[发明专利]一种搜索结果的排序方法、装置、设备以及存储介质

说明书

本公开关于一种搜索结果的排序方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机技术领域。本公开实施例至少解决相关技术中，搜索结果排序不准确的问题。该方法包括：获取当前搜索词以及与当前搜索词相关的多个多媒体资源；根据当前搜索词的搜索词特征、每个多媒体资源的资源特征以及预先训练好的预测模型，预测每个多媒体资源的点击率，并根据每个多媒体资源的点击率，对多个多媒体资源排序；当前搜索词的搜索词特征用于标识当前搜索词，预测模型为根据样本搜索词、样本搜索词相关的多个样本多媒体资源以及每个样本多媒体资源的样本操作记录训练得到的；样本操作记录用于表征用户在历史时间段搜索样本搜索词时，每个样本多媒体资源的点击率。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种搜索结果的排序方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

在视频搜索场景中，用户在输入搜索词之后，设备会从视频库中获取与搜索词匹配的多个视频，并按照多个视频的点击率对多个视频排序，以向用户返回搜索结果。其中，对多个视频排序所需要用到的点击率，是由设备根据用户的后验行为数据确定的。

具体的，用户的后验行为数据包括用户在历史时间段内输入的搜索词、与该搜索词匹配的多个视频的标识、对于多个视频中的每个视频，用户是否点击、观看时长、是否点赞、是否关注等行为数据。设备可以根据“用户是否点击”确定每个视频的关注度，以及，根据“观看时长、是否点赞、是否关注”，确定每个视频的关注度。进一步的，设备根据每个视频的关注度以及满意度，计算每个视频的点击率。

但是，对于视频库中新上传的视频，并不存在相应的后验行为数据(因为视频是新的，用户没有点击过)，则设备就会将其点击率设置为0，其排序也相应的靠后，这就会导致搜索结果中的排序不够准确。

发明内容

本公开提供一种搜索结果的排序方法、装置、设备以及存储介质，以至少解决相关技术中，搜索结果排序不准确的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种搜索结果的排序方法，包括：获取当前搜索词以及与当前搜索词相关的多个多媒体资源；根据当前搜索词的搜索词特征、每个多媒体资源的资源特征以及预先训练好的预测模型，预测每个多媒体资源的点击率，并根据每个多媒体资源的点击率，对多个多媒体资源排序；当前搜索词的搜索词特征用于标识当前搜索词，预测模型为根据样本搜索词、样本搜索词相关的多个样本多媒体资源以及每个样本多媒体资源的样本操作记录训练得到的；样本操作记录用于表征用户在历史时间段搜索样本搜索词时，每个样本多媒体资源的点击率。

可选的，上述根据当前搜索词的搜索词特征、每个多媒体资源的资源特征以及预先训练好的预测模型，预测每个多媒体资源的点击率，包括：根据当前搜索词的搜索词特征、每个多媒体资源的资源特征以及预测模型，预测每个多媒体资源的关注度以及满意度；关注度用于反映用户对不同多媒体资源执行点击操作的先后次序，满意度用于反映用户对每个多媒体资源的满意类信息的反馈操作；根据每个多媒体资源的关注度以及满意度，确定每个多媒体资源的点击率。

可选的，上述根据当前搜索词的搜索词特征、每个多媒体资源的资源特征以及预测模型，预测每个多媒体资源的关注度以及满意度，包括：根据当前搜索词的搜索词特征，以及每个多媒体资源的资源特征，确定每个多媒体资源的融合特征；融合特征包括将当前搜索词的搜索词特征，以及每个多媒体资源的资源特征拼接后得到的特征；将每个多媒体资源的融合特征输入到预测模型中，以得到每个多媒体资源的关注度以及满意度。

可选的，上述根据当前搜索词的搜索词特征，以及每个多媒体资源的资源特征，确定每个多媒体资源的融合特征，包括：将当前搜索词的搜索词特征以及每个多媒体资源的资源特征进行交叉处理，以得到每个多媒体资源与当前搜索词的交叉特征；将当前搜索词的搜索词特征、每个多媒体资源的资源特征以及每个多媒体资源对应的交叉特征拼接，以得到每个多媒体资源的融合特征。

可选的，上述当前搜索词的搜索词特征，为将当前搜索词的文本特征与当前搜索词的标识的嵌入特征拼接后得到的。