[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

说明书

本发明提供一种查询结果的排序方法、装置、电子设备以及存储介质，包括：获取用户输入的关键词；确定关键词对应的多个查询结果；将关键词和多个查询结果作为查询模型的输入，获取查询模型输出的用户的短期兴趣特征和长期兴趣特征；查询模型是以用户历史输入的多个历史关键词，以及，多个历史关键词对应的历史查询结果训练建立的；根据短期兴趣特征和长期兴趣特征，对多个查询结果进行排序；输出排序后的查询结果。本发明提供的查询结果的排序方法，通过确定当前查询的短期兴趣特征和长期兴趣特征，提高了查询结果排序的准确性。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种查询结果的排序方法、装置、电子设备以及存储介质。

背景技术

个性化查询是各大查询引擎的主要发展目标之一，当前主流的个性化算法是基于文本内容进行分析，即，通过比较用户兴趣与查询结果相似度来对查询结果进行重排。个性化查询的主要目标是根据用户兴趣不同，为不同用户返回满足其需要的个性化的排序列表。

现有的个性化算法主要通过比较用户模型与查询结果的相似度来估计该文档与用户需求的契合程度。具体的，首先可以对用户兴趣进行建模，进而在文档排序时，除了考虑查询结果和查询的相关性，还同时考虑查询结果和用户兴趣的匹配程度。当用户提交一个查询词后，查询引擎在对待检索的查询结果进行打分时，将综合考虑查询结果本身相对于查询的相关性，以及查询结果和用户历史兴趣的匹配程度，通过一定的方法对这两方面的因素进行融合并最终对查询结果进行打分。

然而由于生活和工作的需要，用户的信息需求会随着时间进行阶段性变化。用户可能会在一段时间内围绕着一个主题不断地查询，但当该阶段的任务完成后，用户可能会切换到另外一个主题。因此，在用户短期变更查询主题时，若仅仅考虑用户长期形成的兴趣特征，会造成查询结果的排序准确性较低的情况。

发明内容

本发明提供一种查询结果的排序方法、装置、电子设备以及存储介质，以提高查询结果的排序准确性。

本发明第一个方面提供一种查询结果的排序方法，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。

可选的，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。

可选的，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。