CN101206744A - 一种在购物搜索引擎中融入商品自定义信息的方法 - Google Patents

Abstract

本发明是一种在购物搜索引擎中，通过用户自定义商品信息并将该定义信息融入到购物搜索源中，从而影响购物搜索结果排序的方法，该方法通过计算机互联网，利用设置在服务器上的软件系统而实现。它是按照用户对自己感兴趣的商品进行自定义，并将信息融入到购物搜索源中，通过对商品自定义采取“投票+相关度+奖励”机制，让大众筛选有用信息(使无用信息得到规避)，使之提高有用商品自定义的相关度，从而提高搜索商品结果的人性化效果，使“朋友或无利益相关人推荐购物”的模式巧妙地融入到购物搜索中，同时在购物搜索引擎中也为用户提供了良好互动，增强商品搜索结果的准确性和可信度。

Description

一种在购物搜索引擎中融入商品自定义信息的方法

技术领域：

本发明涉及到购物搜索的电子商务领域，特别是一种利用计算机互联网，将对搜索结果评论相关的信息发布到搜索引擎中，并融入到搜索源中，以提高购物搜索准确度的方法。

技术背景：

随着近几年B2C/C2C网上商店、网上购物的快速发展，网上商品数量呈高速增长的趋势，购物搜索引擎也应运而生。除了网上商店(B2C)、拍卖平台(如淘宝等C2C)平台本身提供的搜索功能外，也出现了大量比较购物的搜索网站。在目前的搜索功能中，人们可以得到基本的搜索功能，但是所搜索出来的结果并不是很理想。对于目前互联网上这些购物搜索，我们认为至少没有解决如下问题：

首先，仅以关键字匹配为基础，排序结果取决于商品入库时间或关键字相关度。商品的重要性问题没有解决，搜索结果的准确度得不到用户的信任。同时，我们通常相信朋友的推荐或无利益相关人的推荐，然而这种推荐的模式还仅仅存在于现实生活中，没有融入到购物搜索引擎中。

其次，网上商家为了推广自己的商品，通常会在商品名称中加入商品属性及广告性的内容，如“诺基亚N70全新原装精品手机火爆热卖”，真正的商品关键词“诺基亚N70”被淹没在广告描述之中，使得以“诺基亚N70”为关键字搜索时的相关度值降低了。其相关度值甚至不如“诺基亚手机”中的相关度，这就造成了真正需要的商品被排在了后面，搜索结果不尽如人意。要是“诺基亚N70全新原装精品手机火爆热卖”能够准确地作为“诺基亚N70”参与搜索，那么其结果显然是值得期待的。

最后，目前的购物搜索引擎通常仅仅采集网上商家的数据，而没有给予商家在搜索引擎中推广的机会，给予引擎使用者参与搜索源构建的机会。实际上，一个互动的搜索引擎将提高用户的积极性，同时也可以满足用户推荐商品的乐趣。

发明目的：

本发明的主要目的是希望通过这一方法，实现将“朋友或无利益相关人推荐购物”这一现实生活中比较成功的购物模式融入到购物搜索引擎中。

其次是通过这一方法实现广告性商品名称与一般商品名称的统一，实现B2C商家与C2C商家统一平台的购物搜索，并最终提高购物搜索的准确性，取得良好的用户体验。

本发明的再一目的是提高购物搜索引擎与用户的良性互动，实现商家、用户的双赢效果。

技术方案：

商品自定义主要包括定义名称和注释内容，其中注释内容用于保存定义该名称的理由或心情故事。商品定义名称和商品名称一样进入搜索源中，但是具体实现时，还应该解决如下问题：

首先，商品自定义不准确的问题。商品自定义为商家或用户提供了推荐商品的途径，但同时，也存在由于利益或好奇定义了与商品毫无关联的定义。毫无关联的商品定义不会提高商品搜索的准确性，反而起到噪音的作用。

其次，商品定义的共享问题。“诺基亚6630全新原装精品手机火爆热卖”和“诺基亚6630”同样都是“诺基亚6630”产品，但不同的商家有不同的写法。商品自定义显然不应该仅定义在特定个体商品上，而应该定义在同种商品上，这样才能起到真正的目的。

再次，商品自定义与商品名称的关系问题。商品名称来源商家数据采集是准确的，而商品自定义来自于用户自由书写，其对购物搜索的影响可能是积极的也可能是消极的，需要一种比较好的策略趋利避害。

本发明采用“投票、相关度、奖励”相结合的机制尽可能地消除商品自定义不准确的问题，采用商品重心词自动划分同种商品的方法实现商品定义共享的问题，采用商品定义相关度调整参数及重复影响参数的机制实现商品自定义、商品名称共同作为搜索源的统一搜索问题。

本发明的实现主要包括以下步骤：

1、在商品数据采集时，结合商品、品牌词库系统分析出商品重心词，如果商品重心词为规格型号，则作为同种商品保存。商品名称中表示商品主要特性的关键词定义为商品重心词，如“诺基亚6630”中，“诺基亚6630”是商品重心词。“诺基亚6630全新原装精品手机火爆热卖”中，“诺基亚6630”是商品重心词，且为规格型号，因此，该2个商品都是“诺基亚6630”的同种商品。

2、在用户交互界面中，用户可以对商品进行自定义，其核心内容是定义名称和注释内容。如果该商品是同种商品，则商品定义作为同种商品的商品定义保存。同时，商品自定义输入到商品定义索引系统中。一个用户对一种商品仅可定义一次。在一定支持数(即起点票)之前，允许自由修改，超过一定支持数(即起点票)后将不允许修改，以保护支持者的利益。

3、在用户交互界面、首页、个人主页中，商品定义被展示出来，注册用户可以不定义自己的商品定义，而支持某种商品中其他人的定义(即商品定义提交后，商品定义即进入投票阶段)。

4、关键字搜索时，首先启动商品名称搜索线程和商品自定义搜索线程，两个线程同步按相关度返回搜索结果。其中商品名称搜索结果中的核心内容是商品ID号。商品定义搜索结果中的核心内容是商品定义ID号。

5、商品定义ID号的返回不是商品自定义搜索的目的，在此，需要转换为搜索所需的商品ID号。如果是同种商品，则按一定策略返回有限个数代表性商品，这个策略是可以是按商品采集时间或商品自定义关联数多少或随机选取等。

6、由于商品自定义是用户随意填写，可能或必然会出现多个同一商品自定义定义到同一商品个体，因此，需消除重复商品定义，但同时保存重复定义数，该重复定义数有助于加强该商品的重要性及相关度。

7、由于商品自定义存在定义的不准确性，为尽可能地降低这种影响，商品自定义的相关度需进行调整。该参数我们设定为0.7~1，最低为0.7，并根据重复定义数的分布情况逐步增加到1，重复商品合并时，取其中最大值代表商品的相关度。商品自定义的调整参数是个经验值，在系统运行后，将根据效果进行调整。我们这样做的假设是商品定义存在噪音，可信度相对较低，但如果多个商品自定义都搜索到这个商品，则定义的准确度是值得信赖的。

8、商品自定义搜索结果和商品名称搜索结果进行合并，合并时，没有重复的商品保留原有的相关度值，对于重复商品的相关度定义为：

重复相关度＝商品相关度+0.2×定义相关度

我们认为商品名称中被搜索到，同时，在商品自定义中也被搜索到，则该商品是用户需要的商品的可能性比较高，因此，可提高其相关度(即重要性的权重)。0.2是个经验值，在系统运行后将根据效果进行调整。

9、结果显示的内容包括商品名称、商品图片、商品自定义等。一个商品可能存在很多商品自定义，但结果显示页面中仅选取三项。这三项是当前搜索到的这个商品定义、最佳定义、超过一定支持数的定义。当某商品自定义首次被采用为最佳定义时，其定义人及支持者将得到不同额度的积分奖励。最佳定义的形成在下面另述。

10、在结果页面、首页、个人主页中，用户看到商品自定义可点击购物，系统对购物过程进行监控，如果用户成功进行了购物，则商品自定义者及支持者将获得不同程度的积分奖励。

上述为商品自定义的定义、索引、搜索、展示的整个过程。根据这个过程，有必要进一步解释下为解决商品定义不准确性问题的“投票、相关度、奖励”机制的设计原理及最佳定义的形成算法。

“投票+相关度+奖励”机制：

为了使商品自定义更好地与实际的商品相对应，我们用多方面的措施使商品自定义尽可能地回归商品的语义。

首先是投票机制，用户可以自定义商品，同时，也可以支持别人的自定义。这样最符合商品属性的定义会在这种机制下突现出来。一个用户对于一种商品仅可支持或定义一次，因此，这增加了用户支持或定义的谨慎性。当支持数比较小时(没有达到显示的基本数)，在商品显示页面中不显示，也不进入最佳定义的候选集。

其次是相关度选择机制，商品自定义关键字搜索时，相关度要乘以商品自定义调整参数，并同时受到重复定义数的影响，其中这里的重复定义指定义及支持数。商品自定义调整参数范围为0.7~1，在商品自定义的结果集中，按重复定义数的分布取得特定的商品自定义调整参数。如当前结果集中最大重复数为10，当前商品的重复数为6，则商品定义调整参数为0.87。商品定义调整参数在结果集中，按重复定义数线性安排，重复定义数越多，商品自定义调整参数越高，体现了商品自定义准确性的信任程度。

商品自定义搜索结果与商品名称搜索结果可能存在同一商品，当搜索结果重复时，商品名称相关度与商品定义相关度要进行合并，合并公式为：

重复相关度＝商品相关度+0.2×定义相关度

商品名称中被搜索到，同时，在商品定义中也被搜索到，则该商品是用户需要的商品的可能性比较高，因此，可提高其相关度，体现了商品自定义准确性对搜索结果的影响。

最后，采用积分奖励机制鼓励用户准确定义商品。在两种情况下，定义者和支持者可以得到积分奖励。一种是当商品显示时，如果该定义首次被选取为最佳定义时。另一种是当用户通过该商品自定义产生购买行为时。显然只有准确的商品自定义才有大的可能性出现在这两种情况下，因此，积分奖励机制可在一定程度上避免无效定义的产生。

投票机制、相关度选取机制、积分奖励机制共同作用以达到提高商品定义准确性的目的，提高商品自定义的可信度，将利益于相关人推荐模式有机地融入搜索引擎中。

最佳定义算法：

在上述论述中，已经多次提到“首次被选取为最佳定义”、“最佳定义候选集”，由此，可以想像最佳定义并不是一个静态概念。最佳定义是在关键字搜索结果显示时的一个动态概念，随着关键字不同而有可能不同。最佳定义的算法如下：

1、根据商品找到同种商品信息。

2、根据计算机系统设定的参数(该参数即是基本数)，选出支持数超过该参数的最佳定义候选集，即超过基本数并得票最高前几位的，那么这几位将成为最佳定义候选集。

3、如果最佳定义候选集只有1个，则该自定义即为最佳定义。

4、如果最佳定义候选集超过N个，则取支持数排前N个为最佳定义候选集。这里要说明的是N是个经验值数值，是可以根据系统的需要进行调整。

5、最佳定义候选集按商品自定义名称构建内存索引。

6、按搜索关键字进行相关度搜索。

7、用户在搜索商品的时候，在最佳定义候选集里选取最大相关度的商品自定义为最佳定义，否则取支持数最多的作为最佳定义。

从算法中可知，最佳定义出现在关键字搜索结果显示时，是与关键字动态有关，随其变化而变化的，只要支持数超过系统设定的基本数时就有可能被选取为最佳定义。同时，最佳定义与关键字变化的结果，使最佳定义符合用户的搜索场景，以期取得良好的用户体验。

系统设定参数(即基本数)、候选集前N，这两个参数都是设定值，是根据系统运行情况可能要进行调整。

所述的购物搜索引擎是一个泛指概念，它不仅是指专门搜索商品购物信息的搜索系统，如像一些比较购物搜索系统，类似www.shopping.com；它也包括给商家提供网上交易平台系统，如C2C(消费者对消费者的电子商务模式)，类似www.taobao.com；当然它还包括自己架设销售商品的网上商店、网上商城，如B2C(企业对消费者的电子商务模式)，类似www.dangdang.com。它是指任何以输入关键字或语句，提交后获得搜索商品信息结果的方式进行购物行为的计算机网络系统。

本发明方法所使用的系统组成如下：商品采集系统、信息存储系统、用户交互系统、检索系统、排序系统和结果页面生成系统。这六个系统是按照功能设置的软件系统，可以分别由六台服务器通过互联网或内部网相连。这些服务器可以是各种品牌和配置的服务器，如采用IBM、HP、联想、方正等品牌的服务器。相应的操作系统可以是多种选择，如Windows、Linux、Solaris等。各子系统的具体功能如下：

●商品采集系统：由系统自动抓取或商家提供的接口将商品数据采集到数据库。

●信息存储系统：由数据库组成，存放商品信息以及其他信息。

●用户交互系统：将商品展示给用户，用户根据自己的需要点击、定义相关的商品信息。商品自定义信息保存到数据库中。

●检索系统：接受搜索用户提交的关键字，并根据关键字给出相应的搜索结果的核心内容。

●排序系统：根据系统设定的各种规则对搜索结果进行排序。

●结果页面生成系统：根据预先设置的网页格式模板，将搜索结果按照排序系统给出的顺序整合起来，生成最终的结果页面。

附图说明：

本图是商品自定义系统流程图

具体实施方式：

下面结合各个子系统，说明本发明在各个系统中的实施方式。

商品采集系统：

商品采集系统通过Http协议或Webservice技术或其他通讯协议采集或接收商家的商品信息，并将商品信息、商家信息保存到数据库中。在取得到商品信息并保存到数据库的过程中，同时形成同种商品信息。如“诺基亚N70全新原装精品手机火爆热卖”的商品重心词是“诺基亚N70”，是一规格型号，因此保存为“诺基亚N70”种商品。

信息存储系统：

信息存储系统由一个后台数据库组成。这里所述的数据库是一个泛指概念，代表各种格式的关系型数据库，而不局限于某种特定格式的数据库，可以选用商业数据库如DB2，Oracle，SQL Server等，也可以选择免费的数据库如MySQL等。

用户交互系统：

用户通过交互系统，可以对系统所展示的商品进行相关的操作。在用户交互系统中，用户可以自定义商品、阅读商品自定义，其中进入阅读商品自定义页面后，可以对自己认可的商品自定义进行投票支持。

商品自定义流程如下：

1、登录并搜索相关商品

2、在商品信息栏里直接进入商品自定义界面

3、填写定义名称、注释内容及其他信息

4、提交信息，由系统保存商品自定义及相关的其他信息

阅读商品自定义的流程如下：

1、系统根据当前搜索的关键字形成最佳定义

2、存在最佳定义时，显示最佳定义；如果没有最佳定义那么界面总共只会显示阅读全部定义按钮

3、可进入全部定义界面，全部自定义界面按最佳定义、其他定义顺序显示

4、在全部定义界面，要是用户没有定义或支持过这种商品的话，可以支持某一定义注：如果在自定义阅读界面，用户发生购买行为的话，出现在商品显示栏的商品定义人及支持者将获得一定的积分奖励。

检索系统：

检索系统可以响应搜索用户的关键字搜索请求，系统接受关键字后进行检索。其实现的方式可以很多，如基于JDBC或ODBC和JSP、ASP等语言的方式，或其他开发的软件来实现。如基于Lucene的全文索引系统。

检索系统主要按关键字搜索后，将商品定义ID进一步转换为商品ID作为核心内容返回，同时，统计商品定义重复情况，根据重复情况给出相应商品定义相关度调整系数，返回以调整后的相关度及商品ID为核心的检索结果。

商品名称关键字搜索结果与商品自定义关键字搜索结果合并后，返回最终的检索结果。

排序系统：

排序系统进一步地取得商品价格、热门度等核心信息，根据用户偏好、关键字分析等选用不同的排序策略，返回最终的排序结果信息。

结果页面生成系统：

该系统是一个自动的网页生成程序，它根据预先设置的网页格式模板，将搜索结果内容按排序系统所给出的顺序整合起来，生成最终的结果页面。

Claims (7)

1.一种在购物搜索引擎中，通过用户自定义商品信息并将此信息融入到购物搜索源中，并使该定义信息作为一个搜索因素的方法，该方法通过计算机互联网，利用设置在服务器上的软件系统而实现。同时该方法还通过“投票、相关度、奖励”机制让用户选择出最佳定义，从而做到将“朋友或无利益相关人推荐购物”模式融入到购物搜索引擎中，同时也提高了该搜索引擎的搜索商品的准确率和互动性。其主要要点如下：

1)商品自定义的核心内容包括定义名称、注释内容等，且定义对象是同种商品。

2)商品自定义信息输入并保存于购物搜索引擎数据源中，检索系统根据关键字匹配算法在定义名称中搜索出相关度较高的商品定义集，然后根据商品定义取得同种商品的代表商品集，并根据定义重复数分布情况给出商品定义相关度调整系数，形成商品定义相关度；之后，商品定义搜索结果与商品名称搜索结果进行合并，合并时商品自定义相关度按一定比例融合到综合相关度中，再结合价格、热门度给出最终排序结果，并由结果页面生成系统生成界面。

3)采用“投票+相关度+奖励”机制产生“最佳定义候选集”的方法。商品自定义完成后，自定义内容将进入投票支持阶段。在一定支持数之前(低于起点票)其定义内容允许修改；否则仅可补充注释，不能修改定义内容。同时，当商品自定义达到系统设置好的支持基本数时，那么系统将取自定义前N个自定义内容为最佳定义候选集；如果最佳候选集只有一个商品自定义时，那么该自定义内容就是最佳定义。这里要说明的是N是个经验值数值，是可以根据系统的需要进行调整。

4)最佳定义是具有动态特性的。其根据用户提交的关键字不同而可能不同。最佳定义首先必须是“最佳定义候选集”中的一个定义，然后通过用户提交的关键字，该关键字将在“最佳定义候选集”中选择与其相关度最大的某一自定义作为该搜索时的最佳定义，并显示在商品搜索页的商品信息里。

5)商品自定义将会自动改变用户在搜索过程中商品的相关度。采用根据商品自定义重复数分布情况给出的相关度调整系数，形成商品自定义相关度，并将该相关度系数值按一定比例合并到综合相关度中，从而调整了商品的搜索情况。

2.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，购物搜索引擎是指任何以输入关键字或语句，提交后获得商品信息结果的并以此进行购物行为的计算机网络系统，包括比较购物搜索系统、消费者对消费者的电子购物系统(C2C)、企业对消费者的电子购物系统(B2C)。

3.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，搜索引擎选择的商品信息的范围是互联网上能够实现商品购物的所有电子商务网站的商品信息，包括B2C(商家对消费者模式，自己设立专门的网站作为销售平台的)和C2C(消费者对消费者模式，利用其他网站提供的平台来销售自己的商品的)的这2种商业类型。

4.按照权利要求1所述方法，其特征在于，商品自定义的书写者是指使用互联网的所有人，不限于所有消费者，也包括所有网店的店主。

5.按照权利要求1所述方法，其特征在于，最佳定义产生的机制是通过社会大众的力量和智慧选择(即用户参与方式)来实现，而非人工主动编辑。

6.按照权利要求1所述方法，其特征在于，商品名称相关度与商品定义相关度要进行合并，合并公式为：重复相关度＝商品相关度+0.2×定义相关度，其中0.2是个经验值，在系统运行后将根据效果是可以调整的。

7.按照权利要求1所述方法，其特征在于，商品自定义重复数分布情况给出的相关度调整系数，其中重复数是指重复定义数及支持数的情况分析数目，而商品自定义调整参数是系统设定的某一参数范围，不是某一特定具体数，且其是一个经验值，是可以根据系统需要进行调整的。