CN115357765A - 数据搜索方法、装置、电子设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种数据搜索方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，进一步涉及搜索技术、大数据等技术领域，尤其涉及一种数据搜索方法、装置、电子设备以及存储介质，以至少解决相关技术中对数据进行搜索的准确度较低的技术问题。具体实现方案为：获取目标关键词；确定待搜索数据中包含的多个字段中与目标关键词对应的第一字段；获取第一字段对应的目标搜索方式；基于目标搜索方式和第一字段对待搜索数据进行搜索，得到与目标关键词对应的搜索结果。

Description

数据搜索方法、装置、电子设备以及存储介质

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，进一步涉及搜索技术、大数据等技术领域，尤其涉及一种数据搜索方法、装置、电子设备以及存储介质。

背景技术

目前，在数据搜索的场景中，需要从大量的待搜索数据中搜索到需要的搜索结果，但是在搜索的过程中，由于用户不能掌握足够多的搜索信息，会导致搜索的结果准确度较低。

发明内容

本公开提供了一种数据搜索方法、装置、电子设备以及存储介质，以至少解决相关技术中对数据进行搜索的准确度较低的技术问题。

根据本公开的一方面，提供了一种数据搜索方法，包括：获取目标关键词；确定待搜索数据中包含的多个字段中与目标关键词对应的第一字段；获取第一字段对应的目标搜索方式；基于目标搜索方式和第一字段对待搜索数据进行搜索，得到与目标关键词对应的搜索结果。

根据本公开的又一方面，提供了一种数据搜索装置，包括：关键词获取模块，用于获取目标关键词；字段确定模块，用于确定待搜索数据中包含的多个字段中与目标关键词对应的第一字段；搜索方式获取模块，用于获取第一字段对应的目标搜索方式；搜索模块，用于基于目标搜索方式和第一字段对待搜索数据进行搜索，得到与目标关键词对应的搜索结果。

根据本公开的又一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开提出的数据搜索方法。

根据本公开的又一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行本公开提出的数据搜索方法。

根据本公开的又一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行本公开提出的数据搜索方法。

在本公开中，首先获取目标关键词；确定待搜索数据中包含的多个字段中与目标关键词对应的第一字段；获取第一字段对应的目标搜索方式；基于目标搜索方式和第一字段对待搜索数据进行搜索，得到与目标关键词对应的搜索结果，在根据目标关键词进行搜索的过程中，可以根据目标关键词对应的第一字段确定对应的目标搜索方式，并根据与命中的第一字段相匹配目标搜索方式对待搜索数据进行搜索，进而能够根据已有的关键信息来提高搜索结果的准确度，进而解决了相关技术中对数据进行搜索的准确度较低的技术问题。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开实施例的一种用于实现数据搜索方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图；

图2是根据本公开实施例的一种数据搜索方法的流程图；

图3是根据本公开实施例的另一种数据搜索方法的流程图；

图4是根据本公开实施例的一种数据搜索装置的结构框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在当今社会，由于时代的发展及技术的进步，大型企业内部都需要拥有员工之间快速高效的线上沟通方式，普通的即时通讯工具均为偏社交方向的产品，难以满足企业内部的管理需求，所以近几年，专门应用于企业内部即时通讯办公系统开始在市场上萌芽，这类即时通讯产品，为企业内部相关事务处理提供了便捷快速的网络途径，加快了企业内员工之间的沟通协作速度。

对于大型企业的内部通讯工具来说，员工之间的互相检索是一种基础技术能力。任意能够互相沟通的员工，在网络上能够快速找到对方并进行沟通是企业通讯系统必要的功能之一。在沟通前的第一步，即是通过检索系统，能够方便和快捷的寻找到对方。

市面上向公共大众开放的即时通讯系统，只能检索已经成为好友的账号并与其沟通，每个人的好友数量平均在几百左右，陌生用户需要通过添加好友功能经过验证后才能进行检索沟通，由于候选集人数较少，搜索场景非常简单，技术难度较低。与这些即时通讯系统的通讯录检索不同，大型企业内部通讯工具，需要能够检索企业内部的所有员工，大型企业的员工数量往往数以万计。而且大部分情况，需要检索的员工自己并不能掌握足够多的信息，甚至只能掌握到对方姓名的读音。在这种场景下，针对各种用户信息均能够进行召回，需要有较好的排序模块，才能够满足企业内员工之间的检索需求。

为了满足企业内员工之间的检索需求，开源搜索平台(Solr)的全文搜索服务器，能够提供统一的索引和检索服务，提供了比开放源代码的全文检索引擎工具包(Lucene)更为丰富的查询语言(比如，过滤器)，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化。直接利用Solr搭建通讯录检索服务，提供召回方案是非常便捷和高效的解决方法。

但某一个搜索关键词所有的结果召回以后，面对大量的结果，需要有排序策略来对结果进行排序，这样才能尽可能确保用户期望的结果排序靠前，能够直接满足用户。特别是在企业场景下，召回范围大，召回结果多，陌生人间的查找意图多，如果排序不能很好的体现用户的意图，用户就难以找到真正想要搜索的结果。

而搜索关键词与结果的相关性往往是排序时最为重要的特征。一般信息检索领域的相关性计算方法，均采用评价搜索词和文档之间的相关性算法(BM25)或统计算法(TF-IDF)这类利用词频计算相似度的算法，这类算法主要应用于长文本，在搜索员工这种场景下不适用。而通用的编辑距离算法，又因为员工搜索可以通过拼音、同音词的方式，导致算法体现的相关性不够准确。

对于相关技术存在的问题，本公开提出了一种数据搜索方法，其在检索字段复杂，召回策略多样的背景下，能够精确高效地计算出搜索关键词和召回结果的相关性，能够极大程度地提高排序的效率和效果。

根据本公开实施例，提供了一种数据搜索方法，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本公开实施例所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的电子设备中执行。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。图1示出了一种用于实现数据搜索方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图。

如图1所示，计算机终端100包括计算单元101，其可以根据存储在只读存储器(ROM)102中的计算机程序或者从存储单元108加载到随机访问存储器(RAM)103中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 103中，还可存储计算机终端100操作所需的各种程序和数据。计算单元101、ROM 102以及RAM 103通过总线104彼此相连。输入/输出(I/O)接口105也连接至总线104。

计算机终端100中的多个部件连接至I/O接口105，包括：输入单元106，例如键盘、鼠标等；输出单元107，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元108，例如磁盘、光盘等；以及通信单元109，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元109允许计算机终端100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101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101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101执行本文所描述的数据搜索方法。例如，在一些实施例中，数据搜索方法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108。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 102和/或通信单元109而被载入和/或安装到计算机终端100上。当计算机程序加载到RAM 103并由计算单元101执行时，可以执行本文描述的数据搜索方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元101可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行数据搜索方法。

本文中描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、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)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

此处需要说明的是，在一些可选实施例中，上述图1所示的电子设备可以包括硬件元件(包括电路)、软件元件(包括存储在计算机可读介质上的计算机代码)、或硬件元件和软件元件两者的结合。应当指出的是，图1仅为特定具体实例的一个实例，并且旨在示出可存在于上述电子设备中的部件的类型。

在上述运行环境下，本公开提供了如图2所示的数据搜索方法，该方法可以由图1所示的计算机终端或者类似的电子设备执行。图2是根据本公开实施例提供的一种数据搜索方法流程图。如图2所示，该方法可以包括如下步骤：

步骤S202，获取目标关键词。

上述的目标关键词可以为用户输入的搜索词，其中，目标关键词可以为搜索关键词。上述的目标关键词可以包含一个或多个关键字符。

上述的目标关键词中的关键字符可以为纯中文字符、纯数字字符、纯英文字符、混合类型字符。针对包含有不同类型的关键字符对应的目标关键词可以采用不同的方式进行搜索。

在一种可选的实施例中，在员工信息搜索场景中，可以针对目标关键词以及员工的各种可检索字段，通过不同的搜索方式进行召回，通过设计相关策略，能够兼容所有员工召回下的相关性计算，其中，搜索的策略可以应用在拼音搜索、同音字搜索、中文搜索、支持名称、备注、昵称、邮箱等字段的搜索。

步骤S204，确定待搜索数据中包含的多个字段中，与目标关键词对应的第一字段。

上述的第一字段可以为根据目标关键词命中的第一字段，也即，第一字段中存在有与目标关键词相同或相似的字符。

上述的第一字段可以高亮显示，在待搜索数据中若出现某个字段的字符与目标关键词的字符重合，则可以将该字段中重合部分进行高亮，高亮的部分在给用户展示时会通过飘红或飘蓝的方式突出展示。一个字段中的部分字符被高亮，说明这个字段与目标关键词是匹配的，这条召回结果是通过这个片段被召回。

上述的待搜索数据可以是根据目标关键词进行搜索的搜索对象。

上述的第一字段可以是搜索数据的多个字段中与目标关键词有对应关系的第一字段，其中，第一字段中的字符与目标关键词中的字符有重合的部分，其中，重合的部分是指第一字段和目标关键词的字符相同或者相似的部分。

需要说明的是，重合的部分可以是同音不同字，或者是字符对应的英文表示，例如，关键词为李四，其对应的第一字段可以为李xlisi_herozhongguo，其中，重合的部分可以为李x、lisi，其中，x可以为与四同音的字。

上述的第一字段也可以称为命中域，在企业场景中的，每个员工会有各种各样的员工信息，例如备注、昵称、邮箱、身份信息等。这类信息存放在数据库内不同的字段中，而这些所有字段中，所有可被检索的字段，称之为域，其中某个字段，则称作xx域，例如姓名字段，称作姓名域。有出现高亮的字段，称作命中域。

在一种可选的实施例中，可以先根据目标关键词对待搜索数据进行初步的搜索，得到与目标关键词对应的第一字段，可以对第一字段进行高亮，以便于突出展示具有重合部分的字段，便于用户进行查看。

在得到第一字段之后，可以根据第一字段对应的搜索方式和重合的第一字符对待搜索数据进行搜索，得到与目标关键词匹配度较高的字段，以便于将该字段作为搜索结果最终展示给用户，方便用户得到相关度更高的搜索结果，便于用户使用。

步骤S206，获取第一字段对应的目标搜索方式。

上述的目标搜索方式可以是通过相似度匹配进行搜索，还可以是通过对多个第一字段进行评分，根据多个第一字段的评分结果从待搜索数据中进行搜索。

上述的目标搜索方式可以是根据目标关键词和第一字段中重合部分的字符数量对搜索到的字段进行评分，根据评分结果对待搜索数据进行搜索的方式，上述的目标搜索方式还可以是根据目标关键词与第一字段的相似度对搜索到的字段进行评分，其中，相似度可以通过编辑距离进行表示。

其中，编辑距离是针对两个字符(例如英文字)的差异程度的量化量测，量测方式是看至少需要多少次的处理才能将一个字符变成另一个字符。可选的，编辑距离可以为莱文斯坦距离(Levenshtein距离)，其指两个字符之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。允许的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。

在一种可选的实施例中，第一字段对应的目标搜索方式可以是根据目标关键词确定的，在目标关键词中的关键字符为纯中文，且第一字段中的搜索字符为纯中文时，可以通过计算目标关键词和第一字段之间的相似度对第一字段进行评分；在目标关键词中的关键字符为纯中文，且第一字段中的搜索字符不是纯中文的情况下，可以通过计算目标关键词和第一字段中重合部分的字符数量对第一字段进行评分。

其中，评分是指相关度得分，即评估目标关键词与第一字段相关性的量化分数，可以采用编辑距离等多种方式进行计算。

在目标关键词为纯英文，且目标关键词中包含邮箱域的情况下，可以通过计算目标关键词和第一字段之间的相似度对第一字段进行评分，在目标关键词为纯英文，且目标关键词中不包含邮箱域的情况下，可以通过计算目标关键词和第一字段中重合部分的字符数量对第一字段进行评分。

在目标关键词为纯数字的情况下，直接通过第二搜索方式对第一字段进行评分。

在目标关键词为混合字符类型，且第一字段中包含邮箱符号的情况下，可以通过计算目标关键词和第一字段中重合部分的字符数量对第一字段进行评分，在目标关键词为混合字符类型，且第一字段中不包含邮箱符号的情况下，可以通过计算目标关键词和第一字段之间的相似度对第一字段进行搜索。

步骤S208，基于目标搜索方式和第一字段对待搜索数据进行搜索，得到与目标关键词对应的搜索结果。

在一种可选的实施例中，可以根据目标搜索方式和第一字符对待搜索数据进行搜索，以便搜索到与目标关键词匹配度较高的搜索结果。

在一种可选的实施例中，可以在第一字段中包含的搜索字符都为中文的情况下，通过相似度匹配的方式对第一字段进行评分，若相似度越高，则对应的评分越低，评分越低则说明搜索的结果更加准确。在第一字段中包含的搜索字符不是纯中文的情况下，可以除去第一字段中与目标关键词有重合部分的字符，计算第一字段中除重合部分的字符之外的剩余字符数量，根据剩余的字符数量确定一个分数，并根据重合部分对应的字符确定一个分数，将两个分数相加，得到最终的分数，若评分越低，则说明搜索的结果更加准确。

在另一种可选的实施例中，可以在第一字段中包含邮箱符号的情况下，计算除去第一字段中与目标关键词有重合部分的字符，计算第一字段中除重合部分字符之外的剩余字符的数量，若重合部分包含邮箱符号，则确定编辑距离为0，可以直接确定剩余字符的数量为对应的评分；若第一字段中不包含邮箱域，则可以除去第一字段中与关键字符的重合部分，计算第一字段中除重合部分字符之外的剩余字符数量，根据剩余的字符数量确定一个分数，并根据重合部分字符确定一个分数，将两个分数相加，得到最终的分数，若评分越低，则说明搜索的结果更加准确。

可选的，首先计算除去重合部分后的剩余字符数量计为score_a。其次，目标关键词中的中文字符与重合部分的字符进行匹配，统计出无法匹配的数量，计为score_b。最终的score＝score_a+score_b。例如query＝“张san”，第一字段的姓名为“章三疯”，计算score_a，无法匹配的数量为1，score_a＝1，计算score_b，目标关键词中重合的中文字符为“张”，与第一字段中重复的字符无法匹配，所以score_b＝1，总score＝score_a+score_b＝2。

在另一种可选的实施例中，可以在第一字段中包含的搜索字符为纯数字的情况下，直接计算第一字段与目标关键词之间的相似度，根据该相似度来确定出一个评分，根据该评分对待搜索数据进行搜索，得到搜索结果，若评分越低，则说明搜索结果越准确。

在又一种可选的实施例中，可以在目标关键词中的关键字符和第一字段包含的搜索字符为纯英文的情况下，计算除去重合部分剩余字符的字符数量，需要对剩余字符的字符数量进行拼音和单词的转化，例如，目标关键词＝“lisi”，第一字段昵称＝“北京李四02”，则score＝4，其中，李四为重合部分。

需要说明的是，本申请的方案还可以应用在任意的搜索领域中，例如，网页搜索引擎、音乐软件的歌曲搜索引擎、阅读软件的书籍搜索引擎、功能软件的功能搜索引擎。

通过上述步骤，首先获取目标关键词；确定待搜索数据中包含的多个字段中与目标关键词对应的第一字段；获取第一字段对应的目标搜索方式；基于目标搜索方式和第一字段对待搜索数据进行搜索，得到与目标关键词对应的搜索结果，在根据目标关键词进行搜索的过程中，可以根据目标关键词对应的第一字段确定对应的目标搜索方式，并根据与命中的第一字段相匹配目标搜索方式对待搜索数据进行搜索，进而能够根据已有的关键信息来提高搜索结果的准确度，进而解决了相关技术中对数据进行搜索的准确度较低的技术问题。

可选地，目标关键词包括至少一个关键字符，第一字段包括至少一个搜索字符，获取第一字段对应的目标搜索方式，包括：获取至少一个关键字符的第一目标类型，及至少一个搜索字符的第二目标类型；基于第一目标类型确定与第一字段对应的目标预设类型；基于第二目标类型和目标预设类型，确定与第一字段对应的目标搜索方式。

上述的目标预设类型用于表征第一字段中的至少一个搜索字符是否包含目标符号。

上述的第一目标类型包括但不限于关键字符为纯数字、纯中文、混合类型。

上述的第二目标类型包括但不限于搜索字符为纯中文、包含目标符号、混合类型。

上述的目标符号可以为邮箱符号，例如“@”。

在一种可选的实施例中，可以根据第一目标类型确定第一字段对应的目标预设类型，可选的，在第一目标类型为纯中文时，第一字段对应的目标预设类型可以为纯中文；在第一目标类型为纯英文，第一字段对应的目标预设类型为包含邮箱符号；在第一目标类型为混合类型时，第一字段对应的目标预设类型为包含邮箱符号。

在另一种可选的实施例中，在得到第一字段对应的目标预设类型之后，可以根据至少一个搜索字符的第二目标类型和目标预设类型，若第二目标类型为纯中文，且目标预设类型为纯中文，则可以直接计算编辑距离对待搜索数据进行搜索，若目标预设类型不是纯中文，则可以通过计算重合部分字符数量的方式对待搜索数据进行搜索。

通过上述步骤，对于不同类型的目标关键词和不同类型的第一字段，确定对应的搜索方式，能够使得搜索方式更加符合关键词与第一字段的实际情况，使得搜索结果更加的准确。

在第一目标类型为纯数字时，可以不执行确定目标预设类型的步骤，直接根据第一目标类型计算目标关键词与第一字段之间的相似度，根据相似度对第一字段进行评分，根据评分结果对待搜索数据进行搜索，得到目标关键词的搜索结果。

在一种可选的实施例中，可以根据至少一个关键字符的第一目标类型确定第一字段属于包含邮箱域的类型还是不包含邮箱域的类型。例如，关键字符的类型为纯中文或纯数字，则确定第一字段对应的目标预设类型不包含邮箱域。若关键字符的类型为纯英文，确定第一字段对应的目标预设类型为包含目标符号的类型，此时，可以根据包含目标符号的类型来对第一字段进行搜索。

可选地，基于第二目标类型和目标预设类型，确定与第一字段对应的目标搜索方式，包括：判断第二目标类型是否为目标预设类型，得到判断结果；在判断结果表征第二目标类型不为目标预设类型的情况下，确定目标搜索方式为第一搜索方式；或，在判断结果表征第二目标类型为目标预设类型的情况下，确定目标搜索方式为第二搜索方式，其中，第二搜索方式不同于第一搜索方式。

在一种可选的实施例中，可以先判断搜索字符的第二目标类型是否为目标预设类型，在第二目标类型不是目标预设类型的情况下，说明第二目标类型为纯数字，此时，可以直接确定目标搜索方式为第一搜索方式，也即，直接计算目标关键词与第一字段之间的相似度，根据相似度的评分对待搜索数据进行搜索，得到搜索结果，能够在保证搜索准确度的情况下提高搜索的效率。在第二目标类型为目标预设类型的情况下，说明第二目标类型中包含有目标符号，此时，可以确定目标搜索方式为第二搜索方式，也即，计算目标关键词和第一字段中重合部分的字符数量，根据字符数量的评分对待搜索数据进行搜索，得到搜索结果。

进一步地，可以根据相似度的评分将待搜索数据中的第一字段进行排序，将评分较低的第一字段排序靠前，以便用户能够迅速看到匹配度较高的第一字段，该可以将待搜索数据中评分最低的第一字段进行显示，对其他的第一字段不进行显示，以便用户能够关注于准确度较高的搜索结果，具体的显示方式可以自行设置，此处不做任何限定。

可选地，在确定目标搜索方式为第一搜索方式的情况下，基于目标搜索方式和第一字段对待搜索数据进行搜索，得到与目标关键词对应的搜索结果，包括：在确定目标搜索方式为第一搜索方式的情况下，获取第一字符，其中，第一字符为关键字符和搜索字符中相似度大于相似度阈值的字符；根据第一字符确定目标关键词和第一字段之间的相关度，其中，相关度用于表征目标关键词和第一字段之间的字符的匹配程度；基于相关度对待搜索数据进行搜索，得到搜索结果。

上述的相似度阈值可以自行设置。‘

上述的第一字符可以为第一字段中的搜索字符与关键字符相似度大于相似度阈值的字符，例如，关键字符为李四01，搜索字符为lisi，那么第一字符可以是搜索字符中的lisi。上述的第一字符还可以是与关键字符完全相同的字符，也可以是与关键字符读音相同的字符，也可以是与关键字符字形相似的字符，具体来说，第一字符与关键字符存在一定的关联。

在一种可选的实施例中，在确定目标搜索方式为第一搜索方式的情况下，确定出目标关键词与第一字符之间的分数，可以根据目标关键词和第一字符确定出目标关键词中第二字符的字符数量，其中，第二字符为目标关键词中除第一字符之外的其他字符，可以确定第二字符的字符数量对应的分数，根据这两个分数可以确定出第一目标分数，根据第一目标分数对待搜索数据进行搜索，可以将分数较低的预设数量的第一字段进行显示，以便于得到准确度较高的搜索结果。

通过上述步骤，可以根据目标关键词和第一字符对应的第一目标分数对待搜索数据中的第一字段进行排序，将分数较低的字段进行显示，以便于得到准确度较高的搜索结果。

可选地，根据第一字符确定目标关键词和第一字段之间的相关度，包括：基于第一字段和第一字符，确定第二字符；根据第一字符和第二字符，确定第一字符数量和第二字符数量，其中，第二字符为目标关键词中除第一字符之外的其他字符，第一字符数量为第一字符中与至少一个关键字符不匹配的字符数量，第二字符数量为第二字符中与至少一个关键字符不匹配的字符数量；基于第一字符数量和第二字符数量确定相关度。

在一种可选的实施例中，可以先根据第一字符确定出第一字段中除第一字符之外的其他字符，也即第二字符，可以分别确定出第一字符和第二字符中与目标关键词的关键字符不匹配的字符数量，即第一字符数量和第二字符数量，若不匹配的字符数量越多，则说明检索的结果准确度越低，因此，若第一字符数量和第二字符数量越大，则说明检索结果的准确度越低。

通过上述步骤，可以结合第一字符和第一字段对待搜索数据进行搜索，提高搜索结果的准确度。

可选地，基于第一字符数量和第二字符数量确定相关度，包括：确定第一字符数量对应的第一分数和第二字符数量对应的第二分数；根据第一分数和第二分数确定第一目标分数，其中，第一目标分数用于表示目标关键词与第一字段之间的相关度。

在一种可选的实施例中，可以根据第一分数和第二分数之和得到第一目标分数，可选的，可以根据第一字符数量确定第一分数，并根据第二字符数量确定第二分数，第一字符数量和第二字符数量越多，则第一分数和第二分数就越低，说明不匹配的字符数量较多，此时，第一目标分数会越高；反之，第一字符数量和第二字符数量越少，则第一分数和第二分数就越低，说明不匹配的字符数量较少，此时，第一目标分数会越低。

通过上述步骤，可以结合目标关键词和第一字符对第一字段进行搜索，提高搜索结果的准确度。

示例性的，目标关键词＝“李四”，第一字段＝“李xlisi_herozhongguo”，其中，李x为第一字段中与关键词重复的第一字符，首先计算除去第一字符后的剩余文字数量记为score_a，其中的英文需要通过拼音和单词的转化算法，组合成尽可能少的拼音对或单词对，其次，将第二字符中含有中文的部分与关键词进行匹配，统计出无法匹配的字符数量，记为score_b。最终的score＝score_a+score_b。其中，score为第一目标分数。

计算score_a，高亮片段为“李斯lisi”，其中英文部分忽略，中文部分与目标关键词匹配，无法匹配的文字数量为1，score_a＝1；

计算score_b，除去高亮片段的剩余文字为“_herozhongguo”，将其中的英文进行转化组队，转化为“hero”、“zhong”、“guo”，剩下一个标点“_”，所以score_b＝4；

计算score＝score_a+score_b＝5

最终将所有第一字段的score计算后，取最小值作为该召回结果的相关度得分。根据召回结果的相关度得分确定出搜索结果。

可选地，目标搜索方式为第二搜索方式的情况下，基于目标搜索方式和第一字段对待搜索数据进行搜索，得到与目标关键词对应的搜索结果，包括：在确定目标搜索方式为第二搜索方式的情况下，确定目标关键词与第一字段之间的相似度，其中，相似度用于表征目标关键词和第一字段之间的相似程度；基于相似度对待搜索数据进行搜索，得到搜索结果。

在一种可选的实施例中，在第二目标类型为纯数字、纯英文、纯中文或者包含邮箱域的情况下，可以直接计算目标关键词与第一字段之间的相似度，以便在保证搜索结果准确度的情况下，能够提高搜索的速度。

在一种可选的实施例中，在目标搜索方式为第二搜索方式的情况下，在对待搜索数据进行搜索时，可以计算目标关键词与第一字符之间的相似度，可以将相似度的计算结果直接作为第二目标分数，以便于根据第二目标分数对待搜索数据进行搜索，若相似度越高，则其对应的第二目标分数就越高；若相似度越低，则其对应的第二目标分数就越低。

可以基于第二目标分数对待搜索数据中的第一字段进行搜索，首先根据第一目标分数对第一字段进行排序，将分数较低的排序在前，将分数较高的排序在后，以便于用户能够快速的看到准确度较高的第一字段，还可以将分数较低的预设数量的第一字段进行显示，以便于得到准确度较高的搜索结果。

在另一种可选的实施例中，可以根据第二搜索方式确定目标关键词和第一字段之间的目标相似度，可以确定出目标相似度对应的第二目标分数，可以将目标相似度对应的编辑距离作为第二目标分数，编辑距离越小，则说明对应的第二目标分数越小，其匹配度越高，根据该第二目标分数可以对待搜索数据进行搜索，得到准确度较高的搜索结果。

在目标关键词为纯中文的情况，首先遍历第一字段，判断第一字段的内容是否为纯中文。如果内容为纯中文，则直接计算编辑距离作为相关度得分。(例如：目标关键词＝“张三”，第一字段中的姓名＝“张三疯”，则相关度的得分为两者的编辑距离，score＝1。)

在目标关键词为纯英文的情况下，首先遍历第一字段，判断第一字段是否为邮箱域。如果第一字段为邮箱域，单独进行计算，直接计算出去高亮部分后，剩余字符数量，且忽略@符号后的内容，如果高亮部分延展到@符号后，则认为score＝0。其中，邮箱域可以是第一字段中包含有@。

在目标关键词为纯数字的情况下，首先遍历第一字段，直接计算第一字段的编辑距离，其中存在英文的部分，需要进行拼音和单词转化。(例如：目标关键词“123”，第一字段＝“张三lisi123”，则将其中的英文转化组队，组为“li”、“si”，中文直接计算，最终编辑距离直接当作得分，score＝4)。

在目标关键词为其他情况下，一般可以是中文、英文、数字混杂的情况，首先遍历第一字段，针对邮箱域进行命中，则采用于目标关键词为纯英文相同的处理方式。

可选地，确定目标关键词与第一字段之间的相似度，包括：计算目标关键词与第一字段之间的编辑距离；根据编辑距离确定目标关键词与第一字段之间的相似度。

在一种可选的实施例中，在目标搜索方式为第二搜索方式的情况下，在对待搜索数据进行搜索时，可以计算目标关键词与第一字符之间的相似度，也即，确定目标关键词与第一字符之间的编辑距离，可以将该编辑距离直接作为第二目标分数，以便于根据第二目标分数对待搜索数据进行搜索，若相似度越高，则对应的编辑距离越短，其对应的第二目标分数就越高；若相似度越低，则对应的编辑距离越长，其对应的第二目标分数就越低。

可选地，基于第一目标类型确定与第一字段对应的目标预设类型，包括：判断第一目标类型是否为第一类型，其中，第一类型用于表示至少一个关键字符均为数字；响应于第一目标类型是第一类型，确定与第一字段对应的目标预设类型为第一预设类型，其中，第一预设类型用于表示第一字段的至少一个搜索字符中不包含目标符号，且所有搜索字符的字符类型均相同。

上述的第一类型可以为目标关键词为纯数字，其中，纯数字不用进行邮箱域的判定过程，其可以直接进行计算。

在一种可选的实施例中，在第一目标类型为纯数字类型的情况下，可以确定出第一字段对应的目标预设类型为第一预设类型，其中，第一预设类型可以为纯数字。

通过上述步骤，对于不同类型的目标关键词可以确定出第一字段对应的目标预设类型，以便于根据目标预设类型对待搜索数据进行搜索，得到准确度较高的搜索结果。

可选地，基于第一目标类型确定与第一字段对应的目标预设类型，包括：判断第一目标类型和第二目标类型是否均为第二类型，其中，第二类型用于表示对应的字符均为中文；响应于第一目标类型和第二目标类型均是第二类型，确定与第一字段对应的目标预设类型为第一预设类型，其中，第一预设类型用于表示至少一个搜索字符中不包含目标符号，且所有搜索字符的字符类型均相同；响应于第一目标类型是第二类型，且第二目标类型不是第二类型，确定与第一字段对应的目标预设类型为第二预设类型，其中，第二预设类型用于表示至少一个搜索字符中不包含目标符号，且第一字段中包含不同字符类型的搜索字符。

在一种可选的实施例中，可以判断第一目标类型和第二目标类型是否为中文类型，在第一目标类型和第二目标类型都是中文的情况下，可以确定出第一目标类型对应的目标预设类型为第一预设类型，说明目标关键词与第一字段是相同类型的纯字符，可以根据第一预设类型，确定第一字段对应的目标搜索方式为第二搜索方式，可以根据第二搜索方式直接计算目标关键词和第一字段之间的相似度，根据该相似度确定出第一字段对应的第二目标分数，以便于根据第二目标分数对第一字段进行排序，基于排序结果确定出目标关键词的搜索结果。

在另一种可选的实施例中，在第一目标类型是中文类型，但是第二目标类型不是中文类型时，确定第一字段对应的目标预设类型为第二预设类型，以便于根据第二预设类型确定出第一字段对应的搜索方式为第一搜索方式，由于第一字段中包含不同字符类型的搜索字符，因此，难以通过相似度的计算方式直接计算目标关键词和第一字段之间的相似度，此时，可以通过第一搜索方式根据目标关键词和第一字符确定第一字符数量和第二字符数量，可以确定第一字符数量对应的第一分数；确定第二字符数量对应的第二分数，基于第一分数和第二分数确定第一目标分数。

示例性的，如果第一字段不是纯中文，首先将除去重合部分字符后的剩余字符数量计为score_a，其中英文则需要通过拼音和单词的转化算法，组合成尽可能少的拼音对或单词对。其次，将第一字符的重合字符中含有中文的部分与目标关键词进行匹配，统计出无法匹配的字符数量，计为score_b。最终的score＝score_a+score_b。

通过上述步骤，可以根据第一目标类型和第二目标类型来确定第一字段对应的目标预设类型，以便于在搜索过程中能够结合目标关键词与第一字段的实际情况进行搜索，从而提高搜索结果的准确度。

可选地，基于第一目标类型确定与第一字段对应的目标预设类型，包括：判断第一目标类型和第二目标类型是否均为第三类型，其中，第三类型用于表示对应的字符均为英文；响应于第一目标类型和第二目标类型均是第三类型，确定与第一字段对应的目标预设类型为第一预设类型，其中，第一预设类型用于表示至少一个搜索字符中不包含目标符号，且所有搜索字符的字符类型均相同；响应于第一目标类型是第三类型，且第二目标类型不是第三类型，确定与第一字段对应的目标预设类型为第三预设类型，其中，第三预设类型用于表示至少一个搜索字符中包含目标符号。

在一种可选的实施例中，可以判断第一目标类型和第二目标类型是否为英文，若第一目标类型和第二目标类型都是英文，则可以确定第一字段对应的目标预设类型为第一预设类型，说明目标关键词与第一字段是相同类型的纯字符，可以根据第一预设类型，确定第一字段对应的目标搜索方式为第二搜索方式，可以根据第二搜索方式直接计算目标关键词和第一字段之间的相似度，根据该相似度确定出第一字段对应的第二目标分数，以便于根据第二目标分数对第一字段进行排序，基于排序结果确定出目标关键词的搜索结果。

在另一种可选的实施例中，在第一目标类型为第三类型，第二目标类型不是第三类型的情况下，可以确定第一字段对应的目标预设类型为第三预设类型，其中，第三预设类型为第一字段中包含的至少一个搜索字符中包含邮箱符号。若目标预设类型为第三预设类型，则可以先计算除第一字符之外其他字符的第一字符数量，若第一字段中包含有目标符号，则可以确定第一字段与目标关键词的编辑距离为0，可以直接确定第一字符数量对应的目标分数，并根据该目标分数对待搜索数据中的第一字段进行搜索，得到搜索结果。

通过上述步骤，可以根据第一目标类型和第二目标类型来确定第一字段对应的目标预设类型，以便于在搜索过程中能够结合目标关键词与第一字段的实际情况进行搜索，从而提高搜索结果的准确度。

图3是根据本公开实施例的另一种数据搜索方法的流程图，该方法包括如下步骤：

步骤S300，获取目标关键词；

步骤S301，判断目标关键词的第一目标类型，并遍历待搜索数据中的第一字段，在第一目标类型为第一类型的情况下，执行步骤S302，在第一目标类型为第二类型的情况下，执行步骤S303，在第一目标类型为第三类型的情况下，执行步骤S305；

上述的第一类型为目标关键词中的关键字符为数字类型，上述的第二类型为目标关键词中的关键字符为中文，上述的第三类型为目标关键词中的关键字符为英文类型和混合类型。

步骤S302，根据第一字段和目标关键词的编辑距离确定第二目标分数；

可以根据第二目标分数对待搜索数据进行搜索，得到搜索结果。

步骤S303，判断第一字段中的搜索字符是否为纯中文，若是，则执行步骤S304，若否，则执行步骤S302；

步骤S304，确定第一字符数量的第一分数，确定第二字符数量的的第二分数；基于第一分数和第二分数确定第一目标分数；

其中，第一字符数量为第一字符中包含的字符数量，第二字符数量为第二字符中包含的字符数量，其中，第一字符为第一字段中与目标关键词中关键字符重合的字符，第二字符为目标关键词中除第一字符之外的其他字符。

可以根据第一目标分数对待搜索数据进行搜索，得到搜索结果。

步骤S305，判断第一字段中的搜索字符是否包含邮箱符号，若是，则执行步骤S306，若否，则执行步骤S307；

步骤S306，确定第二字符对应的第二分数，基于第二分数和目标符号确定第一目标分数；

若第一字符中包含有目标符号，则确定编辑距离为0，即第一目标分数为0。

若第一字符不包含目标符号，则根据第一目标分数和编辑距离确定最终的第一目标分数。

步骤S307，对于中文类型，可以确定第二字符对应的第二分数，基于第二分数确定第一目标分数；对于混合类型，可以确定第一字符数量的第一分数，确定第二字符对应的第二分数；基于第一分数和第二分数确定第一目标分数。

结合以上多种计算逻辑，本公开能够实现员工检索的相关性计算方法，能够支持输入目标关键词，将所有召回结果的相关度得分计算出来，帮助搜索引擎进行排序，找到用户最想要的员工搜索结果。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开各个实施例的方法。

在本公开中还提供了一种数据搜索装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图4是根据本公开其中一实施例的一种数据搜索装置的结构框图，如图4所示，一种数据搜索装置400包括：关键词获取模块4002、字段确定模块4004、搜索方式获取模块4006、搜索模块4008。

其中，关键词获取模块，用于获取目标关键词；字段确定模块，用于确定待搜索数据中包含的多个字段中与目标关键词对应的第一字段；搜索方式获取模块，用于获取第一字段对应的目标搜索方式；搜索模块，用于基于目标搜索方式和第一字段对待搜索数据进行搜索，得到与目标关键词对应的搜索结果。

可选地，目标关键词包括至少一个关键字符，第一字段包括至少一个搜索字符,字符获取模块，包括：第一获取单元，用于获取至少一个关键字符的第一目标类型,及至少一个搜索字符的第二目标类型；第一确定单元，用于基于第一目标类型确定与第一字段对应的目标预设类型；第一确定单元，还用于基于第二目标类型和目标预设类型，确定与第一字段对应的目标搜索方式。

可选地，第一确定单元，包括：第一判断子单元，用于判断第二目标类型是否为目标预设类型，得到判断结果；第一确定子单元，用于在判断结果表征第二目标类型不为目标预设类型的情况下，确定目标搜索方式为第一搜索方式；或，第一确定子单元，还用于在判断结果表征第二目标类型为目标预设类型的情况下，确定目标搜索方式为第二搜索方式，其中，第二搜索方式不同于第一搜索方式。

可选地，搜索模块，包括：第二获取单元，用于在确定目标搜索方式为第一搜索方式的情况下，获取第一字符，其中，第一字符为关键字符和搜索字符中相似度大于相似度阈值的字符；第二确定单元，用于根据第一字符确定目标关键词和第一字段之间的相关度，其中，相关度用于表征目标关键词和第一字段之间的字符的匹配程度；第一搜索单元，用于基于相关度对待搜索数据进行搜索，得到搜索结果。

可选地，第一搜索单元，包括：第二确定子单元，用于基于目标关键词、第一字段和第一字符，确定第二字符；第二确定子单元，还用于根据第一字符和第二字符，确定第一字符数量和第二字符数量，其中，第二字符为目标关键词中除第一字符之外的其他字符，第一字符数量为第一字符中与至少一个关键字符不匹配的字符数量，第二字符数量为第二字符中与至少一个关键字符不匹配的字符数量；第二确定子单元，还用于基于第一字符数量和第二字符数量确定相关度。

可选地，第二确定子单元还用于确定第一字符数量对应的第一分数和第二字符数量对应的第二分数；第二确定子单元还用于根据第一分数和第二分数确定第一目标分数，其中，第一目标分数用于表示目标关键词与第一字段之间的相关度。

可选地，搜索模块，包括：第三确定单元，用于在确定目标搜索方式为第二搜索方式的情况下，确定目标关键词与第一字段之间的相似度，其中，相似度用于表征目标关键词和第一字段之间的相似程度；第二搜索单元，用于基于相似度对待搜索数据进行搜索，得到搜索结果。

可选地，第三确定单元包括：计算子单元、第三确定子单元。

其中，计算子单元用于计算目标关键词与第一字段之间的编辑距离；第三确定子单元用于根据编辑距离确定目标关键词与第一字段之间的相似度。

可选地，第一确定单元包括：第二判断子单元、第四确定子单元。

其中，第二判断子单元用于判断第一目标类型是否为第一类型，其中，第一类型用于表示对应的字符均为数字；第四确定子单元用于响应于第一目标类型是第一类型，确定与第一字段对应的目标预设类型为第一预设类型，其中，第一预设类型用于表示至少一个搜索字符中不包含目标符号，且所有搜索字符的字符类型均相同。

可选地，第一确定单元，包括：第三判断子单元、第五确定子单元。

其中，第三判断子单元用于判断第一目标类型和第二目标类型是否均为第二类型，其中，第二类型用于表示对应的字符均为中文；第五确定子单元用于响应于第一目标类型和第二目标类型均是第二类型，确定与第一字段对应的目标预设类型为第一预设类型，其中，第一预设类型用于表示至少一个搜索字符中不包含目标符号，且所有搜索字符的字符类型均相同；第五确定子单元还用于响应于第一目标类型是第二类型，且第二目标类型不是第二类型，确定与第一字段对应的目标预设类型为第二预设类型，其中，第二预设类型用于表示至少一个搜索字符中不包含目标符号，且第一字段中包含不同字符类型的搜索字符。

可选地，第一确定单元，包括：第四判断子单元、第六确定子单元。

其中，第四判断子单元用于判断第一目标类型和第二目标类型是否均为第三类型，其中，第三类型用于表示对应的字符均为英文；第六确定子单元用于响应于第一目标类型和第二目标类型均是第三类型，确定与第一字段对应的目标预设类型为第一预设类型，其中，第一预设类型用于表示至少一个搜索字符中不包含目标符号，且所有搜索字符的字符类型均相同；第六确定子单元还用于响应于第一目标类型是第三类型，且第二目标类型不是第三类型，确定与第一字段对应的目标预设类型为第三预设类型，其中，第三预设类型用于表示至少一个搜索字符中包含目标符号。

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备，包括存储器和至少一个处理器，该存储器中存储有计算机指令，该处理器被设置为运行计算机指令以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，上述电子设备还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

可选地，在本公开中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

S1，获取目标关键词；

S2，确定待搜索数据中包含的多个字段中与目标关键词对应的第一字段；

S3，获取第一字段对应的目标搜索方式；

S4，基于目标搜索方式和第一字段对待搜索数据进行搜索，得到与目标关键词对应的搜索结果。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该非瞬时计算机可读存储介质中存储有计算机指令，其中，该计算机指令被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，在本实施例中，上述非易失性存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：

S1，获取目标关键词；

S2，确定待搜索数据中包含的多个字段中与目标关键词对应的第一字段；

S3，获取第一字段对应的目标搜索方式；

S4，基于目标搜索方式和第一字段对待搜索数据进行搜索，得到与目标关键词对应的搜索结果。

可选地，在本实施例中，上述非瞬时计算机可读存储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。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。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种计算机程序产品。用于实施本公开的音频处理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。

在本公开的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本公开所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本公开各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本公开的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本公开原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本公开的保护范围。

Claims (20)

1.一种数据搜索方法，包括：

获取目标关键词；

确定待搜索数据中包含的多个字段中与所述目标关键词对应的第一字段；

获取所述第一字段对应的目标搜索方式；

基于所述目标搜索方式和所述第一字段对所述待搜索数据进行搜索，得到与所述目标关键词对应的搜索结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标关键词包括至少一个关键字符，所述第一字段包括至少一个搜索字符,获取所述第一字段对应的目标搜索方式，包括：

获取所述至少一个关键字符的第一目标类型,及所述至少一个搜索字符的第二目标类型；

基于所述第一目标类型确定与所述第一字段对应的目标预设类型；

基于所述第二目标类型和所述目标预设类型，确定与所述第一字段对应的所述目标搜索方式。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，基于所述第二目标类型和所述目标预设类型，确定与所述第一字段对应的所述目标搜索方式，包括：

判断所述第二目标类型是否为所述目标预设类型，得到判断结果；

在所述判断结果表征所述第二目标类型不为所述目标预设类型的情况下，确定所述目标搜索方式为第一搜索方式；或，

在所述判断结果表征所述第二目标类型为所述目标预设类型的情况下，确定所述目标搜索方式为第二搜索方式，其中，所述第二搜索方式不同于所述第一搜索方式。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，在确定所述目标搜索方式为所述第一搜索方式的情况下，基于所述目标搜索方式和所述第一字段对所述待搜索数据进行搜索，得到与所述目标关键词对应的搜索结果，包括：

在确定所述目标搜索方式为所述第一搜索方式的情况下，获取第一字符，其中，所述第一字符为关键字符和搜索字符中相似度大于相似度阈值的字符；

根据所述第一字符确定所述目标关键词和所述第一字段之间的相关度，其中，所述相关度用于表征所述目标关键词和所述第一字段之间的字符的匹配程度；

基于所述相关度对所述待搜索数据进行搜索，得到所述搜索结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，根据所述第一字符确定所述目标关键词和所述第一字段之间的相关度，包括：

基于所述第一字段和所述第一字符，确定第二字符；

根据所述第一字符和所述第二字符，确定第一字符数量和第二字符数量，其中，所述第二字符为所述目标关键词中除所述第一字符之外的其他字符，所述第一字符数量为所述第一字符中与所述至少一个关键字符不匹配的字符数量，所述第二字符数量为所述第二字符中与所述至少一个关键字符不匹配的字符数量；

基于所述第一字符数量和所述第二字符数量确定所述相关度。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，基于所述第一字符数量和所述第二字符数量确定所述相关度，包括：

确定所述第一字符数量对应的第一分数和所述第二字符数量对应的第二分数；

根据所述第一分数和所述第二分数确定第一目标分数，其中，所述第一目标分数用于表示所述目标关键词与所述第一字段之间的相关度。

7.根据权利要求3所述的方法，其中，所述目标搜索方式为所述第二搜索方式的情况下，基于所述目标搜索方式和所述第一字段对所述待搜索数据进行搜索，得到与所述目标关键词对应的搜索结果，包括：

在确定目标搜索方式为第二搜索方式的情况下，确定所述目标关键词与所述第一字段之间的相似度，其中，所述相似度用于表征所述目标关键词和所述第一字段之间的相似程度；

基于所述相似度对所述待搜索数据进行搜索，得到所述搜索结果。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，确定所述目标关键词与所述第一字段之间的相似度，包括：

计算所述目标关键词与所述第一字段之间的编辑距离；

根据所述编辑距离确定所述目标关键词与所述第一字段之间的所述相似度。

9.根据权利要求2所述的方法，其中，基于所述第一目标类型确定与所述第一字段对应的目标预设类型，包括：

判断所述第一目标类型是否为第一类型，其中，所述第一类型用于表示对应的字符均为数字；

响应于所述第一目标类型是所述第一类型，确定与所述第一字段对应的所述目标预设类型为第一预设类型，其中，所述第一预设类型用于表示所述至少一个搜索字符中不包含目标符号，且所有搜索字符的字符类型均相同。

10.根据权利要求2或9所述的方法，其中，基于所述第一目标类型确定与所述第一字段对应的目标预设类型，包括：

判断所述第一目标类型和所述第二目标类型是否均为第二类型，其中，所述第二类型用于表示对应的字符均为中文；

响应于所述第一目标类型和所述第二目标类型均是所述第二类型，确定与所述第一字段对应的所述目标预设类型为第一预设类型，其中，所述第一预设类型用于表示所述至少一个搜索字符中不包含目标符号，且所有搜索字符的字符类型均相同；

响应于所述第一目标类型是所述第二类型，且所述第二目标类型不是所述第二类型，确定与所述第一字段对应的所述目标预设类型为第二预设类型，其中，所述第二预设类型用于表示所述至少一个搜索字符中不包含所述目标符号，且所述第一字段中包含不同字符类型的搜索字符。

11.根据权利要求2、9或10所述的方法，其中，基于所述第一目标类型确定与所述第一字段对应的目标预设类型，包括：

判断所述第一目标类型和所述第二目标类型是否均为第三类型，其中，所述第三类型用于表示对应的字符均为英文；

响应于所述第一目标类型和所述第二目标类型均是所述第三类型，确定与所述第一字段对应的所述目标预设类型为第一预设类型，其中，所述第一预设类型用于表示所述至少一个搜索字符中不包含目标符号，且所有搜索字符的字符类型均相同；

响应于所述第一目标类型是所述第三类型，且所述第二目标类型不是所述第三类型，确定与所述第一字段对应的所述目标预设类型为第三预设类型，其中，所述第三预设类型用于表示所述至少一个搜索字符中包含所述目标符号。

12.一种数据搜索装置，包括：

关键词获取模块，用于获取目标关键词；

字段确定模块，用于确定待搜索数据中包含的多个字段中与所述目标关键词对应的第一字段；

搜索方式获取模块，用于获取所述第一字段对应的目标搜索方式；

搜索模块，用于基于所述目标搜索方式和所述第一字段对所述待搜索数据进行搜索，得到与所述目标关键词对应的搜索结果。

13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述目标关键词包括至少一个关键字符，所述第一字段包括至少一个搜索字符,字符获取模块，包括：

第一获取单元，用于获取所述至少一个关键字符的第一目标类型,及所述至少一个搜索字符的第二目标类型；

第一确定单元，用于基于所述第一目标类型确定与所述第一字段对应的目标预设类型；

所述第一确定单元，还用于基于所述第二目标类型和所述目标预设类型，确定与所述第一字段对应的所述目标搜索方式。

14.根据权利要求13所述的装置，其中，第一确定单元，包括：

判断子单元，用于判断所述第二目标类型是否为所述目标预设类型，得到判断结果；

第一确定子单元，用于在所述判断结果表征所述第二目标类型不为所述目标预设类型的情况下，确定所述目标搜索方式为第一搜索方式；或，

所述第一确定子单元，还用于在所述判断结果表征所述第二目标类型为所述目标预设类型的情况下，确定所述目标搜索方式为第二搜索方式，其中，所述第二搜索方式不同于所述第一搜索方式。

15.根据权利要求14所述的装置，其中，搜索模块，包括：

第二获取单元，用于在确定所述目标搜索方式为所述第一搜索方式的情况下，获取第一字符，其中，所述第一字符为关键字符和搜索字符中相似度大于相似度阈值的字符；

第二确定单元，用于根据所述第一字符确定所述目标关键词和所述第一字段之间的相关度，其中，所述相关度用于表征所述目标关键词和所述第一字段之间的字符的匹配程度；

第一搜索单元，用于基于所述相关度对所述待搜索数据进行搜索，得到所述搜索结果。

16.根据权利要求15所述的装置，其中，第一搜索单元，包括：

第二确定子单元，用于基于所述目标关键词、所述第一字段和所述第一字符，确定第二字符；

所述第二确定子单元，还用于根据所述第一字符和所述第二字符，确定第一字符数量和第二字符数量，其中，所述第二字符为所述目标关键词中除所述第一字符之外的其他字符，所述第一字符数量为所述第一字符中与所述至少一个关键字符不匹配的字符数量，所述第二字符数量为所述第二字符中与所述至少一个关键字符不匹配的字符数量；

所述第二确定子单元，还用于基于所述第一字符数量和所述第二字符数量确定所述相关度。

17.根据权利要求16所述的装置，其中，搜索模块，包括：

第三确定单元，用于在确定目标搜索方式为第二搜索方式的情况下，确定所述目标关键词与所述第一字段之间的相似度，其中，所述相似度用于表征所述目标关键词和所述第一字段之间的相似程度；

第二搜索单元，用于基于所述相似度对所述待搜索数据进行搜索，得到所述搜索结果。

18.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-11中任一项所述的方法。

19.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-11中任一项所述的方法。

20.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-11中任一项所述的方法。

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