[发明专利]一种搜索网络商品的方法无效
| 申请号: | 201210537923.1 | 申请日: | 2012-12-13 |
| 公开(公告)号: | CN103106241A | 公开(公告)日: | 2013-05-15 |
| 发明(设计)人: | 宗竞 | 申请(专利权)人: | 江苏乐买到网络科技有限公司 |
| 主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
| 代理公司: | 苏州威世朋知识产权代理事务所(普通合伙) 32235 | 代理人: | 杨林洁 |
| 地址: | 215123 江苏省苏州市苏州工*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 搜索 网络 商品 方法 | ||
技术领域
本发明涉及互联网领域,尤其是一种搜索网络商品的方法。
背景技术
电子商务是在全球各地广泛的商业贸易活动中,在因特网开放的网络环境下,基于浏览器/服务器应用方式,买卖双方不谋面地进行各种商贸活动,实现消费者的网上购物的一种商业运营模式。由于通过网络贩卖商品,不受地理位置的限制,并且能够较好地控制运营成本,如无需实体店面、人员需求也较少等,因此以较低的售价吸引着越来越多的用户。
目前用户在网络购物平台搜索网络商品时,通常是输入关键词进行搜索,但是搜索结果的排序规则非常不人性化,只能根据热门程度、销售量、信誉度等进行排序,不能满足用户的实际需求。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明提供了一种搜索网络商品的方法,包括下列步骤: S1、服务器记录用户浏览网络商品的行为;S2、服务器根据用户输入的关键词搜索网络商品,得出原始搜索结果;S3、服务器根据所述用户浏览网络商品的行为对原始搜索结果进行排序;S4、服务器将排序后的搜索结果呈现给用户。
其中,步骤S1中所述的记录用户浏览网络商品的行为具体包括:S11、服务器记录用户浏览的每一网络商品的名称,并根据网络商品的类别对记录的所述名称归类;S12、服务器将所述名称拆分成行为词;S13、服务器分别统计每一类别中各行为词出现的频率;S14、服务器按照频率由高至低的顺序分别对每一类别中的行为词排序。其中,步骤S13中,服务器在预设的时长内统计所述频率。
其中,步骤S3中所述的根据用户浏览网络商品的行为对原始搜索结果进行排序,具体包括:S31、服务器根据用户输入的关键词确定搜索的网络商品的类别;S32、服务器在相同类别的行为词中搜索所述关键词;S33、服务器确定与所述关键词相同的行为词的下一顺位行为词,并将所述原始搜索结果中包括所述下一顺位行为词的网络商品调整至序列的前面。
其中,步骤S4中,服务器还向用户呈现对原始搜索结果进行排序所依据的所述的下一顺位行为词,以及呈现与所述关键词相同的行为词的下n至n+m顺位行为词;其中,n=2;m为大于等于1的正整数。
本发明的搜索网络商品的方法可以根据用户浏览网络商品的行为对搜索结果进行重新排序,因此更加贴近用户的实际需求,给用户带来了更优的网络购物体验。
附图说明
图1是本发明实施例1的方法步骤流程图;
图2是本发明实施例2的方法步骤流程图。
具体实施方式
为了使网络购物中搜索结果的排序更加符合用户的实际需求,本发明提供了一种搜索网络商品的方法,以下通过实施例进行说明。
实施例1、本实施例的搜索网络商品的方法,参见图1所示,包括下列主要步骤:
S101、服务器记录用户浏览网络商品的行为。
S102、服务器根据用户输入的关键词搜索网络商品,得出原始搜索结果。
S103、服务器根据所述用户浏览网络商品的行为对原始搜索结果进行排序。
S104、服务器将排序后的搜索结果呈现给用户。
实施例2、本实施例的搜索网络商品的方法,参见图2所示,包括下列主要步骤:
S201、服务器记录用户浏览的每一网络商品的名称,并根据网络商品的类别对记录的所述名称归类。
例如:用户在100天内浏览了50个食品饮料类的商品网页,其中包括:28个铁观音(茶叶)的网页,18个大红袍(茶叶)的网页,2个碧螺春(茶叶)的网页,2个咖啡的网页,服务器记录上述50个网络商品的名称,并将这50个名称归入食品饮料类;用户在100天内还浏览了5个鞋帽类的商品网页,其中包括:3个运动鞋的网页和2个皮鞋的网页,服务器记录上述5个网络商品的名称,并将这5个名称归入鞋帽类。
S202、服务器将所述名称拆分成行为词。
例如:将“AA牌铁观音茶叶”拆分为“AA牌”、“铁观音”、“茶叶”这3个行为词;将“BB牌大红袍茶叶”拆分为“BB牌”、“大红袍”、“茶叶”这3个行为词;将“CC牌碧螺春茶叶”拆分为“CC牌”、“碧螺春”、“茶叶”这3个行为词;将“DD牌咖啡”拆分为“DD牌”、“咖啡”这2个行为词。
S203、服务器分别统计每一类别中各行为词出现的频率。
为了减少运算量,并且更加贴近用户近期浏览网络商品的行为,服务器可预设时长,例如:100天,服务器分别统计100天内的每一类别中各行为词出现的频率。以食品饮料类为例,见表一所示。
表一
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