一种对搜索结果进行排序的方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种对搜索结果进行排序的方法和装置。
【背景技术】
[0002] 互联网上的交互平台需要根据用户输入的搜索词检索相关的对象，并综合相关 性、对象的可转化性(可成交性，转化率的预测值）等因子对各个对象排序，并最终展示在搜 索页面上。在相关性相近的情况下，将可转化性更高的对象的排序提前，能让用户在更短时 间内找到满足要求的对象，从而提高整个交互平台的交互转化率。
[0003] 在这个问题场景中，最关键的问题是如何动态地评估不同对象的可转化性。描述 对象可转化性的方式有多种，常见的方法是根据对象的交互信息定义对象人气，已有的对 象人气评估技术主要有以下两种手段：第一种是根据对象的交互数量等历史信息，人工总 结出哪些对象更热门。另一种是基于对象过往的交互记录，抽取对象的各项特征，将用户浏 览对象描述页面后交互与否作为训练目标，利用机器学习算法训练得到交互模型，通过预 估的可交互概率评估对象人气。
[0004] 然而，基于网站运营经验以及对象的交互记录，人工总结热门对象的人气评估手 段，不具有通用性。而利用机器学习算法训练交互模型，需要根据问题场景，挖掘能表征对 象可转化性的特征，并选取合适的机器学习方法进行训练。因为交互场景中往往正/反样 本倾斜严重(有成功交互的对象比无成功交互的对象少很多)，而目前一般的机器学习方法 对数据倾斜问题的处理能力有限，且从对象优化策略进行指导角度来考虑，所采用的机器 学习方法还应该具有一定的解释性。因此，从这两个角度来看，机器学习模型的定期更新成 本较高，且历史热门对象的转化率预测值无法保证，可解释性也无法保证。
[0005] 综上，需要提出一种覆盖面广且具有通用性的对象人气评估方案，以实现对搜索 结果的更有效和合理的排序，从而更好地满足用户的需求和方便用户的使用。
【发明内容】
[0006] 本申请的主要目的在于提供一种对搜索结果进行排序的方法和装置，以解决现有 技术中存在的人工总结热门对象的评估手段不具有通用性，以及利用机器学习训练交互模 型需不断更新特征集、抽取数据重新训练、评估交互模型准确率的问题，其中：
[0007] 根据本申请的一个方面，提供一种对搜索结果进行排序的方法，其特征在于，包 括：根据用户的搜索请求，获取与所述搜索请求中的搜索词相关的搜索结果中的各对象作 为待排序对象；根据各个所述待排序对象所属的对象类目，确定能覆盖各个所述待排序对 象的最小对象类目；根据所述用户所属的用户群对各个所述待排序对象产生的用户历史行 为数据以及所述用户群对所述最小对象类目下的各个对象的行为统计数据，确定各个所述 待排序对象在所述用户群的人气值；以及根据各个所述待排序对象在所述用户群的人气值 对所述待排序对象进行排序。
[0008] 根据本申请的另一方面，还提供一种对搜索结果进行排序的装置，其特征在于，包 括：获取模块，用于根据用户的搜索请求，获取与所述搜索请求中的搜索词相关的搜索结果 中的各对象作为待排序对象；第一确定模块，用于根据各个所述待排序对象所属的对象类 目，确定能覆盖各个所述待排序对象的最小对象类目；第二确定模块，用于根据所述用户 所属的用户群对各个所述待排序对象产生的用户历史行为数据以及所述用户群对所述最 小对象类目下的各个对象的行为统计数据，确定各个所述待排序对象在所述用户群的人气 值；以及排序模块，用于根据各个所述待排序对象在所述用户群的人气值对所述待排序对 象进行排序。
[0009] 与现有技术相比，根据本申请的技术方案，能够根据覆盖搜索到的所有待排序对 象的最小对象类目以及搜索用户所属的用户群，以及所述用户群对所述待排序对象产生的 用户历史行为数据，动态地评估搜索到的待排序对象的人气值。并且，针对无用户历史行为 数据的待排序对象，通过对其所属的对象类目下的各个对象进行相似性聚类确定该待排序 对象的用户历史行为数据，进而确定其在用户所属的用户群的人气值，给无用户历史行为 数据的对象以适当的展示机会。由此，可以基于搜索用户所属用户群的偏好，更有效且更合 理地对搜索结果进行动态排序，从而更好地满足用户的需求和方便用户的使用。
【附图说明】
[0010] 此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申 请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0011] 图1是本申请实施例的对搜索结果进行排序的方法的流程图；
[0012] 图2是本申请实施例的对象类目层次体系的部分结构图；
[0013] 图3是本申请实施例的预先统计获得各个用户群对各个对象类目下的各个对象 的行为统计数据的步骤的具体流程图；
[0014] 图4是本申请实施例的根据所述用户所属的用户群对各个所述待排序对象产生 的用户历史行为数据以及所述用户群对所述最小对象类目下的对象的行为统计数据确定 各个所述待排序对象在所述用户群的人气值的步骤的具体流程图；
[0015] 图5是本申请实施例的预先统计获得各个用户群对各个无用户历史行为数据的 对象的点击数据预设值和下单数据预设值的具体流程图；
[0016] 图6是本申请实施例的根据所述用户所属的用户群对各个所述待排序对象的点 击数据和下单数据以及所述用户群对所述最小对象类目下的各个对象的点击数据和下单 数据的行为统计数据，计算各个所述待排序对象在所述用户群的人气值的具体流程图；以 及
[0017] 图7是本申请实施例的对搜索结果进行排序的装置的结构框图。
【具体实施方式】
[0018] 本申请的主要思想在于，基于用户群偏好来对搜索结果进行排序。也就是，根据搜 索用户所属群体的历史行为，动态地评估搜索结果中的各对象在该用户群下的人气，以此 作为对搜索结果中各对象进行排序的依据。
[0019] 更具体而言，根据搜索到的待排序对象所属的对象类目，确定能覆盖所有待排序 对象的最小对象类目，并根据搜索用户所属的用户群对各个待排序对象产生的用户历史行 为数据以及该用户群对最小类目下的各个对象的行为统计数据，确定各个待排序对象在用 户所属的用户群的人气值，并根据该人气值对待排序对象进行排序。由此可以动态评估搜 索结果中各对象的人气值，从而可以实现对搜索结果中各对象的动态排序，更好地满足用 户的需求和方便用户的使用。
[0020] 此外，本申请的思想还在于，针对无用户历史行为数据的待排序对象，通过对其所 属的对象类目下的各个对象进行相似性聚类确定该待排序对象的用户历史行为数据，以确 定其在用户所属的用户群的人气值。由此，可以给无用户历史行为数据的对象以适当的展 示机会，从而可以更有效且合理地对搜索结果中的各对象进行排序，更好地满足用户的需 求和方便用户的使用。
[0021] 为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请具体实施例及 相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一 部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做 出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0022] 根据本申请的实施例，提供了 一种对搜索结果进行排序的方法。
[0023] 参考图1，图1是本申请实施例的一种对搜索结果进行排序的方法的流程图。
[0024] 在步骤SlOl处，根据用户的搜索请求，获取与所述搜索请求中的搜索词相关的搜 索结果中的各对象作为待排序对象。
[0025] 具体地，用户的搜索请求可以是用户通过网上搜索平台的搜索栏输入搜索词进行 的搜索，或者可以是用户通过选择网上搜索平台的页面上提供的对象类目进行的搜索，用 户请求搜索的对象可以是商品。例如，用户在网上购物平台页面上的搜索栏通过输入关键 词"平板电脑"进行搜索，或者用户通过点击页面上提供的商品类目，选择类目"手