[发明专利]一种关于商品热门度量及利用颜色表现和搜索的方法

权利要求书

1.一种关于商品热门度度量体系及利用颜色、温度进行具体表现，并结合到商品购物搜索引擎中的方法，该方法通过计算机互联网，利用设置在服务器上的软件系统而实现。其特征在于，将商品热门度量为同种商品基本热门度、商品操作的行为热门度和用户搜索的关键字程度值三者之和，并采用颜色变化、温度变化表现热门度变化；在此基础上，根据购物搜索引擎中的商品颜色搜索和热门度相关度排序算法(“HotRank”排序方法)算法，生成结果页面，给浏览者在商品热门特性上直观、合理、完整的感受。其包括以下要点：

1)将商品划分为三个分类性质：“个体商品”、“同种商品”、“同类商品”，采用商品重心词在商品采集时形成同种商品、同类商品的自动划分聚合。

2)同种商品的热门度值＝B+∑_a+W B＝同种商品的基本热门度 a＝用户行为热门度W＝用户搜索的关键字程度值

3)同种商品的基本热门度考虑了同种商品被用户搜索的总体水平因素、同种商品用户点击的总体水平因素、同种商品中用户点击相对于同种商品总数的相对水平因素、从各个商家的商品的出售信息链接数上反映同类商品在网络上的热门程度因素。

4)采用通过颜色块和温度区间值来说明表现商品热门度的变化程度。

5)商品热门度与颜色块、温度值、语义说明将通过区间对应转换方法实现，其中商品热门度区间与颜色块存在一一对应关系，而与温度值实现等值划分。

6)用户选取颜色块，通过颜色块与商品热门度区间的对应的关系，将实现搜索商品热门度区间内的商品集，进行分类分析或其他分析的颜色搜索算法。

7)用户输入关键字，在关键字搜索结果中，将商品热门度转换为温度值，按“关键词综合相关度＝关键词原始相关度+温度值×比例”公式建立新的相关度值，根据热门度相关度排序算法(“HotRank”排序方法)算法策略排序，通过结果页面生成系统，生成最终用户浏览页面的算法。

8)将特定时点的同种商品热门度均值转换为温度后，保存为历史温度信息，用于同种商品热门度趋势分析的方法。

2.按照权利要求1所述方法，其特征在于，搜索引擎是泛指概念，是任何可以输入关键字，提交后获取搜索结果的方式进行信息查找的计算机网络系统，包括比较购物搜索系统、消费者对消费者的电子购物系统(C2C)、企业对消费者的电子购物系统(B2C)。

3.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，搜索引擎选择的商品信息的范围是B2C(商家对消费者模式，自己设立专门的网站作为销售平台的)和C2C(消费者对消费者模式，利用其他网站提供的平台来销售自己的商品的)的2种商业类型。

4.按照权利要求1所述方法，其特征在于，温度语义说明采用冰点、凉、温、热、沸点五个语境说明来表现商品热门度的温度过渡变化。

5.按照权利要求1所述方法，其特征在于，表现热度的颜色区块和温度区间是可以根据计算机系统使用者需要，可以进行合理调整，即颜色区块和温度区间是个变量值，不是固定的。

6.按照权利要求1所述方法，其特征在于，“HotRank”排序方法是建立在同种商品的热门度值基础之上，但使用范围不限于此，可以放在商品搜索引擎中；同时对于“HotRank”排序方法，该排序的实施则可以采用以下三种排序方案的任何一种：

A、热门度排序策略：根据热门度进行先后排序，它将对“时尚”、“热门”、“流行”等体现热门含义关键字进行针对性的排序策略。

B、价格排序策略：在相同热门度值的商品中，以根据用户提交的如“最高”、“最低”、“昂贵”、“便宜”“合算”等以价格为关注点的关键字由价格进行排序。

C、综合相关度排序策略：如果用户提交的关键字没有显示对热门度和价格方面的特别关注的，即关键字为中性词汇的，那么系统将综合热门度和价格因素，并以平均值大小进行排序。