CN113849417A - 测试方法、介质、装置和计算设备 - Google Patents

Abstract

本公开的实施方式提供了一种测试方法、介质、装置和计算设备。该方法包括：显示测试界面，测试界面包括用于输入搜索对象的输入框、用于确定搜索算法的第一控件和用于发起搜索的搜索控件；响应于面向搜索控件的第一交互操作，显示目标搜索对象在目标搜索算法下的搜索结果，以及搜索结果的指标数据；根据指标数据确定对应的搜索结果的类型，类型包括预期搜索结果和/或非预期搜索结果。本公开的方案，根据搜索对象和搜索算法发起搜索就可以获取搜索结果的指标数据，并基于指标数据确定搜索结果的类型，无需人工对搜索结果进行观察验证，耗时较短，效率较高。

Description

测试方法、介质、装置和计算设备

技术领域

本公开的实施方式涉及互联网技术领域，更具体地，本公开的实施方式涉及一种测试方法、介质、装置和计算设备。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本公开的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

在互联网产品更新迭代的过程中，需要对多种设计方案进行实验，根据实验数据来把控更新和优化的方向。

以搜索算法为例，通常需要在实验后观测各搜索算法的线上效果，从而确定最优的搜索算法应用到产品中。目前，在观测搜索算法的线上效果过程中，通常需要配置实验标识以及环境，来获取搜索算法的搜索结果。然后，通过数据库查询获取搜索结果的相关指标数据，最后由开发人员根据相关指标数据对搜索结果进行观察验证，确定该搜索算法的线上效果。

上述方案中，需要通过人工根据相关指标数据对搜索结果进行观察验证，耗时较长，效率较低。

发明内容

本公开提供一种测试方法、介质、装置和计算设备，以解决通过人工根据相关指标数据对搜索结果进行观察验证，耗时较长，效率较低的问题。

第一方面，本公开实施例提供一种测试方法，包括：

显示测试界面，所述测试界面包括用于输入搜索对象的输入框、用于确定搜索算法的第一控件和用于发起搜索的搜索控件；

响应于面向所述搜索控件的第一交互操作，显示目标搜索对象在目标搜索算法下的搜索结果，以及所述搜索结果的指标数据，所述目标搜索对象为在所述输入框中输入的搜索对象，所述目标搜索算法为在所述第一控件中选定的搜索算法；

根据所述指标数据确定对应的搜索结果的类型，所述类型包括预期搜索结果和/或非预期搜索结果。

在一种可能的实施方式中，所述测试界面上还包括用于保存所述非预期搜索结果的存储控件，所述测试方法还包括：

响应于所述搜索结果的类型为非预期搜索结果，通过所述存储控件提示进行所述非预期搜索结果的保存。

在一种可能的实施方式中，所述通过所述存储控件提示进行所述非预期搜索结果的保存，包括：

响应于面向所述存储控件的第二交互操作，保存所述非预期搜索结果。

在一种可能的实施方式中，所述测试方法还包括：

响应于所述第一交互操作，显示相似度计算控件，所述相似度计算控件用于发起各所述目标搜索算法下的搜索结果的相似度的计算。

在一种可能的实施方式中，所述测试方法还包括：

响应于面向所述相似度计算控件的第三交互操作，在所述测试界面上显示设置界面，所述设置界面上包括模块选择框和比对搜索算法选择框；

响应于面向所述相似度计算控件的第四交互操作，在所述测试界面上显示第一目标搜索算法和第二目标搜索算法下对应的目标模块的搜索结果的相似度，所述第一目标搜索算法和所述第二目标搜索算法为所述比对搜索算法选择框中选定的目标搜索算法，所述目标模块为所述模块选择框中选定的模块。

在一种可能的实施方式中，所述根据所述指标数据确定对应的搜索结果的类型，包括：

若根据所述指标数据确定所述搜索结果不满足所述目标搜索算法的第一规则要求，则确定所述类型为所述非预期搜索结果；

若根据所述指标数据确定所述搜索结果满足所述第一规则要求，则根据所述指标数据，以及所述第一规则要求和第二规则要求，确定所述类型。

在一种可能的实施方式中，所述根据所述指标数据，以及所述第一规则要求和第二规则要求，确定所述类型，包括：

若所述第一规则要求与所述第二规则要求不冲突，则根据所述指标数据和所述第二规则要求确定所述类型；

若所述第一规则要求与所述第二规则要求冲突，则确定所述类型为所述预期搜索结果。

在一种可能的实施方式中，所述根据所述指标数据和所述第二规则要求确定所述类型，包括以下至少一种：

根据所述搜索结果的点击数，确定所述类型，所述指标数据包括所述点击数；

根据所述目标搜索对象与所述搜索结果的相关性，确定所述类型；

根据所述搜索结果的种类和数量，确定所述类型，所述指标数据包括所述搜索结果的种类和数量。

在一种可能的实施方式中，所述响应于面向所述相似度计算控件的第四交互操作，在所述测试界面上显示第一目标搜索算法和第二目标搜索算法下对应的目标模块的搜索结果的相似度，包括：

获取所述第一目标搜索算法下对应的目标模块的第一搜索结果，以及所述第二目标搜索算法下对应的目标模块的第二搜索结果；

根据所述第一搜索结果中各搜索结果的标识，获取第一排序列表，并根据所述第二搜索结果中各搜索结果的标识，获取第二排序列表；

根据所述第一排序列表和所述第二排序列表，获取所述相似度；

在所述测试界面上显示所述相似度。

在一种可能的实施方式中，所述根据所述第一排序列表和所述第二排序列表，获取所述相似度，包括：

获取所述第一排序列表和所述第二排序列表中的前d个元素中的交集的个数，以及所述d对应的权重，所述d依次为1,2,3,...；

根据所述交集的个数和所述权重，获取所述相似度。

在一种可能的实施方式中，所述根据所述交集的个数和所述权重，获取所述相似度，包括：

其中，所述R为所述相似度，所述w_d为所述d对应的权重，w_d＝(1-p)p^d-1，所述p为预设值，所述p大于0且小于1，所述I_d为所述前d个元素中的交集的个数。

在一种可能的实施方式中，在所述显示目标搜索对象在目标搜索算法下的搜索结果，以及所述搜索结果的指标数据之前，所述测试方法还包括：

获取所述目标搜索算法的标识；根据所述目标搜索对象和所述标识，获取所述搜索结果和所述指标数据；或者，

获取所述目标搜索算法对应的网址；根据所述目标搜索对象和所述网址，获取所述搜索结果和所述指标数据。

第二方面，本公开实施例提供一种测试装置，包括：

第一显示模块，用于显示测试界面，所述测试界面包括用于输入搜索对象的输入框、用于确定搜索算法的第一控件和用于发起搜索的搜索控件；

第二显示模块，用于响应于面向所述搜索控件的第一交互操作，显示目标搜索对象在目标搜索算法下的搜索结果，以及所述搜索结果的指标数据，所述目标搜索对象为在所述输入框中输入的搜索对象，所述目标搜索算法为在所述第一控件中选定的搜索算法；

处理模块，用于根据所述指标数据确定对应的搜索结果的类型，所述类型包括预期搜索结果和/或非预期搜索结果。

在一种可能的实施方式中，所述测试界面上还包括用于保存所述非预期搜索结果的存储控件，所述处理模块还用于：

响应于所述搜索结果的类型为非预期搜索结果，通过所述存储控件提示进行所述非预期搜索结果的保存。

在一种可能的实施方式中，所述处理模块还用于：

响应于面向所述存储控件的第二交互操作，保存所述非预期搜索结果。

在一种可能的实施方式中，所述第二显示模块还用于：

响应于所述第一交互操作，显示相似度计算控件，所述相似度计算控件用于发起各所述目标搜索算法下的搜索结果的相似度的计算。

在一种可能的实施方式中，所述第二显示模块还用于：

响应于面向所述相似度计算控件的第三交互操作，在所述测试界面上显示设置界面，所述设置界面上包括模块选择框和比对搜索算法选择框；

响应于面向所述相似度计算控件的第四交互操作，在所述测试界面上显示第一目标搜索算法和第二目标搜索算法下对应的目标模块的搜索结果的相似度，所述第一目标搜索算法和所述第二目标搜索算法为所述比对搜索算法选择框中选定的目标搜索算法，所述目标模块为所述模块选择框中选定的模块。

在一种可能的实施方式中，所述处理模块具体用于：

若根据所述指标数据确定所述搜索结果不满足所述目标搜索算法的第一规则要求，则确定所述类型为所述非预期搜索结果；

若根据所述指标数据确定所述搜索结果满足所述第一规则要求，则根据所述指标数据，以及所述第一规则要求和第二规则要求，确定所述类型。

在一种可能的实施方式中，所述处理模块具体用于：

若所述第一规则要求与所述第二规则要求不冲突，则根据所述指标数据和所述第二规则要求确定所述类型；

若所述第一规则要求与所述第二规则要求冲突，则确定所述类型为所述预期搜索结果。

在一种可能的实施方式中，所述处理模块具体用于以下至少一种：

根据所述搜索结果的点击数，确定所述类型，所述指标数据包括所述点击数；

根据所述目标搜索对象与所述搜索结果的相关性，确定所述类型；

根据所述搜索结果的种类和数量，确定所述类型，所述指标数据包括所述搜索结果的种类和数量。

在一种可能的实施方式中，所述第二显示模块具体还用于：

获取所述第一目标搜索算法下对应的目标模块的第一搜索结果，以及所述第二目标搜索算法下对应的目标模块的第二搜索结果；

根据所述第一搜索结果中各搜索结果的标识，获取第一排序列表，并根据所述第二搜索结果中各搜索结果的标识，获取第二排序列表；

根据所述第一排序列表和所述第二排序列表，获取所述相似度；

在所述测试界面上显示所述相似度。

在一种可能的实施方式中，所述第二显示模块具体还用于：

获取所述第一排序列表和所述第二排序列表中的前d个元素中的交集的个数，以及所述d对应的权重，所述d依次为1,2,3,...；

根据所述交集的个数和所述权重，获取所述相似度。

在一种可能的实施方式中，所述相似度为：

其中，所述R为所述相似度，所述w_d为所述d对应的权重，w_d＝(1-p)p^d-1，所述p为预设值，所述p大于0且小于1，所述I_d为所述前d个元素中的交集的个数。

在一种可能的实施方式中，在所述显示目标搜索对象在目标搜索算法下的搜索结果，以及所述搜索结果的指标数据之前，所述处理模块还用于：

获取所述目标搜索算法的标识；根据所述目标搜索对象和所述标识，获取所述搜索结果和所述指标数据；或者，

获取所述目标搜索算法对应的网址；根据所述目标搜索对象和所述网址，获取所述搜索结果和所述指标数据。

第三方面，本公开实施例提供一种计算设备，包括：至少一个处理器和存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如第一方面任一项所述的测试方法。

第四方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如第一方面任一项所述的测试方法。

第五方面，本公开实施例提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序；所述计算机程序被执行时实现第一方面任一项所述的测试方法。

本公开实施例提供的测试方法、介质、装置和计算设备，首先显示测试界面，测试界面上包括用于输入搜索对象的输入框、用于确定搜索算法的第一控件和用于发起搜索的搜索控件，然后响应于面向搜索控件的第一交互操作，显示目标搜索对象在目标搜索算法下的搜索结果以及搜索结果的指标数据，该目标搜索对象为在输入框中输入的搜索对象，目标搜索算法为在第一控件中选定的搜索算法；最后，根据指标数据确定对应的搜索结果的类型，确定搜索结果为预期搜索结果还是非预期搜索结果。本公开实施例的方案，无需进行数据库查询，而是通过输入搜索对象和选定搜索算法后，发起搜索就可以获取搜索结果的指标数据，并基于指标数据确定搜索结果的类型，从而根据搜索结果的类型确定搜索算法的效果，无需人工对搜索结果进行观察验证，耗时较短，效率较高。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本公开示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本公开的若干实施方式，其中：

图1为本公开实施例提供的应用场景示意图；

图2为本公开实施例提供的测试方法的流程示意图；

图3为本公开实施例提供的测试界面的示意图一；

图4为本公开实施例提供的确定搜索算法的示意图；

图5为本公开实施例提供的确定搜索结果的类型的示意图一；

图6为本公开实施例提供的确定搜索结果的类型的示意图二；

图7为本公开实施例提供的确定搜索结果的类型的示意图三；

图8为本公开实施例提供的测试界面的示意图二；

图9为本公开实施例提供的测试界面的示意图三；

图10为本公开实施例提供的设置界面的示意图；

图11为本公开实施例提供的测试界面的示意图四；

图12为本公开实施例提供的程序产品示意图；

图13为本公开实施例提供的一种测试装置的结构示意图；

图14为本公开实施例提供的计算设备的结构示意图。

在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。

具体实施方式

下面将参考若干示例性实施方式来描述本公开的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本公开，而并非以任何方式限制本公开的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

本领域技术人员知道，本公开的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。

根据本公开的实施方式，提出了一种测试方法、介质、装置和计算设备。

在本文中，需要理解的是，附图中的任何元素数量均用于示例而非限制，以及任何命名都仅用于区分，而不具有任何限制含义。

下面参考本公开的若干代表性实施方式，详细阐释本公开的原理和精神。

发明概述

对于互联网产品而言，整个APP系统的更新迭代需要建立一套度衡量，从而把控整个流程优化的方向。其中，AB test(对比实验)就是一个常用的进行变量控制和优化方向选取的工具。

AB test又称为桶测试或者分流测试。在网络分析中，AB test是一个随机实验，通常有两个变体，例如A和B，A和B通常代表两种不同的设计方案。例如，在APP的界面上设置一个搜索控件时，需要选择搜索控制设置的位置。A方案为将搜索控件的位置设置在界面的左边，B方案为将搜索控件的位置设置的界面的中间。

在其他条件都相同的情形下，针对A方案和B方案，分别进行设计，然后将A方案和B方案各自对应的APP上线提供给一定量的用户，即一部分用户使用A方案，一部分用户使用B方案。然后，通过日志记录用户的使用情况，获取用户交互数据，分析相关指标。一方面，可以根据相关指标在A方案和B方案中选出更符合预期目标的方案，最终将全部的流量切换至符合预期目标的方案上；另一方面，可以基于相关指标得到A方案和/或B方案的效果，从而用于后续对A方案和/或B方案的优化改进。

本公开实施例中，AB test主要针对的是不同的搜索算法，不同的搜索算法对应不同的方案。在上线不同的搜索算法后，为不同的搜索算法分配相应的用户，然后根据用户交互数据，分析相关的指标。一方面，根据各个搜索算法的相关的指标，可以在各个搜索算法中选取符合预期目标的搜索算法应用到产品中。另一方面，可以根据各个搜索算法的相关的指标得到各个搜索算法的效果，从而基于各个搜索算法的效果，优化系统推荐策略。

在实验完成后，通常需要观察各搜索算法的线上效果，从而可以根据线上效果在各搜索算法中选择较优的搜索算法应用到产品中，或者根据线上效果对搜索算法的不足之处进行相应的优化等等。本发明人发现，目前获取搜索算法的线上效果，主要是通过数据库查询搜索算法的相关指标数据，然后由开发人员根据相关指标数据确定搜索算法的线上效果，上述方案需要人工根据相关指标数据对搜索算法的线上效果进行观察验证，耗时较长，效率较低。

在介绍了本公开的基本原理之后，下面具体介绍本公开的各种非限制性实施方式。

应用场景总览

图1为本公开实施例提供的应用场景示意图，如图1所示，在实验完成后，输入搜索对象“森林鸟”后，根据目标搜索算法得到了相应的搜索结果，搜索结果如界面10上示意。

在得到目标搜索算法下的搜索结果后，需要进一步验证该搜索结果的合理性，如果合理，则表示该搜索结果是一个goodcase，即预期搜索结果，如果不合理，则表示该搜索结果是一个badcase，即非预期搜索结果。

在根据目标搜索算法得到相应的搜索结果后，直接根据搜索结果可能不能直接判断是预期搜索结果还是非预期搜索结果，需要结合其他相关的指标数据综合进行判断。以搜索结果为歌曲为例，指标数据例如可以包括歌曲的点击率、点击量、评论量、歌曲的数量等数据。

目前，在获取搜索结果后，若需要获取相关的指标数据进行搜索结果类型的判断，还需要通过数据库查询来获取指标数据，然后根据指标数据人工进行观察验证，获取搜索结果的类型。上述方式耗时较长，效率较低。基于此，本公开实施例提供一种测试方法，以解决上述问题。

示例性方法

下面结合图1的应用场景，参考图2来描述根据本公开示例性实施方式的测试方法。需要注意的是，上述应用场景仅是为了便于理解本公开的精神和原理而示出，本公开的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本公开的实施方式可以应用于适用的任何场景。

图2为本公开实施例提供的测试方法的流程示意图，如图2所示，该方法可以包括：

S21，显示测试界面，测试界面包括用于输入搜索对象的输入框、用于确定搜索算法的第一控件和用于发起搜索的搜索控件。

本公开实施例中，在针对不同搜索算法进行实验后，需要观察验证各个搜索算法的线上效果。因此，可以首先打开本发明相应的测试工具，显示测试界面。

测试界面上包括输入框、第一控件和搜索控件。用户可以手动在输入框中输入搜索对象，也可以通过操控输入设备在输入框中输入搜索对象。第一控件用于确定搜索算法，搜索算法可以是预备应用到新的产品中的搜索算法，也可以是同类型产品中常用的搜索算法，也可以是其他用于进行对比的搜索算法。第一控件中确定的搜索算法的数量可以是一个，也可以是多个。搜索控件用于发起搜索。

图3为本公开实施例提供的测试界面的示意图一，如图3所示，该测试界面30上包括输入框31、第一控件32和搜索控件33。输入框31中可以输入搜索对象，例如在图3中，输入的搜索对象为“森林鸟”。

在输入框31中输入了搜索对象之后，可以在第一控件32中确定搜索算法，第一控件32中确定的搜索算法可以是单个的搜索算法，也可以是一组搜索算法。第一控件32的实现形式可以是输入框的形式，也可以是选择框的形式。

当第一控件32的实现形式为输入框的形式时，可以通过在输入框中输入搜索算法来确定第一控件32的搜索算法，当第一控件32的实现形式为选择框的形式时，可以通过下拉选择框，在可供选择的选项中选定搜索算法。下面将结合图4进行说明。

图4为本公开实施例提供的确定搜索算法的示意图，如图4所示，分别示意了第一控件32的两种实现形式。在图4的示例中，以第一控件32中选定的搜索算法的数量为1个为例进行介绍，其中，可供选择的搜索算法包括第一类算法A、第一类算法B、第一类算法C、第二类算法D、第二类算法E和第二类算法F。

假设用户希望选定的搜索算法为第一类算法A，当第一控件32的实现形式为图4中的输入框41的形式时，可以在输入框41中输入相应的文字来确定搜索算法。例如，在输入框41中输入“第一类”，测试界面上显示了3个可供选择的算法，分别为“第一类算法A”、“第一类算法B”和“第一类算法C”，用户在这三个选择中选定第一类算法A，即可实现搜索算法的选定。

当第一控件32的实现形式为选择框的形式时，如图4所示，可以下拉该选择框42，从而在测试界面上显示所有可供选择的搜索算法，分别包括第一类算法A、第一类算法B、第一类算法C、第二类算法D、第二类算法E和第二类算法F。用户在这六个选择中选定第一类算法A，即可实现搜索算法的选定。

S22，响应于面向搜索控件的第一交互操作，显示目标搜索对象在目标搜索算法下的搜索结果，以及搜索结果的指标数据，目标搜索对象为在输入框中的搜索对象，目标搜索算法为在第一控件中选定的搜索算法。

在通过用于输入搜索对象的输入框输入搜索对象，并通过第一控件确定搜索算法后，可以通过面向搜索控件的第一交互操作发起搜索，第一交互操作例如可以为点击搜索控件的操作。

当发起搜索后，根据输入的搜索对象和选定的搜索算法，在测试界面上显示目标搜索对象在目标搜索算法下的搜索结果，以及搜索结果的指标数据。其中，目标搜索对象即为输入框中输入的搜索对象，目标搜索算法为在第一控件中选定的搜索算法。以图3为例，目标搜索对象为输入框31中输入的“森林鸟”，目标搜索算法为第一控件32中选定的搜索算法。

搜索结果为根据目标搜索算法对目标搜索对象进行搜索后得到的结果。以音乐类APP为例，目标搜索对象可能是歌曲名、歌手名等等，则根据目标搜索算法对目标搜索对象搜索得到的搜索结果可能是单曲、MV、歌单、专辑等等，搜索结果的数量为一个或多个。

例如在图3的中，示例了目标搜索对象“森林鸟”在三个目标搜索算法下对应的搜索结果。图3左边示例的搜索结果包括一个歌单“【单曲纯享】斑马森林”，以及多个单曲，如“森林(Mr-if I am)”、“挪威的森林(伍佰)”、“森林(旧曲补档)”、“真的忘了(斑马森林)”、“流水声(森林的声音)”等等；图3中间示例的搜索结果包括一个歌单“告五人”，以及多个单曲，如“森林鸟声(安静的轻音乐)”、“森林鸟(森林里的鸟)”、“森林鸟鸣(白噪音)”、“森林鸟(晚安宝宝)”、“森林鸟(舒缓纯音乐)”等等；图3右边示例的搜索结果包括两个歌单“森林溪水鸟鸣深度睡眠”和“告五人”，以及多个单曲，如“森林(Mr-if I am)”、“挪威的森林(伍佰)”、“森林(旧曲补档)”、“真的忘了(斑马森林)”、“流水声(森林的声音)”等等。

搜索结果的指标数据为与搜索结果相关的数据，以搜索结果为歌曲为例，歌曲的指标数据例如可以包括歌曲的点击量、评论量、播放量等等，例如可以包括歌曲的种类和数量等等。以图3中左边的搜索结果为例，搜索结果的指标数据例如可以包括搜索结果的种类(2类，分别是歌单和单曲)，单曲的播放量(例如单曲1“森林(Mr-if I am)”的播放量为54469)，单曲的评论量(例如单曲1“森林(Mr-if I am)”的评论量为308223)等等。

S23，根据指标数据确定对应的搜索结果的类型，类型包括预期搜索结果和/或非预期搜索结果。

在获取搜索结果的指标数据之后，可以根据指标数据确定对应的搜索结果的类型，搜索结果的类型包括预期搜索结果和/或非预期搜索结果。

预期搜索结果(goodcase)为合理的、优于预期的搜索结果，非预期搜索结果(badcase)为不合理的、不符合预期的搜索结果。以图3左边的搜索算法为例，若该搜索算法设定的是将播放量最高的搜索结果排在前面，而“森林(Mr-if I am)”的播放量为54469，“挪威的森林(伍佰)”的播放量为93518，大于“森林(Mr-if I am)”的播放量，但是排在“森林(Mr-if I am)”的后面，则左边的搜索算法的搜索结果为非预期搜索结果(badcase)。

本公开实施例提供的测试方法，首先显示测试界面，测试界面上包括用于输入搜索对象的输入框、用于确定搜索算法的第一控件和用于发起搜索的搜索控件，然后响应于面向搜索控件的第一交互操作，显示目标搜索对象在目标搜索算法下的搜索结果以及搜索结果的指标数据，该目标搜索对象为在输入框中输入的搜索对象，目标搜索算法为在第一控件中选定的搜索算法；最后，根据指标数据确定对应的搜索结果的类型，确定搜索结果为预期搜索结果还是非预期搜索结果。本公开实施例的方案，无需进行数据库查询，而是通过输入搜索对象和选定搜索算法后，发起搜索就可以获取搜索结果的指标数据，并基于指标数据确定搜索结果的类型，从而根据搜索结果的类型确定搜索算法的效果，无需人工对搜索结果进行观察验证，耗时较短，效率较高。

下面结合附图对本申请的方案进行详细介绍。

在获取目标搜索对象在目标搜索算法下的搜索结果，以及搜索结果的指标数据后，需要根据指标数据确定搜索结果的类型。

可选的，在显示搜索结果的指标数据之前，可以获取目标搜索算法的标识，根据目标搜索对象和标识，获取搜索结果和指标数据。在该实施方式中，主要针对的是明确的目标搜索算法，例如，有确切的运行逻辑的目标搜索算法，或者有相应的代码的目标搜索算法。在根据目标搜索算法进行实验之后，系统中存储有该目标搜索算法对应的搜索结果和指标数据，因此，根据目标搜索对象和标识即可获取搜索结果和指标数据。

可选的，在显示搜索结果的指标数据之前，可以获取目标搜索算法对应的网址，然后根据目标搜索对象和网址，获取搜索结果和指标数据。在该实施方式中，主要针对的是不明确的目标搜索算法，例如，同类型产品中采用的目标搜索算法。

在确定搜索结果的类型时，需要结合第一规则要求和/或第二规则要求进行判定。

第一规则要求为针对目标搜索算法的特定的规则要求。以音乐APP为例，在音乐APP内可以搜索到免费原唱的歌曲、无版权歌曲和VIP原唱歌曲。若某个搜索算法的特定的规则要求是将免费原唱的歌曲排列在VIP原唱歌曲的前面，而实际中根据该搜索算法搜索得到的搜索结果中，VIP原唱歌曲排在免费原唱的歌曲的前面，则表示搜索结果不符合该搜索算法的特定的规则要求。针对不同的目标搜索算法，对应的第一规则要求可能各有不同。例如，以音乐APP为例，某些搜索算法的第一规则要求是搜索结果均为免费原唱歌曲，则只要搜索结果均为免费原唱歌曲，就认为满足第一规则要求，若搜索结果中包括非免费原唱歌曲，则认为不满足第一规则要求；某些搜索算法的第一规则要求是免费原唱歌曲排在无版权歌曲的前面，则只要免费原唱歌曲排在无版权歌曲的前面，就认为满足第一规则要求，若免费原唱歌曲排在无版权歌曲的后面，则认为不满足第一规则要求，等等。

在对搜索结果的类型进行判定时，若根据搜索结果的指标数据确定搜索结果不满足目标搜索算法的第一规则要求，则无论该搜索结果是否满足第二规则要求，均确定搜索结果的类型为非预期搜索结果。

若根据搜索结果的指标数据确定搜索结果满足目标搜索算法的第一规则要求，则还需要根据该指标数据、以及第一规则要求和第二规则要求，进一步确定搜索结果的类型。

具体的，由于第一规则要求和第二规则要求可能不同，在一些情况下，第一规则要求和第二规则要求可能出现冲突的情况。

当第一规则要求和第二规则要求冲突时，由于冲突导致任何搜索结果都不可能同时满足第一规则要求和第二规则要求，此时以针对目标搜索算法特定的第一规则要求为主要规则要求。由于搜索结果满足第一规则要求，且第一规则要求和第二规则要求冲突，因此确定搜索结果的类型为预期搜索结果。

当第一规则要求和第二规则要求不冲突时，则由于搜索结果满足了第一规则要求，此时若搜索结果满足第二规则要求，才认为搜索结果的类型为预期搜索结果，若搜索结果不满足第二规则要求，则认为搜索结果的类型为非预期搜索结果。即，需要根据指标数据和第二规则要求确定搜索结果的类型。

一种可能的实现方式是，指标数据中包括搜索结果的点击数，根据搜索结果的点击数，确定搜索结果的类型。在该实施方式中，第二规则要求可以为，将热门程度较高的搜索结果优先排在靠前的位置，而将较为冷门的搜索结果优先排在靠后的位置，其中，热门程度可以通过搜索结果的点击数来反映。

图5为本公开实施例提供的确定搜索结果的类型的示意图一，如图5所示，界面50上示意了根据目标搜索算法搜索得到的搜索结果，搜索结果包括5首单曲，从上至下依次是“爸爸(歌手A)”、“爸爸(歌手B)”、“爸爸(歌手C)”、“爸爸(歌手D)”和“爸爸(歌手E)”，同时，界面50上示例了各个单曲的点击数。

点击数表示用户点开单曲的次数，在一定程度上反映了单曲的热门程度，单曲的热门程度与单曲的点击数成正相关的关系。从搜索结果的指标数据可以获知，“爸爸(歌手C)”的点击数明显高于其他单曲的点击数，但是搜索结果中将该单曲排在靠后的位置，而将点击数较低的单曲“爸爸(歌手A)”和“爸爸(歌手B)”排在靠前的位置。此时，认为搜索结果不满足第二规则要求，确定搜索结果的类型为非预期搜索结果。

一种可能的实现方式是，根据目标搜索对象与搜索结果的相关性，确定搜索结果的类型。在该实施方式中，第二规则要求可以为，优先召回与目标搜索对象的相关性较高的搜索结果。在搜索领域，召回指的是在海量的结果中筛选出与搜索对象相关的搜索结果的过程。以歌曲类的召回为例，海量的歌曲可以看做是一个歌曲池，歌曲池中有大量的歌曲。当输入搜索对象(例如歌手名或歌曲名)后，在歌曲池中筛选出相关的5首歌，筛选出这相关的5首歌的过程即为在该搜索对象下对歌曲的召回，召回的歌曲即为这相关的5首歌。

图6为本公开实施例提供的确定搜索结果的类型的示意图二，如图6所示，界面60上示意了根据目标搜索算法搜索得到的搜索结果。其中，目标搜索对象为“DAN”，搜索结果包括5首单曲，从上至下依次是“永不失联的爱”、“不谓侠”、“爱如潮水”、“小宇”和“偷偷”。上述5首单曲与目标搜索对象“DAN”的相关性较低，而曲库中包括与“DAN”相关性较高的同名单曲，但是搜索结果中却没有召回该单曲。此时，认为搜索结果不满足第二规则要求，确定搜索结果的类型为非预期搜索结果。

一种可能的实现方式是，指标数据包括搜索结果的种类和数量，根据搜索结果的种类和数量，确定搜索结果的类型。在该实施方式中，第二规则要求可以为搜索结果的种类和数量达到一定的阈值时，认为搜索结果满足第二规则要求，当搜索结果的种类和数量未达到一定的阈值时，认为搜索结果不满足第二规则要求。搜索结果的种类和数量的阈值，可以为预先设定的一个数值，例如种类大于或等于2种，数量大于或等于6个。搜索结果的种类和数量的阈值，也可以为根据其他搜索算法对应的搜索结果的种类和数量确定的阈值，其他搜索算法例如可以为同类型的产品中使用的搜索算法。

例如，本公开实施例中的目标搜索算法为一个音乐APP中应用的搜索算法，则可以获取其他类型的音乐APP中输入目标搜索对象后得到的搜索结果的种类和数量。则搜索结果的种类和数量的阈值，可以设置为其他搜索算法对应的搜索结果的种类和数量的一定比例的数值。当目标搜索算法对应的搜索结果的种类和数量达到其他搜索算法对应的搜索结果的种类和数量的一定比例时，认为搜索结果满足第二规则要求，反之，则认为搜索结果不满足第二规则要求。以比例为二分之一为例，当目标搜索算法对应的搜索结果的种类为1种、数量为2个时，若其他搜索算法对应的搜索结果的种类为3种(其二分之一为1.5)、数量为10个(其二分之一为5)时，搜索结果的种类和数量没有达到规定的阈值(1.5种、5个)，不满足第二规则要求。

图7为本公开实施例提供的确定搜索结果的类型的示意图三，如图7所示，界面71上示意了根据目标搜索算法搜索得到的搜索结果，搜索结果的种类为1，数量为1。界面72上示意了其他搜索算法搜索得到的搜索结果，搜索结果的种类为2，数量为5。目标搜索算法的搜索结果的种类和数量，明显小于其他搜索算法的搜索结果的种类和数量。此时，认为搜索结果不满足第二规则要求，确定搜索结果的类型为非预期搜索结果。

在确定搜索结果的类型后，若搜索结果的类型为非预期搜索结果，还可以进行搜索结果的保存上报，下面将结合图8进行介绍。

图8为本公开实施例提供的测试界面的示意图二，如图8所示，该测试界面30上包括输入框31、第一控件32和搜索控件33。输入框31中可以输入搜索对象，例如在图3中，输入的搜索对象为“森林鸟”。

在响应于面向搜索控件33的第一交互操作后，测试界面30上会显示目标搜索对象在目标搜索算法下的搜索结果。在测试界面30上，还包括用于保存非预期搜索结果的存储控件。

例如在图8中，测试界面30上包括三个目标搜索算法对应的搜索结果，其中右侧的搜索结果为非预期搜索结果。测试界面30上还包括存储控件81。可选的，测试界面30上，每个目标搜索算法对应的搜索结果都对应一个存储控件。响应于搜索结果的类型为非预期搜索结果，通过非预期搜索结果对应的存储控件提示进行非预期搜索结果的保存。如图8中所示，存储控件81可以高亮显示、加粗显示或者以其他的方式显示，以提示进行非预期搜索结果的保存。

此时，用户可以对存储控件81进行操作，该操作可以是通过控制输入设备(例如鼠标进行点击)操作，可以是触控点击操作等等。响应于面向存储控件81的第二交互操作，可以保存该非预期搜索结果。例如，可以上报图8中的非预期搜索结果中包括了哪些搜索结果，各个搜索结果的相关指标数据等等，以用于后续对搜索算法进行改进和优化。

图9为本公开实施例提供的测试界面的示意图三，如图9所示，该测试界面30上包括输入框31、第一控件32和搜索控件33。输入框31中可以输入搜索对象，例如在图3中，输入的搜索对象为“森林鸟”。

在响应于面向搜索控件33的第一交互操作后，在测试界面30上显示相似度计算控件91，该相似度计算控件91用于发起各目标搜索算法下的搜索结果的相似度的计算。

用户可以对相似度计算控件91进行第三交互操作，第三交互操作例如可以为对相似度计算控件91的触控点击操作。根据第三交互操作，可以获取各目标搜索算法下的搜索结果的相似度。

具体的，响应于面向相似度计算控件91的第三交互操作，在测试界面30上显示设置界面。图10为本公开实施例提供的设置界面的示意图，如图10所示，设置界面100上包括模块选择框101和比对搜索算法选择框102。

模块选择框101用于选择比较的搜索算法的模块。例如针对一个音乐类APP，搜索结果可能包括MV、歌单、专辑、单曲等等，这些搜索结果属于不同的种类，即不同的模块。通过模块选择框101可以确定选择比较的模块，例如在图10的示例中，选择的模块为单曲，则后续进行比较时，只针对搜索结果中的单曲进行相似度的比较。

比对搜索算法选择框102用于选择比较的目标搜索算法。例如在c组中可以选择被比较的目标搜索算法，在t组中可以选择与c组中选定的算法进行比较的搜索算法。

响应于面向相似度计算控件91的第四交互操作，在测试界面30上显示第一目标搜索算法和第二目标搜索算法下对应的目标模块的搜索结果的相似度，其中，第一目标搜索算法和第二目标搜索算法为比对搜索算法选择框中选定的目标搜索算法，目标模块为模块选择框中选定的模块。

例如在图10中，c组选定的目标搜索算法的标识为3304175487(对应图9左侧的目标搜索算法，即算法A)，则选定的是算法A，算法A为第一目标搜索算法；t组选定的目标搜索算法的标识为398600744(对应图9中间的目标搜索算法，即算法B)和3969029504(对应图9右侧的目标搜索算法，即算法C)，算法B和算法C为第二目标搜索算法。目标模块为单曲，则后续计算的是算法B和算法A对应的搜索结果中单曲的相似度，以及算法C和算法A对应的搜索结果中单曲的相似度。

针对比对的第一目标搜索算法和第二目标搜索算法，可以先获取第一目标搜索算法下对应的目标模块的第一搜索结果，以及第二目标搜索算法下对应的目标模块的第二搜索结果。第一搜索结果中包括一个或多个搜索结果，第二搜索结果中包括一个或多个搜索结果。

不同的搜索结果之间通过不同的标识区分，相同的搜索结果的标识相同。因此，在获取第一搜索结果和第二搜索结果后，可以获取第一搜索结果中各搜索结果的标识，以及第二搜索结果中各搜索结果的标识。

进一步的，根据第一搜索结果中各搜索结果的标识，获取第一排序列表

S，其中，第一排序列表S中包括的元素即为第一搜索结果中各搜索结果的标

识，且第一排序列表S中的元素的排列顺序与第一搜索结果中各搜索结果的排列顺序对应。

同样的，根据第二搜索结果中各搜索结果的标识，获取第二排序列表T，其中，第二排序列表T中包括的元素即为第二搜索结果中各搜索结果的标识，且第二排序列表T中的元素的排列顺序与第二搜索结果中各搜索结果的排列顺序对应。

以目标模块为单曲模块为例，第一搜索结果中根据从前到后包括多个单曲，分别是单曲1、单曲2、单曲3，则第一排序列表S＝[单曲id1，单曲id2，单曲id3，...]。第二搜索结果中根据从前到后包括多个单曲，分别是单曲4、单曲5、单曲6，则第二排序列表T＝[单曲id4，单曲id5，单曲id6，...]。其中，S和T均为无限长度的排序列表，S中除了包括第一搜索结果中的多个单曲的标识外，后面的元素均以空元素填充，T中除了包括第二搜索结果中的多个单曲的标识外，后面的元素均以空元素填充。

根据第一排序列表S和第二排序列表T，即可获取第一目标搜索算法和第二目标搜索算法对应的目标模块的搜索结果的相似度。

具体的，可以先获取第一排序列表S和第二排序列表T中的前d个元素中的交集的个数，以及d对应的权重，d依次为1,2,3,...。

然后，根据交集的个数和d对应的权重，获取相似度。其中，相似度的求取可以通过如下公式实现：

其中，R为相似度，w_d为d对应的权重，w_d＝(1-p)p^d-1，p为预设值，p大于0且小于1，I_d为第一排序列表S和第二排序列表T的前d个元素中的交集的个数。

I_d＝S_1:d∩T_1:d，

其中，S _1:d为第一排序列表S中从第1个元素到第d个元素之间所有的元素(包括第1个元素和第d个元素)组成的集合，T _1:d为第二排序列表T中从第1个元素到第d个元素之间所有的元素(包括第1个元素和第d个元素)组成的集合，∩表示取交集。

图11为本公开实施例提供的测试界面的示意图四，如图11所示，在点击相似度控件91后，测试界面30上显示了算法B和算法A在单曲模块的相似度为0％，算法C和算法A在单曲模块的相似度为90％。

本公开实施例提供的测试方法，首先显示测试界面，测试界面上包括用于输入搜索对象的输入框、用于确定搜索算法的第一控件和用于发起搜索的搜索控件，然后响应于面向搜索控件的第一交互操作，显示目标搜索对象在目标搜索算法下的搜索结果以及搜索结果的指标数据，该目标搜索对象为在输入框中输入的搜索对象，目标搜索算法为在第一控件中选定的搜索算法；最后，根据指标数据确定对应的搜索结果的类型，确定搜索结果为预期搜索结果还是非预期搜索结果。本公开实施例的方案，无需进行数据库查询，而是通过输入搜索对象和选定搜索算法后，发起搜索就可以获取搜索结果的指标数据，并基于指标数据确定搜索结果的类型，从而根据搜索结果的类型确定搜索算法的效果，无需人工对搜索结果进行观察验证，耗时较短，效率较高。

示例性介质

在介绍了本公开示例性实施方式的方法之后，接下来，参考图12对本公开示例性实施方式的存储介质进行说明。

图12为本公开实施例提供的程序产品示意图，参考图12所示，描述了根据本公开的实施方式的用于实现上述方法的程序产品120，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本公开的程序产品不限于此。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、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。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(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。

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，其中承载了可读程序代码。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。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开公开操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，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设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备。

示例性装置

在介绍了本公开示例性实施方式的介质之后，接下来，参考图13对本公开示例性实施方式的测试装置进行说明，用于实现上述任一方法实施例中的方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

图13为本公开实施例提供的一种测试装置的结构示意图，如图13所示，包括：

第一显示模块131，用于显示测试界面，所述测试界面包括用于输入搜索对象的输入框、用于确定搜索算法的第一控件和用于发起搜索的搜索控件；

第二显示模块132，用于响应于面向所述搜索控件的第一交互操作，显示目标搜索对象在目标搜索算法下的搜索结果，以及所述搜索结果的指标数据，所述目标搜索对象为在所述输入框中输入的搜索对象，所述目标搜索算法为在所述第一控件中选定的搜索算法；

处理模块133，用于根据所述指标数据确定对应的搜索结果的类型，所述类型包括预期搜索结果和/或非预期搜索结果。

在一种可能的实施方式中，所述测试界面上还包括用于保存所述非预期搜索结果的存储控件，所述处理模块133还用于：

响应于所述搜索结果的类型为非预期搜索结果，通过所述存储控件提示进行所述非预期搜索结果的保存。

在一种可能的实施方式中，所述处理模块133还用于：

响应于面向所述存储控件的第二交互操作，保存所述非预期搜索结果。

在一种可能的实施方式中，所述第二显示模块132还用于：

响应于所述第一交互操作，显示相似度计算控件，所述相似度计算控件用于发起各所述目标搜索算法下的搜索结果的相似度的计算。

在一种可能的实施方式中，所述第二显示模块132还用于：

响应于面向所述相似度计算控件的第三交互操作，在所述测试界面上显示设置界面，所述设置界面上包括模块选择框和比对搜索算法选择框；

响应于面向所述相似度计算控件的第四交互操作，在所述测试界面上显示第一目标搜索算法和第二目标搜索算法下对应的目标模块的搜索结果的相似度，所述第一目标搜索算法和所述第二目标搜索算法为所述比对搜索算法选择框中选定的目标搜索算法，所述目标模块为所述模块选择框中选定的模块。

在一种可能的实施方式中，所述处理模块133具体用于：

若根据所述指标数据确定所述搜索结果不满足所述目标搜索算法的第一规则要求，则确定所述类型为所述非预期搜索结果；

若根据所述指标数据确定所述搜索结果满足所述第一规则要求，则根据所述指标数据，以及所述第一规则要求和第二规则要求，确定所述类型。

在一种可能的实施方式中，所述处理模块133具体用于：

若所述第一规则要求与所述第二规则要求不冲突，则根据所述指标数据和所述第二规则要求确定所述类型；

若所述第一规则要求与所述第二规则要求冲突，则确定所述类型为所述预期搜索结果。

在一种可能的实施方式中，所述处理模块133具体用于以下至少一种：

根据所述搜索结果的点击数，确定所述类型，所述指标数据包括所述点击数；

根据所述目标搜索对象与所述搜索结果的相关性，确定所述类型；

根据所述搜索结果的种类和数量，确定所述类型，所述指标数据包括所述搜索结果的种类和数量。

在一种可能的实施方式中，所述第二显示模块132具体还用于：

获取所述第一目标搜索算法下对应的目标模块的第一搜索结果，以及所述第二目标搜索算法下对应的目标模块的第二搜索结果；

根据所述第一搜索结果中各搜索结果的标识，获取第一排序列表，并根据所述第二搜索结果中各搜索结果的标识，获取第二排序列表；

根据所述第一排序列表和所述第二排序列表，获取所述相似度；

在所述测试界面上显示所述相似度。

在一种可能的实施方式中，所述第二显示模块132具体还用于：

获取所述第一排序列表和所述第二排序列表中的前d个元素中的交集的个数，以及所述d对应的权重，所述d依次为1,2,3,...；

根据所述交集的个数和所述权重，获取所述相似度。

在一种可能的实施方式中，所述相似度为：

其中，所述R为所述相似度，所述w_d为所述d对应的权重，w_d＝(1-p)p^d-1，所述p为预设值，所述p大于0且小于1，所述I_d为所述前d个元素中的交集的个数。

在一种可能的实施方式中，在所述显示目标搜索对象在目标搜索算法下的搜索结果，以及所述搜索结果的指标数据之前，所述处理模块133还用于：

获取所述目标搜索算法的标识；根据所述目标搜索对象和所述标识，获取所述搜索结果和所述指标数据；或者，

获取所述目标搜索算法对应的网址；根据所述目标搜索对象和所述网址，获取所述搜索结果和所述指标数据。

本公开实施例提供的测试装置，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

示例性计算设备

在介绍了本公开示例性实施方式的方法、介质和装置之后，接下来，参考图14对本公开示例性实施方式的计算设备进行说明。

图14显示的计算设备140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。

图14为本公开实施例提供的计算设备的结构示意图，如图14所示，计算设备140以通用计算设备的形式表现。计算设备140的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元141、上述至少一个存储单元142，连接不同系统组件(包括处理单元141和存储单元142)的总线143。

总线143包括数据总线、控制总线和地址总线。

存储单元142可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器(RAM)1421和/或高速缓存存储器1422，可以进一步包括非易失性存储器形式的可读介质，例如只读存储器(ROM)1423。

存储单元142还可以包括具有一组(至少一个)程序模块1424的程序/实用工具1425，这样的程序模块1424包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

计算设备140也可以与一个或多个外部设备144(例如键盘、指向设备等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口145进行。并且，计算设备140还可以通过网络适配器146与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图14所示，网络适配器146通过总线143与计算设备140的其它模块通信。应当理解，尽管图中未示出，可以结合计算设备140使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了测试装置的若干单元/模块或子单元/模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多单元/模块的特征和功能可以在一个单元/模块中具体化。反之，上文描述的一个单元/模块的特征和功能可以进一步划分为由多个单元/模块来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。

虽然已经参考若干具体实施方式描述了本公开的精神和原理，但是应该理解，本公开并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合以进行受益，这种划分仅是为了表述的方便。本公开旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。

Claims (10)

1.一种测试方法，包括：

显示测试界面，所述测试界面包括用于输入搜索对象的输入框、用于确定搜索算法的第一控件和用于发起搜索的搜索控件；

响应于面向所述搜索控件的第一交互操作，显示目标搜索对象在目标搜索算法下的搜索结果，以及所述搜索结果的指标数据，所述目标搜索对象为在所述输入框中输入的搜索对象，所述目标搜索算法为在所述第一控件中选定的搜索算法；

根据所述指标数据确定对应的搜索结果的类型，所述类型包括预期搜索结果和/或非预期搜索结果。

2.根据权利要求1所述的测试方法，所述测试界面上还包括用于保存所述非预期搜索结果的存储控件，所述测试方法还包括：

响应于所述搜索结果的类型为非预期搜索结果，通过所述存储控件提示进行所述非预期搜索结果的保存。

3.根据权利要求2所述的测试方法，所述通过所述存储控件提示进行所述非预期搜索结果的保存，包括：

响应于面向所述存储控件的第二交互操作，保存所述非预期搜索结果。

4.根据权利要求1所述的测试方法，所述测试方法还包括：

响应于所述第一交互操作，显示相似度计算控件，所述相似度计算控件用于发起各所述目标搜索算法下的搜索结果的相似度的计算。

5.根据权利要求4所述的测试方法，所述测试方法还包括：

响应于面向所述相似度计算控件的第三交互操作，在所述测试界面上显示设置界面，所述设置界面上包括模块选择框和比对搜索算法选择框；

响应于面向所述相似度计算控件的第四交互操作，在所述测试界面上显示第一目标搜索算法和第二目标搜索算法下对应的目标模块的搜索结果的相似度，所述第一目标搜索算法和所述第二目标搜索算法为所述比对搜索算法选择框中选定的目标搜索算法，所述目标模块为所述模块选择框中选定的模块。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的测试方法，所述根据所述指标数据确定对应的搜索结果的类型，包括：

若根据所述指标数据确定所述搜索结果不满足所述目标搜索算法的第一规则要求，则确定所述类型为所述非预期搜索结果；

若根据所述指标数据确定所述搜索结果满足所述第一规则要求，则根据所述指标数据，以及所述第一规则要求和第二规则要求，确定所述类型。

7.根据权利要求6所述的测试方法，所述根据所述指标数据，以及所述第一规则要求和第二规则要求，确定所述类型，包括：

若所述第一规则要求与所述第二规则要求不冲突，则根据所述指标数据和所述第二规则要求确定所述类型；

若所述第一规则要求与所述第二规则要求冲突，则确定所述类型为所述预期搜索结果。

8.根据权利要求5所述的测试方法，所述响应于面向所述相似度计算控件的第四交互操作，在所述测试界面上显示第一目标搜索算法和第二目标搜索算法下对应的目标模块的搜索结果的相似度，包括：

获取所述第一目标搜索算法下对应的目标模块的第一搜索结果，以及所述第二目标搜索算法下对应的目标模块的第二搜索结果；

根据所述第一搜索结果中各搜索结果的标识，获取第一排序列表，并根据所述第二搜索结果中各搜索结果的标识，获取第二排序列表；

根据所述第一排序列表和所述第二排序列表，获取所述相似度；

在所述测试界面上显示所述相似度。

9.根据权利要求8所述的测试方法，所述根据所述第一排序列表和所述第二排序列表，获取所述相似度，包括：

获取所述第一排序列表和所述第二排序列表中的前d个元素中的交集的个数，以及所述d对应的权重，所述d依次为1,2,3,...；

根据所述交集的个数和所述权重，获取所述相似度。

10.一种测试装置，包括：

第一显示模块，用于显示测试界面，所述测试界面包括用于输入搜索对象的输入框、用于确定搜索算法的第一控件和用于发起搜索的搜索控件；

第二显示模块，用于响应于面向所述搜索控件的第一交互操作，显示目标搜索对象在目标搜索算法下的搜索结果，以及所述搜索结果的指标数据，所述目标搜索对象为在所述输入框中输入的搜索对象，所述目标搜索算法为在所述第一控件中选定的搜索算法；

处理模块，用于根据所述指标数据确定对应的搜索结果的类型，所述类型包括预期搜索结果和/或非预期搜索结果。

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