即时通讯群组的搜索方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种即时通讯群组的搜索方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习领域、自然语言处理领域和智能搜索领域。具体实现方案为：获取搜索请求中的搜索关键词，并根据搜索关键词进行群组搜索，获得搜索到的多个目标群组；获取每个目标群组的群组数据；根据每个目标群组的群组数据和预设的群组点击率预估模型，获得每个目标群组的点击率预测得分；根据每个目标群组的点击率预测得分，对多个目标群组进行排序，并根据排序结果对多个目标群组进行展示。本公开能够快速、精准的定位用户想寻找的群组，提供高了搜索群组的效率。了搜索群组的效率。了搜索群组的效率。

【技术实现步骤摘要】
即时通讯群组的搜索方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习领域、自然语言处理领域和智能搜索领域，特别的涉及一种即时通讯群组的搜索方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]即时通讯应用软件，是一种面向终端用户的网络沟通工具，用户可以通过安装即时通讯客户端或网页端进行两人或多人之间的实时沟通。在需要进行多人沟通的场景下，可使用即时通讯软件的群组功能。
[0003]随着即时通讯软件的使用，用户可能创建众多的群组来进行沟通，当需要使用某特定群组进行沟通时，通常是利用关键词检索并快速切换到跟自己当前工作相关的群组。但是，短时间内在大量群组描述类似的情况下，用户往往无法找到精准的描述定位自己的群组，导致搜索群组的效率低下。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种即时通讯群组的搜索方法、装置、电子设备以及存储介质，可应用于即时通讯软件的群组搜索场景。
[0005]根据本公开的第一方面，提供了一种即时通讯群组的搜索方法，包括：
[0006]获取搜索请求中的搜索关键词，并根据所述搜索关键词进行群组搜索，获得搜索到的多个目标群组；
[0007]获取每个所述目标群组的群组数据；
[0008]根据每个所述目标群组的群组数据和预设的群组点击率预估模型，获得每个所述目标群组的点击率预测得分；
[0009]根据每个所述目标群组的点击率预测得分，对所述多个目标群组进行排序，并根据排序结果对所述多个目标群组进行展示。
[0010]根据本公开的第二方面，提供了一种即时通讯群组的搜索装置，包括：
[0011]搜索模块，用于获取搜索请求中的搜索关键词，并根据所述搜索关键词进行群组搜索，获得搜索到的多个目标群组；
[0012]获取模块，用于获取每个所述目标群组的群组数据；
[0013]预测模块，用于根据每个所述目标群组的群组数据和预设的群组点击率预估模型，获得每个所述目标群组的点击率预测得分；
[0014]排序展示模块，用于根据每个所述目标群组的点击率预测得分，对所述多个目标群组进行排序，并根据排序结果对所述多个目标群组进行展示。
[0015]根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：
[0016]至少一个处理器；以及
[0017]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0018]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前述第一方面所述的即时通讯群组的搜索方法。
[0019]根据本公开的第四方面，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，所述计算机指令用于使所述计算机执行前述第一方面所述的即时通讯群组的搜索方法。
[0020]根据本公开的第五方面，提供了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前述第一方面所述的即时通讯群组的搜索方法。
[0021]根据本公开的技术方案，可以通过群组数据，利用群组点击率预估的方式帮助用户通过输入少量关键词就能够快速、精准的定位自己想寻找的群组，提供高了搜索群组的效率。
[0022]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
[0023]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0024]图1为本公开实施例所提供的一种即时通讯群组的搜索方法的流程图；
[0025]图2为本公开实施例所提供的另一种即时通讯群组的搜索方法的流程图；
[0026]图3为本公开实施例所提供的群组点击率预估模型的结构示意图；
[0027]图4为本公开实施例所提供的基于训练数据处理结构变动包装方式的线上服务的数据包装器的处理流程示例图；
[0028]图5为本公开实施例所提供的一种即时通讯群组的搜索装置的结构框图；
[0029]图6是用来实现本公开实施例的即时通讯群组的搜索方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0030]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。
[0031]首先，需要说明的是，本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息(如姓名等个人隐私数据)的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。另外，本公开中所涉及的用户个人信息是在用户知情且同意的情况下获取，存储和应用的。
[0032]值得注意的是，在企业或组织内部都需要拥有员工之间快速高效的线上沟通方式，普通的即时通讯系统难以满足需求，所以近几年，专门基于企业的即时通讯和办公系统开始在市场上萌芽，这类互联网产品，大大方便了企业内部的相关事务处理以及加快了企业员工之间的沟通协作速度。
[0033]对于大型企业或者组织的内部通讯工具来说，企业或组织内部的成员由于工作、生产、研发的需求，时常需要在内部通讯软件创建具有某个主题的沟通小组。由于组织或者企业内个人工作节奏快速且对跟不同人合作的高度依赖性质，企业内同一个员工往往拥有很多类似描述的工作群组，且企业员工需要通过关键词检索快速切换到跟自己当前工作相
关的群组。但是，短时间内在大量群组描述类似的情况下，用户往往无法找到精准的描述定位自己的群组，导致搜索群组的效率低下。
[0034]为此，本公开提供了一种即时通讯群组的搜索方法、装置、电子设备以及存储介质。具体地，下面参考附图描述本公开实施例的即时通讯群组的搜索方法、装置、电子设备以及存储介质。
[0035]图1为本公开实施例所提供的一种即时通讯群组的搜索方法的流程图。本实施例可适用于各种即时通讯软件中提供群组搜索功能，尤其适用于企业级即时通讯群组搜索场景。企业级即时通讯相比于其他生活、娱乐领域的个人即时通讯软件来说，由于企业组织架构和沟通需求的差异，是的用户的群组名称、群组成员分布、以及搜索情况有其特殊性。
[0036]需要说明的是，本实施例方法可以由即时通讯群组的搜索装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可集成在服务器或者用户终端等电子设备中。
[0037]如图1所示，本实施例提供的一种即时通讯群组的搜索方法可以包括如下步骤。
[0038]在步骤101中，获取搜索请求中的搜索关键词，并根据搜索关键词进行群组搜索，获得搜索到的多个目标群组。
[0039]其中，在本公开实施例中，搜索请求是指用户在即时通讯软件中对群组进行搜索的请求，用户可输入文本内容作为搜索关键词进行群组搜索。其中，搜索关键词可以是群本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种即时通讯群组的搜索方法，包括：获取搜索请求中的搜索关键词，并根据所述搜索关键词进行群组搜索，获得搜索到的多个目标群组；获取每个所述目标群组的群组数据；根据每个所述目标群组的群组数据和预设的群组点击率预估模型，获得每个所述目标群组的点击率预测得分；根据每个所述目标群组的点击率预测得分，对所述多个目标群组进行排序，并根据排序结果对所述多个目标群组进行展示。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述群组数据包括下述至少一项：所述搜索请求的发起帐号与所述目标群组之间的交互数据；所述搜索关键词与所述目标群组名称之间的词面相关性得分；所述搜索关键词命中的所述目标群组的名称文本信息；所述目标群组的属性信息；其中，所述属性信息包括下述至少一项：群组创立时间信息、群组上次有人发言的时间信息、群组成员数量、群组内与所述搜索请求的发起帐号同部门在群组总人数中所占的比重、所述搜索关键词命中群组名称长度在群组名称总长度中所占的比重、所述搜索关键词命中群组内成员个数在群组成员总个数中所占的比重。3.根据权利要求2所述的方法，其中，获取每个所述目标群组的所述搜索关键词与所述目标群组名称之间的词面相关性得分，包括：基于字粒度生成所述搜索关键词的第一向量表示和所述目标群组的名称的第二向量表示；对于每个所述目标群组，根据所述第一向量表示和所述第二向量表示，计算所述搜索关键词与所述目标群组的名称之间的相似度；根据所述相似度，确定所述搜索关键词与所述目标群组名称之间的词面相关性得分。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述群组点击率预估模型包括FM层、Deep层、注意力层、拼接层和输出层；其中，所述FM层用于对所述群组数据进行特征提取，以得到第一特征向量；所述Deep层用于对所述群组数据之中所述词面相关性得分、所述属性信息进行特征提取，得到第二特征向量；所述注意力层用于基于注意力机制对所述群组数据之中所述词面相关性得分、所述属性信息进行特征提取，得到第三特征向量；所述拼接层用于将所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述第三特征向量进行拼接处理；所述输出层用于对所述拼接层输出的拼接特征向量进行预测打分，以输出群组的点击率预测得分。5.根据权利要求1所述的方法，在根据每个所述目标群组的群组数据和预设的群组点击率预估模型，获得每个所述目标群组的点击率预测得分之前，所述方法还包括：对每个所述目标群组的群组数据之中的数值类数据进行Min－Max归一化处理；其中，所述Min－Max的公式表示如下：其中，normalized_score
Q
为群组数据之中的数值类数据的归一化分数；min
Q
为所述数值类数据所在的群组数据中的最小值，max
Q
为所述数值类数据所在的群组数据中的最大
值，x为所述数值类数据。6.一种即时通讯群组的搜索装置，包括：搜索模块，用于获取搜索请求中的搜索关键词，并根据所述搜索关键词进行群组搜索，获得搜索到的多个目标群组；获取模块，用于获取每个所述目标群组的群组数据；预测模块，用于根据每个所述目标群组的群组数据和预设的群组点击率预...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢楚曦，李雅楠，何伯磊，刘准，和为，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：