用于辅助搜索的方法、装置、电子设备及计算机可读介质制造方法及图纸

本申请公开一种用于辅助搜索的方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：响应用户的搜索操作，获取用户ID；通过所述用户ID获取用户行为数据，所述用户行为数据包括长期行为数据与短期行为数据；将所述用户行为数据输入用户辅助搜索模型以获取排序评分；以及按照所述排序评分对所述用户的搜索操作提供辅助信息。本申请公开的用于辅助搜索的方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够更加精准的匹配用户需求，实现个性化辅助搜索。

Method, device, electronic device and computer readable medium for assisting search

The present application discloses a method, an apparatus, an electronic device, and a computer readable medium for assisting search. The method comprises the following steps: in response to a user's search operation, access to the user ID; obtaining user behavior data by the ID user, the user behavior data including long-term behavior data and short-term behavior data; the user the user behavior data input assisted search models to acquire rank score; and according to the sorting of the the user's search operation provides auxiliary information. The invention discloses a method, a device, an electronic device and a computer readable medium which can be used for auxiliary searching, and can match user requirements more accurately and realize personalized assistant search.

【技术实现步骤摘要】
用于辅助搜索的方法、装置、电子设备及计算机可读介质
本专利技术涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种用于辅助搜索的方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
技术介绍
随着电商提供的产品越来越多，通过电场产生的购物量在市场上占有的空间越来越大，如何在电商平台上搜索到用户想要的物品，成了迫切需要解决的问题。对于电商平台，搜索是用户寻找商品的非常重要的途径。但是面对大量的产品和不同的产品特征，为了准确的知道客户的需求，近年来衍生出各种辅助用户搜索的产品，比如下拉，热词，暗文，相关搜索等。可是搜索入口空间有限，最开始的以热词作为候选集，以满足大多数需求；随着消费升级，用户个性化需求日趋增强。针对不同用户推荐其用户最相关的词，更能辅助用户搜索。现有辅助搜索方案是针对整体质量来优化的，利用用户历史搜索，点击，下单行为作为基础基础数据，通过扩大数据源，优化排序来提升整体关键词质量；排序主要利用了KPI排序因子，以及机器学习。现有技术存在如下缺点：现有技术具有马太效应，质量好的往前排，用户曝光点击则更多，那么算法又认为其质量更好。目前所有用户看到的都是相同的数据，但对于个人来说，质量好的不一定就是本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于辅助搜索的方法，其特征在于，包括：响应用户的搜索操作，获取用户ID；通过所述用户ID获取用户行为数据，所述用户行为数据包括长期行为数据与短期行为数据；将所述用户行为数据输入用户辅助搜索模型以获取排序评分；以及按照所述排序评分对所述用户的搜索操作提供辅助信息。

【技术特征摘要】
1.一种用于辅助搜索的方法，其特征在于，包括：响应用户的搜索操作，获取用户ID；通过所述用户ID获取用户行为数据，所述用户行为数据包括长期行为数据与短期行为数据；将所述用户行为数据输入用户辅助搜索模型以获取排序评分；以及按照所述排序评分对所述用户的搜索操作提供辅助信息。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：通过历史用户行为数据建立所述辅助搜索模型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过历史用户行为数据建立所述辅助搜索模型，包括：通过所述历史用户行为数据提取个性化特征数据，所述个性化特征数据包括类目偏好数据、性别偏好数据和最近搜索数据；以及利用所述个性化特征数据建立用户辅助搜索模型。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述个性化特征数据建立用户辅助搜索模型，包括：通过所述类目偏好数据建立所述用户辅助搜索模型。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过所述类目偏好数据建立所述用户辅助搜索模型，包括：获取历史用户行为数据；通过历史用户行为数据提取库存量单位数据以及对应的类目数据；以及通过所述库存量单位数据以及所述类目数据，建立所述用户辅助搜索模型。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过所述库存量单位数据以及所述类目数据，建立所述用户辅助搜索模型，包括：通过库存量单位数据与其对应的类目数据提取第一预定行为相关数据与第二预定行为相关数据；通过第一预定行为相关数据与第二预定行为相关数据与其对应的权重获取类目的得分；以及将所有的类目按照得分进行排序，获取预定类目编号。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，通过如下公式获取所述类目得分：

【专利技术属性】
技术研发人员：史亚妮，谢群群，郝晖，邵荣防，欧阳硕，李玩伟，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11