CN104915418B - 网站推荐方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本公开是关于网站推荐方法及装置。该方法包括：当接收到输入的关键词时，查询与所述关键词匹配的网站；根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果；按照所述排序结果对与所述关键词匹配的网站进行推荐。该技术方案根据预设排序参考元素对与关键词匹配的网站进行排序，并将经过排序的与关键词匹配的网站推荐给用户，使推荐的网站更加贴近用户的需求，有效地提高了推荐的网站与用户预期搜索的匹配度，从而缩短用户的搜索时间，提高搜索的准确率和效率。
Description
技术领域
本公开涉及互联网技术领域，尤其涉及网站推荐方法及装置。
背景技术
随着电子信息技术的发展，网络已经改变了人们的生活方式，人们已经习惯利用计算机、手机等具有上网功能的设备，通过浏览自己感兴趣的网页进行学习、娱乐、购物来满足自身多方位的需求。在用户对自己需求相对明确的情况下，搜索引擎成为大家快速找到目标信息的最好途径。相关技术中，用户在浏览器的地址栏中输入网址，即可找到与该网址相应匹配的推荐结果，或者在浏览器的输入栏中输入关键词，以查找与该关键词相关的网站内容。
发明内容
本公开实施例提供一种网站推荐方法及装置。所述技术方案如下：
根据本公开实施例的第一方面，提供一种网站推荐方法，包括：
当接收到输入的关键词时，查询与所述关键词匹配的网站；
根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果；
按照所述排序结果对与所述关键词匹配的网站进行推荐。
在一个实施例中，所述预设排序参考元素包括以下元素中的至少一种：
网站点击比率，所述网站点击比率为所述网站的被点击数与被搜索数的比值；
地理位置匹配度；
网站时效性；
社会事件匹配度。
在一个实施例中，所述根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果，包括：
根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值；
根据所述评价值对所述网站进行排序，获得排序结果。
在一个实施例中，当所述预设排序参考元素包括所述网站时效性时，所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，包括：
获取所述网站在本年的热点搜索时间；
计算所述网站在本年的热点搜索时间与当前时间之间的时间差；
根据所述时间差计算所述网站的评价值，其中，所述时间差的绝对值越小，所述评价值越大。
在一个实施例中，所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，还包括：
当所述时间差的绝对值超过预设阈值时，确定所述网站的评价值为零。
在一个实施例中，当所述预设排序参考元素包括所述社会事件匹配度时，所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，包括：
获取预设时间段内的社会事件；
确定所述网站与所述社会事件的事件匹配度；
根据所述事件匹配度计算所述网站的评价值，其中，所述事件匹配度越高，所述评价值越大。
在一个实施例中，当所述预设排序参考元素包括所述地理位置匹配度时，所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，包括：
获取用户当前位置信息和所述网站的访问地位置信息；
确定所述用户当前位置信息和所述网站的访问地位置信息之间的位置匹配度；
根据所述位置匹配度计算所述网站的评价值，其中，所述位置匹配度越高，所述评价值越大。
在一个实施例中，当至少包括所述预设排序参考元素中的两项元素时，所述根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果，还包括：
获取预存的所述至少两项预设排序参考元素各自对应的权重；
根据所述至少两项预设排序参考元素各自对应的权重计算所述网站的评价值。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种网站推荐装置，包括：
查询模块，用于当接收到输入的关键词时，查询与所述关键词匹配的网站；
排序模块，用于根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果；
推荐模块，用于按照所述排序结果对与所述关键词匹配的网站进行推荐。
在一个实施例中，所述排序模块包括：
第一计算子模块，用于根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值；
排序子模块，用于根据所述评价值对所述网站进行排序，获得排序结果。
在一个实施例中，所述第一计算子模块，用于当所述预设排序参考元素包括所述网站时效性时，获取所述网站在本年的热点搜索时间；计算所述网站在本年的热点搜索时间与当前时间之间的时间差；根据所述时间差计算所述网站的评价值，其中，所述时间差的绝对值越小，所述评价值越大。
在一个实施例中，所述第一计算子模块，还用于当所述时间差的绝对值超过预设阈值时，确定所述网站的评价值为零。
在一个实施例中，所述第一计算子模块，用于当所述预设排序参考元素包括所述社会事件匹配度时，获取预设时间段内的社会事件；确定所述网站与所述社会事件的事件匹配度；根据所述事件匹配度计算所述网站的评价值，其中，所述事件匹配度越高，所述评价值越大。
在一个实施例中，所述第一计算子模块，用于当所述预设排序参考元素包括所述地理位置匹配度时，获取用户当前位置信息和所述网站的访问地位置信息；确定所述用户当前位置信息和所述网站的访问地位置信息之间的位置匹配度；根据所述位置匹配度计算所述网站的评价值，其中，所述位置匹配度越高，所述评价值越大。
在一个实施例中，所述排序模块还包括：
获取子模块，用于当至少包括所述预设排序参考元素中的两项元素时，获取预存的所述至少两项预设排序参考元素各自对应的权重；
第二计算子模块，用于根据所述至少两项预设排序参考元素各自对应的权重计算所述网站的评价值。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种网站推荐装置，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：
当接收到输入的关键词时，查询与所述关键词匹配的网站；
根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果；
按照所述排序结果对与所述关键词匹配的网站进行推荐。
本公开的实施例提供的方法及装置可以包括以下有益效果：
(1)在一个实施例中，当接收到输入的关键词时，查询与所述关键词匹配的网站；根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果；按照所述排序结果对与所述关键词匹配的网站进行推荐。本公开根据预设排序参考元素对与关键词匹配的网站进行排序，并将经过排序的与关键词匹配的网站推荐给用户，使推荐的网站更加贴近用户的需求，有效地提高了推荐的网站与用户预期搜索的匹配度，从而缩短用户的搜索时间，提高搜索的准确率和效率。
(2)在另一个实施例中，所述预设排序参考元素包括以下元素中的至少一种：网站点击比率，所述网站点击比率为所述网站的被点击数与被搜索数的比值；地理位置匹配度；网站时效性；社会事件匹配度。本公开能够根据网站点击比率、网站的地理位置匹配度、网站时效性、网站的社会事件匹配度中的至少一种来对网站进行排序，并将经过排序的与关键词匹配的网站推荐给用户，使推荐的网站更加贴近用户的需求，有效地提高了推荐的网站与用户预期搜索的匹配度，从而缩短用户的搜索时间，提高搜索的准确率和效率。
(3)在另一个实施例中，所述根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果，包括：根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值；根据所述评价值对所述网站进行排序，获得排序结果。本公开能够根据网站的评价值来对网站进行排序，使得排序结果更加准确，从而能够更加准确地为用户推荐网站。
(4)在另一个实施例中，当所述预设排序参考元素包括所述网站时效性时，所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，包括：获取所述网站在本年的热点搜索时间；计算所述网站在本年的热点搜索时间与当前时间之间的时间差；根据所述时间差计算所述网站的评价值，其中，所述时间差的绝对值越小，所述评价值越大。本公开能够根据网站时效性来计算网站的评价值，进而对网站进行排序，从而能够将更加具有网站时效性的网站排在前面，以供用户查看，使得推荐的网站更加具有时效性，更加贴合用户的需求。
(5)在另一个实施例中，所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，还包括：当所述时间差的绝对值超过预设阈值时，确定所述网站的评价值为零。本公开能够将在本年的热点搜索时间与当前时间的时间差的绝对值超过一定阈值的网站的评价值确定为零，从而将这类网站排在排序结果中的后方，以使具有网站时效性的网站排在前面，以供用户查看，使得推荐的网站更加具有时效性，更加贴合用户的需求。
(6)在另一个实施例中，当所述预设排序参考元素包括所述社会事件匹配度时，所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，包括：获取预设时间段内的社会事件；确定所述网站与所述社会事件的事件匹配度；根据所述事件匹配度计算所述网站的评价值，其中，所述事件匹配度越高，所述评价值越大。本公开能够根据社会事件匹配度来计算网站的评价值，进而对网站进行排序，从而能够将与社会事件贴近的网站排在前面，以供用户查看，使得推荐的网站更加贴合用户的需求。
(7)在另一个实施例中，当所述预设排序参考元素包括所述地理位置匹配度时，所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，包括：获取用户当前位置信息和所述网站的访问地位置信息；确定所述用户当前位置信息和所述网站的访问地位置信息之间的位置匹配度；根据所述位置匹配度计算所述网站的评价值，其中，所述位置匹配度越高，所述评价值越大。本公开根据地理位置匹配度来计算网站的评价值，进而对网站进行排序，从而能够根据地理位置匹配度来为用户推荐网站，更加贴近用户的需求。
(8)在另一个实施例中，当至少包括所述预设排序参考元素中的两项元素时，所述根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果，还包括：获取预存的所述至少两项预设排序参考元素各自对应的权重；根据所述至少两项预设排序参考元素各自对应的权重计算所述网站的评价值。本公开能够通过对预设排序参考元素赋予各自对应的权重，并根据各自对应的权重计算网站的评价值，进而为网站进行排序，使得为用户推荐的网站结果更加准确，更加贴近用户的需求。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种网站推荐方法的流程图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种网站推荐方法中步骤S12的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种网站推荐方法中步骤S21的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种网站推荐方法中步骤S21的流程图。
图5是根据一示例性实施例示出的一种网站推荐方法中步骤S21的流程图。
图6是根据一示例性实施例示出的一种网站推荐装置的框图。
图7是根据一示例性实施例示出的一种网站推荐装置中排序模块的框图。
图8是根据一示例性实施例示出的一种网站推荐装置中排序模块的框图。
图9是根据一示例性实施例示出的适用于网站推荐的装置的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是根据一示例性实施例示出的一种网站推荐方法的流程图，如图1所示，该网站推荐方法用于位于网络侧的服务器中，包括以下步骤S11-S13：
在步骤S11中，当接收到输入的关键词时，查询与关键词匹配的网站。
在步骤S12中，根据预设排序参考元素对与关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果。
其中，预设排序参考元素包括以下元素中的至少一种：网站点击比率、地理位置匹配度、网站时效性、社会事件匹配度。其中，网站点击比率为网站的被点击数与被搜索数的比值，例如，对于某一网站，其被搜索到的总数为m，在这m个总数中，被用户点击的次数为n，那么该网站点击比例为n/m*100％，m和n为大于0的整数，m>n。地理位置匹配度可以根据用户的当前位置和网站的位置信息是否属于同一个城市、同一个省份或者同一个国家来确定。网站时效性是针对一些在某个时间段下需求度会极大提升的网站来说的，例如，与四六级考试有关的网站在四六级成绩公布的前后一段时间内的需求度会极大提升，那么在这段时间内，与四六级考试有关的网站就具有较高的网站时效性。社会事件匹配度是针对一些与有代表性的社会事件相关的网站来说的，例如，世界杯为在当前时间段内有代表性的社会事件，那么，与世界杯相关的网站就在当前时间段内就具有较高的社会事件匹配度。
在步骤S13中，按照排序结果对与关键词匹配的网站进行推荐。
采用本公开实施例提供的技术方案，根据预设排序参考元素对与关键词匹配的网站进行排序，并将经过排序的与关键词匹配的网站推荐给用户，使推荐的网站更加贴近用户的需求，有效地提高了推荐的网站与用户预期搜索的匹配度，从而缩短用户的搜索时间，提高搜索的准确率和效率。
在一个实施例中，如图2所示，步骤S12可以实施为以下步骤S21-S22。
在步骤S21中，根据预设排序参考元素计算与关键词匹配的网站的评价值。
在步骤S22中，根据评价值对网站进行排序，获得排序结果。
其中，评价值越大，则网站排序越靠前。该实施方式中，根据网站的评价值来对网站进行排序，使得排序结果更加准确，从而能够更加准确地为用户推荐网站，而根据不同的预设排序参考元素，对网站的评价值的计算方法各有不同，下面分别针对不同的预设排序参考元素说明如何计算网站的评价值。
在一个实施例中，当预设排序参考元素包括地理位置匹配度时，如图3所示，步骤S21可以实施为以下步骤S31-S33。
在步骤S31中，获取用户当前位置信息和网站的访问地位置信息。
在步骤S32中，确定用户当前位置信息和网站的访问地位置信息之间的位置匹配度。该步骤中，可以根据用户当前位置和网站的访问地位置信息是否在相同的城市、省份或国家来确定二者之间的位置匹配度，这里所说的网站的访问地位置信息为网站内容所涉及的位置信息，如果用户当前位置和网站的访问地位置信息属于同一个城市，那么二者之间的位置匹配度较高。如果用户当前位置和网站的访问地位置信息不属于同一个城市、但属于同一个省份，那么二者之间的位置匹配度相较于同一个城市的较低。如果用户当前位置和网站的访问地位置信息不属于同一个省份、但属于同一个国家，那么二者之间的位置匹配度最低。例如，用户当前位于成都，当用户搜索有关团购的网站时，服务器就会将用户当前位置“成都”和与团购有关的如“美团网”、“团800”等网站的访问地进行比较，由于“美团网”的访问地中包括成都这一城市，因此用户当前位置信息和“美团网”的访问地位置信息属于同一个城市，二者的位置匹配度较高。如果某些网站的访问地中不包括本地城市，那么用户当前的位置信息和该些网站的访问地位置信息的位置匹配度就较低。
在步骤S33中，根据位置匹配度计算网站的评价值，其中，位置匹配度越高，网站的评价值越大。例如，如果用户当前位置和网站的访问地位置信息属于同一个城市，那么二者之间的位置匹配度较高，该网站的评价值也就越大。如果用户当前位置和网站的访问地位置信息不属于同一个城市、但属于同一个省份，那么二者之间的位置匹配度相较于同一个城市的较低，相应的，该网站的评价值相较于同一个城市的较小。如果用户当前位置和网站的访问地位置信息不属于同一个省份、但属于同一个国家，那么二者之间的位置匹配度最低，相应的，该网站的评价值最小。如果用户当前位置和网站的访问地位置信息不属于同一个国家，那么二者之间的位置匹配度为0％，该网站的评价值也就为0％。仍以上述步骤S32中的例子为例，由于“美团网”的访问地中包括成都这一城市，因此用户当前位置信息和“美团网”的访问地位置信息属于同一个城市，二者的位置匹配度较高，相应的该“美团网”的评价值也就较高，服务器就会将“美团网”排在排序结果中的前面，当用户打开“美团网”进行查看时，就会浏览到“美团网”成都站的团购内容。
在本实施例中，根据地理位置匹配度来计算网站的评价值，进而对网站进行排序，从而能够根据地理位置匹配度来为用户推荐网站，更加贴近用户的需求。
在一个实施例中，当预设排序参考元素包括网站时效性时，如图4所示，步骤S21可以实施为以下步骤S41-S44。
在步骤S41中，获取网站在本年的热点搜索时间。
在步骤S42中，计算网站在本年的热点搜索时间与当前时间之间的时间差。
在步骤S43中，根据时间差计算网站的评价值，其中，时间差的绝对值越小，评价值越大。
在步骤S44中，当时间差的绝对值超过预设阈值时，确定网站的评价值为零。
在本实施例中，根据网站时效性来计算网站的评价值，进而对网站进行排序，从而能够将更加具有网站时效性的网站排在前面，以供用户查看，使得推荐的网站更加具有时效性，更加贴合用户的需求。由于与四六级考试相关的网站是具有时间需求周期的网站，因此以与四六级考试是否相关为例，那么与四六级考试相关的网站就具有网站时效性，相应的网站评价值就较高。其他与四六级考试无关的网站就不具有网站时效性，相应的网站评价值也就较小，可确定为0％。对于与四六级考试相关的网站，可以通过计算四六级考试的时间与当前之间的时间差来计算该网站的评价值，假如预设阈值为15天，那么当四六级考试的时间与当前之间的时间差的绝对值在15天之内或恰好为15天时，可按照以下公式计算网站的评价值M：M＝(365-d)/365*100％，其中，符号d(d≥0)表示上述时间差的绝对值，且该时间差的绝对值越小，网站的评价值就越大。这样，在四六级考试的前15天或者后15天，都向用户推荐与四六级考试相关的网站，从而满足用户在考试前查看准考证或者在考试后查看成绩等的需求。而如果本年的四六级考试时间与当前时间的时间差的绝对值超过15天，那么与四六级考试相关的网站的评价值就为0％。
在一个实施例中，当预设排序参考元素包括社会事件匹配度时，如图5所示，步骤S21可以实施为以下步骤S51-S53。
在步骤S51中，获取预设时间段内的社会事件。例如，预设时间段可以设置为5个月，那么，该步骤即可实施为获取5个月内具有代表性的社会事件。
在步骤S52中，确定网站与社会事件的事件匹配度。例如，步骤S51中获取到的最近5个月内具有代表性的社会事件为世界杯，那么与世界杯相关的网站的事件匹配度就较高，与世界杯无关的网站的事件匹配度就较低，可确定为0％。
在步骤S53中，根据事件匹配度计算网站的评价值，其中，时间匹配度越高，评价值越大。例如，步骤S51中获取到的最近5个月内具有代表性的社会事件为世界杯，那么与世界杯相关的网站的事件匹配度就较高，相应的网站的评价值就越大，与世界杯无关的网站的事件匹配度就较低，可确定为0％，则相应的网站的评价值也就为0％。
在本实施例中，根据社会事件匹配度来计算网站的评价值，进而对网站进行排序，从而能够将与社会事件贴近的网站排在前面，以供用户查看，使得推荐的网站更加贴合用户的需求。
在上述任一实施例中，还可以将多个预设排序参考元素组合在一起对网站进行排序，当至少包括预设排序参考元素中的两项元素时，上述步骤S12还包括以下步骤A1-A2：在步骤A1中，获取预存的至少两项预设排序参考元素各自对应的权重。在步骤A2中，根据至少两项预设排序参考元素各自对应的权重计算网站的评价值。其中，至少两项预设排序参考元素各自对应的权重可以根据具体情况进行设定，例如，当预设排序参考元素包括网站点击比率、地理位置匹配度、网站时效性以及社会事件匹配度时，如果近期将要进行具有代表性的社会事件，那么可赋予社会时间匹配度较高的权重。如果用户正在搜索用餐、娱乐等相关的网站时，可赋予地理位置匹配度较高的权重，等等。可见，通过对预设排序参考元素赋予各自对应的权重，并根据各自对应的权重计算网站的评价值，进而为网站进行排序，使得为用户推荐的网站结果更加准确，更加贴近用户的需求。
下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。
图6是根据一示例性实施例示出的一种网站推荐装置的框图，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。如图6所示，该网站推荐装置包括：
查询模块61被配置为当接收到输入的关键词时，查询与关键词匹配的网站。
排序模块62被配置为根据预设排序参考元素对与关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果。
推荐模块63被配置为按照排序结果对与关键词匹配的网站进行推荐。
在一个实施例中，如图7所示，排序模块62包括：
第一计算子模块621被配置为根据预设排序参考元素计算与关键词匹配的网站的评价值。
排序子模块622被配置为根据评价值对网站进行排序，获得排序结果。
在一个实施例中，第一计算子模块621被配置为当预设排序参考元素包括地理位置匹配度时，获取用户当前位置信息和网站的访问地位置信息。确定用户当前位置信息和网站的访问地位置信息之间的位置匹配度。根据位置匹配度计算网站的评价值，其中，位置匹配度越高，评价值越大。
在一个实施例中，第一计算子模块621被配置为当预设排序参考元素包括网站时效性时，获取网站在本年的热点搜索时间。计算网站在本年的热点搜索时间与当前时间之间的时间差。根据时间差计算网站的评价值，其中，时间差的绝对值越小，评价值越大。
在一个实施例中，第一计算子模块621还被配置为当时间差的绝对值超过预设阈值时，确定网站的评价值为零。
在一个实施例中，第一计算子模块621被配置为当预设排序参考元素包括社会事件匹配度时，获取预设时间段内的社会事件。确定网站与社会事件的事件匹配度。根据事件匹配度计算网站的评价值，其中，事件匹配度越高，评价值越大。
在一个实施例中，如图8所示，排序模块62还包括：
获取子模块623被配置为当预设排序参考元素包括至少两项排序参考元素时，获取预存的至少两项排序参考元素各自对应的权重。
第二计算子模块624被配置为根据至少两项排序参考元素各自对应的权重计算网站的评价值。
采用本公开实施例提供的装置，根据预设排序参考元素对与关键词匹配的网站进行排序，并将经过排序的与关键词匹配的网站推荐给用户，使推荐的网站更加贴近用户的需求，有效地提高了推荐的网站与用户预期搜索的匹配度，从而缩短用户的搜索时间，提高搜索的准确率和效率。
在示例性实施例中，本公开还提供一种网站推荐装置，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器。
其中，处理器被配置为：
当接收到输入的关键词时，查询与所述关键词匹配的网站。
根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果。
按照所述排序结果对与所述关键词匹配的网站进行推荐。
上述处理器还可被配置为：
所述预设排序参考元素包括以下元素中的至少一种：
网站点击比率，所述网站点击比率为所述网站的被点击数与被搜索数的比值。
地理位置匹配度。
网站时效性。
社会事件匹配度。
上述处理器还可被配置为：
所述根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果，包括：
根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值。
根据所述评价值对所述网站进行排序，获得排序结果。
上述处理器还可被配置为：
当所述预设排序参考元素包括所述地理位置匹配度时，所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，包括：
获取用户当前位置信息和所述网站的访问地位置信息。
确定所述用户当前位置信息和所述网站的访问地位置信息之间的位置匹配度。
根据所述位置匹配度计算所述网站的评价值，其中，所述位置匹配度越高，所述评价值越大。
上述处理器还可被配置为：
当所述预设排序参考元素包括所述网站时效性时，所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，包括：
获取所述网站在本年的热点搜索时间。
计算所述网站在本年的热点搜索时间与当前时间之间的时间差；
根据所述时间差计算所述网站的评价值，其中，所述时间差的绝对值越小，所述评价值越大。
上述处理器还可被配置为：
所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，还包括：
当所述时间差的绝对值超过预设阈值时，确定所述网站的评价值为零。
上述处理器还可被配置为：
当所述预设排序参考元素包括所述社会事件匹配度时，所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，包括：
获取预设时间段内的社会事件。
确定所述网站与所述社会事件的事件匹配度。
根据所述事件匹配度计算所述网站的评价值，其中，所述事件匹配度越高，所述评价值越大。
上述处理器还可被配置为：
当至少包括所述预设排序参考元素中的两项元素时，所述根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果，还包括：
获取预存的所述至少两项预设排序参考元素各自对应的权重。
根据所述至少两项预设排序参考元素各自对应的权重计算所述网站的评价值。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
图9是根据一示例性实施例示出的一种用于网站推荐的装置的框图。例如，装置1900可以被提供为一服务器。装置1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理部件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。
装置1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行装置1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将装置1900连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1958。装置1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如Windows ServerTM，MacOS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。
一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由装置1900的处理器执行时，使得装置1900能够执行上述网站推荐的方法，所述方法包括：
当接收到输入的关键词时，查询与所述关键词匹配的网站。
根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果。
按照所述排序结果对与所述关键词匹配的网站进行推荐。
所述预设排序参考元素包括以下元素中的至少一种：
网站点击比率，所述网站点击比率为所述网站的被点击数与被搜索数的比值；
地理位置匹配度。
网站时效性。
社会事件匹配度。
所述根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果，包括：
根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值。
根据所述评价值对所述网站进行排序，获得排序结果。
当所述预设排序参考元素包括所述地理位置匹配度时，所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，包括：
获取用户当前位置信息和所述网站的访问地位置信息。
确定所述用户当前位置信息和所述网站的访问地位置信息之间的位置匹配度。
根据所述位置匹配度计算所述网站的评价值，其中，所述位置匹配度越高，所述评价值越大。
当所述预设排序参考元素包括所述网站时效性时，所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，包括：
获取所述网站在本年的热点搜索时间。
计算所述网站在本年的热点搜索时间与当前时间之间的时间差；
根据所述时间差计算所述网站的评价值，其中，所述时间差的绝对值越小，所述评价值越大。
所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，还包括：
当所述时间差的绝对值超过预设阈值时，确定所述网站的评价值为零。
当所述预设排序参考元素包括所述社会事件匹配度时，所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，包括：
获取预设时间段内的社会事件。
确定所述网站与所述社会事件的事件匹配度。
根据所述事件匹配度计算所述网站的评价值，其中，所述事件匹配度越高，所述评价值越大。
当至少包括所述预设排序参考元素中的两项元素时，所述根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果，还包括：
获取预存的所述至少两项预设排序参考元素各自对应的权重。
根据所述至少两项预设排序参考元素各自对应的权重计算所述网站的评价值。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (13)
1.一种网站推荐方法，其特征在于，包括：
当接收到输入的关键词时，查询与所述关键词匹配的网站；
根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果；
按照所述排序结果对与所述关键词匹配的网站进行推荐；
所述预设排序参考元素至少包括网站时效性；
所述根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果，包括：
根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值；
根据所述评价值对所述网站进行排序，获得排序结果；
当所述预设排序参考元素包括所述网站时效性时，所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，包括：
获取所述网站在本年的热点搜索时间；
计算所述网站在本年的热点搜索时间与当前时间之间的时间差；
根据所述时间差计算所述网站的评价值，其中，所述时间差的绝对值越小，所述评价值越大。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设排序参考元素还包括以下元素中的至少一种：
网站点击比率，所述网站点击比率为所述网站的被点击数与被搜索数的比值；
地理位置匹配度；
社会事件匹配度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，还包括：
当所述时间差的绝对值超过预设阈值时，确定所述网站的评价值为零。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述预设排序参考元素包括所述社会事件匹配度时，所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，包括：
获取预设时间段内的社会事件；
确定所述网站与所述社会事件的事件匹配度；
根据所述事件匹配度计算所述网站的评价值，其中，所述事件匹配度越高，所述评价值越大。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述预设排序参考元素包括所述地理位置匹配度时，所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，包括：
获取用户当前位置信息和所述网站的访问地位置信息；
确定所述用户当前位置信息和所述网站的访问地位置信息之间的位置匹配度；
根据所述位置匹配度计算所述网站的评价值，其中，所述位置匹配度越高，所述评价值越大。
6.根据权利要求2-5任一项所述的方法，其特征在于，当至少包括所述预设排序参考元素中的两项元素时，所述根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果，还包括：
获取预存的所述至少两项预设排序参考元素各自对应的权重；
根据所述至少两项预设排序参考元素各自对应的权重计算所述网站的评价值。
7.一种网站推荐装置，其特征在于，包括：
查询模块，用于当接收到输入的关键词时，查询与所述关键词匹配的网站；
排序模块，用于根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果；
推荐模块，用于按照所述排序结果对与所述关键词匹配的网站进行推荐；
所述预设排序参考元素至少包括网站时效性；
所述排序模块包括：
第一计算子模块，用于根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值；
排序子模块，用于根据所述评价值对所述网站进行排序，获得排序结果；
所述第一计算子模块，用于当所述预设排序参考元素包括所述网站时效性时，获取所述网站在本年的热点搜索时间；计算所述网站在本年的热点搜索时间与当前时间之间的时间差；根据所述时间差计算所述网站的评价值，其中，所述时间差的绝对值越小，所述评价值越大。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一计算子模块，还用于当所述时间差的绝对值超过预设阈值时，确定所述网站的评价值为零。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一计算子模块，用于当所述预设排序参考元素包括社会事件匹配度时，获取预设时间段内的社会事件；确定所述网站与所述社会事件的事件匹配度；根据所述事件匹配度计算所述网站的评价值，其中，所述事件匹配度越高，所述评价值越大。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一计算子模块，用于当所述预设排序参考元素包括地理位置匹配度时，获取用户当前位置信息和所述网站的访问地位置信息；确定所述用户当前位置信息和所述网站的访问地位置信息之间的位置匹配度；根据所述位置匹配度计算所述网站的评价值，其中，所述位置匹配度越高，所述评价值越大。
11.根据权利要求7-10任一项所述的装置，其特征在于，所述排序模块包括：
获取子模块，用于当至少包括所述预设排序参考元素中的两项元素时，获取预存的所述至少两项预设排序参考元素各自对应的权重；
第二计算子模块，用于根据所述至少两项预设排序参考元素各自对应的权重计算所述网站的评价值。
12.一种网站推荐装置，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：
当接收到输入的关键词时，查询与所述关键词匹配的网站；
根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果；
按照所述排序结果对与所述关键词匹配的网站进行推荐；
所述预设排序参考元素至少包括网站时效性；
所述根据预设排序参考元素对与所述关键词匹配的网站进行排序，获得排序结果，包括：
根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值；
根据所述评价值对所述网站进行排序，获得排序结果；
当所述预设排序参考元素包括所述网站时效性时，所述根据所述预设排序参考元素计算与所述关键词匹配的网站的评价值，包括：
获取所述网站在本年的热点搜索时间；
计算所述网站在本年的热点搜索时间与当前时间之间的时间差；
根据所述时间差计算所述网站的评价值，其中，所述时间差的绝对值越小，所述评价值越大。
13.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
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Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101246499A (zh) * | 2008-03-27 | 2008-08-20 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 网络信息搜索方法及系统 |
| CN101477556A (zh) * | 2009-01-22 | 2009-07-08 | 苏州智讯科技有限公司 | 一种从互联网海量信息中发现热点的方法 |
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Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101246499A (zh) * | 2008-03-27 | 2008-08-20 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 网络信息搜索方法及系统 |
| CN101477556A (zh) * | 2009-01-22 | 2009-07-08 | 苏州智讯科技有限公司 | 一种从互联网海量信息中发现热点的方法 |
| CN102033955A (zh) * | 2010-12-24 | 2011-04-27 | 常华 | 扩展用户搜索结果的方法及服务器 |
| CN102591867A (zh) * | 2011-01-07 | 2012-07-18 | 清华大学 | 一种基于移动设备位置的搜索服务方法 |
| CN103530408A (zh) * | 2013-10-25 | 2014-01-22 | 乐视网信息技术（北京）股份有限公司 | 一种多媒体文件推荐方法及装置 |
| WO2014177104A1 (zh) * | 2013-12-27 | 2014-11-06 | 中兴通讯股份有限公司 | 搜索处理方法、装置及终端 |
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