[發明專利]搜索排序方法、裝置、電子設備以及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202011620480.3
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112749238A
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發明（設計）人: 范成
• 申請（專利權）人: 北京金堤征信服務有限公司
• 主分類號: G06F16/28
• 分類號: G06F16/28;G06F16/9535;G06F16/9538;G06K9/62
• 代理公司: 北京康盛知識產權代理有限公司 11331
• 代理人: 董娣

本公開是關于一種搜索排序方法、裝置、電子設備以及存儲介質。其中，該方法包括：響應于輸入的數據搜索請求，召回與所述數據搜索請求對應的多個搜索結果數據，各個搜索結果數據包括多維度數據；根據多維度數據的數據特征類別，確定各搜索結果數據的多維度數據對應的數據特征向量值；基于所述各搜索結果的多維度數據的數據特征向量計算所述多個搜素結果數據的搜索概率；根據所述多個搜素結果數據的搜索概率，對所述多個搜索結果數據進行排序輸出。本公開可以提升搜索結果的排序效果，提供更為匹配用戶搜索需求的搜索排序結果。

技術領域

本公開涉及數據處理領域，具體而言，涉及一種搜索排序方法、裝置、電子設備以及計算機可讀存儲介質。

背景技術

在信息搜索的應用場景中，對于信息搜索的排序結果是產品向用戶透露搜索結果信息的直接窗口，同時也是用戶最為直接感受到的搜索體驗，排序效果直接影響到用戶使用該信息搜索產品的滿意程度。傳統的搜索信息的排序算法一般是按照文本匹配程度，完成的一個排序打分機制，其結構簡單，但是排序結果往往也較為生硬，并不能夠反饋真正符合搜索需求的排序結果。

因此，需要一種或多種方法解決上述問題。

需要說明的是，在上述背景技術部分公開的信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。

發明內容

本公開的目的在于提供一種搜索排序方法、裝置、電子設備以及計算機可讀存儲介質，進而至少在一定程度上克服由于相關技術的限制和缺陷而導致的一個或者多個問題。

根據本公開的一個方面，提供一種搜索排序方法，包括：

響應于輸入的數據搜索請求，召回與所述數據搜索請求對應的多個搜索結果數據，各個搜索結果數據包括多維度數據；

根據多維度數據的數據特征類別，確定各搜索結果數據的多維度數據對應的數據特征向量值；

基于所述各搜索結果的多維度數據的數據特征向量計算所述多個搜素結果數據的搜索概率；

根據所述多個搜素結果數據的搜索概率，對所述多個搜索結果數據進行排序輸出。

在本公開的一種示例性實施例中，所述搜索排序模型包括多層感知器，每層感知器中包括多個處理節點，基于所述各搜索結果的多維度數據的數據特征向量計算所述多個搜素結果數據的搜索概率，包括：

將所述搜索結果集合輸入預先訓練的搜索排序模型；

對輸入的所述搜索結果集合中各特征向量值進行處理，輸出搜索概率值，根據所述搜索概率值確定所述多個搜索結果數據的搜索概率；其中，每層感知器根據以下方式進行處理：

f(x)＝f(w*x+b)

其中，x和b的數據維度為所在層感知器的輸入向量維度，第一層感知器的向量維度為所輸入向量的維度，最后一層感知器的向量維度為預設值，f為sigmoid函數。在本公開的一種示例性實施例中，所述根據多維度數據的數據特征類別，確定各搜索結果數據的多維度數據對應的數據特征向量，包括以下任意一項或多項：

所述數據特征類別包括數值特征，按照預設特征值映射關系確定數據特征類別為數值特征的維度數據的特征向量值；

所述數據特征類別包括結構化文本特征，獲取所述數據搜索請求中的搜索詞，計算所述搜索詞與具有結構化文本特征的多維度數據的第一數據匹配度，根據所述第一數據匹配度確定數據特征類別為結構化文本特征的維度數據的特征向量值；

所述數據特征類別包括非結構化文本特征，將所述非結構化文本特征進行結構化處理；獲取所述數據搜索請求中的搜索詞，計算所述搜索詞與進行結構化處理的多維度數據的第二數據匹配度，根據所述第二數據匹配度確定數據特征類別為非結構化文本特征的維度數據的特征向量值。