[發明專利]搜索結果的排序方法、排序模型的生成方法、裝置及設備

在審

• 申請號: 202010833424.1
• 申請日: 2020-08-18
• 公開（公告）號: CN112148923A
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 張志偉;林靖
• 申請（專利權）人: 北京達佳互聯信息技術有限公司
• 主分類號: G06F16/738
• 分類號: G06F16/738;G06F16/78
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 李娜

本公開關于一種搜索結果的排序方法、排序模型的生成方法、裝置、電子設備及存儲介質，所述排序方法包括：在檢測終端發送用戶輸入搜索詞的搜索操作時，獲取搜索詞下搜索到的每個視頻的用戶交互行為數據；根據用戶交互行為數據的大小生成多個視頻隊列；對每個視頻隊列中每個視頻的用戶交互行為數據進行處理，生成搜索詞與對應視頻的相關性標簽；根據相關性標簽對搜素詞下的所有視頻進行排序，得到排序結果。本公開中，對搜索詞下搜索到的每個視頻的用戶交互行為數據進行處理，生成搜索詞與對應視頻的相關性標簽，依據相關性標簽對搜索詞搜索到所有視頻進行排序，從而讓更多新視頻出現在靠前的位置，提高了新視頻排序位置的準確性，及用戶的滿意度。

技術領域

本公開涉及網絡技術領域，尤其涉及一種搜索結果的排序方法、排序模型的生成方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

隨著網絡技術的發展，基于機器學習算法的模型越來越多的應用到推薦、搜索等領域。

相關技術中，對于推薦、搜索等場景，通常在最后的模型精排階段會使用點擊率對模型進行監督訓練，即認為用戶更喜歡觀看點擊率高的作品，也就是說，點擊率越高的視頻作品，越容易被用戶點擊觀看，其排名就越靠前。所以，排名靠前的視頻作品就會不斷地出現在更靠前的位置，而排名靠后的視頻作品就越靠后，從而讓整個系統對視頻作品的排序陷入到死循環，這樣就會影響一些新視頻作品排序的準確性。

因此，如何提高新作品排序的準確性是目前有待解決的技術問題。

發明內容

本公開提供一種搜索結果的排序方法、排序模型的生成方法、裝置、電子設備及存儲介質，以至少解決相關技術中不能將新作品的排序結果推薦到靠前的位置，導致新作品的排序準確性降低的技術問題。本公開的技術方案如下：

根據本公開實施例的第一方面，提供一種搜索結果的排序方法，包括：

在檢測到終端發送的用戶輸入搜素詞的搜索操作時，獲取所述搜索詞下搜索到的每個視頻的用戶交互行為數據；

根據所述用戶交互行為數據的大小生成多個視頻隊列；

對每個所述視頻隊列中每個視頻的用戶交互行為數據進行處理，生成所述搜索詞與對應視頻的相關性標簽；

根據所述相關性標簽對所述搜素詞下的所有視頻進行排序，得到排序結果。

可選的，所述對每個所述視頻隊列中每個視頻的的用戶交互行為數據率進行處理，生成所述搜索詞與對應視頻的相關性標簽，包括：

確定每個所述視頻隊列中每個視頻在多次搜索中不同排序的歸一化權重；

將所述歸一化權重與對應視頻的用戶交互行為數據進行加權，生成所述搜索詞與對應視頻的相關性標簽。

可選的，所述確定每個所述視頻隊列中每個視頻在多次搜索中不同排序的歸一化權重，包括：

確定每個所述視頻隊列中每個視頻在多次搜索中不同排序的位置歸一化權重和/或時間歸一化權重。

可選的，所述確定每個所述視頻隊列中每個視頻在多次搜索中不同排序的位置歸一化權重，包括：

計算所述每個視頻在多次搜索中的排序位置的平均位置；

對所述平均位置與預設值的最小值取對數，得到每個視頻在多次搜索中的位置歸一化權重；

所述確定每個所述視頻隊列中每個視頻在多次搜索中不同排序的時間歸一化權重，包括：

計算每個視頻的上傳時間距離當前時間的時間差；

對所述平均位置與預設值的最小值取數取，得到每個視頻在多次搜索中的時間歸一化權重。