CN104503980B - 确定综合搜索信息以及据此确定待推送候选搜索序列 - Google Patents

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Abstract

本发明的目的是提供一种确定候选搜索序列的综合搜索信息以及基于综合搜索信息确定待推送候选搜索序列的方法与装置。其中，本发明对于每个候选搜索序列，根据一应用条件分别相对每个应用条件的匹配权重，以及该候选搜索序列分别对应于所述每个应用条件的统计搜索信息，确定该候选搜索序列对应该应用条件的综合搜索信息。并且，本发明可以根据所确定的每个候选搜索序列分别对应的综合搜索信息，在与用户输入的拟进行搜索的序列相应的候选搜索序列中确定待推送的候选搜索序列。通过确定候选搜索序列对应于不同应用条件的综合搜索信息，本发明可以为用户提供与当前应用条件匹配的待推送候选搜索序列。

Description

确定综合搜索信息以及据此确定待推送候选搜索序列
技术领域
本发明涉及互联网搜索技术领域，尤其涉及一种确定综合搜索信息以及据此确定待推送候选搜索序列的技术。
背景技术
当前，搜索引擎一般会根据用户在搜索框中所输入的关键字、关键词等字符序列，为用户提供候选搜索序列，以节省用户的输入成本并且帮助用户更精确快速地进行搜索定位。
图1示出现有技术中搜索引擎为用户提供候选搜索序列的示意图。
如图1所示，用户在搜索框中输入“北”之后，搜索引擎为用户提供了“北京天气”、“北京时间”等候选搜索序列，如果用户选择其中任意一个候选搜索序列，搜索引擎将进一步为用户提供与该候选搜索序列相对应的搜索结果。
然而，在不同的应用条件下，用户可能具有不同的搜索需求，现有技术并未考虑到这点。
发明内容
本发明的目的是提供一种确定候选搜索序列的综合搜索信息以及基于综合搜索信息确定待推送候选搜索序列的方法与装置。
根据本发明的一个方面，提供了一种确定候选搜索序列的综合搜索信息的方法，其中，该方法包括：
-对于每个候选搜索序列，根据一应用条件分别相对每个应用条件的匹配权重，以及该候选搜索序列分别对应于所述每个应用条件的统计搜索信息，确定该候选搜索序列对应该应用条件的综合搜索信息。
根据本发明的另一个方面，还提供了一种确定待推送候选搜索序列的方法，其中，该方法包括：
-根据用户输入的拟进行搜索的序列，获取相应的一个或多个候选搜索序列；
-获取其中每个候选搜索序列对应于一个或多个当前应用条件的综合搜索信息；
-根据所述每个候选搜索序列分别对应的综合搜索信息，确定待推送的候选搜索序列。
根据本发明的一个方面，提供了一种确定候选搜索序列的综合搜索信息的装置，其中，该装置包括：
用于对于每个候选搜索序列，根据一应用条件分别相对每个应用条件的匹配权重，以及该候选搜索序列分别对应于所述每个应用条件的统计搜索信息，确定该候选搜索序列对应该应用条件的综合搜索信息的装置。
根据本发明的另一个方面，还提供了一种确定待推送候选搜索序列的装置，其中，该装置包括：
用于根据用户输入的拟进行搜索的序列，获取相应的一个或多个候选搜索序列的装置；
用于获取其中每个候选搜索序列对应于一个或多个当前应用条件的综合搜索信息的装置；
用于根据所述每个候选搜索序列分别对应的综合搜索信息，确定待推送的候选搜索序列的装置。
与现有技术相比，本发明对于每个候选搜索序列，根据一应用条件分别相对每个应用条件的匹配权重，以及该候选搜索序列分别对应于每个应用条件的统计搜索信息，确定该候选搜索序列对应该应用条件的综合搜索信息。并且，本发明可以根据所确定的每个候选搜索序列分别对应的综合搜索信息，在与用户输入的拟进行搜索的序列相应的候选搜索序列中确定待推送的候选搜索序列。通过确定候选搜索序列对应于不同应用条件的综合搜索信息，本发明可以为用户提供与当前应用条件匹配的待推送候选搜索序列，从而可以更好地满足用户在不同的搜索时间区间、网络环境状态等应用条件下对候选搜索序列所具有的不同需求。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1示出现有技术中搜索引擎为用户提供候选搜索序列的示意图；
图2示出根据本发明一个实施例的一种确定候选搜索序列的综合搜索信息的方法流程图；
图3示出根据本发明另一个实施例的一种确定待推送候选搜索序列的方法流程图；
图4示出根据本发明一个实施例的一种确定候选搜索序列的综合搜索信息的装置示意图；
图5示出根据本发明另一个实施例的一种确定待推送候选搜索序列的装置示意图。
附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
本发明中确定候选搜索序列的综合搜索信息的方案可通过网络设备实现。具体地，网络设备对于每个候选搜索序列，根据一应用条件分别相对每个应用条件的匹配权重，以及该候选搜索序列分别对应于所述每个应用条件的统计搜索信息，确定该候选搜索序列对应该应用条件的综合搜索信息。
本发明中确定待推送候选搜索序列的方案可通过用户设备与网络设备的交互来实现。具体地，用户设备将用户输入的拟进行搜索的序列发送至网络设备；随后，网络设备根据用户输入的拟进行搜索的序列，获取相应的一个或多个候选搜索序列；接着，网络设备获取其中每个候选搜索序列对应于一个或多个当前应用条件的综合搜索信息；随后，网络设备根据每个候选搜索序列分别对应的综合搜索信息，确定待推送的候选搜索序列；接着，网络设备将所确定的待推送的候选搜索序列发送至用户设备；随后，用户设备呈现所获得的推送候选搜索序列。
在此，用户设备包括但不限于任何一种可与用户通过键盘、触摸板、触摸屏以及声控设备等输入设备进行人机交互的电子产品，例如个人计算机、手机、智能手机、PDA、平板电脑等。
在此，网络设备包括但不限于网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集合或多个服务器构成的云。在此，云由基于云计算(Cloud Computing)的大量主机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集合组成的一个超级虚拟计算机。
进一步地，本发明中，网络设备可作为整体，或由其中部分网络主机/服务器，甚至装置于一个或多个网络主机/服务器中的特定装置，具体例如综合搜索信息确定装置，来确定候选搜索序列的综合搜索信息；又如候选搜索序列确定装置，来确定待推送的候选搜索序列。
图2示出根据本发明一个实施例的一种确定候选搜索序列的综合搜索信息的方法流程图。
如图2所示，在步骤S201中，网络设备对于一个候选搜索序列，根据一特定应用条件分别相对每个应用条件的匹配权重，以及该候选搜索序列分别对应于每个应用条件的统计搜索信息，确定该候选搜索序列对应该特定应用条件的综合搜索信息。
具体地，网络设备可以基于以下公式1来确定候选搜索序列的综合搜索信息：
Figure BDA0000617270160000041
公式1
其中，query表示一个候选搜索序列，Cond表示特定应用条件，condi可以表示所有应用条件中的任意一个应用条件，Cond为condi(i∈1，m)中的一个条件。
CondWeight(condi,Cond)表示特定应用条件相对condi的匹配权重；QueryFreq(query,condi)表示候选搜索序列query对应于condi的统计搜索信息；QueryInfo(query,Cond)表示候选搜索序列query对应于特定应用条件的综合搜索信息。该综合搜索信息可以以一数值来表示，从而有时可被视为一个综合搜索得分。
在此，应用条件意指能够体现出搜索事件发生时的具体场景的信息。
具体地，不同应用维度对应有不同的应用条件。所述应用维度包括但不限于以下5个：
1)搜索时间。
例如，在该应用维度下，网络设备可以获得以下8个应用条件：a、工作日[00点,06点)；b、工作日[06点,12点)；c、工作日[12点,18点)；d、工作日[18点,24点)；e、休息日[00点,06点)；f、休息日[06点,12点)；g、休息日[12点,18点)；h、休息日[18点,24点)。
其中，“[”表示包含临界点，“)”表示不包含临界点。
2)网络环境。
例如，在该应用维度下，网络设备可以获得以下4个应用条件：a、2G；b、3G；c、4G；d、wifi。
3)用户搜索地点。
例如，在该应用维度下，网络设备可以获得以下4个应用条件：a、一线城市；b、二线城市；c、三线及以下城市；d、乡村。
4)用户浏览器。
例如，在该应用维度下，网络设备可以获得以下4个应用条件：a、百度浏览器；b、微软IE浏览器；c、Google Chrome浏览器；d、APPLE Safari浏览器。
5)用户操作系统。
例如，在该应用维度下，网络设备可以获得以下4个应用条件：a、微软windows操作系统；b、Google Android操作系统；c、APPLE IOS操作系统；d、微软windows phone操作系统。
本领域技术人员应能理解，不同应用维度下的应用条件之间并非排他的，而是可以同时被应用。
例如，网络设备可以根据搜索时间、网络环境这两个应用维度获得32个应用条件，为简单说明起见，以下仅示出部分示例：a1：工作日[00点,06点)&2G；a2：工作日[00点,06点)&3G；a3：工作日[00点,06点)&4G；a4：工作日[00点,06点)&wifi；b1：工作日[06点,12点)&2G；b2：工作日[06点,12点)&3G；……；h1：休息日[18点,24点)&2G；h2：休息日[18点,24点)&3G；h3：休息日[18点,24点)&4G；h4：休息日[18点,24点)&wifi。
本领域技术人员应能理解，上述应用条件仅为举例，而不应被视为对本发明的任何限制，任何现有其它或今后可能出现的确定应用条件的方案如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。例如，根据网络环境这一应用维度，网络设备还可以获得有线网络等应用条件。
在此，特定应用条件相对任意一个应用条件的匹配权重用于表征特定应用条件与任意一个应用条件的匹配程度。
特定应用条件相对任意一个应用条件的匹配权重可基于多种方式确定。例如，网络设备可预先建立匹配权重表，并通过查询该匹配权重表来确定特定应用条件相对任意一个应用条件的匹配权重。所述匹配权重表具体如下表1所示：
Figure BDA0000617270160000061
表1
表1中的每个数值表示一特定应用条件相对一应用条件的匹配权重，如以特定应用条件A为例，其相对于各应用条件A、B、C和D的匹配权重分别为0.8，0.7，0.7和0.5。网络设备可基于上表1来确定特定应用条件相对任意一个应用条件的匹配权重。
本领域技术人员应能理解，在设置匹配权重时，应将一特定应用条件与其自身的匹配权重区分于该特定应用条件与其它应用条件的匹配权重。例如表1中所示，特定应用条件A相对应用条件A的匹配权重大于该特定应用条件A相对其它应用条件的匹配权重。这种设置匹配权重的方式，可以使候选序列对应于特定应用条件的统计搜索信息与候选搜索序列对应于其它应用条件的统计搜索信息被区分处理，从而使得最终所获得的候选搜索序列对应于特定应用条件的综合搜索信息与用户在该特定应用条件下的需求相匹配。
对于一个应用维度且其对应有多个应用条件的情形，网络设备可以基于该应用维度来确定其中一特定应用条件分别相对其中每个应用条件的匹配权重。
对于多个应用维度且每个应用维度对应有多个应用条件的情形，网络设备可以基于每个应用维度来确定其中一特定应用条件分别相对其中每个应用条件的匹配权重。
具体地，例如对于应用维度A、应用维度B这两个应用维度分别对应有多个应用条件的情形，公式1可以被进一步表示为以下公式2：
Figure BDA0000617270160000071
公式2
其中，query表示一个候选搜索序列；CondA表示应用维度A中的特定应用条件(简称“特定应用条件A”)，CondB表示应用维度B中的特定应用条件(简称“特定应用条件B”)；condAi可以表示应用维度A对应的所有应用条件中的任意一个应用条件；condBj可以表示应用维度B对应的所有应用条件中的任意一个应用条件。因此，CondA为condAi(i∈1，m)中的一个条件，CondB为condBj(j∈1，n)中的一个条件。
CondAWeight(condAi,CondA)表示应用维度A中其特定应用条件A相对condAi的匹配权重；CondBWeight(condBj,CondB)表示应用维度B中其特定应用条件B相对condBj的匹配权重；QueryFreq(query,condAi,condBj)表示候选搜索序列query对应于condAi,condBj的统计搜索信息；QueryInfo(query,CondA,CondB)表示候选搜索序列query对应于特定应用条件A和B的综合搜索信息。
本领域技术人员应能理解，对于更多个应用维度且每个应用维度分别对应有多个应用条件的情形，网络设备确定候选搜索序列对应于其中多个特定应用条件的综合搜索信息的方式与公式2所表示的方式基本相同，因此不再赘述。
在此，候选搜索序列对应于应用条件的统计搜索信息可以基于两个不同的角度来确定：
-基于数据类别的角度；
-基于统计时间的角度。
基于数据类别的角度
在此，候选搜索序列对应于应用条件的统计搜索信息可以基于以下至少任一项数据类别来确定：
1)候选搜索序列对应于应用条件的统计搜索量。
在此，统计搜索量意指候选搜索序列的搜索次数。
例如，对于搜索时间这一应用维度的多个应用条件，各对应统计搜索量如下表2所示：
Figure BDA0000617270160000091
表2
表2中w表示工作日，h表示休息日。
表2中的每个数值表示一候选搜索序列对应于一应用条件的统计搜索量。
2)候选搜索序列对应于应用条件的展现点击量。
在此，展现点击量意指候选搜索序列呈现给用户且被用户点击的次数。
例如，对于网络环境这一应用维度的多个应用条件，各对应展现点击量如下表3所示：
Figure BDA0000617270160000092
表3
表3中的每个数值表示一候选搜索序列对应于一应用条件的展现点击量。
具体地，基于数据类别的角度，网络设备至少可以基于以下3种方式来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息：
1)网络设备直接将统计搜索量作为候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
2)网络设备直接将展现点击量作为候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
3)网络设备基于以下公式3来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息：
QueryFreq(query,condi)＝SearchFreq(query，condi)+λ1×ClickFreq(query,condi) 公式3
其中，query表示一个候选搜索序列，condi可以表示所有应用条件中的任意一个应用条件。
SearchFreq(query，condi)表示候选搜索序列query对应于condi的统计搜索量，ClickFreq(query,condi)表示候选搜索序列query对应于condi的展现点击量，λ1为一常数，λ1∈[0，1]，QueryFreq(query,condi)表示候选搜索序列query对应于condi的统计搜索信息。该统计搜索信息可以以一数值来表示，从而有时可被视为一个统计搜索得分。
基于统计时间的角度
具体地，基于统计时间的角度，网络设备可至少基于以下2种方式来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息：1)网络设备可以基于任意时间区间的历史搜索数据来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
例如，网络设备可以基于昨天的历史数据来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息，或者，网络设备也可以基于前N天的历史数据来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
2)网络设备可以基于多天的历史搜索数据以及其中每天与今天的相对权重来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
具体地，网络设备可基于以下公式4来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息：
Figure BDA0000617270160000111
公式4
其中，query表示一个候选搜索序列，condi可以表示所有应用条件中的任意一个应用条件，dayk可以表示任意一天，p为统计期间的天数。
QueryFreq(query,condi，dayk)表示候选搜索序列query在dayk对应于condi的统计搜索信息，DayWeight(dayk)表示dayk与今天的相对权重，QueryFreq(query,condi)表示候选搜索序列query对应于condi的统计搜索信息。该统计搜索信息可以以一数值来表示，从而有时可被视为一个统计搜索得分。
其中，网络设备可基于以下公式5来确定任意一天与今天的相对权重：
Figure BDA0000617270160000112
公式5
其中，DayDelta(dayk,DayNow)表示dayk与今天相差的天数。
本领域技术人员应能理解，在具体应用时，网络设备需要结合数据类别、统计时间这两个角度来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
由于结合了数据类别、统计时间这两个角度，网络设备可以基于多种方式来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
例如，网络设备可以直接将昨天的统计搜索量作为候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
再如，网络设备可以基于多天的展现点击量以及其中每天与今天的相对权重来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
以下具体介绍网络设备基于多天的统计搜索量、展现点击量以及其中每天与今天的相对权重来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
公式3中的SearchFreq(query,condi)可基于以下公式4’来确定：
Figure BDA0000617270160000121
公式4’
其中，query表示一个候选搜索序列，condi可以表示所有应用条件中的任意一个应用条件，dayk可以表示任意一天，p为统计期间的天数
SearchFreq(query,condi，dayk)表示候选搜索序列query在dayk对应于condi的统计搜索量，DayWeight(dayk)表示dayk与今天的相对权重，SearchFreq(query,condi)表示候选搜索序列query对应于condi的统计搜索量。
公式3中的ClickFreq(query,condi)可基于以下公式4”来确定：
Figure BDA0000617270160000122
公式4”
其中，query表示一个候选搜索序列，condi可以表示所有应用条件中的任意一个应用条件，dayk可以表示任意一天，p为统计期间的天数。
ClickFreq(query,condi，dayk)表示候选搜索序列query在dayk对应于condi的展现点击量，DayWeight(dayk)表示dayk与今天的相对权重，ClickFreq(query,condi)表示候选搜索序列query对应于condi的展现点击量。
将公式4’和公式4”代入公式3可以得到公式6：
Figure BDA0000617270160000123
公式6
其中，query表示一个候选搜索序列，condi可以表示所有应用条件中的任意一个应用条件，dayk可以表示任意一天，p为统计期间的天数。
SearchFreq(query,condi，dayk)表示候选搜索序列query在dayk对应于condi的统计搜索量，ClickFreq(query,condi，dayk)表示候选搜索序列query在dayk对应于condi的展现点击量，λ1为一常数，λ1∈[0，1]，DayWeight(dayk)表示dayk与今天的相对权重，QueryFreq(query,condi)表示候选搜索序列query对应于condi的统计搜索信息。该统计搜索信息可以以一数值来表示，从而有时可被视为一个统计搜索得分。
网络设备可以基于该公式6来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
本领域技术人员应能理解，上述3种网络设备结合数据类别、统计时间这两个角度来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息的方式仅作为示例示出，而并非穷举的，任何现有其它方式或今后可能出现的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
综上所述，对于一个候选搜索序列，网络设备可以根据一特定应用条件分别相对每个应用条件的匹配权重，以及该候选搜索序列分别对应于每个应用条件的统计搜索信息，确定该候选搜索序列对应该特定应用条件的综合搜索信息。
前述过程均为网络设备确定一个候选搜索序列对应一个特定应用条件的综合搜索信息的过程。本领域技术人员应能理解，网络设备可以基于与前述过程相同的方式确定多个候选搜索序列分别对应多个特定应用条件的综合搜索信息。
具体地，网络设备最终确定的多个候选搜索序列分别对应多个特定应用条件的综合搜索信息如下表4所示：
Figure BDA0000617270160000131
表4
表4中的每个数值表示一个候选搜索序列对应一个特定应用条件的综合搜索信息。
本领域技术人员应能理解，表4中的特定应用条件A、B、C、D仅作为示例的方式示出，表4中的特定应用条件既可以适用于一个应用维度且其对应有多个应用条件的情形，也可以适用于多个应用维度且每个应用维度对应有多个应用条件的情形，例如，A可以表示工作日[00点,06点)&2G，B可以表示工作日[00点,06点)&3G，以此类推。
为简单说明起见，本发明将进一步以搜索时间、网络环境这两个应用维度来进行举例，分别地阐述在一个应用维度确定一个候选搜索序列对应一个特定应用条件的综合搜索信息、以及在两个应用维度确定一个候选搜索序列对应每个应用维度中一特定应用条件的综合搜索信息的情形。本领域技术人员应能理解，其他现有的或今后可能出现的应用维度如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
一个应用维度
网络设备基于一个应用维度来确定其中一特定应用条件分别相对其中每个应用条件的匹配权重。
对于应用维度为搜索时间的情形，该应用维度对应的多个应用条件为多个搜索时间区间。
在此，搜索时间区间意指搜索时间段或搜索时间点。
网络设备可基于以下公式7来确定候选搜索序列对应于特定搜索时间区间的综合搜索信息：
Figure BDA0000617270160000141
公式7
其中，Time表示特定搜索时间区间，timei可以表示任意一个搜索时间区间，TimeWeight(timei,Time)表示特定搜索时间区间Time与timei的匹配权重，QueryFreq(query,timei)表示候选搜索序列query对应于timei的统计搜索信息；QueryInfo(query,Time)表示候选搜索序列query对应于特定搜索时间区间的综合搜索信息。
其中，特定搜索时间区间Time相对timei的匹配权重基于该特定搜索时间区间Time相对timei的时间距离以及该特定搜索时间区间相对所有搜索时间区间的时间距离来确定。
具体地，网络设备可基于以下公式8来确定特定搜索时间区间Time相对一搜索时间区间timei的匹配权重：
Figure BDA0000617270160000151
公式8
其中，Time表示特定搜索时间区间，timei可以表示任意一个搜索时间区间，TimeDistance(timei，Time)表示特定搜索时间区间Time相对timei的时间距离，TimeWeight(timei,Time)表示特定搜索时间区间Time与timei的匹配权重。
在此，网络设备可先将搜索时间区间定义为具体数值。例如，搜索时间区间的总数m＝8，其中各搜索时间区间对应的具体数值如表5所示：
Figure BDA0000617270160000152
表5
表5中w表示工作日，h表示休息日。
随后，网络设备可基于以下公式9来确定特定搜索时间区间相对timei的时间距离：
TimeDistance(timei，Time)＝min{|timei-Time|，8-|timei-Time|} 公式9
例如，特定搜索时间区间Time为工作日[06点,12点)，查询上表5可确定Time＝1，当timei为工作日[00点,06点)时，timei＝0，则|timei-Time|＝1，8-|timei-Time|＝7，取1和7的最小值，则TimeDistance(timei，Time)＝1。
再如，特定搜索时间区间Time为工作日[06点,12点)，Time＝1，当timei为休息日[12点,18点)时，timei＝6，则|timei-Time|＝5，8-|timei-Time|＝2，取5和2的最小值，则TimeDistance(timei，Time)＝2。
在此，网络设备可将每个timei分别作为该特定搜索时间区间Time，从而可获得每个搜索时间区间相对各timei的匹配权重。
此外，各搜索时间区间即为各应用条件的具体示例，从而网络设备确定候选搜索序列对应于各搜索时间区间的统计搜索信息的过程，与前述确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息的过程相同或基本相同，因此不再赘述，并以引用的方式包含于此。
综上所述，网络设备可以对于一候选搜索序列，根据一特定搜索时间区间分别相对每个搜索时间区间的匹配权重，以及该候选搜索序列分别对应于每个搜索时间区间的统计搜索信息，确定该候选搜索序列对应该特定搜索时间区间的综合搜索信息。
对于应用维度为网络环境的情形，该应用维度所对应的多个应用条件为多个网络环境状态。
网络设备可基于以下公式10来确定候选搜索序列对应于特定网络环境状态的综合搜索信息：
Figure BDA0000617270160000161
公式10
其中，Net表示特定网络环境状态，netj可以表示任意一个网络环境状态，NetWeight(netj,Net)表示特定网络环境状态Net与netj的匹配权重，QueryFreq(query,netj)表示候选搜索序列query对应于netj的统计搜索信息；QueryInfo(query,Net)表示候选搜索序列query对应于特定网络环境状态Net的综合搜索信息。
其中，特定网络环境状态Net相对一网络环境状态netj的匹配权重基于该特定网络环境状态Net相对该网络环境状态netj的距离以及该特定网络环境状态相对所有网络环境状态的距离之和来确定。
具体地，网络设备可基于以下公式11来确定特定网络环境状态Net相对一网络环境状态neti的匹配权重：
Figure BDA0000617270160000171
公式11
其中，Net表示特定网络环境状态，netj可以表示任意一个网络环境状态，F(netj，Net)表示特定网络环境状态Net相对netj的距离，NetWeight(netj,Net)表示特定网络环境状态Net相对netj的匹配权重。
在此，网络设备可基于以下公式12来确定特定网络环境状态Net相对netj的距离：
Figure BDA0000617270160000172
公式12
例如，特定网络环境状态Net为3G，当netj也为3G时，F(netj,Net)＝1。
再如，特定网络环境状态Net为3G，当netj不为3G时，F(netj,Net)＝0.5。
在此，网络设备可将每个netj分别作为该特定网络环境状态Net，从而可获得每个网络环境状态相对各netj的匹配权重。
此外，各网络环境状态即为各应用条件的具体示例，从而网络设备确定候选搜索序列对应于各网络环境状态的统计搜索信息的过程，与前述确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息的过程相同或基本相同，因此不再赘述，并以引用的方式包含于此。
综上所述，网络设备可以对于一候选搜索序列，根据一特定网络环境状态分别相对每个网络环境状态的匹配权重，以及该候选搜索序列分别对应于每个网络环境状态的统计搜索信息，确定该候选搜索序列对应该特定网络环境状态的综合搜索信息。
两个应用维度
对于两个应用维度且每个应用维度对应有多个应用条件的情形，网络设备基于每个应用维度来确定其中一特定应用条件分别相对其中每个应用条件的匹配权重。
对于应用维度包括搜索时间、网络环境这两者的情形，相应的应用条件基于搜索时间区间和网络环境状态这两者来确定。
例如，网络设备获得32个应用条件，为简单说明起见，以下仅示出部分示例：a1：工作日[00点,06点)&2G；a2：工作日[00点,06点)&3G；a3：工作日[00点,06点)&4G；a4：工作日[00点,06点)&wifi；b1：工作日[06点,12点)&2G；b2：工作日[06点,12点)&3G；……；h1：休息日[18点,24点)&2G；h2：休息日[18点,24点)&3G；h3：休息日[18点,24点)&4G；h4：休息日[18点,24点)&wifi。
具体地，网络设备可基于以下公式13来确定候选搜索序列对应于特定应用条件的综合搜索信息：
Figure BDA0000617270160000181
公式13
其中，query表示候选搜索序列；Time表示特定搜索时间区间，Net表示特定网络环境状态；timei可以表示任意一个搜索时间区间；netj可以表示任意一个网络环境状态。
TimeWeight(timei,Time)表示特定搜索时间区间Time相对timei的匹配权重；NetWeight(netj,Net)表示特定网络环境状态Net相对netj的匹配权重；QueryFreq(query,timei，netj)表示候选搜索序列query对应于timei，netj的统计搜索信息；QueryInfo(query,Time,Net)表示候选搜索序列query对应于特定应用条件Time和Net的综合搜索信息。
具体地，网络设备确定TimeWeight(timei,Time)的方式包括但不限于以下2种：
1)网络设备基于公式8和公式9来确定TimeWeight(timei,Time)。
2)网络设备可预先保存如表1的匹配权重表，并基于该匹配权重表来确定TimeWeight(timei,Time)。
具体地，网络设备确定NetWeight(netj,Net)的方式包括但不限于以下2种：
1)网络设备基于公式11和公式12来确定NetWeight(netj,Net)。
2)网络设备可预先保存如表1的匹配权重表，并基于该匹配权重表来确定NetWeight(netj,Net)。
网络设备确定候选搜索序列对应于特定搜索时间区间和特定网络环境状态的统计搜索信息的过程，与前述确定候选搜索序列对应于应用条件的统计搜索信息的过程相同或基本相同，因此不再赘述，并以引用的方式包含于此。
本领域技术人员应能理解，在此，候选搜索序列对应于特定搜索时间区间和特定网络环境状态的统计搜索信息，具体例如，在工作日[00点,06点)且通过2G网络访问时，一候选搜索序列query所对应的统计搜索信息；又如，在休息日[18点,24点)且通过wifi网络访问时，一候选搜索序列query所对应的统计搜索信息。
网络设备还可以结合公式4来确定候选搜索序列query对应于特定搜索时间区间Time和特定网络环境状态Net的综合搜索信息，将公式4代入公式13可以得到公式14：
Figure BDA0000617270160000191
Figure BDA0000617270160000192
公式14
综上所述，网络设备可以对于候选搜索序列query，根据特定搜索时间区间Time分别相对每个搜索时间区间timei的匹配权重、特定网络环境状态Net分别相对每个网络环境状态netj的匹配权重，以及该候选搜索序列query分别对应于搜索时间区间和网络环境状态这两个应用维度的每个应用条件(即timei和netj)的统计搜索信息，确定该候选搜索序列query对应于特定搜索时间区间Time和特定网络环境状态Net的综合搜索信息。
在前述内容中，本说明书描述了“线下”确定候选搜索序列的综合搜索信息的方案，即预先确定每个候选搜索序列对应各应用条件的综合搜索信息，其可被后续应用于用户的实时搜索过程，如在特定应用条件下根据各候选搜索序列的综合搜索信息对其排序并提供给用户。
虽然，前述内容中描述了“线下”确定候选搜索序列的综合搜索信息，但是前述的确定方式同样可适用于“线上”确定候选搜索序列的综合搜索信息，两者的区别主要在于“线下确定”通常需要确定候选搜索序列分别对应每个应用条件condi(i∈1，m)的综合搜索信息，“线上确定”仅需要确定候选搜索序列对应一个应用条件Cond的综合搜索信息，由于Cond为condi(i∈1，m)之一，从而线上实时计算的计算能力和效率也能得到保障。
接下来，本说明书将描述基于综合搜索信息确定待推送候选搜索序列的方案。
具体地，在步骤S301中，用户设备1将用户输入的拟进行搜索的序列发送至网络设备2；在步骤S302中，网络设备2根据用户输入的拟进行搜索的序列，获取相应的一个或多个候选搜索序列；在步骤S303中，网络设备2获取其中每个候选搜索序列对应于一个或多个当前应用条件的综合搜索信息；在步骤S304中，网络设备2根据每个候选搜索序列分别对应的综合搜索信息，确定待推送的候选搜索序列；在步骤S305中，网络设备2将所确定的待推送的候选搜索序列发送至用户设备1；在步骤S306中，用户设备1呈现所获得的推送候选搜索序列。
在步骤S301中，用户设备1将用户输入的拟进行搜索的序列发送至网络设备2，相应地，网络设备2接收拟进行搜索的序列。
在此，用户在搜索框中输入或删除字符以待用于搜索。用户设备1可以每当用户改变搜索框中的字符，则将搜索框中的序列发送至网络设备2。可替代地，用户设备1也可以检测到搜索框中的字符满足预定条件，则将搜索框中的序列发送至网络设备2，例如，搜索框中的字符数量达到2个。
在步骤S302中，网络设备2根据用户输入的拟进行搜索的序列，获取相应的一个或多个候选搜索序列。
在此，网络设备2中保存有预先确定的序列与候选搜索序列的对应关系，网络设备2可基于该对应关系获取与用户所输入的拟进行搜索的序列相应的一个或多个候选搜索序列。
在步骤S303中，网络设备2获取其中每个候选搜索序列对应于一个或多个当前应用条件的综合搜索信息。
在此，当前应用条件意指，能够体现出当前搜索事件发生时的具体场景的信息。
当前应用条件可对应于不同的应用维度，从而可包括一个或多个条件，具体如：当前搜索时间区间、当前网络环境状态、当前用户搜索地点、当前用户浏览器、当前用户操作系统等。
具体地，网络设备2可基于用户设备1所提供的信息来确定当前应用条件；或者，网络设备2也可自行确定用户设备1的当前应用条件，如查询网络设备2的本地资源来确定当前应用条件，例如通过本地时钟来确定当前搜索时间区间等。
在此，网络设备2获取每个候选搜索序列对应于当前应用条件的综合搜索信息的方式包括但不限于以下2种：
1)网络设备2查询预先确定的候选搜索序列对应于特定应用条件的综合搜索信息。
具体地，网络设备2可先基于前述“线下”确定候选搜索序列的综合搜索信息的方案确定每个候选搜索序列对应特定应用条件的综合搜索信息。每个候选搜索序列对应特定应用条件的综合搜索信息如表4所示。
据此，网络设备2可基于在步骤S302中所获取的一个或多个候选搜索序列以及当前应用条件，通过查询线下已预先确定的候选搜索序列对应于特定应用条件的综合搜索信息，来获取候选搜索序列对应于当前应用条件的综合搜索信息。
2)网络设备2通过“线上”实时计算来确定候选搜索序列的综合搜索信息。
具体地，网络设备2根据每个当前应用条件分别相对其所属应用维度中每个应用条件的匹配权重，以及该候选搜索序列分别对应于每个应用条件的统计搜索信息，确定该候选搜索序列对应当前应用条件的综合搜索信息。
网络设备2可基于以下公式15来确定候选搜索序列的综合搜索信息：
Figure BDA0000617270160000221
公式15
其中，query表示候选搜索序列，CurrentCond表示当前应用条件，condi可以表示每个应用条件中的任意一个应用条件。
CondWeight(condi,CurrentCond)表示当前应用条件CurrentCond相对condi的匹配权重；QueryFreq(query,condi)表示候选搜索序列query对应于condi的统计搜索信息；QueryInfo(query,CurrentCond)表示候选搜索序列query对应于当前应用条件CurrentCond的综合搜索信息。
本领域技术人员应能理解，公式15与公式1所表达的含义相同或基本相同，因此，前述公式1的多种变形方式也适用于公式15，因此不再赘述，并以引用的方式包含于此。
优选地，网络设备2还可以基于候选搜索序列在预定统计期间内的统计搜索量、展现点击量和关联点击量来确定候选搜索序列分别对应于每个应用条件的统计搜索信息。
在此，关联点击量意指，候选搜索序列之前作为与用户当前输入的拟进行搜索的序列(prefix)所对应的搜索建议被提供给用户且被用户点击的次数。
例如，网络设备2可基于以下公式16来确定候选搜索序列分别对应于每个应用条件的统计搜索信息：
QueryFreq(query,condi)＝SearchFreq(query，condi)+λ1×ClickFreq(query,condi)
+λ2×ClickFreq(query,condi,prefix) 公式16
其中，query表示候选搜索序列，condi可以表示每个应用条件中的任意一个应用条件，prefix表示用户当前输入的拟进行搜索的序列。
SearchFreq(query，condi)表示候选搜索序列query对应于condi的统计搜索量，ClickFreq(query,condi)表示候选搜索序列query对应于condi的展现点击量，λ1为一常数，λ1∈[0，1]，ClickFreq(query,condi,prefix)表示候选搜索序列query对应于prefix和condi的关联点击量，λ2为一常数，λ2∈[0，1]，QueryFreq(query,condi)表示候选搜索序列query对应于condi的统计搜索信息。
本领域技术人员应能理解，由于上述统计搜索信息以及其中统计搜索量、展现点击量和关联点击量的计算均与用户设备1的当前应用条件无关，因此，为减少实时计算的负荷且提高计算效率，网络设备2可以预先确定各候选搜索序列分别相对各应用条件的统计搜索信息，并建立如下表6的查询表。
Figure BDA0000617270160000231
表6
表6中的每个数值表示一个候选搜索序列对应一个拟进行搜索的输入序列以及一个特定应用条件的综合搜索信息。
根据本发明一个优选实施例，对于应用维度包括搜索时间、网络环境这两者的情形，网络设备2可基于以下公式17来确定候选搜索序列对应当前应用条件的综合搜索信息：
Figure BDA0000617270160000232
公式17
其中，query表示候选搜索序列，CurrentTime表示当前搜索时间区间，CurrentNet表示当前网络环境状态，timei可以表示任意一个搜索时间区间；netj可以表示任意一个网络环境状态，dayk可以表示任意一天，P为统计搜索信息QueryFreq(query,timei，netj,dayk)的预定统计期间。
TimeWeight(timei,CurrentTime)表示当前搜索时间区间CurrentTime相对timei的匹配权重；NetWeight(netj,CurrentNet)表示当前网络环境状态CurrentNet相对netj的匹配权重；QueryFreq(query,timei，netj,dayk)表示候选搜索序列query在dayk对应于timei，netj的统计搜索信息；DayWeight(dayk)表示dayk与今天的相对权重；QueryInfo(query,CurrentTime,CurrentNet)表示候选搜索序列对应于当前搜索时间区间、当前网络环境状态的综合搜索信息。
在步骤S304中，网络设备2根据每个候选搜索序列分别对应的综合搜索信息，确定待推送的候选搜索序列。
在此，网络设备2可以按照综合搜索信息的大小，对候选搜索序列排序；随后，网络设备2可将排序在前的一个或多个候选搜索序列确定为待推送的候选搜索序列。
可替代地，网络设备2也可以将综合搜索信息大于预定阈值的候选搜索序列确定为待推送的候选搜索序列。
在步骤S305中，网络设备2将所确定的待推送的候选搜索序列发送至用户设备1，相应地，用户设备1接收待推送的候选搜索序列。
在步骤S306中，用户设备1呈现所获得的推送候选搜索序列。
图4示出根据本发明一个实施例的装置示意图，示出一种确定候选搜索序列的综合搜索信息的装置，也即信息确定装置40。如图4所示，信息确定装置40装置于网络设备4中，信息确定装置40包括装置41。
如图4所示，装置41(为便于说明，以下称为“综合确定装置41”)对于一个候选搜索序列，根据一特定应用条件分别相对每个应用条件的匹配权重，以及该候选搜索序列分别对应于每个应用条件的统计搜索信息，确定该候选搜索序列对应该特定应用条件的综合搜索信息。
具体地，综合确定装置41可以基于上述公式1来确定候选搜索序列的综合搜索信息。
在此，应用条件意指能够体现出搜索事件发生时的具体场景的信息。
具体地，不同应用维度对应有不同的应用条件。所述应用维度包括但不限于以下5个：
1)搜索时间。
例如，在该应用维度下，综合确定装置41可以获得以下8个应用条件：a、工作日[00点,06点)；b、工作日[06点,12点)；c、工作日[12点,18点)；d、工作日[18点,24点)；e、休息日[00点,06点)；f、休息日[06点,12点)；g、休息日[12点,18点)；h、休息日[18点,24点)。
其中，“[”表示包含临界点，“)”表示不包含临界点。
2)网络环境。
例如，在该应用维度下，综合确定装置41可以获得以下4个应用条件：a、2G；b、3G；c、4G；d、wifi。
3)用户搜索地点。
例如，在该应用维度下，综合确定装置41可以获得以下4个应用条件：a、一线城市；b、二线城市；c、三线及以下城市；d、乡村。
4)用户浏览器。
例如，在该应用维度下，综合确定装置41可以获得以下4个应用条件：a、百度浏览器；b、微软IE浏览器；c、Google Chrome浏览器；d、APPLE Safari浏览器。
5)用户操作系统。
例如，在该应用维度下，综合确定装置41可以获得以下4个应用条件：a、微软windows操作系统；b、Google Android操作系统；c、APPLE IOS操作系统；d、微软windowsphone操作系统。
本领域技术人员应能理解，不同应用维度下的应用条件之间并非排他的，而是可以同时被应用。
例如，综合确定装置41可以根据搜索时间、网络环境这两个应用维度获得32个应用条件，为简单说明起见，以下仅示出部分示例：a1：工作日[00点,06点)&2G；a2：工作日[00点,06点)&3G；a3：工作日[00点,06点)&4G；a4：工作日[00点,06点)&wifi；b1：工作日[06点,12点)&2G；b2：工作日[06点,12点)&3G；……；h1：休息日[18点,24点)&2G；h2：休息日[18点,24点)&3G；h3：休息日[18点,24点)&4G；h4：休息日[18点,24点)&wifi。
本领域技术人员应能理解，上述应用条件仅为举例，而不应被视为对本发明的任何限制，任何现有其它或今后可能出现的确定应用条件的方案如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。例如，根据网络环境这一应用维度，综合确定装置41还可以获得有线网络等应用条件。
在此，特定应用条件相对任意一个应用条件的匹配权重用于表征特定应用条件与任意一个应用条件的匹配程度。
特定应用条件相对任意一个应用条件的匹配权重可基于多种方式确定。例如，信息确定装置40还包括一特定装置(以下称“权重确定装置42”，图4中未示出)来确定前述各匹配权重。具体如，权重确定装置42可预先建立匹配权重表，并通过查询该匹配权重表来确定特定应用条件相对任意一个应用条件的匹配权重。所述匹配权重表具体如上表1所示。
本领域技术人员应能理解，权重确定装置42在设置匹配权重时，应将一特定应用条件与其自身的匹配权重区分于该特定应用条件与其它应用条件的匹配权重。例如表1中所示，特定应用条件A相对应用条件A的匹配权重大于该特定应用条件A相对其它应用条件的匹配权重。这种设置匹配权重的方式，可以使候选序列对应于特定应用条件的统计搜索信息与候选搜索序列对应于其它应用条件的统计搜索信息被区分处理，从而使得最终所获得的候选搜索序列对应于特定应用条件的综合搜索信息与用户在该特定应用条件下的需求相匹配。
对于一个应用维度且其对应有多个应用条件的情形，权重确定装置42可以基于该应用维度来确定其中一特定应用条件分别相对其中每个应用条件的匹配权重。
对于多个应用维度且每个应用维度对应有多个应用条件的情形，权重确定装置42可以基于每个应用维度来确定其中一特定应用条件分别相对其中每个应用条件的匹配权重。
具体地，例如对于应用维度A、应用维度B这两个应用维度分别对应有多个应用条件的情形，公式1可以被进一步表示为上述公式2。
优选地，综合确定装置41与权重确定装置42可以集成在一起。
本领域技术人员应能理解，对于更多个应用维度且每个应用维度分别对应有多个应用条件的情形，综合确定装置41确定候选搜索序列对应于其中多个特定应用条件的综合搜索信息的方式与公式2所表示的方式基本相同，因此不再赘述。
在此，候选搜索序列对应于应用条件的统计搜索信息可以基于两个不同的角度来确定：
-基于数据类别的角度；
-基于统计时间的角度。
基于数据类别的角度
在此，候选搜索序列对应于应用条件的统计搜索信息可以基于以下至少任一项数据类别来确定：
1)候选搜索序列对应于应用条件的统计搜索量。
在此，统计搜索量意指候选搜索序列的搜索次数。
例如，对于搜索时间这一应用维度的多个应用条件，各对应统计搜索量如上表2所示。
2)候选搜索序列对应于应用条件的展现点击量。
在此，展现点击量意指候选搜索序列呈现给用户且被用户点击的次数。
例如，对于网络环境这一应用维度的多个应用条件，各对应展现点击量如上表3所示。
具体地，基于数据类别的角度，综合确定装置41或信息确定装置40中的其它特定装置(如“统计确定装置43”，图4中未示出)至少可以基于以下3种方式来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息：
1)统计确定装置43直接将统计搜索量作为候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
2)统计确定装置43直接将展现点击量作为候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
3)统计确定装置43基于以上公式3来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
基于统计时间的角度
具体地，基于统计时间的角度，综合确定装置41或统计确定装置43可至少基于以下2种方式来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息：
1)统计确定装置43可以基于任意时间区间的历史搜索数据来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
例如，统计确定装置43可以基于昨天的历史数据来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息，或者，统计确定装置43也可以基于前N天的历史数据来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
2)统计确定装置43可以基于多天的历史搜索数据以及其中每天与今天的相对权重来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
具体地，统计确定装置43可基于以上公式4来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
其中，统计确定装置43可基于以上公式5来确定任意一天与今天的相对权重。
本领域技术人员应能理解，在具体应用时，综合确定装置41或统计确定装置43需要结合数据类别、统计时间这两个角度来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
由于结合了数据类别、统计时间这两个角度，统计确定装置43可以基于多种方式来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
例如，统计确定装置43可以直接将昨天的统计搜索量作为候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
再如，统计确定装置43可以基于多天的展现点击量以及其中每天与今天的相对权重来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
以下具体介绍统计确定装置43基于多天的统计搜索量、展现点击量以及其中每天与今天的相对权重来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
公式3中的SearchFreq(query,condi)可基于以上公式4’来确定。
公式3中的ClickFreq(query,condi)可基于以上公式4”来确定。
将公式4’和公式4”代入公式3可以得到以上公式6。
统计确定装置43可以基于该公式6来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息。
本领域技术人员应能理解，上述3种统计确定装置43结合数据类别、统计时间这两个角度来确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息的方式仅作为示例示出，而并非穷举的，任何现有其它方式或今后可能出现的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
优选地，综合确定装置41与统计确定装置43可以集成在一起。
综上所述，对于一个候选搜索序列，综合确定装置41可以根据一特定应用条件分别相对每个应用条件的匹配权重，以及该候选搜索序列分别对应于每个应用条件的统计搜索信息，确定该候选搜索序列对应该特定应用条件的综合搜索信息。
前述过程均为综合确定装置41确定一个候选搜索序列对应一个特定应用条件的综合搜索信息的过程。本领域技术人员应能理解，综合确定装置41可以基于与前述过程相同的方式确定多个候选搜索序列分别对应多个特定应用条件的综合搜索信息。
具体地，综合确定装置41最终确定的多个候选搜索序列分别对应多个特定应用条件的综合搜索信息如上表4所示。
本领域技术人员应能理解，表4中的特定应用条件A、B、C、D仅作为示例的方式示出，表4中的特定应用条件既可以适用于一个应用维度且其对应有多个应用条件的情形，也可以适用于多个应用维度且每个应用维度对应有多个应用条件的情形，例如，A可以表示工作日[00点,06点)&2G，B可以表示工作日[00点,06点)&3G，以此类推。
为简单说明起见，本发明将进一步以搜索时间、网络环境这两个应用维度来进行举例，分别地阐述在一个应用维度确定一个候选搜索序列对应一个特定应用条件的综合搜索信息、以及在两个应用维度确定一个候选搜索序列对应每个应用维度中一特定应用条件的综合搜索信息的情形。本领域技术人员应能理解，其他现有的或今后可能出现的应用维度如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
一个应用维度
权重确定装置42基于一个应用维度来确定其中一特定应用条件分别相对其中每个应用条件的匹配权重。
对于应用维度为搜索时间的情形，该应用维度对应的多个应用条件为多个搜索时间区间。
在此，搜索时间区间意指搜索时间段或搜索时间点。
综合确定装置41可基于以上公式7来确定候选搜索序列对应于特定搜索时间区间的综合搜索信息。
其中，特定搜索时间区间Time相对timei的匹配权重基于该特定搜索时间区间Time相对timei的时间距离以及该特定搜索时间区间相对所有搜索时间区间的时间距离来确定。
具体地，权重确定装置42可基于以上公式8来确定特定搜索时间区间Time相对一搜索时间区间timei的匹配权重。
在此，权重确定装置42可先将搜索时间区间定义为具体数值。例如，搜索时间区间的总数m＝8，其中各搜索时间区间对应的具体数值如上表5所示。
随后，权重确定装置42可基于以上公式9来确定特定搜索时间区间相对timei的时间距离。
例如，特定搜索时间区间Time为工作日[06点,12点)，查询上表5可确定Time＝1，当timei为工作日[00点,06点)时，timei＝0，则|timei-Time|＝1，8-|timei-Time|＝7，取1和7的最小值，则TimeDistance(timei，Time)＝1。
再如，特定搜索时间区间Time为工作日[06点,12点)，Time＝1，当timei为休息日[12点,18点)时，timei＝6，则|timei-Time|＝5，8-|timei-Time|＝2，取5和2的最小值，则TimeDistance(timei，Time)＝2。
在此，权重确定装置42可将每个timei分别作为该特定搜索时间区间Time，从而可获得每个搜索时间区间相对各timei的匹配权重。
此外，各搜索时间区间即为各应用条件的具体示例，从而统计确定装置43确定候选搜索序列对应于各搜索时间区间的统计搜索信息的过程，与前述确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息的过程相同或基本相同，因此不再赘述，并以引用的方式包含于此。
综上所述，综合确定装置41可以对于一候选搜索序列，根据一特定搜索时间区间分别相对每个搜索时间区间的匹配权重，以及该候选搜索序列分别对应于每个搜索时间区间的统计搜索信息，确定该候选搜索序列对应该特定搜索时间区间的综合搜索信息。
对于应用维度为网络环境的情形，该应用维度所对应的多个应用条件为多个网络环境状态。
综合确定装置41可基于以上公式10来确定候选搜索序列对应于特定网络环境状态的综合搜索信息。
其中，特定网络环境状态Net相对一网络环境状态netj的匹配权重基于该特定网络环境状态Net相对该网络环境状态netj的距离以及该特定网络环境状态相对所有网络环境状态的距离之和来确定。
具体地，权重确定装置42可基于以上公式11来确定特定网络环境状态Net相对一网络环境状态neti的匹配权重。
在此，权重确定装置42可基于以上公式12来确定特定网络环境状态Net相对netj的距离。
例如，特定网络环境状态Net为3G，当netj也为3G时，F(netj,Net)＝1。
再如，特定网络环境状态Net为3G，当netj不为3G时，F(netj,Net)＝0.5。
在此，权重确定装置42可将每个netj分别作为该特定网络环境状态Net，从而可获得每个网络环境状态相对各netj的匹配权重。
此外，各网络环境状态即为各应用条件的具体示例，从而综合确定装置43确定候选搜索序列对应于各网络环境状态的统计搜索信息的过程，与前述确定候选搜索序列对应于各应用条件的统计搜索信息的过程相同或基本相同，因此不再赘述，并以引用的方式包含于此。
综上所述，综合确定装置41可以对于一候选搜索序列，根据一特定网络环境状态分别相对每个网络环境状态的匹配权重，以及该候选搜索序列分别对应于每个网络环境状态的统计搜索信息，确定该候选搜索序列对应该特定网络环境状态的综合搜索信息。
两个应用维度
对于两个应用维度且每个应用维度对应有多个应用条件的情形，权重确定装置42基于每个应用维度来确定其中一特定应用条件分别相对其中每个应用条件的匹配权重。
对于应用维度包括搜索时间、网络环境这两者的情形，相应的应用条件基于搜索时间区间和网络环境状态这两者来确定。
例如，综合确定装置41获得32个应用条件，为简单说明起见，以下仅示出部分示例：a1：工作日[00点,06点)&2G；a2：工作日[00点,06点)&3G；a3：工作日[00点,06点)&4G；a4：工作日[00点,06点)&wifi；b1：工作日[06点,12点)&2G；b2：工作日[06点,12点)&3G；……；h1：休息日[18点,24点)&2G；h2：休息日[18点,24点)&3G；h3：休息日[18点,24点)&4G；h4：休息日[18点,24点)&wifi。
具体地，综合确定装置41可基于以上公式13来确定候选搜索序列对应于特定应用条件的综合搜索信息。
具体地，权重确定装置42确定TimeWeight(timei,Time)的方式包括但不限于以下2种：
1)权重确定装置42基于公式8和公式9来确定TimeWeight(timei,Time)。
2)权重确定装置42可预先保存如表1的匹配权重表，并基于该匹配权重表来确定TimeWeight(timei,Time)。
具体地，权重确定装置42确定NetWeight(netj,Net)的方式包括但不限于以下2种：
1)权重确定装置42基于公式11和公式12来确定NetWeight(netj,Net)。
2)权重确定装置42可预先保存如表1的匹配权重表，并基于该匹配权重表来确定NetWeight(netj,Net)。
统计确定装置43确定候选搜索序列对应于特定搜索时间区间和特定网络环境状态的统计搜索信息的过程，与前述确定候选搜索序列对应于应用条件的统计搜索信息的过程相同或基本相同，因此不再赘述，并以引用的方式包含于此。
本领域技术人员应能理解，在此，候选搜索序列对应于特定搜索时间区间和特定网络环境状态的统计搜索信息，具体例如，在工作日[00点,06点)且通过2G网络访问时，一候选搜索序列query所对应的统计搜索信息；又如，在休息日[18点,24点)且通过wifi网络访问时，一候选搜索序列query所对应的统计搜索信息。
综合确定装置41还可以结合以上公式4来确定候选搜索序列query对应于特定搜索时间区间Time和特定网络环境状态Net的综合搜索信息，将以上公式4代入以上公式13可以得到以上公式14。
综上所述，综合确定装置41可以对于候选搜索序列query，根据特定搜索时间区间Time分别相对每个搜索时间区间timei的匹配权重、特定网络环境状态Net分别相对每个网络环境状态netj的匹配权重，以及该候选搜索序列query分别对应于搜索时间区间和网络环境状态这两个应用维度的每个应用条件(即timei和netj)的统计搜索信息，确定该候选搜索序列query对应于特定搜索时间区间Time和特定网络环境状态Net的综合搜索信息。
在前述内容中，本说明书描述了“线下”确定候选搜索序列的综合搜索信息的方案，即预先确定每个候选搜索序列对应各应用条件的综合搜索信息，其可被后续应用于用户的实时搜索过程，如在特定应用条件下根据各候选搜索序列的综合搜索信息对其排序并提供给用户。
虽然，前述内容中描述了“线下”确定候选搜索序列的综合搜索信息，但是前述的确定方式同样可适用于“线上”确定候选搜索序列的综合搜索信息，两者的区别主要在于“线下确定”通常需要确定候选搜索序列分别对应每个应用条件condi(i∈1，m)的综合搜索信息，“线上确定”仅需要确定候选搜索序列对应一个应用条件Cond的综合搜索信息，由于Cond为condi(i∈1，m)之一，从而线上实时计算的计算能力和效率也能得到保障。
接下来，本说明书将描述基于综合搜索信息确定待推送候选搜索序列的方案。
图5示出根据本发明另一个实施例的装置示意图，示出一种确定待推送候选搜索序列的装置，也即序列确定装置520。如图5所示，序列确定装置520装置于网络设备52中，序列确定装置520包括装置521-525。
具体地，网络设备52的装置521接收用户设备51所发送的用户输入的拟进行搜索的序列(为便于区分，以下将装置521称为搜索序列接收装置521)；接着，装置522根据用户输入的拟进行搜索的序列，获取相应的一个或多个候选搜索序列(为便于区分，以下将装置522称为候选序列获取装置522)；随后，装置523获取其中每个候选搜索序列对应于一个或多个当前应用条件的综合搜索信息(为便于区分，以下将装置523称为搜索信息获取装置523)；接着，装置524根据每个候选搜索序列分别对应的综合搜索信息，确定待推送的候选搜索序列(为便于区分，以下将装置524称为候选序列确定装置524)；随后，装置525将所确定的待推送的候选搜索序列发送至用户设备51(为便于区分，以下将装置525称为候选序列发送装置525)，以供用户设备51呈现所获得的推送候选搜索序列。
用户设备51将用户输入的拟进行搜索的序列发送至网络设备52，相应地，网络设备52的搜索序列接收装置521接收拟进行搜索的序列。
在此，用户在搜索框中输入或删除字符以待用于搜索。用户设备51可以每当用户改变搜索框中的字符，则将搜索框中的序列发送至网络设备52。可替代地，用户设备51也可以检测到搜索框中的字符满足预定条件，则将搜索框中的序列发送至网络设备52，例如，搜索框中的字符数量达到2个。
接着，网络设备52的候选序列获取装置522根据用户输入的拟进行搜索的序列，获取相应的一个或多个候选搜索序列。
在此，网络设备52中保存有预先确定的序列与候选搜索序列的对应关系，候选序列获取装置522可基于该对应关系获取与用户所输入的拟进行搜索的序列相应的一个或多个候选搜索序列。
随后，网络设备52的搜索信息获取装置523获取其中每个候选搜索序列对应于一个或多个当前应用条件的综合搜索信息。
在此，当前应用条件意指，能够体现出当前搜索事件发生时的具体场景的信息。
当前应用条件可对应于不同的应用维度，从而可包括一个或多个条件，具体如：当前搜索时间区间、当前网络环境状态、当前用户搜索地点、当前用户浏览器、当前用户操作系统等。
具体地，搜索信息获取装置523或序列确定装置520中的其它特定装置可基于用户设备51所提供的信息来确定当前应用条件；或者，搜索信息获取装置523或序列确定装置520中的其它特定装置也可自行确定用户设备51的当前应用条件，如查询网络设备52的本地资源来确定当前应用条件，例如通过本地时钟来确定当前搜索时间区间等。
在此，搜索信息获取装置523获取每个候选搜索序列对应于当前应用条件的综合搜索信息的方式包括但不限于以下2种：
1)搜索信息获取装置523查询预先确定的候选搜索序列对应于特定应用条件的综合搜索信息。
具体地，搜索信息获取装置523可先基于前述“线下”确定候选搜索序列的综合搜索信息的方案确定每个候选搜索序列对应特定应用条件的综合搜索信息。每个候选搜索序列对应特定应用条件的综合搜索信息如以上表4所示。
据此，搜索信息获取装置523可基于待计算的一个或多个候选搜索序列以及当前应用条件，通过查询线下已预先确定的候选搜索序列对应于特定应用条件的综合搜索信息，来获取候选搜索序列对应于当前应用条件的综合搜索信息。
2)搜索信息获取装置523通过“线上”实时计算来确定候选搜索序列的综合搜索信息。
具体地，搜索信息获取装置523根据每个当前应用条件分别相对其所属应用维度中每个应用条件的匹配权重，以及该候选搜索序列分别对应于每个应用条件的统计搜索信息，确定该候选搜索序列对应当前应用条件的综合搜索信息。
搜索信息获取装置523可基于以上公式15来确定候选搜索序列的综合搜索信息。
本领域技术人员应能理解，公式15与公式1所表达的含义相同或基本相同，因此，前述公式1的多种变形方式也适用于公式15，因此不再赘述，并以引用的方式包含于此。
优选地，搜索信息获取装置523还可以基于候选搜索序列在预定统计期间内的统计搜索量、展现点击量和关联点击量来确定候选搜索序列分别对应于每个应用条件的统计搜索信息。
在此，关联点击量意指，候选搜索序列之前作为与用户当前输入的拟进行搜索的序列(prefix)所对应的搜索建议被提供给用户且被用户点击的次数。
例如，搜索信息获取装置523可基于以上公式16来确定候选搜索序列分别对应于每个应用条件的统计搜索信息。
本领域技术人员应能理解，由于上述统计搜索信息以及其中统计搜索量、展现点击量和关联点击量的计算均与用户设备51的当前应用条件无关，因此，为减少实时计算的负荷且提高计算效率，搜索信息获取装置523或序列确定装置520中的其它特定装置也可以预先确定各候选搜索序列分别相对各应用条件的统计搜索信息，并建立如上表6的查询表。
根据本发明一个优选实施例，对于应用维度包括搜索时间、网络环境这两者的情形，搜索信息获取装置523可基于以上公式17来确定候选搜索序列对应当前应用条件的综合搜索信息。
接着，候选序列确定装置524根据每个候选搜索序列分别对应的综合搜索信息，确定待推送的候选搜索序列。
在此，候选序列确定装置524可以按照综合搜索信息的大小，对候选搜索序列排序；随后，候选序列确定装置524可将排序在前的一个或多个候选搜索序列确定为待推送的候选搜索序列。
可替代地，候选序列确定装置524也可以将综合搜索信息大于预定阈值的候选搜索序列确定为待推送的候选搜索序列。
随后，网络设备52的候选序列发送装置525将所确定的待推送的候选搜索序列发送至用户设备51，相应地，用户设备51接收待推送的候选搜索序列，并且呈现所获得的推送候选搜索序列。
需要注意的是，本发明可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本发明的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本发明的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本发明的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
另外，本发明的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本发明的方法和/或技术方案。而调用本发明的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本发明的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本发明的多个实施例的方法和/或技术方案。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

Claims (12)

1.一种确定候选搜索序列的综合搜索信息的方法，其中，该方法包括：
-对于每个候选搜索序列，根据任一应用条件分别相对每个应用条件的匹配权重，以及该候选搜索序列分别对应于所述每个应用条件的统计搜索信息，确定该候选搜索序列对应该应用条件的综合搜索信息；
其中，所述每个应用条件为多个搜索时间区间之一，其中任一搜索时间区间Time的所述匹配权重分别基于该搜索时间区间Time相对每个搜索时间区间timei的时间距离TimeDistance(timei，Time)以及所有所述时间距离之和来确定；
其中，
TimeDistance(timei，Time)＝min{|timei-Time|,所述搜索时间区间的总数-|timei-Time|}。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于每个应用维度来确定其中任一应用条件分别相对其中每个应用条件的匹配权重。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，一个应用维度包括网络环境，其对应的多个应用条件为多个网络环境状态；
其中一个网络环境状态的所述匹配权重分别基于该网络环境状态相对每个网络环境状态的距离以及所有所述距离之和来确定。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，所述统计搜索信息基于该候选搜索序列在预定统计期间内的统计搜索量和展现点击量来确定。
5.一种确定待推送候选搜索序列的方法，其中，该方法包括：
-根据用户输入的拟进行搜索的序列，获取相应的一个或多个候选搜索序列；
-获取其中每个候选搜索序列对应于一个或多个当前应用条件的综合搜索信息；
-根据所述每个候选搜索序列分别对应的综合搜索信息，确定待推送的候选搜索序列；
其中，所述获取所述每个候选搜索序列的综合搜索信息的步骤包括：
-根据所述当前应用条件分别相对其所属应用维度中每个应用条件的匹配权重，以及该候选搜索序列分别对应于所述每个应用条件的统计搜索信息，确定该候选搜索序列对应所述当前应用条件的综合搜索信息；
其中，所述每个应用条件为多个搜索时间区间之一，所述当前应用条件为一搜索时间区间Time，该搜索时间区间Time的所述匹配权重分别基于该搜索时间区间Time相对每个搜索时间区间timei的时间距离TimeDistance(timei，Time)以及所有所述时间距离之和来确定；
其中，
TimeDistance(timei，Time)＝min{|timei-Time|,所述搜索时间区间的总数-|timei-Time|}。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述统计搜索信息基于该候选搜索序列在预定统计期间内的统计搜索量、展现点击量和关联点击量来确定。
7.一种确定候选搜索序列的综合搜索信息的装置，其中，该装置包括：
用于对于每个候选搜索序列，根据任一应用条件分别相对每个应用条件的匹配权重，以及该候选搜索序列分别对应于所述每个应用条件的统计搜索信息，确定该候选搜索序列对应该应用条件的综合搜索信息的装置；
其中，所述每个应用条件为多个搜索时间区间之一，其中任一搜索时间区间Time的所述匹配权重分别基于该搜索时间区间Time相对每个搜索时间区间timei的时间距离TimeDistance(timei，Time)以及所有所述时间距离之和来确定；
其中，
TimeDistance(timei，Time)＝min{|timei-Time|,所述搜索时间区间的总数-|timei-Time|}。
8.根据权利要求7所述的装置，其中，基于每个应用维度来确定其中任一应用条件分别相对其中每个应用条件的匹配权重。
9.根据权利要求8所述的装置，其中，一个应用维度包括网络环境，其对应的多个应用条件为多个网络环境状态；
其中一个网络环境状态的所述匹配权重分别基于该网络环境状态相对每个网络环境状态的距离以及所有所述距离之和来确定。
10.根据权利要求7至9中任一项所述的装置，其中，所述统计搜索信息基于该候选搜索序列在预定统计期间内的统计搜索量和展现点击量来确定。
11.一种确定待推送候选搜索序列的装置，其中，该装置包括：
用于根据用户输入的拟进行搜索的序列，获取相应的一个或多个候选搜索序列的装置；
用于获取其中每个候选搜索序列对应于一个或多个当前应用条件的综合搜索信息的装置；
用于根据所述每个候选搜索序列分别对应的综合搜索信息，确定待推送的候选搜索序列的装置；
其中，所述获取所述每个候选搜索序列的综合搜索信息的步骤包括：
-根据所述当前应用条件分别相对其所属应用维度中每个应用条件的匹配权重，以及该候选搜索序列分别对应于所述每个应用条件的统计搜索信息，确定该候选搜索序列对应所述当前应用条件的综合搜索信息；
其中，所述每个应用条件为多个搜索时间区间之一，所述当前应用条件为一搜索时间区间Time，该搜索时间区间Time的所述匹配权重分别基于该搜索时间区间Time相对每个搜索时间区间timei的时间距离TimeDistance(timei，Time)以及所有所述时间距离之和来确定；
其中，
TimeDistance(timei，Time)＝min{|timei-Time|,所述搜索时间区间的总数-|timei-Time|}。
12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述统计搜索信息基于该候选搜索序列在预定统计期间内的统计搜索量、展现点击量和关联点击量来确定。
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