[发明专利]支持模式的数据项和搜索

说明书

在提出的方法中，使得群集元素(箱)用作群集映射形式的小键盘。用户直接利用鼠标、触摸、或实际的小键盘来选择群集元素。对于相关联的属性中的每一个属性，群集映射都是可用的，所述群集映射按照颜色或者明暗强度将属性从高到低进行排序。当在一个群集映射中选择群集元素时，同一群集元素也在其他群集映射中被突出。对于群集映射中的每一个而言，值轴是可用的，值轴示出了选定的群集元素的参数的值。在数值的情况中，群集映射上的高/低属性模式是易于可见的。群集映射中的选定的数据对象显示在单独的小组件中。

背景技术

计算机网络搜索可以基于最终用户使用搜索引擎(例如GOOGLE^TM、YAHOO^TM或另一基于字符串的网络搜索引擎)键入的字符串。这种类型的搜索技术注重于将输入的字符串的含义与已知文档相联系，然后将已知文档按照相关性进行排序。虽然这在文本信息方面是功能强大的，但是它在对属性进行权衡方面倾向于非常有限制性。

例如，当用户将“汽车”键入到基于字符串的网络搜索引擎中时，他可能看到各种类型的与汽车相关的信息，包括他可以在哪里租车或者买车。还可以显示描述了汽车是什么的网站链接。当用户通读完由基于字符串的网络搜索引擎在搜索结果中返回的并显示的网站上的所有文档时，用户可以对他感兴趣的汽车类型有一个想法。

另一种技术是基于相似群集的搜索，在这种技术中，在搜索前将数据分类在群集/箱(bin)中。基于相似群集的搜索的很好的示例是使用与汽车相关的搜索网站(例如，Edmunds网站)以及汽车经销商的网站。与汽车相关的搜索网站允许用户从不同的重叠的箱(例如，SUV、货车、轿车、中型车、有篷货车、旧车、新车、品牌或型号)中选择汽车。当用户选择了SUV时，用户可以基于价格范围或特征集来进行挑选。在这方面，与利用基于字符串的网络搜索引擎相比，利用汽车搜索网站用户得到了更丰富的“汽车信息”体验。然而，利用一般的汽车搜索网站，用户在找到他满意的内容之前不得不浏览多个汽车描述。

发明内容

像基于字符串的搜索或数据值过滤器和/或箱这样的现有解决方案不能使用户体验在属性之间进行权衡。另外，现有的数据群集技术很好地展示了模式的相似性，但是当映射中的模式不相似(不同的比例和朝向)时，或当维度的数量(例如，映射的数量)较高(>4)时，或当知道准确的值很重要时，现有的数据群集技术就变得不是很有用。结果是，不存在令人满意的工具来对属性的模式进行权衡或搜索属性的模式。

提出的方法提供了一种框架，在该框架中，用户可以搜遍模式并且在属性之间进行权衡。在提出的方法中，使得群集元素(箱)用作群集映射形式的小键盘。用户直接利用鼠标、触摸、或实际的小键盘来选择群集元素。对于相关联的属性中的每一个属性，群集映射都是可用的，所述群集映射按照颜色或者明暗强度将属性从高到低进行排序。作为结果，存在的群集映射和存在的属性一样多(多个)。当在一个群集映射中选择群集元素时，同一群集元素也在其他群集映射中被突出。对于群集映射中的每一个而言，值轴是可用的，值轴示出了选定的群集元素的相应参数的值。在数值的情况中，群集映射上的高/低属性模式是易于可见的。群集映射中的选定的数据对象显示在单独的小组件中。

使用提出的方法，用户可以看到所有可用的选项并且对属性进行权衡来做出与用户的需求匹配的选择。不需要在搜索前正式地定义用户的需求。给定的用户可以看见什么是可用的、他最喜欢什么、以及到哪里找到它。

提出的方法包括计算机实现的方法，用于提供支持多维模式的搜索。计算机实现的方法可以显示至少两个群集映射(cluster map)，每一个群集映射与对应于相应的属性。每一个群集映射可以包括一个或多个群集元素。提出的方法使得最终用户能够选择所显示的群集映射中的至少一个中的群集元素。用户选择的群集元素可以在所显示的群集映射中的每一个中自动地或响应性地被突出。对于每一个所显示的群集映射而言，可以通过显示值轴以及在所显示的群集映射中被突出的选定的群集元素在值轴上的相应值来表示相应属性。以这种方式，在多个群集映射上，可以将相对应的参数值显示为选定的群集元素的各个属性。