CN106649647A - 基于人工智能的搜索结果排序方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于人工智能的搜索结果排序方法和装置,其中方法包括:根据输入的搜索条件进行搜索,得到多个搜索结果;根据多个搜索结果确定对应的多个维度;针对每个维度,对多个搜索结果进行一次排序,得到多个搜索结果在每个维度上的排序结果;根据多个搜索结果在每个维度上的排序结果、以及每个维度对应的权值,计算多个搜索结果在多个维度上的排序总分数;根据多个搜索结果在多个维度上的排序总分数,对多个搜索结果进行二次排序。该方法实现了结合搜索实体的各个维度,综合考虑排序结果的多样性,以便排序后的搜索结果更好地满足用户的需求,提升了用户体验。

Description

基于人工智能的搜索结果排序方法和装置
技术领域
本发明涉及信息检索的技术领域,特别涉及一种基于人工智能的搜索结果排序方法和装置。
背景技术
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
随着互联网的高速发展,越来越多的用户可通过互联网进行搜索并观看各种视频。因此,为了更方便用户获取喜欢的视频,垂直领域的视频垂直网站推荐应运而生。
目前,市场上提供视频检索的垂直网站及服务,虽然排序依赖的条件比较多样,例如,依赖电影热度、或者上映日期、或者搜索关键词与电影名的相近度等,但是在对被检索得到的视频集合排序时,基本上都是使用单维度进行排序,存在无法综合各种因素进行多样性的排序,且设置的排序场景较少,很难根据用户的实际需要灵活设置展现顺序的技术问题。
发明内容
本发明的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。
为此,本发明的第一个目的在于提出一种基于人工智能的搜索结果排序方法,该方法结合了搜索实体的各个维度,综合考虑了排序结果的多样性,并根据用户的实际需要设置不同的排序场景,更好地满足用户的需求,提升了用户体验。
本发明的第二个目的在于提出一种基于人工智能的搜索结果排序装置。
本发明的第三个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。
本发明的第四个目的在于提出一种计算机程序产品。
为达到上述目的,本发明第一方面实施例提出的基于人工智能的搜索结果排序方法,包括:根据输入的搜索条件进行搜索,得到多个搜索结果;根据所述多个搜索结果确定对应的多个维度;针对每个维度,对所述多个搜索结果进行一次排序,得到所述多个搜索结果在所述每个维度上的排序结果;根据所述多个搜索结果在所述每个维度上的排序结果、以及所述每个维度对应的权值,计算所述多个搜索结果在所述多个维度上的排序总分数;根据所述多个搜索结果在所述多个维度上的排序总分数,对所述多个搜索结果进行二次排序。
本发明实施例的基于人工智能的搜索结果排序方法,首先根据搜索条件得到多个搜索结果,并根据多个搜索结果确定对应的多个维度,并针对多个维度,对多个搜索结果进行排序以得到多个搜索结果在每个维度上的排序结果,其次根据多个搜索结果在每个维度上的排序结果以及每个维度对应的权值,计算多个搜索结果在多个维度上的排序总分数,以及根据该排序总分数对多个搜索结果进行二次排序,从而实现了结合搜索实体的各个维度,综合考虑排序结果的多样性,以便排序后的搜索结果更好地满足用户的需求,提升了用户体验。
为达到上述目的,本发明第二方面实施例提出的基于人工智能的搜索结果排序装置,包括:搜索模块,用于根据输入的搜索条件进行搜索,得到多个搜索结果;确定模块,用于根据所述多个搜索结果确定对应的多个维度;第一排序模块,用于针对每个维度,对所述多个搜索结果进行一次排序,得到所述多个搜索结果在所述每个维度上的排序结果;计算模块,用于根据所述多个搜索结果在所述每个维度上的排序结果、以及所述每个维度对应的权值,计算所述多个搜索结果在所述多个维度上的排序总分数;第二排序模块,用于根据所述多个搜索结果在所述多个维度上的排序总分数,对所述多个搜索结果进行二次排序。
本发明实施例提出的基于人工智能的搜索结果排序装置,可通过搜索模块根据搜索条件得到多个搜索结果,确定模块根据多个搜索结果确定对应的多个维度,第一排序模块针对多个维度,对多个搜索结果进行排序以得到多个搜索结果在每个维度上的排序结果,计算模块根据多个搜索结果在每个维度上的排序结果以及每个维度对应的权值,计算多个搜索结果在多个维度上的排序总分数,第二排序模块根据该排序总分数对多个搜索结果进行二次排序,从而实现了结合搜索实体的各个维度,综合考虑排序结果的多样性,以便排序后的搜索结果更好地满足用户的需求,提升了用户体验。
本发明第三方面实施例提出了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电子设备的处理器被执行时,使得电子设备能够执行一种基于人工智能的搜索结果排序方法。
本发明第四方面实施例提出了一种计算机程序产品,当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时,执行一种基于人工智能的搜索结果排序方法。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1为本发明的一个实施例提出的基于人工智能的搜索结果排序方法的流程图;
图2为本发明的另一个实施例提出的基于人工智能的搜索结果排序方法的流程图;
图3为本发明的一个具体实施例的基于人工智能的搜索结果排序方法的流程图;
图4为本发明的一个实施例提出的基于人工智能的搜索结果排序装置的结构示意图;
图5为本发明的另一个实施例提出的基于人工智能的搜索结果排序装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“多个”指两个或两个以上;术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
为了解决现有技术中通过单维度进行视频集合排序时存在的无法综合各种因素进行多样性排序,以及无法结合用户的实际需要灵活设置展现顺序等技术问题,本发明提出了一种基于人工智能的搜索结果排序方法和装置,下面参考附图描述根据本发明实施例的基于人工智能的搜索结果排序方法和装置。
根据本发明的一个实施例的基于人工智能的搜索结果排序方法,包括以下步骤:根据输入的搜索条件进行搜索,得到多个搜索结果;根据多个搜索结果确定对应的多个维度;针对每个维度,对多个搜索结果进行一次排序,得到多个搜索结果在每个维度上的排序结果;根据多个搜索结果在每个维度上的排序结果、以及每个维度对应的权值,计算多个搜索结果在多个维度上的排序总分数;根据多个搜索结果在多个维度上的排序总分数,对多个搜索结果进行二次排序。
图1为本发明的一个实施例的基于人工智能的搜索结果排序方法的流程图。需要说明的是,本发明实施例的基于人工智能的搜索结果排序方法可应用于本发明实施例的基于人工智能的搜索结果排序装置,该基于人工智能的搜索结果排序装置可被配置于提供搜索功能的垂直网站及服务中,可以理解,该垂直网站及服务可通过搜索引擎来实现信息的搜索功能。
如图1所示,本发明实施例的基于人工智能的搜索结果排序方法,包括以下步骤S101-S105。
S101,根据输入的搜索条件进行搜索,得到多个搜索结果。
其中,在本发明的实施例中,该搜索条件可以是指搜索引擎用于进行搜索操作时所依据的条件。举例而言,该搜索条件可以是用户在搜索引擎的搜索输入栏中输入的搜索词,也可以是用户从搜索引擎提供的搜索关键词中选择的搜索词,还可以是用户从搜索引擎提供的多个搜索条件中选择的某个或某些个搜索条件。例如,以电影类搜索引擎为例,假设该电影类搜索引擎可根据电影类型为用户提供了多个搜索条件,如动作片电影、都市爱情电影、悬疑惊悚电影、喜剧电影等搜索条件,这样,用户可从这些搜索条件中选择自己需求的搜索条件。
具体地,在本实施例中,为了使得用户能够通过搜索功能即可获得自己需要并喜爱的信息,可通过在搜索引擎中输入有关该信息的搜索条件以进行搜索,使得搜索引擎可根据用户输入的搜索条件搜索出对应的多个搜索结果。
S102,根据多个搜索结果确定对应的多个维度。
具体地,在得到搜索条件对应的多个搜索结果之后,可根据多个搜索结果确定出其对应的多个维度。其中,可以理解,该多个维度可以根据搜索结果中的实体类型以及实际需要设置不同的维度信息,例如,以搜索结果中的实体类型为电影为例,则该多个维度可包括搜索热度值、评分、上映时间信息、演员信息、导演信息、可购票状态信息和可在线播放状态信息等;又如,以搜索结果中的实体类型为应用程序为例,则该多个维度可包括搜索热度值、评分、制作团队信息、下载安装量信息等。
S103,针对每个维度,对多个搜索结果进行一次排序,得到多个搜索结果在每个维度上的排序结果。
具体地,在本实施例中,在根据多个搜索结果确定出对应的多个维度信息之后,可根据每个维度信息,对多个搜索结果进行一次排序,以得到多个搜索结果在每个维度上的排序结果,举例说明如下:
以搜索结果中的实体类型为电影为例,假设该搜索结果有:上映时间信息、评分、以及演员信息这三个维度信息,则搜索引擎可分别根据电影的上映时间信息、评分、演员信息对该多个搜索结果进行第一次排序,即分别从电影的上映时间信息、评分、演员信息这三个维度上,对该多个搜索结果进行第一次排序,以得到该多个搜索结果在每个维度上的排序顺序。
例如,以搜索结果分别为“电影A”、“电影B”、“电影C”,维度分别为:上映时间信息、评分、以及演员信息为例,假设“电影A”在上述三个维度上所对应的信息分别为:2016年11月11日、4.9分、唐嫣,“电影B”在上述三个维度上所对应的信息分别为:2016年8月12日、5.5分、井柏然,“电影C”在上述三个维度上所对应的信息分别为2016年11月30日、7.4分、陈坤,则针对每个维度,对该三个搜索结果进行第一次排序,其中,上映时间信息维度是按照时间排序的,如时间越靠后则顺序越靠前,评分维度可以按照数值大小排序,如数值越大则顺序越靠前,演员信息维度可以按照演员的知名度以及所获奖项等信息排序的,如知名度越高以及所获奖项越多则顺序越靠前,综上,得到该三个搜索结果在上映时间信息维度上的排序结果为:“电影C”、“电影A”、“电影B”,该三个搜索结果在评分维度上的排序结果为:“电影C”、“电影B”、“电影A”,该三个搜索结果在演员信息维度上的排序结果为:“电影C”、“电影A”、“电影B”。
S104,根据多个搜索结果在每个维度上的排序结果、以及每个维度对应的权值,计算多个搜索结果在多个维度上的排序总分数。
具体而言,在本发明的一个实施例中,可先确定每个维度对应的权值,之后,可根据该多个搜索结果在每个维度上的排序结果,确定该多个搜索结果在每个维度上的序列位置,之后,可根据该序列位置和每个维度对应的权值,计算该多个搜索结果在每个维度上的排序分数,最后,针对每个搜索结果,根据该每个搜索结果在每个维度上的排序分数,计算每个搜索结果在多个维度上的排序总分数。
更具体地,在确定每个维度对应的权值之后,可针对每个维度,根据多个搜索结果在每个维度上的序列位置,给予对应的权值倍数作为该搜索结果实体在该维度获得的分数,该分数即为上述的排序分数,其中,序列位置越靠前,则权值倍数越大,最后,针对每个搜索结果,将每个搜索结果在每个维度上的排序分数进行加法运算,得到的总和即为该每个搜索结果在所有维度上的排序总分数。
作为一种示例,上述权值倍数的大小可以由多个搜索结果的个数来决定。例如,假设有N个搜索结果参与排序,对于每个维度,在该维度上排名第1的搜索结果获得N倍对应权值的排序分数,排名第2的搜索结果获得(N-1)倍对应权值的排序分数,以此类推,排名最末的搜索结果获得1倍对应权值的排序分数。
其中,需要说明的是,上述确定每个维度对应的权值的实现方式可以有很多种,举例说明如下:
示例一,可从用于存储预设值的数据库表中获取该每个维度对应的权值,即该每个维度对应的权值可以是通过波达计数法预先设定的。
示例二,可根据用户的搜索条件确定对应的排序场景,并根据排序场景为每个维度设定不同的权值,例如,如果用户的搜索条件为在线观看需求,则该场景与正常场景相比较,稍微提高可在线播放状态维度的权值,其他维度的取值保持不变,其中,正常场景可理解为没有考虑用户的搜索需求或意图情况下的搜索场景。具体的实现方式可参见后续实施例的描述。
需要说明的是,以上举例仅为示例性说明,可以根据实际应用需要采用不同的方式设置维度的权值,本实施例对此不做限制。
S105,根据多个搜索结果在多个维度上的排序总分数,对多个搜索结果进行二次排序。
具体地,在得到每个搜索结果在多个维度上的排序总分数之后,可根据该排序总分数对该多个搜索结果进行第二次排序,以将排序总分数最高的搜索结果排在最靠前,最后,将最终的排序结果提供给用户,从而使得用户更快速便捷的得到喜爱的信息。
本发明实施例的基于人工智能的搜索结果排序方法,首先根据搜索条件得到多个搜索结果,并根据多个搜索结果确定对应的多个维度,并针对多个维度,对多个搜索结果进行排序以得到多个搜索结果在每个维度上的排序结果,其次根据多个搜索结果在每个维度上的排序结果以及每个维度对应的权值,计算多个搜索结果在多个维度上的排序总分数,以及根据排序总分数对多个搜索结果进行二次排序,从而实现了结合搜索实体的各个维度,综合考虑排序结果的多样性,以便排序后的搜索结果更好地满足用户的需求,提升了用户体验。
图2为本发明的另一实施例的基于人工智能的搜索结果排序方法的流程图。
为了能够更好地满足用户的需求,进一步提升用户体验,在本发明的实施例中,可根据用户的实际需求设置不同的排序场景,并根据不同的排序场景确定当前排序场景下每个维度对应的权值。具体地,如图2所示,本发明实施例的基于人工智能的搜索结果排序方法,包括:
S201,根据输入的搜索条件进行搜索,得到多个搜索结果。
S202,根据多个搜索结果确定对应的多个维度。
S203,针对每个维度,对多个搜索结果进行一次排序,得到多个搜索结果在每个维度上的排序结果。
S204,根据搜索条件确定对应的搜索需求,并根据搜索需求确定对应的排序场景。
例如,以搜索结果中的实体类型为电影为例,如果搜索条件对应的搜索需求为在线观看需求,则可确定该在线观看需求对应的排序场景为可在线播放状态排序场景;又如,如果搜索条件对应的搜索需求为高分电影需求,则可确定该高分电影需求对应的排序场景为评分排序场景;再如,如果搜索条件对应的搜索需求为系列电影需求,则可确定该系列电影需求对应的排序场景为上映时间排序场景。
S205,根据排序场景确定每个维度对应的权值。
举例而言,以搜索结果中的实体类型为电影为例,在不同的排序场景下,每个维度的权值也会有所差异,具体表现为:
示例一,假设搜索条件对应的搜索需求为系列电影需求,则为了能够让电影按照上映时间有序排列,该排序场景与正常场景相比,只保留上映时间维度的权值,其他维度的权值清零。
其中,需要说明的是,正常场景是指搜索热度值、评分、上映时间等维度权值较大,演员、导演、可购票状态、可在线播放状态等维度的权值较小。
示例二,假设搜索条件对应的搜索需求为高分电影需求,则该排序场景与正常场景相比较,稍微提高评分维度的权值,其他维度的权值保持不变。
示例三,假设是搜索条件对应的搜索需求为在线观影需求,则该排序场景与正常场景相比,稍微提高可在线播放状态维度的权值,其他维度的权值保持不变。
需要说明的是,以上举例仅为示例性说明,本实施例对此不做具体限制。
S206,根据多个搜索结果在每个维度上的排序结果,确定多个搜索结果在每个维度上的序列位置。
具体地,在确定好每个维度对应的权值之后,可根据多个搜索结果在每个维度上的排序结果,确定多个搜索结果在每个维度上的序列位置,举例说明如下:
示例一,假设维度信息为搜索热度值,则对应地将搜索热度值越高的搜索结果,序列位置越靠前;
示例二,假设维度信息为电影评分,则对应的将综合各大电影垂直网站,评分越高的搜索结果,序列位置越靠前;
示例三,假设维度信息为上映时间,则将上映时间与当前时间越接近的搜索结果,序列位置越靠前;
示例四,假设维度信息为演员,则将由著名演员主演的搜索结果,序列位置越靠前;
示例五,假设维度信息为可购票状态,则将处于可购票状态的搜索结果,序列位置越靠前;
示例六,假设维度信息为可在线播放状态,则将处于可在线播放状态的搜索结果,序列位置越靠前。
示例七,假设维度信息为导演,则将由著名导演执导的搜索结果,序列位置越前。
需要说明的是,以上举例仅为示例性说明,可以根据不同的维度信息确定不同的序列位置,本实施例对此不做限制。
S207,根据序列位置和每个维度对应的权值,计算多个搜索结果在每个维度上的排序分数。
S208,针对每个搜索结果,根据每个搜索结果在每个维度上的排序分数,计算每个搜索结果在多个维度上的排序总分数。
S209,根据多个搜索结果在多个维度上的排序总分数,对多个搜索结果进行二次排序。
本发明实施例的基于人工智能的搜索结果排序方法,可根据用户的实际需求设置不同的排序场景,并根据不同的排序场景确定当前排序场景下每个维度对应的权值,这样可以使得最终的排序结果能够更好地满足用户的需求,进一步提升了用户体验。
图3为本发明一个具体实施例的基于人工智能的搜索结果排序方法的流程图。
需要说明的是,本发明实施例的基于人工智能的搜索结果排序方法可应用于提供电影检索的垂直网站及服务中,以实现电影检索以及检索得到的电影集合的多样化排序的功能,也就是说,在本发明的实施例中,上述多个搜索结果可为电影集合。具体地,如图3所示,该基于人工智能的搜索结果排序方法可以包括:
S301,根据输入的搜索条件进行搜索,得到电影集合。
S302,根据电影集合确定对应的多个维度。
其中,在本发明的一个实施例中,该多个维度可包括但不限于搜索热度值、评分、上映时间信息、演员信息、导演信息、可购票状态信息和可在线播放状态信息等中的至少两种。
S303,针对每个维度,对电影集合中的多个电影实体进行一次排序,得到多个电影实体在每个维度上的排序结果。
S304,根据多个电影实体在每个维度上的排序结果、以及每个维度对应的权值,计算多个电影实体在多个维度上的排序总分数。
具体而言,在本发明的一个实施例中,可先确定每个维度对应的权值,并根据多个电影实体在每个维度上的排序结果,确定多个电影实体在每个维度上的序列位置,之后,可根据序列位置和每个维度对应的权值,计算多个电影实体在每个维度上的排序分数,最后,针对每个电影实体,根据每个电影实体在每个维度上的排序分数,计算每个电影实体在多个维度上的排序总分数。
需要说明的是,上述确定每个维度对应的权值的实现方式可以有很多种:
示例一,可从用于存储预设值的数据库表中获取该每个维度对应的权值,即该每个维度对应的权值可以是通过波达计数法预先设定的。
示例二,可根据搜索条件确定对应的搜索需求,并根据搜索需求确定对应的排序场景,最后,根据该排序场景确定每个维度对应的权值。由此,可根据用户的实际需求设置不同的排序场景,并根据不同的排序场景确定当前排序场景下每个维度对应的权值,这样可以根据实际需要灵活配置用户满意的展现顺序,使得最终的排序结果能够更好地满足用户的需求,进一步提升了用户体验。
S305,根据多个电影实体在多个维度上的排序总分数,对多个电影实体进行二次排序。
本发明实施例的基于人工智能的搜索结果排序方法,可先对电影集合中的各个电影实体在每个维度上进行第一次排序,并根据该排序结果以及每个维度对应的每个维度对应的权值,计算各个电影实体所有维度上的排序总分数,最后,根据该排序总分数对各个电影实体进行第二次排序,得到该电影搜索的最终排序结果,实现了结合电影实体的各个维度,综合考虑排序结果的多样性,以便排序后的电影集合更好地满足用户的电影检索需求,提升了用户体验。
为了实现上述实施例,本发明还提出一种基于人工智能的搜索结果排序装置。
图4为本发明一个实施例的基于人工智能的搜索结果排序装置的结构示意图。
如图4所示,本发明实施例的基于人工智能的搜索结果排序装置,包括:搜索模块10、确定模块20、第一排序模块30、计算模块40、以及第二排序模块50。
具体地,搜索模块10用于根据输入的搜索条件进行搜索,得到多个搜索结果;其中,在本发明的实施例中,该搜索条件可以是指搜索引擎用于进行搜索操作时所依据的条件。举例而言,该搜索条件可以是用户在搜索引擎的搜索输入栏中输入的搜索词,也可以是用户从搜索引擎提供的搜索关键词中选择的搜索词,还可以是用户从搜索引擎提供的多个搜索条件中选择的某个或某些个搜索条件。例如,以电影类搜索引擎为例,假设该电影类搜索引擎可根据电影类型为用户提供了多个搜索条件,如动作片电影、都市爱情电影、悬疑惊悚电影、喜剧电影等搜索条件,这样,用户可从这些搜索条件中选择自己需求的搜索条件。
具体地,在本实施例中,为了使得用户能够通过搜索功能即可获得自己需要并喜爱的信息,可通过在搜索引擎中输入有关该信息的搜索条件以进行搜索,使得搜索引擎可根据用户输入的搜索条件搜索出对应的多个搜索结果。
确定模块20用于根据多个搜索结果确定对应的多个维度;具体地,在得到搜索条件对应的多个搜索结果之后,可根据多个搜索结果确定出其对应的多个维度。其中,可以理解,该多个维度可以根据搜索结果中的实体类型以及实际需要设置不同的维度信息,例如,以搜索结果中的实体类型为电影为例,则该多个维度可包括搜索热度值、评分、上映时间信息、演员信息、导演信息、可购票状态信息和可在线播放状态信息等;又如,以搜索结果中的实体类型为应用程序为例,则该多个维度可包括搜索热度值、评分、制作团队信息、下载安装量信息等。
第一排序模块30用于针对每个维度,对多个搜索结果进行一次排序,得到多个搜索结果在每个维度上的排序结果;
具体地,在本实施例中,在根据多个搜索结果确定出对应的多个维度信息之后,可根据每个维度信息,对多个搜索结果进行一次排序,以得到多个搜索结果在每个维度上的排序结果,举例说明如下:
以搜索结果中的实体类型为电影为例,假设该搜索结果有:上映时间信息、评分、以及演员信息这三个维度信息,则搜索引擎可分别根据电影的上映时间信息、评分、演员信息对该多个搜索结果进行第一次排序,即分别从电影的上映时间信息、评分、演员信息这三个维度上,对该多个搜索结果进行第一次排序,以得到该多个搜索结果在每个维度上的排序顺序。
例如,以搜索结果分别为“电影A”、“电影B”、“电影C”,维度分别为:上映时间信息、评分、以及演员信息为例,假设“电影A”在上述三个维度上所对应的信息分别为:2016年11月11日、4.9分、唐嫣,“电影B”在上述三个维度上所对应的信息分别为:2016年8月12日、5.5分、井柏然,“电影C”在上述三个维度上所对应的信息分别为2016年11月30日、7.4分、陈坤,则针对每个维度,对该三个搜索结果进行第一次排序,其中,上映时间信息维度是按照时间排序的,如时间越靠后则顺序越靠前,评分维度可以按照数值大小排序,如数值越大则顺序越靠前,演员信息维度可以按照演员的知名度以及所获奖项等信息排序的,如知名度越高以及所获奖项越多则顺序越靠前,综上,得到该三个搜索结果在上映时间信息维度上的排序结果为:“电影C”、“电影A”、“电影B”,该三个搜索结果在评分维度上的排序结果为:“电影C”、“电影B”、“电影A”,该三个搜索结果在演员信息维度上的排序结果为:“电影C”、“电影A”、“电影B”。
计算模块40用于根据多个搜索结果在每个维度上的排序结果、以及每个维度对应的权值,计算多个搜索结果在多个维度上的排序总分数;
具体而言,在本发明的一个实施例中,可先确定每个维度对应的权值,之后,可根据该多个搜索结果在每个维度上的排序结果,确定该多个搜索结果在每个维度上的序列位置,之后,可根据该序列位置和每个维度对应的权值,计算该多个搜索结果在每个维度上的排序分数,最后,针对每个搜索结果,根据该每个搜索结果在每个维度上的排序分数,计算每个搜索结果在多个维度上的排序总分数。
更具体地,在确定每个维度对应的权值之后,可针对每个维度,根据多个搜索结果在每个维度上的序列位置,给予对应的权值倍数作为该搜索结果实体在该维度获得的分数,该分数即为上述的排序分数,其中,序列位置越靠前,则权值倍数越大,最后,针对每个搜索结果,将每个搜索结果在每个维度上的排序分数进行加法运算,得到的总和即为该每个搜索结果在所有维度上的排序总分数。
作为一种示例,上述权值倍数的大小可以由多个搜索结果的个数来决定。例如,假设有N个搜索结果参与排序,对于每个维度,在该维度上排名第1的搜索结果获得N倍对应权值的排序分数,排名第2的搜索结果获得(N-1)倍对应权值的排序分数,以此类推,排名最末的搜索结果获得1倍对应权值的排序分数。
其中,需要说明的是,上述确定每个维度对应的权值的实现方式可以有很多种,举例说明如下:
示例一,可从用于存储预设值的数据库表中获取该每个维度对应的权值,即该每个维度对应的权值可以是通过波达计数法预先设定的。
示例二,可根据用户的搜索条件确定对应的排序场景,并根据排序场景为每个维度设定不同的权值,例如,如果用户的搜索条件为在线观看需求,则该场景与正常场景相比较,稍微提高可在线播放状态维度的权值,其他维度的取值保持不变,其中,正常场景可理解为没有考虑用户的搜索需求或意图情况下的搜索场景。具体的实现方式可参见后续实施例的描述。
需要说明的是,以上举例仅为示例性说明,可以根据实际应用需要采用不同的方式设置维度的权值,本实施例对此不做限制。
第二排序模块50用于根据多个搜索结果在多个维度上的排序总分数,对多个搜索结果进行二次排序。
具体地,在得到每个搜索结果在多个维度上的排序总分数之后,可根据该排序总分数对该多个搜索结果进行第二次排序,以将排序总分数最高的搜索结果排在最靠前,最后,将最终的排序结果提供给用户,从而使得用户更快速便捷的得到喜爱的信息。
本发明实施例的基于人工智能的搜索结果排序装置,可通过搜索模块根据搜索条件得到多个搜索结果,确定模块根据多个搜索结果确定对应的多个维度,第一排序模块针对多个维度,对多个搜索结果进行排序以得到多个搜索结果在每个维度上的排序结果,计算模块根据多个搜索结果在每个维度上的排序结果以及每个维度对应的权值,计算多个搜索结果在多个维度上的排序总分数,第二排序模块根据该排序总分数对多个搜索结果进行二次排序,从而实现了结合搜索实体的各个维度,综合考虑排序结果的多样性,以便排序后的搜索结果更好地满足用户的需求,提升了用户体验。
图5为本发明的另一个实施例的基于人工智能的搜索结果排序装置的结构示意图。
为了能够更好地满足用户的需求,进一步提升用户体验,在本发明的实施例中,可根据用户的实际需求设置不同的排序场景,并根据不同的排序场景确定当前排序场景下每个维度对应的权值。具体地,如图5所示,本发明实施例的基于人工智能的搜索结果排序装置,包括:搜索模块10、确定模块20、第一排序模块30、计算模块40、以及第二排序模块50。
具体地,搜索模块10用于根据输入的搜索条件进行搜索,得到多个搜索结果;
确定模块20用于根据多个搜索结果确定对应的多个维度;
第一排序模块30用于针对每个维度,对多个搜索结果进行一次排序,得到多个搜索结果在每个维度上的排序结果;
计算模块40用于根据多个搜索结果在每个维度上的排序结果、以及每个维度对应的权值,计算多个搜索结果在多个维度上的排序总分数;
具体地,在本发明实施例中,计算模块40包括:第一确定单元41、第二确定单元42、第一计算单元43、以及第二计算单元44。
其中,第一确定单元41用于根据排序场景确定每个维度对应的权值;具体地,第一确定单元41具体用于:根据搜索条件确定对应的搜索需求,并根据搜索需求确定对应的排序场景;根据排序场景确定每个维度对应的权值。
其中,根据搜索条件确定对应的搜索需求,并根据需求确定对应的排序场景可通过以下示例进行说明:
例如以搜索结果中的实体类型为电影为例,如果搜索条件对应的搜索需求为在线观看需求,则可确定该在线观看需求对应的排序场景为可在线播放状态排序场景;又如,如果搜索条件对应的搜索需求为高分电影需求,则可确定该高分电影需求对应的排序场景为评分排序场景;再如,如果搜索条件对应的搜索需求为系列电影需求,则可确定该系列电影需求对应的排序场景为上映时间排序场景。
进而,根据需求确定对应的排序场景之后,可根据排序场景确定每个维度对应的权值。
举例而言,以搜索结果中的实体类型为电影为例,在不同的排序场景下,每个维度的权值也会有所差异,具体表现为:
示例一,假设搜索条件对应的搜索需求为系列电影需求,则为了能够让电影按照上映时间有序排列,该排序场景与正常场景相比,只保留上映时间维度的权值,其他维度的权值清零。
其中,需要说明的是,正常场景是指搜索热度值、评分、上映时间等维度权值较大,演员、导演、可购票状态、可在线播放状态等维度的权值较小。
示例二,假设搜索条件对应的搜索需求为高分电影需求,则该排序场景与正常场景相比较,稍微提高评分维度的权值,其他维度的权值保持不变。
示例三,假设是搜索条件对应的搜索需求为在线观影需求,则该排序场景与正常场景相比,稍微提高可在线播放状态维度的权值,其他维度的权值保持不变。
需要说明的是,以上举例仅为示例性说明,本实施例对此不做具体限制。
第二确定单元42用于根据多个搜索结果在每个维度上的排序结果,确定多个搜索结果在每个维度上的序列位置;
具体地,在确定好每个维度对应的权值之后,可根据多个搜索结果在每个维度上的排序结果,确定多个搜索结果在每个维度上的序列位置,举例说明如下:
示例一,假设维度信息为搜索热度值,则对应地将搜索热度值越高的搜索结果,序列位置越靠前;
示例二,假设维度信息为电影评分,则对应的将综合各大电影垂直网站,评分越高的搜索结果,序列位置越靠前;
示例三,假设维度信息为上映时间,则将上映时间与当前时间越接近的搜索结果,序列位置越靠前;
示例四,假设维度信息为演员,则将由著名演员主演的搜索结果,序列位置越靠前;
示例五,假设维度信息为可购票状态,则将处于可购票状态的搜索结果,序列位置越靠前;
示例六,假设维度信息为可在线播放状态,则将处于可在线播放状态的搜索结果,序列位置越靠前。
示例七,假设维度信息为导演,则将由著名导演执导的搜索结果,序列位置越前。
需要说明的是,以上举例仅为示例性说明,可以根据不同的维度信息确定不同的序列位置,本实施例对此不做限制。
第一计算单元43用于根据序列位置和每个维度对应的权值,计算多个搜索结果在每个维度上的排序分数;
第二计算单元44用于针对每个搜索结果,根据每个搜索结果在每个维度上的排序分数,计算每个搜索结果在多个维度上的排序总分数。
第二排序模块50用于根据多个搜索结果在多个维度上的排序总分数,对多个搜索结果进行二次排序。
本发明实施例的基于人工智能的搜索结果排序装置,可根据用户的实际需求设置不同的排序场景,并根据不同的排序场景确定当前排序场景下每个维度对应的权值,这样可以使得最终的排序结果能够更好地满足用户的需求,进一步提升了用户体验。
下面通过一个具体实施例来具体描述本发明中提出的基于人工智能的搜索结果排序装置。
需要说明的是,本发明实施例的基于人工智能的搜索结果排序装置可应用于提供电影检索的垂直网站及服务中,以实现电影检索以及检索得到的电影集合的多样化排序的功能,也就是说,在本发明的实施例中,上述多个搜索结果可为电影集合。
具体地,该基于人工智能的搜索结果排序装置可以包括:搜索模块、确定模块、第一排序模块、计算模块、以及第二排序模块。
其中,搜索模块,用于根据输入的搜索条件进行搜索,得到电影集合;
确定模块,用于根据电影集合确定对应的多个维度;其中,在本发明的一个实施例中,该多个维度可包括但不限于搜索热度值、评分、上映时间信息、演员信息、导演信息、可购票状态信息和可在线播放状态信息等中的至少两种。
第一排序模块,用于针对每个维度,对电影集合中的多个电影实体进行一次排序,得到多个电影实体在每个维度上的排序结果;
计算模块,用于根据多个电影实体在每个维度上的排序结果、以及每个维度对应的权值,计算多个电影实体在多个维度上的排序总分数;具体而言,在本发明的一个实施例中,可先确定每个维度对应的权值,并根据多个电影实体在每个维度上的排序结果,确定多个电影实体在每个维度上的序列位置,之后,可根据序列位置和每个维度对应的权值,计算多个电影实体在每个维度上的排序分数,最后,针对每个电影实体,根据每个电影实体在每个维度上的排序分数,计算每个电影实体在多个维度上的排序总分数。
需要说明的是,上述确定每个维度对应的权值的实现方式可以有很多种:
示例一,可从用于存储预设值的数据库表中获取该每个维度对应的权值,即该每个维度对应的权值可以是通过波达计数法预先设定的。
示例二,可根据搜索条件确定对应的搜索需求,并根据搜索需求确定对应的排序场景,最后,根据该排序场景确定每个维度对应的权值。由此,可根据用户的实际需求设置不同的排序场景,并根据不同的排序场景确定当前排序场景下每个维度对应的权值,这样可以根据实际需要灵活配置用户满意的展现顺序,使得最终的排序结果能够更好地满足用户的需求,进一步提升了用户体验。
第二排序模块,用于根据多个电影实体在多个维度上的排序总分数,对多个电影实体进行二次排序。
本发明实施例的基于人工智能的搜索结果排序装置,可先对电影集合中的各个电影实体在每个维度上进行第一次排序,并根据该排序结果以及每个维度对应的每个维度对应的权值,计算各个电影实体所有维度上的排序总分数,最后,根据该排序总分数对各个电影实体进行第二次排序,得到该电影搜索的最终排序结果,实现了结合电影实体的各个维度,综合考虑排序结果的多样性,以便排序后的电影集合更好地满足用户的电影检索需求,提升了用户体验。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言,"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外,计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序,然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,该程序在执行时,包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系,除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触,或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且,第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方,或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方,或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种基于人工智能的搜索结果排序方法,其特征在于,包括以下步骤:
根据输入的搜索条件进行搜索,得到多个搜索结果;
根据所述多个搜索结果确定对应的多个维度;
针对每个维度,对所述多个搜索结果进行一次排序,得到所述多个搜索结果在所述每个维度上的排序结果;
根据所述多个搜索结果在所述每个维度上的排序结果、以及所述每个维度对应的权值,计算所述多个搜索结果在所述多个维度上的排序总分数;
根据所述多个搜索结果在所述多个维度上的排序总分数,对所述多个搜索结果进行二次排序。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,其中,所述多个搜索结果为电影集合。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述多个搜索结果在所述每个维度上的排序结果、以及所述每个维度对应的权值,计算所述多个搜索结果在所述多个维度上的排序总分数,包括:
确定所述每个维度对应的权值;
根据所述多个搜索结果在所述每个维度上的排序结果,确定所述多个搜索结果在所述每个维度上的序列位置;
根据所述序列位置和所述每个维度对应的权值,计算所述多个搜索结果在所述每个维度上的排序分数;
针对每个搜索结果,根据所述每个搜索结果在所述每个维度上的排序分数,计算所述每个搜索结果在所述多个维度上的排序总分数。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述确定所述每个维度对应的权值,包括:
根据所述搜索条件确定对应的搜索需求,并根据所述搜索需求确定对应的排序场景;
根据所述排序场景确定所述每个维度对应的权值。
5.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述多个维度包括搜索热度值、评分、上映时间信息、演员信息、导演信息、可购票状态信息和可在线播放状态信息中的至少两种。
6.一种基于人工智能的搜索结果排序装置,其特征在于,包括:
搜索模块,用于根据输入的搜索条件进行搜索,得到多个搜索结果;
确定模块,用于根据所述多个搜索结果确定对应的多个维度;
第一排序模块,用于针对每个维度,对所述多个搜索结果进行一次排序,得到所述多个搜索结果在所述每个维度上的排序结果;
计算模块,用于根据所述多个搜索结果在所述每个维度上的排序结果、以及所述每个维度对应的权值,计算所述多个搜索结果在所述多个维度上的排序总分数;
第二排序模块,用于根据所述多个搜索结果在所述多个维度上的排序总分数,对所述多个搜索结果进行二次排序。
7.如权利要求6所述的装置,其特征在于,其中,所述多个搜索结果为电影集合。
8.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述计算模块包括:
第一确定单元,用于确定所述每个维度对应的权值;
第二确定单元,用于根据所述多个搜索结果在所述每个维度上的排序结果,确定所述多个搜索结果在所述每个维度上的序列位置;
第一计算单元,用于根据所述序列位置和所述每个维度对应的权值,计算所述多个搜索结果在所述每个维度上的排序分数;
第二计算单元,用于针对每个搜索结果,根据所述每个搜索结果在所述每个维度上的排序分数,计算所述每个搜索结果在所述多个维度上的排序总分数。
9.如权利要求8所述的装置,其特征在于,所述第一确定单元具体用于:
根据所述搜索条件确定对应的搜索需求,并根据所述搜索需求确定对应的排序场景;
根据所述排序场景确定所述每个维度对应的权值。
10.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述多个维度包括搜索热度值、评分、上映时间信息、演员信息、导演信息、可购票状态信息和可在线播放状态信息中的至少两种。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107807990A (zh) * 2017-11-05 2018-03-16 夏策联 一种基于用户偏好的智能搜索方法及系统
CN107977405A (zh) * 2017-11-16 2018-05-01 北京三快在线科技有限公司 数据排序方法、数据排序装置、电子设备及可读存储介质
CN108509622A (zh) * 2018-04-03 2018-09-07 广州阿里巴巴文学信息技术有限公司 物品排序方法、装置、计算设备及存储介质
CN109902713A (zh) * 2019-01-17 2019-06-18 平安城市建设科技(深圳)有限公司 基于数据分析的楼盘推荐方法、设备、存储介质及装置
WO2020019563A1 (zh) * 2018-07-27 2020-01-30 天津字节跳动科技有限公司 搜索排序方法、装置、电子设备和存储介质
CN111339889A (zh) * 2020-02-20 2020-06-26 浙江大华技术股份有限公司 人脸优选方法、装置及存储介质
CN112988848A (zh) * 2021-04-22 2021-06-18 北京沃东天骏信息技术有限公司 一种数据处理方法、装置、设备及存储介质
CN114466250A (zh) * 2020-11-09 2022-05-10 江苏华软智能信息科技有限公司 一种视频推荐方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102855261A (zh) * 2011-07-01 2013-01-02 上海聚力传媒技术有限公司 一种用于确定视频权威值的方法与设备
CN103164520A (zh) * 2013-03-08 2013-06-19 山东大学 一种面向层次化数据的交互可视方法及装置
US20140136565A1 (en) * 2012-11-12 2014-05-15 Electronics And Telecommunications Research Institute Similar contents searching apparatus based on user preference and similar contents searching method thereof
US20160286278A1 (en) * 2007-03-09 2016-09-29 Rovi Guides, Inc. Media content search results ranked by popularity
CN106096037A (zh) * 2016-06-27 2016-11-09 北京百度网讯科技有限公司 基于人工智能的搜索结果聚合方法、装置以及搜索引擎

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160286278A1 (en) * 2007-03-09 2016-09-29 Rovi Guides, Inc. Media content search results ranked by popularity
CN102855261A (zh) * 2011-07-01 2013-01-02 上海聚力传媒技术有限公司 一种用于确定视频权威值的方法与设备
US20140136565A1 (en) * 2012-11-12 2014-05-15 Electronics And Telecommunications Research Institute Similar contents searching apparatus based on user preference and similar contents searching method thereof
CN103164520A (zh) * 2013-03-08 2013-06-19 山东大学 一种面向层次化数据的交互可视方法及装置
CN106096037A (zh) * 2016-06-27 2016-11-09 北京百度网讯科技有限公司 基于人工智能的搜索结果聚合方法、装置以及搜索引擎

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107807990A (zh) * 2017-11-05 2018-03-16 夏策联 一种基于用户偏好的智能搜索方法及系统
CN107977405A (zh) * 2017-11-16 2018-05-01 北京三快在线科技有限公司 数据排序方法、数据排序装置、电子设备及可读存储介质
CN107977405B (zh) * 2017-11-16 2021-01-22 北京三快在线科技有限公司 数据排序方法、数据排序装置、电子设备及可读存储介质
CN108509622A (zh) * 2018-04-03 2018-09-07 广州阿里巴巴文学信息技术有限公司 物品排序方法、装置、计算设备及存储介质
WO2020019563A1 (zh) * 2018-07-27 2020-01-30 天津字节跳动科技有限公司 搜索排序方法、装置、电子设备和存储介质
US11194822B2 (en) 2018-07-27 2021-12-07 Tianjin Bytedance Technology Co., Ltd. Search ranking method and apparatus, electronic device and storage medium
CN109902713A (zh) * 2019-01-17 2019-06-18 平安城市建设科技(深圳)有限公司 基于数据分析的楼盘推荐方法、设备、存储介质及装置
CN111339889A (zh) * 2020-02-20 2020-06-26 浙江大华技术股份有限公司 人脸优选方法、装置及存储介质
CN114466250A (zh) * 2020-11-09 2022-05-10 江苏华软智能信息科技有限公司 一种视频推荐方法
CN112988848A (zh) * 2021-04-22 2021-06-18 北京沃东天骏信息技术有限公司 一种数据处理方法、装置、设备及存储介质
CN112988848B (zh) * 2021-04-22 2021-08-03 北京沃东天骏信息技术有限公司 一种数据处理方法、装置、设备及存储介质

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