[發明專利]查詢語句推薦列表的生成方法和裝置

有效

• 申請號: 201510018916.4
• 申請日: 2015-01-14
• 公開（公告）號: CN104598583B
• 公開（公告）日: 2018-01-09
• 發明（設計）人: 吳先超
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙)11201
• 代理人: 宋合成

1.一種查詢語句推薦列表的生成方法，其特征在于，包括：

接收用戶輸入的查詢語句；

對所述查詢語句相關聯的推薦關鍵詞進行排序，獲得所述查詢語句的推薦列表；

其中，所述對所述查詢語句相關聯的推薦關鍵詞進行排序包括：

獲得所述查詢語句的檢索時間；

根據所述查詢語句的檢索時間調用下一時間點的時間衰減模型計算所述查詢語句相關聯的推薦關鍵詞的預估頻次；

根據所述預估頻次對所述查詢語句相關聯的推薦關鍵詞進行排序；或者，獲得所述查詢語句的檢索地點；計算所述查詢語句的檢索地點與推薦地點之間的距離，所述推薦地點為所述查詢語句相關聯的推薦關鍵詞所指示的地點；根據所述預估頻次和所述距離對所述查詢語句相關聯的推薦關鍵詞進行排序；

所述根據所述查詢語句的檢索時間調用下一時間點的時間衰減模型計算所述查詢語句相關聯的推薦關鍵詞的預估頻次之前，還包括：

根據所述查詢語句相關聯的推薦關鍵詞的歷史點擊頻次和當前時間點對應的指數消減函數確定當前時間點的時間衰減模型；

根據所述當前時間點的時間衰減模型和下一時間點對應的指數消減函數，以及所述查詢語句相關聯的推薦關鍵詞在當前時間點與下一時間點的時間間隔內出現的頻次確定下一時間點的時間衰減模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲得所述查詢語句的推薦列表之后，還包括：

展示所述查詢語句的推薦列表。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述查詢語句相關聯的推薦關鍵詞的歷史點擊頻次和當前時間點對應的指數消減函數確定當前時間點的時間衰減模型包括：

確定當前時間點的時間衰減模型為：其中，C(w,t)為當前時間點的時間衰減模型；w為用戶輸入的查詢語句中的詞或者短語；t_i為第i個w對應的時間戳；num_i.w為所述查詢語句相關聯的第i個推薦關鍵詞w在第i個時間戳對應的時間段內的歷史點擊頻次；t為當前時間點，k(t,t_i)為所述當前時間點對應的指數消減函數，n為時間戳的數量。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述當前時間點的時間衰減模型和下一時間點對應的指數消減函數，以及所述查詢語句相關聯的推薦關鍵詞在當前時間點與下一時間點的時間間隔內出現的頻次確定下一時間點的時間衰減模型包括：

確定下一時間點的時間衰減模型為：C(w,t+1)＝exp(-λ)C(w,t)+num_n+1.w×k(t+1,t_n+1)，其中，C(w,t+1)為下一時間點的時間衰減模型，C(w,t)為當前時間點的時間衰減模型，w為用戶輸入的查詢語句中的詞或者短語；t為當前時間點，t+1為下一時間點，k(t+1,t_n+1)為所述下一時間點對應的指數消減函數，λ為消減常數，t_n+1為第n+1個w對應的時間戳；num_n+1.w為所述查詢語句相關聯的推薦關鍵詞在當前時間點與下一時間點的時間間隔內出現的頻次，n+1為時間戳的數量。