关系的第一数据和指示视口的特性的第二数据中的至少一项。控制模块还使用预取模型以基于所收集的数据向每个链接分配相应得分，并且基于所分配的得分而选择性地生成预取与至少一个链接相关联的可选择的内容的请求。

公开(公告)号：CN113906417A

公开(公告)日：2022-01-07

申请号：CN202080039481.0

申请日：2020-03-25

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： C·L·罗赛特 ,  B·米特拉 ,  D·A·霍金 ,  N·E·克拉斯维尔 ,  F·迪亚斯 ,  E·伊尔梅兹

IPC: G06F16/951 ,  G06F16/31 ,  G06F16/335

Abstract: 本文描述了一种用于利用神经网络标识和排名搜索结果的机制。机器学习模型是通过将包括查询‑文档条目的训练数据转换为查询项目‑文档条目而被训练的。查询项目‑文档条目被用于训练机器学习模型。查询项目集合被标识。查询项目能够从查询历史得出。经训练的机器学习模型被用于为查询项目计算文档排名分数，并且所得分数被存储在预先计算的项目‑文档索引中。搜索文档索引的查询被分解为其组成项目，并且聚合文档排名分数是从与各个查询项目相对应的文档排名分数的加权和计算的。因为项目‑文档索引能够被预先计算，所以它能够被下载以在计算有限的环境中提供深度学习搜索能力。

公开(公告)号：CN109690534A

公开(公告)日：2019-04-26

申请号：CN201780043783.3

申请日：2017-07-11

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： F·迪亚斯 ,  R·W·怀特 ,  郭奇

IPC: G06F16/957

CPC classification number: G06F16/24578 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/955 ,  G06F16/9574

Abstract: 一种设备包括存储预取模型的存储器。控制模块接收包括一个或多个链接的内容页面，该一个或多个链接各自与可选择的内容相关联，并且收集与内容页面相关联的数据。所收集的数据包括指示每个链接与设备的视口之间的相应关系的第一数据和指示视口的特性的第二数据中的至少一项。控制模块还使用预取模型以基于所收集的数据向每个链接分配相应得分，并且基于所分配的得分而选择性地生成预取与至少一个链接相关联的可选择的内容的请求。