CN109918555A - 用于提供搜索建议的方法、装置、设备和介质 - Google Patents

Abstract

根据本公开的实施例，公开了用于提供搜索建议的方法、装置、设备和介质。提供搜索建议的方法包括获取搜索界面的搜索框中的输入搜索词并且确定与输入搜索词相关联的一组建议搜索词。该方法还包括在搜索界面中呈现一组建议搜索词，并且响应于对一组建议搜索词中的建议搜索词的选择，通过将输入搜索词和所选择的建议搜索词用作搜索关键词来执行搜索。以此方式，可以更快速、准确地细化搜索的感兴趣方向，从而提供更准确、符合期望的搜索结果。

Description

用于提供搜索建议的方法、装置、设备和介质

技术领域

本公开的实施例主要涉及搜索领域，并且更具体地，涉及用于提供搜索建议的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

背景技术

搜索是快速获取感兴趣信息的一种途径。电子设备，诸如笔记本电脑、移动电话、平板电脑等可以运行用于执行搜索的应用。用户可以在这样的应用的界面中输入搜索词，并请求搜索服务器或搜索引擎基于搜索关键词来执行搜索。搜索服务器或搜索引擎将返回与搜索词相关的搜索结果。一般而言，搜索结果的精确性和用户满意度与执行搜索时所使用的搜索关键词相关。为了使用户的搜索更精确、全面，可以向用户提供一些搜索建议，用户可以通过选择这样的搜索建议来进一步约束搜索的执行。

发明内容

根据本公开的示例实施例，提供了一种用于提供搜索建议的方案。

在本公开的第一方面中，提供了一种提供搜索建议的方法。该方法包括获取搜索界面的搜索框中的输入搜索词；确定与输入搜索词相关联的一组建议搜索词；在搜索界面中呈现一组建议搜索词；以及响应于对一组建议搜索词中的建议搜索词的选择，通过将输入搜索词和所选择的建议搜索词用作搜索关键词来执行搜索。

在本公开的第二方面中，提供了一种用于提供搜索建议的装置。该装置包括输入获取模块，被配置为获取搜索界面的搜索框中的输入搜索词；建议确定模块，被配置为确定与输入搜索词相关联的一组建议搜索词；建议呈现模块，被配置为在搜索界面中呈现一组建议搜索词；以及搜索执行模块，被配置为响应于对一组建议搜索词中的建议搜索词的选择，通过将输入搜索词和所选择的建议搜索词用作搜索关键词来执行搜索。

在本公开的第三方面中，提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器；以及存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现根据本公开的第一方面的方法。

在本公开的第四方面中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现根据本公开的第一方面的方法。

应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。

附图说明

结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标注表示相同或相似的元素，其中：

图1示出了本公开的实施例能够在其中实现的示例环境的示意图；

图2示出了根据本公开的多个实施例的提供搜索建议的过程的流程图；

图3A至图3E是根据本公开的一些实施例的用于示出提供搜索的用户界面的示意图；

图4示出了根据本公开的实施例的用于提供搜索建议的装置的示意框图；以及

图5示出了能够实施本公开的多个实施例的计算设备的框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

在本公开的实施例的描述中，术语“包括”及其类似用语应当理解为开放性包含，即“包括但不限于”。术语“基于”应当理解为“至少部分地基于”。术语“一个实施例”或“该实施例”应当理解为“至少一个实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。

图1示出了本公开的实施例能够在其中实现的示例环境100的示意图。在环境100中，用户110可以经由终端设备120输入搜索词102。终端设备120可以是具有有线或者无线通信功能的任何设备，包括但不限于，手机、计算机、个人数字助理、游戏机、可穿戴设备、虚拟现实设备或现实增强设备等。终端设备120可以安装有提供搜索功能的应用程序或软件。因此，用户110可以在这样的应用程序或软件的用户界面中输入搜索词102。搜索词102可以通过键盘/手写笔等工具的输入，通过语音输入，通过输入设备进行选择或插入等等方式被输入。

终端设备120与计算设备130具有有线和/或无线链接，例如经由互联网进行连接。在检测到用户110发起搜索请求后，终端设备120将搜索请求104发送到计算设备130，以请求执行搜索。搜索请求104包括搜索词102。计算设备130被配置为响应于搜索请求来执行搜索功能。因此，计算设备130也可以被称为搜索设备、搜索服务器等。计算设备130可以是具有计算、处理和/或分析能力的任何电子设备，包括但不限于任何物理计算机、虚拟机、或者由各种服务提供方提供的大型计算设备等。

在执行搜索时，计算设备130可以对数据库140进行检索，以确定与搜索词102相关的内容。数据库140可以存储预先供应和/或动态爬取的内容，诸如网页文档、文本文档、图片、视频等等一个或多个类型的内容。尽管示出了单个数据库，在一些实施例中，计算设备130可以访问多个分离的数据库140。在确定与搜索词102相关的内容后，计算设备130将所确定的内容作为搜索结果106返回给终端设备120。终端设备120可以将搜索结果106呈现给用户110，例如，通过终端设备120的显示器来呈现。

尽管在图1中仅示出了一个计算设备，然而应当理解，这仅仅出于示例的目的，而无意于限制本公开的范围。在一些实施例中，计算设备130的功能可能被分布在多个计算设备上实现。在另一些实施例中，示例环境100还可以包括不同数目和/或功能的计算设备。

以上仅出于示例性的目的描述了示例环境100所包括的各个组成部分和各自的功能。应当理解，本公开的实施例也可以被实现在具有不同组成部分和/或各自功能的其他环境中。在下文中，将进一步结合如图1所示的示例环境100来详细描述本公开的一些实施例。

在搜索时，为了更准确反映用户搜索需求，可以在用户输入的搜索词的基础上提供搜索建议。通过对搜索建议的选择，可以更快速准确地明确需求。一般而言，影响对用户搜索需求进行表达的因素有多种。一个因素是用户输入的准确度低，例如用户输入的搜索词错误(诸如，拼音输入时平绕舌没有准确区分、或者出现错别字)，不同语言的搜索词难以准确匹配，不同类型的搜索项的识别(例如，输入是否对应于网址等具有特定指向性的字符串)。

另一个因素涉及对用户输入内容的分析和理解。此外，搜索建议的呈现和交互也影响对用户需求的表达。例如，对于用户的搜索词可能涉及非常多类型的数据，由于终端设备中用于搜索建议展示的区域是有限的，特别是对于移动终端而言，对大数量的搜索建议的排序可能会决定用户点击的可能性。用户在执行搜索时的交互行为与所使用的终端设备有关。对于诸如智能手机之类的移动设备，交互空间有限、交互手段较少，因此更高质量的搜索建议才有利于有效准确交互。

当前在搜索应用中，搜索建议的提供可以基于搜索历史。具体地，通过结合用户输入的搜索词来匹配搜索历史，并将匹配的搜索历史作为本次搜索的搜索建议呈现给用户以供选择。搜索历史可以在多个终端设备之间进行同步。另一种提供搜索建议的方式是直接分析用户输入的搜索词，并且结合大数据、热点数据、地理信息、相关度等向用户返回一组有序的搜索建议信息，这样的建议信息可能是网址或关键字。用户可以选择搜索建议信息作为搜索关键词。

然而，上述给出搜索建议的方式可能会导致在相同搜索词的情况下，涉及更高热度的信息更可能被推荐或者被排序更靠前。例如，如果输入某个人名，该人名对应于两个人物(即这两个人物同名)，那么与具有更高热度的人物相关的信息会被作为搜索建议信息呈现给用户，或者在呈现时被排序在更靠前的位置。这导致用户需求表达的边界划分不够清晰，搜索建议与搜索结果的关系不明确。此外，对于用户输入的含义比较宽泛的搜索词，当前提供搜索建议的方式均无法快速捕获或定位用户的兴趣方向。

根据本公开的实施例，提出了一种改进的提供搜索建议的方案。在该方案中，确定并且呈现与输入的搜索词相关联的一个或多个建议搜索词。如果所呈现的建议搜索词被选择，输入的搜索词和所选择的建议搜索词被用作搜索关键词，以执行搜索。以此方式，可以更快速、准确地细化搜索的感兴趣方向，从而提供更准确、符合期望的搜索结果。

以下将参照附图来具体描述本公开的实施例。图2示出了根据本公开的一些实施例的提供搜索建议的过程200的流程图。过程200可以由图1的计算设备130来实现。为便于讨论，将参照图1来描述过程200。应当理解，虽然以特定顺序示出，过程200中的一些步骤可以以与所示出的不同顺序或者以并行方式执行。过程200还可以包括未示出的动作和/或可以省略所示出的动作。本公开的实施例在此方面不受限制。

在210，计算设备130获取搜索界面的搜索框中的输入搜索词。输入搜索词指的是用户，例如图1中的用户110，主动输入的搜索条件。搜索界面可以由用户可访问的终端设备120呈现给用户110。搜索界面通常包括一个搜索框，以供输入和编辑搜索词。输入搜索词可以由终端设备120通知给计算设备130。

图3A给出了一个搜索界面310的示例。搜索界面310例如可以由终端设备120呈现。应当理解，图3A以及以下图3B至图3E示出的搜索界面仅是为了解释说明的目的而给出。在不同的实现中，用于接收搜索词的搜索界面可以以各种其他方式进行布置。如图3A所示，搜索界面310包括搜索框302和搜索按钮304。搜索框302可以用于接收和呈现输入搜索词。通过点击或选择搜索按钮304，可以向计算设备130发起搜索请求。在图3A的示例中，搜索框302中被输入搜索词312，例如搜索词“美图”。终端设备120可以将在搜索框302中检测到的搜索词312提供给计算设备130。

返回参考图2，在220，计算设备130确定与输入搜索词相关联的一组建议搜索词。建议搜索词指的是自动为用户推荐的用作搜索条件的搜索词。每个建议搜索词可以包括一个或多个字符、字、词语等，并且建议搜索词可以涉及特定类型的文本，诸如由字符串表示的网址，由数字串表示的特定代码、网络地址等等。在一些实施例中，每个建议搜索词用于描述涉及输入搜索词的一个或多个类别。建议搜索词可以是对预计输入搜索词的细化分类的描述，并且可以被认为是搜索词的分类信息或属性信息。建议搜索词也可以被称为标签、分类标签、关键词标签等。在一些实施例中，这一组建议搜索词可以包括具有分类可比性的多个建议搜索词。

在一些实施例中，与当前的输入搜索词相关联的建议搜索词可以从包括多个预定建议搜索词的搜索词库中确定。预定建议搜索词可以基于对用于搜索的数据库中的数据执行数据分析来预先确定。在一些实施例中，搜索词库还可以存储或记录预计输入搜索词与一个或多个建议搜索词之间的关联性，以便于建议搜索词的获取。

预定建议搜索词的确定可以由计算设备130执行或者可以由其他设备执行。以下介绍如何生成预定建议搜索词。为便于描述，以计算设备130执行预定建议搜索词的确定为例进行说明。然而，应当理解，预定建议搜索词的确定还可以由其他单独的设备来执行。

具体地，计算设备130可以从一个或多个数据源，诸如从各个互联网网站和已建的数据库(例如，数据库140)获取数据。所获取的数据例如可以是网页数据或结构化数据。诸如文本、图片、音频、视频等一个或多个类型的数据均可以用于分析。

在获取数据后，计算设备130可以对所获得的数据进行分析，以确定其中涉及的内容，特别是其中的关键信息。经过数据分析后，计算设备130可以基于分析结果来进行后续处理。在一些实施例中，如果所获得的不同数据(例如，第一数据和第二数据)均包括同一个搜索词(被称为预计输入搜索词)，计算设备130可以基于第一数据和第二数据之间的相关度来确定与预计输入搜索词相关联的建议搜索词。在此，预计输入搜索词指的是从可获得的数据中预测用户可能提供的输入搜索词。第一数据和第二数据例如可以是来自相同或不同数据源的两个不同文件(诸如网页、文本文档、图片、视频和/或音频等)。预计输入搜索词可以从第一数据和第二数据中提取，例如可以被确定为第一数据和第二数据中描述的相关实体(诸如人物、物体、事件等)。预计输入搜索词也可以通过统计历史输入词来确定。

在一些实施例中，如果第一数据和第二数据的相关度较高(例如，高于阈值相关度)，例如都涉及对预计输入搜索词的具体描述，计算设备130可以利用第一数据和第二数据中均提及的对预计输入搜索词的属性描述信息来确定相关联的建议搜索词。

在一些情况中，同一预计输入搜索词可能指代不同的实体，即存在实体的名称重叠。为了更好区别由相同名称指代的不同实体，还可以基于相关度来确定具有更高辨识度的建议搜索词。虽然名称相同，但不同实体可以具有不同数据用于描述，这些数据之间的相关度通常较低。在一些实施例中，计算设备130可以确定包含预计输入搜索词的第一数据和第二数据之间的相关度较低(例如，低于阈值相关度)。在这种情况下，计算设备130可以从第一数据或第二数据确定与该预计输入搜索词相关联的建议搜索词。建议搜索词的选择是使得建议搜索词与第一数据和第二数据的相关度之间的差异较大(例如，大于阈值差异)。例如，该建议搜索词被包括在第一数据中以用于描述输入搜索词、但在第二数据中完全未被提及，或者反之。

这样的建议搜索词的确定有利于很好区别在实体名称相同的情况下搜索结果的细化。例如，假设存在具有相同名字的两个人物，与其中一个人物相关的数据中描述该人物的一个属性(例如，职业)在与另一个人物相关的数据中几乎没有被提及，那么该职业的名称可以作为一个建议搜索项词，以便于在用户输入人物名称进行检索时能够更快、更准确地缩限搜索范围。

在一些实施例中，预计输入搜索词和建议搜索词可以是双向关联。也就是说，同一个搜索词，可以具有一个或多个相关联的建议搜索词，同时也可以作为一个或多个预计输入搜索词的建议搜索词。可以确定相关度较高的不同数据，并且基于这些数据来建立互相关联的预计输入搜索词和建议搜索词。

在为了确保预定建议搜索词的有效性，一些实施例中，计算设备130还可以对一个或多个数据源的可靠度进行衡量。例如，由真实度或可靠度更高的组织或个人运行的网站或者访问流量大的网站可能具有更高可靠度，能够提供真实可靠的数据。相反，自维护的网站、访问量低或垃圾信息较多的站点中的内容真实性可能较低，因此可靠度不高。从具有更高可靠度的数据源获得的数据可以更多地影响建议搜索词的生成，以便输出有效性更高的建议搜索词。

在一些实施例中，计算设备130还可以基于一个或多个数据源可提供的数据的类别来确定建议搜索词，以确保预定建议搜索词的有效性。同一数据源可以提供不同类别的数据，例如同一网站可以具有不同的数据频道(诸如科技频道、军事频道、星座频道等)，这些数据频道提供的数据可以被分类到不同的类别。在另一示例中，不同数据源，例如不同网站提供的数据也可以被分类到不同类别。不同类别的数据之间具有相应的相关度，例如，网站的科技频道提供的科技类信息与军事频道提供的军事类信息可以具有一定相关度，但与星座频道中的信息可能没有相关度。数据源对应的分类可以预先确定。数据的分类也可以反映了从这样的数据确定的预计输入搜索词和/或建议搜索词的类别。在一些实施例中，与预计输入搜索词具有相同或相关类别的数据可以被用于或者以更高概率被用于产生相关联的建议搜索词。

在执行数据分析时，针对不同类型的数据，计算设备130可以采用不同的数据分析技术。例如，对于文本内容，计算设备130可以采用各种文本分析技术，诸如自然语言处理(NLP)技术、文本特征提取和分类技术等，以实现特征提取、内容分类、同义词合并等，从而能够降低冗余，并且获得一个或多个关键特征作为关键信息。

除了文本分析之外，还可以利用其它数据分析技术。例如，计算设备130可以利用图像识别技术来分析图片对应的信息，诸如对图像进行对象识别，以识别不同模式的目标和对象。另一方面，对于音频和/或视频数据，计算设备130还可以利用语音识别技术进行分析。语音识别技术也被称为自动语音识别(Automatic Speech Recognition，ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。经过图片分析或语音识别后获得的数据可以作为后续处理的基础，或者可以被转换为文本信息，以进一步进行关键信息的提取(特别是对于语音识别结果而言)。

以上讨论了建议搜索词可以预先被确定。在一些动态确定的实施例中，计算设备130也可以实时、动态地分析诸如数据库或网站等一个或多个数据源中的数据，以生成与输入搜索词相关联的建议搜索词。在一些实施例中，由于诸如网站、数据库之类的数据源中的数据可能随着时间不断更新，预先确定的建议搜索词也可以随着数据的更新而被更新，或者新的建议搜索词可以被补充。

在一些实施例中，对建议搜索词的确定可以通过对输入搜索词执行分析来实现。输入搜索词与建议搜索词之间的关联可以被预先确定，或者可以实时动态确定。对建议搜索词的确定可以利用数据分析技术，诸如用于执行文本语义理解的自然语言处理(NLP)技术，文本特征提取和分类技术、大数据分析技术等。在一些实施例中，计算设备130可以利用NLP技术对输入搜索词进行分析，以确定输入搜索词的语义。进一步地，计算设备130可以基于输入搜索词的语义来确定建议搜索词，以使得建议搜索词与输入搜索词在语义上相关。例如，计算设备130可以基于语义来确定输入搜索词与搜索词库中的预计输入搜索词是否匹配。如果匹配，计算设备130可以从搜索词库中获取与匹配的预计输入搜索词相关联的建议搜索词，并从所获取的建议搜索词中选择部分或全部建议搜索词。

在一些实施例中，由于搜索词库中相关联的建议搜索词数目过多、终端处用于建议搜索词的呈现区域有限等原因，计算设备130还可以基于一定的筛选准则来确定当前要使用的一定数目的建议搜索词。这样筛选准则可以基于建议搜索词的热度、用户偏好等。

建议搜索词的热度例如可以通过衡量建议搜索词本身被搜索的频率来确定，或者通过衡量包括该建议搜索词的数据(诸如网页、博客、图片等)的热度，例如在一定时间内被用户点击、选择或搜索的频率来确定。在与输入搜索词相关联的建议搜索词的热度越高，该建议搜索词具有更高的概率从搜索词库中被选择。建议搜索词的热度例如可以实时确定，因为热度可能会随着时间而变化。

用户偏好指的是终端设备120的用户110的偏好，该偏好例如可以通过分析在过去一段时间内与用户相关联的交互信息来确定。用于分析的交互信息例如可以包括输入搜索词，输入搜索词的含义，与输入搜索词相关的搜索结果，用户选择的建议搜索词，用户对搜索结果中的交互模式，等等。用户对搜索结果中的交互模式诸如可以包括打开某个网页，长时间或慢速浏览某部分搜索结果，对某部分搜索结果执行诸如点赞、分享、收藏等操作。这样的交互信息的获取可以通过监测终端设备120上的人机交互来获得。用户偏好还可以由用户110指定。在一些实施例中，计算设备130可以从搜索词库中选择符合一个或多个用户偏好的建议搜索词。

在确定相关联的一个或多个建议搜索词之后，对建议搜索词的呈现有助于用户进行选择，以方便用户进一步细化搜索需求或搜索的感兴趣方向。因此，在230，计算设备130在搜索界面中呈现所确定的一组建议搜索词，以供选择。计算设备130可以将所确定的建议搜索词提供给终端设备120，并且指示终端设备120在当前显示的搜索界面中呈现建议搜索词。

图3B示出了呈现建议搜索词的搜索界面320的示例。如图3B所示，搜索界面320中进一步呈现与输入搜索词312“美图”相关的多个建议搜索词，包括搜索词“风景”322-1、“动物”322-2和“植物”322-3等具有分类可比性的多个建议搜索词。为便于讨论，这些建议搜索词被统称为建议搜索词322。这些建议搜索词用于描述输入搜索词的类别，因此可以进一步细化当前搜索条件。

在一些实施例中，在呈现建议搜索词时，计算设备130还可以基于一定的排序准则来确定建议搜索词的顺序，并且按照所确定的顺序来呈现一组建议搜索词。这样排序准则也可以基于建议搜索词的热度、用户偏好等。例如，计算设备130可以将热度较高的建议搜索词呈现在更靠前的位置，和/或将更符合用户偏好的建议搜索词呈现在更靠前的位置。热度较低和/或不太符合用户偏好的建议搜索词可以被放在更靠后的位置呈现或者被隐藏。在一些实施例中，不同排序准则可以具有相应的权重，例如，可以为热度和用户偏好设置相应的权重。计算设备130可以基于权重来综合衡量热度、用户偏好等不同排序准则，以确定相应建议搜索词的排序位置。

在一些实施例中，所确定的一组建议搜索词可以被呈现在搜索界面的特定区域中。在一些实施例中，所确定的一组建议搜索词可以被呈现在临近搜索框的区域，以便于选择。在一些实施例中，如果建议搜索词的数目较大，可以仅在搜索界面中显示部分建议搜索词，而隐藏其余建议搜索词。被隐藏的建议搜索词可以通过左右和/或上下划动等方式被展现。例如，在图3B的示例中，建议搜索词322被显示靠近在搜索框下方，并且具有向右的箭头指示更多建议搜索词被隐藏。当然，这仅是一个具体示例，建议搜索词可以以任何其他方式被呈现或输出给用户。

继续参考图2，在240，计算设备130确定一组建议搜索词中的一个或多个建议搜索词是否被选择。计算设备130可以通过终端设备120上的用户输入来确定建议搜索词的选择。终端设备120可以向计算设备130指示哪个或哪些建议搜索词被选择。例如，在图3B中的搜索界面320中，可以借助鼠标、手指等输入手段的点击、触摸等来选择一个或多个建议搜索词322，例如可以选择建议搜索词322-3“植物”。此外，通过点击或触摸搜索按钮304，可以发起搜索请求。

在一些实施例中，如果一个或多个建议搜索词被选择，这些被选择的搜索词可以被呈现在搜索框中，以与输入搜索词一同呈现。计算设备130可以指示或配置终端设备120进行这样的呈现。如图3C所示的搜索界面330中，在建议搜索词322-3“植物”被选择后，被呈现在搜索框302中。此时，被隐藏的另一建议搜索词322-4“建筑”被显示。在一些实施例中，也可以将所选择的建议搜索词的副本呈现在搜索框中，并且建议搜索词仍然保持与其他建议搜索词一起呈现以供选择。本公开的实施例在此方面不受限制。

在一些实施例中，为了更方便的用户交互，可以提供对所选择的建议搜索词的删除选项，以使能够方便、快速地删除误选的建议搜索词。例如，如图3C所示，所选择的建议搜索词322-3“植物”对应的显示区域的右上角具有一个快速删除标识，通过点击、触摸等方式对该建议搜索词322-3进行删除。在一些实施例中，如果这样删除选项被选择，将撤销对该建议搜索词的选择。终端设备120可以接收对对应删除选项的选择，并通知计算设备130，以撤销选择。此时，该建议搜索词可以不再被呈现在搜索框中。在一些实施例中，被撤销之后，该建议搜索词可以继续被呈现在搜索界面中，例如在靠搜索框的区域中，以供后续可能的选择。

返回继续参考图2，如果确定一个或多个建议搜索词被选择，在250，计算设备130执行搜索，在搜索的执行过程中，输入搜索词和被选择的一个或多个建议搜索词被用作搜索关键词。由此，通过选择建议搜索词，用户的搜索需求被进一步细化。这样的搜索细化通过将用户输入的搜索词和选择的建议搜索词共同作为搜索关键词来实现，因而搜索结果将可以与输入搜索词和建议搜索词共同相关。

在一些实施例中，计算设备130还确定搜索请求是否被发起。搜索请求例如可以通过点击或选择搜索界面上的搜索按钮来由用户发起。终端设备120可以将搜索请求提供给计算设备130。在一些实施例中，在一个或多个建议搜索词被选择并且搜索请求被发起的情况下，计算设备130开始执行搜索。

在一些实施例中，如果没有任何一个建议搜索词被选择，并且搜索请求被发起，计算设备130可以以输入搜索词为搜索关键词来执行搜索。在一些实施例中，如果搜索请求未被发起，可以继续等待对建议搜索词和/或输入搜索词的编辑、更新、增加、删除等。

在一些实施例中，可以在已有建议搜索词被选择的基础上，还可以提供更多的建议搜索词来进一步细化搜索需求。具体地，如果一个或多个建议搜索词被选择，计算设备130还确定与输入搜索词和所选择的建议搜索词相关联的另一组建议搜索词。另一组建议搜索词的确定同时以输入搜索词和已选择的建议搜索词为依据和上下文，因此可以指示更精确的内容分类。另一组建议搜索词的确定与以上描述的建议搜索词的确定类似，区别在于此时的确定以输入搜索词和已选择的建议搜索词为条件。

所确定的另一组建议搜索词可以被呈现在搜索界面中。另一组建议搜索词的呈现、选择以及用于与用户交互的方式均可以与以上描述的建议搜索词的呈现和交互类似，在此不再赘述。如图3D所示的搜索界面340中，在输入搜索词312和选择的建议搜索词322的基础上，确定相关联的另一组建议搜索词，包括词“兰花”342-1、“松树”342-2、“银杏”342-3等(为便于描述，统称为建议搜索词342)。相比于建议搜索词322，建议搜索词342可能指示更精细的搜索方向。

在一些实施例中，如果另一组建议搜索词中的一个或多个建议搜索词被选择，计算设备130可以基于输入搜索词、前次选择的建议搜索词和本次选择的建议搜索词一起来执行搜索。在搜索时，这些搜索词均被用作搜索关键词，从而使得搜索结果与这些搜索词均相关。在一些实施例中，建议搜索词还可以进一步基于先前的搜索词选择和输入来进一步细化，直到用户发起搜索请求。

在一些实施例中，在建议搜索词的选择和不断细化期间，如果用户编辑输入搜索词，计算设备130可以基于编辑后的输入搜索词并且还可以基于当前有效被选择的建议搜索词来确定和呈现后续的建议搜索词。

在一些实施例时，在执行搜索时，计算设备130可以利用各种可用的基于搜索关键词的技术来执行检索。这些技术可以是当前正在使用的或者将来待开发的。本公开的实施例在此方面不受限制。

根据本公开的实施例，相关联的建议搜索词、特别是指示分类的建议搜索词的提供能够以更快速的方式使用户关注建议信息，可以持续对用户输入和选择的搜索建议进行分析和细化。在一些实施例中，建议搜索词可以不依赖或者不完全依赖热点数据，而是作为分类标签来推荐给用户。此外，建议搜索词的呈现和不断更新、细化能够引导用户进一步主动表达搜索需求，使用户输入更直接。这种呈现方式对于新手用户，例如还未具有历史搜索数据的用户而言，也可以获得很好的需求表达和推荐通道。通过细化搜索词，可以提升搜索结果的准确度。

在一些实施例中，本公开提供的建议搜索词还可以与以其他方式确定的建议搜索词或建议搜索信息兼容。例如，在图3E所示的搜索界面350中，建议搜索信息352和354是基于与输入搜索词312相关的内容的热度被提供，例如这些建议搜索信息353和354与输入搜索词312的相似度非常高。本公开提供的建议搜索词，例如搜索词322，也可以在这样的建议搜索信息352和354兼容，被附加呈现在搜索界面上以供选择。

图4示出了根据本公开实施例的用于提供搜索建议的装置400的示意性框图。装置400可以被包括在图1的计算设备130中或者被实现为计算设备130。

如图4所示，装置400包括输入获取模块410，被配置为获取搜索界面的搜索框中的输入搜索词，以及建议确定模块420，被配置为确定与输入搜索词相关联的一组建议搜索词。装置400还包括建议呈现模块430，被配置为在搜索界面中呈现一组建议搜索词，以及搜索执行模块440，被配置为响应于对一组建议搜索词中的建议搜索词的选择，通过将输入搜索词和所选择的建议搜索词用作搜索关键词来执行搜索。

在一些实施例中，装置400进一步包括选择呈现模块，被配置为响应于建议搜索词的选择，在搜索框中呈现所选择的建议搜索词。

在一些实施例中，装置400进一步包括删除选项提供模块，被配置为提供对所选择的建议搜索词的删除选项；以及选择撤销模块，被配置为响应于删除选项的选择，撤销对建议搜索词的选择。

在一些实施例中，搜索执行模块440包括：附加建议确定模块，被配置为响应于建议搜索词的选择，确定与输入搜索词和所选择的建议搜索词相关联的另一组建议搜索词；附加建议呈现模块，被配置为在搜索界面中呈现另一组建议搜索词；以及精细搜索模块，被配置为响应于对另一组建议搜索词中的另一建议搜索词的选择，还基于另一建议搜索词来执行搜索。

在一些实施例中，建议确定模块420包括：基于预定建议的确定模块，被配置为基于建议搜索词的热度以及用户偏好中的至少一项，从与输入搜索词相关联的多个预定建议搜索词中选择一组建议搜索词。

在一些实施例中，建议确定模块420包括：文本分析模块，被配置为通过对输入搜索词执行文本分析来确定输入搜索词的语义；以及基于文本分析的确定模块，被配置为基于输入搜索词的语义来确定一组建议搜索词。

在一些实施例中，一组建议搜索词描述涉及输入搜索词的一个或多个类别。

在一些实施例中，一组建议搜索词选自包括建议搜索词的搜索词库中。在一些实施例中，装置400还包括建议生成模块，被配置为通过以下来生成搜索词库中的建议搜索词：从至少一个数据源获取第一数据和第二数据，第一数据和第二数据包括预计输入搜索词；以及至少基于第一数据和第二数据之间的相关度来确定与预计输入搜索词相关联的建议搜索词。

在一些实施例中，建议生成模块包括基于差异辨识的建议生成模块，被配置为响应于第一数据和第二数据之间的相关度低于阈值相关度，从第一数据或第二数据中确定与预定输入搜索词相关联的建议搜索词，以使得建议搜索词与第一数据和第二数据的相关度之间的差异大于阈值差异。

在一些实施例中，建议生成模块被配置为还基于至少一个数据源的可靠度和针对至少一个数据源可提供的数据的类别中的至少一项，来确定与预计输入搜索词相关联的建议搜索词。

在一些实施例中，建议呈现模块包括：顺序确定模块，被配置为基于建议搜索词的热度以及用户偏好中的至少一项，确定一组建议搜索词的顺序；以及按顺序呈现模块，被配置为按照所确定的顺序来呈现一组建议搜索词。

图5示出了可以用来实施本公开的实施例的示例设备500的示意性框图。设备500可以用于实现图2的计算设备130或终端设备120。如图所示，设备500包括计算单元501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的计算机程序指令或者从存储单元508加载到随机访问存储器(RAM)503中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还可存储设备500操作所需的各种程序和数据。计算单元501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

设备500中的多个部件连接至I/O接口505，包括：输入单元506，例如键盘、鼠标等；输出单元507，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元508，例如磁盘、光盘等；以及通信单元509，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元509允许设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元501可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元501的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元501执行上文所描述的各个方法和处理，例如过程200。例如，在一些实施例中，过程200可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元508。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 502和/或通信单元509而被载入和/或安装到设备500上。当计算机程序加载到RAM503并由计算单元501执行时，可以执行上文描述的过程200的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元501可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行过程200。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)等等。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这应当理解为要求这样操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行，或者要求所有图示的操作应被执行以取得期望的结果。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实现中。相反地，在单个实现的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实现中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (24)

1.一种提供搜索建议的方法，包括：

获取搜索界面的搜索框中的输入搜索词；

确定与所述输入搜索词相关联的一组建议搜索词；

在所述搜索界面中呈现所述一组建议搜索词；以及

响应于对所述一组建议搜索词中的建议搜索词的选择，通过将所述输入搜索词和所选择的建议搜索词用作搜索关键词来执行搜索。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

响应于所述建议搜索词的选择，在所述搜索框中呈现所选择的建议搜索词。

3.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

提供对所选择的建议搜索词的删除选项；以及

响应于所述删除选项的选择，撤销对所述建议搜索词的选择。

4.根据权利要求1所述的方法，其中执行所述搜索还包括：

响应于所述建议搜索词的选择，确定与所述输入搜索词和所选择的建议搜索词相关联的另一组建议搜索词；

在所述搜索界面中呈现所述另一组建议搜索词；以及

响应于对所述另一组建议搜索词中的另一建议搜索词的选择，还基于所述另一建议搜索词来执行所述搜索。

5.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述一组建议搜索词包括：

基于建议搜索词的热度以及用户偏好中的至少一项，从与所述输入搜索词相关联的多个预定建议搜索词中选择所述一组建议搜索词。

6.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述一组建议搜索词包括：

通过对所述输入搜索词执行文本分析来确定所述输入搜索词的语义；以及

基于所述输入搜索词的语义来确定所述一组建议搜索词。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述一组建议搜索词描述涉及所述输入搜索词的一个或多个类别。

8.根据权利要求1所述的方法，其中所述一组建议搜索词选自包括建议搜索词的搜索词库中，所述方法还包括：

通过以下来生成所述搜索词库中的所述建议搜索词：

从至少一个数据源获取第一数据和第二数据，所述第一数据和所述第二数据包括预计输入搜索词；以及

至少基于所述第一数据和所述第二数据之间的相关度来确定与所述预计输入搜索词相关联的建议搜索词。

9.根据权利要求8所述的方法，其中确定与所述预计输入搜索词相关联的建议搜索词包括：

响应于所述第一数据和所述第二数据之间的相关度低于阈值相关度，从所述第一数据或所述第二数据中确定与所述预定输入搜索词相关联的建议搜索词，以使得所述建议搜索词与所述第一数据和所述第二数据的相关度之间的差异大于阈值差异。

10.根据权利要求8所述的方法，其中确定与所述预计输入搜索词相关联的建议搜索词还包括：

还基于所述至少一个数据源的可靠度和针对所述至少一个数据源可提供的数据的类别中的至少一项，来确定与所述预计输入搜索词相关联的建议搜索词。

11.根据权利要求1所述的方法，其中呈现所述一组建议搜索词包括：

基于建议搜索词的热度以及用户偏好中的至少一项，确定所述一组建议搜索词的顺序；以及

按照所确定的顺序来呈现所述一组建议搜索词。

12.一种用于提供搜索建议的装置，包括：

输入获取模块，被配置为获取搜索界面的搜索框中的输入搜索词；

建议确定模块，被配置为确定与所述输入搜索词相关联的一组建议搜索词；

建议呈现模块，被配置为在所述搜索界面中呈现所述一组建议搜索词；以及

搜索执行模块，被配置为响应于对所述一组建议搜索词中的建议搜索词的选择，通过将所述输入搜索词和所选择的建议搜索词用作搜索关键词来执行搜索。

13.根据权利要求12所述的装置，进一步包括：

选择呈现模块，被配置为响应于所述建议搜索词的选择，在所述搜索框中呈现所选择的建议搜索词。

14.根据权利要求12所述的装置，进一步包括：

删除选项提供模块，被配置为提供对所选择的建议搜索词的删除选项；以及

选择撤销模块，被配置为响应于所述删除选项的选择，撤销对所述建议搜索词的选择。

15.根据权利要求12所述的装置，其中所述搜索执行模块包括：

附加建议确定模块，被配置为响应于所述建议搜索词的选择，确定与所述输入搜索词和所选择的建议搜索词相关联的另一组建议搜索词；

附加建议呈现模块，被配置为在所述搜索界面中呈现所述另一组建议搜索词；以及

精细搜索模块，被配置为响应于对所述另一组建议搜索词中的另一建议搜索词的选择，还基于所述另一建议搜索词来执行所述搜索。

16.根据权利要求12所述的装置，其中所述建议确定模块包括：

基于预定建议的确定模块，被配置为基于建议搜索词的热度以及用户偏好中的至少一项，从与所述输入搜索词相关联的多个预定建议搜索词中选择所述一组建议搜索词。

17.根据权利要求12所述的装置，其中所述建议确定模块包括：

文本分析模块，被配置为通过对所述输入搜索词执行文本分析来确定所述输入搜索词的语义；以及

基于文本分析的确定模块，被配置为基于所述输入搜索词的语义来确定所述一组建议搜索词。

18.根据权利要求12所述的装置，其中所述一组建议搜索词描述涉及所述输入搜索词的一个或多个类别。

19.根据权利要求12所述的装置，其中所述一组建议搜索词选自包括建议搜索词的搜索词库中，所述装置还包括：

建议生成模块，被配置为通过以下来生成所述搜索词库中的所述建议搜索词：

从至少一个数据源获取第一数据和第二数据，所述第一数据和所述第二数据包括预计输入搜索词；以及

至少基于所述第一数据和所述第二数据之间的相关度来确定与所述预计输入搜索词相关联的建议搜索词。

20.根据权利要求19所述的装置，其中所述建议生成模块包括：

基于差异辨识的建议生成模块，被配置为响应于所述第一数据和所述第二数据之间的相关度低于阈值相关度，从所述第一数据或所述第二数据中确定与所述预定输入搜索词相关联的建议搜索词，以使得所述建议搜索词与所述第一数据和所述第二数据的相关度之间的差异大于阈值差异。

21.根据权利要求19所述的装置，其中所述建议生成模块被配置为还基于所述至少一个数据源的可靠度和针对所述至少一个数据源可提供的数据的类别中的至少一项，来确定与所述预计输入搜索词相关联的建议搜索词。

22.根据权利要求12所述的装置，其中所述建议呈现模块包括：

顺序确定模块，被配置为基于建议搜索词的热度以及用户偏好中的至少一项，确定所述一组建议搜索词的顺序；以及

按顺序呈现模块，被配置为按照所确定的顺序来呈现所述一组建议搜索词。

23.一种电子设备，所述设备包括：

一个或多个处理器；以及

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-11中任一项所述的方法。

24.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-11中任一项所述的方法。