[发明专利]搜索方法、装置、系统以及搜索结果调序依据的确定方法

权利要求书

1.一种搜索结果调序依据的确定方法，包括：

获取多个用户在一段时间内的搜索记录，所述搜索记录包括搜索词、基于所述搜索词得到的多个搜索结果、用户对各个所述搜索结果执行的操作信息以及用户对所述搜索结果执行操作时所处的操作环境；

基于所述操作信息，计算针对所述搜索词在所述操作环境下的各个搜索结果的满意度分值，作为搜索结果调序依据。

2.根据权利要求1所述的确定方法，所述基于所述操作信息计算针对所述搜索词在所述操作环境下的各个搜索结果的满意度分值的步骤包括：

将所述操作信息归一化，以获得表示对该搜索结果进行的相应操作次数占对同一操作环境下针对同一搜索词得到的所有搜索结果进行的相应操作次数的比率的操作特征值；

基于所述操作特征值，计算针对所述搜索词在所述操作环境下的每个搜索结果的满意度分值。

3.根据权利要求2所述的确定方法，其中，所述基于所述操作特征值计算满意度分值的步骤包括：

建立不同操作环境下的满意度模型；

基于所述操作特征值和所述满意度模型，得到不同操作环境下的搜索词的各个搜索结果的满意度分值。

4.根据权利要求3所述的确定方法，其中，所述满意度模型如下式表示：

其中，Score为满意度分值，F_i为操作特征值，W_i为相应操作特征值的权重，n为操作特征值的个数。

5.根据权利要求3所述的确定方法，其中，建立不同操作环境下的满意度模型的步骤包括：

针对每个操作环境，从对应于该操作环境的搜索结果中选取部分搜索结果作为训练样本；

为所述训练样本中的每个所述搜索结果赋予样本满意度分值；

基于所述训练样本和所述样本满意度分值，使用支持向量机学习模型建立不同操作环境下的满意度模型。

6.根据权利要求5所述的确定方法，其中，

采用人工标注和/或点击标注的方式，为所述训练样本中的每个所述搜索结果赋予样本满意度分值。

7.根据权利要求2所述的确定方法，其中，

所述操作信息包括下述至少一种：点击次数、浏览次数、停留时长、导航点击次数、最后点击次数、被跳过次数；

所述操作特征值包括下述至少一种：点击率、浏览率、长点击率、导航点击率、最后点击率、被跳过率。

8.根据权利要求1所述的确定方法，还包括：

以key-value的形式存储所述满意度分值，其中，key为搜索词及执行搜索时所处的操作环境，value为针对所述搜索词在所述操作环境下的各个搜索结果的满意度分值。

9.根据权利要求1所述的确定方法，其中，所述操作环境包括下述至少一种：

网络接入类型、地理位置、时间、预设的搜索模式。

10.根据权利要求1所述的确定方法，其中，

所述一段时间是能够体现时效性的短期时间；或

所述一段时间是能够得到足够多的搜索记录的长期时间。

11.根据权利要求1所述的确定方法，其中，在所述计算满意度分值的步骤中，计算基于所述搜索词得到的所述多个搜索结果中前预定数量的搜索结果的满意度分值。