一种搜索引擎的千人千面程度测评方法技术

本发明专利技术公开了一种搜索引擎的千人千面程度测评方法、系统及计算机可读存储介质，方法包括以下步骤：S1：定义品牌的用户群体；S2：根据已定义的用户群体设置虚拟用户，根据虚拟用户设计养成计划；S3：定义虚拟用户养成的成功指标及搜索引擎千人千面的程度指标；S4：利用所述养成计划进行虚拟用户养成，根据虚拟用户养成的成功指标选择已养成的虚拟用户；S5：利用已养成的虚拟用户搜索待测评的关键词，根据搜索结果得到搜索引擎的千人千面程度。本发明专利技术通过设置虚拟用户及养成计划，并定义虚拟用户养成的指标及千人千面的程度指标同时结合线性回归分析的散点图能够高效且直观的对搜索引擎进行千人千面程度测试。引擎进行千人千面程度测试。引擎进行千人千面程度测试。

【技术实现步骤摘要】
一种搜索引擎的千人千面程度测评方法


[0001]本专利技术涉及大数据
，更具体地，涉及一种搜索引擎的千人千面程度测评方法、系统及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]对于任何搜索平台而言，常常因为用户群体不同，在搜索结果上通常存在差异，为验证千人千面程度与人设具有一定的关联性，需要在不同用户群体的搜索效果中进行评测，以根据评测结果来确定不同用户群体之间的千人千面程度。
[0003]现有技术中对千人千面的评测通常由搜索结果中对单条内容进行打分形式或者统计重复度来实现的，而人工对搜索结果进行打分，操作效率低，且不能更直观的体现搜索结果千人千面程度。
[0004]现有技术中，公开号为：CN112287209A中国专利技术专利，于2021年1月29日公开了一种基于机器学习及协同过滤的千人千面门户的智能推荐方法及系统，所述智能推荐方法包括：基于用户的PKI/PMI信息、权限信息、访问日志和关注信息获得用户数据；基于NLP算法模型对所述用户数据与千人千面门户的平台资源数据进行数据关联度分析，获取用户数据与平台资源数据的关联度信息；基于协同过滤算法对用户数据与平台资源数据的关联度信息进行过滤分析，获得过滤分析后的关联度信息；基于所述过滤分析后的关联度信息获取待推荐信息，将所述待推荐信息进行排序并向用户推荐。该现有技术是实现千人千面，但并未对相关系统的千人千面程度进行测评。

技术实现思路

[0005]本专利技术为克服上述现有技术针对搜索引擎或平台的千人千面程度测试方法，效率低、无法高效直观的进行测评的缺陷，提供一种搜索引擎的千人千面程度测评方法、系统及计算机可读存储介质。
[0006]本专利技术的首要目的是为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：本专利技术第一方面提供了一种搜索引擎的千人千面程度测评方法，包括以下步骤：S1：定义品牌的用户群体；S2：根据已定义的用户群体设置虚拟用户，根据虚拟用户设计养成计划；S3：定义虚拟用户养成的成功指标及搜索引擎千人千面的程度指标；S4：利用所述养成计划进行虚拟用户养成，根据虚拟用户养成的成功指标选择已养成的虚拟用户；S5：利用已养成的虚拟用户搜索待测评的关键词，根据搜索结果得到搜索引擎的千人千面程度。
[0007]进一步的，所述定义品牌的用户群体通过在搜索引擎进行注册设置用户社会属性、兴趣标签完成，所述用户社会属性包括有：性别年龄、城市区域；所述兴趣标签包括有：护肤、动漫、电影。
[0008]进一步的，所述设置虚拟用户即设置不同的用户人设，所述养成计划包括：选择与虚拟用户相关的关键词，在设定的时间段内在搜索引擎进行互动操作。
[0009]进一步的，虚拟用户养成的成功指标为：搜索引擎首页与虚拟用户相关的内容条数占比大于或等于预设值。
[0010]进一步的，通过对每种虚拟用户设置若干个测试账号进行千人千面程度测试，千人千面程度指标包括：同一虚拟用户下若干个测试账号对相同关键词检索后检索结果不重复的数量、 同一虚拟用户下若干个测试账号对相同关键词检索后检索结果重复出现的数量、单条检索结果重复率。
[0011]进一步的，所述重复出现即单条检索结果出现2次及以上。
[0012]进一步的，千人千面程度还可以通过构建散点图进行回归分析，其中散点图的横坐标表示第一种虚拟用户A单条检索结果a在第二种人设B中出现的比例，纵坐标表示第二种虚拟用户B单条检索结果a在第一种人设A中出现的比例。
[0013]本专利技术第二方面提供了一种搜索引擎的千人千面程度测评系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于针对搜索引擎的千人千面程度测评方法程序，所述针对搜索引擎的千人千面程度测评方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：S1：定义品牌的用户群体；S2：根据已定义的用户群体设置虚拟用户，根据虚拟用户设计养成计划；S3：定义虚拟用户养成的成功指标及搜索引擎千人千面的程度指标；S4：利用所述养成计划进行虚拟用户养成，根据虚拟用户养成的成功指标选择已养成的虚拟用户；S5：利用已养成的虚拟用户搜索待测评的关键词，根据搜索结果得到搜索引擎的千人千面程度。
[0014]进一步的，所述定义品牌的用户群体通过在搜索引擎进行注册设置用户社会属性、兴趣标签完成，所述用户社会属性包括有：性别、年龄、城市区域；所述兴趣标签包括有：护肤、动漫、电影。本专利技术第三方面公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括针对搜索引擎的千人千面程度测评方法程序，所述一种搜索引擎的千人千面程度测评方法程序被处理器执行时，实现所述的一种搜索引擎的千人千面程度测评方法的步骤。
[0015]与现有技术相比，本专利技术技术方案的有益效果是：本专利技术通过设置虚拟用户及养成计划，并定义虚拟用户养成的指标及千人千面的程度指标同时结合线性回归分析的散点图能够高效且直观的对搜索引擎进行千人千面程度测试。
附图说明
[0016]图1为本专利技术实施例一种搜索引擎的千人千面程度测评方法流程图。
[0017]图2为本专利技术实施例A和B两种虚拟用户检索结果散点图。
[0018]图3为本专利技术实施例虚拟用户为妈妈的人设养成效果图。
[0019]图4为本专利技术实施例虚拟用户为时尚女孩人设养成效果图。
[0020]图5为本专利技术实施例虚拟用户为妈妈人设获取数据示意图。
[0021]图6为本专利技术实施例虚拟用户为时尚女孩人设获取数据示意图。
[0022]图7为本专利技术实施例虚拟用户为妈妈和时尚女孩的检索结果散点图。
[0023]图8为本专利技术实施例三种虚拟用户数据两两对比图。
具体实施方式
[0024]为了能够更清楚地理解本专利技术的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0025]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，但是，本专利技术还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本专利技术的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
[0026]实施例1如图1所示，本专利技术第一方面提供了一种搜索引擎的千人千面程度测评方法，包括以下步骤：S1：定义品牌的用户群体；在一个具体的实施例中，首先确定需要测评的搜索引擎以及其对应的用户群，然后通过注册时设置社会属性及兴趣标签使用户群具体化，所述社会属性可以包括有：性别年龄、城市区域等；所述的兴趣标签可以包括：护肤、动漫、电影等，在一个具体的实施例中，兴趣标签还可以包括：时尚穿搭，美甲，彩妆，食谱，发型，家居家装，母婴，教育，手工diy，情感，健身，旅行，绘画，婚礼，摄影，电视剧，舞蹈，搞笑，萌宠，明星，萌娃，音乐，文具手帐，医疗健康，知识科普，个人护理，读书，餐厅，游戏，科技数码，汽车，综艺，玩具，剧本杀等。
[0027]S2：根据已定义的用户群体设置虚拟用户，根据虚拟用户设计养成计划；在一个具体的实施例中，根据已定义的用户群体设置虚拟用户，所述虚拟用户即虚拟本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种搜索引擎的千人千面程度测评方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：定义品牌的用户群体；S2：根据已定义的用户群体设置虚拟用户，根据虚拟用户设计养成计划；S3：定义虚拟用户养成的成功指标及搜索引擎千人千面的程度指标；S4：利用所述养成计划进行虚拟用户养成，根据虚拟用户养成的成功指标选择已养成的虚拟用户；S5：利用已养成的虚拟用户搜索待测评的关键词，根据搜索结果得到搜索引擎的千人千面程度。2.根据权利要求1所述的一种搜索引擎的千人千面程度测评方法，其特征在于，所述定义品牌的用户群体通过在搜索引擎进行注册设置用户社会属性、兴趣标签完成，所述用户社会属性包括有：性别年龄、城市区域；所述兴趣标签包括有：护肤、动漫、电影。3.根据权利要求1所述的一种搜索引擎的千人千面程度测评方法，其特征在于，所述设置虚拟用户即设置不同的用户人设，所述养成计划包括：选择与虚拟用户相关的关键词，在设定的时间段内在搜索引擎进行互动操作。4.根据权利要求1所述的一种搜索引擎的千人千面程度测评方法，其特征在于，虚拟用户养成的成功指标为：搜索引擎首页与虚拟用户相关的内容条数占比大于或等于预设值。5.根据权利要求1所述的一种搜索引擎的千人千面程度测评方法，其特征在于，通过对每种虚拟用户设置若干个测试账号进行千人千面程度测试，千人千面程度指标包括：同一虚拟用户下若干个测试账号对相同关键词检索后检索结果不重复的数量、同一虚拟用户下若干个测试账号对相同关键词检索后检索结果重复出现的数量、单条检索结果重复率。6.根据权利要求5所述的一种搜索引擎的千人千面程度测评方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：李文尧，刘阳圆，曾祥俊，陈学言，
申请(专利权)人：广东数源智汇科技有限公司，
类型：发明
国别省市：