[发明专利]个性化数据搜索方法及装置

权利要求书

1.一种个性化数据搜索方法，其特征在于，包括：

根据当前用户的搜索请求中的查询词搜索数据对象；

依据历史行为日志，分别确定历史用户在利用所述查询词的搜索访问过程中的第一行为特征，根据所述第一行为特征生成所述查询词的意图向量，其中，所述第一行为特征是根据历史用户使用查询词获取搜索结果后在不同类别上的行为表现或行为分布特征确定的；

根据用户属性，将历史用户分为多个用户群体，统计每一个用户群体对所述数据对象的第二行为特征，根据所述第二行为特征生成所述用户群体的偏好向量；

计算所述查询词的意图向量与每一用户群体的偏好向量的相似度；

将所述相似度大于设定阈值时对应的用户群体作为确定当前用户的意图偏好的参照群体；

利用所述参照群体的历史行为特征调整所述当前用户使用所述查询词搜索到的数据对象的排序。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据历史行为日志，分别确定历史用户在利用所述查询词的搜索访问过程中的第一行为特征，根据所述第一行为特征生成所述查询词的意图向量的步骤，进一步包括：

根据数据对象在某一设定维度上的特征，将搜索到的数据对象划分为一个或多个类别；

依据历史行为日志，分别确定历史用户基于所述查询词搜索到所述数据对象并对每一个类别下的所述数据对象上发生了指定行为的次数，以所述指定行为的次数作为所述第一行为特征；

根据所述第一行为特征生成所述查询词的意图向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据用户属性，将历史用户分为多个用户群体，统计每一个用户群体对所述数据对象的第二行为特征，根据所述第二行为特征生成所述用户群体的偏好向量的步骤，包括：

根据用户属性，将历史用户分为多个用户群体，统计每一个用户群体在每一个所述类别的数据对象上发生的指定行为的次数；

依据每个数据对象在设定维度下所属于类别，统计在该设定维度下的每个类别中的所有数据对象上由某一用户群体的用户进行指定行为的次数；以该用户群体的用户对每一个类别的数据对象进行了指定行为的次数为所述第二行为特征；

根据所述第二行为特征生成所述用户群体的偏好向量。

4.根据权利要求1-3之一所述的方法，其特征在于，将所述相似度大于设定阈值时对应的用户群体作为确定当前用户的意图偏好的参照群体的步骤，包括：

将计算得到的所述相似度，进行相关性计算以获得相关性的值；

将相关性的值与预先设置的阈值进行比较，当所述相关性的值大于等于所述阈值时，确定当前搜索请求中的查询词所属的用户群体对应进行相似度计算的用户群体。

5.根据权利要求1-3之一所述的方法，其特征在于，利用所述参照群体的历史行为特征调整所述当前用户使用所述查询词搜索到的数据对象的排序的步骤，包括：

根据确定当前用户的意图偏好的参照群体，从该参照群体中获取用户的特征、以及用户的一种或多种用户行为所对应的数据对象的特征中，选择一项或多项特征形成的特征组合，训练个性化模型，确定数据对象的特征针对用户特征的个性化权重；

根据所述个性化权重，对当前搜索请求中的查询词所搜索到的一个或多个数据对象进行排序。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述个性化权重，对当前搜索请求中的查询词所搜索到的一个或多个数据对象进行排序，包括：

根据预先存储的用户特征和数据对象的特征，从每个用户行为数据中提取所述当前用户的意图偏好的参照群体的用户的用户特征、以及相应的数据对象的特征；

利用所述当前用户的意图偏好的参照群体的用户的用户特征和相应的、与所述查询词匹配的每个数据对象的特征，与所述确定的数据对象的特征针对用户特征的个性化权重进行匹配，得到相匹配的数据对象的特征针对用户特征的个性化权重；

根据相匹配的所述个性化权重，预测搜索到的一个或多个数据对象的个性化分数，以根据所述个性化分数，对一个或多个数据对象进行排序。