限制，通用信息包括:對應(yīng)于具有搜索查詢中所標(biāo)識的姓名的人的搜索查詢的流行性;具有搜索查詢中所標(biāo)識的姓名的人的流行性趨勢;搜索查詢中的其它術(shù)語和/或短語(例如 “Bruce Wayne Seattle” 或 “Bruce Wayne Microsoft”)；代表人的圖像;等。作為說明而非限制，涉及請求計(jì)算機(jī)用戶的特定信息可以包括:當(dāng)前位置；在先搜索查詢歷史；當(dāng)前和之前的工作場所;所上的當(dāng)前和之前的教育機(jī)構(gòu)；社交網(wǎng)絡(luò);偏好(顯式和隱式標(biāo)識的);請求計(jì)算機(jī)用戶與搜索查詢的潛在對象之間的一般圖表連接性以及共同朋友的數(shù)目；請求用戶與潛在對象之間的物理距離;朋友的位置;之前的位置;等。典型地但非排他地，搜索引擎110可以至少內(nèi)部地將全局唯一標(biāo)識符關(guān)聯(lián)到作為搜索查詢的主題的人。而且，一旦作為搜索查詢的主題的人是標(biāo)識符，搜索引擎110可以在獲取或重排名響應(yīng)于搜索查詢的搜索結(jié)果中使用相關(guān)聯(lián)的全局唯一標(biāo)識符。
[0015]當(dāng)然，塊202和204中呈現(xiàn)的次序應(yīng)當(dāng)被視為說明性而非限制所公開的主題。在各種條件之下，尋找針對其的內(nèi)容的人的身份可以在提交/接收搜索請求之前是已知的。例如，自動建議搜索推薦可以將特定人指示為自動建議之一，并且典型地，該建議的人的唯一身份是已知的?？商鎿Q地，另一服務(wù)可以向搜索服務(wù)提交針對唯一地標(biāo)識人的針對人的搜索請求，以使得不需要確定該人的身份。相應(yīng)地，雖然關(guān)于圖2的塊202和204公開了一個(gè)實(shí)施例，但是這說明一個(gè)實(shí)施例，而非限制所公開的主題。
[0016]關(guān)于標(biāo)識尋找針對其的內(nèi)容的人的搜索請求，還可能存在其中該人的姓名不是已知的但是提供了可以導(dǎo)致唯一地標(biāo)識該人的一些信息的時(shí)間。例如，計(jì)算機(jī)用戶可能不知道Seattle Seahawks的總經(jīng)理的姓名，但是在提交文本“Seattle Seahawks的總經(jīng)理”中計(jì)算機(jī)用戶通常足以標(biāo)識尋找針對其的內(nèi)容的人，在塊204中，可以確定該人的身份。
[0017]在塊206處，在已經(jīng)標(biāo)識了作為搜索查詢的主題的人之后，搜索引擎110獲取對應(yīng)于所標(biāo)識的人的相關(guān)實(shí)體數(shù)據(jù)。根據(jù)所公開的主題的各方面，相關(guān)實(shí)體數(shù)據(jù)包括涉及所標(biāo)識的人的實(shí)體。相關(guān)實(shí)體是所標(biāo)識的人出于某種原因而與其相關(guān)的實(shí)體。雖然一些原因可能是已知的，但是其他可能是未知的并且根據(jù)統(tǒng)計(jì)相似性暗示。例如，假定所標(biāo)識的人是公司A的雇員并且是工作組Z的成員?；谠摴蛡蜿P(guān)系，所標(biāo)識的人的相關(guān)實(shí)體將典型地包括“公司A”和“工作組(Workgroup)-。由該相同雇傭關(guān)系產(chǎn)生的其它相關(guān)實(shí)體可以包括同事合作者。基于該相同的雇傭關(guān)系，還有其他的實(shí)體也可以包括其他(之前的)工作組、過去和目前的合作者等。在促成以上示例中，所標(biāo)識的人還可以是特定大學(xué)的校友。因而，該大學(xué)可以是所標(biāo)識的人的相關(guān)實(shí)體，以及所標(biāo)識的人就讀的大學(xué)中的特定學(xué)院、所授予的學(xué)位、所標(biāo)識的人的學(xué)術(shù)成就、同學(xué)等。再進(jìn)一步地，假定所標(biāo)識的人還具有對于園藝的熱情，所標(biāo)識的人可能是本地園藝專家團(tuán)體的成員，并且作為結(jié)果，本地園藝專家團(tuán)體可以是所標(biāo)識的人以及團(tuán)體的資深成員的相關(guān)實(shí)體。
[0018]根據(jù)所公開的主題的各方面，搜索引擎110從一個(gè)或多個(gè)相關(guān)實(shí)體源獲取相關(guān)實(shí)體數(shù)據(jù)。搜索引擎110可以存儲托管或存儲來自用戶簡檔儲存庫(例如圖6的用戶簡檔儲存庫628)的關(guān)于所標(biāo)識的人的各種信息，并且因此是相關(guān)實(shí)體源之一。例如，搜索引擎110可以存儲對應(yīng)于計(jì)算機(jī)用戶的用戶簡檔信息。該用戶簡檔信息可以基于顯式標(biāo)識的信息(來自所標(biāo)識的人)以及隱式標(biāo)識的信息(諸如從搜索查詢、瀏覽歷史等導(dǎo)出的信息)。諸如社交聯(lián)網(wǎng)站點(diǎn)116之類的社交聯(lián)網(wǎng)站點(diǎn)表示附加相關(guān)實(shí)體源。如以上所指示的，社交聯(lián)網(wǎng)站點(diǎn)使得諸如搜索查詢所標(biāo)識的人之類的人能夠建立與其他實(shí)體(其包括人、組織、活動、事業(yè)等)的關(guān)系和社交網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)然，可以存在各種各樣的相關(guān)實(shí)體源，其中的每一個(gè)托管可以指示所標(biāo)識的人與其他實(shí)體之間的關(guān)系的信息，并且搜索引擎110可以被配置成從任何數(shù)目的這些相關(guān)實(shí)體源獲取相關(guān)實(shí)體數(shù)據(jù)。
[0019]應(yīng)當(dāng)領(lǐng)會到，由每一個(gè)相關(guān)實(shí)體源托管的相關(guān)實(shí)體信息可能包括所標(biāo)識的人希望保持私密的信息。為了解決該問題，根據(jù)所公開的主題的各方面，搜索引擎標(biāo)識請求計(jì)算機(jī)用戶，并且如果被標(biāo)識，可以在獲取相關(guān)實(shí)體信息中使用對使用被給予給請求計(jì)算機(jī)用戶的許可的嘗試。在各種實(shí)施例中，要求計(jì)算機(jī)用戶認(rèn)證他自己或她自己以便訪問關(guān)于所標(biāo)識的人的信息。作為說明而非限制，其它要求可以包括請求計(jì)算機(jī)用戶登錄到一個(gè)或多個(gè)服務(wù)中以便訪問和/或查看否則將被限制的內(nèi)容。
[0020]如關(guān)于以上示例所建議的，相關(guān)實(shí)體源可以將一個(gè)或多個(gè)類別關(guān)聯(lián)到個(gè)體(諸如搜索查詢的所標(biāo)識的人)。相應(yīng)地，從相關(guān)實(shí)體源獲取的相關(guān)實(shí)體數(shù)據(jù)還可以包括類別數(shù)據(jù)。類別數(shù)據(jù)(關(guān)于由類別限定的潛在關(guān)系的集合以及每個(gè)類別的人的實(shí)際關(guān)系二者)可以在擴(kuò)展所接收的搜索查詢中被有利地使用(如以下更加詳細(xì)討論的)。在以上示例中，相關(guān)實(shí)體源可以具有與所標(biāo)識的人的相關(guān)聯(lián)的各種類別，包括“雇員”、“校友”和“園丁”。而且，每一個(gè)相關(guān)實(shí)體源可以維護(hù)限定什么被意指與類別相關(guān)聯(lián)的類別信息。該類別信息通常包括可能在屬于特定類別的第一實(shí)體(諸如所標(biāo)識的人)與其他實(shí)體之間存在的潛在(盡管不一定是所要求的)關(guān)系的列表?！肮蛦T”類別可以將潛在關(guān)系的集合限定為包括“雇主”、“工作組”、“當(dāng)前管理者”、“直接下屬”、“同事”等。相應(yīng)地，被分類為“雇員”的每一個(gè)實(shí)體然后可以具有如由潛在關(guān)系集合限定的與其他實(shí)體的關(guān)系。當(dāng)然，盡管類別限定潛在關(guān)系的集合，但是不要求該類別的實(shí)體基于每一個(gè)潛在關(guān)系而涉及其他實(shí)體。再進(jìn)一步地，諸如對應(yīng)于搜索查詢的所標(biāo)識的人的實(shí)體之類的給定實(shí)體可以與多個(gè)類別相關(guān)聯(lián)。除了所限定的類別之外，還可以推斷類別。例如，雇員可能對公司之前執(zhí)行的先前工作感興趣，以使得所推斷的類別是“同事”。
[0021]在塊208處，標(biāo)識/確定應(yīng)用于經(jīng)擴(kuò)展的搜索查詢的搜索模型。該搜索模型包括用于對經(jīng)擴(kuò)展的搜索查詢的各種元素(術(shù)語和短語)加權(quán)以改進(jìn)搜索結(jié)果的信息。將搜索模型應(yīng)用于經(jīng)擴(kuò)展的搜索查詢至少部分地識別到經(jīng)擴(kuò)展的搜索查詢的并非所有查詢術(shù)語都是等同的，即一些查詢術(shù)語在標(biāo)識針對所標(biāo)識的人的相關(guān)搜索內(nèi)容中比其它查詢術(shù)語更重要。典型地，盡管不是排他地，支持/加權(quán)雇傭相關(guān)查詢術(shù)語或教育相關(guān)查詢術(shù)語在向特定用戶呈現(xiàn)各種搜索結(jié)果(或者更確切地說，由搜索結(jié)果引用的內(nèi)容)的相關(guān)性時(shí)提供改進(jìn)的搜索結(jié)果。根據(jù)各種實(shí)施例，搜索模型的選擇可以基于關(guān)于請求計(jì)算機(jī)用戶的信息。例如，如果已知請求計(jì)算機(jī)用戶在上大學(xué)，則可以選擇教育模型。可替換地，可以根據(jù)關(guān)于所標(biāo)識的人的信息從對搜索引擎110或外部源可用的信息(包括來自相關(guān)實(shí)體數(shù)據(jù))做出搜索模型的選擇。又在附加的實(shí)施例中，可以根據(jù)關(guān)于請求計(jì)算機(jī)用戶以及搜索查詢的所標(biāo)識的人二者的信息來做出搜索模型的選擇。
[0022]在塊210處，根據(jù)針對所標(biāo)識的人所確定的搜索模型生成經(jīng)擴(kuò)展的搜索查詢。關(guān)于圖3更加詳細(xì)地討論生成經(jīng)擴(kuò)展的搜索查詢。更具體地，圖3是圖示了用于根據(jù)從相關(guān)實(shí)體源獲取的相關(guān)實(shí)體數(shù)據(jù)生成經(jīng)擴(kuò)展的搜索查詢的示例性例程300的流程圖。在塊302處，所接收的搜索查詢的篩選元素和所標(biāo)識的人被包括為經(jīng)擴(kuò)展的搜索查詢的初始區(qū)段。雖然這可能使簡單地將所接收的搜索查詢拷貝到初始區(qū)段中成為必要，但是可能不必簡單地拷貝初始搜索查詢。通常請求計(jì)算機(jī)用戶可能拼錯(cuò)被尋找的人的姓名或者與該人相關(guān)聯(lián)的標(biāo)識篩選元素中任一個(gè)。例如，所接收的搜索查詢可以是“Bruse ffayn Microsoft”，試圖找到對應(yīng)于工作在“Microsoft”的“Bruse Wayn”的內(nèi)容。如果可以確定拼錯(cuò)姓名(或一個(gè)或多個(gè)篩選元素)，則將原始搜索查詢包括在經(jīng)擴(kuò)展的搜索查詢中將不太有成效。因而，在例程200的塊204中，標(biāo)識人。還可以進(jìn)行對篩選元素的校正(盡管在例程200和300中并未顯式地調(diào)出)。
[0023]除了將搜索查詢的查詢術(shù)語包括到經(jīng)擴(kuò)展的搜索查詢中之外，從所獲取的相關(guān)實(shí)體數(shù)據(jù)導(dǎo)出查詢術(shù)語并且將其包括/并入在經(jīng)擴(kuò)展的搜索查詢中。具體地，在塊304處，依照所確定的搜索模型，將來自所獲取的相關(guān)實(shí)體數(shù)據(jù)的相關(guān)實(shí)體(涉及所標(biāo)識的人)包括在經(jīng)擴(kuò)展的搜索查詢的相關(guān)實(shí)體區(qū)段中。在塊306處，根據(jù)搜索模型，從包括類別(作為實(shí)體)和類別實(shí)體(如以下所描述的)二者的類別數(shù)據(jù)導(dǎo)出的查詢術(shù)語包括在經(jīng)擴(kuò)展的搜索查詢的類別實(shí)體區(qū)段中。此后，在塊308處，返回經(jīng)擴(kuò)展的搜索查詢并且例程300終止。
[0024]為了更好地說明經(jīng)擴(kuò)展的搜索查詢的以上描述的區(qū)段，參考圖4。圖4圖示了對應(yīng)于以上示例的示例性經(jīng)擴(kuò)展的搜索查詢400，即針對人“Bruse Wayn”。對于該示例，假定該所標(biāo)識的人“Bruse Wayn”與僅一個(gè)類別雇員相關(guān)聯(lián)。如經(jīng)擴(kuò)展的搜索查詢400中所示，初始區(qū)段402包括原