目标店铺的查询方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种目标店铺的查询方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：对检索词进行分词，得到分词结果；通过分类器模型对分词结果进行分类处理，得到各分词结果属于店铺类的第一概率，以及属于产品类的第二概率；当数据库中存在包含分词结果的目标店铺和目标产品时，计算分词结果与目标店铺之间的第一关联得分，以及分词结果与目标产品之间的第二关联得分；每个目标产品是不同目标店铺内的产品；基于第一概率和第二概率，对第一关联得分和第二关联得分进行加权求和，得到加权得分；在基于加权得分对至少两个目标店铺进行排列后，得到排列后的目标店铺。采用本方法能够提升了查询店铺的效果和效率。升了查询店铺的效果和效率。升了查询店铺的效果和效率。

【技术实现步骤摘要】
目标店铺的查询方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及网络技术
，特别是涉及一种目标店铺的查询方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网的发展，互联网提供的信息已经越来越多样化，在电商或供应链寻源上利用互联网搜索引擎作为信息服务平台，已经成为用户普遍采用的一种查询方式。传统的搜索方式中，主要有分类搜索方式，即在搜索之前需要在搜索页面设置需要检索的类别，然后输入关键词搜索该类别对应的目标物，如设置的类别是店铺类，则搜索出与关键词匹配的店铺；或者，若设置的类别是产品类，则搜索出与关键词匹配的产品。然而，采用传统的分类搜索方式进行搜索时，每次均需用户进行类别设置，降低了搜索效率；而若利用默认的类别进行搜索，则可能无法搜索对应的结果。

技术实现思路

[0003]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种目标店铺的查询方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0004]一种目标店铺的查询方法，所述方法包括：
[0005]对检索词进行分词，得到分词结果；
[0006]通过分类本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标店铺的查询方法，其特征在于，所述方法包括：对检索词进行分词，得到分词结果；通过分类器模型对所述分词结果进行分类处理，得到各所述分词结果属于店铺类的第一概率，以及属于产品类的第二概率；当数据库中存在包含所述分词结果的目标店铺和目标产品时，计算所述分词结果与所述目标店铺之间的第一关联得分，以及所述分词结果与所述目标产品之间的第二关联得分；每个所述目标产品是不同所述目标店铺内的产品；基于所述第一概率和所述第二概率，对所述第一关联得分和所述第二关联得分进行加权求和，得到加权得分；在基于所述加权得分对至少两个所述目标店铺进行排列后，得到排列后的所述目标店铺。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过分类器模型对所述分词结果进行分类处理，得到各所述分词结果属于店铺类的第一概率，以及属于产品类的第二概率包括：将所述分词结果输入分类器模型，以使所述分类器模型计算所述分词结果的先验概率、所述分词结果与店铺类的第一联合概率，以及所述分词结果与产品类的第二联合概率；根据所述先验概率和所述第一联合概率，确定所述分词结果属于所述店铺类的第一概率；基于所述先验概率和所述第二联合概率，确定所述分词结果属于所述产品类的第二概率。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当数据库中存在包含所述分词结果的目标店铺和目标产品时，计算所述分词结果与所述目标店铺之间的第一关联得分，以及所述分词结果与所述目标产品之间的第二关联得分包括：当数据库中存在包含所述分词结果的目标店铺和目标产品时，根据所述分词结果查找所述目标店铺和所述目标产品；确定所述分词结果对于查找的所述目标店铺和所述目标产品的重要程度；基于所述分词结果对于查找的所述目标店铺的重要程度，计算所述分词结果与查找的所述目标店铺之间的第一关联得分；基于所述分词结果对于查找的所述目标产品的重要程度，计算所述分词结果与查找的所述目标产品之间的第二关联得分。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若在数据库中未查找出包含所述分词结果的目标店铺时，则计算所述分词结果与所述目标产品之间的第二关联得分；基于所述第一概率对预设常数进行加权，得到第一加权关联得分；基于所述第二概率对所述第二关联得分进行加权，得到第二加权关联得分；根据所述第一加权关联得分和所述第二加权关联得分确定加权得分，执行所述在...

【专利技术属性】
技术研发人员：张炜，谢伟，
申请(专利权)人：金蝶软件中国有限公司，
类型：发明
国别省市：