[发明专利]一种数据搜索处理方法及装置

说明书

技术领域

本申请涉及互联网搜索处理领域，更具体地涉及一种数据搜索处理方法及装置。

背景技术

在搜索过程中，用户通常通过在查询框内输入查询词来表达需求。大多数情况下，由于用户最初在进行搜索时并未确定搜索目标的品类，因此，通常会先输入一个品类比较宽泛的查询词。之后，随着在搜索结果页看到大量的搜索结果，用户会进一步地从搜索结果的名称或者搜索结果的详情页的描述中获取信息，并根据这些信息来修改或者补充上一个查询词，以进行下一次搜索。例如，当用户输入的查询词序列是“外套->外套韩版->棉衣->棉衣加厚->羽绒服->羽绒服长款->羽绒服长款大毛领->羽绒服长款修身大毛领”时，用户的意图可能是希望通过搜索找到一件满意的冬装上衣，也可能是看看最近网上有没有什么新款或者优惠。此时，如果能了解用户的意图（购买或浏览），可以对搜索结果进行适当调整。比如，对于意图是“购买”的用户，可以展示更多的销量高、满意度高的商品；对于意图是“浏览”的用户，可以展示更多的用户可能感兴趣的商品（新品或者偏好商品）。然而，在搜索过程中，是否会发生购买是一种隐藏状态，系统能够观察到的只有用户的各种操作行为，其是否具有购买某一商品的意图很难获知。现有搜索技术中，采用查询词意图来判断用户意图类型，这是一种很直接的方式。这种方式利用历史数据中查询词所引导的后续行为以及各查询词在浏览网站期间（Session）出现的位置等信息对查询词的意图类型（如前例：购买意图）进行建模，然后离线计算出每个查询词的意图类型结果，形成静态词表。之后，在线实时判断用户行为意图时，加载该静态词表通过关键词查询即可。这种判断用户行为意图类型的方法无须借助实时分析系统，实现方式简单。

但是，由于各查询词的意图类型结果是在离线状态下计算出来的，没有考虑到对该查询词进行本次搜索动作的上下文（搜索前的其他行为信息），只考虑当前的查询词本身，这种方式所导致的结果是，相同的查询词所对应的意图类型是相同的。因此，这种方案不能体现出不同用户之间、同一用户在不同搜索上下文的情况下使用相同查询词的意图类型差异，导致对意图类型的预测不准确，进而导致提供给对应用户的数据搜索结果效率低、准确性差，搜索结果的排序不够人性化，降低了用户的搜索体验。

发明内容

本申请的主要目的在于，针对上述缺陷，提供数据搜索处理技术，以区分搜索过程中不同用户、同一用户在不同搜索上下文的情况下使用相同查询词的意图类型差异，从而更准确地确定用户意图，提升搜索结果准确性的问题。

根据本申请的第一方面，提供了一种数据搜索处理方法，其特征在于，包括：根据历史搜索的近期行为特征数据、查询词的特征数据和用户个人特征数据，进行机器学习模型的训练，建立意图类型预测模型；根据用户当前搜索的近期行为特征数据、查询词的特征数据和用户个人特征数据使用意图类型预测模型确定用户当前搜索行为的意图类型；以及根据确定的意图类型，调整与数据搜索处理结果相关的排序因子的权重。

根据本申请的第二方面，提供了一种数据搜索处理装置，其特征在于，包括：模型训练模块，用于根据历史搜索的近期行为特征数据、查询词的特征数据和用户个人特征数据，进行机器学习模型的训练，建立意图类型预测模型；意图类型确定模块，用于根据用户当前搜索的近期行为特征数据、查询词的特征数据和用户个人特征数据使用意图类型预测模型确定用户当前搜索行为的意图类型；以及调整模块，用于根据确定的意图类型，调整与数据搜索处理结果相关的排序因子的权重。

与现有技术相比，根据本申请的技术方案，能够在用户发生搜索操作时，结合用户的长期行为习惯以及近期行为等因素，比如：结合用户当前搜索的近期行为特征数据、查询词的特征数据和用户个人特征数据等因素，更准确地对用户当前搜索的意图类型进行预测，从而避免在现有技术中不能体现出不同用户、同一用户在不同搜索上下文的情况下使用相同查询词的意图类型的差异而导致的对意图类型确定不准确等缺陷，进而使数据搜索结果的排序更加人性化，以提高用户的搜索体验。

附图说明

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：

图1是根据本申请一个实施例的数据搜索处理方法的流程图；

图2是根据本申请的更详细实施例的数据搜索处理方法的流程图；以及

图3是根据本申请一个实施例的数据搜索处理装置的框图。

具体实施方式