[发明专利]一种搜索方法和装置

权利要求书

1.一种搜索方法，其特征在于，该方法包括：

获取用户输入的当前query；

依据用户输入的上一query条件下当前query在历史搜索日志中对应的各搜索结果的点击概率，确定所述当前query在本次搜索得到的各搜索结果的排序。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当前query的上一query通过以下方式确定：

从当前query所对应搜索结果页的url参数中的oq字段或rq字段，确定上一query；或者，

从包含当前query的搜索请求的referer中url参数的word字段，确定上一query。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据用户输入的上一query条件下当前query在历史搜索日志中对应的各搜索结果的点击概率，确定所述当前query在本次搜索得到的各搜索结果的排序包括：

查询点击概率模型，确定所述上一query条件下所述当前query在本次搜索得到的各搜索结果的点击概率，其中所述点击概率模型是利用历史搜索日志中所述上一query条件下当前query对应的各搜索结果的点击状况训练得到的；

依据点击概率，确定所述当前query在本次搜索得到的各搜索结果的排序。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述点击概率模型包括：

各网页的点击概率与网页特征之间的关系；

其中，所述网页特征包括用户偏好特征，或者所述网页特征包括用户偏好特征与非用户偏好特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述用户偏好特征包括：网页的点检率或点展率；

其中所述点检率为网页在搜索结果页中的点击次数与浏览次数的比值，所述点展率为网页在搜索结果页中的点击次数与展现次数的比值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述非用户偏好特征包括：网页在搜索结果页中的排次或者网页与对应query之间的匹配度。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述点击概率模型采用下述方式训练：

利用历史搜索日志中第一时间段内的数据生成网页特征向量；

利用所述历史搜索日志中第二时间段内的数据作为训练样本，训练点击概率模型，得到模型参数。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述模型参数包括网页特征向量的权重。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在利用历史搜索日志中第一时间段内的数据生成网页特征向量时，针对各网页分别执行：确定上一query和当前query条件下网页的用户偏好特征，以及当前query条件下网页的用户偏好特征；保留所确定出的两个用户偏好特征不同的网页；

利用保留的各网页生成所述网页特征向量。

10.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述点击概率模型包括：

其中，P为网页的点击概率，x₁为用户偏好特征向量，x₂为非用户偏好特征向量，θ₁和θ₂分别为x₁和x₂的权重。

11.一种搜索装置，其特征在于，该装置包括：

获取单元，用于获取用户输入的当前query；

排序单元，用于依据用户输入的上一query条件下当前query在历史搜索日志中对应的各搜索结果的点击概率，确定所述当前query在本次搜索得到的各搜索结果的排序。