[发明专利]信息处理方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：

获取搜索内容；

基于所述搜索内容分别从多个交易平台获取交易对象信息，其中，所述交易对象信息包括每个交易平台中与所述搜索内容匹配的交易对象、以及所述交易对象对应的多维度特征信息；

计算所述交易对象的相关度因子，以及根据所述交易对象对应的多维度特征信息计算所述交易对象的重要度因子，其中，所述相关度因子表征所述搜索内容和所述交易对象之间相关度，所述重要度因子表征所述交易对象的重要度；

对所述交易对象的相关度因子和重要度因子进行融合，得到每个交易对象用于统一排序的排序参数；

根据多个交易对象平台中交易对象的排序参数对所述交易对象进行排序，得到排序后交易对象集合；

输出排序后交易对象集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述交易对象的相关度因子，包括：

将所述搜索内容划分为至少一个搜索关键词，并设置所述搜索关键词的权重；

根据所述搜索关键词以及所述搜索关键词的权重计算所述搜索内容和所述交易对象之间相关度，得到所述交易对象的相关度因子。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述搜索关键词以及所述搜索关键词的权重计算所述搜索内容和所述交易对象之间相关度，得到所述交易对象的相关度因子，包括：

计算每个搜索关键词与所述搜索内容的相关度，得到搜索关键词的第一分数；

计算每个搜索关键词和所述交易对象的相关度因子，得到搜索关键词的第二分数；

根据所述搜索关键词的权重、所述搜索关键词的第一分数和所述搜索关键词的第二分数计算所述搜索内容和所述交易对象之间相关度，得到所述交易对象的相关度因子。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述交易对象对应的多维度特征信息计算所述交易对象的重要度因子，包括：

获取每个交易对象对应的交易平台中的重要度预设规则；

根据所述重要度预设规则和每个交易对象对应的多维度特征信息计算所述交易对象的重要度因子。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述重要度预设规则和每个交易对象对应的多维度特征信息计算所述交易对象的重要度因子，包括：

根据所述重要度预设规则确定所述交易对象每个维度特征对象信息的权重；

根据所述交易对象每个维度特征对象信息的权重和所述多维度特征信息计算所述交易对象的重要度因子。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述交易对象的相关度因子和重要度因子进行融合，得到每个交易对象用于统一排序的排序参数，包括：

将所述交易对象的相关度因子和重要度因子进行融合，得到所述交易对象的综合因子；

利用排序学习模型对所述交易对象的综合因子进行标准化处理，得到每个交易对象用于统一排序的排序参数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述利用排序学习模型对所述交易对象的综合因子进行标准化处理，得到每个交易对象用于统一排序的排序参数，包括：

利用排序学习模型对所述交易对象的综合因子进行特征提取，得到所述交易对象的综合特征信息；

根据所述综合特征信息计算所述交易对象的排序分数，得到每个交易对象用于统一排序的排序参数。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述利用排序学习模型对所述交易对象的综合特征信息进行标准化处理之前，还包括：

获取多组样本数据；

利用所述样本数据对预设排序学习模型进行训练，得到排序学习模型。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个交易对象平台中交易对象的排序参数对所述交易对象进行排序，得到排序后交易对象集合，包括：

将多个交易对象平台中交易对象的排序参数进行组合，得到组合后排序参数序列；

利用堆排序算法对所述组合后排序参数序列进行排序，得到排序后交易对象集合。