[发明专利]用于网页输出选择的计算系统、方法和机器可读非暂时性存储介质

说明书

本文所公开的示例涉及网页输出选择。处理器可以确定网页区段的特征并且分别向每一个特征分配权重。处理器可以基于特征的权重确定针对区段的得分并且基于得分确定输出区段。

背景技术

可以选择网页的部分以用于打印、存储或传输。例如，用户可以拷贝网页的部分并且打印所选拷贝部分。选择网页的部分可以允许用户在更少附加混乱的情况下打印对用户更相关的网页部分。

附图说明

附图描述示例实施例。以下详细描述参照附图，其中：

图1是图示了选择要输出的网页部分的计算系统的一个示例的框图。

图2是图示了选择要输出的网页部分的方法的一个示例的流程图。

图3A是图示了选择要输出的网页部分的一个示例的图表。

图3B是图示了对要输出的网页部分分组的一个示例的图表。

具体实施方式

在一个实现中，处理器基于网页区段的自动评分来自动确定网页的哪些区段以用于输出，诸如用于打印或数字剪辑。可以基于由应用到多个用户对各种网页的之前选择的机器学习方法确定的特征和权重来为区段评分。与各种网页特征有关的一大群人的偏好可以用于自动创建用于为不同特征基于其与很可能被期望用于输出的区域的关系而进行加权的方式。在一个实现中，该方法应用到文档对象模型使得为每一个节点基于其特征根据由机器学习方法确定的用于特征的权重来评分。

打印、剪辑或存储来自网页的信息在未保存不相关的信息的情况下可以更有意义并且更容易领悟。相比于用户剪切和粘贴或选择多个区段，自动选择网页的区域可以更快速地施行并且具有更多的灵活性。例如，可以自动选择非连续区段。

图1是图示了选择要输出的网页部分的计算系统100的一个示例的框图。例如，计算系统100可以自动确定网页区段以用于输出，诸如用于打印、数字剪辑、存储和/或传输。计算系统100可以基于多个用户之前选择的网页部分来自动确定区段。例如，机器学习方法可以应用于确定更常被选择用于输出的网页的特征。可以分析网页的特征以确定哪些区段包括确定为值得输出的特征，并且可以自动选择那些区段以用于输出。计算系统100可以包括处理器101、机器可读存储介质102和存储装置107。计算系统可以包括单个装置内的组件，或者组件可以经由网络通信。

处理器101可以是中央处理单元（CPU）、基于半导体的微处理器或适合用于检索和执行指令的任何其它设备。作为替换或附加于提取、解码和执行指令，处理器101可以包括一个或多个集成电路（IC）或其它电子电路，其包括用于施行以下所描述的功能性的多个电子组件。以下所描述的功能性可以由多个处理器施行。

存储装置107可以是与处理器101通信的任何合适的存储装置。存储装置107可以存储关于网页的之前选择的信息以用于输出，诸如用于打印和/或数字剪辑。例如，数字剪辑可以涉及存储网页的区段以用于稍后检索，诸如剪辑图片或处方以存储在单个储存库中。存储装置107可以存储关于网页108的所选区段的特征的信息。存储装置107可以从处理器101接收关于特征的信息。在一个实现中，存储装置存储关于网页选择的信息，并且处理器101确定关于选择的特征的信息。在一个实现中，存储装置107存储关于周期性更新的网络（web）选择的信息，诸如其中处理器每周更新关于特征和/或权重的信息。在一个实现中，针对其中接收到选择信息的每一个新网页而调节权重。

处理器101可以与机器可读存储介质102通信。机器可读存储介质102可以是任何合适的机器可读介质，诸如存储可执行指令或其它数据的电子、磁、光学或其它物理存储设备（例如硬盘驱动器、随机存取存储器、闪速存储器等）。机器可读存储介质105可以是例如计算机可读非暂时性介质。机器可读存储介质102可以包括网页特征加权指令103、网页选择评分指令104、区段选择指令105和输出指令106。指令可以与打印机应用或用于数字剪辑的应用相关联。例如，处理器可以是接收向客户端打印或向客户端云账户输出内容的请求的网络服务器。