CN110647679A - 一种o2o场景下的搜索结果综合排序方法 - Google Patents

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Abstract

一种o2o场景下的搜索结果综合排序方法，包括以下步骤：接收用户输入的搜索关键词；分析用户输入的关键词；获取与搜索细分关键词相对应的商品信息；计算各商品信息与搜索关键词的相关性指数，并将位于同一相关性指数区间的商品归纳到一个集合中；基于相关性指数的高低对各集合进行排序；基于sku综合得分的算法对单个集合中各商品的综合得分进行计算；基于sku综合得分的高低对单个集合中的各商品进行排序；生成最终综合排序结果并进行显示。本发明优化了搜索结果综合排序方法，操作简单，能够使用户快速找到所需商品，提高了商品搜索结果的精确度，增强了用户的体验效果，还可以用于对从ES初步召回的商品列表进行重排序。

Description

一种o2o场景下的搜索结果综合排序方法
技术领域
本发明涉及o2o运营技术领域，尤其涉及一种o2o场景下的搜索结果综合排序方法。
背景技术
o2o即Online To Offline，商家通过免费开网店将商家信息、商品信息等展现给消费者，消费者在线上进行筛选服务并支付，线下进行消费验证和消费体验，这样既能极大地满足消费者个性化的需求，也节省了消费者因在线支付而没有去消费的费用，商家通过网店信息传播得更快更远更广，可以瞬间聚集强大的消费能力，该模式的主要特点是商家和消费者都通过o2o电子商务满足了双方的需要；
随着互联网的普及以及电子商务的迅速发展，电子商务的应用对人们产生越来越大的作用，其中最为突出的是，人们进行网络购物，网络购物属于网络交易，在电子商务中占据极其重要的地位，联网用户在进行网络购物时必然会先搜索自己想要购买或者感兴趣的商品，并通过电子商务搜索系统得出搜索结果，进而对所搜索到的不同商品进行筛选及对比，挑选其中最合心意或者需要的商品进行购买；
目前许多网站提供了各种搜索引擎，用户可以在网页中输入所需商品的相关关键词，搜索引擎会根据该关键词给用户返回搜索结果，现有搜索结果排序方法操作复杂，使用效果不佳，往往返回的结果是与关键词无关商品的网页链接，另外还存在着结果排序较乱的问题，导致搜索精确度低，搜索时计算量大，难以使用户快速找到所需商品，用户体验效果差。
发明内容
(一)发明目的
为解决背景技术中存在的技术问题，本发明提出一种o2o场景下的搜索结果综合排序方法，优化了搜索结果综合排序方法，操作简单，基于每个sku多维度的特征设计sku综合得分的规则，公平地计算出每个sku的综合得分并根据sku综合得分高低进行排序，使用户快速找到所需商品，提高了商品搜索结果的精确度，增强了用户的体验效果，还可以用于对从ES初步召回的商品列表进行重排序。
(二)技术方案
为解决上述问题，本发明提出了一种o2o场景下的搜索结果综合排序方法，包括以下步骤：
S1、接收用户输入的搜索关键词；
S2、分析用户输入的关键词，筛选出搜索细分关键词；
S3、获取与搜索细分关键词相对应的商品信息；
S4、计算各商品信息与搜索关键词的相关性指数，并将位于同一相关性指数区间的商品归纳到一个集合中；
S5、基于相关性指数的高低对各集合进行排序，获得各集合的综合排序结果；
S6、基于sku综合得分的算法对单个集合中各商品的综合得分进行计算，获得各商品的sku综合得分；
S7、基于sku综合得分的高低对单个集合中的各商品进行排序，获得单个集合中各商品的综合排序结果；
S8、生成最终综合排序结果并进行显示。
优选的，在所有步骤之前，还包括编写计算sku综合得分的算法。
优选的，sku综合得分算法的具体操作步骤如下：
针对不同特征信息的重要性给出不同权重；
基于规则进行计算得分；
进行加权求和，获得商品的sku综合得分。
优选的，在S2中，细分关键词包括商品种类、商品描述词和商品品牌名称。
优选的，在S4中，其具体步骤如下：
S41、根据商品信息与搜索关键词的相关性获得商品的相关性指数；
S42、划分相关性指数区间；
S43、将位于同一相关性指数区间的商品归纳到一个集合中。
优选的，在S4中，还包括将相关性指数低于30％的商品剔除。
优选的，在S6之前，还包括获取各商品的特征信息，包括各商品的月销量、用户评价、促销力度和月点击量。
优选的，用户评价包括商品的好评数、差评数、好评率和差评率。
优选的，还包括获取各商品的价格，并通过价格升序或价格降序的排序方式显示搜索结果。
优选的，还包括通过月销量升序或月销量降序的排序方式显示搜索结果。
本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：
首先接收用户输入的搜索关键词，并分析用户输入的关键词，筛选出搜索细分关键词；然后获取与搜索细分关键词相对应的商品信息；之后计算各商品信息与搜索关键词的相关性指数，并将位于同一相关性指数区间的商品归纳到一个集合中；之后基于相关性指数的高低对各集合进行排序，获得各集合的综合排序结果；然后基于sku综合得分算法对单个集合中各商品的综合得分进行计算，获得各商品的sku综合得分，并基于sku综合得分的高低对单个集合中的各商品进行排序，获得单个集合中各商品的综合排序结果；最后生成最终综合排序结果并进行显示；
本发明优化了搜索结果综合排序方法，操作简单，基于每个sku的月销量、用户评价和促销(是否满减，直降)等维度的特征，设计出一套计算sku综合得分的规则，对不同的特征按重要性给出不同权重，根据规则计算得分并加权求和，公平地计算出每个sku的综合得分，使用户快速得到所需商品，提高了商品搜索结果的精确度，增强了用户的体验效果，还可以用于对从ES初步召回的商品列表进行重排序。
附图说明
图1为本发明提出的一种o2o场景下的搜索结果综合排序方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
如图1所示，本发明提出的一种o2o场景下的搜索结果综合排序方法，包括以下步骤：
S1、接收用户输入的搜索关键词；
S2、分析用户输入的关键词，筛选出搜索细分关键词；
S3、获取与搜索细分关键词相对应的商品信息；
S4、计算各商品信息与搜索关键词的相关性指数，并将位于同一相关性指数区间的商品归纳到一个集合中；
S5、基于相关性指数的高低对各集合进行排序，获得各集合的综合排序结果；
S6、基于sku综合得分的算法对单个集合中各商品的综合得分进行计算，获得各商品的sku综合得分；
S7、基于sku综合得分的高低对单个集合中的各商品进行排序，获得单个集合中各商品的综合排序结果；
S8、生成最终综合排序结果并进行显示。
在一个可选的实施例中，在所有步骤之前，还包括编写计算sku综合得分的算法。
在一个可选的实施例中，sku综合得分算法的具体操作步骤如下：
针对不同特征信息的重要性给出不同权重；
基于规则进行计算得分；
进行加权求和，获得商品的sku综合得分。
在一个可选的实施例中，在S2中，细分关键词包括商品种类、商品描述词和商品品牌名称。
在一个可选的实施例中，在S4中，其具体步骤如下：
S41、根据商品信息与搜索关键词的相关性获得商品的相关性指数；
S42、划分相关性指数区间；
S43、将位于同一相关性指数区间的商品归纳到一个集合中。
在一个可选的实施例中，在S4中，还包括将相关性指数低于30％的商品剔除。
在一个可选的实施例中，在S6之前，还包括获取各商品的特征信息，包括各商品的月销量、用户评价、促销力度和月点击量。
在一个可选的实施例中，用户评价包括商品的好评数、差评数、好评率和差评率。
在一个可选的实施例中，还包括获取各商品的价格，并通过价格升序或价格降序的排序方式显示搜索结果。
在一个可选的实施例中，还包括通过月销量升序或月销量降序的排序方式显示搜索结果。
本发明中，首先接收用户输入的搜索关键词，并分析用户输入的关键词，筛选出搜索细分关键词，细分关键词包括商品种类、商品描述词和商品品牌名称；然后获取与搜索细分关键词相对应的商品信息；之后计算各商品信息与搜索关键词的相关性指数，并将位于同一相关性指数区间的商品归纳到一个集合中，具体步骤为：根据商品信息与搜索关键词的相关性获得商品的相关性指数，将相关性指数低于30％的商品剔除，划分相关性指数区间，将位于同一相关性指数区间的商品归纳到一个集合中；之后基于相关性指数的高低对各集合进行排序，获得各集合的综合排序结果；然后获取单个集合中各商品的特征信息，包括各商品的月销量、用户评价、促销力度和月点击量，基于sku综合得分算法对单个集合中各商品的综合得分进行计算，获得各商品的sku综合得分，并基于sku综合得分的高低对单个集合中的各商品进行排序，获得单个集合中各商品的综合排序结果；最后生成最终综合排序结果并进行显示；
在进行所有步骤之前，还需要编写计算sku综合得分的算法；sku综合得分算法的具体操作步骤如下：针对不同特征信息的重要性给出不同权重，基于规则进行计算得分，进行加权求和，获得商品的sku综合得分；并且可以通过价格升序或价格降序的排序方式显示搜索结果，还可以通过月销量升序或月销量降序的排序方式显示搜索结果；
本发明优化了搜索结果综合排序方法，操作简单，基于每个sku的月销量、用户评价和促销(是否满减，直降)等维度的特征，设计出一套计算sku综合得分的规则，对不同的特征按重要性给出不同权重，根据规则计算得分并加权求和，公平地计算出每个sku的综合得分，使用户快速找到所需商品，提高了商品搜索结果的精确度，增强了用户的体验效果，还可以用于对从ES初步召回的商品列表进行重排序。
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (10)

1.一种o2o场景下的搜索结果综合排序方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、接收用户输入的搜索关键词；
S2、分析用户输入的关键词，筛选出搜索细分关键词；
S3、获取与搜索细分关键词相对应的商品信息；
S4、计算各商品信息与搜索关键词的相关性指数，并将位于同一相关性指数区间的商品归纳到一个集合中；
S5、基于相关性指数的高低对各集合进行排序，获得各集合的综合排序结果；
S6、基于sku综合得分算法对单个集合中各商品的综合得分进行计算，获得各商品的sku综合得分；
S7、基于sku综合得分的高低对单个集合中的各商品进行排序，获得单个集合中各商品的综合排序结果；
S8、生成最终综合排序结果并进行显示。
2.根据权利要求1所述的一种o2o场景下的搜索结果综合排序方法，其特征在于，在所有步骤之前，还包括编写计算sku综合得分的算法。
3.根据权利要求1所述的一种o2o场景下的搜索结果综合排序方法，其特征在于，sku综合得分算法的具体操作步骤如下：
针对不同特征信息的重要性给出不同权重；
基于规则进行计算得分；
进行加权求和，获得商品的sku综合得分。
4.根据权利要求1所述的一种o2o场景下的搜索结果综合排序方法，其特征在于，在S2中，细分关键词包括商品种类、商品描述词和商品品牌名称。
5.根据权利要求1所述的一种o2o场景下的搜索结果综合排序方法，其特征在于，在S4中，其具体步骤如下：
S41、根据商品信息与搜索关键词的相关性获得商品的相关性指数；
S42、划分相关性指数区间；
S43、将位于同一相关性指数区间的商品归纳到一个集合中。
6.根据权利要求1所述的一种o2o场景下的搜索结果综合排序方法，其特征在于，在S4中，还包括将相关性指数低于30％的商品剔除。
7.根据权利要求1所述的一种o2o场景下的搜索结果综合排序方法，其特征在于，在S6之前，还包括获取各商品的特征信息，包括各商品的月销量、用户评价、促销力度和月点击量。
8.根据权利要求7所述的一种o2o场景下的搜索结果综合排序方法，其特征在于，用户评价包括商品的好评数、差评数、好评率和差评率。
9.根据权利要求1所述的一种o2o场景下的搜索结果综合排序方法，其特征在于，还包括获取各商品的价格，并通过价格升序或价格降序的排序方式显示搜索结果。
10.根据权利要求1所述的一种o2o场景下的搜索结果综合排序方法，其特征在于，还包括通过月销量升序或月销量降序的排序方式显示搜索结果。
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