[發(fā)明專利]檢索結(jié)果排序方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810128612.7
• 申請(qǐng)日: 2018-02-08
• 公開（公告）號(hào): CN108415970B
• 公開（公告）日: 2019-07-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 易根良
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京三快在線科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/953
• 分類號(hào): G06F16/953;G06Q30/02;G06N20/00
• 代理公司: 北京潤(rùn)澤恒知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11319
• 代理人: 莎日娜

1.一種搜索結(jié)果排序方法，其特征在于，包括：

接收搜索請(qǐng)求，所述搜索請(qǐng)求中攜帶有用戶標(biāo)識(shí)和目標(biāo)商品信息；

根據(jù)所述目標(biāo)商品信息搜索得到多個(gè)搜索結(jié)果，確定各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的商品特征；

根據(jù)所述用戶標(biāo)識(shí)獲取用戶特征；

根據(jù)所述用戶特征和各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的商品特征，確定用戶針對(duì)各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的消費(fèi)意向數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述消費(fèi)意向數(shù)據(jù)，對(duì)所述多個(gè)搜索結(jié)果進(jìn)行排序；

所述根據(jù)所述用戶特征和各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的商品特征，確定用戶針對(duì)各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的消費(fèi)意向數(shù)據(jù)包括：

根據(jù)所述用戶特征和各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的商品特征，通過預(yù)先創(chuàng)建的第一機(jī)器學(xué)習(xí)模型，確定所述用戶針對(duì)各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的付款概率，所述第一機(jī)器學(xué)習(xí)模型用于根據(jù)用戶特征和各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的商品特征確定付款概率；

根據(jù)所述用戶特征和各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的商品特征，通過預(yù)先創(chuàng)建的第二機(jī)器學(xué)習(xí)模型，確定所述用戶針對(duì)各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的退款概率，所述第二機(jī)器學(xué)習(xí)模型用于根據(jù)用戶特征和各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的商品特征確定退款概率；

根據(jù)所述付款概率和所述退款概率，確定所述用戶針對(duì)各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的消費(fèi)概率，將所述消費(fèi)概率確定為所述消費(fèi)意向數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的搜索結(jié)果排序方法，其特征在于，在所述根據(jù)所述用戶特征和各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的商品特征，通過預(yù)先創(chuàng)建的第一機(jī)器學(xué)習(xí)模型，確定所述用戶針對(duì)各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的付款概率之前，還包括：

獲取多個(gè)用戶針對(duì)商品的歷史訪問事件，所述歷史訪問事件包括付款事件和未付款事件；

從所述歷史訪問事件中提取用戶特征和商品特征，并根據(jù)歷史訪問事件計(jì)算各用戶對(duì)商品的付款概率；

根據(jù)所提取的商品特征、用戶特征以及所計(jì)算的付款概率，創(chuàng)建所述第一機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的搜索結(jié)果排序方法，其特征在于，在所述根據(jù)所述用戶特征和各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的商品特征，通過預(yù)先創(chuàng)建的第二機(jī)器學(xué)習(xí)模型，確定所述用戶針對(duì)各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的退款概率之前，還包括：

獲取多個(gè)用戶針對(duì)商品的歷史訪問事件，所述歷史訪問事件包括退款事件和未退款事件；

從所述歷史訪問事件中提取用戶特征和商品特征，并根據(jù)歷史訪問事件計(jì)算各用戶對(duì)商品的退款概率；

根據(jù)所提取的商品特征、用戶特征以及所計(jì)算的退款概率，創(chuàng)建所述第二機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的搜索結(jié)果排序方法，其特征在于，所述根據(jù)所述用戶特征和各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的商品特征，確定用戶針對(duì)各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的消費(fèi)意向數(shù)據(jù)包括：

根據(jù)所述用戶特征和各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的商品特征，通過預(yù)先創(chuàng)建的第三機(jī)器學(xué)習(xí)模型，確定所述用戶針對(duì)各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的付款概率，所述第三機(jī)器學(xué)習(xí)模型用于根據(jù)用戶特征和各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的商品特征確定消費(fèi)概率；

將所述消費(fèi)概率確定為所述消費(fèi)意向數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的搜索結(jié)果排序方法，其特征在于，在所述根據(jù)所述用戶特征和各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的商品特征，通過預(yù)先創(chuàng)建的第三機(jī)器學(xué)習(xí)模型，確定所述用戶針對(duì)各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品的付款概率之前，還包括：

獲取多個(gè)用戶針對(duì)商品的歷史訪問事件，所述歷史訪問事件包括付款事件、未付款事件、退款事件和未退款事件；

從所述歷史訪問事件中提取用戶特征和商品特征，并根據(jù)歷史訪問事件計(jì)算各用戶對(duì)商品的消費(fèi)概率；

根據(jù)所提取的商品特征、用戶特征以及所計(jì)算的消費(fèi)概率，創(chuàng)建所述第三機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的搜索結(jié)果排序方法，其特征在于，還包括：

獲取環(huán)境特征，所述環(huán)境特征包括所述用戶分別與各搜索結(jié)果中對(duì)應(yīng)商品之間的距離；

所述根據(jù)所述消費(fèi)意向數(shù)據(jù)，對(duì)所述多個(gè)搜索結(jié)果進(jìn)行排序包括：

結(jié)合所述環(huán)境特征和所述消費(fèi)意向數(shù)據(jù)，對(duì)所述多個(gè)商品進(jìn)行排序。