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搜索結果的處理方法和裝置.pdf

摘要
申請專利號:

CN201410381706.7

申請日:

2014.08.05

公開號:

CN105320706A

公開日:

2016.02.10

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G06F 17/30申請日:20140805|||公開
IPC分類號: G06F17/30; G06Q30/00(2012.01)I 主分類號: G06F17/30
申請人: 阿里巴巴集團控股有限公司
發明人: 孫常龍; 曹元斌; 林杰
地址: 英屬開曼群島大開曼資本大廈一座四層847號郵箱
優先權:
專利代理機構: 北京博浩百睿知識產權代理有限責任公司11134 代理人: 宋子良
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201410381706.7

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2018.10.09|||2016.03.09|||2016.02.10

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明公開了一種搜索結果的處理方法和裝置。其中,該方法包括:獲取客戶端的搜索框中接收到的當前搜索詞;根據當前搜索詞查詢得到搜索結果列表;在將搜索結果列表中的搜索結果返回給客戶端進行顯示之后,監控搜索結果對應發生的操作行為;抽取發生操作行為的搜索結果的標簽,并計算每個標簽的在線權重值;從歷史搜索日志中查詢得到當前搜索詞對應的歷史搜索結果列表,并獲取每個歷史搜索結果的標簽對應的歷史標簽權重值;結合在線權重值和歷史標簽權重值對搜索結果的標簽進行重新排序,生成推薦標簽列表;按照推薦標簽列表向客戶端推送當前搜索詞對應的搜索結果。本發明解決了現有技術提供的搜索方法無法獲得準確的搜索結果的技術問題。

權利要求書

1.一種搜索結果的處理方法,其特征在于,包括:
獲取客戶端的搜索框中接收到的當前搜索詞;
根據所述當前搜索詞查詢得到搜索結果列表,所述搜索結果列表包括:至少
一個搜索結果;
在將所述搜索結果列表中的搜索結果返回給所述客戶端進行顯示之后,監控
所述客戶端上顯示的所述搜索結果對應發生的操作行為;
抽取發生所述操作行為的搜索結果的標簽,并計算每個標簽的在線權重值;
從歷史搜索日志中查詢得到所述當前搜索詞對應的歷史搜索結果列表,并獲
取所述歷史搜索結果列表中每個歷史搜索結果的標簽對應的歷史標簽權重值;
結合所述在線權重值和所述歷史標簽權重值對所述搜索結果列表中的搜索結
果的標簽進行重新排序,生成所述當前搜索詞對應的推薦標簽列表;
按照所述推薦標簽列表向所述客戶端推送所述當前搜索詞對應的搜索結果。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,計算每個標簽的在線權重值的方式包
括如下任意一種或多種方法:
在監控到所述客戶端上顯示的所述搜索結果發生任意一種操作行為之后,對
發生所述操作行為的搜索結果對應的標簽累加固定權重值,得到該發生所述操作
行為的搜索結果的標簽對應的所述在線權重值,其中,對應不同類型的操作行為,
累加不同的固定權重值;
在監控到所述客戶端上顯示的所述搜索結果發生任意一種操作行為之后,對
發生所述操作行為的搜索結果對應的標簽進行求熵計算,得到該發生所述操作行
為的搜索結果對應的標簽對應的所述在線權重值。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,結合所述在線權重值和所述歷史標簽
權重值對所述搜索結果列表中的搜索結果的標簽進行重新排序,生成所述當前搜
索詞對應的推薦標簽列表的步驟包括:
將所述在線權重值與對應標簽的所述歷史標簽權重值進行累加,生成每個標
簽的新標簽權重值;
按照所述新標簽權重值對每個標簽進行升序排序或者降序排序,生成所述當
前搜索詞對應的推薦標簽列表;
其中,對于沒有發生操作行為的搜索結果的標簽,該標簽的在線權重值不變
或者累加所述固定權重值。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在從歷史搜索日志中查詢得到所述當
前搜索詞對應的歷史搜索結果列表,并獲取所述歷史搜索結果列表中每個歷史搜
索結果的標簽對應的歷史標簽權重值之前,所述方法還包括:
記錄接收到的歷史搜索詞及所述歷史搜索詞在所述歷史搜索日志中的歷史搜
索結果,得到歷史搜索結果列表;
計算所述歷史搜索結果所對應的標簽的所述歷史標簽權重值,該步驟包括:
從歷史搜索結果列表中提取發生歷史操作行為的歷史搜索結果;
提取所述發生歷史操作行為的歷史搜索結果的標簽;
使用權重算法計算所述發生歷史操作行為的歷史搜索結果的標簽的歷史標簽
權重值,其中,所述權重算法包括如下任意一種或多種方式:詞頻算法、TF*IDF
算法和條件概率算法。
5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,在所述權重算法為所述TF*IDF算法的
情況下,其中,使用權重算法計算所述發生歷史操作行為的歷史搜索結果的標簽
的歷史標簽權重值的步驟包括:
計算所述發生歷史操作行為的歷史搜索結果的標簽的詞頻ID;
在獲取到所述歷史搜索詞的類目列表之后,計算得到所述發生歷史操作行為
的歷史搜索結果的標簽在類目列表中的IDF;
根據如下公式計算得到所述發生歷史操作行為的歷史搜索結果的標簽的歷史
標簽權重值W:W=TF*IDF。
6.一種搜索結果的處理裝置,其特征在于,包括:
第一獲取模塊,用于獲取客戶端的搜索框中接收到的當前搜索詞;
查詢模塊,用于根據所述當前搜索詞查詢得到搜索結果列表,所述搜索結果
列表包括:至少一個搜索結果;
監控模塊,用于在將所述搜索結果列表中的搜索結果返回給所述客戶端進行
顯示之后,監控所述客戶端上顯示的所述搜索結果對應發生的操作行為;
處理模塊,用于抽取發生所述操作行為的搜索結果的標簽,并計算每個標簽
的在線權重值;
第二獲取模塊,用于從歷史搜索日志中查詢得到所述當前搜索詞對應的歷史
搜索結果列表,并獲取所述歷史搜索結果列表中每個歷史搜索結果的標簽對應的
歷史標簽權重值;
生成模塊,用于結合所述在線權重值和所述歷史標簽權重值對所述搜索結果
列表中的搜索結果的標簽進行重新排序,生成所述當前搜索詞對應的推薦標簽列
表;
推送模塊,用于按照所述推薦標簽列表向所述客戶端推送所述當前搜索詞對
應的搜索結果。
7.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述處理模塊包括如下任意一個或多
個模塊:
第一計算模塊,用于在監控到所述客戶端上顯示的所述搜索結果發生任意一
種操作行為之后,對發生所述操作行為的搜索結果對應的標簽累加固定權重值,
得到該發生所述操作行為的搜索結果的標簽對應的所述在線權重值,其中,對應
不同類型的操作行為,累加不同的固定權重值;
第二計算模塊,用于在監控到所述客戶端上顯示的所述搜索結果發生任意一
種操作行為之后,對發生所述操作行為的搜索結果對應的標簽進行求熵計算,得
到該發生所述操作行為的搜索結果對應的標簽對應的所述在線權重值。
8.根據權利要求7所述的裝置,其特征在于,所述生成模塊包括:
累加模塊,用于將所述在線權重值與對應標簽的所述歷史標簽權重值進行累
加,生成每個標簽的新標簽權重值;
排序模塊,用于按照所述新標簽權重值對每個標簽進行升序排序或者降序排
序,生成所述當前搜索詞對應的推薦標簽列表;其中,對于沒有發生操作行為的
搜索結果的標簽,該標簽的在線權重值不變或者累加所述固定權重值。
9.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,在執行第二獲取模塊之前,所述裝置
還包括:
記錄模塊,用于記錄接收到的歷史搜索詞及所述歷史搜索詞在所述歷史搜索
日志中的歷史搜索結果,得到歷史搜索結果列表;
第三計算模塊,用于計算所述歷史搜索結果所對應的標簽的所述歷史標簽權
重值,所述第三計算模塊包括:
提取模塊,用于從歷史搜索結果列表中提取發生歷史操作行為的歷史搜索結
果,并提取所述發生歷史操作行為的歷史搜索結果的標簽;
子處理模塊,用于使用權重算法計算所述發生歷史操作行為的歷史搜索結果
的標簽的歷史標簽權重值,其中,所述權重算法包括如下任意一種或多種方式:
詞頻算法、TF*IDF算法和條件概率算法。
10.根據權利要求9所述的裝置,其特征在于,在所述權重算法為所述TF*IDF算法的
情況下,其中,所述子處理模塊包括:
第一子計算模塊,用于計算所述發生歷史操作行為的歷史搜索結果的標簽的
詞頻ID;
第二子計算模塊,用于在獲取到所述歷史搜索詞的類目列表之后,計算得到
所述發生歷史操作行為的歷史搜索結果的標簽在類目列表中的IDF;
第三子計算模塊,用于根據如下公式計算得到所述發生歷史操作行為的歷史
搜索結果的標簽的歷史標簽權重值W:W=TF*IDF。

說明書

搜索結果的處理方法和裝置

技術領域

本發明涉及計算機領域,具體而言,涉及一種搜索結果的處理方法和裝置。

背景技術

隨著搜索技術的飛速發展,對于當前搜索詞的搜索結果是否符合用戶的搜索需求
是目前技術研究的主要方向。例如在飛速發展的電子商務行業,越來越多的用戶參與
其中,在海量的商品中,搜索導航一直承擔著至關重要的部分,用戶在搜索導航的搜
索框中輸入關鍵詞之后,搜索導航可以根據用戶的需求選擇相關的商品列表來供用戶
選擇,由于幫助用戶篩選了大量有效商品信息,從而大大提升了用戶的體驗。

現有電子商務的搜索導航主要有兩種搜索方式:

方式一:通過產出離線導航詞表,在線加載的方式,推薦給用戶。例如,針對歷
史搜索詞,通過歷史搜索日志,計算出每個歷史搜索詞對應的導航推薦結果。如果當
前用戶輸入的搜索詞命中了詞表,則會把導航的推薦結果呈現給該用戶。

方式二:個性化的導航推薦。通過類似方法一的方法產出的離線詞表,結合在線
用戶的特征,其特征取決于該用戶的歷史行為、區域特征、終端類型等。

以上兩種方式的導航,都在一定程度上滿足了用戶的需求,提高了用戶的體驗。
但針對類似無線終端屏幕小,輸入不方便,通過方式一的方法并不能展示過多的信息
給用戶。例如,不同的用戶輸入“手機”后,屏幕上按照九宮格的方式來展示,最多
只能展現9個tag,顯然滿足不了用戶的需求;而方式二雖在一定程度上緩解了推送
過多導航內容,但由于用戶的需求是多變的,例如,通過歷史預測,該用戶喜歡的手
機品牌是“蘋果”,但實際用戶看上新款三星的手機,亦可能用戶在為別人買手機,類
似這種需求,基于搜索歷史的個性化導航顯然不能滿足。

由此可知,在現有電子商務搜索系統中,無論是標簽導購,還是搜索個性化,在
一定程度上都不能滿足用戶“多變”的需求,例如:搜索“手機”,一分鐘之前是在找
“三星”品牌的手機,一分鐘之后搜索“手機”是在找“蘋果”品牌的手機。同時,
針對這些部分個性化不能覆蓋的群體,搜索體驗也不能得到改善。

針對上述的現有技術提供的搜索方法無法獲得準確的搜索結果的技術問題,目前
尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本發明實施例提供了一種搜索結果的處理方法和裝置,以至少解決現有技術提供
的搜索方法無法獲得準確的搜索結果的技術問題。

根據本發明實施例的一個方面,提供了一種搜索結果的處理方法,該方法包括:
獲取客戶端的搜索框中接收到的當前搜索詞;根據當前搜索詞查詢得到搜索結果列表,
搜索結果列表包括:至少一個搜索結果;在將搜索結果列表中的搜索結果返回給客戶
端進行顯示之后,監控客戶端上顯示的搜索結果對應發生的操作行為;抽取發生操作
行為的搜索結果的標簽,并計算每個標簽的在線權重值;從歷史搜索日志中查詢得到
當前搜索詞對應的歷史搜索結果列表,并獲取歷史搜索結果列表中每個歷史搜索結果
的標簽對應的歷史標簽權重值;結合在線權重值和歷史標簽權重值對搜索結果列表中
的搜索結果的標簽進行重新排序,生成當前搜索詞對應的推薦標簽列表;按照推薦標
簽列表向客戶端推送當前搜索詞對應的搜索結果。

根據本發明實施例的另一方面,還提供了一種搜索結果的處理裝置,包括:第一
獲取模塊,用于獲取客戶端的搜索框中接收到的當前搜索詞;查詢模塊,用于根據當
前搜索詞查詢得到搜索結果列表,搜索結果列表包括:至少一個搜索結果;監控模塊,
用于在將搜索結果列表中的搜索結果返回給客戶端進行顯示之后,監控客戶端上顯示
的搜索結果對應發生的操作行為;處理模塊,用于抽取發生操作行為的搜索結果的標
簽,并計算每個標簽的在線權重值;第二獲取模塊,用于從歷史搜索日志中查詢得到
當前搜索詞對應的歷史搜索結果列表,并獲取歷史搜索結果列表中每個歷史搜索結果
的標簽對應的歷史標簽權重值;生成模塊,用于結合在線權重值和歷史標簽權重值對
搜索結果列表中的搜索結果的標簽進行重新排序,生成當前搜索詞對應的推薦標簽列
表;推送模塊,用于按照推薦標簽列表向客戶端推送當前搜索詞對應的搜索結果。

在本發明實施例中,采用獲取客戶端的搜索框中接收到的當前搜索詞;根據當前
搜索詞查詢得到搜索結果列表,搜索結果列表包括:至少一個搜索結果;在將搜索結
果列表中的搜索結果返回給客戶端進行顯示之后,監控客戶端上顯示的搜索結果對應
發生的操作行為;抽取發生操作行為的搜索結果的標簽,并計算每個標簽的在線權重
值;從歷史搜索日志中查詢得到當前搜索詞對應的歷史搜索結果列表,并獲取歷史搜
索結果列表中每個歷史搜索結果的標簽對應的歷史標簽權重值;結合在線權重值和歷
史標簽權重值對搜索結果列表中的搜索結果的標簽進行重新排序,生成當前搜索詞對
應的推薦標簽列表;按照推薦標簽列表向客戶端推送當前搜索詞對應的搜索結果的方
式,通過對客戶端用戶輸入的當前搜索詞的搜索結果的標簽進行實時分析,動態計算
得到當前搜索詞對應的搜索結果,實時分析的部分主要利用當前搜索詞實時的搜索結
果,以及與當前搜索詞匹配的搜索詞的歷史搜索結果進行結合分析,結合分析的結果
可以是通過累加歷史搜索結果對應的標簽的在線權重值,和當前搜索詞實時獲取到的
搜索結果對應的標簽的歷史標簽權重值得到的,由于標簽的權重值發生了改變,因此
標簽的排序結果也發生了變化,從而計算出了針對本次搜索用戶的標簽偏好,產出用
戶的實時導購標簽,繼而使得標簽對應的搜索結果的顯示也發生了變化,從而得到當
前搜索詞對應的新搜索結果,進而解決了現有技術提供的搜索方法無法獲得準確的搜
索結果的技術問題。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本發明的進一步理解,構成本申請的一部分,本發
明的示意性實施例及其說明用于解釋本發明,并不構成對本發明的不當限定。在附圖
中:

圖1是本發明實施例的一種運行搜索結果的處理方法的移動終端的硬件結構框圖;

圖2是根據本發明實施例的搜索結果的處理方法的流程圖;

圖3是根據本發明實施例的一種可選的基于電子商務領域的應用場景的搜索結果
的處理系統的框架結構示意圖;

圖4是根據本發明實施例的一種計算歷史標簽權重值的計算方法流程圖;

圖5是根據本發明實施例的一種搜索結果的處理裝置的示意圖;

圖6是根據本發明實施例的一種可選的搜索結果的處理裝置的結構示意圖;

圖7是根據本發明實施例的一種可選的搜索結果的處理裝置的結構示意圖;以及

圖8是根據本發明實施例的一種可選的搜索結果的處理裝置的結構示意圖。

具體實施方式

為了使本技術領域的人員更好地理解本發明方案,下面將結合本發明實施例中的
附圖,對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實施例
僅僅是本發明一部分的實施例,而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例,本領
域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例,都應當屬于
本發明保護的范圍。

需要說明的是,本發明的說明書和權利要求書及上述附圖中的術語“第一”、“第
二”等是用于區別類似的對象,而不必用于描述特定的順序或先后次序。應該理解這
樣使用的數據在適當情況下可以互換,以便這里描述的本發明的實施例能夠以除了在
這里圖示或描述的那些以外的順序實施。此外,術語“包括”和“具有”以及他們的
任何變形,意圖在于覆蓋不排他的包含,例如,包含了一系列步驟或單元的過程、方
法、系統、產品或設備不必限于清楚地列出的那些步驟或單元,而是可包括沒有清楚
地列出的或對于這些過程、方法、產品或設備固有的其它步驟或單元。

實施例1

根據本發明實施例,還提供了一種搜索結果的處理方法的方法實施例,需要說明
的是,在附圖的流程圖示出的步驟可以在諸如一組計算機可執行指令的計算機系統中
執行,并且,雖然在流程圖中示出了邏輯順序,但是在某些情況下,可以以不同于此
處的順序執行所示出或描述的步驟。

本申請實施例一所提供的方法實施例可以在移動終端、計算機終端或者類似的運
算裝置中執行。以運行在計算機終端上為例,圖1是本發明實施例的一種運行搜索結
果的處理方法的移動終端的硬件結構框圖。如圖1所示,移動終端10可以包括一個或
多個(圖中僅示出一個)處理器102(處理器102可以包括但不限于微處理器MCU或
可編程邏輯器件FPGA等的處理裝置)、用于存儲數據的存儲器104、以及用于通信功
能的傳輸裝置106。本領域普通技術人員可以理解,圖1所示的結構僅為示意,其并
不對上述電子裝置的結構造成限定。例如,移動終端10還可包括比圖1中所示更多或
者更少的組件,或者具有與圖1所示不同的配置。

存儲器104可用于存儲應用軟件的軟件程序以及模塊,如本發明實施例中的搜索
結果的處理方法對應的程序指令/模塊,處理器102通過運行存儲在存儲器104內的軟
件程序以及模塊,從而執行各種功能應用以及數據處理,即實現上述的搜索結果的處
理方法。存儲器104可包括高速隨機存儲器,還可包括非易失性存儲器,如一個或者
多個磁性存儲裝置、閃存、或者其他非易失性固態存儲器。在一些實例中,存儲器104
可進一步包括相對于處理器102遠程設置的存儲器,這些遠程存儲器可以通過網絡連
接至移動終端10。上述網絡的實例包括但不限于互聯網、企業內部網、局域網、移動
通信網及其組合。

傳輸裝置106用于經由一個網絡接收或者發送數據。上述的網絡具體實例可包括
移動終端10的通信供應商提供的無線網絡。在一個實例中,傳輸裝置106包括一個網
絡適配器(NetworkInterfaceController,NIC),其可通過基站與其他網絡設備相
連從而可與互聯網進行通訊。在一個實例中,傳輸裝置106可以為射頻(Radio
Frequency,RF)模塊,其用于通過無線方式與互聯網進行通訊。

在上述運行環境下,本申請提供了如圖2所示的搜索結果的處理方法。圖2是根
據本發明實施例一的搜索結果的處理方法的流程圖。

如圖2所示,該搜索結果的處理方法可以如下實施步驟:

步驟S20,獲取客戶端的搜索框中接收到的當前搜索詞。

本申請上述步驟S20中的搜索框可以是網頁頁面中的搜索導航所提供的輸入框,
用戶可以在該搜索框中輸入搜索詞,以電子商務領域中,搜索詞可以是商品的關鍵詞,
例如:“手機蘋果”。

步驟S22,根據當前搜索詞查詢得到搜索結果列表,搜索結果列表可以包括:至
少一個搜索結果。

在本申請上述步驟S22中,可以通過后臺的搜索引擎服務來提供該當前搜索詞的
搜索結果列表,該搜索結果列表包含了該當前搜索詞對應的所有搜索結果的信息。仍
舊以電子商務領域為例,該搜索結果列表可以是包含多條商品信息的商品信息列表,
后臺搜索引擎可以返回搜索詞“手機蘋果”的多個搜索結果的信息,例如:“蘋果手
機Iphone5s,雙核驅動”等。

結合圖3可知,本申請可以通過中間服務器來接收客戶端的搜索請求,搜索請求
中包含當前搜索詞,中間服務器可以請求搜索引擎服務器提供的搜索引擎服務來查詢
得到當前搜索詞的搜索結果列表。優選地,該搜索引擎服務可以加入排序算法,從而
使得獲取到搜索結果已經經過排序,仍舊以電子商務領域為例,返回的商品信息列表
中的商品信息已經是優化過的結果。

步驟S24,在將搜索結果列表中的搜索結果返回給客戶端進行顯示之后,監控客
戶端上顯示的搜索結果對應發生的操作行為。

結合圖3可知,該步驟S24可以實現,在搜索引擎服務器提供的搜索引擎服務查
詢得到當前搜索詞的搜索結果列表之后,會將該搜索結果列表返回給中間服務器,中
間服務器會將該搜索結果列表返回給客戶端,使得客戶端可以為用戶提供瀏覽當前搜
索詞對應的所有搜索結果。同時,如果用戶在瀏覽搜索結果的過程中,對某一個搜索
結果進行了操作,客戶端會將該發生了操作行為的搜索結果反饋給中間服務器。從而
實現了中間服務器對客戶端上各個搜索結果的操作行為的監控過程。

仍舊以電子商務領域為例,上述方案可以實現中間服務器把查詢到的商品信息列
表返回給客戶端,便于用戶的瀏覽商品信息列表中的商品信息,如果客戶端接收到用
戶對商品信息的操作行為之后,會將發生了操作行為的商品信息返回給中間服務器,
操作行為包括但不限于以下行為:點擊、收藏、交易購買等行為。

步驟S26,抽取發生操作行為的搜索結果的標簽,并計算每個標簽的在線權重值。

此處需要說明的是,由于標簽是預先設置的,因此,該步驟S26可以從后臺直接
獲取到監控到發生了操作行為的搜索結果的標簽。

結合圖3可知,上述步驟S26在獲取到搜索結果之后,可以將發生了操作行為的
搜索結果寫入第三方服務器或者算法服務器,通過抽取的標簽之后,

算法服務器可以請求第三方服務器,或者通過本地存儲來獲取到用戶的操作行為
的行為數據,并在抽取不同操作行為的搜索結果(例如商品)的標簽之后,計算每個
標簽的權重,得到每個標簽的在線權重值,該在線權重值表示用戶實時瀏覽搜索結果
時,預測該搜索結果是否符合用戶搜索需求。

步驟S28,從歷史搜索日志中查詢得到當前搜索詞對應的歷史搜索結果列表,并
獲取歷史搜索結果列表中每個歷史搜索結果的標簽對應的歷史標簽權重值。

本申請上述步驟S28提供的方法,可以通過在歷史搜索日志中查詢到與當前搜索
詞匹配的歷史搜索詞之后,使用歷史搜索日志中已經記錄的該歷史搜索詞對應的歷史
搜索結果,得到上述當前搜索詞在歷史搜索日志中對應的歷史搜索結果,查詢到的歷
史搜索結果構成歷史搜索結果列表的組成部分。

步驟S30,結合在線權重值和歷史標簽權重值對搜索結果列表中的搜索結果的標
簽進行重新排序,生成當前搜索詞對應的推薦標簽列表。

本申請上述步驟S30實現了,針對當前搜索詞,通過結合當前搜索行為的搜索結
果和歷史搜索行為的搜索結果來確定本次搜索的用戶的標簽偏好,生成的推薦標簽列
表可以作為實時導購標簽反饋給客戶端的用戶,此處搜索行為包括搜索結果的瀏覽及
對瀏覽的搜索結果的操作行為。

步驟S32,按照推薦標簽列表向客戶端推送當前搜索詞對應的搜索結果。

由此可知,本申請提供的方法實施例,通過對客戶端用戶輸入的當前搜索詞的搜
索結果的標簽進行實時分析,動態計算得到當前搜索詞對應的搜索結果,實時分析的
部分主要利用當前搜索詞實時的搜索結果,以及與當前搜索詞匹配的搜索詞的歷史搜
索結果進行結合分析,結合分析的結果可以是通過累加歷史搜索結果對應的標簽的在
線權重值,和當前搜索詞實時獲取到的搜索結果對應的標簽的歷史標簽權重值得到的,
由于標簽的權重值發生了改變,因此標簽的排序結果也發生了變化,從而計算出了針
對本次搜索用戶的標簽偏好,產出用戶的實時導購標簽,繼而使得標簽對應的搜索結
果的顯示也發生了變化,從而得到當前搜索詞對應的新搜索結果。此處需要說明的是,
結合在線權重值和歷史標簽權重值之前,需要計算在線權重值和歷史標簽權重值,其
中,搜索結果列表中發生操作行為的搜索結果的標簽會重新進行計算,而沒有發生操
作行為的搜索結果的標簽不發生變化,或者進累計一個固定值。

仍舊以電子商務領域為例,本申請上述實施例通過獲取用戶在瀏覽商品過程中獲
得的商品信息,基于商品信息包含的標簽,時時計算出用戶的標簽偏好,產出導購標
簽,進一步,可以借助商品標簽,時時推薦出標簽組合進行導購,還可以進一步計算
商品之前的相似性,時時推薦出基于某一主題的場景導購標簽。由此,將本申請提供
的實施例應用在電子商務中,可以實現根據用戶時時瀏覽的商品行為預測該用戶喜歡
的標簽tag內容而進行推薦,并將推薦結果時時的展現給客戶端用戶,例如:當用戶
輸入“手機”后,在瀏覽商品的過程中,如果用戶喜歡,則會點擊商品詳情頁看看商
品的詳細信息,來決定是否購買。如果用戶不喜歡,則不會點擊進去。當一頁瀏覽完
后,在用戶瀏覽第二頁之前,根據剛才用戶的交互行為,喜歡或者不喜歡,時時計算
出推薦的導航內容,便于用戶的導購。

本申請上述實施例一提供的方案中,操作行為可以包括如下任意一種或多種類型:
點擊操作、收藏操作和交易操作,其中,步驟S26實現的計算每個標簽的在線權重值
的方式包括如下任意一種或多種方式:

方式一:在監控到客戶端上顯示的搜索結果發生任意一種操作行為之后,對發生
操作行為的搜索結果對應的標簽累加固定權重值,得到該發生操作行為的搜索結果的
標簽對應的在線權重值,其中,對應不同類型的操作行為,累加不同的固定權重值。

此處需要說明的是,應用在電子商務領域時,在操作行為包括點擊操作、收藏操
作和交易操作等多種類型的情況下,顯而易見的是發生交易操作的搜索結果是用戶最
感興趣的搜索結果,發生收藏操作的搜索結果次之,比較收藏操作和交易操作,僅發
生點擊操作的搜索結果用戶的興趣最低,但這幾種操作都比瀏覽操作表示用戶的興趣
都高。為了將用戶最感興趣的搜索結果在下次搜索或者下一頁顯示時推薦給用戶,可
以按照興趣度的高低設置不同的固定權重值,如果在線監控到某一個搜索結果發生了
上述任意一種操作行為,就對該搜索結果的標簽累加該操作行為所對應的固定權重值,
使得興趣度越高的,即累加的固定權重值越大的搜索結果排列越靠前。

方式二:在監控到客戶端上顯示的搜索結果發生任意一種操作行為之后,對發生
操作行為的搜索結果對應的標簽進行求熵計算,得到該發生操作行為的搜索結果對應
的標簽對應的在線權重值。

由此,結合圖3所示的一種可選的基于電子商務領域的應用場景,下面對本申請
提供的在線權重值的計算過程進行詳細說明:

首先,中間服務器在獲取到在線用戶輸入的搜索詞之后,從搜索引擎服務器中獲
取到該搜索詞對應的商品信息列表,一方面中間服務器sp會把商品信息列表返回給前
端的客戶端進行顯示,供用戶瀏覽,另一方面中間服務器sp會把商品信息列表返回給
第三方服務器,此時第三方服務器記錄了用戶瀏覽的商品信息列表的數據,記錄格式
如下下表1:

表1:


上述第三方服務器中記錄的商品信息列表的數據供算法服務器計算標簽的在線標
簽權限值。

其次,當前段的客戶端中監控到用戶對搜索結果有點擊(或者收藏、交易等)的
操作行為時,前端客戶端會實時把發生了點擊操作的商品信息的nid列表傳給中間服
務器sp,中間服務器sp再次把用戶的點擊操作的行為信息返回給第三方服務器。此
時發生了用戶點擊操作的搜索結果的數據信息記錄如下表2:

表2:


一種優選方案中,由于,對于同一個用戶和同一個搜索詞而言,點擊操作延遲于
瀏覽操作,因此,算法服務器通過個性化服務器系統在獲取到發生了點擊操作、瀏覽
操作、收藏操作等操作方式的商品信息的商品信息列表時,會在時間上處理成統一的
時間戳,便于合并操作。

最后,提取發生了點擊操作的商品信息的標簽信息,計算每一個標簽的在線權重
值。在線權重值的計算方法有多種,可以每次加一個預先設定的固定權重值,也可以
計算每個標簽的熵值,從而生成標簽的在線權重值。

基于上述計算得到了每個標簽的在線權重值,本申請實施例一提供的方案中,步
驟S30實現的結合在線權重值和歷史標簽權重值對搜索結果列表中的搜索結果的標簽
進行重新排序,生成當前搜索詞對應的推薦標簽列表的步驟可以包括如下實施步驟:

步驟S301,將在線權重值與對應標簽的歷史標簽權重值進行累加,生成每個標簽
的新標簽權重值.

步驟S303,按照新標簽權重值對每個標簽進行升序排序或者降序排序,生成當前
搜索詞對應的推薦標簽列表;其中,對于沒有發生操作行為的搜索結果的標簽,該標
簽的在線權重值不變或者累加固定權重值。

上述步驟S301和步驟S303可以實現,將在線計算的在線標簽權重和離線標簽列
表中的歷史標簽權重值進行疊加,從而生成大于某一個閾值的標簽降序列表。按照該
標簽降序列表將對應的搜索結果推送給前段客戶端供用戶瀏覽,使得用戶翻頁時可以
展示動態導航得到的搜索結果。

在本申請實施例一提供的方案中,在執行步驟S28從歷史搜索日志中查詢得到當
前搜索詞對應的歷史搜索結果列表,并獲取歷史搜索結果列表中每個歷史搜索結果的
標簽對應的歷史標簽權重值之前,還可以執行如下步驟:

步驟S271,記錄接收到的歷史搜索詞及歷史搜索詞在歷史搜索日志中的歷史搜索
結果,得到歷史搜索結果列表;

步驟S273,計算歷史搜索結果所對應的標簽的歷史標簽權重值。

一種可選的方案中,該步驟S273通過如下步驟來實現:

步驟S2731,從歷史搜索結果列表中提取發生歷史操作行為的歷史搜索結果。

步驟S2733,提取發生歷史操作行為的歷史搜索結果的標簽。

步驟S2735,使用權重算法計算發生歷史操作行為的歷史搜索結果的標簽的歷史
標簽權重值,其中,權重算法包括如下任意一種或多種方式:詞頻算法、TF*IDF算法
和條件概率算法。

由此可知,仍舊以電子商務領域的應用場景為例,上述方案可以實現,針對歷史
搜索詞對應的發生了點擊操作、購買操作、交易操作等操作行為的商品信息,可以提
取上述發生操作行為的商品列表的標簽,并計算每個標簽的歷史表情權重值來表征該
標簽的重要度,標簽的重要度計算方法可以有多種,例如基于統計的詞頻方法、TF*IDF、
條件概率等等,在計算得到標簽的重要度中,建立并保存歷史搜索詞與其歷史搜索結
果對應的標簽的歷史標簽權重值的映射關系表,使得當用戶輸入當前搜索詞之后,可
以通過匹配處理,來提取與該當前搜索詞匹配的歷史搜索詞的歷史標簽權重值。

優選地,在權重算法為TF*IDF算法的情況下,其中,步驟S2735實現的使用權重
算法計算發生歷史操作行為的歷史搜索結果的標簽的歷史標簽權重值的方案可以通過
如下步驟實現:

首先,計算發生歷史操作行為的歷史搜索結果的標簽的詞頻ID。

其次,在獲取到歷史搜索詞的類目列表之后,計算得到發生歷史操作行為的歷史
搜索結果的標簽在類目列表中的IDF。

最后,根據如下公式計算得到發生歷史操作行為的歷史搜索結果的標簽的歷史標
簽權重值W:W=TF*IDF。

下面就結合圖4所示的流程圖,以電子商務領域的應用場景為例,對采用TF*IDF
算法計算歷史標簽權重值的計算方法進行詳細描述:

首先,對所有的歷史搜索詞進行類目預測,通過歷史搜索詞從歷史搜索日志中提
取歷史搜索結果列表,并提取發生了歷史操作行為的商品信息作為商品歷史行為日志,
得到每個歷史搜索詞對應的發生了點擊操作、交易操作、收藏操作等操作行為的商品
信息,同時根據這些商品信息所屬的類目分布,計算該歷史搜索詞所預測的類目列表。

其次,根據上述的商品信息,提取每個商品信息上的標簽序列,計算每個標簽TF
(TermFrequency,詞頻),同時,計算每個標簽在預測的類目中的IDF(Inverse
DocumentFrequency),把TF*IDF的結果作為每個標簽的臨時權重,從而計算得到了
發生歷史操作行為的歷史搜索結果的標簽的歷史標簽權重值W。

此處需要說明的是,TF-IDF是一種統計方法,用以評估一字詞對于一個文件集或
一個語料庫中的其中一份文件的重要程度。字詞的重要性隨著它在文件中出現的次數
成正比增加,但同時會隨著它在語料庫中出現的頻率成反比下降。TF-IDF加權的各種
形式常被搜索引擎應用,作為文件與用戶查詢之間相關程度的度量或評級。除了
TF-IDF以外,因特網上的搜索引擎還會使用基于鏈接分析的評級方法,以確定文件在
搜尋結果中出現的順序。其中,詞頻(termfrequency,TF)指的是某一個給定的詞
語在該文件中出現的次數。這個數字通常會被歸一化,以防止它偏向長的文件(同一
個詞語在長文件里可能會比短文件有更高的詞頻,而不管該詞語重要與否);逆向文件
頻率(inversedocumentfrequency,IDF)是一個詞語普遍重要性的度量。某一特定
詞語的IDF,可以由總文件數目除以包含該詞語之文件的數目,再將得到的商取對數
得到。由此可知,某一特定文件內的高詞語頻率,以及該詞語在整個文件集合中的低
文件頻率,可以產生出高權重的TF-IDF。因此,TF-IDF傾向于保留文檔中較為特別的
詞語,過濾常用詞。

然后,還可以對歷史搜索詞進行分詞和標志,根據標簽信息,標記出歷史搜索詞
中已經確定的維度,并把推薦結果中該維度的標簽去除。

最后,把每個歷史搜索詞下的標簽權重歸一化,并輸出。

例如,以歷史搜索詞為“手機蘋果”為例,首先根據用戶的點擊、購買、收藏等
行為計算出類目預測的結果是“手機類目”;其次統計該歷史搜索詞對應的商品標簽信
息,計算每個標簽的TF*IDF,結果為“品牌:蘋果,權重0.2;Iphone型號:Iphone
4s,權重0.1;Iphone型號:Iphone5s,權重0.05;Iphone型號:Iphone5,權重
0.05;Iphone型號:Iphone5c,權重0.04;屏幕尺寸:4.0英寸,權重0.02;核心
數:雙核,權重0.02;操作系統:IOS,權重0.02;品牌:三星,權重0.001”等等;
然后Query中“蘋果”在標簽序列中已經被打上“品牌標記”,說明用戶已經指定該維
度,因此會在推薦的結果中,把該維度的標簽刪除,結果為“Iphone型號:Iphone4s,
權重0.1;Iphone型號:Iphone5s,權重0.05;Iphone型號:Iphone5,權重0.05;
Iphone型號:Iphone5c,權重0.04;屏幕尺寸:4.0英寸,權重0.02;核心數:雙
核,權重0.02;操作系統:IOS,權重0.02”;最后把每個Query下的權重進一步歸一,
最終離線數據輸出的結果為“Iphone型號:Iphone4s,權重0.333;Iphone型號:
Iphone5s,權重0.167;Iphone型號:Iphone5,權重0.167;Iphone型號:Iphone
5c,權重0.133;屏幕尺寸:4.0英寸,權重0.067;核心數:雙核,權重0.067;操
作系統:IOS,權重0.067;”。

上述方案實現了,對提取到的歷史搜索詞對應的離線推薦的各個標簽的歷史標簽
權重值,可以計算出該標簽中的平均權重(由于標簽中的權重已經做了歸一化,因此
1/標簽的個數就是標簽的平均權重),此時,有點擊行為的搜索結果的標簽的權重值
是正均值,沒有點擊行為的搜索結果的標簽的權重值是負均值。

下面就結合圖3至圖4,以電子商務領域為應用場景,對本申請實施例一提供的
方案進行詳細描述:

步驟A,用戶發送搜索請求給客戶端,客戶端的搜索框獲取到當前搜索詞。

步驟B,客戶端獲取到用戶的信息和當前搜索詞中,發送請求給中間服務器。

步驟C,中間服務器發送請求給引擎服務器,其中,該引擎服務器提供的引擎服
務了加入了排序算法。

步驟D,引擎服務器根據請求中攜帶的當前搜索詞查詢得到對應的搜索結果,即
獲取到當前搜索詞對應的商品信息的商品信息列表,并將該商品信息列表返回給中間
服務器。

步驟E,引擎服務器除了可以將上述商品信息列表返回給中間服務器,另一方面
也可以把返回的商品信息列表寫回第三方服務器。

步驟F,中間服務器把獲取到的商品信息列表返回客戶端,供用戶進行瀏覽,此
時中間服務器實時監控客戶端上顯示的商品信息的操作行為。

步驟G,客戶端將發生了點擊、收藏、交易等操作行為的商品信息返回給中間服
務器。

步驟H,中間服務器把客戶端返回的發生了操作行為商品信息寫回第三方服務器。

步驟I,此時,算法服務器發出算法請求給第三方服務器后,算法服務器會獲取
到每個發生了操作行為的搜索結果的用戶行為數據,然后,在抽取發生了不同行為的
商品信息對應的標簽之后,計算每個標簽的在線權重值,采用一對一疊加的方式將在
線權重值累加到該當前搜索詞對應的歷史標簽權重值中,并進行重排序,產出導購標
簽列表。

步驟J,通過算法產出的標簽列表,返回給客戶端,用戶在翻頁的時候,時時產
出用戶感興趣的標簽列表。

此處需要說明的是,上述步驟I中歷史標簽權重值可以由歷史標簽服務器推送給
算法服務器,歷史標簽服務器中記錄了歷史搜索詞與其對應的歷史標簽權重值的對應
關系,在當前搜索詞匹配到對應的歷史搜索詞之后,就可以查詢得到對應的歷史標簽
權重值。

以查詢詞“手機”為例,首先根據查詢詞對應的歷史商品信息抽取出來,提取每
個商品上的標簽信息,計算出每個標簽的權重,例如,計算的結果是:“Apple”、“三
星”、“小米”、“華為”、“HTC”、“聯想”、“大屏幕”、“老人手機”、“女性手機”、“學生
手機”、“四核手機”、“WCDMA”、“高清攝像”等等。當用戶在線搜索的時候,依次跳過
了,Apple手機、聯想手機、老年人手機、女性手機,而點擊了,大屏幕手機、華為
手機,四核手機,根據對點擊加權,對瀏覽降權的原則后,重新對標簽進行排列。結
果為“華為”、“三星”、“聯想”、“大屏幕”、“四核手機”、“HTC”、“學生手機”、“WCDMA”、
“高清攝像”等等,當然這里也可以產出“華為大屏幕手機”、“華為四核手機”,這里
列舉的僅僅是個示例,并申請不限于此。

需要說明的是,對于前述的各方法實施例,為了簡單描述,故將其都表述為一系
列的動作組合,但是本領域技術人員應該知悉,本發明并不受所描述的動作順序的限
制,因為依據本發明,某些步驟可以采用其他順序或者同時進行。其次,本領域技術
人員也應該知悉,說明書中所描述的實施例均屬于優選實施例,所涉及的動作和模塊
并不一定是本發明所必須的。

通過以上的實施方式的描述,本領域的技術人員可以清楚地了解到根據上述實施
例的方法可借助軟件加必需的通用硬件平臺的方式來實現,當然也可以通過硬件,但
很多情況下前者是更佳的實施方式。基于這樣的理解,本發明的技術方案本質上或者
說對現有技術做出貢獻的部分可以以軟件產品的形式體現出來,該計算機軟件產品存
儲在一個存儲介質(如ROM/RAM、磁碟、光盤)中,包括若干指令用以使得一臺終端
設備(可以是手機,計算機,服務器,或者網絡設備等)執行本發明各個實施例所述
的方法。

實施例2

根據本發明實施例,還提供了一種用于實施上述方法實施例的裝置實施例。圖5
是根據本發明實施例二的搜索結果的處理裝置的示意圖。

如圖5所示,該搜索結果的處理裝置可以包括:第一獲取模塊50、查詢模塊52、
監控模塊54、處理模塊56、第二獲取模塊58、生成模塊60和推送模塊62。

其中,第一獲取模塊50,用于獲取客戶端的搜索框中接收到的當前搜索詞;查詢
模塊52,用于根據當前搜索詞查詢得到搜索結果列表,搜索結果列表包括:至少一個
搜索結果;監控模塊54,用于在將搜索結果列表中的搜索結果返回給客戶端進行顯示
之后,監控客戶端上顯示的搜索結果對應發生的操作行為;處理模塊56,用于抽取發
生操作行為的搜索結果的標簽,并計算每個標簽的在線權重值;第二獲取模塊58,用
于從歷史搜索日志中查詢得到當前搜索詞對應的歷史搜索結果列表,并獲取歷史搜索
結果列表中每個歷史搜索結果的標簽對應的歷史標簽權重值;生成模塊60,用于結合
在線權重值和歷史標簽權重值對搜索結果列表中的搜索結果的標簽進行重新排序,生
成當前搜索詞對應的推薦標簽列表;推送模塊62,用于按照推薦標簽列表向客戶端推
送當前搜索詞對應的搜索結果。

由此可知,本申請提供的裝置實施例,通過對客戶端用戶輸入的當前搜索詞的搜
索結果的標簽進行實時分析,動態計算得到當前搜索詞對應的搜索結果,實時分析的
部分主要利用當前搜索詞實時的搜索結果,以及與當前搜索詞匹配的搜索詞的歷史搜
索結果進行結合分析,結合分析的結果可以是通過累加歷史搜索結果對應的標簽的在
線權重值,和當前搜索詞實時獲取到的搜索結果對應的標簽的歷史標簽權重值得到的,
由于標簽的權重值發生了改變,因此標簽的排序結果也發生了變化,從而計算出了針
對本次搜索用戶的標簽偏好,產出用戶的實時導購標簽,繼而使得標簽對應的搜索結
果的顯示也發生了變化,從而得到當前搜索詞對應的新搜索結果。此處需要說明的是,
結合在線權重值和歷史標簽權重值之前,需要計算在線權重值和歷史標簽權重值,其
中,搜索結果列表中發生操作行為的搜索結果的標簽會重新進行計算,而沒有發生操
作行為的搜索結果的標簽不發生變化,或者進累計一個固定值。

仍舊以電子商務領域為例,本申請上述實施例通過獲取用戶在瀏覽商品過程中獲
得的商品信息,基于商品信息包含的標簽,時時計算出用戶的標簽偏好,產出導購標
簽,進一步,可以借助商品標簽,時時推薦出標簽組合進行導購,還可以進一步計算
商品之前的相似性,時時推薦出基于某一主題的場景導購標簽。由此,將本申請提供
的實施例應用在電子商務中,可以實現根據用戶時時瀏覽的商品行為預測該用戶喜歡
的標簽tag內容而進行推薦,并將推薦結果時時的展現給客戶端用戶,例如:當用戶
輸入“手機”后,在瀏覽商品的過程中,如果用戶喜歡,則會點擊商品詳情頁看看商
品的詳細信息,來決定是否購買。如果用戶不喜歡,則不會點擊進去。當一頁瀏覽完
后,在用戶瀏覽第二頁之前,根據剛才用戶的交互行為,喜歡或者不喜歡,時時計算
出推薦的導航內容,便于用戶的導購。

此處需要說明的是,本申請上述實施例提供的第一獲取模塊50、查詢模塊52、監
控模塊54、處理模塊56、第二獲取模塊58、生成模塊60和推送模塊62與實施例一
中提供的方法步驟S20至步驟S32具有相同的應用場景,但不限于方法提供的示例。
而且上述各個模塊可以作為硬件的一部分運行在移動終端10中。

優選地,本申請上述實施例的一種可選方案中,處理模塊56可以包括如下任意一
個或多個模塊:第一計算模塊561、第二計算模塊563。

其中,第一計算模塊561,用于在監控到客戶端上顯示的搜索結果發生任意一種
操作行為之后,對發生操作行為的搜索結果對應的標簽累加固定權重值,得到該發生
操作行為的搜索結果的標簽對應的在線權重值,其中,對應不同類型的操作行為,累
加不同的固定權重值。

第二計算模塊563,用于在監控到客戶端上顯示的搜索結果發生任意一種操作行
為之后,對發生操作行為的搜索結果對應的標簽進行求熵計算,得到該發生操作行為
的搜索結果對應的標簽對應的在線權重值。

此處需要說明的是,本申請上述實施例提供的第一計算模塊561、第二計算模塊
563與實施例一中提供的方法步驟具有相同的應用場景,但不限于方法提供的示例。
而且上述各個模塊可以作為硬件的一部分運行在移動終端10中。

優選地,如圖6所示,本申請上述實施例的一種可選方案中,生成模塊60可以包
括:累加模塊601和排序模塊603。

其中,累加模塊601,用于將在線權重值與對應標簽的歷史標簽權重值進行累加,
生成每個標簽的新標簽權重值;排序模塊603,用于按照新標簽權重值對每個標簽進
行升序排序或者降序排序,生成當前搜索詞對應的推薦標簽列表;其中,對于沒有發
生操作行為的搜索結果的標簽,該標簽的在線權重值不變或者累加固定權重值。

此處需要說明的是,本申請上述實施例提供的累加模塊601和排序模塊603與實
施例一中提供的方法步驟S301至步驟S301具有相同的應用場景,但不限于方法提供
的示例。而且上述各個模塊可以作為硬件的一部分運行在移動終端10中。

優選地,如圖7所示,在執行第二獲取模塊58之前,裝置還可以執行如下功能模
塊:記錄模塊571、第三計算模塊573、提取模塊575、子處理模塊577。

其中,記錄模塊571,用于記錄接收到的歷史搜索詞及歷史搜索詞在歷史搜索日
志中的歷史搜索結果,得到歷史搜索結果列表;第三計算模塊573,用于計算歷史搜
索結果所對應的標簽的歷史標簽權重值,其中,該第三計算模塊573可以包括如下功
能模塊:提取模塊575,用于從歷史搜索結果列表中提取發生歷史操作行為的歷史搜
索結果,并提取發生歷史操作行為的歷史搜索結果的標簽;子處理模塊577,用于使
用權重算法計算發生歷史操作行為的歷史搜索結果的標簽的歷史標簽權重值,其中,
權重算法包括如下任意一種或多種方式:詞頻算法、TF*IDF算法和條件概率算法。

此處需要說明的是,本申請上述實施例提供的記錄模塊571、第三計算模塊573、
提取模塊575、子處理模塊577與實施例一中提供的方法步驟S271和步驟S273,以及
步驟S273包含的步驟S2731至步驟S2733具有相同的應用場景,但不限于方法提供的
示例。而且上述各個模塊可以作為硬件的一部分運行在移動終端10中。

優選地,如圖8所示,本申請上述實施例的一種可選方案中,在權重算法為TF*IDF
算法的情況下,其中,子處理模塊577可以包括:第一子計算模塊5771、第二子計算
模塊5773、第三子計算模塊5775。

其中,第一子計算模塊5771,用于計算發生歷史操作行為的歷史搜索結果的標簽
的詞頻ID;第二子計算模塊5773,用于在獲取到歷史搜索詞的類目列表之后,計算得
到發生歷史操作行為的歷史搜索結果的標簽在類目列表中的IDF;第三子計算模塊
5775,用于根據如下公式計算得到發生歷史操作行為的歷史搜索結果的標簽的歷史標
簽權重值W:W=TF*IDF。

此處需要說明的是,本申請上述實施例提供的第一子計算模塊5771、第二子計算
模塊5773、第三子計算模塊5775與實施例一中提供的對應方法步驟具有相同的應用
場景,但不限于方法提供的示例。而且上述各個模塊可以作為硬件的一部分運行在移
動終端10。

上述本發明實施例序號僅僅為了描述,不代表實施例的優劣。

在本發明的上述實施例中,對各個實施例的描述都各有側重,某個實施例中沒有
詳述的部分,可以參見其他實施例的相關描述。

在本申請所提供的幾個實施例中,應該理解到,所揭露的移動終端,可通過其它
的方式實現。其中,以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的,例如所述單元的劃分,
僅僅為一種邏輯功能劃分,實際實現時可以有另外的劃分方式,例如多個單元或組件
可以結合或者可以集成到另一個系統,或一些特征可以忽略,或不執行。另一點,所
顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口,單元或模
塊的間接耦合或通信連接,可以是電性或其它的形式。

所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的,作為單元顯
示的部件可以是或者也可以不是物理單元,即可以位于一個地方,或者也可以分布到
多個網絡單元上。可以根據實際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現本實施例
方案的目的。

另外,在本發明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中,也可以
是各個單元單獨物理存在,也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成
的單元既可以采用硬件的形式實現,也可以采用軟件功能單元的形式實現。

所述集成的單元如果以軟件功能單元的形式實現并作為獨立的產品銷售或使用時,
可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質中。基于這樣的理解,本發明的技術方案本質
上或者說對現有技術做出貢獻的部分或者該技術方案的全部或部分可以以軟件產品的
形式體現出來,該計算機軟件產品存儲在一個存儲介質中,包括若干指令用以使得一
臺計算機設備(可為個人計算機、服務器或者網絡設備等)執行本發明各個實施例所
述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質包括:U盤、只讀存儲器(ROM,Read-Only
Memory)、隨機存取存儲器(RAM,RandomAccessMemory)、移動硬盤、磁碟或者光盤
等各種可以存儲程序代碼的介質。

以上所述僅是本發明的優選實施方式,應當指出,對于本技術領域的普通技術人
員來說,在不脫離本發明原理的前提下,還可以做出若干改進和潤飾,這些改進和潤
飾也應視為本發明的保護范圍。

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