[发明专利]搜索结果输出方法、装置、计算机设备及可读存储介质有效

专利信息
申请号: 202110673372.0 申请日: 2021-06-17
公开(公告)号: CN113254810B 公开(公告)日: 2021-10-29
发明(设计)人: 苑爱泉 申请(专利权)人: 浙江口碑网络技术有限公司
主分类号: G06F16/9537 分类号: G06F16/9537;G06F16/9538;G06Q30/06
代理公司: 北京中强智尚知识产权代理有限公司 11448 代理人: 黄耀威
地址: 310012 浙江省杭州市西*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 搜索 结果 输出 方法 装置 计算机 设备 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种搜索结果输出方法,其特征在于,包括:

获取初始结果队列,所述初始结果队列包括基于用户输入的搜索内容确定的与所述搜索内容相关的多个搜索结果;

根据所述多个搜索结果中每个搜索结果与所述搜索内容、所述用户所处的地理位置之间的匹配度,将所述多个搜索结果划分为多个信息组;

按照多个预设排序因子对所述多个信息组中每个信息组包括的搜索结果进行排序,得到中间结果队列,其中,所述多个信息组中的搜索结果按照基于所述多个预设排序因子计算的相关性评分从大到小的顺序进行排序,所述中间结果队列由排序后的所述多个信息组按照分组等级从高到低的顺序组合得到;

基于所述初始结果队列与所述中间结果队列中同一位次的搜索结果之间的关联性,调整所述中间结果队列包括的搜索结果的顺序,得到目标结果队列,其中,通过GRU和Attention结构建模,识别所述同一位次的两个搜索结果之间的关联性,按照所述关联性确定所述两个搜索结果的先后顺序并进行调整;

输出所述目标结果队列。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取初始结果队列,包括:

接收所述用户输入的所述搜索内容;

解析所述搜索内容,查询与所述搜索内容相关的所述多个搜索结果;

对所述多个搜索结果进行点击通过率CTR预估,输出所述多个搜索结果的多个预估点击率;

按照所述多个预估点击率对所述多个搜索结果进行排序,得到所述初始结果队列。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述多个搜索结果中每个搜索结果与所述搜索内容、所述用户进行搜索时所处的地理位置之间的匹配度,将所述多个搜索结果划分为多个信息组,包括:

对于所述多个搜索结果中每个搜索结果,确定所述每个搜索结果的语义匹配度和场景匹配度,所述语义匹配度指示了所述搜索结果与所述搜索内容的语义相关程度,所述场景匹配度指示了所述搜索结果与所述地理位置的相关程度;

确定多个语义匹配度取值区间和多个场景匹配度取值区间;

将所述每个搜索结果的所述语义匹配度和所述场景匹配度与所述语义匹配度取值区间和所述多个场景匹配度取值区间进行比对,将语义匹配度和场景匹配度均处于同一取值区间的搜索结果划分为同一组,得到所述多个信息组。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述确定所述每个搜索结果的语义匹配度和场景匹配度,包括:

对于所述多个搜索结果中每个搜索结果,查询所述搜索结果和所述搜索内容之间的所述语义匹配度;

确定所述用户输入所述搜索内容时所处的地理位置以及所述搜索结果相关的门店的门店位置;

计算所述地理位置与所述门店位置之间的位置距离,获取所述位置距离指示的所述场景匹配度。

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述确定多个语义匹配度取值区间和多个场景匹配度取值区间,包括:

查询预设划分标准,在所述预设划分标准中提取所述多个语义匹配度取值区间和所述多个场景匹配度取值区间;或,

统计第一预设数目的样本参数,基于机器学习深度模型对所述第一预设数目的样本参数进行语义训练,得到多个语义匹配度取值,按照所述多个语义匹配度取值之间的大小关系构建所述多个语义匹配度取值区间,并基于所述机器学习深度模型对所述第一预设数目的样本参数进行场景训练,得到多个场景匹配度取值,按照所述多个场景匹配度取值之间的大小关系构建所述多个场景匹配度取值区间。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述按照多个预设排序因子对所述多个信息组中每个信息组包括的搜索结果进行排序,得到中间结果队列,包括:

对于所述多个信息组中每个信息组,基于所述多个预设排序因子,计算所述每个信息组包括的每个搜索结果的相关性评分;

按照所述相关性评分从大到小的顺序,对所述信息组包括的全部搜索结果进行排序,得到排序后的所述信息组;

分别为所述多个信息组中每个信息组包括的搜索结果计算相关性评分并进行排序,得到排序后的所述多个信息组;

按照所述多个信息组对应的分组等级从高到低的顺序将排序后的所述多个信息组进行组合,得到所述中间结果队列。

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