[发明专利]商品检索方法及装置

说明书

本申请示出了一种商品检索方法及装置。获取检索文本；在多个商品中检索其评论与检索文本相关的候选商品；基于分类模型对候选商品进行分类筛选，得到目标商品；召回目标商品并展示召回理由。商品的评论是在历史过程中广大用户购买商品且使用商品之后提交的，即，商品的评论包括广大用户在历史过程中对商品的主观使用感受，因此，检索其评论与检索文本相关的候选商品及对候选商品进行分类筛选得到目标商品，并展示召回理由，这对于当前用户而言更有说服力和公信力，对当前用户更加友好，从而可以提高检索到的目标商品被当前用户购买的可能性，进而可以提高用户的购买体验。展示召回理由可以提高用户对该检索方式的信任度，可以提高用户的粘性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种商品检索方法及装置。

背景技术

当前，越来越多的用户选择在电商平台上购买商品，用户可以在电商平台上输入搜索关键词，然后电商平台可以在多个商品中检索商品标题包括该搜索关键词的商品，然后显示检索出的商品以供用户选择购买。

然而，发明人发现，商品标题往往是商家自己给商品赋予的，如此商品标题中更多的是商家的描述，缺乏足够的公信力，很可能误导用户，导致用户的购买体验低。

发明内容

为解决上述技术问题，本申请实施例示出了一种商品检索方法及装置。

第一方面，本申请实施例示出了一种商品检索方法，所述方法包括：

获取检索文本；

在多个商品中至少检索其评论与所述检索文本相关的候选商品；

基于分类模型对所述候选商品进行分类筛选，得到目标商品；

召回所述目标商品并展示所述目标商品的召回理由。

在一个可选的实现方式中，所述在多个商品中至少检索其评论与所述检索文本相关的候选商品，包括：

在所述检索文本中，识别用于描述所述检索文本的检索主题的检索标签；

在多个商品中至少检索其评论与所述检索标签相关的候选商品。

在一个可选的实现方式中，所述基于分类模型对所述候选商品进行分类筛选，得到目标商品，包括：

基于分类模型确定各个候选商品的优质评论；

在候选商品中至少查找其优质评论与所述检索标签相关的目标商品。

在一个可选的实现方式中，所述基于分类模型确定各个候选商品的优质评论，包括：

对于每一个候选商品，基于分类模型在所述候选商品的评论中，选择优质用户的评论，基于分类模型根据优质用户的评论确定所述候选商品的优质评论。

在一个可选的实现方式中，所述基于分类模型在所述候选商品的评论中，选择优质用户的评论，包括：

基于分类模型在对所述候选商品进行评论的用户中确定优质用户；

获取所述优质用户对所述候选商品的评论。

在一个可选的实现方式中，所述基于分类模型在对所述候选商品进行评论的用户中确定优质用户，包括：

对于对所述候选商品进行评论的每一个用户，获取所述用户的历史操作信誉值、账户积分以及历史互动度；基于分类模型根据所述历史操作信誉、账户积分以及历史互动度获取所述用户的优质分值；如果所述用户的优质分值大于第一预设阈值，则将所述用户确定为优质用户。

在一个可选的实现方式中，所述基于分类模型根据优质用户的评论确定所述候选商品的优质评论，包括：

在优质用户的评论中，选择包括商品信息、物流信息和商家信息中的至少一者的评论；