[发明专利]一种移动互联网信息搜索检索智能排序方法、系统、设备和计算机存储介质在审

专利信息
申请号: 202110443497.4 申请日: 2021-04-23
公开(公告)号: CN113065070A 公开(公告)日: 2021-07-02
发明(设计)人: 刘伟 申请(专利权)人: 武汉瑞通慧行电子商务有限公司
主分类号: G06F16/9535 分类号: G06F16/9535;G06F16/9538;G06F16/33
代理公司: 合肥集知匠心知识产权代理事务所(普通合伙) 34173 代理人: 郑琍玉
地址: 430000 湖北省武汉市东湖新技术*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 移动 互联网 信息 搜索 检索 智能 排序 方法 系统 设备 计算机 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种移动互联网信息搜索检索智能排序方法,其特征在于:该方法在具体实施过程中需要用到一种移动互联网信息搜索检索智能排序系统,该系统包括检索文字检索关键词提取模块、后台检索结果信息集合构建模块、排序数据库、后台检索结果信息初步处理模块、目标检索结果信息深度分析模块、分析云平台和智能排序显示终端;

所述检索文字检索关键词提取模块用于对互联网搜索引擎上输入的检索文字进行检索关键词提取,并将提取的检索关键词发送至目标检索结果信息深度分析模块;

所述后台检索结果信息集合构建模块用于根据提取的检索关键词在互联网搜索引擎上进行检索,得到对应的后台检索结果信息,并对得到的后台检索结果信息进行统计,进而构成后台检索结果信息集合;

所述后台检索结果信息初步处理模块用于对构成的后台检索结果信息集合中的所有后台检索结果信息进行去重,并将去重后的各条后台检索结果信息进行无效信息识别,进而对属于无效信息的后台检索结果信息进行剔除,对不属于无效信息的后台检索结果信息进行保留,以此得到保留下的各条后台检索结果信息,其中保留下的后台检索结果信息记为目标检索结果信息,此时获取各条目标检索结果信息对应的上传时间,从而将各条目标检索结果信息按照其对应的上传时间先后顺序进行编号,依次标记为1,2,...,i,...n;

所述排序数据库用于存储各种信息类型对应的专业价值指数,其中各种信息类型包括广告、企业网站、文库文章、论坛评论和学术论文,并存储匹配关联度、访问价值、专业价值对应综合价值的权重系数;

所述目标检索结果信息深度分析模块用于对保留下的各条目标检索结果信息进行深度分析,其中深度分析包括文本信息分析、网页访问量分析和信息类型分析,其中文本信息分析的结果为提取文本信息关键词,以此将提取的文本信息关键词与检索关键词进行匹配,进而统计各条目标检索结果信息对应的匹配关联度,网页访问量分析的结果为得到各条目标检索结果信息对应的网页历史累计访问量,信息类型分析的结果为得到各条目标检索结果信息对应的信息类型,进而将各条目标检索结果信息对应的匹配关联度、网页历史累计访问量和信息类型发送至分析云平台;

所述分析云平台接收目标检索结果信息深度分析模块发送的各条目标检索结果信息对应的匹配关联度、网页历史累计访问量和信息类型,并将各条目标检索结果信息对应的信息类型与排序数据库中各种信息类型对应的专业价值指数进行对比,以此得到各条目标检索结果信息对应的专业价值指数,同时将各条目标检索结果信息对应的网页历史累计访问量根据设置的访问价值指数计算公式计算各条目标检索结果信息对应的访问价值指数,进而根据各条目标检索结果信息对应的匹配关联度、专业价值指数和访问价值指数评估各条目标检索结果信息对应的综合价值系数,并传输至智能排序显示终端;

所述智能排序显示终端将各条目标检索结果信息按照其对应的综合价值系数由大到小的顺序进行排序,以此得到各条目标检索结果信息对应的排序结果,并将其显示在互联网搜索引擎对应的检索结果界面;

所述一种移动互联网信息搜索检索智能排序方法,包括以下步骤;

S1.检索文字检索关键词提取:通过检索文字检索关键词提取模块对互联网搜索引擎上输入的检索文字进行检索关键词提取;

S2.检索关键词检索:根据提取的检索关键词在互联网搜索引擎进行检索;

S3.后台检索结果信息统计:通过后台检索结果信息集合构建模块将检索得到的所有后台检索结果信息构成后台检索结果信息集合;

S4.后台检索结果信息初步处理:通过后台检索结果信息初步处理模块对后台检索结果信息集合中的所有后台检索结果信息进行初步处理,其中初步处理包括去重和无效信息识别,具体处理步骤为先将所有后台检索结果信息进行去重,并将去重后的各条后台检索结果信息进行无效信息识别,进而剔除属于无效信息的后台检索结果信息,保留不属于无效信息的后台检索结果信息,同时将保留下来的后台检索结果信息记为目标检索结果信息,并对其进行编号:

S5.目标检索结果信息深度分析:通过目标检索结果信息深度分析模块对保留下来的各条目标检索结果信息进行深度分析,具体深度分析过程执行以下步骤:

S51:对各条目标检索结果信息进行文本信息分析,并提取文本信息关键词,以此将提取的文本信息关键词与检索关键词进行匹配,进而统计各条目标检索结果信息对应的匹配关联度;

S52:对各条目标检索结果信息进行网页历史累计访问量分析,得到各条目标检索结果信息对应的网页历史累计访问量,其具体分析过程如下:

S521:获取各条目标检索结果信息对应网页的上传时间和当前时间,以此统计各条目标检索结果信息对应的上传天数;

S522:记录各条目标检索结果信息对应上传天数中的每天上传对应的网页访问量;

S523:将各条目标检索结果信息对应上传天数中的每天上传对应的网页访问量进行累加,得到各条目标检索结果信息对应的网页历史累计访问量;

S53:对各条目标检索结果信息进行信息类型分析,得到各条目标检索结果信息对应的信息类型;

S6.综合价值系数评估:对各条目标检索结果信息对应的网页历史累计访问量和信息类型进行分析,得到各条目标检索结果信息对应的访问价值指数和专业价值指数,进而根据各条目标检索结果信息对应的匹配关联度、专业价值指数和访问价值指数评估各条目标检索结果信息对应的综合价值系数;

S7.智能排序显示:将各条目标检索结果信息按照其对应的综合价值系数由大到小的顺序进行排序,以此得到各条目标检索结果信息对应的排序结果,并将其显示在互联网搜索引擎对应的检索结果界面。

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