[发明专利]一种个性化数据搜索方法和装置

说明书

本申请涉及一种个性化数据搜索方法和装置。该方法包括：对用户行为数据中记录的用户行为进行机器学习，获得用户行为数据的满意度；选择用户行为数据中的用户的特征和数据对象的特征中的一项或多项特征形成的特征组合；根据特征或特征组合下的用户行为数据的满意度，进行个性化模型训练，获得特征或特征组合的个性化权重；根据特征或特征组合的个性化权重，对搜索出的一个或多个数据对象进行排序以展示一个或多个数据对象。本申请结合以往的用户行为数据训练满意度模型，进而训练个性化模型，利用个性化模型对搜索出的数据对象进行排序并展示。以此改进和提升了搜索平台的性能，提高了搜索结果的准确性，为用户输出合理其符合其搜索意图的结果。

技术领域

本申请涉及数据搜索领域，更具体地涉及一种个性化数据搜索方法和装置。

背景技术

网络中的数据量日益增加。数据搜索引擎已经成为帮助用户在海量数据对象中找到自己满意数据对象的重要工具。数据搜索引擎的使用方式多种多样，用户可以输入一个查询的关键词（查询词），在海量数据对象中筛选出与该查询词相匹配的搜索结果（数据对象）。但是，无论如何使用数据搜索引擎来搜索数据对象，其关键技术都包含对搜索出的搜索结果中所有的数据对象进行排序的输出处理。也即是说，用户输入一个查询词后，通过搜索找到对应的数据对象作为搜索结果，并以一定的排序方式展示输出这些搜索结果。现有技术中，数据搜索技术与用户本身的差异或者用户的特点无关，仅与查询词有关。也就是说对不同用户使用同一个查询词，搜索到的全部数据对象一致即搜索结果完全一致，并且，对搜索结果的输出展示的排序方式相同，因而不同用户采用同一查询词搜索，最后看到的搜索结果相同。

如果，同一查询词搜索出的搜索结果以及搜索结果的排序方式相同，则不能为不同特点的用户，提供最合适、最准确的搜索结果，如：不能向特定用户提供，最符合该用户希望的、通过其查询词在海量数据中找到的最准确的结果。从而，导致对于用户来说，搜索结果不准确、不满意，搜索平台的性能弱、效率低，还需要用户人工浏览数量庞大的搜索结果，进而，使得后续用户的浏览、访问等用户行为效率低，还使得对搜索到的数据对象的用户行为减少。其中用户的特点即用户在各个维度上的特征，包括：用户的性别、年龄、工作、偏好等。

针对上述情形个性化搜索逐渐兴起。所谓个性化搜索，是指不同用户能获得不同的搜索结果。具体说，不同用户采用同一查询词做搜索，所得到的搜索结果，由于对应不同用户，其会按照不同的排序方式输出展示。这里的排序方式，考虑了用户在一个或多个维度上的特征。而用户的维度可以体现出用户的个性。例如：性别维度，可以有男性、女性；年龄维度，可以有儿童、青年、中年、老年；网络访问频率维度，可以有高、中、低；帐号维度，可以有帐号A、帐号B，……；等等。另外，搜索到的数据对象，在不同维度也有不同特点。例如：数据对象的类别可以作为维度之一，即类别维度。在类别维度上，数据对象的特征可以有体育类、人文类，等等。由于不同用户在某一维度上可能具有不同的特征，相应地，用户所偏爱/关注的搜索结果中的数据对象的特征也不同。而用户对其关注的数据对象可以通过用户行为数据分析而得到，用户行为数据可以包括与用户对数据对象进行操作所产生的用户行为有关的各种数据。例如：用户对数据对象的点击、浏览、交互等行为。个性化搜索以用户为出发点，根据用户行为数据，结合用户的特征和数据对象的特征对搜索结果中的数据对象进行个性化排序，以满足不同用户对不同数据对象的需求。