专利名称：搜索结果排序方法及装置的制作方法
技术领域：
本申请涉及数据处理技术，尤其涉及一种搜索结果排序方法及装置。
背景技术：
现有技术中提供一种用于网上交易系统中的排序方法，基于文本相关性和市场机制，即通过信息的文本相关性以及商业因素来影响排序。例如可以通过信息质量、供应商因素等影响排序。这种方法的核心是根据查询结果的文本相关性和商业因素来排序，它的缺点是 对于同一个查询词，所有用户得到相同的结果，排序结果不能很好满足买家需求。因为这种排序方法产生的排序结果主要考虑文本相关性和其他商业因素，而不区分每条信息对于单个用户的需求满足情况，其中一些用户的个性化需求无法得到满足，买家体验较差。这种方法产生的排序结果导致查询结果点击率偏低。查询结果点击率等于总点击量除以总曝光量，当买家的需求类型和商品信息不匹配的时候，点击率会降低，从而使得网上交易系统的流量质量不高、点击率偏低。此外这种方法对商品信息不加以区分，导致服务器每次响应某个用户通过客户端发送的查询请求展现商品信息时，会不加区分地将所有商品信息混杂在一起传输至客户端，导致网络中的数据传输量大，响应速度慢。并且，当该用户点击商品信息时，由于与该用户匹配程度高的商品信息和与该用户匹配程度不高的商品信息混杂在一起，导致该用户会点击大量与自己的需求不匹配的商品信息，从而使得用户客户端向服务器发送大量无用的查询请求，增加了服务器的工作压力，进一步影响了服务器的响应速度。而且，这种方法也不利于市场资源的有效配置。因为，采用这种方法，当买家的需求类型与商品信息不匹配的时候，点击率降低，这让一部分具有高需求程度的卖家失去了展示信息的机会，不利于市场效率的提升。
发明内容
本申请提供一种商品信息排序方法及装置，以解决现有技术中流量质量不高、点击率偏低以及由于对商品信息不加区分地发送给客户端导致的服务器工作压力大的问题。本申请提供了一种商品信息排序方法，包括获取查询词和用户信息；搜索到与所述查询词对应的商品信息，并根据所获取的用户信息、查询词与需求程度最高的类目之间的对应关系，获取所述用户信息和查询词对应的需求程度最高的类目；以及根据所述需求程度最高的类目对所述商品信息排序。本申请还提供了一种搜索结果排序装置，包括获取模块，用于获取查询词和用户信息；处理模块，用于搜索到与所述查询词对应的商品信息，并根据所获取的用户信息、查询词与需求程度最高的类目之间的对应关系，获取所述用户信息和查询词对应的需求程度最高的类目；排序模块，用于根据所述需求程度最高的类目对所述商品信息排序。本申请提供的搜索结果排序方法及装置，根据所获取的需求程度最高的类目对商品信息排序，该需求程度最高的类目与用户信息相对应，这样，商品信息的排序可以体现用户的个性化需求，与该需求程度最高的类目相对应的商品信息可以排序靠前，使得用户可以迅速找到满足其需求的商品信息，能够提高网上交易系统的流量质量，提高点击率。并且，由于搜索结果的排序可以体现用户的个性化需求，从而可以避免用户通过客户端向服务器发送大量无用的查询请求，从而减轻服务器的工作压力，提高服务器的响应速度。通过以下参照附图对优选实施例的说明，本申请的上述以及其它目的、特征和优点将更加明显。
图1示例性示出本申请涉及到的一个网上交易处理系统的结构示意图；图2示例性示出本申请搜索结果排序方法实施例一的流程图；图3示例性示出本申请商品信息排序方法实施例二的流程图；图4示例性示出本申请搜索结果排序方法实施例三的流程图；图5示例性示出本申请搜索结果排序装置实施例一的结构示意图；图6示例性示出图5中第一预处理模块14的结构示意图；图7示例性示出本申请搜索结果排序装置实施例二的结构示意图；图8示例性示出图7中第二预处理模块的结构示意图；图9示例性示出本申请搜索结果排序装置实施例三的结构示意图。
具体实施例方式下面将详细描述本申请的实施例。应当注意，这里描述的实施例只用于举例说明， 并不用于限制本申请。本申请首先提出一种需求程度最高的类目的获取方案，S卩，基于用户信息对应的日志，获取用户信息和查询词对应的需求程度最高的类目，从而获取用户信息、查询词和需求程度最高的类目之间的对应关系。使用本申请的需求程度最高的类目的获取方案所获取的用户信息、查询词和需求程度最高的类目之间的对应关系，当某个用户使用某个查询词搜索时，可以获取与这个用户相对应的需求程度最高的类目，根据该需求程度最高的类目对商品信息排序，与该需求程度最高的类目相对应的商品信息可以排序靠前，从而提高网上交易系统的流量质量，提高点击率。并且，由于商品信息可以体现用户的个性化需求，从而可以避免用户通过客户端向服务器发送大量无用的查询请求，从而减轻服务器的工作压力，提高服务器的响应速度。本申请还提出一种搜索结果排序方法，其在响应用户的查询请求时，使用上述与用户信息对应的需求程度最高的类目对商品信息进行排序。图1示例性示出本申请涉及到的一个网上交易处理系统的结构示意图，该系统包括客户端1和网上交易系统2，客户端1的数量可以是多个，各个客户端1均可以与网上交易系统2进行数据交互。网上交易系统2用于提供商品信息处理，卖家可以通过客户端1 在网上交易系统2上展示商品，买家可以通过客户端1从网上交易系统2上购买商品。图2示例性示出本申请搜索结果排序方法实施例一的流程图，包括步骤101、获取查询词和用户信息。该查询词可以由用户输入，用户信息可以由网上交易系统根据用户的登录信息获得。步骤102、搜索到与查询词对应的商品信息，并根据所获取的用户信息、查询词与
需求程度最高的类目之间的对应关系，获取用户信息和查询词对应的需求程度最高的类目。步骤103、根据需求程度最高的类目对商品信息排序。在本申请的实施例中，搜索结果可以包括多条商品信息。本申请提供的搜索结果排序方法，根据所获取的需求程度最高的类目对商品信息排序，该需求程度最高的类目与用户信息相对应，这样，商品信息可以体现用户的个性化需求，与该需求程度最高的类目相对应的商品信息可以排序靠前，使得用户可以迅速找到满足其需求的商品信息，能够提高网上交易系统的流量质量，提高点击率，提升用户体验。并且，由于商品信息可以体现用户的个性化需求，从而可以避免用户通过客户端向服务器发送大量无用的查询请求，从而减轻服务器的工作压力，提高服务器的响应速度。而且，这种排序方法有利于市场资源的有效配置，能够让具有高需求程度的卖家具有较多的展示信息的机会，提升了点击率。上述步骤101-103可以由网上交易系统执行。在步骤101之前还可以包括获取用户信息、查询词与需求程度最高的类目之间的对应关系。具体地，可以根据与用户信息对应的日志，获取用户信息、查询词与需求程度最高的类目之间的对应关系。类目用于描述商品信息的分类。每个商品信息都有唯一的分类与之对应。比如关于手机的商品信息放在手机类目下。网上交易系统获取用户信息、查询词与需求程度最高的类目之间的对应关系的步骤可以预先执行，即可以在线下进行，而无需在线上进行，即无需在商品交易时进行。这样， 网上交易系统在获取查询词和用户信息以后，可以直接搜索与该用户信息和查询词对应的需求程度最高的类目，根据需求程度最高的类目对商品信息排序，这样就无需在商品交易过程中针对某个用户执行获取需求程度最高的类目的步骤，可以提高商品交易过程中数据处理速度，提升用户体验。根据本申请的一个实施例，用户信息可以包括用户ID、用户的邮箱等信息。本申请提供的技术方案中，获取用户信息、查询词与需求程度最高的类目之间的对应关系的步骤，可以包括步骤100a、提取用户信息对应的日志。日志可以包括点击日志和曝光日志。从日志中可以提取的数据包括用户搜索过的查询词、类目曝光量、类目点击次数、信息点击次数以及类目下的信息曝光量等。步骤100b、根据用户信息对应的日志，获取查询词对应的满足第一预设条件的类目，例如具体可以获取类目曝光量大于预设曝光量阈值(例如5%)并且点击率大于预设点击率阈值(例如查询词平均点击率的50%)的类目。通过数据分析发现，类目曝光量和点击率很大程度上决定了类目与查询词的相关性，通过类目曝光量和点击率这两个特征可以获取与查询词相关的类目。本实施例通过设置第一预设条件，可以排除和查询词明显不相关的类目。步骤100c、根据满足第一预设条件的类目中，类目曝光量最大的类目的类目曝光量确定查询词是单需求查询词还是泛需求查询词。一个泛需求查询词对应多种需求类型，本实施例中使用类目来描述需求类型，每一种需求类型对应一种类目，即每一个泛需求查询词对应多个类目。比如苹果的需求类型可能为水果、电子产品或服装，即用户输入查询词“苹果”时，其查询目的可能是查询水果， 也可能是查询苹果牌电子产品或服装，也就是说苹果这个词是泛需求查询词。而单需求查询词只对应一种需求类型，即每一个单需求查询词对应一个类目。单需求查询词对应的满足第一预设条件的各个类目中类目曝光量最大的类目大于第一阈值，泛需求查询词对应的满足第一预设条件的各个类目中类目曝光量最大的类目小于或等于第一阈值。满足第一预设条件的类目可以是类目曝光量大于预设曝光量阈值(例如5% )并且点击率大于预设点击率阈值(例如查询词平均点击率的50% )的类目。在步骤IOOc中，对于一个查询词，如果满足第一预设条件的各个类目中，类目曝光量最大的类目的类目曝光量大于第一阈值，则确定该查询词是单需求查询词；如果满足第一预设条件的各个类目中，类目曝光量最大的类目的类目曝光量小于或等于第一阈值， 则确定该查询词是泛需求查询词。例如，第一阈值可以是查询词对应的所有类目(包括满足第一预设条件的类目和不满足第一预设条件的类目)的总曝光量的80%。对于单需求查询词，由于其只对应一个类目，当用户输入该单需求查询词进行查询时，获得的查询结果大部分对应相同的类目，因此，该类目的曝光量较大。而对于泛需求查询词，由于其对应多个类目，当用户输入该泛需求查询词进行查询时，获得的查询结果对应的类目有多个，该多个类目可能不会同时展现给用户，因此，泛需求查询词对应的类目曝光量可能较小。根据本申请的一个实施例，对于单需求查询词，最大的类目曝光量大于第一阈值， 可见对于不同用户而言，这类查询词对应的需求程度最大的类目都是一样，可以不用获取这类查询词对应的需求程度最大的类目。对于泛需求查询词，最大的类目曝光量小于或等于第一阈值，可见对于不同用户，这类查询词对应的需求程度最大的类目不同，所以需要获取这类查询词对应的需求程度最大的类目。步骤100d、如果查询词是泛需求查询词，则确定满足第一预设条件的类目中需求程度最高的类目，并建立用户信息、查询词与该需求程度最高的类目之间的对应关系。根据用户在查询词下行为频率的不同，可以将查询词分为有点击查询词和无点击查询词。用户搜索有点击查询词时，有类目点击或者信息点击动作。用户搜索无点击查询词时，没有类目点击或者信息点击动作。在步骤IOOd中，对于有点击查询词和无点击查询词可以分别采用不同的方法获取用户信息、查询词与需求程度最高的类目之间的对应关系。对于有点击查询词，可以从日志中获取满足第一预设条件的类目，获取各个满足第一预设条件的类目的信息点击次数和类目点击次数，根据选择出的类目的信息点击次数和类目点击次数，获取满足第一预设条件的各类目的需求值，确定需求值最高的类目，将需求值最高的类目作为需求程度最高的类目。其中，信息点击次数为与类目对应各条商品信息的点击次数。根据本申请的ー个实施例，类目需求值的计算公式可以如公式(1)所示类目需求值= (2*类目点击次数+信息点击次数)/类目下信息曝光量 (1)对于无点击查询词，可以从预先获取的与用户行业背景对应的类目列表中选择频次最高的类目，并判断频次最高的类目的点击率是否满足第二预设条件；如果频次最高的类目的点击率不满足第二预设条件，则选择频次次高的类目，判断频次次高的类目的点击率是否满足第二预设条件；以此类推，直至找到类目点击率满足第二预设条件的类目。如果遍历选择出的各个类目依然无法找到点击率满足第二预设条件的类目，则可以确定用户对应的已知类目在该查询词下的点击率过低，不适合进行个性化处理，即，可以不获取该查询词对应的需求程度最高的类目。根据本申请的ー个实施例，第二预设条件可以是点击率不小于第二阈值，例如， 第二阈值可以是查询词所有类目平均点击率的50%、75%等。根据本申请的ー个实施例，在确定无点击查询词下的需求程度最高的类目吋，可以预先获取与用户行业背景对应的类目列表，该类目列表可以包括按照频次从大到小排列的各个类目。可以包括从日志中提取用户搜索过的查询词、查询词的搜索次数、信息点击次数和类目点击次数，并获取各个类目的频次，将各个类目按照频次从大到小排列。可以从查询词下满足第一预设条件的类目的数量、信息点击次数和类目点击次数这三个特征来统计各个类目的频次。如表一所示为本申请中类目频次统计的方法说明。表一、本申请中类目频次统计的方法说明
行为统计特征统计方法查询词查询词下满足第一预设条件的类目的数量η查询词被捜索一次，将类目频次加上1/η信息点击次数信息所属的类目类目下的信息被点击ー 次，类目频次加1类目点击次数类目类目被点击一次，类目频次加1下面通过ー个例子来说明无点击查询词的需求程度最高的类目的确定方法。例如，用户Z输入过一个查询词“苹栗”，该查询词“苹果”是有点击查询词。在预先获取用户行业背景对应的类目列表吋，可以获取到该查询词对应的类目包括“手机”、 “MP3”、“女装”和“水栗”。假设“手机”不满足第一预设条件，则与查询词“苹果”对应的满足第一条件的类目的数量为3。在统计类目“MP3”的频次吋，可以考虑查询词的捜索次数、 信息点击次数和类目点击次数。如果查询词为“苹栗”，该查询词的搜索次数为1000次，将类目“MP3”的频次加上(1/3)*1000。如果类目“ MP3”下的信息被点击的次数为100，则将类目“MP3”的频次加上100。如果类目“MP3”被点击的次数为10，则将类目“MP3”的频次加上10。这样，经统计可以得到，类目“MP3”的频次为(1/3)*1000+1*100+1*10。依照类似的方法，可以统计出类目“女装”和“水果”的频次。将类目“MP3”、“女装”和“水果”依照频次从大到小的順序排列，即可以获取ー个类目列表，假设这三个类目的排序是“MP3”、“水栗”、“女装”。假设用户Z只捜索过查询词“苹栗”，该用户Z的用户行业背景对应的类目列表中包括的类目是“MP3”、“水栗”、“女装”。用户Z后续输入查询词“苹果MP3”，如果该查询词是无点击查询词。则可以从预先获取的用户行业背景对应的类目列表中，选择第一个类目 “MP3”，如果该类目“MP3”的点击率不小于查询词“苹果”的所有类目的平均点击率的75%， 则可以确定类目“MP3”的需求程度最高。否则，继续选择频次次高的类目“水栗”，判断类目 “水果”的点击率是否不小于查询词“苹果”的所有类目的平均点击率的75%，如果类目“水果”的点击率不小于查询词“苹果”的所有类目的平均点击率的75%，则可以确定类目“水果”作为需求程度最高的类目。否则，继续选择类目“女装”，进行后续的判断。如果遍历类目列表，无法找到点击率不小于查询词“苹果”的所有类目的平均点击率的75 %的类目，则可以不获取该查询词“苹果MP3””对应的需求程度最高的类目。经过步骤IOOd之后就可以获取用户信息、查询词和需求程度最高的类目之间的对应关系。根据前述步骤IOOa-IOOd获取的用户信息、查询词和需求程度最高的类目之间的对应关系可以预先存储，可以存储在数据库中。也可以定期更新，使得用户信息、查询词和需求程度最高的类目之间的对应关系能够反映用户最新的个性化需求。前述的各实施例中，步骤103可以包括将商品信息中属于需求程度最高的类目的商品信息，排序最靠前。例如，根据步骤102中查询到的需求类型，可以确定需求程度最高的类目，例如， 类目“水栗”。然后，将商品信息中，属于类目“水果”的商品信息排序最靠前，这样，类目“水果”下的商品信息就可以优先展示给用户。或者，在步骤103中，也可以根据所获取的需求程度最高的类目，设置步骤102中捜索到的各个商品信息对应的类目的档位，根据设置后的类目的档位获取各个商品信息对应的用户需求值，根据用户需求值对各个商品信息进行排序。具体实现方式如图3所示。图3示例性示出本申请商品信息排序方法实施例ニ的流程图，包括步骤201、获取查询词和用户信息。步骤202、捜索到与查询词对应的商品信息，并提取各商品信息的类目与属性。属性用于描述商品信息的描述维度，每个商品信息都可以有若干商品信息的描述维度与之对应。比如关于手机的商品信息，可包含品牌、制式、屏幕尺寸等描述维度。步骤203、根据所获取的用户信息、查询词与需求程度最高的类目之间的对应关系，获取用户信息和查询词对应的需求程度最高的类目；根据所获取的商品信息的类目的分档信息与属性的分档信息，查找提取出的类目的档位与权重最高的属性的个数。步骤204、根据需求程度最高的类目对商品信息排序。具体包括步骤20 、对于提取出的各个类目，如果是需求程度最高的类目，则将该类目的档位调整为权重最高的档位，如果不是需求程度最高的类目，则将该类目的档位调整为权重次高的档位。
步骤204b、根据调整后的类目的档位与查找出的权重最高的属性的个数获取各商品信息的用户需求值，根据所获取的用户需求值对商品信息排序。步骤204b中，可以将调整后的类目的档位和查找出的权重最高的属性的个数与用户偏好权重相结合，计算各商品信息的用户需求值。例如，用户需求值用如下公式(2)表示V = W* α /C1+!* β ^N1ZNw (2)上述公式O)中，V表示用户需求值，W表示用户偏好权重，C1表示类目的档位，N1 表示权重最高的属性的个数，Nw表示属性的总数，α和β可以是预设值，可以取为小于1 并且大于0的数，α和β的和可以等于1。例如，α的取值可以是0.8，β的取值可以是 0.2。W以及α和β的取值可以根据实际情况确定，不限于上述公式中给出的各个数值。 Nw是步骤202中提取出的属性的总数。根据公式(2)可以获取各个商品信息的用户需求值，从而可以根据用户需求值对各个商品信息进行排序。在本申请的ー个实施例中，在步骤201之前还可以包括根据网上交易系统中的商品信息的类目与属性，获取类目的分档信息与属性的分档信息。本申请的实施例中，获取类目的分档信息与属性的分档信息的步骤可以预先执行，即可以在线下进行，而无需在线上进行，即无需在商品交易时进行。这样，网上交易系统在获取到查询词和用户信息以后，可以直接捜索与该用户信息和查询词对应的需求程度最高的类目，根据需求程度最高的类目对商品信息排序，这样就无需在商品交易过程中执行获取商品信息的类目的分档信息与属性的分档信息的步骤，可以提高商品交易过程中数据处理速度，提升用户体验。获取类目的分档信息与属性的分档信息的步骤可以包括步骤301、提取网上交易系统中的所有商品信息的类目与属性。步骤302、根据网上交易系统中的点击日志和曝光日志，计算查询词对应的商品信息的点击率。步骤303、将商品信息的点击率作为商品信息的类目的点击率与属性的点击率，根据类目的点击率与属性的点击率，将类目与属性分档，获取类目的分档信息与属性的分档信息。在步骤302中已经计算出每个商品信息的点击率，由于每条商品信息可以表示为类目和属性集合的形式，在步骤303中，可以将商品信息的点击率作为类目的点击率与属性的点击率。例如，某条商品信息的类目是Μ，具有属性Ni、Ν2……Νη，如果在某次捜索中用户点击了该商品信息，就认为该商品信息对应的类目M和属性m、Ν2……Nn均获得到了点击，如果用户没点击该信息，就认为该商品信息对应类目和属性未获得点击。在本申请的实施例中，上述步骤301与步骤302可以顺序执行，也可以由本领域普通技术人员根据实际情况決定，例如，可以同步执行，也可以先执行步骤302，后执行步骤 301。步骤302中的查询词可以是指网上交易系统过去的一预设时段内接收的所有用户输入的查询词。该预设时间段可以根据实际情况确定，例如，可以是一周，也可以是几个
H绝绝 /i ‘寸寸O根据ー个实施例，步骤302还可以包括根据所述网上交易系统中的点击日志和曝光日志，识别并过滤不能体现用户需求的数据。其中，曝光日志记录有商品信息展示给用户的次数，点击日志记录有展示给用户的商品信息被点击的次数。比如如果通过分析点击日志和曝光日志，发现某次捜索中，曝光的所有商品信息均被点击，则可以认为该次搜索行为不能反映出用户的需求，因此，将该次搜索行为设定为无效，点击日志和曝光日志中记录的与该次搜索行为相关的点击数据与曝光数据不用于计算查询词对应的商品信息的点击卓。步骤303中，根据类目的点击率与属性的点击率，将类目与属性分档，可以包括 根据类目的点击率和/或类目的流量，将类目分档；以及，根据属性的点击率和/或属性的流量，将属性分档。经过步骤303后，就可以获取类目的分档信息和属性的分档信息。类目的分档信息可以包括各个类目的档位以及各个档位对应的具体的类目，如表 ニ所示，表ニ为本申请的实施例中类目的分档信息。表ニ、本申请的实施例中类目的分档信息
权利要求
1.一种搜索结果排序方法，用于网上交易系统，其特征在于，包括获取查询词和用户信息；搜索到与所述查询词对应的商品信息，并根据所获取的用户信息、查询词与需求程度最高的类目之间的对应关系，获取所述用户信息和查询词对应的需求程度最高的类目；以及根据所述需求程度最高的类目对所述商品信息排序。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取查询词和用户信息之前，还包括根据网上交易系统中的日志，获取用户信息、查询词与需求程度最高的类目之间的对应关系。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，获取用户信息、查询词与需求程度最高的类目之间的对应关系，包括提取所述用户信息对应的日志；根据所述用户信息对应的日志，获取查询词对应的满足第一预设条件的类目；根据满足第一预设条件的类目中类目曝光量最大的类目的类目曝光量确定所述查询词是单需求查询词还是泛需求查询词；如果所述查询词是泛需求查询词，则确定满足第一预设条件的类目中需求程度最高的类目，并建立用户信息、查询词与该需求程度最高的类目之间的对应关系。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据满足第一预设条件的类目中类目曝光量最大的类目的类目曝光量确定所述查询词是单需求查询词还是泛需求查询词，包括如果满足第一预设条件的各个类目中，类目曝光量最大的类目的类目曝光量大于第一阈值， 则确定所述查询词是单需求查询词；如果满足第一预设条件的各个类目中，类目曝光量最大的类目的类目曝光量小于或等于第一阈值，则确定所述查询词是泛需求查询词。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，确定满足第一预设条件的类目中需求程度最高的类目，包括如果所述查询词是有点击查询词，则从所述日志中获取选择出的类目的信息点击次数和类目点击次数，根据选择出的类目的信息点击次数和类目点击次数，获取满足第一预设条件的类目的需求值，确定满足第一预设条件的类目中需求值最高的类目，将需求值最高的类目作为需求程度最高的类目；或者，如果所述查询词是无点击查询词，则从预先获取的与用户行业背景对应的类目列表中选择频次最高的类目并判断频次最高的类目的点击率是否满足第二预设条件；如果频次最高的类目的点击率不满足第二预设条件，则选择频次次高的类目，判断频次次高的类目的点击率是否满足第二预设条件；以此类推，直至找到类目的点击率满足第二预设条件的类目，将类目点击率满足第二预设条件的类目作为需求程度最高的类目；所述用户行业背景对应的类目列表包括按照频次从大到小排列的各个类目。
6.如权利要求1-5中任一权利要求所述的方法，其特征在于，根据所述需求程度最高的类目对所述商品信息排序，包括将商品信息中属于需求程度最高的类目的商品信息，排序最靠前。
7.如权利要求1-5中任一权利要求所述的方法，其特征在于，在搜索到与所述查询词对应的商品信息之后，还包括提取所述商品信息的类目与属性，根据所获取的类目的分档信息与属性的分档信息，查找提取出的类目的档位与权重最高的属性的个数；根据所述需求程度最高的类目对所述商品信息排序，包括对于提取出的类目，如果是需求程度最高的类目，则将提取出的类目的档位调整为权重最高的档位，如果不是需求程度最高的类目，则将提取出的类目的档位调整为权重次高的档位；根据调整后的类目的档位与查找出的权重最高的属性的个数获取所述商品信息的用户需求值；根据所获取的用户需求值对所述商品信息排序。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，在获取查询词和用户信息之前，还包括根据网上交易系统中的所述商品信息的类目与属性，获取类目的分档信息与属性的分档信息。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，根据网上交易系统中的所述商品信息的类目与属性，获取类目的分档信息与属性的分档信息，包括提取所述网上交易系统中的所有所述商品信息的类目与属性；根据所述网上交易系统中的点击日志和曝光日志，计算所述查询词对应的商品信息的点击率；将所述商品信息的点击率作为所述商品信息的类目的点击率与属性的点击率，根据所述类目的点击率与属性的点击率，将所述类目与属性分档，获取所述类目的分档信息与属性的分档信息。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，根据调整后的类目的档位与查找出的权重最高的属性的个数获取所述商品信息的用户需求值，包括将调整后的类目的档位和查找出的权重最高的属性的个数与用户偏好权重相结合，计算所述商品信息的用户需求值。
11.如权利要求1-5中任一权利要求所述的方法，其特征在于，在搜索到与所述查询词对应的商品信息之后，还包括提取基于所述商品信息的类目；所述根据所述需求程度最高的类目对所述商品信息排序，包括将类目为需求程度最高的类目的商品信息中的的商品信息的个性化特征权重增加附加值；m为常数，取值大于0且小于100 ；将各个商品信息按照个性化特征权重排序。
12.如权利要求1-5中任一权利要求所述的方法，其特征在于，还包括缓存经过排序后的商品信息，并建立查询词、需求程度最高的类目与经过排序的商品信息之间的对应关系。
13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，如果根据所述查询词和另外的用户信息获取到的需求程度最高的类目分别与缓存的查询词和需求程度最高的类目相同，则将与缓存的查询词和需求程度最高的类目对应的经过排序的商品信息显示给用户。
14.一种搜索结果排序装置，用于网上交易系统，其特征在于，包括获取模块，用于获取查询词和用户信息；处理模块，用于搜索到与所述查询词对应的商品信息，并根据所获取的用户信息、查询词与需求程度最高的类目之间的对应关系，获取所述用户信息和查询词对应的需求程度最高的类目；排序模块，用于根据所述需求程度最高的类目对所述商品信息排序。
15.如权利要求14所述的装置，其特征在于，还包括第一预处理模块，用于根据网上交易系统中的日志，获取用户信息、查询词与需求程度最高的类目之间的对应关系。
16.如权利要求15所述的装置，其特征在于，所述第一预处理模块包括第一提取单元，用于提取所述用户信息对应的日志；第一获取单元，用于根据所述用户信息对应的日志，获取查询词对应的满足第一预设条件的类目；确定单元，用于根据满足第一预设条件的类目中类目曝光量最大的类目的类目曝光量确定所述查询词是单需求查询词还是泛需求查询词；第二获取单元，用于当所述查询词是泛需求查询词时，确定满足第一预设条件的类目中需求程度最高的类目，并建立用户信息、查询词与该需求程度最高的类目之间的对应关系。
17.如权利要求16所述的装置，其特征在于，所述确定单元具体用于当满足第一预设条件的各个类目中，类目曝光量最大的类目的类目曝光量大于第一阈值时，确定所述查询词是单需求查询词；当满足第一预设条件的各个类目中，类目曝光量最大的类目的类目曝光量小于或等于第一阈值时，确定所述查询词是泛需求查询词。
18.如权利要求17所述的装置，其特征在于，所述第二获取单元具体用于当所述查询词是泛需求查询词，并且所述查询词是有点击查询词时，从所述日志中获取选择出的类目的信息点击次数和类目点击次数，根据选择出的类目的信息点击次数和类目点击次数，获取满足第一预设条件的类目的需求值，确定满足第一预设条件的类目中需求值最高的类目，将需求值最高的类目作为需求程度最高的类目，从而获取用户信息、查询词与需求程度最高的类目之间的对应关系；或者所述第二获取单元具体用于当所述查询词是泛需求查询词，并且所述查询词是无点击查询词时，从预先获取的与用户行业背景对应的类目列表中选择频次最高的类目，并判断频次最高的类目的点击率是否满足第二预设条件；如果频次最高的类目的点击率不满足第二预设条件，则选择频次次高的类目，判断频次次高的类目的点击率是否满足第二预设条件；以此类推，直至找到类目点击率满足第二预设条件的类目，将类目点击率满足第二预设条件的类目作为需求程度最高的类目，从而获取用户信息、查询词与需求程度最高的类目之间的对应关系。
19.如权利要求14-18中任一权利要求所述的装置，其特征在于，所述排序模块具体用于将商品信息中属于需求程度最高的类目的商品信息，排序最靠前。
20.如权利要求14-18中任一权利要求所述的装置，其特征在于，还包括第二预处理模块，用于获取类目的分档信息与属性的分档信息；所述处理模块包括第一处理单元、第二处理单元和第三处理单元；所述第一处理单元用于搜索得到与所述查询词对应的商品信息；所述第二处理单元用于根据所获取的用户信息、查询词与需求程度最高的类目之间的对应关系，获取所述用户信息和查询词对应的需求程度最高的类目；所述第三处理单元用于在所述第一处理单元搜索得到与所述查询词对应的商品信息后，提取所述商品信息的类目与属性，根据所获取的类目的分档信息与属性的分档信息，查找提取出的类目的档位与权重最高的属性的个数；所述排序模块包括档位调整单元和第一排序单元；所述档位调整单元用于当提取出的类目是需求程度最高的类目时，则将提取出的类目的档位调整为权重最高的档位，当提取出的类目不是需求程度最高的类目时，则将提取出的类目的档位调整为权重次高的档位；所述第一排序单元用于根据调整后的类目的档位与查找出的权重最高的属性的个数获取所述商品信息的用户需求值；根据所获取的用户需求值对所述商品信息排序。
21.如权利要求20所述的装置，其特征在于，所述第二预处理模块包括第二提取单元，用于提取所述网上交易系统中的所有所述商品信息的类目与属性；计算单元，用于根据所述网上交易系统中的点击日志和曝光日志，计算所述查询词对应的商品信息的点击率；第三获取单元，用于将所述商品信息的点击率作为所述商品信息所述类目的点击率与属性的点击率，根据所述类目的点击率与属性的点击率，将所述类目与属性分档，获取所述类目的分档信息与属性的分档信息。
22.如权利要求21所述的装置，其特征在于，所述第一排序单元具体用于将调整后的类目的档位和查找出的权重最高的属性的个数与用户偏好权重相结合，计算所述商品信息的用户需求值；根据所获取的用户需求值对所述商品信息排序。
23.如权利要求14-18中任一权利要求所述的装置，其特征在于，还包括提取模块，用于在所述处理模块搜索到与所述查询词对应的商品信息后，提取所述商品信息的类目；所述排序模块包括设置单元，用于将类目为需求程度最高的类目的商品信息中的的商品信息的个性化特征权重增加附加值；第二排序单元，用于将各个商品信息按照个性化特征权重排序。
24.如权利要求14-18中任一权利要求所述的装置，其特征在于，还包括缓存模块，用于缓存经过排序后的商品信息，并建立查询词、需求程度最高的类目与经过排序的商品信息之间的对应关系。
全文摘要
本申请提供一种搜索结果排序方法及装置，其中方法包括获取查询词和用户信息；搜索到与所述查询词对应的商品信息，并根据所获取的用户信息、查询词与需求程度最高的类目之间的对应关系，获取所述用户信息和查询词对应的需求程度最高的类目；以及根据所述需求程度最高的类目对所述商品信息排序。本申请提供的方法及装置，能够提高网上交易系统的流量质量，提高点击率。并且，由于搜索结果的排序可以体现用户的个性化需求，从而可以避免用户通过客户端向服务器发送大量无用的查询请求，从而减轻服务器的工作压力，提高服务器的响应速度。
文档编号G06Q30/00GK102591876SQ20111000784
公开日2012年7月18日 申请日期2011年1月14日 优先权日2011年1月14日
发明者陈超, 韩小梅 申请人:阿里巴巴集团控股有限公司