[發明專利]推薦詞展示方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201910656435.4
• 申請日: 2019-07-19
• 公開（公告）號: CN110532351B
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 王曉峰;苑愛泉;王磊
• 申請（專利權）人: 口口相傳(北京)網絡技術有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/335
• 代理公司: 北京中強智尚知識產權代理有限公司 11448
• 代理人: 黃耀威;李月

本發明公開了一種推薦詞展示方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質，涉及互聯網技術領域，根據用戶當前的環境參數獲取至少一個推薦詞，并基于推薦詞打分模型對至少一個推薦詞進行打分，從而在至少一個推薦詞中提取目標推薦詞進行展示，使得在不同的場景中為用戶確定的推薦詞是不同的，并不是完全根據用戶的歷史行為確定的，為高質量的推薦詞提供了展示的機會，提高推薦詞的價值，搜索效果更加理想。所述方法包括：根據用戶當前的環境參數，獲取至少一個推薦詞；基于推薦詞打分模型，對所述至少一個推薦詞進行打分，得到所述至少一個推薦詞的詞語得分；在所述至少一個推薦詞中提取目標推薦詞，并展示所述目標推薦詞。

技術領域

本發明涉及互聯網技術領域，特別是涉及一種推薦詞展示方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著互聯網技術的不斷發展，基于互聯網技術實現的搜索服務也日漸成熟，越來越多的用戶使用互聯網搜索想要查看的信息。當用戶在網頁中搜索信息時，網頁通常會確定推薦詞，并使用推薦詞來引導用戶進行搜索，以幫助用戶補全搜索內容，從而減少了用戶的搜索成本，向用戶提供更加精準的搜索功能。推薦詞作為搜索引擎的入口之一，在整體搜索流量中占有較高的比重，提高推薦詞的展示效率對于提升搜索引擎的流量具有十分重要的作用。

相關技術中，在展示推薦詞時，考慮到推薦詞的個數較多，需要統計推薦詞的特征，根據統計得到的特征，采用推薦詞排序算法對推薦詞進行排序，并按照排序結果展示一定數量的推薦詞。

在實現本發明的過程中，發明人發現相關技術至少存在以下問題：

有些推薦詞的特征較多，使得這些推薦詞會成為高頻推薦詞被多次的展示，而有些推薦詞的特征較少，使得這些推薦詞成為低頻推薦詞很少被展示，但是低頻推薦詞中有些是高質量的推薦詞，也即對用戶具有良好的引導效果，導致這些高質量的推薦詞展示的次數過低，推薦詞的價值不高，搜索效率不理想。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種推薦詞展示方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質，主要目的在于解決目前高質量的推薦詞展示的次數過低，推薦詞的價值不高，搜索效率不理想的問題。

依據本發明一個方面，提供了一種推薦詞展示方法，該方法包括：

根據用戶當前的環境參數，獲取至少一個推薦詞，所述環境參數至少包括位置信息和時間信息；

基于推薦詞打分模型，對所述至少一個推薦詞進行打分，得到所述至少一個推薦詞的詞語得分，所述推薦詞打分模型根據所述用戶對推薦詞的歷史點擊行為建立；

在所述至少一個推薦詞中提取目標推薦詞，并展示所述目標推薦詞，所述目標推薦詞的詞語得分符合推薦標準。

在另一個實施例中，所述根據用戶當前的環境參數，獲取至少一個推薦詞之前，所述方法包括：

根據所述用戶對推薦詞的歷史點擊行為，獲取樣本推薦詞以及所述樣本推薦詞的點擊頻次；

統計所述樣本推薦詞的展示次數，計算所述點擊頻次與所述展示次數的比值作為所述樣本推薦詞的點擊率；

提取所述樣本推薦詞的多個詞語特征，計算所述多個詞語特征中每個詞語特征的平均點擊率作為特征分數；

分別將所述多個詞語特征與對應的特征分數進行組合，建立所述推薦詞打分模型。

在另一個實施例中，所述根據用戶當前的環境參數，獲取至少一個推薦詞，包括：

對所述用戶當前所處場景進行定位，確定所述位置信息，獲取在預設歷史天數內與所述位置信息相關的多個候選推薦詞；

確定當前的所述時間信息，根據所述時間信息所在的目標時間段，對所述多個候選推薦詞進行篩選，得到所述至少一個推薦詞。