一种优化搜索结果的方法、装置及电子设备与流程

本发明涉及软件技术领域，特别涉及一种优化搜索结果的方法、装置及电子设备。

背景技术：

随着搜索引擎的不断完善，搜索结果越来越准确，为人们的生活带来了极大的方便。搜索结果的优化通常从两方面入手，一方面是优化搜索引擎，另一方面是优化搜索结果的排序。现有的搜索引擎搜索获得的搜索结果已经非常准确优化的空间非常的小，搜索结果的优化主要从排序上入手。

现如今，搜索结果的排序，通常根据用户的个性化需求进行，根据用户的历史搜索记录来对搜索结果进行优化排序。但这种优化方式具有一定的局限性，用户的历史搜索记录往往反映用户在搜索行为上的兴趣偏向，若用户当前的需求并未在搜索行为上体现过，那么用户的当前需求便无法得到很好的满足，亟需一种新的方法来改善搜索结果排序的局限性。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种优化搜索结果的方法、装置及电子设备，用于实现搜索结果的跨平台优化，提高搜索结果优化的广泛性和准确性。

本发明实施例提供一种优化搜索结果的方法，该方法包括：

获取第一应用程序根据搜索关键词获得的搜索结果；

获取用户输入的历史输入词，所述历史输入词包括用户向第二应用程序输入的输入词；

根据所述历史输入词对所述搜索结果进行排序。

可选的，根据所述历史输入词对所述搜索结果进行排序，包括：

获得每个历史输入词在每条搜索结果中出现的次数；

根据每条搜索结果中出现历史输入词的次数，对每条搜索结果进行排序，出现次数多的排序靠前。

可选的，根据所述历史输入词对所述搜索结果进行排序，包括：

获得历史输入词中包含的各个输入词的输入次数，和/或，获得历史输入词中包含的各个输入词对应的输入环境；

根据所述历史输入词中包含的各个输入词的输入次数和/或对应的输入环境，对所述搜索结果进行排序。

可选的，根据所述历史输入词中包含的各个输入词的输入次数和/或对应的输入环境，对所述搜索结果进行排序，包括：

根据所述各个输入词的输入次数计算所述历史输入词与每条搜索结果之间的相似度，或者，根据所述各个输入词的输入次数和对应的输入环境计算所述历史输入词与每条搜索结果之间的相似度；

根据所述相似度对每条搜索结果进行排序，相似度大的排序靠前。

可选的，根据所述各个输入词的输入次数计算所述历史输入词与每条搜索结果之间的相似度，包括：

根据所述各个输入词的输入次数，为所述历史输入词构建第一词向量；

对每条搜索结果进行分词，根据分词结果中各个分词的出现次数为每条搜索结果构建第二词向量；

获得所述第一词向量与所述第二词向量之间的相似度作为所述每条搜索结果与所述历史输入词之间的相似度。

可选的，根据所述各个输入词的输入次数和对应的输入环境计算所述历史输入词与每条搜索结果之间的相似度，包括：

根据所述各个输入词以及所述各个输入词在对应输入环境中上屏的次数，为所述历史输入词构建第三词向量；

对每条搜索结果进行分词，根据分词结果中各个分词的出现次数以及每条搜索结果所属类型对应的输入环境为每条搜索结果构建第四词向量；

获得所述第三词向量与所述第四词向量之间的相似度作为所述每条搜索结果与所述历史输入词之间的相似度。

可选的，所述获取用户通过输入法输入的历史输入词，包括：

对用户通过输入法输入的输入词进行筛选，获得输入词中的实意词作为所述历史输入词。

可选的，所述方法还包括：展现排序后的所述搜索结果。

本发明实施例还提供一种优化搜索结果的装置，包括：

搜索单元，用于获取第一应用程序根据搜索关键词获得的搜索结果；

获取单元，用于获取用户输入的历史输入词，所述历史输入词包括用户向第二应用程序输入的输入词；

排序单元，用于根据所述历史输入词对所述搜索结果进行排序。

可选的，所述排序单元用于：

获得每个历史输入词在每条搜索结果中出现的次数；

根据每条搜索结果中出现历史输入词的次数，对每条搜索结果进行排序，出现次数多的排序靠前。

可选的，排序单元还用于：

获得历史输入词中包含的各个输入词的输入次数，和/或，获得历史输入词中包含的各个输入词对应的输入环境；

根据所述历史输入词中包含的各个输入词的输入次数和/或对应的输入环境，对所述搜索结果进行排序。

可选的，所述排序单元包括：

计算模块，用于根据所述各个输入词的输入次数计算所述历史输入词与每条搜索结果之间的相似度，或者，根据所述各个输入词的输入次数和对应的输入环境计算所述历史输入词与每条搜索结果之间的相似度；

排序模块，用于根据所述相似度对每条搜索结果进行排序，相似度大的排序靠前。

可选的，所述计算模块用于：

根据所述各个输入词的输入次数，为所述历史输入词构建第一词向量；对每条搜索结果进行分词，根据分词结果中各个分词的出现次数为每条搜索结果构建第二词向量；获得所述第一词向量与所述第二词向量之间的相似度作为所述每条搜索结果与所述历史输入词之间的相似度。

可选的，所述计算模块用于：

根据所述各个输入词以及所述各个输入词在对应输入环境中上屏的次数，为所述历史输入词构建第三词向量；对每条搜索结果进行分词，根据分词结果中各个分词的出现次数以及每条搜索结果所属类型对应的输入环境为每条搜索结果构建第四词向量；获得所述第三词向量与所述第四词向量之间的相似度作为所述每条搜索结果与所述历史输入词之间的相似度。

可选的，所述获取单元用于：对用户通过输入法输入的输入词进行筛选，获得输入词中的实意词作为所述历史输入词。

可选的，所述装置还包括：显示单元，用于展现排序后的所述搜索结果。

本发明实施还提供一种电子设备，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：

获取第一应用程序根据搜索关键词获得的搜索结果；

获取用户输入的历史输入词，所述历史输入词包括用户向第二应用程序输入的输入词；

根据所述历史输入词对所述搜索结果进行排序。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取第一应用程序根据搜索关键词获得的搜索结果；

获取用户输入的历史输入词，所述历史输入词包括用户向第二应用程序输入的输入词；

根据所述历史输入词对所述搜索结果进行排序。

本申请实施例中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果：

本申请实施例提供一种优化搜索结果的方法，获取第一应用程序根据搜索关键词获得的搜索结果；获取用户向第二应用程序输入的历史输入词；通过用户向第二应用程序输入的历史输入词来对搜索结果进行排序，使得搜索结果的排序考虑了用户在其他应用程序中的输入情况，实现搜索结果的跨平台优化，从而使排序后的搜索结果能够从多方面满足用户的需求，解决了现有技术中搜索结果排序的局限性，提高了搜索结果优化的广泛性和准确性。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种优化搜索结果的方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的一种优化搜索结果的装置的方框图；

图3为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

在本申请实施例提供的技术方案中，通过获取其它应用程序的历史输入词，来对当前应用程序搜索获得的搜索结果进行优化排序，实现搜索结果的跨平台优化，从而解决现有技术中搜索结果排序的局限性，提高搜索结果优化的广泛性和准确性。

下面结合附图对本申请实施例技术方案的主要实现原理、具体实施方式及其对应能够达到的有益效果进行详细的阐述。

实施例

请参考图1，本申请实施例提供一种优化搜索结果的方法，该方法包括：

s110：获取第一应用程序根据搜索关键词获得的搜索结果；

s120：获取用户输入的历史输入词，所述历史输入词包括用户向第二应用程序输入的输入词；

s130：根据所述历史输入词对所述搜索结果进行排序。

本申请实施例提供的优化搜索结果的方法，可以应用于对搜索引擎搜索获得搜索结果进行优化，也可以应用于其它具有搜索功能的应用程序搜索获得的搜索结果进行优化。例如：微信中的搜索、通讯录中的搜索联系人、word里的查找等，都可以通过本申请提供的优化搜索结果的方法来对其获得的搜索结果进行优化排序。具体执行时，本申请提供的优化搜索结果的方法，可以由第一应用程序、插件或者输入法来执行，本申请实施例并不限制该方法的执行主体。

在具体实施过程中，当第一应用程序根据搜索关键词获得搜索结果时，执行s110获得该搜索结果。通常情况下第一应用程序搜索获得的搜索结果已经具有一定的排序，前几页的搜索结果尤其是第一页的搜索结果，通常是与用户匹配度较高的搜索结果，因此，为了减少计算量s110可以获取第一应用程序获得的第一页或者第一页和第二页的搜索结果，以进一步执行s120。

s120:获取用户输入的历史输入词，所述历史输入词包括用户向第二应用程序输入的输入词。具体的，s120可以通过输入法获得用户向至少一个第二应用程序输入的历史输入词。输入法与各个应用程序之间均具有通信接口，各个应用程序的信息输入都需要调用输入法来实现，因此通过输入法来获得各个应用程序的历史输入词方便快捷，无需新增通信接口。进一步的，s120页可以通过输入法获得用户向电子设备上所有应用程序输入的历史输入词，并统计相同历史输入词的输入次数、输入频率等。当然，s120也可以通过相互协议确定的接口来获得历史输入词，例如：微信与qq两个应用程序之间可以通过协议确定一指定接口，通过该指定接口来获取对方的历史输入词。

具体实施过程中，为了提高历史输入词的有效性，s120可以获取预设时间段内的历史输入词，来进行搜索结构优化排序。例如：可以获得24小时内用户向第二应用程序输入的历史输入词，超过24小时的历史输入词则为无效词。作为另一种提高历史输入词有效性的方法，s120在获取历史如此词时，还可以对用户通过输入法输入的输入词进行筛选，获得输入词中的实意词作为历史输入词。例如：像“我”、“你”、“的”等非实意词需要过滤，获得“狗粮”、“买”、“健身”等在句中充当成分时有意义的词作为历史输入词。

在s120之后，执行s130根据获得的历史输入词对搜索结果进行排序，进一步，展现排序后的搜索结果。具体的，可以根据历史输入词在每条搜索结果中出现的次数对每条搜索结果进行排序，也可以根据历史输入词中各个输入词的输入次数和/或历史输入词中各个输入词所在的输入环境对每条搜索结果进行排序。

下面，结合不同的实现方式，对根据历史输入词对搜索结果进行排序进行详细说明：

方式一

根据历史输入词在每条搜索结果中出现次数对每条搜索结果进行排序时。针对获得的搜索结果和历史输入词，获得每个历史输入词在每条搜索结果中出现的次数。其中，历史输入词在搜索结果的标题、摘要和/或搜索结果对应的页面内容中出现均可计作在搜索结果中出现。根据每条搜索结果中出现历史输入词的次数，对每条搜索结果进行排序，出现次数多的排序靠前。

一条搜索结果中可能出现多个历史输入词，一个历史输入词也可能出现多次，在排序时可以根据各个历史输入词出现的总次数进行排序，假设历史输入词用i表示，i∈{1,2,3,…,n}，历史输入词i在一条搜索结果中出现的次数为ni，一条搜索结果中各个历史输入词出现的总次数n总＝n1+n2+…+ni。例如：用户在浏览器中输入关键字“泳镜”进行搜索，浏览器对关键字“泳镜”进行搜索获得搜索结果，然而由于关键字“泳镜”的范围太大，获得的搜索结果包含各种类型的结果如：出售“泳镜”的链接、“泳镜”的百科链接、“泳镜”的品牌推荐链接等等，若展示这样的搜索结果对于用户来说是不准确的。为了进一步对搜索结果进行优化，本实施例获得该搜索结果并获得用户向第二应用程序如即时聊天应用输入的历史输入词如“买泳镜”、“防雾”、“近视”；统计“买泳镜”、“防雾”、“近视”在每条搜索结果中出现的总次数，若“买泳镜”、“防雾”、“近视”在第五条搜索结果中出现的总次数为8、在第二条搜索结果中出现的总次数为1，那么优化搜索结果时，将第五条搜索结果排在第二条搜索结果的前面进行展示。

历史输入词在搜索结果中出现的次数不同，用户输入的次数也可能不同，用户输入次数较多的历史输入词可能是用户比较感兴趣的词。本申请实施例可以根据各个历史输入词的输入次数为其设置权重θi，θi的值可以取输入次数也可以取输入次数在总输入次数中所占的比值。在根据每条搜索结果中出现历史输入词的次数对每条搜索结果进行排序时，可以获得每条搜索结果中所有历史输入词的综合次数n综＝θ1*n1+θ2*n2+…+θi*ni，按照每条搜索结果的n综的大小对搜索结果进行排序，n综越大排序越靠前。例如：获得的历史输入词“买泳镜”、“防雾”、“近视”在预设时间段内用户的输入次数分别为1、2、3，若“买泳镜”、“防雾”、“近视”这三个历史输入词在第一条搜索结果中的出现次数分别为0、2、2，在第六条搜索结果中出现的次数分类为0、1、3，计算获得第一搜索结果的n综＝1*0+2*2+3*2＝10，第六条搜索结果的n综＝1*0+1*2+3*3＝11，根据每个搜索结果的n综对所有搜索结果进行排序时，将第六条搜索结果排在第一条搜索结果的前面。

方式二

根据历史输入词中包含的各个输入词所对应的输入环境，对每条搜索结果进行排序。获得用户在输入每个输入词时所在的输入环境即为每个输入词对应的输入环境，以及获得每条搜索结果所属类型对应的输入环境。具体的，每条搜索结果所属的类型可以为科普、娱乐、教育、旅游等，可以根据每条搜索结果的标题、来源、标签等获得其所属类型。每一个类型对应一个或多个输入类型，例如：科普类型对应的输入环境可以包含写作、教育、旅游等。获得历史输入词中输入词所对应的输入环境与搜索结果对应的输入环境相同的个数，根据该个数进行排序，个数多的排序靠前。

方式三

通过相似度的大小来对搜索结果进行排序。计算获得的历史输入词与每条搜索结果之间的相似度；根据计算获得的相似度对每条搜索结果进行排序，相似度大的排序靠前。其中，历史输入词与每条搜索结果之间的相似度，可以根据历史输入词中各个输入词的输入次数和每条搜索结果中各个分词的出现次数来计算，也可以根据历史输入词中各个输入词在对应输入环境中的上屏次数、每条搜索结果中各个分词出现的次数以及每条搜索结果所属类型对应的输入环境来计算。

①、根据历史输入词中各个输入词的输入次数和每条搜索结果中各个分词的出现次数，计算历史输入词与每条搜索结果之间的相似度。具体的，维护一个实意词列表，这个列表有m个实意词，根据这个列表构造向量(c1,c2,…,cm)，ci表示在列表中第i个实意词对应的数据。根据获得的历史输入词中包含的各个输入词，为整个历史输入词构建词第一向量s，例如：获得历史输入词中包含实意词列表中的前3个实意词，那么构建该历史输入词的第一词向量s＝(c1,c2,c3,0,…0)。进一步的，针对k条搜索结果，对每条搜索结果进行分词，根据分词结果为每条搜索结果构建第二词向量sj，j＝1,2,…,k。然后，获得第一词向量sj与第二词向量s之间的相似度作为每条搜索结果与历史输入词之间的相似度。向量之间的相似度可以采用多种方法进行计算，如可以采用皮尔逊相关系数、欧几里德距离、cosine相似度、曼哈顿距离等方法进行计算，本申请实施例并不限制向量之间相似度的具体算法。

下面详细介绍一下向量中每个元素ci是如何表示的。ci可以表示成实意词列表中第i个实意词出现的次数，在用户的历史输入词中，就是用户输入该输入词的输入次数，而在某个搜索结果中，将搜索结果进行分词，统计该分词在这个搜索结果中出现的次数。例如：假设获得的历史输入词包含实意词列表中第3个～第6个实意词，历史输入词中各个实意词的输入次数分别为1、2、3、4，第j条搜索结果中历史输入词中各个输入词的出现次数分别1、0、2、4，那么获得第二词向量s＝(0,0,1,2,3,4,0,…0)，第一词向量sj＝(0,0,1,0,2,4,0,…0)；计算s与sj之间的相似度并根据该相似度的大小对每条搜索结果进行排序。

②、根据历史输入词中各个输入词在对应输入环境中的上屏次数、每条搜索结果中各个分词出现的次数以及每条搜索结果所属类型对应的输入环境，计算历史输入词与每条搜索结果之间的相似度。具体的，获得历史输入词中包含的每个输入词对应的输入环境；根据获得的历史输入词和每个输入词对应的输入环境对搜索结果进行排序。其中，输入环境包括但不限于写作、聊天、购物、地图、游戏等。

同样的，本实施例也可以针对各种输入环境维护一个输入环境列表，比如{写作、聊天、购物、地图、游戏…}共有x个输入环境，根据这个列表同样可以构造向量(cc1,cc2,…,ccx)，其中，cci表示在输入环境列表中第i个输入环境中某个实意词出现的次数。对于用户的历史输入词，统计其中各个输入词在输入该词的输入环境中上屏的次数；对于某个搜索结果，会有一个标签，标识该搜索结果是什么类型的，比如是科普类型的，那么对应输入环境就是写作。若一个实意词在第一个输入环境中上屏a次，那么构建的环境向量就是(a,0,…0)，那么ci可以表示成列表中第i个实意词根据环境列表构造的向量，即((cc11,cc12,..,cc1x),(cc21,cc22,…cc2x),…,(ccm1,ccm2,…ccmx))。根据上述每个实意词的向量表示ci，相应可以获得实意词列表(c1,c2,…,cm)，基于方式二的同样方法，可以构造获得历史输入词的第三词向量s和每条搜索结果的第四词向量sj，然后，获得第三词向量与第四词向量之间的相似度作为每条搜索结果与历史输入词之间的相似度，进而根据相似度的大小对搜索结果进行排序。

不同环境中输入的输入词所对应的指向不尽相同，例如：用户在word里输入“乔丹”，可能偏指“乔丹”这个人物多点，在聊天环境里输入“乔丹”，可能偏指“乔丹”的娱乐性多点。本申请通过方式三根据历史输入词及其对应的输入环境来对搜索结果进行排序，若在word里输入“乔丹”，那么搜索“乔丹”时百科类的搜索结果排序就会更靠前，若在聊天环境里输入“乔丹”，那么搜索“乔丹”时，偏重娱乐信息的搜索结果排序就会更靠前，因为考虑了输入词所对应的输入环境，使得排序结果充分考虑了用户输入词的偏向性，排序结果更准确，更符合用户的需求。

在上述实施例中，对搜索获得的搜索结果，通过获得用户向其他应用程序输入的输入词来对其进行优化排序，使得搜索结果的排序考虑了用户在其他应用程序中的输入情况，实现搜索结果的跨平台优化，从而使排序后的搜索结果能够从多方面满足用户的需求，解决了现有技术中搜索结果排序的局限性，提高了搜索结果优化的广泛性和准确性。进一步的，本实施例在考虑其他应用程序的输入词时，还考虑了各个输入词所对应得输入环境，由输入词及其输入环境来对搜索结果进行排序，进一步提高了搜索结果排序的准确性，更能满足用户的需求。

针对上述实施例提供一种优化搜索结果的方法，本申请实施例还对应提供一种优化搜索结果的装置，请参考图2，该装置包括：

搜索单元21，用于获取第一应用程序根据搜索关键词获得的搜索结果；

获取单元22，用于获取用户输入的历史输入词，所述历史输入词包括用户向第二应用程序输入的输入词；

排序单元23，用于根据所述历史输入词对所述搜索结果进行排序。

作为一种可选的实施方式，所述获取单元22用于：对用户通过输入法输入的输入词进行筛选，获得输入词中的实意词作为所述历史输入词。

作为一种可选的实施方式，所述装置还包括：显示单元24，用于展现排序后的所述搜索结果。

作为一种可选的实施方式，所述排序单元23用于：获得每个历史输入词在每条搜索结果中出现的次数；根据每条搜索结果中出现历史输入词的次数，对每条搜索结果进行排序，出现次数多的排序靠前。

作为一种可选的实施方式，所述排序单元23还可以用于：获得历史输入词中包含的各个输入词的输入次数，和/或，获得历史输入词中包含的各个输入词对应的输入环境；根据所述历史输入词中包含的各个输入词的输入次数和/或对应的输入环境，对所述搜索结果进行排序。

作为一种可选的实施方式，所述排序单元23包括：计算模块和排序模块。计算模块用于：根据所述各个输入词的输入次数计算所述历史输入词与每条搜索结果之间的相似度，或者，根据所述各个输入词的输入次数和对应的输入环境计算所述历史输入词与每条搜索结果之间的相似度；排序模块用于：根据所述相似度对每条搜索结果进行排序，相似度大的排序靠前。

作为一种可选的实施方式，所述计算模块可以用于：

根据所述各个输入词的输入次数，为所述历史输入词构建第一词向量；对每条搜索结果进行分词，根据分词结果中各个分词的出现次数为每条搜索结果构建第二词向量；获得所述第一词向量与所述第二词向量之间的相似度作为所述每条搜索结果与所述历史输入词之间的相似度。

作为一种可选的实施方式，所述计算模块还可以用于：

根据所述各个输入词以及所述各个输入词在对应输入环境中上屏的次数，为所述历史输入词构建第三词向量；对每条搜索结果进行分词，根据分词结果中各个分词的出现次数以及每条搜索结果所属类型对应的输入环境为每条搜索结果构建第四词向量；获得所述第三词向量与所述第四词向量之间的相似度作为所述每条搜索结果与所述历史输入词之间的相似度。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图3是根据一示例性实施例示出的一种用于实现优化搜索结果方法的电子设备800的框图。例如，电子设备800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图3，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/展现(i/o)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。

处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理元件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理部件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。

存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个展现接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件810被配置为展现和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(mic)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于展现音频信号。

i/o接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信部件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信部件816还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器804，上述指令可由电子设备800的处理器820执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。

一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行一种优化搜索结果的方法，所述方法包括：获取第一应用程序根据搜索关键词获得的搜索结果；获取用户输入的历史输入词，所述历史输入词包括用户向第二应用程序输入的输入词；根据所述历史输入词对所述搜索结果进行排序。

图3是本发明实施例中服务器的结构示意图。该服务器1900可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(centralprocessingunits，cpu)1922(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1932，一个或一个以上存储应用程序1942或数据1944的存储介质1930(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1932和存储介质1930可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1930的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1922可以设置为与存储介质1930通信，在服务器1900上执行存储介质1930中的一系列指令操作。

服务器1900还可以包括一个或一个以上电源1926，一个或一个以上有线或无线网络接口1950，一个或一个以上输入展现接口1958，一个或一个以上键盘1956，和/或，一个或一个以上操作系统1941，例如windowsservertm，macosxtm，unixtm,linuxtm，freebsdtm等等。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。