CN110619095A - 排序方法及装置 - Google Patents

Abstract

本公开实施例公开了一种排序方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。其中方法包括：获取与第一查询关键词相关联的预设个数第一搜索结果项；根据与第二查询关键词相关联的第二搜索结果项确定每个展示位置的平均点击率；根据每个展示位置的平均点击率和每个第一搜索结果项的点击率对预设个数第一搜索结果项进行排序；根据每个第一搜索结果项的排位确定各自第一搜索结果项的得分；根据得分对第一搜索结果项进行重新排序。本公开实施例可以去除现有技术中排在前面的搜索结果项因为位置带来的点击率收益，使得分更加接近于搜索结果项在对应的查询关键词下本身的优质程度，从而根据点击率挖掘到更优质的排序，使整个搜索引擎的搜索质量得到提升。

Description

排序方法及装置

技术领域

本公开涉及互联网搜索技术领域，特别是涉及一种排序方法、装置和计算机可读存储介质。

背景技术

随着网络技术的发展，搜索引擎包括一般搜索引擎(例如，搜索浏览器)和泛娱乐搜索引擎(例如，短视频)得到了不断的完善，通过搜索引擎可以从互联网上获取各种信息。搜索引擎是当前互联网帮助用户快速获取信息的主要途径之一。

在现有技术中，通常在搜索引擎中配置点击模型，该点击模型是一种基于用户反馈的搜索排序策略，其基本原理为，在每个查询词(Query)下，为每个第一搜索结果项计算一个分数，根据该分数对该Query下的所有第一搜索结果项进行排序，得分越高的第一搜索结果项被展现在越靠前的位置。

而现有的点击模型和第一点击率相关，即排在前面的第一搜索结果项通常是第一点击率较高的第一搜索结果项。然而在泛娱乐类场景下的搜索引擎中，特别是视频搜索下，当一个第一搜索结果项被点击可能是因为其封面更有吸引力，或者是击中了用户其他的兴趣点。导致第一点击率的高低无法反映所谓的结果相关性。

并且，第一搜索结果项的排序对于搜索引擎至关重要，部分第一搜索结果项被排到前排后，会获得相对较高的第一点击率。前排第一搜索结果项在有较高的第一点击率后，又会作用于点击模型，获得更高的第一点击率，稳定前排的排序。而排在后排的优质的第一搜索结果项就很难再被排到前排，这样搜索引擎很容易形成排序结果的固化，导致后面的优质第一搜索结果项无法排上来，从而使整个搜索引擎的搜索质量无法得到提升。

发明内容

提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开解决的技术问题是提供一种排序方法，以至少部分地解决现有技术中容易形成排序结果的固化，导致后面的优质第一搜索结果项无法排上来，从而使整个搜索引擎的搜索质量无法得到提升的技术问题。此外，还提供一种排序装置、排序硬件装置、计算机可读存储介质和排序终端。

为了实现上述目的，根据本公开的一个方面，提供以下技术方案：

一种排序方法，包括：

获取与第一查询关键词相关联的预设个数第一搜索结果项；其中，一个第一搜索结果项对应一个展示位置；

根据与第二查询关键词相关联的第二搜索结果项确定每个展示位置的平均点击率；

根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序；

根据每个第一搜索结果项的排位确定各自第一搜索结果项的得分；

根据所述得分对所述预设个数第一搜索结果项进行重新排序。

为了实现上述目的，根据本公开的一个方面，提供以下技术方案：

一种排序装置，包括：

搜索结果项获取模块，用于获取与第一查询关键词相关联的预设个数第一搜索结果项；其中，一个第一搜索结果项对应一个展示位置；

平均点击率确定模块，用于根据与第二查询关键词相关联的第二搜索结果项确定每个展示位置的平均点击率；

排序模块，用于根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序；

打分模块，用于根据每个第一搜索结果项的排位确定各自第一搜索结果项的得分；

排序模块，还用于根据所述得分对所述预设个数第一搜索结果项进行重新排序。

为了实现上述目的，根据本公开的一个方面，提供以下技术方案：

一种电子设备，包括：

存储器，用于存储非暂时性计算机可读指令；以及

处理器，用于运行所述计算机可读指令，使得所述处理器执行时实现上述任一项所述的排序方法。

为了实现上述目的，根据本公开的一个方面，提供以下技术方案：

一种计算机可读存储介质，用于存储非暂时性计算机可读指令，当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，使得所述计算机执行上述任一项所述的排序方法。

为了实现上述目的，根据本公开的又一个方面，还提供以下技术方案：

一种排序终端，包括上述任一排序装置。

本公开实施例通过获取与第一查询关键词相关联的预设个数第一搜索结果项，其中，一个第一搜索结果项对应一个展示位置，根据与第二查询关键词相关联的第二搜索结果项确定每个展示位置的平均点击率，根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序，根据每个第一搜索结果项的排位确定各自第一搜索结果项的得分，根据所述得分对所述预设个数第一搜索结果项进行重新排序，在对搜索结果项进行打分时参照平均点击率和本身的点击率，可以去除现有技术中排在前面的搜索结果项因为位置带来的点击率收益，使得分更加接近于搜索结果项在对应的查询关键词下本身的优质程度，从而根据点击率挖掘到更优质的排序，使整个搜索引擎的搜索质量得到提升。

上述说明仅是本公开技术方案的概述，为了能更清楚了解本公开的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为让本公开的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例,并配合附图，详细说明如下。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，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。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1a为根据本公开一个实施例的排序方法的流程示意图；

图1b为根据本公开一个实施例的排序方法中提供的展示位置示意图；

图1c为根据本公开一个实施例的排序方法中提供的点击期望随展示位置的变化曲线示意图；

图2为根据本公开一个实施例的排序方法的流程示意图；

图3为根据本公开一个实施例的排序装置的结构示意图；

图4为根据本公开一个实施例的电子设备的结构示意图。

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。

应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

实施例一

为了解决现有技术中容易形成排序结果的固化，导致后面的优质第一搜索结果项无法排上来，从而使整个搜索引擎的搜索质量无法得到提升的技术问题，本公开实施例提供一种排序方法。如图1a所示，该排序方法主要包括如下步骤S11至步骤S15。

步骤S11：获取与第一查询关键词相关联的预设个数第一搜索结果项；其中，一个第一搜索结果项对应一个展示位置。

本实施例以执行主体为点击模型或搜索引擎，该搜索引擎包括一般搜索引擎(例如，搜索浏览器)和泛娱乐搜索引擎(例如，短视频应用)。具体的，可以在搜索引擎中输入第一查询关键词，然后点击搜索获取对应的第一搜索结果项。

为了与后续出现的查询关键词进行区分，这里将本次出现的查询关键词定义为第一查询关键词，将与第一查询关键词相关联的搜索结果项定义为第一搜索结果项。

其中，第一查询关键词可以为多媒体信息(例如，视频、图片、音频、卡片等)，也可以为文字、数字等。第一搜索结果项也可以为多媒体信息(例如，视频、图片、音频、卡片等)，也可以为文字、数字等。且，一个第一查询关键词对应至少一个第一搜索结果项。一个第一搜索结果项对应一个展示位置，预设个数第一搜索结果项对应预设个数第一搜索结果项。

其中，预设个数可以为与第一查询关键词相关联的所有或部分第一搜索结果项。其中，部分第一搜索结果项可以为选取的展示位置靠前的第一搜索结果项，例如，前50个第一搜索结果项。

步骤S12：根据与第二查询关键词相关联的第二搜索结果项确定每个展示位置的平均点击率。

为了与前面出现的查询关键词进行区分，这里将本次出现的查询关键词定义为第二查询关键词，将与第二查询关键词相关联的搜索结果项定义为第二搜索结果项。

其中，第二查询关键词为历史搜索使用的关键词，具体可以为多媒体信息(例如，视频、图片、音频、卡片等)，也可以为文字、数字等。第一搜索结果项也可以为多媒体信息(例如，视频、图片、音频、卡片等)，也可以为文字、数字等。且，第二查询关键词可以为多个，多个第二查询关键词中可以包含第一查询关键词。且一个第二查询关键词关联多个第二搜索结果项。

为了排除由于展示位置在前带来的点击率收益，本公开提出了平均点击率，如图1b所示，为在某视频搜索引擎上视频的展示位置的示意图，图中包含展示位置0至展示位置5，如图1c所示，为在每个展示位置上的平均点击率。

在本公开中，平均点击率为与第二查询关键词相关联的第二搜索结果项对应展示位置的平均点击率。具体的，获取搜索引擎或点击模型中可以使用的展示位置，可以包含所有展示位置或位于前面的预设个数展示位置(例如，前100个)，然后获取历史查询中获取与至少一个第二查询关键词相关联的第二搜索结果项，根据第二搜索结果项预设时间内的历史点击率(例如，一个月或一周)确定每个展示位置的平均点击率。

步骤S13：根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序。

其中，第一搜索结果项的点击率可以根据历史点击率确定(例如，前一天的平均点击率)。在排序时，具体可以参照第一搜索结果项的点击率及该第一搜索结果项对应展示位置的平均点击率确定该第一搜索结果项的排位。

本步骤将根据第一搜索结果项的点击率及展示位置的平均点击率相结合对所述预设个数第一搜索结果项进行排序，可以去除现有技术中排在前面的搜索结果项因为位置带来的点击率收益，使得分更加接近于搜索结果项在对应的查询关键词下本身的优质程度，从而根据点击率挖掘到更优质的排序，使整个搜索引擎的搜索质量得到提升。

步骤S14：根据每个第一搜索结果项的排位确定各自第一搜索结果项的得分。

例如，排在首位的第一搜索结果项的得分为1分，其余第一搜索结果项的得分为1–n/M分，其中，M为第一搜索结果项的个数，n为排位。根据上述打分规则，可以确定排在第0位的第一搜索结果项的得分为1.0,排在第1位的第一搜索结果项的得分为0.98，依次类推。

步骤S15：根据所述得分对所述预设个数第一搜索结果项进行重新排序.

具体的，得分越高，其对应的第一搜索结果项的展示位置越靠前。本实施例通过获取与第一查询关键词相关联的预设个数第一搜索结果项，其中，一个第一搜索结果项对应一个展示位置，根据与第二查询关键词相关联的第二搜索结果项确定每个展示位置的平均点击率，根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序，根据每个第一搜索结果项的排位确定各自第一搜索结果项的得分，在对搜索结果项进行打分时参照平均点击率和本身的点击率，可以去除现有技术中排在前面的搜索结果项因为位置带来的点击率收益，使得分更加接近于搜索结果项在对应的查询关键词下本身的优质程度，从而根据点击率挖掘到更优质的排序，使整个搜索引擎的搜索质量得到提升。

实施例二

为了解决现有技术中容易形成排序结果的固化，导致后面的优质第一搜索结果项无法排上来，从而使整个搜索引擎的搜索质量无法得到提升的技术问题，本公开实施例提供一种排序方法，本实施例在上述实施例一的基础上，对步骤根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序进行进一步限定。如图2所示，该排序方法主要包括如下步骤S21至步骤S26。

步骤S21：获取与第一查询关键词相关联的预设个数第一搜索结果项；其中，一个第一搜索结果项对应一个展示位置。

步骤S22：根据与第二查询关键词相关联的第二搜索结果项确定每个展示位置的平均点击率。

步骤S23：根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率预测每个第一搜索结果项的点击率。

关于本步骤一种可实现的方法为，对于每个第一搜索结果项，根据其点击率和其对应展示位置的平均点击率预测该第一搜索结果项的点击率。具体可以为点击率和平均点击率的加和或加权。

步骤S24：根据所述每个第一搜索结果项的预测点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序。

其中，预测点击率越大的第一搜索结果项排位越靠前。

步骤S25：根据每个第一搜索结果项的排位确定各自第一搜索结果项的得分。

对于上述步骤21-步骤22的具体实现参见上述实施例一中的相关描述，这里不再赘述。

步骤S26：根据所述得分对所述预设个数第一搜索结果项进行重新排序。

本实施例通过获取与第一查询关键词相关联的预设个数第一搜索结果项，其中，一个第一搜索结果项对应一个展示位置，根据与第二查询关键词相关联的第二搜索结果项确定每个展示位置的平均点击率，根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率预测每个第一搜索结果项的点击率，根据所述每个第一搜索结果项的预测点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序，根据每个第一搜索结果项的排位确定各自第一搜索结果项的得分，在对搜索结果项进行打分时参照平均点击率和本身的点击率，可以去除现有技术中排在前面的搜索结果项因为位置带来的点击率收益，使得分更加接近于搜索结果项在对应的查询关键词下本身的优质程度，从而根据点击率挖掘到更优质的排序，使整个搜索引擎的搜索质量得到提升。

在一个可选的实施例中，步骤S23具体包括：

步骤S231：根据每个第一搜索结果项的点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序，得到第一搜索结果项序列和对应的点击率序列。

其中，排序可以为根据点击率由大到小进行排序，也可以根据点击率由小到大进行排序，这里不做具体限定。

具体的，以根据点击率由大到小进行排序为例，若第一搜索结果项1的点击率为0.13、第一搜索结果项2的点击率为0.18、第一搜索结果项3的点击率为0.37、第一搜索结果项4的点击率为0.16，那么根据点击率由大到小进行排序后的第一搜索结果项序列为[第一搜索结果项3第一搜索结果项2第一搜索结果项4第一搜索结果项1]，其对应的点击率序列为[0.37 0.18 0.16 0.13]。

步骤S232：根据所述每个展示位置的平均点击率进行平均点击率排序，得到平均点击率序列。

其中，排序可以为根据平均点击率由大到小进行排序，也可以根据平均点击率由小到大进行排序，这里不做具体限定。

具体的，以根据平均点击率由大到小进行排序为例，若第一搜索结果项1对应的展示位置为展示位置0、第一搜索结果项2对应的展示位置为展示位置1、第一搜索结果项3对应的展示位置为展示位置2、第一搜索结果项4对应的展示位置为展示位置3，且经过统计展示位置0、展示位置1、展示位置2、展示位置3的平均点击率分别为0.154、0.241、0.481、0.180，根据平均点击率由大到小进行排序，得到平均点击率序列为[0.481 0.241 0.1800.154]。

步骤S233：根据所述点击率序列和所述平均点击率序列确定预测点击率序列。

具体的，可以按照预设顺序(例如，由大到小或由小到大)逐个选取所述点击率序列和所述平均点击率序列中相应位置上的数值进行计算，将计算结果作为预测点击率。所作的计算可以为加和或加权。

步骤S234：将所述预测点击率序列中的每个预测点击率与所述第一搜索结果项序列中的每个第一搜索结果项进行匹配，得到每个第一搜索结果项的预测点击率。

具体的，若步骤S243在做计算时，采用的顺序为由大到小，则得到的预测点击率序列中的预测点击率也是由大到小进行排序，则若第一搜索结果项序列也是根据点击率由大到小进行排序得到，则直接根据位置进行匹配。若第一搜索结果项序列是根据点击率由小到大排序得到，则将第一搜索结果项序列中的第一搜索结果项的排序进行倒置，然后根据倒置后的位置进行匹配。

在一个可选的实施例中，步骤S233具体包括：

步骤S2331：确定所述平均点击率序列中的最小平均点击率。

参见上述步骤中的例子，若平均点击率序列为[0.481 0.241 0.180 0.154]，则其中的最小平均点击率为0.154。

步骤S2332：将所述平均点击率序列中的每个平均点击率分别除以所述最小平均点击率，将得到比值形成中间序列。

具体的，若平均点击率序列为[0.481 0.241 0.180 0.154]，则将其中的每个平均点击均除以最小平均点击率，即[0.481/0.154 0.241/0.154 0.180/0.154 0.154/0.154]＝[3.123 1.565 1.169 1]，其中[3.123 1.565 1.169 1]为中间序列。

步骤S2333：根据所述点击率序列和所述中间序列确定预测点击率序列。

具体的，可以按照预设顺序(例如，由大到小或由小到大)逐个选取所述点击率序列和所述中间序列中相应位置上的数值进行计算，将计算结果作为预测点击率。

在一个可选的实施例中，步骤S2333具体包括：

将所述点击率序列中的每个点击率分别除以所述中间序列中的每个比值，将最终得到的比值序列作为预测点击率序列。

具体的，可以按照预设顺序(例如，由大到小或由小到大)逐个选取所述点击率序列中的点击率除以所述中间序列中相应位置上的数值，将比值作为预测点击率。参见上述步骤中的例子，若点击率序列为[0.37 0.18 0.16 0.13]，中间序列为[3.123 1.565 1.1691]，则得到预测点击率序列为[0.37/3.123 0.18/1.565 0.16/1.169 0.13/1]＝[0.1180.115 0.137 0.13]。

在一个可选的实施例中，步骤S24具体包括：

步骤S241：根据每个第一搜索结果项的预测点击率确定各自的排位系数。

其中，排位系数可以为整数或小数，具体可以根据每个第一搜索结果项的预测点击率和初始排位确定。

步骤S242：根据所述各自的排位系数对所述预设个数第一搜索结果项进行排序。

在一个可选的实施例中，步骤S241具体包括：

步骤S2411：根据每个第一搜索结果项的预测点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序，得到每个第一搜索结果项的初始排位。

步骤S2412：根据初始排位若当前第n位的第一搜索结果项的预测点击率不高于前面所有的第一搜索结果项的预测点击率及不高于第n+1位和第n+2位第一搜索结果项的预测点击率时，将所述第n位的第一搜索结果项的排位系数计作n+2+预设值，否则，将所述第n位的第一搜索结果项的排位系数计作n。

其中，预设值可以为小数或整数，当为小数时，可以取值为0.5。

具体的，如果对M个第一搜索结果项进行排序，根据初始排位，从第1位第一搜索结果项开始，到第M位第一搜索结果项依次执行以下算法：

令当前位置为n

当在第n位的第一搜索结果项的预测点击率不高于前面所有的第一搜索结果项的预测点击率及不高于第n+1位和第n+2位第一搜索结果项的预测点击率时，将其排位系数记作n+2.5，否则将其排位系数记作n。

本领域技术人员应能理解，在上述各个实施例的基础上，还可以进行明显变型(例如，对所列举的模式进行组合)或等同替换。

在上文中，虽然按照上述的顺序描述了排序方法实施例中的各个步骤，本领域技术人员应清楚，本公开实施例中的步骤并不必然按照上述顺序执行，其也可以倒序、并行、交叉等其他顺序执行，而且，在上述步骤的基础上，本领域技术人员也可以再加入其他步骤，这些明显变型或等同替换的方式也应包含在本公开的保护范围之内，在此不再赘述。

下面为本公开装置实施例，本公开装置实施例可用于执行本公开方法实施例实现的步骤，为了便于说明，仅示出了与本公开实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本公开方法实施例。

实施例三

为了解决现有技术中容易形成排序结果的固化，导致后面的优质第一搜索结果项无法排上来，从而使整个搜索引擎的搜索质量无法得到提升的技术问题，本公开实施例提供一种排序装置。该装置可以执行上述实施例一所述的排序方法实施例中的步骤。如图2所示，该装置主要包括：搜索结果项获取模块31、平均点击率确定模块32、排序模块33和打分模块34；其中，

搜索结果项获取模块31用于获取与第一查询关键词相关联的预设个数第一搜索结果项；其中，一个第一搜索结果项对应一个展示位置；

平均点击率确定模块32用于根据与第二查询关键词相关联的第二搜索结果项确定每个展示位置的平均点击率；

排序模块33用于根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序；

打分模块34用于根据每个第一搜索结果项的排位确定各自第一搜索结果项的得分；

所述排序模块35还用于根据所述得分对所述预设个数第一搜索结果项进行重新排序。

进一步的，所述排序模块33包括：点击率预测单元331和排序单元332；其中，

点击率预测单元331用于根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率预测每个第一搜索结果项的点击率；

排序单元332用于根据所述每个第一搜索结果项的预测点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序。

进一步的，所述点击率预测单元331具体用于：根据每个第一搜索结果项的点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序，得到第一搜索结果项序列和对应的点击率序列；根据所述每个展示位置的平均点击率进行平均点击率排序，得到平均点击率序列；根据所述点击率序列和所述平均点击率序列确定预测点击率序列；将所述预测点击率序列中的每个预测点击率与所述第一搜索结果项序列中的每个第一搜索结果项进行匹配，得到每个第一搜索结果项的预测点击率。

进一步的，所述点击率预测单元331具体用于：确定所述平均点击率序列中的最小平均点击率；将所述平均点击率序列中的每个平均点击率分别除以所述最小平均点击率，将得到比值形成中间序列；根据所述点击率序列和所述中间序列确定预测点击率序列。

进一步的，所述点击率预测单元331具体用于：将所述点击率序列中的每个点击率分别除以所述中间序列中的每个比值，将最终得到的比值序列作为预测点击率序列。

进一步的，所述排序单元332具体用于：根据每个第一搜索结果项的预测点击率确定各自的排位系数；根据所述各自的排位系数对所述预设个数第一搜索结果项进行排序。

进一步的，所述排序单元332具体用于：根据每个第一搜索结果项的预测点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序，得到每个第一搜索结果项的初始排位；根据初始排位若当前第n位的第一搜索结果项的预测点击率不高于前面所有的第一搜索结果项的预测点击率及不高于第n+1位和第n+2位第一搜索结果项的预测点击率时，将所述第n位的第一搜索结果项的排位系数计作n+2+预设值，否则，将所述第n位的第一搜索结果项的排位系数计作n。

有关排序装置实施例的工作原理、实现的技术效果等详细说明可以参考前述排序方法实施例中的相关说明，在此不再赘述。

实施例四

下面参考图4，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备400的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图4示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，电子设备400可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)401，其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的程序或者从存储装置406加载到随机访问存储器(RAM)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中，还存储有电子设备400操作所需的各种程序和数据。处理装置401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。

通常，以下装置可以连接至I/O接口405：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置406；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置407；包括例如磁带、硬盘等的存储装置406；以及通信装置409。通信装置409可以允许电子设备400与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图4示出了具有各种装置的电子设备400，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置409从网络上被下载和安装，或者从存储装置406被安装，或者从ROM 402被安装。在该计算机程序被处理装置401执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取与第一查询关键词相关联的预设个数第一搜索结果项；其中，一个第一搜索结果项对应一个展示位置；根据与第二查询关键词相关联的第二搜索结果项确定每个展示位置的平均点击率；根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序；根据每个第一搜索结果项的排位确定各自第一搜索结果项的得分；根据所述得分对所述预设个数第一搜索结果项进行重新排序。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。

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：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

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。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种排序方法，包括：

获取与第一查询关键词相关联的预设个数第一搜索结果项；其中，一个第一搜索结果项对应一个展示位置；

根据与第二查询关键词相关联的第二搜索结果项确定每个展示位置的平均点击率；

根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序；

根据每个第一搜索结果项的排位确定各自第一搜索结果项的得分；

根据所述得分对所述预设个数第一搜索结果项进行重新排序。

进一步的，所述根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序，包括：

根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率预测每个第一搜索结果项的点击率；

根据所述每个第一搜索结果项的预测点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序。

进一步的，所述根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率预测每个第一搜索结果项的点击率，包括：

根据每个第一搜索结果项的点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序，得到第一搜索结果项序列和对应的点击率序列；

根据所述每个展示位置的平均点击率进行平均点击率排序，得到平均点击率序列；

根据所述点击率序列和所述平均点击率序列确定预测点击率序列；

将所述预测点击率序列中的每个预测点击率与所述第一搜索结果项序列中的每个第一搜索结果项进行匹配，得到每个第一搜索结果项的预测点击率。

进一步的，所述根据所述点击率序列和所述平均点击率序列确定预测点击率序列，包括：

确定所述平均点击率序列中的最小平均点击率；

将所述平均点击率序列中的每个平均点击率分别除以所述最小平均点击率，将得到比值形成中间序列；

根据所述点击率序列和所述中间序列确定预测点击率序列。

进一步的，所述根据所述点击率序列和所述中间序列确定预测点击率序列，包括：

将所述点击率序列中的每个点击率分别除以所述中间序列中的每个比值，将最终得到的比值序列作为预测点击率序列。

进一步的，所述根据所述每个第一搜索结果项的预测点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序，包括：

根据每个第一搜索结果项的预测点击率确定各自的排位系数；

根据所述各自的排位系数对所述预设个数第一搜索结果项进行排序。

进一步的，所述根据每个第一搜索结果项的预测点击率确定各自的排位系数，包括：

根据每个第一搜索结果项的预测点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序，得到每个第一搜索结果项的初始排位；

根据初始排位若当前第n位的第一搜索结果项的预测点击率不高于前面所有的第一搜索结果项的预测点击率及不高于第n+1位和第n+2位第一搜索结果项的预测点击率，将所述第n位的第一搜索结果项的排位系数计作n+2+预设值，否则，将所述第n位的第一搜索结果项的排位系数计作n。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种排序装置，包括：

搜索结果项获取模块，用于获取与第一查询关键词相关联的预设个数第一搜索结果项；其中，一个第一搜索结果项对应一个展示位置；

平均点击率确定模块，用于根据与第二查询关键词相关联的第二搜索结果项确定每个展示位置的平均点击率；

排序模块，用于根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序；

打分模块，用于根据每个第一搜索结果项的排位确定各自第一搜索结果项的得分；

所述排序模块，还用于根据所述得分对所述预设个数第一搜索结果项进行重新排序。

进一步的，所述排序模块包括：

点击率预测单元，用于根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率预测每个第一搜索结果项的点击率；

排序单元，用于根据所述每个第一搜索结果项的预测点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序。

进一步的，所述点击率预测单元具体用于：根据每个第一搜索结果项的点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序，得到第一搜索结果项序列和对应的点击率序列；根据所述每个展示位置的平均点击率进行平均点击率排序，得到平均点击率序列；根据所述点击率序列和所述平均点击率序列确定预测点击率序列；将所述预测点击率序列中的每个预测点击率与所述第一搜索结果项序列中的每个第一搜索结果项进行匹配，得到每个第一搜索结果项的预测点击率。

进一步的，所述点击率预测单元具体用于：确定所述平均点击率序列中的最小平均点击率；将所述平均点击率序列中的每个平均点击率分别除以所述最小平均点击率，将得到比值形成中间序列；根据所述点击率序列和所述中间序列确定预测点击率序列。

进一步的，所述点击率预测单元具体用于：将所述点击率序列中的每个点击率分别除以所述中间序列中的每个比值，将最终得到的比值序列作为预测点击率序列。

进一步的，所述排序单元具体用于：根据每个第一搜索结果项的预测点击率确定各自的排位系数；根据所述各自的排位系数对所述预设个数第一搜索结果项进行排序。

进一步的，所述排序单元具体用于：根据每个第一搜索结果项的预测点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序，得到每个第一搜索结果项的初始排位；根据初始排位若当前第n位的第一搜索结果项的预测点击率不高于前面所有的第一搜索结果项的预测点击率及不高于第n+1位和第n+2位第一搜索结果项的预测点击率时，将所述第n位的第一搜索结果项的排位系数计作n+2+预设值，否则，将所述第n位的第一搜索结果项的排位系数计作n。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种电子设备，包括：

存储器，用于存储非暂时性计算机可读指令；以及

处理器，用于运行所述计算机可读指令，使得所述处理器执行时实现上述的排序方法。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种计算机可读存储介质，用于存储非暂时性计算机可读指令，当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，使得所述计算机执行上述的排序方法。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。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施例中。相反地，在单个实施例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施例中。

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 (10)

1.一种排序方法，其特征在于，包括：

获取与第一查询关键词相关联的预设个数第一搜索结果项；其中，一个第一搜索结果项对应一个展示位置；

根据与第二查询关键词相关联的第二搜索结果项确定每个展示位置的平均点击率；

根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序；

根据每个第一搜索结果项的排位确定各自第一搜索结果项的得分；

根据所述得分对所述预设个数第一搜索结果项进行重新排序。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序，包括：

根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率预测每个第一搜索结果项的预测点击率；

根据所述每个第一搜索结果项的预测点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率预测每个第一搜索结果项的预测点击率，包括：

根据每个第一搜索结果项的点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序，得到第一搜索结果项序列和对应的点击率序列；

根据所述每个展示位置的平均点击率进行平均点击率排序，得到平均点击率序列；

根据所述点击率序列和所述平均点击率序列确定预测点击率序列；

将所述预测点击率序列中的每个预测点击率与所述第一搜索结果项序列中的每个第一搜索结果项进行匹配，得到每个第一搜索结果项的预测点击率。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述点击率序列和所述平均点击率序列确定预测点击率序列，包括：

确定所述平均点击率序列中的最小平均点击率；

将所述平均点击率序列中的每个平均点击率分别除以所述最小平均点击率，将得到比值形成中间序列；

根据所述点击率序列和所述中间序列确定预测点击率序列。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述点击率序列和所述中间序列确定预测点击率序列，包括：

将所述点击率序列中的每个点击率分别除以所述中间序列中的每个比值，将最终得到的比值序列作为预测点击率序列。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个第一搜索结果项的预测点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序，包括：

根据每个第一搜索结果项的预测点击率确定各自的排位系数；

根据所述各自的排位系数对所述预设个数第一搜索结果项进行排序。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据每个第一搜索结果项的预测点击率确定各自的排位系数，包括：

根据每个第一搜索结果项的预测点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序，得到每个第一搜索结果项的初始排位；

根据初始排位，若当前第n位的第一搜索结果项的预测点击率不高于前面所有的第一搜索结果项的预测点击率及不高于第n+1位和第n+2位第一搜索结果项的预测点击率，将所述第n位的第一搜索结果项的排位系数计作n+2+预设值，否则，将所述第n位的第一搜索结果项的排位系数计作n。

8.一种排序装置，其特征在于，包括：

搜索结果项获取模块，用于获取与第一查询关键词相关联的预设个数第一搜索结果项；其中，一个第一搜索结果项对应一个展示位置；

平均点击率确定模块，用于根据与第二查询关键词相关联的第二搜索结果项确定每个展示位置的平均点击率；

排序模块，用于根据所述每个展示位置的平均点击率和所述每个第一搜索结果项的点击率对所述预设个数第一搜索结果项进行排序；

打分模块，用于根据每个第一搜索结果项的排位确定各自第一搜索结果项的得分；

所述排序模块，还用于根据所述得分对所述预设个数第一搜索结果项进行重新排序。

9.一种电子设备，包括：

存储器，用于存储非暂时性计算机可读指令；以及

处理器，用于运行所述计算机可读指令，使得所述处理器执行时实现根据权利要求1-7任一项所述的排序方法。

10.一种计算机可读存储介质，用于存储非暂时性计算机可读指令，当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，使得所述计算机执行权利要求1-7任一项所述的排序方法。