[發明專利]查詢結果的排序方法、裝置、電子設備以及存儲介質

有效

• 申請號: 201910030272.9
• 申請日: 2019-01-14
• 公開（公告）號: CN111435378B
• 公開（公告）日: 2023-09-05
• 發明（設計）人: 竇志成;周雨佳
• 申請（專利權）人: 中國人民大學
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 朱穎;劉芳

1.一種查詢結果的排序方法，其特征在于，包括：

獲取用戶輸入的關鍵詞；

確定所述關鍵詞對應的多個查詢結果；

將所述關鍵詞和所述多個查詢結果作為查詢模型的輸入，獲取所述查詢模型輸出的所述用戶的短期興趣特征和長期興趣特征；所述查詢模型是以所述用戶歷史輸入的多個歷史關鍵詞，以及，所述多個歷史關鍵詞對應的歷史查詢結果訓練建立的；

根據所述短期興趣特征和所述長期興趣特征，對所述多個查詢結果進行排序；

輸出排序后的查詢結果；

其中，所述用戶輸入的關鍵詞的時刻位于第一查詢時間段；

所述查詢模型，包括：第一遞歸神經網絡層、第二遞歸神經網絡層和注意力層；

所述第一遞歸神經網絡層用于根據第一查詢時間段內所述用戶輸入的關鍵詞和所述關鍵詞對應的查詢結果，確定所述第一查詢時間段對應的短期興趣節點向量，以及將所有時域對應的短期興趣節點向量的集合作為所述短期興趣特征進行輸出，所述第一查詢時間段為查詢過程中的任一時域；

所述第二遞歸神經網絡層用于根據所述短期興趣特征，確定初始長期興趣特征；

所述注意力層用于對所述初始長期興趣特征進行賦權，得到所述長期興趣特征，并輸出所述長期興趣特征。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根據所述短期興趣特征和所述長期興趣特征，對所述多個查詢結果進行排序前，還包括：

獲取用戶的歷史查詢信息，所述歷史查詢信息為用戶在歷史查詢中的操作信息；

根據所述歷史查詢信息，分別確定每個所述查詢結果對應的查詢相關度得分。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述歷史查詢信息，分別確定每個所述查詢結果對應的查詢相關度得分，包括：

根據所述歷史查詢信息，確定每個所述查詢結果對應的點擊次數、點擊位置和點擊熵；

根據每個所述查詢結果對應的點擊次數、點擊位置和點擊熵，確定每個所述查詢結果對應的相關度得分。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述短期興趣特征和所述長期興趣特征，對所述多個查詢結果進行排序，包括：

根據所述短期興趣特征，確定每個所述查詢結果對應的短期興趣相似性得分；

根據所述長期興趣特征，確定每個所述查詢結果對應的長期興趣相似性得分；

根據每個所述查詢結果對應的短期興趣相似性得分、每個所述查詢結果對應的長期興趣相似性得分和每個所述查詢結果對應的相關度得分，對所述多個查詢結果進行排序。

5.一種查詢結果的排序裝置，其特征在于，包括：

第一獲取模塊，用于獲取用戶輸入的關鍵詞；

查詢模塊，用于確定所述關鍵詞對應的多個查詢結果；

特征確定模塊，用于將所述關鍵詞和所述多個查詢結果作為查詢模型的輸入，獲取所述查詢模型輸出的所述用戶的短期興趣特征和長期興趣特征；所述查詢模型是以所述用戶歷史輸入的多個歷史關鍵詞，以及，所述多個歷史關鍵詞對應的歷史查詢結果訓練建立的；

排序模塊，用于根據所述短期興趣特征和所述長期興趣特征，對所述多個查詢結果進行排序；

輸出模塊，用于輸出排序后的查詢結果；

其中，所述用戶輸入的關鍵詞的時刻位于第一查詢時間段；

所述查詢模型，包括：第一遞歸神經網絡層、第二遞歸神經網絡層和注意力層；

所述第一遞歸神經網絡層用于根據第一查詢時間段內所述用戶輸入的關鍵詞和所述關鍵詞對應的查詢結果，確定所述第一查詢時間段對應的短期興趣節點向量，以及將所有時域對應的短期興趣節點向量的集合作為所述短期興趣特征進行輸出，所述第一查詢時間段為查詢過程中的任一時域；

所述第二遞歸神經網絡層用于根據所述短期興趣特征，確定初始長期興趣特征；

所述注意力層用于對所述初始長期興趣特征進行賦權，得到所述長期興趣特征，并輸出所述長期興趣特征。