Microsoft Patents related to SharePoint Search

While investigating relevancy calculation in new SharePoint 2013, I did a research and it turned out that there are a lot publicly available patents which cover search in SharePoint, most of them are done in scope of Microsoft Research programs, according to names of inventors. Although there is no direct evidence that it was implemented exactly as described in patents, I created an Excel spreadsheet which mimiques logic described in patents which actual values from SharePoint – and numbers match!

I hope most curious of you will find it helpful to deep dive into Enterprise Search relevancy and better understand what happens behind the curtain.

Enterprise relevancy ranking using a neural network

• http://www.google.com/patents/US7840569

Internal ranking model representation schema

• http://www.google.com/patents/US8296292
• http://www.google.com/patents/US20110125732

Techniques to perform relative ranking for search results

• http://www.google.com/patents/US8266144
• http://www.google.com/patents/US7974974
• http://www.google.com/patents/US20110264660

Ranking and providing search results based in part on a number of click-through features

• http://www.google.com/patents/EP2212813A1
• http://www.google.com/patents/US20090106221

Document length as a static relevance feature for ranking search results

• http://www.google.com/patents/EP2329411A2
• http://www.google.com/patents/US20090106235

Relevant individual searching using managed property and ranking features

• http://www.google.com/patents/US8224847
• http://www.google.com/patents/US20120278304
• http://www.google.com/patents/US20110106850

Generating search result summaries

• http://www.google.com/patents/US20110313992
• http://www.google.com/patents/US8285699

Advertisements

Исследование релевантности поиска в SharePoint2013

Модель ранжирования результатов поиска SharePoint 2013 притерпела серьезные изменения по сравнениею с SharePoint 2010, а также FAST Search for Sharepoint. Более подробную инфорамацию можно получить из соответвуюшего патента. В кратце, для ранжирования используется несклько ранкинг моделей(в том числе BM25F) результаты от которых в последствии обрабатываются нейронной сетью для получения итогового ранка.

К счастью, есть довольно простой способ заглянуть за ширму и познакомится с черной магией поближе. Чтобы продемонстрировать это на примере я изменил Display Template резульатов поиска, добавив ссылку на страницу ExplainRank.aspх которая расположения в  папке {search_center_url}/_layouts/15/.

В качестве параметров я использовал

• d=ctx.CurrentItem.Path
• q=QueryText из свойства ctx.ListData.Properties.SerializedQuery , сырое значение которого равно<Query Culture=”en-US” EnableStemming=”True” EnablePhonetic=”False” EnableNicknames=”False” IgnoreAllNoiseQuery=”True” SummaryLength=”180″ MaxSnippetLength=”180″ DesiredSnippetLength=”90″ KeywordInclusion=”0″ QueryText=”star wars” QueryTemplate=”{searchboxquery}” TrimDuplicates=”True” Site=”1436c4c3-34b4-4e32-bd41-4d28fc0f1435″ Web=”5291616c-f750-45db-9e3b-68c7c2e82b9f” KeywordType=”True” HiddenConstraints=”” />”)

В процессе рендеринга страница ExplainRank.aspx выполняет следующие действия, и по сути можно легко создать ее аналог:

• Подготавливает KeywordQuery  используя в качестве конфигурации значения из параметров URL которые мы ей передал.  Справедливости ради стоит отметить что возможно передать больше двух параметров (как в нашем примере) но это не было сделано чтобы сохранить простоту.
• Запрашивает в запросе свойство rankdetail.
• Выполняет запрос.
• Обрабатывает значение из свойства rankdetail с помощью RankLogParser (Microsoft.Office.Server.Search.Administration)
• Отрисовывает извлеченную информацию с помощью ряда специализированных RenderableRankingFeature (Microsoft.Office.Server.Search.WebControls)

В качестве результата предоставляется подробная информация об этапах расчета релевантности. Даже не обладая глубокими знаниями в области моделей ранжиривания поисковой выдачи, можно увидеть по каким свойствам документы было совпадение в поиске и какой вклад внесли те или иные feature в общий результат

В следующих главах будет дан более подробный анализ расчета релевантности а также его практические применения для тонкой настройки качества поисковой выдачи.

Explain rank in Sharepoint 2013 Search

Default ranking model in Sharepoint 2013 is completely different from what we’ve seen in FS4SP and is definitely a step forward comparing to SP2010. In a nutshell it uses multiple features (to take into account query terms, it’s proximity; document click-through, authority, anchor text, url depth etc ) which are mixed with help of neural network as a final step. Details can be found in patent claim http://www.google.com/patents/US8296292.

Hopefully there’s a way to bring more light into this black magic. I’ve modified default Display Template and added “Explain Rank” link to each item. This link redirects user to ExplainRank page which hosted under {search_center_url}/_layouts/15/ folder.

I used

• d=ctx.CurrentItem.Path
• q=ctx.DataProvider.$2_3.k  (have found this hidden property using trial & error method)
• another option is to extract value for q= from QueryText from ctx.ListData.Properties.SerializedQuery which value was<Query Culture=”en-US” EnableStemming=”True” EnablePhonetic=”False” EnableNicknames=”False” IgnoreAllNoiseQuery=”True” SummaryLength=”180″ MaxSnippetLength=”180″ DesiredSnippetLength=”90″ KeywordInclusion=”0″ QueryText=”star wars” QueryTemplate=”{searchboxquery}” TrimDuplicates=”True” Site=”1436c4c3-34b4-4e32-bd41-4d28fc0f1435″ Web=”5291616c-f750-45db-9e3b-68c7c2e82b9f” KeywordType=”True” HiddenConstraints=”” />”)

var explainHtml = String.format('<a href="/_layouts/15/ExplainRank.aspx?q={0}&d={1}" title="Explain">Explain Rank</a>',
ctx.DataProvider.$2_3.k,
ctx.CurrentItem.Path);

(upd: here’s a link to complete display template http://pastebin.com/SfbFj9yG)
ExplainRank.aspx page essentially performs following actions:

• Prepares KeywordQuery with values specified in URL (query, item url, + a number of configuration parameters that exist in SerializedQuery but were omitted in this demo for the sake of simplicity)
• Specifies to retrieve ranklog property.
• Executes query
• Parsers ranklog with help of RankLogParser (Microsoft.Office.Server.Search.Administration)
• Renders features/scores using controls derived from RenderableRankingFeature (Microsoft.Office.Server.Search.WebControls)

As a results you are able to review detailed explanation on rank log calculation and have a better understanding why a given document scored with specific rank.

Even if you’re not familiar with advanced information retrieval ranking models, you will easily locate in which properties there were hits, which features contributed to final score.

This is only the beginning of our journey into ranking and relevancy tuning of SharePoint 2013 Search. Stay tuned, in next chapters we will dive more deep.