[发明专利]查询结果的排序方法、装置、电子设备以及存储介质

权利要求书

1.一种查询结果的排序方法，其特征在于，包括：

获取用户输入的关键词；

确定所述关键词对应的多个查询结果；

将所述关键词和所述多个查询结果作为查询模型的输入，获取所述查询模型输出的所述用户的短期兴趣特征和长期兴趣特征；所述查询模型是以所述用户历史输入的多个历史关键词，以及，所述多个历史关键词对应的历史查询结果训练建立的；

根据所述短期兴趣特征和所述长期兴趣特征，对所述多个查询结果进行排序；

输出排序后的查询结果；

其中，所述用户输入的关键词的时刻位于第一查询时间段；

所述查询模型，包括：第一递归神经网络层、第二递归神经网络层和注意力层；

所述第一递归神经网络层用于根据第一查询时间段内所述用户输入的关键词和所述关键词对应的查询结果，确定所述第一查询时间段对应的短期兴趣节点向量，以及将所有时域对应的短期兴趣节点向量的集合作为所述短期兴趣特征进行输出，所述第一查询时间段为查询过程中的任一时域；

所述第二递归神经网络层用于根据所述短期兴趣特征，确定初始长期兴趣特征；

所述注意力层用于对所述初始长期兴趣特征进行赋权，得到所述长期兴趣特征，并输出所述长期兴趣特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述短期兴趣特征和所述长期兴趣特征，对所述多个查询结果进行排序前，还包括：

获取用户的历史查询信息，所述历史查询信息为用户在历史查询中的操作信息；

根据所述历史查询信息，分别确定每个所述查询结果对应的查询相关度得分。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史查询信息，分别确定每个所述查询结果对应的查询相关度得分，包括：

根据所述历史查询信息，确定每个所述查询结果对应的点击次数、点击位置和点击熵；

根据每个所述查询结果对应的点击次数、点击位置和点击熵，确定每个所述查询结果对应的相关度得分。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述短期兴趣特征和所述长期兴趣特征，对所述多个查询结果进行排序，包括：

根据所述短期兴趣特征，确定每个所述查询结果对应的短期兴趣相似性得分；

根据所述长期兴趣特征，确定每个所述查询结果对应的长期兴趣相似性得分；

根据每个所述查询结果对应的短期兴趣相似性得分、每个所述查询结果对应的长期兴趣相似性得分和每个所述查询结果对应的相关度得分，对所述多个查询结果进行排序。

5.一种查询结果的排序装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取用户输入的关键词；

查询模块，用于确定所述关键词对应的多个查询结果；

特征确定模块，用于将所述关键词和所述多个查询结果作为查询模型的输入，获取所述查询模型输出的所述用户的短期兴趣特征和长期兴趣特征；所述查询模型是以所述用户历史输入的多个历史关键词，以及，所述多个历史关键词对应的历史查询结果训练建立的；

排序模块，用于根据所述短期兴趣特征和所述长期兴趣特征，对所述多个查询结果进行排序；

输出模块，用于输出排序后的查询结果；

其中，所述用户输入的关键词的时刻位于第一查询时间段；

所述查询模型，包括：第一递归神经网络层、第二递归神经网络层和注意力层；

所述第一递归神经网络层用于根据第一查询时间段内所述用户输入的关键词和所述关键词对应的查询结果，确定所述第一查询时间段对应的短期兴趣节点向量，以及将所有时域对应的短期兴趣节点向量的集合作为所述短期兴趣特征进行输出，所述第一查询时间段为查询过程中的任一时域；

所述第二递归神经网络层用于根据所述短期兴趣特征，确定初始长期兴趣特征；

所述注意力层用于对所述初始长期兴趣特征进行赋权，得到所述长期兴趣特征，并输出所述长期兴趣特征。