專利名稱：識別和改變個人信息的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及用于促進識別個人信息、改變和/或移除這種信息，以及基 于所識別的信息生成主觀的個人聲譽得分或評定的方法、系統(tǒng)和裝置。
背景技術(shù)：
自1990年代初以來，使用萬維網(wǎng)和因特網(wǎng)的人數(shù)已經(jīng)以很大的速率 增長。當(dāng)更多的用戶通過在網(wǎng)站上注冊、以電子方式發(fā)表評論和信息，或 簡單地與發(fā)表關(guān)于他人的信息的公司(例如，在線報紙或社交網(wǎng)站)交互， 來利用因特網(wǎng)上可利用的服務(wù)時，越來越多的關(guān)于用戶的信息是在線公開 可利用的。自然地，因為即使是關(guān)于大多數(shù)臨時的因特網(wǎng)用戶的在線內(nèi)容 也可能是有危害的、造成傷害的，或者甚至是虛假的，因此個人、組織和 公司(例如專業(yè)人員、家長、大學(xué)申請者、求職者、雇主、慈善機構(gòu)和企 業(yè))已經(jīng)提高了對處理越來越多的他們在因特網(wǎng)上可利用的信息的認(rèn)真且 合理的關(guān)注。
對在多種專業(yè)和/或個人背景中的用戶進行評價的過程已經(jīng)變得對因 特網(wǎng)上的關(guān)于該用戶的可利用信息的類型和數(shù)量日益^:感。用戶可能期望
這樣的聲譽，即，該聲譽通常是正面的或負(fù)面的或者關(guān)于他們的聲譽的某一方面是正面的或負(fù)面的。用戶與另 一個用戶的示例性的交互包括如開始 浪漫的關(guān)系、提供雇傭或商業(yè)機會或者參與金融交易。當(dāng)關(guān)于用戶的在線 可利用的信息量增加時，篩選所有的那種信息、評估它的相對重要性、對 它進行分類以及將它綜合為對用戶的公開、在線、聲譽的綜合評估的過程 變得更加艱巨。
因此，存在對這樣的方法、裝置和系統(tǒng)的需要，即，這些方法、裝置
的信息不是錯誤的、污蔑的、誹謗的或以其它方式損害他們的名譽或安寧。 還存在對這樣的系統(tǒng)的需要，即，這些系統(tǒng)將允許各方迅速且大致地了解 其它個人、組、組織，和/或公司可如何基于因特網(wǎng)上可利用的關(guān)于他們的 信息來認(rèn)識到他們的聲譽。

發(fā)明內(nèi)容
用于分析關(guān)于用戶的信息的系統(tǒng)、裝置和方法被提出，這些系統(tǒng)、裝
置和方法包括基于至少一個描述所述用戶的搜索詞從于數(shù)據(jù)源獲得至少 一個搜索結(jié)果；接收所述至少一個搜索結(jié)果的合意性的指示；和基于所述 至少一個搜索結(jié)果的所述合意性(desirability)來執(zhí)行動作。
用于確定表示用戶的聲譽的聲譽得分的系統(tǒng)、裝置和方法也被提出， 這些系統(tǒng)、裝置和方法包括從數(shù)據(jù)源收集至少一個搜索結(jié)果；確定來自 于所述數(shù)據(jù)源的所述至少一個搜索結(jié)果對所述用戶的所述聲譽的影響；和 基于所確定的來自于所述數(shù)據(jù)源的所述至少 一個搜索結(jié)果對所述用戶的 所述聲譽的影響，為所述用戶計算聲譽得分。
用于分析關(guān)于用戶的信息的系統(tǒng)、裝置和方法也^皮提出，這些系統(tǒng)、 裝置和方法包括基于描述所述用戶的至少一個搜索詞獲得至少一個搜索 結(jié)果；確定所述至少一個搜索結(jié)果的相關(guān)性；向所述用戶呈現(xiàn)所述至少一 個搜索結(jié)果；從所述用戶接收所述至少一個搜索結(jié)果的搜索結(jié)果的相關(guān)性 或合意性的指示；和基于所述搜索結(jié)果的所述合意性執(zhí)行動作。
在一些實施方式中，這些系統(tǒng)、裝置和方法也可包括基于所述
10至少 一個搜索結(jié)果確定額外的搜索詞，和使用所述額外的搜索詞來獲得搜 索結(jié)果。確定額外的搜索詞可被自動地執(zhí)行和/或由代理人或所述用戶執(zhí) 行。
在一些實施方式中，搜索結(jié)果可能是不期望的搜索結(jié)果的指示可被接 收。被執(zhí)行動作可使得在數(shù)據(jù)源除改變或移除所述不期望的搜索結(jié)果，所 述不期望的搜索結(jié)果從所述數(shù)據(jù)源獲得。所述不期望的搜索結(jié)果可包括關(guān) 于所述用戶的可能是不正確的或者可能對所述用戶的聲譽有害的數(shù)據(jù)。被
執(zhí)行的動作可包括確定所述不期望的搜索結(jié)果是否能夠在數(shù)據(jù)源處被改 變或移除，所述獲得不期望的搜索結(jié)果從所述數(shù)據(jù)源獲得，和如果所述不 期望的搜索結(jié)果可在所述數(shù)據(jù)源處被改變或移除，那么使得在數(shù)據(jù)源處改 變、校正或移除所述不期望的搜索結(jié)果。
在一些實施方式中，確定所述至少一個搜索結(jié)果的相關(guān)性可包括確 定所述至少一個搜索結(jié)果是否包含與所述用戶相關(guān)聯(lián)的信息和/或如果搜 索結(jié)果不包含與所述用戶相關(guān)聯(lián)的信息那么忽略所述搜索結(jié)果。在一些實 施方式中，如果所述至少一個搜索結(jié)果不包括與所述用戶相關(guān)聯(lián)的信息， 那么排除性的搜索詞可被添加至隨后的搜索中，其中所述排除性的搜索詞 可被設(shè)計為排除不包含與所述用戶相關(guān)聯(lián)的信息的所述至少一個搜索結(jié) 果。
在一些實施方式中，獲得至少一個搜索結(jié)果可被執(zhí)行多次，并且額外 的步驟可被執(zhí)行，例如基于來自于獲得步驟的多次執(zhí)行的至少一個搜索 結(jié)果產(chǎn)生搜索排序系統(tǒng)，和基于所述搜索排序系統(tǒng)對另外的搜索結(jié)果進行 歸類。產(chǎn)生搜索排序系統(tǒng)可通過使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)而被執(zhí)行。所述貝葉斯網(wǎng) 絡(luò)可利用無關(guān)指示的語言符號的語料庫和相關(guān)指示的語言符號的語料庫。
在一些實施方式中，所述至少一個搜索結(jié)果可被周期地獲得。執(zhí)行獲 得步驟的周期可基于用戶特征或數(shù)據(jù)源特征而被確定。
在一些實施方式中，獲得至少一個搜索結(jié)果可被執(zhí)行多次并且額外的 步驟可纟皮:執(zhí)行，例如為當(dāng)前獲得的4叟索結(jié)果確定簽名、將所述簽名與用 于以前獲得的搜索結(jié)果的以前獲得的簽名進行比較，和當(dāng)所述當(dāng)前獲得的 簽名與所述以前獲得的簽名不同時確定所述搜索結(jié)果的相關(guān)性。在一些實施方式中，確定相關(guān)性可包括將所述至少一個搜索結(jié)果呈 現(xiàn)給代理人、從所述代理人獲得所述至少一個搜索結(jié)果的分類的指示，和 基于來自于所述代理人的所述指示自動地對所述至少一個搜索結(jié)果進行 分類。
在一些實施方式中，獲得所述至少一個搜索結(jié)果可包括從如代理人 或用戶接收至少一個搜索結(jié)果，和確定它的相關(guān)性。確定所述搜索結(jié)果的 所述相關(guān)性可包括從如所述代理人或用戶獲得所述至少一個搜索結(jié)果的 分類的指示，和基于來自于如所述代理人或用戶的所述指示自動地對所述 至少 一個搜索結(jié)果進行分類。
還提出了系統(tǒng)、方法和裝置，其通過從數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)、確定來自于 所述數(shù)據(jù)源的所述數(shù)據(jù)對用戶的聲譽的影響，和基于來自于所述lt據(jù)源的 所述數(shù)據(jù)對聲譽的影響確定所述用戶的聲譽得分，來確定所述用戶的聲 譽。在一些實施方式中，所述系統(tǒng)、方法和裝置可進一步包括在用戶的 請求下將所述聲譽得分呈現(xiàn)給第三方以便擔(dān)保所述用戶如所述得分指示 的聲譽好，在第三方的請求下將所述聲譽得分呈現(xiàn)給所述第三方以便擔(dān)保 所述用戶如所述得分指示的聲譽好，其中所述數(shù)據(jù)源包括如信貨機構(gòu)數(shù)據(jù) 庫、刑事數(shù)據(jù)庫、保險數(shù)據(jù)庫、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫，和/或新聞數(shù)據(jù)庫。
在一些實施方式中，確定對聲譽的影響可包括根據(jù)至少一個搜索結(jié) 果的傾向性(mood)和/或重要性對所述至少一個搜索結(jié)果的元素進行分 類，和使對聲譽的影響基于所述傾向性和/或重要性的分類。在一些實施方 式中，確定對聲譽的影響可包括根據(jù)正面到負(fù)面的標(biāo)準(zhǔn)關(guān)聯(lián)所述至少 一個 搜索結(jié)果的元素，和是對聲譽的影響基于正面到負(fù)面的關(guān)聯(lián)。
在一些實施方式中，確定用戶的聲譽得分可包括基于來自于所述數(shù) 據(jù)源的搜索結(jié)果對聲譽的影響來為所述用戶確定至少一個聲譽子得分。聲 譽子得分的類型可包括任何合適的聲譽屬性，例如作為雇員、雇主、重 要的其它職業(yè)、律師的聲譽，或者作為可能的家長的聲譽。
附圖的簡要說明被并入本說明書并且構(gòu)成了本說明書的 一部分的隨附的附圖示出了 本發(fā)明的實施方式，并且與該描述一起用于解釋本發(fā)明的原理。在這些附 圖中


圖1是描繪了用于分析關(guān)于用戶的信息的示例性的系統(tǒng)的方框圖。
圖2是描繪了從數(shù)據(jù)源改變和/或移除有害搜索結(jié)果的過程的流程圖。
圖3是描繪了對搜索結(jié)果進行歸類(sort)的過程的流程圖。
圖4是描繪了用于確定記錄的搜索結(jié)果的簽名是否與以前記錄的搜索 結(jié)果的簽名相同的流程圖。
圖5是描繪了用于指示搜索結(jié)果的分類(categorization)的過程的流 程圖。
圖6是描繪了用于計算用戶的聲譽得分的過程的流程圖。 具體實施方法
現(xiàn)在將詳細地參考本發(fā)明的示例性的實施方式，在隨附的附圖示出了 這些實施方式的實施例。只要在可能的情況下，相同的參考號碼將在所有 附圖中^皮^使用以指示相同的或類似的部件。
圖1是描繪用于分析關(guān)于用戶的信息的示例性的系統(tǒng)100的方框圖。 在示例性的系統(tǒng)100中，搜索模塊120被耦合于用戶信息處理模塊110、 數(shù)據(jù)存儲模塊130和網(wǎng)絡(luò)140。搜索模塊120經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)140或經(jīng)由其它耦 合技術(shù)(未畫出)也被耦合于至少一個數(shù)據(jù)源，例如數(shù)據(jù)源151、 152和/ 或153。數(shù)據(jù)源151、 152和/或153可為包含關(guān)于一個或更多個用戶161、 162和/或163的信息的專有數(shù)據(jù)庫。示例性的數(shù)據(jù)源151、 152和/或153 可為如"博客"或網(wǎng)站，例如社交網(wǎng)站、通訊社網(wǎng)站、私人網(wǎng)站或7>司網(wǎng) 站。示例性的數(shù)據(jù)源151、 152和/或153也可為存儲于搜索數(shù)據(jù)庫中的緩 存的(cached)信息，例如GoogleTM或Yahoo!TM維護的那些緩存的信息。 示例性的數(shù)據(jù)源151、 152和/或153可進一步是如刑事數(shù)據(jù)庫或列表、信 貨機構(gòu)數(shù)據(jù)源、保險數(shù)據(jù)庫，或關(guān)于用戶161、 162和/或163的任何電子或其它信息源。系統(tǒng)100可包括任何數(shù)量的數(shù)據(jù)源151、 152和/或153, 并且系統(tǒng)100可被任何數(shù)量的用戶、代理人(human agent)和/或第三方使 用。
一個或更多個用戶161、 162和/或163可通過如個人計算機、個人數(shù) 據(jù)設(shè)備、電話或其它設(shè)備(未畫出)來與用戶信息處理模塊110交互，所 述個人計算機、個人數(shù)據(jù)設(shè)備、電話或其它設(shè)備借助于網(wǎng)絡(luò)140或借助于 他們可通過其與信息處理模塊110交互的其它耦合技術(shù)而被耦合于用戶信 息處理模塊110。
一個或多個用戶161、 162和/或163可直接地或間接地給用戶信息處 理模塊IIO提供識別用戶的信息或搜索詞。用戶信息處理模塊IIO或搜索 模塊120可使用識別信息或搜索詞來構(gòu)造搜索以查找關(guān)于用戶的信息或搜 索結(jié)果。然后，搜索模塊120可通過使用至少一個搜索詞對數(shù)據(jù)源151、 152和/或153進行搜索以找到關(guān)于用戶的信息。關(guān)于用戶的搜索結(jié)果可被 存儲在數(shù)據(jù)存儲模塊130中和/或通過用戶信息處理模塊110進行分析。參 照圖2、 3、 4、 5和6對分析和存儲關(guān)于用戶的數(shù)據(jù)的具體實施方式
進行 描述。
網(wǎng)絡(luò)140可為如因特網(wǎng)、內(nèi)聯(lián)網(wǎng)、局域網(wǎng)、廣域網(wǎng)、校園網(wǎng)、城域網(wǎng)、 外聯(lián)網(wǎng)、私人外聯(lián)網(wǎng)、任何一組耦合的兩個或更多個電子設(shè)備，或這些或 其它合適的網(wǎng)絡(luò)的任何組合。
模塊之間的耦合或者模塊與網(wǎng)絡(luò)140之間的耦合可包括但不局限于電 子連接、同軸電纜、銅線和光纖，它們包括包含網(wǎng)絡(luò)140的線路。耦合也 可采用聲波或光波的形式，例如激光和在無線電波和紅外數(shù)據(jù)通信過程中 產(chǎn)生的那些。耦合也可借助于通過一個或更多個網(wǎng)絡(luò)向其它數(shù)據(jù)設(shè)備傳輸 控制信息或數(shù)據(jù)來完成。
上述邏輯模塊或功能模塊中的每一個可包括多個模塊。這些模塊可被 單獨地實現(xiàn)或者它們的功能可與其它模塊的功能結(jié)合。進一步地，這些模 塊中的每一個可在單個組件上被實現(xiàn)，或者這些模塊可被實現(xiàn)為組件的組 合。例如，用戶信息處理模塊IIO、搜索模塊120和數(shù)據(jù)存儲模塊130中 的每一個可通過這樣的設(shè)備實現(xiàn)，即，現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)、專用集成電路(ASIC)、復(fù)雜的可編程邏輯器件(CPLD)、印刷電路板(PCB)、 可編程邏輯組件與可編程互連的組合、單CPU芯片、結(jié)合在主板上的CPU 芯片、通用計算機，或能夠執(zhí)行模塊110 、 120和/或130的任務(wù)的設(shè)備或 模塊的任何其它組合。數(shù)據(jù)存儲模塊130可包括隨機存取存儲器(RAM)、 只讀存儲器(ROM)、可編程的只讀存儲器(PROM)、現(xiàn)場可編程的只讀 存儲器(FPROM),或用于存儲將被用戶信息處理模塊IIO或搜索模塊120 使用的信息和指令的其它動態(tài)存儲設(shè)備。數(shù)據(jù)存儲模塊130也可包括數(shù)據(jù) 庫、目錄結(jié)構(gòu)中的一個或更多個計算機文件，或任何其它合適的數(shù)據(jù)存儲 機制，如存儲器。
圖2是描繪了用于從數(shù)據(jù)源查找和改變和/或移除關(guān)于至少一個用戶 的有害搜索結(jié)果的過程的流程圖。在步驟210中，例如系統(tǒng)或裝置接收用 于指導(dǎo)包括至少一個搜索詞的搜索的指令。這些指令可被從，如直接的用 戶、第三方，或者用戶或第三方可能注冊的在線數(shù)據(jù)搜索服務(wù)接收。這些 指令也可從存儲設(shè)備中接收。
用戶或第三方可經(jīng)由如個人計算機、個人數(shù)據(jù)設(shè)備或者經(jīng)由網(wǎng)站注冊 在線數(shù)據(jù)搜索服務(wù)。當(dāng)注冊時，用戶或第三方可提供關(guān)于他們自己的或可 被如信息處理模塊或搜索模塊使用的另 一用戶的識別信息，以構(gòu)造與該用 戶或另一個用戶有關(guān)的搜索。在一些實施方式中，接收的指令和/或至少一 個搜索詞可與如用戶、組、組織或公司有關(guān)。
在步驟220中，搜索模塊可基于所接收的指令和/或至少一個搜索詞獲 得至少一個搜索結(jié)果。搜索結(jié)果可從數(shù)據(jù)源處獲得。搜索結(jié)果可經(jīng)由在公 共可利用的搜索引擎(如GoogleTM搜索或Yahoo!TM搜索)或私人搜索引擎 (如WestlawTM搜索或LexisNexisTM搜索)上的"屏幕抓取"獲得。搜索結(jié) 果也可經(jīng)由搜索應(yīng)用程序接口 (API)或結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)交換(例如可擴展 標(biāo)記語言)獲得?？赏ㄟ^使用基于如用戶或第三方提供的信息而被提供或 產(chǎn)生的至少一個搜索詞來執(zhí)行搜索。在示例性的搜索中，用戶可提供搜索 詞，例如她的家鄉(xiāng)、居住城市和母校，這些搜索詞可作為用于搜索的搜索 詞單獨使用或彼此結(jié)合使用。可基于指令和/或至少一個搜索詞自動地或由 用戶、第三方或代理人手動地獲得搜索結(jié)果。在步驟220中獲得的搜索結(jié)果可被保存(步驟230 )。
一旦獲得了搜索結(jié)果，則搜索結(jié)果的相關(guān)性(relevancy)就可凈皮確定， 如步驟240中所述。例如，可基于搜索結(jié)果的某些類型的數(shù)據(jù)或單元在搜 索結(jié)果中出現(xiàn)的次數(shù)自動地確定相關(guān)性。搜索結(jié)果的相關(guān)性可基于如獲得 它所來自于的數(shù)據(jù)源、搜索結(jié)果的內(nèi)容或找到的搜索結(jié)果的類型。此外或 可選擇地，搜索結(jié)果的相關(guān)性可由如代理人或用戶直接確定。
獲得的搜索結(jié)果的相關(guān)性可包括確定搜索結(jié)果的傾向性(mood)和 /或重要性。搜索結(jié)果的傾向性可包括與搜索結(jié)果的內(nèi)容有關(guān)的數(shù)據(jù)并且可 涉及如搜索結(jié)果或它的數(shù)據(jù)源的情緒環(huán)境或者搜索結(jié)果中的陳述的性質(zhì)。 搜索結(jié)果的傾向性的確定和/或分配可基于它對聲譽的正面或負(fù)面的影響。 例如，基于搜索結(jié)果的內(nèi)容，搜索結(jié)果的不同部分可具有不同的傾向性。 傾向性和子傾向性可被分配數(shù)值。下面將進一步詳細地討論計算搜索結(jié)果 的傾向性或子傾向性對聲譽的影響。
此外或可選擇地，獲得的搜索結(jié)果的相關(guān)性可包括確定和/或分配搜索 結(jié)果或數(shù)據(jù)源的重要性。例如，重要性可從高到低排列。搜索結(jié)果或數(shù)據(jù) 源的重要性可被分配權(quán)重值，以使當(dāng)與較不重要的搜索結(jié)果或數(shù)據(jù)源進行 比較時更重要的搜索結(jié)果或數(shù)據(jù)源被確定為具有和/或被分配更高的重要 性。搜索結(jié)果或數(shù)據(jù)源可被確定和/或分配如高、中或低重要性?？苫谌?數(shù)據(jù)源的入站鏈路的數(shù)量、將報告到數(shù)據(jù)源的入站鏈路的搜索引擎的數(shù) 量，或正比于到數(shù)據(jù)源的入站鏈路的數(shù)量的綜合測度(synthetic measure), 來確定或分配數(shù)據(jù)源的重要性。示例性的高重要性的數(shù)據(jù)源包括 MyFace.comTM、 iTunesTM或NYtimes.comTM。
可基于如搜索用戶的姓名的引用與搜索結(jié)果中的詞匯總數(shù)的比值、搜 索結(jié)果的標(biāo)題中用戶姓名的存在、圍繞用戶的姓名的字體設(shè)計或圖形元 素，或在數(shù)據(jù)源的姓名查詢中的用戶姓名的排序，來確定和/或分配搜索結(jié) 果的重要性?？苫谌鐢?shù)據(jù)源被訪問的頻率或數(shù)據(jù)源被熟知的程度來給數(shù) 據(jù)源分配重要性。示例性的高重要性搜索結(jié)果可包括在數(shù)據(jù)源上顯著地或 重復(fù)地提到的用戶的姓名。下面將進一步詳細地討論計算搜索結(jié)果的傾向 性或子傾向性對聲譽的影響。
16在一些實施方式中，步驟240可包括產(chǎn)生搜索結(jié)果排序系統(tǒng)，和/或基 于搜索結(jié)果排序系統(tǒng)對^_索結(jié)果進行歸類，圖3描繪了它們的實施例。在 步驟250中，搜索結(jié)果可被輸出或顯示給如用戶、代理人或軟件程序。搜 索結(jié)果的相關(guān)性也可輸出或顯示給如用戶、代理人或軟件程序。搜索結(jié)果 和/或它的相關(guān)性可經(jīng)由電子郵件、傳真、網(wǎng)頁或以任何其它合適的方式被 輸出或顯示。搜索結(jié)果和/或它的相關(guān)性可被顯示為如原始搜索結(jié)果的副 本、到搜索結(jié)果的鏈接、搜索結(jié)果的屏幕截圖，或任何其它合適的表征。
在步驟260中，額外的搜索詞可被期望用于搜索。如果額外的搜索詞 被期望用于搜索，那么額外的搜索詞可被用于獲得額外的搜索結(jié)果(步驟 270)。例如，如果對用戶姓名的搜索闡明了用戶工作的城市，那么城市的 名稱可被添加至搜索詞以用于至少一個將來的搜索。作為另外的實施例， 如果用戶的新別名或用戶名^丸發(fā)現(xiàn)，那么它可被用作用于搜索的額外搜索 詞。進一步地，可確定搜索結(jié)果是否與相同的用戶相關(guān)。如果搜索結(jié)果與 相同的用戶相關(guān)，那么搜索詞可如上所述3皮添加。如果搜索詞與不同的用 戶相關(guān)或者另外地不與該用戶相關(guān)，那么排除性搜索詞可被添加至用于搜 索的搜索詞。例如，如果用戶^皮命名為喬治華盛頓，那么作為步驟270的 一部分添加排除性的詞可能是適當(dāng)?shù)模源_保不會返回與"喬治華盛頓大 學(xué)"、"喬治華盛頓總統(tǒng)"或"喬治華盛頓卡佛"有關(guān)的搜索結(jié)果。
用于搜索的額外搜索詞可通過任何合適的方法來被確定。例如，搜索 結(jié)果可被呈現(xiàn)給用戶并且該用戶可選擇額外搜索詞?？蛇x擇地，代理人可 審查搜索結(jié)果并提供額外的搜索詞。也可通過如搜索模塊、用戶信息處理 模塊或代理人自動地確定額外的搜索詞。額外的搜索詞的自動確定可基于 任何合適的計算或分析。例如，如果特殊的搜索詞通常出現(xiàn)在與用戶有關(guān) 的先前搜索中，那么該特殊的搜索詞可被用作用于新的搜索的額外搜索 詞。
在步驟280中，有害搜索結(jié)果可被標(biāo)記?？捎扇缬脩簟⒋砣嘶蛴嬎?機軟件程序借助于如web接口、至代理人的電子郵件、郵件或傳真，來以 電子方式執(zhí)行對搜索結(jié)果的標(biāo)記。可通過將合適的標(biāo)記放置在如數(shù)據(jù)存儲 模塊中或者另外地指示搜索結(jié)果將被移除或改變而對搜索結(jié)果進行標(biāo)記。
17在步驟290中，被標(biāo)記的搜索結(jié)果可酌情被移除和/或改變。用戶可請
求在搜索結(jié)果中的關(guān)于她的所有信息被標(biāo)記和改變和/或移除或者只有搜 索結(jié)果內(nèi)的具體信息被改變或移除。被標(biāo)記的結(jié)果的移除或改變可經(jīng)由用
于相關(guān)數(shù)據(jù)源的API完成。例如，結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)源可具有允許從數(shù)據(jù)源改 變或移除數(shù)據(jù)的API。搜索模塊或其它合適的模塊可使用數(shù)據(jù)源的API來 向數(shù)據(jù)源指示用于用戶的信息將被移除或改變。當(dāng)用戶和/或代理人呼叫、 發(fā)電子郵件、發(fā)郵件或以其它方式接觸負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)源改變或移除信息的代 理人時，被標(biāo)記的結(jié)果也可被移除或改變。在一些情況下，步驟290可包 括如律師的代理人，他們代表用戶起草信件以說服負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)源的代理人改
變或移除與該用戶有關(guān)的數(shù)據(jù)。在其它情況下，步驟290可包括對負(fù)責(zé)數(shù) 據(jù)源的代理人或公司發(fā)起民事訴訟或刑事訴訟，以使司法機構(gòu)可能迫使負(fù) 責(zé)lt據(jù)源的代理人或公司改變或移除與用戶有關(guān)的數(shù)據(jù)。
在一些實施方式中，步驟220-270可以定期地、不定期地或隨機的間 隔被執(zhí)行。例如，步驟220-270可每小時、每天或以任何適當(dāng)?shù)拈g隔被執(zhí) 行。對于一些用戶，步驟220-270可基于如更新的可能性、居住的時區(qū)、 用戶偏好等用戶特征而比其它用戶更經(jīng)常地被執(zhí)行。進一步地，對于一些 數(shù)據(jù)源，步驟220-270可比其它數(shù)據(jù)源更經(jīng)常地被執(zhí)行。例如，如果已知 社交網(wǎng)站比公司網(wǎng)站更經(jīng)常^皮更新，那么對于社交網(wǎng)站來說步驟220-270 可比公司網(wǎng)站更經(jīng)常被執(zhí)行。
圖3是描繪了用于對搜索結(jié)果進行歸類的過程的流程圖。在步驟310 中，所獲得的搜索結(jié)果的相關(guān)性被確定和/或指示一或者自動地或者通過上 述人為干預(yù)。在步驟320中，搜索結(jié)果排序系統(tǒng)可被產(chǎn)生。搜索結(jié)果排序 系統(tǒng)可基于一個或多個考慮因素對搜索結(jié)果進行排序，所述考慮因素如它 們的相關(guān)性、傾向性或重要性、結(jié)果的年齡、結(jié)果對用戶有多大的損害、 益處或結(jié)果對用戶無害，或者任何其它合適的排序工具。在步驟330中， 搜索結(jié)果可基于它們在搜索結(jié)果排序系統(tǒng)中的排序被歸類。搜索結(jié)果被歸 類的順序可定義如何顯示搜索結(jié)果。例如，搜索結(jié)果可被歸類，以使最新 的和/或最有害的搜索結(jié)果被首先顯示，然后是下一個最新的和/或最有害 的搜索結(jié)果。在一些實施方式中，步驟320和330可通過使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯分 類器或用于產(chǎn)生搜索排序系統(tǒng)的任何其它合適的工具而#1執(zhí)行。如果貝葉 斯分類器被使用，那么它可通過使用如代理人和/或用戶輸入被建造。在一 些實施方式中，代理人和/或用戶可指示搜索結(jié)果為"相關(guān)的"或"無關(guān)的"。 每次，搜索結(jié)果被標(biāo)記為"相關(guān)的"或"無關(guān)的，，，來自于搜索結(jié)果的語 言符號可被添加至合適的數(shù)據(jù)語料庫中，例如"相關(guān)指示的結(jié)果語料庫" 或"無關(guān)指示的結(jié)果語料庫"。在收集用于搜索的數(shù)據(jù)之前，貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 可被例如用從用戶收集的詞(例如家鄉(xiāng)、職業(yè)、性別，等)或另一個源來 進行播種(seed)。在將搜索結(jié)果分類為相關(guān)指示或無關(guān)指示以后，搜索結(jié) 果中的語言符號(token)(例如詞或短語)可被添加至相應(yīng)的語料庫中。 在一些實施方式中，只有一部分搜索結(jié)果可被添加至相應(yīng)的語料庫中。例 如，如"一個"、"該"和"和"等普通的詞語或語言符號可能不被添加至
語料庫。
作為維護貝葉斯分類器的部分，語言符號的散列表可基于語料庫中的 語言符號的出現(xiàn)次數(shù)而產(chǎn)生。此外，對于任何一個語料庫或兩個語料庫中 的語言符號，也可產(chǎn)生"conditionalProb"散列表以指示包含該語言符號的 搜索結(jié)果是相關(guān)指示或無關(guān)指示的條件概率。搜索結(jié)果是相關(guān)的或無關(guān)的 條件概率可基于任何合適的計算而被確定，反過來，任何合適的計算可以 是基于相關(guān)指示的語料庫和無關(guān)指示的語料庫中的語言符號的出現(xiàn)次數(shù) 的。例如，語言符號相對于用戶是無關(guān)的條件概率可由下面方程定義
prob=max(MIN—RELEVANT—PROB,
min(MAX一IRRELEVANT—PROB,irrelevatProb/tota1))，
其中
MIN—RELEVANT—PROB = 0.01 (相關(guān)性概率的閾值下限)，
MAX—IRRELEVANT—PROB = 0.99 (相關(guān)性概率的閾值上限)，
Letr = RELEVANT—BIAS* (出現(xiàn)在"相關(guān)指示"的語料庫中的語言符 號的次數(shù))，
Let i = IRRELEVANT—BIAS* (出現(xiàn)在"無關(guān)指示"的語料庫中的語言符號的次數(shù))，
RELEVANTJBIAS = 2.0,
IRRELEVANT—BIAS= 1.0 (在一些實施方式中，與"無關(guān)指示"詞 相比，應(yīng)該更多地偏向"相關(guān)指示，，詞，以便偏向錯誤的正面而遠離錯誤 的負(fù)面，這就是為什么相關(guān)的偏差可比無關(guān)的偏差大)，
nrel二相關(guān)指示的語料庫中項目的總數(shù)，
nirrel =無關(guān)指示的語料庫中項目的總數(shù)，
relevantProb = min(l.O， r/nrel),
irrelevantProb = min(l.O， i/nirrel)，和
total = relevantProb + irrelevantProb 。
在一些實施方式中，如果相關(guān)指示的語料庫和無關(guān)指示的語料庫被播 種并且特定的語言符號被給予默認(rèn)的無關(guān)的條件概率，那么可使用默認(rèn)值 對如上被計算出的條件概率進行平均。例如，如果用戶被指定他去哈弗大 學(xué)，那么語言符號"哈弗"可被指示為相關(guān)指示的種子并且存儲的用于語 言符號哈弗的條件概率可為0.01 (只有1%的無關(guān)的可能性)。在該情況下， 如上被計算出的條件概率可使用默認(rèn)值0.01被平均。
在一些實施方式中，如果對于任何一個語料庫或兩個組合的語料庫中 的語言符號來說，存在小于項目的某個閾值的情況，那么可不計算語言符 號是無關(guān)指示的條件概率。當(dāng)搜索結(jié)果的相關(guān)被指示時，語言符號是無關(guān)
指示的條件概率可基于最新指示的搜索結(jié)果被更新，例如，作為步驟320 的一部分。
當(dāng)新的搜索結(jié)果被獲得時，搜索結(jié)果的內(nèi)容可被分解為至少一個語言 符號。語言符號是相關(guān)指示和/或無關(guān)指示的概率可然后基于如排序系統(tǒng)而 被確定。語言符號中的相關(guān)指示和/或無關(guān)指示的最大概率可然后被用于計 算貝葉斯概率。例如，如果最大的N個概率被放在被稱作"probs"的陣列 中，那么然后可基于樸素的貝葉斯分類器規(guī)則計算貝葉斯組合概率，如下
<formula>formula see original document page 20</formula>搜索的結(jié)果可通過每個搜索結(jié)果是相關(guān)和/或無關(guān)的概率而被歸類。
上面計算出的貝葉斯概率可表示搜索結(jié)果是"相關(guān)的，，和/或"無關(guān)的" 的概率。這僅僅是一個重復(fù)應(yīng)用貝葉斯定理的公式。其它的公式也可^皮用
于基于無條件概率來計算條件概率，例如Papoulis，A.的"Bayes'Theorem in Statistics"和"Bayes'Theorem in Statistics (Reexamined)"， 一魔,、 #經(jīng)在過癥中的§3-5和4-4(第二版，紐約McGraw-Hill,第38-39、 78-81 和112-114頁，1984年,此后被稱作"(Papoulis 1984)")中所描述的一個 或多個公式。在(Papoulis 1984的)第38-39頁描述的貝葉斯定理的示例 性的可選擇形式也可被用于計算搜索結(jié)果是"相關(guān)的"和/或"無關(guān)的"的 概率。相似的過程可被用于關(guān)聯(lián)和/或確定搜索結(jié)果或數(shù)據(jù)源的傾向性和/ 或重要性。
圖4是描繪了用于確定為當(dāng)前搜索結(jié)果記錄的簽名是否與以前記錄的 簽名相同的過程的流程圖。搜索結(jié)果的簽名可為如關(guān)聯(lián)的網(wǎng)頁的散列、搜 索結(jié)果或來自于搜索結(jié)果的信息的縮寫形式、搜索結(jié)果的散列或基于搜索 的內(nèi)容的其它計算。例如，散列可基于完整的搜索結(jié)果或者基于搜索結(jié)果 的一部分，例如圍繞至少一個搜索詞的搜索結(jié)果的一部分。搜索結(jié)果可包 括如網(wǎng)站或網(wǎng)站內(nèi)的網(wǎng)頁。為搜索結(jié)果記錄的簽名可包括識別搜索結(jié)果的 信息，例如搜索結(jié)果的統(tǒng)一資源定位符(URL)，或搜索結(jié)果的類型的分 類，和/或網(wǎng)站的簽名(signature )。在步驟420中，搜索結(jié)果的簽名可接著 與以前獲得的搜索結(jié)果的以前獲得的簽名進行比較。
在步驟430中，可確定當(dāng)前搜索結(jié)果的簽名是否與以前獲得的搜索結(jié) 果的簽名相同。如果當(dāng)前的搜索結(jié)果與以前獲得的搜索結(jié)果相同，那么當(dāng) 前的搜索結(jié)果可能不被進一步分析并且圖4中描繪的過程可結(jié)束。如果當(dāng) 前獲得的搜索結(jié)果的簽名與以前獲得的搜索結(jié)果的簽名不同，那么當(dāng)前搜 索結(jié)果的內(nèi)容可被進一步分析(步驟440)。例如，如果社交網(wǎng)站包括關(guān)于 用戶的信息并且代表用戶每天搜索該站點，那么然后最近獲得的搜索結(jié)果 的簽名(例如關(guān)聯(lián)網(wǎng)頁的散列)可與以前獲得的搜索結(jié)果的簽名進行比 較。如果兩個簽名是相同的，那么搜索結(jié)果的內(nèi)容還未被改變并且無需進一步分析最近獲得的搜索結(jié)果，至少到該源被下一次搜索到為止。
圖5是描繪用于指示搜索結(jié)果的分類的過程的流程圖。在步驟510中， 搜索結(jié)果可經(jīng)由如網(wǎng)絡(luò)界面(web interface),計算機程序的圖形用戶界面 或經(jīng)由任何其它合適的工具，被呈現(xiàn)給如用戶和/或代理人。顯示的搜索結(jié) 果可經(jīng)由任何合適的工具獲得。例如，當(dāng)經(jīng)由一個或更多個公共搜索引擎 (例如Google 或Yahoo! )、私人搜索系統(tǒng)(例如LexisNexis 或 Westlaw )或任何數(shù)據(jù)源執(zhí)行搜索時，搜索的結(jié)果可被顯示給如用戶和/ 或^理人。
在步驟520中，搜索結(jié)果可被如代理人或用戶識別。在步驟525中， 可確定搜索結(jié)果的分類。分類可由如代理人、用戶或貝葉斯分類器確定。 示例性的分類包括對于用戶的相關(guān)性、結(jié)果對于用戶有多大的損害，或 者搜索結(jié)果的源類型(社交網(wǎng)站、新聞數(shù)據(jù)庫，等)。搜索結(jié)果可基于如 代理人或用戶的判斷、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則(例如涉及用戶的包含咒罵語(expletive) 的任何頁面可被標(biāo)記為有害的)或針對用戶的規(guī)則(例如用戶可請求將對 于她或她的以前的工作的所有引用標(biāo)記為有害的)而^f皮分類。
在步驟530中，搜索結(jié)果的分類可被指示到合適的系統(tǒng)或模塊。例如， 如果代理人正在使用網(wǎng)絡(luò)瀏覽器搜索關(guān)于用戶的信息并且確定搜索結(jié)果 應(yīng)該被分類為有害的，那么代理人可能使用她的計算機鼠標(biāo)"點擊""書 簽工具"以指示該搜索結(jié)果可能是有害的。分類可經(jīng)由如"書簽工具"、 可編程按鈕、用戶界面元素或任何其它合適的工具而被指示。書簽或可編 程按鈕可為至少部分地作為網(wǎng)絡(luò)瀏覽器的部分運行的計算機程序，或者可 為耦合到網(wǎng)絡(luò)瀏覽器的計算機程序。書簽工具可為圖形按鈕，當(dāng)該按4丑被 點擊時，它可使腳本或程序執(zhí)行，這可給用戶信息處理模塊、服務(wù)器模塊 或任何其它合適的模塊發(fā)送關(guān)于搜索結(jié)果將被標(biāo)記的指示。當(dāng)用戶界面元 素被選擇時，它可使動作將被執(zhí)行，這可指示被察看的搜索結(jié)果將被標(biāo)記。 搜索結(jié)果和與該搜索結(jié)果相關(guān)聯(lián)的一個或多個標(biāo)記可被存儲在數(shù)據(jù)存儲 模塊中。被指示的標(biāo)記可被部分地使用以確定搜索結(jié)果的相關(guān)性，或者當(dāng) 搜索結(jié)果被顯示時被指示的標(biāo)記可被示出。
圖6是描述用于計算聲譽得分的過程的流程圖。聲譽得分可表示如通
22常作為雇員、雇主、重要的其它職業(yè)、可能的家長的用戶的聲譽，或任何
其它合適的量綱(dimension)或考慮事項。此外，聲譽得分可包括一個或 更多個聲譽子得分，它們可能是基于用戶的聲譽的子元素，例如交互的具 體領(lǐng)域的資料或類型。例如，個人的聲譽得分通?？砂ㄗ鳛閭€體、商業(yè) 伙伴、雇員、雇主、重要的其它職業(yè)、可能的家長的他們的聲譽的子得分。 聲譽得分可能基于其它得分和信息，例如信用得分、eBay賣家得分，或如 SlashdotTM的網(wǎng)站上的因果值(karma),或任何其它合適的構(gòu)造塊。
圖6中的步驟可被執(zhí)行以確定單個聲譽得分、多個類型的聲譽得分， 或者一個或更多個聲譽子得分，它們中的任何可被結(jié)合以計算總計的聲譽 得分。聲譽評分是這樣的工具，例如，它對用戶的聲譽得分的影響使關(guān)于 如用戶的搜索結(jié)果簡化為簡單的概要得分、等級或任何其它合適的測度。 聲譽得分可允許如用戶或代理人集中于可能影響聲譽得分的主要在線影 響項目。聲譽得分也允許如用戶或代理人追蹤數(shù)據(jù)、搜索結(jié)果的簽名和/ 或搜索結(jié)果的相關(guān)改變。
在步驟610中，搜索結(jié)果可被合計。被合計的搜索結(jié)果可為來自于任 何數(shù)據(jù)源的與如用戶或第三方有關(guān)的任何數(shù)據(jù)。^皮合計的搜索結(jié)果可為經(jīng) 由圖2、 3、 4和/或5的過程獲得的數(shù)據(jù)。^皮合計的搜索結(jié)果也可為經(jīng)由其 它工具收集的數(shù)據(jù)，或者可由如用戶或代理人直接地提交。
在步驟620中，被合計的搜索結(jié)果可被分析以確定它們對聲譽的影響。 該確定可為人工的或自動的。例如，代理人或用戶可將來自于被合計的搜 索結(jié)果中的一項搜索結(jié)果或該搜索結(jié)果的一段標(biāo)記為損害或有益于用戶 的聲譽的某些方面。然后，代理人或用戶可沿著一個或多個系列(spectrum) 指示搜索結(jié)果是如何影響聲譽得分的。
確定被合計的搜索結(jié)果對聲譽得分的影響可通過分析搜索結(jié)果并基 于如搜索結(jié)果的內(nèi)容、傾向性或重要性進行指示而被執(zhí)行。在一些情況下， 該確定和/或它的指示是自動的。例如，如果作為雇主的用戶的聲譽被確定 并且被合計的搜索結(jié)果包括在指定為用于發(fā)表關(guān)于"壞老板，，的信息的地 點的網(wǎng)站上的評論用戶的記錄，那么可自動地產(chǎn)生一項指示以指出該網(wǎng)絡(luò) 記錄對作為雇員的用戶的聲譽可能是有害的。在一些實施方式中，系統(tǒng)可通過確定相關(guān)性指示語言符號周圍的語言 符號的任何一個是根據(jù)上下文"正面的"還是根據(jù)上下文"負(fù)面的"，來 確定搜索結(jié)果是正面地或負(fù)面地影響用戶的聲譽。 一組周圍的語言符號可
被定義為N個相關(guān)指示語言符號內(nèi)的一組語言符號，其中N是任何正整數(shù)。
在一些實施方式中， 一組周圍的語言符號可被定義為搜索結(jié)果中的所有語 言符號或者可按照任何其它合適的方式被定義。該系統(tǒng)可通過在根據(jù)上下 文正面的語言符號的表或數(shù)據(jù)庫中查詢它們，來確定周圍的語言符號是否 是根據(jù)上下文正面的。并行的程序可被用于識別根據(jù)上下文負(fù)面的語言符
號。例如，涉及用戶并且在相關(guān)指示的語言符號的N個語言符號內(nèi)包含咒
罵語的搜索結(jié)果可自動地被分類為對用戶的聲譽得分是有害的。
此外，聲譽得分可部分地基于任何根據(jù)上下文正面的、根據(jù)上下文負(fù) 面的和/或指示圍繞相關(guān)指示語言符號的一組語言符號中找到的語言符號 的傾向性^皮計算。才艮據(jù)上下文負(fù)面的或壞的傾向性語言符號可不利地影響 或另外的在數(shù)值上降低用戶的聲譽得分。而根據(jù)上下文正面的或好的傾向 性語言符號可在數(shù)值上增加或另外地改善聲譽得分。在一些實施方式中， 根據(jù)上下文正面的和/或根據(jù)上下文負(fù)面的語言符號可具有與它們相關(guān)聯(lián) 的數(shù)值權(quán)重或乘數(shù)。同樣地，數(shù)值權(quán)重或乘數(shù)可基于它們的相關(guān)性和/或重 要性與語言符號相關(guān)聯(lián)。被更多地加權(quán)的語言符號可具有對用戶的聲譽得 分的更大的影響。 一些正面的和負(fù)面的內(nèi)容確定也可是用戶特定的。例如， 對于教育部長，在網(wǎng)站上討論當(dāng)事人的提及用戶的記錄對聲譽得分可能比
大學(xué)生更有害。步驟620也可包括自動地確定和/或通過一個或更多個用戶 或代理人確定關(guān)于搜索結(jié)果對聲譽得分的影響。
在步驟630中，聲譽得分可被計算。聲譽得分可能基于任何合適的計 算。例如，聲譽得分可能是合計的搜索結(jié)果中正面引用的個數(shù)的總和減去 負(fù)面引用的個數(shù)的總和。聲譽得分也可為被合計的搜索結(jié)果對用戶的聲譽 的影響的加權(quán)和或平均值。此外或可選擇地，聲譽得分也可為聲譽子得分 的和或加^l平均，它們可如上所述^皮計算。
譽得分被計算，它可被報告給請求方，如在步驟640中所述。 例如，如果可能的雇員希望了解雇主的聲譽，那么可能的雇員可請求該雇 24主的聲譽得分的報告。聲譽得分也可被報告給用戶。
在一些實施方式中，在用戶請求下聲譽得分可被報告給第三方，并且根據(jù)這里的實施方式中的每一個，計算和呈現(xiàn)聲譽得分的一方可在呈現(xiàn)用戶的聲譽得分時對用戶進行"擔(dān)保"。例如，如果用戶正在試圖成為另一個人的室友并且用戶的聲譽得分通過聲譽報告公司被報告給該另 一個人，那么聲譽報告公司將擔(dān)保該用戶如用戶聲譽得分所指示的聲譽好。
圖2、 3、 4、 5和6的示例性流程圖中描繪的步驟可由用戶信息處理模塊IIO、搜索模塊120或任何其它合適的模塊、設(shè)備、裝置或系統(tǒng)執(zhí)行。進一步地，這些步驟中的一些步驟可由一個模塊、設(shè)備、裝置或系統(tǒng)執(zhí)行，而另一些步驟可由一個或更多個其它模塊、設(shè)備、裝置或系統(tǒng)執(zhí)行。此外，在一些實施方式中，圖2、 3、 4、 5和6中的步驟可按照不同的順序和/或以比這些圖中或這里的描述中描繪的更少或更多的步驟執(zhí)行。
根據(jù)這里公開的本發(fā)明的說明和實踐，對于本領(lǐng)域那些技術(shù)人員來說，本發(fā)明的其它實施方式將是明顯的。意圖是該說明和實施例被認(rèn)為僅僅是示例性的，真正的范圍和精神由下面的權(quán)利要求指示。
2權(quán)利要求
1.一種用于分析關(guān)于用戶的信息的方法，其包括如下步驟基于至少一個描述所述用戶的搜索詞從數(shù)據(jù)源獲得至少一個搜索結(jié)果；接收所述至少一個搜索結(jié)果的合意性的指示；和基于所述至少一個搜索結(jié)果的所述合意性來執(zhí)行動作。
2. 才艮據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其進一步包括如下步驟基于所述至少一個搜索結(jié)果確定額外的搜索詞；和在所述獲得步驟中使用所述額外的搜索詞。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中確定所述額外的搜索詞是被自動地執(zhí)行的。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中確定所述額外的搜索詞是由代理人或所述用戶4丸行的。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中在所迷接收步驟中接收所述至少一個搜索結(jié)果是不期望的搜索結(jié)果的指示，并且其中所執(zhí)行的所述動作包括使得在所述數(shù)據(jù)源處移除或改變所述不期望的搜索結(jié)果，所述不期望的搜索結(jié)果從所述數(shù)據(jù)源獲得。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中在所述接收步驟中接收所述至少一個搜索結(jié)果是不期望的搜索結(jié)果的指示，并且其中所執(zhí)行的所述動作包括確定所述不期望的搜索結(jié)果是否可在所述數(shù)據(jù)源處被改變，所述不期望的搜索結(jié)果從所述數(shù)據(jù)源獲得；和基于所述不期望的搜索結(jié)果可在所述數(shù)據(jù)源處被改變的確定，使得在所述數(shù)據(jù)源處改變所述不期望的搜索結(jié)果。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中在所述接收步驟中接收所述至少一個搜索結(jié)果是不期望的搜索結(jié)果的指示，并且其中所執(zhí)行的所述動作包括確定所述不期望的搜索結(jié)果是否能夠從所述數(shù)據(jù)源移除，所述不期望的搜索結(jié)果從所述數(shù)據(jù)源獲得；和基于所述不期望的搜索結(jié)果能夠從所述數(shù)據(jù)源移除的確定，使得從所述數(shù)據(jù)源移除所述不期望的搜索結(jié)果。
8. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中所述不期望的搜索結(jié)果包括關(guān)于所述用戶的不正確的凄W居。
9. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中所述不期望的搜索結(jié)果包括對所述用戶的所述聲譽有害的數(shù)據(jù)。
10. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其進一步包括確定所述至少 一個搜索結(jié)果的相關(guān)性。
11. 根據(jù)權(quán)利要求IO所述的方法，其中確定所述至少一個搜索結(jié)果的所述相關(guān)性的步驟包括確定所述至少 一個搜索結(jié)果是否包括與所述用戶相關(guān)聯(lián)的信息。
12. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的方法，其進一步包括如果所述至少一個搜索結(jié)果不包括與所述用戶相關(guān)聯(lián)的信息，那么忽略所述至少一個:f臾索結(jié)果。
13. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的方法，其進一步包括當(dāng)所述至少一個搜索結(jié)果不包括與所述用戶相關(guān)聯(lián)的信息時，確定排除性的搜索詞，其中所述排除性的搜索詞排除了不包括與所述用戶相關(guān)聯(lián)的信息的搜索結(jié)果；和使用所述排除性搜索詞獲得所述用戶的至少一個搜索結(jié)果。
14. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其進一步包括獲得至少 一個額外的搜索結(jié)果；基于所述至少一個搜索結(jié)果或所述至少一個額外的搜索結(jié)果產(chǎn)生搜索排序系統(tǒng)；和基于搜索排序系統(tǒng)對所述搜索結(jié)果進行歸類。
15. 根據(jù)權(quán)利要求14所述的方法，其中貝葉斯網(wǎng)絡(luò)^R用于產(chǎn)生所述搜索排序系統(tǒng)。
16. 根據(jù)權(quán)利要求15所述的方法，其中所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)利用無關(guān)指示的語言符號的語料庫和相關(guān)指示的語言符號的語料庫。
17. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其進一步包括為所述至少一個搜索結(jié)果確定簽名；將所述簽名與用于以前獲得的搜索結(jié)果的以前獲得的簽名進行比較；和當(dāng)所述簽名和所述以前獲得的簽名不相同時，確定所述至少一個搜索結(jié)果的所述相關(guān)性。
18. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中獲得至少一個搜索結(jié)果的所述步驟被周期地執(zhí)行。
19. 根據(jù)權(quán)利要求18所述的方法，其中執(zhí)行所述獲得步驟的周期是基于用戶特征的。
20. 根據(jù)權(quán)利要求18所述的方法，其中執(zhí)行所述獲得步驟的周期是基于數(shù)據(jù)源特征的。
21. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其進一步包括將所述至少一個搜索結(jié)果呈現(xiàn)給代理人；從所述代理人獲得所述至少一個搜索結(jié)果的分類的指示；和基于來自于所述代理人的所述指示自動地對所述至少一個搜索結(jié)果進行分類。
22. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中獲得至少一個搜索結(jié)果的所述步驟包括從代理人接收至少一個搜索結(jié)果，并且所述方法進一步包括從所述代理人獲得所述至少一個搜索結(jié)果的分類的指示；和基于來自于所述代理人的所述指示自動地對所述至少一個搜索結(jié)果進行分類。
23. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其進一步包括從所述用戶或代理人接收所述至少一個搜索結(jié)果的所述相關(guān)性的指示。
24. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中獲得所述至少一個搜索結(jié)果的所述步驟包括從代理人接收至少一個搜索結(jié)果，并且所述方法進一步包括從所述代理人獲得所述至少 一個搜索結(jié)果的分類的指示；和基于來自于所述代理人的所述指示自動地對所述至少一個搜索結(jié)果進行分類。
25. —種用于確定表示所述用戶的聲譽的聲譽得分的方法，其包括從數(shù)據(jù)源收集至少 一 個搜索結(jié)果；確定來自于所述數(shù)據(jù)源的所述至少一個搜索結(jié)果對所述用戶的所述聲譽的影響；和基于所確定的來自于所述數(shù)據(jù)源的所述至少一個搜索結(jié)果對所述用戶的所述聲譽的影響，為所述用戶計算聲譽得分。
26. 根據(jù)權(quán)利要求25所述的方法，其進一步包括在所述用戶的請求下將所述聲譽得分呈現(xiàn)給第三方，以擔(dān)保所述用戶如所述得分所指示的聲譽好。
27. 才艮據(jù)權(quán)利要求25所述的方法，其進一步包括在第三方的請求下將所述聲譽得分呈現(xiàn)給所述第三方，以擔(dān)保所述用戶如所述得分指示的聲譽好。
28. 根據(jù)權(quán)利要求25所述的方法，其中所述數(shù)據(jù)源是信貨機構(gòu)數(shù)據(jù)庫、刑事數(shù)據(jù)庫、保險數(shù)據(jù)庫、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫，或新聞數(shù)據(jù)庫中之一。
29.根據(jù)權(quán)利要求25所述的方法，其進一步包括將至少一個搜索結(jié)果分類為正面的或反面的；和基于所述至少一個搜索結(jié)果的正面的分類或反面的分類，確定所述至少 一個搜索結(jié)果對所述用戶的所述聲譽的影響。
30，根據(jù)權(quán)利要求25所述的方法，其進一步包括根據(jù)正面到負(fù)面的標(biāo)準(zhǔn)關(guān)聯(lián)至少一個搜索結(jié)果；和基于所述至少 一個搜索結(jié)果的正面到負(fù)面的關(guān)聯(lián)，確定所述至少 一個搜索結(jié)果對所述用戶的所述聲譽的影響。
31. 根據(jù)權(quán)利要求25所述的方法，其進一步包括基于來自于所述數(shù)據(jù)源的所述至少一個搜索結(jié)果對所述用戶的聲譽的影響，為所述用戶計算至少一個聲譽子得分。
32. 根據(jù)權(quán)利要求25所述的方法，其進一步包括確定表示所述至少 一 個搜索結(jié)果的相關(guān)性的數(shù)值。
33. 根據(jù)權(quán)利要求32所述的方法，其進一步包括將數(shù)值權(quán)重與用于所述至少 一個搜索結(jié)果的所述相關(guān)性的所述數(shù)值相關(guān)3關(guān)；和使用所述搜索結(jié)果的所述相關(guān)性的所述數(shù)值和所述數(shù)值權(quán)重來計算所述聲譽得分。
34. 根據(jù)權(quán)利要求25所述的方法，其進一步包括確定表示所述至少 一個搜索結(jié)果的傾向性的數(shù)值。
35. 根據(jù)權(quán)利要求34所述的方法，其進一步包括將數(shù)值權(quán)重與表示所述至少 一個搜索結(jié)果的所述傾向性的所述數(shù)值相關(guān):f關(guān)；和使用所述搜索結(jié)果的所述傾向性的所述數(shù)值和所述數(shù)值權(quán)重來計算所述聲譽得分。
36. 根據(jù)權(quán)利要求25所述的方法，其進一步包括確定表示所述數(shù)據(jù)源的重要性的數(shù)值。
37. 根據(jù)權(quán)利要求36所述的方法，其進一步包括將數(shù)值權(quán)重與表示所述數(shù)據(jù)庫的所述重要性的所述數(shù)值相關(guān)聯(lián)；和使用所述數(shù)據(jù)源的所述重要性的所述數(shù)值和所述數(shù)值權(quán)重來計算所述聲譽得分。
38. 根據(jù)權(quán)利要求36所述的方法，其中所述數(shù)據(jù)源的所述重要性是基于所述數(shù)據(jù)源的評價的。
39. —種用于分析關(guān)于用戶的信息的裝置，其包括至少一個模塊，所述^lt塊被編程為基于描述所述用戶的至少 一 個搜索詞從數(shù)據(jù)源獲得至少 一 個搜索結(jié)果；將所述至少一個搜索結(jié)果呈現(xiàn)給所述用戶；從所述用戶接收所述至少 一個搜索結(jié)果的合意性的指示；和基于所述至少一個搜索結(jié)果的所述合意性執(zhí)行動作。
40. —種用于確定用戶的聲譽的裝置，其包括至少一個模塊，所述模塊尋皮編程為基于描述所述用戶的至少一個搜索詞從數(shù)據(jù)源獲得至少一個搜索結(jié)果；確定來自于所述數(shù)據(jù)源的所述至少一個搜索結(jié)果對所述用戶的聲譽的影響；和基于所確定的來自于所述數(shù)據(jù)源的所述至少一個搜索結(jié)果對所述用戶的聲譽的影響，為所述用戶計算聲譽得分。
41. 一種用于分析關(guān)于用戶的信息的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括至少一個模塊，所述模塊被配置為執(zhí)行如下步驟基于描述所述用戶的至少一個搜索詞從數(shù)據(jù)源獲得至少一個搜索結(jié)果；將所述至少一個搜索結(jié)果呈現(xiàn)給所述用戶；接收所述至少一個搜索結(jié)果的合意性的指示；和基于所述至少 一個搜索結(jié)果的所述合意性執(zhí)行動作。
42. —種用于確定表示用戶的聲譽的聲譽得分的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括至少一個模塊，所述模塊被配置為執(zhí)行如下步驟基于描述所述用戶的至少 一 個搜索詞從數(shù)據(jù)源獲得至少 一 個搜索結(jié)果；確定來自于所述數(shù)據(jù)源的所述搜索結(jié)果對所述用戶的聲譽的影響；和基于所確定的來自于所述數(shù)據(jù)源的所述搜索結(jié)果對所述用戶的所述聲譽的影響，為所述用戶計算聲譽得分。
全文摘要
提出了用于分析關(guān)于用戶的信息的系統(tǒng)、裝置和方法，其包括根據(jù)描述用戶的至少一個搜索詞獲得至少一個搜索結(jié)果；將至少一個搜索結(jié)果提供給用戶；從用戶接收搜索結(jié)果的合意性的指示；以及根據(jù)搜索結(jié)果的合意性執(zhí)行動作。還提供了用于確定表示用戶的聲譽的信譽得分的系統(tǒng)、裝置和方法，其包括從數(shù)據(jù)源收集搜索結(jié)果，確定來自數(shù)據(jù)源的搜索結(jié)果對用戶的聲譽的影響，以及根據(jù)所確定的來自數(shù)據(jù)源的搜索結(jié)果對用戶的聲譽的影響來為用戶計算聲譽得分。
文檔編號G06F17/30GK101675429SQ200880007535
公開日2010年3月17日 申請日期2008年1月30日 優(yōu)先權(quán)日2007年1月31日
發(fā)明者B·凱莉, D·湯普森, J·奧布里, M·費爾蒂克, R·加布里爾 申請人:名譽捍衛(wèi)者公司