[发明专利]一种智能导航方法、装置和系统

说明书

技术领域

本申请涉及网络技术领域，特别是涉及一种智能导航方法、装置和系统。

背景技术

用户在电子商务网站上进行网上购物时，通常从搜索开始购物流程。用户根据购买意向输入相应的关键词进行查询，返回的结果包括推荐类目和商品列表。其中，类目是对商品的分类，包括前台类目和后台类目。其中，前台类目用于UI(User Interface，用户界面)展示，后台类目用于商品管理。目前，主流的类目体系以树状结构表示，每个父类目有多个子类目，但每个子类目只有一个父类目，每个类目表示的范围按照自上而下的顺序越来越小。

在早期的电子商务网站中，推荐类目由用户输入的关键词在每个类目下返回的商品数决定，并以层级显示。然而，随着商品数量的剧增，用户使用指定的关键词查询时，得到的类目数大幅度增加，用户无法判断应该到哪些类目下进行更精细的查找。为了解决上述问题，可以根据历史的类目点击行为对各个类目的相关性进行评分，按照分数的高低动态展现类目，类目的相关性通常自左至右逐渐降低；同时，通过类目折叠的方式隐藏相关性差的类目。但是，上述方法仍然没有抛开从一级类目开始显示的框架，用户需要多次点击才能在更精细的类目进行筛选。例如，当用户使用关键词“T恤”进行查询时，查询结果从一级类目“女装”、“男装”和“其他”开始显示。用户点击一级类目“女装”后，才能在该类目所包含的“短袖T恤”、“情侣T恤”和“全棉T恤”等更精细的类目下进行筛选。

为了缩短用户在购物过程中的搜索时间，大多数电子商务网站采用智能导航技术以方便用户的搜索。智能导航采用自底向上的推荐方式，综合考虑关键词对应的点击、购买和商品数量等因素，通过一定的推荐算法提供与搜索意图最相关的类目或属性。如果某个类目的点击、购买或商品数量达到一定的阈值，则停止向上回溯的过程。然而，上述根据点击、成交和数量等用户行为数据计算得到推荐类目的方式，仍存在以下缺陷：用户行为数据中的噪声干扰和商品类目的错放等因素会影响推荐类目的准确性；关键词相关的用户行为数据量较少时，推荐类目不够丰富；无法给出缺少点击数据的关键词对应的推荐。

为弥补上述缺陷，可以在改进推荐算法的同时，将人工因素加入到智能导航的推荐类目中。现有技术中，主要通过编辑推荐词条的方式，实现人工干预智能导航。网站运营人员将需要编辑的关键词及其推荐类目以事先约定的格式写到文本文件内，将人工部分的数据和算法推荐的数据进行合并，并将合并后的数据保存到智能导航服务器上。

在实现本申请的过程中，发明人发现现有技术至少存在如下问题：

现有技术中，人工干预智能导航缺少人性化的界面，交互性差；网站运营人员依靠经验推荐关键词，缺少数据支撑，容易导致推荐错误；人工干预智能导航无法获得来自用户反馈信息，缺少对人工干预效果的追踪。

发明内容

本申请提供一种智能导航方法、装置和系统，用于提高智能导航的相关性、丰富性和智能性。

本申请提出一种智能导航方法，包括以下步骤：

服务器获得来自客户端的用户查询信息；

服务器根据所述用户查询信息查询导航词典，得到与所述用户查询信息对应的推荐结果，所述导航词典中包含根据用户行为信息得到的编辑推荐信息；

服务器将所述推荐结果发送到所述客户端。

本申请还提出一种智能导航服务器，包括：

获得模块，用于获得来自客户端的用户查询信息；

查询模块，用于根据所述获得模块获得的用户查询信息查询导航词典，得到与所述用户查询信息对应的推荐结果，所述导航词典中包含根据用户行为信息得到的编辑推荐信息；

发送模块，用于将所述查询模块得到的推荐结果发送到所述客户端。

本申请还提出一种智能导航系统，包括：

网页服务器，用于获得来自客户端的用户查询信息，并将所述用户查询信息发送到智能导航服务器，接收所述智能导航服务器返回的推荐结果，将所述推荐结果发送到所述客户端；

智能导航服务器，用于接收来自网页服务器的用户查询信息，根据所述用户查询信息查询导航词典，得到与所述用户查询信息对应的推荐结果，将所述推荐结果发送到所述网页服务器，所述导航词典中包含根据用户行为信息得到的编辑推荐信息。