CN107045505B - 一种用于查询的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用于查询的方法和装置，其中，该方法包括以下步骤：获取用户所输入的查询序列；基于所述用户的当前场景以及参考场景，确定所述用户的优先查询类型；基于所述查询序列以及所述优先查询类型，获取一个或多个查询结果；将所述一个或多个查询结果发送至所述用户。与现有技术相比，本发明基于用户的当前场景以及参考场景，来确定用户的优先查询类型，并根据用户输入的查询序列以及优先查询类型来获取查询结果，使得查询结果更能够匹配用户的搜索意图，提高了用户体验。

Description

一种用于查询的方法和装置

技术领域

本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种用于查询的方法和装置。

背景技术

现有技术中，分析用户的搜索意图通常可以首先根据用户输入的关键词进行模式匹配，然后根据历史点击来进行权重分析。例如，当用户搜索“花千骨”时，由于“花千骨”这一关键词在搜索引擎中根据模式匹配可以对应于一部小说，或也有可能对应于一部电视剧，则搜索引擎通过如过去1小时内搜索“花千骨”的用户中，点击小说结果项和电视剧结果项的比例来推测当前用户的搜索意图。例如，若80％的用户点击小说结果项，20％的用户点击电视剧结果项，则认为当前用户对“花千骨”的搜索意图中小说结果项权重为0.8，而电视剧结果项权重为0.2。然而上述对于用户的搜索意图的分析方法局限于利用过去一段时间的点击率统计来进行分析，其分析结果可能并不能真正反映用户需求。因此，如何更好地分析用户的搜索意图以使得返回给用户的搜索结果更符合用户需求是一个值得研究的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于查询方法和装置。

根据本发明的一个方面，提供一种用于查询的方法，其中，该方法包括以下步骤：

-获取用户所输入的查询序列；

-基于所述用户的当前场景以及参考场景，确定所述用户的优先查询类型；

-基于所述查询序列以及所述优先查询类型，获取一个或多个查询结果；

-将所述一个或多个查询结果发送至所述用户。

根据本发明的另一个方面，提供一种用于查询的装置，其中，该装置包括：

-用于获取用户所输入的查询序列的装置；

-用于基于所述用户的当前场景以及参考场景，确定所述用户的优先查询类型的装置；

-用于基于所述查询序列以及所述优先查询类型，获取一个或多个查询结果的装置；

-用于将所述一个或多个查询结果发送至所述用户的装置。

与现有技术相比，本发明基于用户的当前场景以及参考场景，来确定用户的优先查询类型，并根据用户输入的查询序列以及优先查询类型来获取查询结果，使得查询结果更能够匹配用户的搜索意图，提高了用户体验。

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示出根据本发明一个方面的实施例的用于查询的方法的流程图；

图2示出根据本发明另一个方面的实施例的用于查询的装置的示意图。

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

在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

在上下文中所称“计算机设备”，也称为“电脑”，是指可以通过运行预定程序或指令来执行数值计算和/或逻辑计算等预定处理过程的智能电子设备，其可以包括处理器与存储器，由处理器执行在存储器中预存的程序指令来执行预定处理过程，或是由ASIC、FPGA、DSP等硬件执行预定处理过程，或是由上述二者组合来实现。计算机设备包括但不限于服务器、个人电脑、笔记本电脑、平板电脑、智能手机等。

所述计算机设备包括用户设备与网络设备。其中，所述用户设备包括但不限于电脑、智能手机、PDA等；所述网络设备包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(Cloud Computing)的由大量计算机或网络服务器构成的云，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组成的一个超级虚拟计算机。其中，所述计算机设备可单独运行来实现本发明，也可接入网络并通过与网络中的其他计算机设备的交互操作来实现本发明。其中，所述计算机设备所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、VPN网络等。

需要说明的是，所述用户设备、网络设备和网络等仅为举例，其他现有的或今后可能出现的计算机设备或网络如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并以引用方式包含于此。

后面所讨论的方法(其中一些通过流程图示出)可以通过硬件、软件、固件、中间件、微代码、硬件描述语言或者其任意组合来实施。当用软件、固件、中间件或微代码来实施时，用以实施必要任务的程序代码或代码段可以被存储在机器或计算机可读介质(比如存储介质)中。(一个或多个)处理器可以实施必要的任务。

这里所公开的具体结构和功能细节仅仅是代表性的，并且是用于描述本发明的示例性实施例的目的。但是本发明可以通过许多替换形式来具体实现，并且不应当被解释成仅仅受限于这里所阐述的实施例。

应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。

应当理解的是，当一个单元被称为“连接”或“耦合”到另一单元时，其可以直接连接或耦合到所述另一单元，或者可以存在中间单元。与此相对，当一个单元被称为“直接连接”或“直接耦合”到另一单元时，则不存在中间单元。应当按照类似的方式来解释被用于描述单元之间的关系的其他词语(例如“处于...之间”相比于“直接处于...之间”，“与...邻近”相比于“与...直接邻近”等等)。

这里所使用的术语仅仅是为了描述具体实施例而不意图限制示例性实施例。除非上下文明确地另有所指，否则这里所使用的单数形式“一个”、“一项”还意图包括复数。还应当理解的是，这里所使用的术语“包括”和/或“包含”规定所陈述的特征、整数、步骤、操作、单元和/或组件的存在，而不排除存在或添加一个或更多其他特征、整数、步骤、操作、单元、组件和/或其组合。

还应当提到的是，在一些替换实现方式中，所提到的功能/动作可以按照不同于附图中标示的顺序发生。举例来说，取决于所涉及的功能/动作，相继示出的两幅图实际上可以基本上同时执行或者有时可以按照相反的顺序来执行。

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

图1示出根据本发明一个方面的实施例的用于查询的方法的流程图。

其中，本实施例的方法主要通过网络设备来实现；所述网络设备包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(Cloud Computing)的由大量计算机或网络服务器构成的云，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组成的一个超级虚拟计算机。

需要说明的是，所述网络设备仅为举例，其他现有的或今后可能出现的网络设备如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并以引用方式包含于此。

在步骤S101中，网络设备获取用户所输入的查询序列。

具体地，用户可以通过用户设备来输入查询序列。此处，查询序列意指一个或多个查询关键词组成的序列。查询序列还可包括查询条件等其他信息。用户可以通过用户设备以各种现有技术支持的方式来输入查询序列。例如，用户可以打开浏览器，输入搜索引擎网址，并在该搜索引擎网站中输入查询序列。或又如，用户可以使用用户设备上所安装的搜索应用，在其中输入查询序列。然后，用户所输入的查询序列可通过网络或用户设备与网络设备之间的特定接口来发送至网络设备。网络设备可相应地接收用户所述输入的查询序列。本领域技术人员应理解，此处，对于获取查询序列的相关描述仅为示例性而非限定性描述，存在其他各种实现方式而不背离本发明的精神或范畴，并以引用的方式包含于此。

接着，在步骤S12中，网络设备基于用户的当前场景以及参考场景，确定该用户的优先查询类型。

在一个实施例中，场景包括以下至少任一项：

-时间；

-地点；

-用户属性。

此处，用户属性可包括如年龄、性别、常驻地、兴趣、职业以及用户行为等用户的各种属性。

在本文中，查询类型指例如小说类型、电视剧类型、餐饮类型、娱乐类型等各种查询所用的类型。优先查询类型指相对于其他查询类型，应优先选择或其通常较能反应用户意图的查询类型。

在一个实施例中，网络设备可以根据一个或多个用户的历史记录，确定一个或多个参考场景以及该一个或多个参考场景分别对应的优先查询类型。例如，网络设备可以预先对海量用户在过去一段时间的历史记录进行数据挖掘。例如，可以设定需要进行数据挖掘的特征，例如时间、地点、用户行为、用户属性等。然后针对所设定的特征进行数据挖掘，以得到具有一定普遍性的规律。例如，周末晚上7:00pm，在商场附近年龄小于25岁的男性中约75％在看电影；或例如，在工作日的下午5:00-6:00pm，在上海陆家嘴没有车的待出行女性用户中，85％将打车。当数据挖掘所得出的规律的普遍性超过预定阈值，例如60％时，网络设备可将其作为参考场景。例如，接上例，在数据挖掘后网络设备将得出两个参考场景，以及在该参考场景中的普遍行为如下，

参考场景1：

时间：周末晚上7:00pm

地点：商场附近

用户属性：男性、25岁以下

在该参考场景中的普遍行为：看电影；

参考场景2：

时间：工作日下午5:00-6:00pm

地点：上海陆家嘴

用户属性：女性、无车、待出行

在该参考场景中的普遍行为：打车。

接着，网络设备可以根据参考场景以及在该参考场景中的普遍行为，分析得出该参考场景所对应的优先查询类型。例如，对于上述参考场景1，由于在该参考场景中的普遍行为是看电影，则网络设备可确定其所对应的优先查询类型为“电影”类型；对于上述参考场景2，由于在该参考场景中的普遍行为是打车，则网络设备可确定其所对应的优先查询类型为“出租车”类型。

网络设备可存储各个参考场景及其分别对应的优先查询类型以供后续使用。

本领域技术人员应理解，此处，对于确定参考场景及其对应的优先查询类型的相关描述仅为示例性而非限定性描述，存在其他各种实现方式而不背离本发明的精神或范畴，并以引用的方式包含于此。

在步骤S12中，网络设备可基于用户的当前场景以及参考场景，确定该用户的优先查询类型。具体地，网络设备可将用户的当前场景与一个或多个参考场景进行匹配，对于能够匹配到的参考场景，网络设备将该参考场景对应的优先查询类型确定为该用户的优先查询类型。例如，对于一个年龄小于25岁的男性用户A，当他在周末晚上7:00pm位于商场附近时，则网络设备认为该男性用户A的当前场景与参考场景1匹配，从而可以确定该用户的优先查询类型为“电影”类型。应注意的是，当用户的当前场景与多个参考场景匹配时，网络设备可确定其中某个参考场景所对应的优先查询类型为该用户的优先查询类型；或者网络设备也可将各个参考场景所对应的优先查询类型均确定为该用户的优先查询类型，也即该用户具有多个优先查询类型。

接着，在步骤S13中，网络设备基于用户输入的查询序列以及该用户的优先查询类型，获取一个或多个查询结果。

在一个实施例中，网络设备基于用户输入的查询序列，将仅搜索符合优先查询类型的查询结果。例如，当用户的优先查询类型为“电影”类型时，当用户输入的查询序列为“功夫熊猫”时，则网络设备将仅搜索电影类型的查询结果，从而获取到与“功夫熊猫”电影相关的一个或多个查询结果。

在另一个实施例中，网络设备首先基于用户输入的查询序列来进行查询，从而得到一个或多个查询结果。接着，网络设备将基于该查询序列以及该用户的优先查询类型，来对该一个或多个查询结果进行排序。例如，网络设备可以结合查询结果与查询序列之间的匹配度，以及查询结果是否符合优先查询类型，来对查询结果进行综合排序。例如，对于两个匹配度得分分别为0.7以及0.5的查询结果1、2，其中查询结果1符合优先查询类型，查询结果2不符合优先查询类型。网络设备可设定符合优先查询类型的查询结果的权值为2，而不符合的查询结果的权值为1。则据此网络设备可进行加权计算，得出查询结果1得分为0.7x 1＝0.7分，而查询结果2得分为0.5x 2＝1分，因此查询结果2应排序在查询结果1之前。本领域技术人员应理解，此处，对于基于查询序列以及用户的优先查询类型，对查询结果进行排序的相关描述仅为示例性而非限定性描述，存在其他各种实现方式而不背离本发明的精神或范畴，并以引用的方式包含于此。

接着，在步骤S14中，网络设备将所获取的一个或多个查询结果发送至用户。此处，网络设备可以通过网络连接，或通过与用户设备之间的特定接口，来将所获取的一个或多个查询结果发送至用户。在一个实施例中，当网络设备所获取的查询结果经过了排序时，则网络设备将经过排序的一个或多个查询结果发送至用户。

在一个实施例中，网络设备在根据一个或多个用户的历史记录，确定一个或多个参考场景以及所述一个或多个参考场景分别对应的优先查询类型的步骤中，还将根据一个或多个用户的历史记录，确定所述一个或多个参考场景分别对应的优先查询类型的权值。具体地，网络设备可按照上文所述的方法来根据一个或多个用户的历史记录，确定一个或多个参考场景，并确定该参考场景下的普遍行为的普遍程度。例如，对于上例中的参考场景1，由于周末晚上7:00pm，在商场附近年龄小于25岁的男性中约75％在看电影，则网络设备确定该参考场景1下的普遍行为“看电影”的普遍程度为75％；对于上例中的参考场景2，由于在工作日的下午5:00-6:00pm，在上海陆家嘴没有车的待出行女性用户中，85％将打车，则网络设备确定该参考场景2下的普遍行为“打车”的普遍程度为85％。接着，网络设备可根据参考场景下的普遍行为的普遍程度来确定该参考场景对应的优先查询类型的权值。例如，网络设备可将参考场景1所对应的“电影”优先查询类型的权值确定为0.75，而将参考场景2所对应的“出租车”优先查询类型的权值确定为0.85。网络设备还可存储各个参考场景对应的优先查询类型的权值以供后续使用。本领域技术人员应理解，此处，对于根据用户的历史记录，确定参考场景对应的优先查询类型的权值的相关描述仅为示例性而非限定性描述，存在其他各种实现方式而不背离本发明的精神或范畴，并以引用的方式包含于此。

在上文所述的实施例中，在步骤S12中，网络设备基于当前场景以及参考场景，确定用户的优先查询类型时，还将基于该当前场景以及参考场景，确定该优先查询类型的权值。具体地，当网络设备确定当前场景与特定参考场景匹配时，则网络设备可确定该用户的优先查询类型为该特定参考场景对应的优先查询类型，并且网络设备还可确定该用户的优先查询类型的权值为该特定参考场景对应的优先查询类型的权值。例如，对于周末晚上7:00pm，在商场附近年龄小于25岁的男性用户A，其当前场景与参考场景1匹配。由于参考场景1所对应的“电影”优先查询类型的权值确定为0.75，则网络设备可确定该男性用户A的优先查询类型“电影”类型的权值为0.75。此外，网络设备还可根据实际需要，对用户的优先查询类型的权值进行动态调整。

在本实施例中，在步骤S13中，网络设备将基于查询序列、优先查询类型以及优先查询类型的权值，对一个或多个查询结果进行排序。例如，网络设备在步骤S12中确定用户的优先查询类型包括“电视剧”类型以及“小说”类型，其分别的权值为0.75及0.5。网络设备基于查询序列“花千骨”来进行匹配查询，并得到以下三个查询结果：

1.“花千骨”web游戏；

2.“花千骨”电视剧在线观看；

3.《花千骨》小说在线阅读。

由于该三个查询结果均包含“花千骨”关键字，因此网络设备确定其匹配度权值均为1。此外，查询结果2符合“电视剧”优先查询类型，网络设备设定其权值为0.75。查询结果3符合“小说”优先查询类型，网络设备设定其权值为0.5。接着，网络设备将匹配度权值与优先查询类型的权值求和得到：

查询结果1总权值＝1+0＝1；

查询结果2总权值＝1+0.75＝1.75；

查询结果3总权值＝1+0.5＝1.5。

然后网络设备根据总权值来对查询结果进行排序，从而得出排序结果为：查询结果2->查询结果3->查询结果1。然后网络设备可将上述经过排序的各个查询结果返回给用户。

本领域技术人员应理解，此处，对于基于查询序列、优先查询类型以及优先查询类型的权值，对一个或多个查询结果进行排序的相关描述仅为示例性而非限定性描述，存在其他各种实现方式而不背离本发明的精神或范畴，并以引用的方式包含于此。

图2示出根据本发明另一个方面的实施例的用于查询的装置的示意图。

其中，本实施例的装置主要通过网络设备来实现；所述网络设备包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(Cloud Computing)的由大量计算机或网络服务器构成的云，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组成的一个超级虚拟计算机。

需要说明的是，所述网络设备仅为举例，其他现有的或今后可能出现的网络设备如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并以引用方式包含于此。

如图2所示，该用于查询的装置包括用于获取用户所输入的查询序列的装置21，以下简称查询序列获取装置21；用于基于所述用户的当前场景以及参考场景，确定所述用户的优先查询类型的装置，以下简称第一确定装置22；用于基于所述查询序列以及所述优先查询类型，获取一个或多个查询结果的装置，以下简称第一获取装置23；以及用于将所述一个或多个查询结果发送至所述用户的装置24，以下简称第一发送装置24。

首先，查询序列获取装置21获取用户所输入的查询序列。

具体地，用户可以通过用户设备来输入查询序列。此处，查询序列意指一个或多个查询关键词组成的序列。查询序列还可包括查询条件等其他信息。用户可以通过用户设备以各种现有技术支持的方式来输入查询序列。例如，用户可以打开浏览器，输入搜索引擎网址，并在该搜索引擎网站中输入查询序列。或又如，用户可以使用用户设备上所安装的搜索应用，在其中输入查询序列。然后，用户所输入的查询序列可通过网络或用户设备与网络设备之间的特定接口来发送至网络设备。查询序列获取装置21可相应地接收用户所述输入的查询序列。本领域技术人员应理解，此处，对于获取查询序列的相关描述仅为示例性而非限定性描述，存在其他各种实现方式而不背离本发明的精神或范畴，并以引用的方式包含于此。

接着，第一确定装置22基于用户的当前场景以及参考场景，确定该用户的优先查询类型。

在一个实施例中，场景包括以下至少任一项：

-时间；

-地点；

-用户属性。

此处，用户属性可包括如年龄、性别、常驻地、兴趣、职业以及用户行为等用户的各种属性。

在本文中，查询类型指例如小说类型、电视剧类型、餐饮类型、娱乐类型等各种查询所用的类型。优先查询类型指相对于其他查询类型，应优先选择或其通常较能反应用户意图的查询类型。

在一个实施例中，该用于查询的装置还包括用于根据一个或多个用户的历史记录，确定一个或多个参考场景以及所述一个或多个参考场景分别对应的优先查询类型的装置，以下简称场景确定装置25(未示出)。

场景确定装置25可以根据一个或多个用户的历史记录，确定一个或多个参考场景以及该一个或多个参考场景分别对应的优先查询类型。例如，场景确定装置25可以预先对海量用户在过去一段时间的历史记录进行数据挖掘。例如，场景确定装置25可以设定需要进行数据挖掘的特征，例如时间、地点、用户行为、用户属性等。然后场景确定装置25针对所设定的特征进行数据挖掘，以得到具有一定普遍性的规律。例如，场景确定装置25可得出周末晚上7:00pm，在商场附近年龄小于25岁的男性中约75％在看电影；或在工作日的下午5:00-6:00pm，在上海陆家嘴没有车的待出行女性用户中，85％将打车。当场景确定装置25进行数据挖掘所得出的规律的普遍性超过预定阈值，例如60％时，场景确定装置25可将其作为参考场景。例如，接上例，在场景确定装置25进行数据挖掘后将得出两个参考场景，以及在该参考场景中的普遍行为如下：

参考场景1：

时间：周末晚上7:00pm

地点：商场附近

用户属性：男性、25岁以下

在该参考场景中的普遍行为：看电影；

参考场景2：

时间：工作日下午5:00-6:00pm

地点：上海陆家嘴

用户属性：女性、无车、待出行

在该参考场景中的普遍行为：打车。

接着，场景确定装置25可以根据参考场景以及在该参考场景中的普遍行为，可分析得出该参考场景所对应的优先查询类型。例如，对于上述参考场景1，由于在该参考场景中的普遍行为是看电影，则场景确定装置25可确定其所对应的优先查询类型为“电影”类型；对于上述参考场景2，由于在该参考场景中的普遍行为是打车，则场景确定装置25可确定其所对应的优先查询类型为“出租车”类型。

场景确定装置25可存储各个参考场景及其分别对应的优先查询类型以供后续使用。

本领域技术人员应理解，此处，对于确定参考场景及其对应的优先查询类型的相关描述仅为示例性而非限定性描述，存在其他各种实现方式而不背离本发明的精神或范畴，并以引用的方式包含于此。

第一确定装置22可基于用户的当前场景以及参考场景，确定该用户的优先查询类型。具体地，第一确定装置22可将用户的当前场景与一个或多个参考场景进行匹配，对于能够匹配到的参考场景，第一确定装置22将该参考场景对应的优先查询类型确定为该用户的优先查询类型。例如，对于一个年龄小于25岁的男性用户A，当他在周末晚上7:00pm位于商场附近时，则第一确定装置22认为该男性用户A的当前场景与参考场景1匹配，从而可以确定该用户的优先查询类型为电影类型。应注意的是，当用户的当前场景与多个参考场景匹配时，第一确定装置22可确定其中某个参考场景所对应的优先查询类型为该用户的优先查询类型；或者第一确定装置22也可将各个参考场景所对应的优先查询类型均确定为该用户的优先查询类型，也即该用户具有多个优先查询类型。

接着，第一获取装置23基于用户输入的查询序列以及该用户的优先查询类型，获取一个或多个查询结果。

在一个实施例中，第一获取装置23基于用户输入的查询序列，将仅搜索符合优先查询类型的查询结果。例如，当用户的优先查询类型为“电影”类型，用户输入的查询序列为“功夫熊猫”时，则第一获取装置23将仅搜索电影类型的查询结果，从而第一获取装置23获取到与“功夫熊猫”电影相关的一个或多个查询结果。

在另一个实施例中，第一获取装置23包括用于基于所述查询序列以及所述优先查询类型，对所述一个或多个查询结果进行排序的装置，以下简称第一排序装置231(未示出)。

第一获取装置23首先基于用户输入的查询序列来进行查询，从而得到一个或多个查询结果。接着，第一排序装置231将基于该查询序列以及该用户的优先查询类型，来对该一个或多个查询结果进行排序。例如，第一排序装置231可以结合查询结果与查询序列之间的匹配度，以及查询结果是否符合优先查询类型，来对查询结果进行综合排序。例如，对于两个匹配度得分分别为0.7以及0.5的查询结果1、2，其中查询结果1符合优先查询类型，查询结果2不符合优先查询类型。第一排序装置231可设定符合优先查询类型的查询结果的权值为2，而不符合的查询结果的权值为1。则据此第一排序装置231可进行加权计算，得出查询结果1得分为0.7x 1＝0.7分，而查询结果2得分为0.5x 2＝1分，因此查询结果2应排序在查询结果1之前。本领域技术人员应理解，此处，对于基于查询序列以及用户的优先查询类型，对查询结果进行排序的相关描述仅为示例性而非限定性描述，存在其他各种实现方式而不背离本发明的精神或范畴，并以引用的方式包含于此。

接着，第一发送装置24将所获取的一个或多个查询结果发送至用户。此处，第一发送装置24可以通过网络连接，或通过与用户设备之间的特定接口，来将所获取的一个或多个查询结果发送至用户。在一个实施例中，当第一获取装置23所获取的查询结果经过了排序时，则第一发送装置24所包括的用于将经过排序的所述一个或多个查询结果发送至所述用户的装置，以下简称第二发送装置241(未示出)，将经过排序的一个或多个查询结果发送至用户。

在一个实施例中，场景确定装置25包括用于基于所述当前场景以及参考场景，确定所述优先查询类型的权值的装置，以下简称权值确定装置251(未示出)。

权值确定装置251将根据一个或多个用户的历史记录，确定所述一个或多个参考场景分别对应的优先查询类型的权值。具体地，场景确定装置25可按照上文所述的方法来根据一个或多个用户的历史记录，确定一个或多个参考场景，并确定该参考场景下的普遍行为的普遍程度。例如，对于上例中的参考场景1，由于周末晚上7:00pm，在商场附近年龄小于25岁的男性中约75％在看电影，则场景确定装置25确定该参考场景1下的普遍行为“看电影”的普遍程度为75％；对于上例中的参考场景2，由于在工作日的下午5:00-6:00pm，在上海陆家嘴没有车的待出行女性用户中，85％将打车，则场景确定装置25确定该参考场景2下的普遍行为“打车”的普遍程度为85％。接着，权值确定装置251可根据参考场景下的普遍行为的普遍程度来确定该参考场景对应的优先查询类型的权值。例如，权值确定装置251可将参考场景1所对应的“电影”优先查询类型的权值确定为0.75，而将参考场景2所对应的“出租车”优先查询类型的权值确定为0.85。权值确定装置251还可存储各个参考场景对应的优先查询类型的权值以供后续使用。本领域技术人员应理解，此处，对于根据用户的历史记录，确定参考场景对应的优先查询类型的权值的相关描述仅为示例性而非限定性描述，存在其他各种实现方式而不背离本发明的精神或范畴，并以引用的方式包含于此。

在上文所述的实施例中，第一确定装置22包括用于基于所述当前场景以及参考场景，确定所述优先查询类型的权值的装置，以下简称第二权值确定装置221(未示出)。第二权值确定装置221还将基于当前场景以及参考场景，确定优先查询类型的权值。具体地，当第一确定装置22确定当前场景与特定参考场景匹配时，则第一确定装置22可确定该用户的优先查询类型为该特定参考场景对应的优先查询类型，并且第二权值确定装置221还可确定该用户的优先查询类型的权值为该特定参考场景对应的优先查询类型的权值。例如，对于周末晚上7:00pm，在商场附近年龄小于25岁的男性用户A，其当前场景与参考场景1匹配。由于参考场景1所对应的“电影”优先查询类型的权值确定为0.75，则第二权值确定装置221可确定该男性用户A的优先查询类型“电影”类型的权值为0.75。此外，第二权值确定装置221还可根据实际需要，对用户的优先查询类型的权值进行动态调整。

在本实施例中，第一排序装置231包括用于基于所述查询序列、所述优先查询类型以及所述优先查询类型的权值，对所述一个或多个查询结果进行排序的装置，以下简称第二排序装置2311(未示出)。第二排序装置2311将基于查询序列、优先查询类型以及优先查询类型的权值，对一个或多个查询结果进行排序。例如，第一确定装置22确定用户的优先查询类型包括“电视剧”类型以及“小说”类型，第二权值确定装置221确定该两种优先查询类型分别的权值为0.75及0.5。第一获取装置23基于查询序列“花千骨”来进行匹配查询，并得到以下三个查询结果：

1.“花千骨”web游戏；

2.“花千骨”电视剧在线观看；

3.《花千骨》小说在线阅读。

由于该三个查询结果均包含“花千骨”关键字，因此第二排序装置2311其匹配度权值均为1。此外，查询结果2符合“电视剧”优先查询类型，第二排序装置2311设定其权值为0.75。查询结果3符合“小说”优先查询类型，第二排序装置2311设定其权值为0.5。接着，第二排序装置2311将匹配度权值与优先查询类型的权值求和得到：

查询结果1总权值＝1+0＝1；

查询结果2总权值＝1+0.75＝1.75；

查询结果3总权值＝1+0.5＝1.5。

然后第二排序装置2311根据总权值来对查询结果进行排序，从而得出排序结果为：查询结果2->查询结果3->查询结果1。然后第二发送装置241可将该经过排序的各个查询结果返回给用户。

本领域技术人员应理解，此处，对于基于查询序列、优先查询类型以及优先查询类型的权值，对一个或多个查询结果进行排序的相关描述仅为示例性而非限定性描述，存在其他各种实现方式而不背离本发明的精神或范畴，并以引用的方式包含于此。

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，本发明的各个装置可采用专用集成电路(ASIC)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。

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 (6)

1.一种用于查询的方法，其中，所述方法包括：

-获取用户所输入的查询序列；

-将所述用户的当前场景与一个或多个参考场景进行匹配，基于匹配结果确定所述用户的优先查询类型；

-基于所述当前场景以及参考场景，确定所述用户的优先查询类型的权值；

-基于所述查询序列、所述优先查询类型以及所述用户的优先查询类型的权值，获取符合所述优先查询类型的一个或多个查询结果；

-将所述一个或多个查询结果发送至所述用户；

其中，所述方法还包括：

-根据多个用户的历史记录，确定所述一个或多个参考场景分别对应的优先查询类型的权值。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述查询序列、所述优先查询类型以及所述用户的优先查询类型的权值，获取符合所述优先查询类型的一个或多个查询结果的步骤还包括：

-基于所述查询序列、所述优先查询类型以及所述用户的优先查询类型的权值，对所述一个或多个查询结果进行排序；

所述将所述一个或多个查询结果发送至所述用户的步骤包括：

-将经过排序的所述一个或多个查询结果发送至所述用户。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，场景包括以下至少任一项：

-时间；

-地点；

-用户属性。

4.一种用于查询的装置，其中，所述装置包括：

-用于获取用户所输入的查询序列的装置；

-用于将所述用户的当前场景与一个或多个参考场景进行匹配，基于匹配结果确定所述用户的优先查询类型；

-用于基于所述当前场景以及参考场景，确定所述用户的优先查询类型的权值的装置；

-用于基于所述查询序列、所述优先查询类型以及所述用户的优先查询类型的权值，获取符合所述优先查询类型的一个或多个查询结果的装置；

-用于将所述一个或多个查询结果发送至所述用户的装置；

其中，所述装置还包括：

-用于根据多个用户的历史记录，确定所述一个或多个参考场景分别对应的优先查询类型的权值的装置。

5.根据权利要求4所述的装置，其中，所述用于基于所述查询序列、所述优先查询类型以及所述用户的优先查询类型的权值，获取符合所述优先查询类型的一个或多个查询结果的装置还包括：

-用于基于所述查询序列、所述优先查询类型以及所述用户的优先查询类型的权值，对所述一个或多个查询结果进行排序的装置；

所述用于将所述一个或多个查询结果发送至所述用户的装置包括：

-用于将经过排序的所述一个或多个查询结果发送至所述用户的装置。

6.根据权利要求4或5所述的装置，其中，场景包括以下至少任一项：

-时间；

-地点；

-用户属性。

Images