[发明专利]一种用户个性化商品搜索实现方法及装置

权利要求书

1.一种用户个性化商品搜索实现方法，其特征在于，该方法包括：

根据用户输入的搜索词，进行商品搜索，获得初步搜索的商品信息；

根据用户输入的搜索词，对用户个性化特征数据中的商品特征进行过滤；

根据过滤后的用户个性化特征数据，从所述初步搜索的商品信息中提取符合用户个性化特征数据的商品信息，作为待推送的商品信息；

对待推送的商品信息进行排序，并将排序后的商品信息推送给用户；

所述的对待推送的商品信息进行排序，具体包括：

提取待推送的商品信息中每个商品的商品属性，并提取该商品属性对应的非个性化排序分数；所述商品属性的非个性化排序分数是指普通搜索系统对每个商品的排序分数；所述排序分数来自上游排序系统，包括对搜索词的相关度和存货状况考虑；

获取商品属性的个性化分数；具体包括：若商品属性与用户的个性化特征数据中的商品属性匹配，则将商品属性在个性化特征数据中对应的分数作为商品属性的个性化分数；如果商品属性与用户的个性化特征数据中的商品属性不匹配，则商品属性的个性化分数视为0；

根据提取的商品属性的非个性化排序分数与获取的商品属性的个性化分数，计算商品的个性化排序分数；

根据商品的个性化排序分数，对商品进行排序。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的根据用户输入的搜索词，对用户个性化特征数据中的商品特征进行过滤，包括：

获取用户输入的搜索词，所述搜索词包含商品特征数据；

调取用户的个性化特征数据，并将搜索词中的商品特征数据与用户个性化特征数据进行比较，若不同，则保留搜索词中的商品特征数据，过滤个性化特征数据中对应的商品特征数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述的用户的个性化特征数据通过以下方法生成：

根据用户在电子商务网站的行为日志，提取商品属性；

根据行为权重，计算商品属性特征分数；

根据用户信息，以及计算的商品属性特征分数，生成用户的个性化特征数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的用户的个性化特征数据采用商品属性特征分数组成的向量表示。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的计算商品的个性化排序分数，具体包括：

将提取的商品属性的非个性化排序分数与商品属性的非个性化排序分数权重相乘，获得第一参数；

将商品属性的个性化分数与商品属性的个性化分数权重相乘，获得第二参数；

将第一参数和第二参数相加，获得商品属性的个性化排序分数；

将每个商品属性的个性化排序分数做归一化处理，获得商品的个性化排序分数。

6.一种用户个性化商品搜索实现装置，其特征在于，该装置包括：

搜索模块：用于根据用户输入的搜索词，进行商品搜索，获得初步搜索的商品信息；

过滤模块：用于根据用户输入的搜索词，对用户个性化特征数据中的商品特征进行过滤；

提取模块：用于根据过滤后的用户的个性化特征数据，从所述初步搜索的商品信息中提取符合用户的个性化特征数据的商品信息，作为待推送的商品信息；

排序模块：用于对待推送的商品信息进行排序；

推送模块：用于将排序后的商品信息推送给用户；

所述的排序模块，具体包括：

提取子模块：用于提取待推送的商品信息中每个商品的商品属性，并提取该商品属性对应的非个性化排序分数；所述商品属性的非个性化排序分数是指普通搜索系统对每个商品的排序分数；所述排序分数来自上游排序系统，包括对搜索词的相关度和存货状况考虑；

获取子模块：用于获取商品属性的个性化分数；具体用于若商品属性与用户的个性化特征数据中的商品属性匹配，则将商品属性在个性化特征数据中对应的分数作为商品属性的个性化分数；如果商品属性与用户的个性化特征数据中的商品属性不匹配，则商品属性的个性化分数视为0；

计算子模块：用于根据提取的商品属性的非个性化排序分数与获取的商品属性的个性化分数，计算商品的个性化排序分数；

排序子模块：根据商品的个性化排序分数，对商品进行排序。