资源搜索方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种资源搜索方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。本申请提供了一种基于用户的历史点击行为搜索资源的方法，通过考虑到用户的历史兴趣，根据候选资源与用户历史点击过的资源之间的相似度，对候选资源的资源特征进行加权，以使得到的目标特征不仅蕴含候选资源本身的特征，还融合了用户对资源的偏好，那么由于目标特征的表达能力更强，因此利用目标特征能够更精准地预估出目标参数，由于利用了更加准确的目标参数确定搜索结果，从而显著提高了搜索结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
资源搜索方法、装置、设备及存储介质
本公开涉及计算机
，尤其涉及一种资源搜索方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着计算机技术的发展，计算机可以提供资源搜索的服务，搜索的资源包括图像、视频、音频、资讯等等。例如，在短视频应用的场景中，当用户发起搜索请求时，计算机会响应用户的搜索请求，根据关键词搜索短视频，将搜索出的短视频提供给用户。相关技术中，计算机通常会预先为数据库中的每个资源标注对应的关键词(比如标题、简介等)，并保存资源与关键词之间的对应关系。当计算机得到用户输入的关键词后，计算机会根据用户输入的关键词，在数据库中进行检索。如果数据库中资源的关键词与用户输入的关键词匹配，则计算机会将该资源确定为搜索结果，返回给用户。采用上述方法时，仅考虑了资源是否与关键词匹配，导致计算机提供的搜索结果准确性差。
技术实现思路
本公开提供一种资源搜索方法、装置、设备及存储介质，以至少解决相关技术中搜索资源的场景下搜索结果准确性差的问题。本公开的技术方案如下：根据本公开实施例的第一方面，提供一种资源搜索方法，包括：接收终端的搜索请求，所述搜索请求包括关键词；分别获取所述关键词匹配的多个候选资源与历史资源之间的相似度，所述历史资源为所述终端所登录用户历史点击过的资源；根据每个候选资源与所述历史资源之间的相似度，对所述多个候选资源的资源特征进行处理，得到多个候选资源的目标特征；根据所述多个候选资源的目标特征，分别预测所述多个候选资源的目标参数，所述目标参数用于指示候选资源被所述用户触发目标行为的概率；根据所述多个候选资源的目标参数，从所述多个候选资源中确定搜索结果。可选地，所述分别获取所述关键词匹配的多个候选资源与历史资源之间的相似度，包括：将所述历史资源的多类特征进行融合，得到第一融合特征；对于所述多个候选资源中的每个候选资源，将所述候选资源的多类特征进行融合，得到第二融合特征，根据所述第一融合特征和所述第二融合特征，获取所述候选资源与所述历史资源之间的相似度。可选地，所述将所述历史资源的多类特征进行融合，得到所述第一融合特征，包括：对所述历史资源的标识进行词嵌入，得到第一嵌入特征；对所述历史资源的内容进行特征提取，得到第一内容特征；对所述第一嵌入特征和所述第一内容特征进行融合，得到所述第一融合特征。可选地，所述将所述候选资源的多类特征进行融合，得到第二融合特征，包括：对所述候选资源的标识进行词嵌入，得到第二嵌入特征；对所述候选资源的内容进行特征提取，得到第二内容特征；对所述第二嵌入特征和所述第二内容特征进行融合，得到所述第二融合特征。可选地，所述根据所述多个候选资源的目标特征，分别预测所述多个候选资源的目标参数，包括：对于所述多个候选资源中的每个候选资源，将所述候选资源的目标特征、所述关键词的目标特征和用户标识特征进行融合，得到所述候选资源的多模态特征，根据所述多模态特征，预测所述候选资源的目标参数。可选地，所述将所述候选资源的目标特征、所述关键词的目标特征和用户标识特征进行融合之前，所述方法还包括：获取所述关键词与历史词之间的相似度，所述历史词为所述用户搜索所述历史资源时历史输入的词；根据所述关键词与所述历史词之间的相似度，对所述关键词的语义特征进行加权，得到所述关键词的目标特征。可选地，所述获取所述关键词与历史词之间的相似度，包括：将所述关键词的多类特征进行融合，得到第三融合特征；将所述历史词的多类特征进行融合，得到第四融合特征；根据所述第三融合特征和所述第四融合特征，获取所述关键词与所述历史词之间的相似度。可选地，所述将所述关键词的多类特征进行融合，得到第三融合特征，包括：对所述关键词的标识进行词嵌入，得到第三嵌入特征；将所述关键词输入词向量模型，通过所述词向量模型对所述关键词进行处理，输出第三内容特征；对所述第三嵌入特征和所述第三内容特征进行融合，得到所述第三融合特征。可选地，所述将所述历史词的多类特征进行融合，得到第四融合特征，包括：对所述历史词的标识进行词嵌入，得到第四嵌入特征；将所述历史词输入词向量模型，通过所述词向量模型对所述历史词进行处理，输出第四内容特征；对所述第四嵌入特征和所述第四内容特征进行融合，得到所述第四融合特征。可选地，所述用户标识特征包括第五嵌入特征，所述将所述候选资源的目标特征、所述关键词的目标特征和用户标识特征进行融合之前，所述方法还包括：对所述用户的用户标识进行词嵌入，得到所述第五嵌入特征。可选地，所述根据所述多模态特征，预测所述候选资源的目标参数，包括：将所述多模态特征输入预测模型，通过所述预测模型对所述多模态特征进行处理，输出所述候选资源的目标参数，所述预测模型用于根据资源的多模态特征预测资源的目标参数。根据本公开实施例的第二方面，提供一种资源搜索装置，包括；接收单元，被配置为执行接收终端的搜索请求，所述搜索请求包括关键词；获取单元，被配置为执行分别获取所述关键词匹配的多个候选资源与历史资源之间的相似度，所述历史资源为所述终端所登录用户历史点击过的资源；加权单元，被配置为执行根据每个候选资源与所述历史资源之间的相似度，对所述多个候选资源的资源特征进行处理，得到多个候选资源的目标特征；预测单元，被配置为执行根据所述多个候选资源的目标特征，分别预测所述多个候选资源的目标参数，所述目标参数用于指示候选资源被所述用户触发目标行为的概率；确定单元，被配置为执行根据所述多个候选资源的目标参数，从所述多个候选资源中确定搜索结果。可选地，所述获取单元，被配置为执行将所述历史资源的多类特征进行融合，得到第一融合特征；对于所述多个候选资源中的每个候选资源，将所述候选资源的多类特征进行融合，得到第二融合特征，根据所述第一融合特征和所述第二融合特征，获取所述候选资源与所述历史资源之间的相似度。可选地，所述获取单元，被配置为执行对所述历史资源的标识进行词嵌入，得到第一嵌入特征；对所述历史资源的内容进行特征提取，得到第一内容特征；对所述第一嵌入特征和所述第一内容特征进行融合，得到所述第一融合特征。可选地，所述获取单元，被配置为执行对所述候选资源的标识进行词嵌入，得到第二嵌入特征；对所述候选资源的内容进行特征提取，得到第二内容特征；对所述第二嵌入特征和所述第二内容特征进行融合，得到所述第二融合特征。可选地，所述预测单元，被配置为执行对于所述多个候选资源中的每个候选资源，将所述候选资源的目标特征、所述关键词的目标特征和用户标识特征进行融合，得到所述候选资源的多模态特征，根据所述多模态特征，预测所述候选资源的目标参数。可选地，所述加权单元，还被配置为执行获取所述关键词与历史词之间的相似度，所述历史词为所述用户搜索所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种资源搜索方法，其特征在于，包括：/n接收终端的搜索请求，所述搜索请求包括关键词；/n分别获取所述关键词匹配的多个候选资源与历史资源之间的相似度，所述历史资源为所述终端所登录用户历史点击过的资源；/n根据每个候选资源与所述历史资源之间的相似度，对所述多个候选资源的资源特征进行处理，得到多个候选资源的目标特征；/n根据所述多个候选资源的目标特征，分别预测所述多个候选资源的目标参数，所述目标参数用于指示候选资源被所述用户触发目标行为的概率；/n根据所述多个候选资源的目标参数，从所述多个候选资源中确定搜索结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种资源搜索方法，其特征在于，包括：
接收终端的搜索请求，所述搜索请求包括关键词；
分别获取所述关键词匹配的多个候选资源与历史资源之间的相似度，所述历史资源为所述终端所登录用户历史点击过的资源；
根据每个候选资源与所述历史资源之间的相似度，对所述多个候选资源的资源特征进行处理，得到多个候选资源的目标特征；
根据所述多个候选资源的目标特征，分别预测所述多个候选资源的目标参数，所述目标参数用于指示候选资源被所述用户触发目标行为的概率；
根据所述多个候选资源的目标参数，从所述多个候选资源中确定搜索结果。


2.根据权利要求1所述的资源搜索方法，其特征在于，所述分别获取所述关键词匹配的多个候选资源与历史资源之间的相似度，包括：
将所述历史资源的多类特征进行融合，得到第一融合特征；
对于所述多个候选资源中的每个候选资源，将所述候选资源的多类特征进行融合，得到第二融合特征，根据所述第一融合特征和所述第二融合特征，获取所述候选资源与所述历史资源之间的相似度。


3.根据权利要求2所述的资源搜索方法，其特征在于，所述将所述历史资源的多类特征进行融合，得到第一融合特征，包括：
对所述历史资源的标识进行词嵌入，得到第一嵌入特征；
对所述历史资源的内容进行特征提取，得到第一内容特征；
对所述第一嵌入特征和所述第一内容特征进行融合，得到所述第一融合特征。


4.根据权利要求2所述的资源搜索方法，其特征在于，所述将所述候选资源的多类特征进行融合，得到第二融合特征，包括：
对所述候选资源的标识进行词嵌入，得到第二嵌入特征；
对所述候选资源的内容进行特征提取，得到第二内容特征；
对所述第二嵌入特征和所述第二内容特征进行融合，得到所述第二融合特征。


5.根据权利要求1所述的资源搜索方法，其特征在于，所述根据所述多个候选资源的目标特征，分别预测所述多个候选资源的目标参数，包括：
对于所述多个候选资源中的每个候选资源，将所述候选资源的目标特征、所述关键词的目标特征和用户标识特征进行融合，得到所述候...

【专利技术属性】
技术研发人员：张志伟，王希爱，郑仲奇，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11