[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 |
| 地址: | 100085 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 查詢 語句 推薦 列表 生成 方法 裝置 | ||
技術領域
本發明涉及互聯網技術領域,尤其涉及一種查詢語句推薦列表的生成方法和裝置。
背景技術
基于本地化服務的搜索引擎的右側推薦,是提高搜索產品流量和點擊率的重要方法。圖1為現有技術查詢語句推薦列表一個示例的示意圖,如圖1所示,當在搜索引擎中輸入“谷歌創始人大躍進”這個查詢語句的時候,在屏幕的右側推薦部分,出現了“周圍人都在搜”的提示和列表。
但是,需要注意的一個問題是,這種“身邊熱詞”在相關性上,和用戶輸入的查詢語句的關系不大。除非用戶非常閑,否則這些推薦列表上的不相關的推薦內容,不容易被用戶點擊,至多是看一眼,就直接忽略了,從而導致右側推薦列表的點擊率較低,用戶體驗較差。
發明內容
本發明的目的旨在至少在一定程度上解決相關技術中的技術問題之一。
為此,本發明的第一個目的在于提出一種查詢語句推薦列表的生成方法。通過該方法,對查詢語句相關聯的推薦關鍵詞進行排序,獲得上述查詢語句的推薦列表,從而可以更好地基于時間和空間的相關性信息來連接人和服務,以及連接人和人的習慣,為用戶的選擇提供輔助,進而可以提高用戶體驗度。
本發明的第二個目的在于提出一種查詢語句推薦列表的生成裝置。
為了實現上述實施例,本發明第一方面實施例的查詢語句推薦列表的生成方法,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。
本發明實施例的查詢語句推薦列表的生成方法,接收用戶輸入的查詢語句之后,對上述查詢語句相關聯的推薦關鍵詞進行排序,獲得上述查詢語句的推薦列表,從而可以更好地基于時間和空間的相關性信息來連接人和服務,以及連接人和人的習慣,提高搜索結果頁面中右側推薦內容對用戶下一步決策的協助能力,從而提高滿足用戶需求的精度,進而可以提高搜索引擎的整體點擊率。
為了實現上述實施例,本發明第二方面實施例的查詢語句推薦列表的生成裝置,包括:接收模塊,用于接收用戶輸入的查詢語句;排序模塊,用于對所述接收模塊接收的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。
本發明實施例的查詢語句推薦列表的生成裝置,接收模塊接收用戶輸入的查詢語句之后,排序模塊對上述查詢語句相關聯的推薦關鍵詞進行排序,獲得上述查詢語句的推薦列表,從而可以更好地基于時間和空間的相關性信息來連接人和服務,以及連接人和人的習慣,提高搜索結果頁面中右側推薦內容對用戶下一步決策的協助能力,從而提高滿足用戶需求的精度,進而可以提高搜索引擎的整體點擊率。
本發明附加的方面和優點將在下面的描述中部分給出,部分將從下面的描述中變得明顯,或通過本發明的實踐了解到。
附圖說明
本發明上述的和/或附加的方面和優點從下面結合附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解,其中:
圖1為現有技術查詢語句推薦列表一個示例的示意圖;
圖2為本發明查詢語句推薦列表的生成方法一個實施例的流程圖;
圖3為本發明查詢語句推薦列表的生成方法一個應用場景的示意圖;
圖4為本發明查詢語句推薦列表的生成裝置一個實施例的結構示意圖;
圖5為本發明查詢語句推薦列表的生成裝置另一個實施例的結構示意圖。
具體實施方式
下面詳細描述本發明的實施例,所述實施例的示例在附圖中示出,其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的,僅用于解釋本發明,而不能理解為對本發明的限制。相反,本發明的實施例包括落入所附加權利要求書的精神和內涵范圍內的所有變化、修改和等同物。
圖2為本發明查詢語句推薦列表的生成方法一個實施例的流程圖,如圖1所示,該查詢語句推薦列表的生成方法可以包括:
步驟201,接收用戶輸入的查詢語句。
步驟202,對上述查詢語句相關聯的推薦關鍵詞進行排序,獲得上述查詢語句的推薦列表。
進一步地,獲得上述查詢語句的推薦列表之后,還可以展示上述查詢語句的推薦列表。
具體地,本實施例的一種實現方式中,對上述查詢語句相關聯的推薦關鍵詞進行排序可以為:獲得上述查詢語句的檢索時間;根據上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上述查詢語句相關聯的推薦關鍵詞的預估頻次;然后,根據上述預估頻次對上述查詢語句相關聯的推薦關鍵詞進行排序。
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