很难判断我上面提供的有关电影的示例是否与该专

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利相关或者它是否与 Google Assistant 结果中出现的搜索结果联系更紧密。值得通读并思考潜在的实验搜索，看看它们是否会影响您可能看到的结果。有趣的是，谷歌可能会尝试预测它向我们显示的查询建议，然后根据我们执行的搜索或我们为 Google Assistant 识别的兴趣，根据它认为我们的兴趣向我们展示搜索结果。

上下文聚类可以与某人访问搜索引擎的位置和时间相关。该专利提供了一个搜索者 墨西哥 WhatsApp 号码数据 可能会看到的示例，如下所示： 在当前示例中，用户可能位于MegaPlex的位置，其中包括百货商店、餐馆和电影院。另外，用户上下文可以指示用户事件是在周五下午 6 点发起的。当用户发起用户事件时，

搜索系统和/或上下文聚类系统可以访问内容聚类数据214来确定是否将一个或多个上下文聚类作为输入选择提供给用户设备，该输入选择至少部分地基于用户的上下文。基于用户的上下文，上下文聚类系统和/或搜索系统可以针对每个上下文聚类中的每个查询确定用户将提供该查询的概率并且聚合上下文聚类的概率以获得上下文聚类概率。



在当前示例中，可能有四个查询被分组到“电影”集群中，四个查询被分组到“餐厅”集群中，以及三个查询被分组到“部门”集群中。商店”集群。基于对内容聚类数据的分析，上下文聚类系统可以确定“电影”聚类、“餐厅”聚类和“部门”聚类中的每一个中的查询的聚合概率。

基于用户上下文，“商店”集群具有足够高的可能性（例如，满足阈值概率）由用户输入，从而将上下文集群呈现给用户以供在搜索引擎网站中选择输入。 我可以看到在购物中心进行这样的搜索，以了解更多有关我所在位置以及在那里可以找到什么的信息，从餐饮场所到正在放映的电影。听起来这可能是一次有趣冒险的开始。让·克里斯托夫·乔伊纳德斯拉夫斯基克里斯托夫, 不客气。