本申请实施例提供一种搜索方法，所述方法包括：获取目标用户输入的第一搜索词；根据预设的改写词表对所述第一搜索词进行改写，得到N个第二搜索词，所述改写词表根据多个用户处于同一会话中的历史搜索词得到，所述N为正整数；根据所述第二搜索词确定推荐给所述目标用户的关联商品，返回所述关联商品。本申请实施例提供的搜索方法，可以使搜索底部推荐的商品与用户的搜索词相关，推荐的商品符合用户的需求，容易引起用户点击或购买的兴趣，提高转化率。率。
【技术实现步骤摘要】
搜索方法及装置
[0001]本申请涉及互联网
，特别涉及一种搜索方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]搜索底部(feedblast)是一个在搜索结果页面下方的模块，承接用户在看完搜索结果后，继续向下滑动时的流量。
[0003]在搜索结果页面中，由于用户会带有比较强烈的搜索意图，因此搜索底部中推荐的商品应当与用户的搜索词(query)有一定的相关性，才能使推荐的商品符合用户的需求，进而提高推荐商品的转化率。然而，目前大多部平台的搜索页面中搜索底部的推荐逻辑依然只考虑了用户和商品，使得搜索底部推荐的商品很多情况下与用户的搜索词无关，推荐的商品不符合用户的需求，无法引起用户点击或购买的兴趣，转化率较低。
技术实现思路
[0004]本申请的目的在于提供一种搜索方法、装置、计算机设备及存储介质，用于解决目前搜索底部推荐商品转化率较低的技术问题。
[0005]本申请实施例的一个方面提供了一种搜索方法，包括：获取目标用户输入的第一搜索词；根据预设的改写词表对所述第一搜索词进行改写，得到N个第二搜索词，所述改写词表根据多个用户处于同一会话中的历史搜索词得到，所述N为正整数；根据所述第二搜索词确定推荐给所述目标用户的关联商品，返回所述关联商品。
[0006]可选地，方法还包括：获取处于同一会话的多个用户的第一历史搜索词和第二历史搜索词，所述第一历史搜索词为对应的点击率满足第一预设条件或对应的转化率满足第二预设条件的历史搜索词，所述第二历史搜索词为对应的点击率不满足所述第一预设条件且对应的转化率不满足所述第二预设条件的历史搜索词；将每一所述第一历史搜索词和每一所述第二历史搜索词分别组成词对形成词对集，词对集中包括若干组词对；确定词对集中的所述词对是否满足第三预设条件，并在当前词对满足所述第三预设条件的情况下，将所述当前词对保存至所述改写词表中，所述第三预设条件至少包括所述词对的共现频率大于或等于频率阈值。
[0007]可选地，所述第三预设条件还包括所述词对的相似度大于或等于相似度阈值。
[0008]可选地，在所述确定所述词对集中的词对是否满足第三预设条件之前，还包括：获取所述词对中的所述第一历史搜索词和所述第二历史搜索词的语义向量；根据所述语义向量确定所述词对中的所述第一历史搜索词和所述第二历史搜索词的相似度。
[0009]可选地，所述根据所述第二搜索词确定推荐给所述目标用户的关联商品，包括：将所述N个第二搜索词分为第一优先队列和第二优先队列，所述第一优先队列和所述第二优先队列分别包括若干个所述第二搜索词；根据搜索模型中的召回子模型和所述第一优先队列中的所述第二搜索词召回第一商品；在所述第一商品的数量大于或等于数量阈值，或，当
前请求并发数大于或等于并发阈值的情况下，根据所述搜索模型和所述第一商品确定所述关联商品。
[0010]可选地，方法还包括：在所述第一商品的数量小于所述数量阈值，且请求次数小于预设次数的情况下，采用所述召回子模型根据所述第二优先队列中的所述第二搜索词召回第二商品；根据所述搜索模型、所述第一商品和所述第二商品确定所述关联商品。
[0011]可选地，方法还包括：在所述第一优先队列中所述第二搜索词的数量小于第一数量的情况下，从知识图谱中获取所述第一优先队列中所述第二搜索词的关联词进行候补；或者，在所述第二优先队列中所述第二搜索词的数量小于第二数量的情况下，从所述知识图谱中获取所述第二优先队列中所述第二搜索词的关联词进行候补。
[0012]可选地，所述根据所述第二搜索词确定推荐给所述目标用户的关联商品，包括：采用搜索模型中的第二排序子模型获取所述搜索模型中第一排序子模型输出的第三商品，所述第三商品是所述搜索模型根据所述第二搜索词确定的商品；采用所述第二排序子模型对所述第三商品进行评分，得到所述第三商品的排序得分；分别获取所述第三商品对应第二搜索词与所述第一搜索词的相似度，并根据所述第二搜索词与所述第一搜索词的相似度确定所述第三商品的相似度得分；根据所述排序得分和所述相似度得分确定所述第三商品的最终评分；将所述最终评分大于分数阈值的所述第三商品作为所述关联商品。
[0013]本申请实施例的一个方面又提供了一种搜索装置，包括：获取模块，用于获取目标用户输入的第一搜索词；改写模块，用于根据预设的改写词表对所述第一搜索词进行改写，得到N个第二搜索词，所述改写词表根据多个用户处于同一会话中的历史搜索词得到，所述N为正整数；确定模块，用于根据所述第二搜索词确定推荐给所述目标用户的关联商品，返回所述关联商品。
[0014]本申请实施例的一个方面又提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时用于实现上述的搜索方法的步骤。
[0015]本申请实施例的一个方面又提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序可被至少一个处理器所执行，以使所述至少一个处理器执行上述的搜索方法的步骤。
[0016]本申请实施例提供的搜索方法、装置、计算机设备及存储介质，包括以下优点：
[0017]通过获取目标用户输入的第一搜索词，根据预设的改写词表对第一搜索词进行改写，得到N个第二搜索词，其中改写词表根据多个用户处于同一会话中的历史搜索词得到；再根据第二搜索词确定推荐给目标用户的关联商品，返回关联商品；由于改写词表是通过多个用户处于同一会话中的历史搜索词得到的，而用户处于同一会话中的历史搜索词具有相关性，因此通过改写词表对用户输入的原有搜索词进行改写，再根据改写的搜索词获取关联商品推荐给用户，可以使搜索底部(feedblast)推荐的商品与用户的搜索词有一定的关联性，从而使推荐的关联商品符合用户的需求，容易引起用户点击或购买的兴趣，提高转化率。
附图说明
[0018]图1示意性示出了本申请实施例的搜索方法的环境架构图；
[0019]图2示意性示出了本申请实施例一的搜索方法的流程图
[0020]图3为本申请实施例的搜索方法的应用示例图；
[0021]图4为图2新增步骤的流程图；
[0022]图5为图4新增步骤的流程图；
[0023]图6为本申请实施例的搜索方法进行改写词挖掘的应用示例图；
[0024]图7为图2中步骤S430的子步骤的流程图；
[0025]图8为图7中新增步骤的流程图；
[0026]图9为图2中步骤S430另一子步骤的流程图；
[0027]图10为本申请实施例的搜索方法的流程示例图；
[0028]图11为本申请实施例的搜索方法得到的搜索结果页面的示例图；
[0029]图12示意性示出了本申请实施例二的搜索装置的框图；
[0030]图13示意性示出了本申请实施例三的计算机设备的硬件架构图。
具体实施方式
[0031]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种搜索方法，其特征在于，包括：获取目标用户输入的第一搜索词；根据预设的改写词表对所述第一搜索词进行改写，得到N个第二搜索词，所述改写词表根据多个用户处于同一会话中的历史搜索词得到，所述N为正整数；根据所述第二搜索词确定推荐给所述目标用户的关联商品，返回所述关联商品。2.根据权利要求1所述的搜索方法，其特征在于，还包括：获取处于同一会话的多个用户的第一历史搜索词和第二历史搜索词，所述第一历史搜索词为对应的点击率满足第一预设条件或对应的转化率满足第二预设条件的历史搜索词，所述第二历史搜索词为对应的点击率不满足所述第一预设条件且对应的转化率不满足所述第二预设条件的历史搜索词；将所述第一历史搜索词和所述第二历史搜索词分别组成词对形成词对集，所述词对集中包括若干组词对；确定所述词对集中的词对是否满足第三预设条件，并在当前词对满足所述第三预设条件的情况下，将所述当前词对保存至所述改写词表中，所述第三预设条件至少包括所述词对的共现频率大于或等于频率阈值。3.根据权利要求2所述的搜索方法，其特征在于，所述第三预设条件还包括所述词对的相似度大于或等于相似度阈值。4.根据权利要求3所述的搜索方法，其特征在于，在所述确定所述词对集中的词对是否满足第三预设条件之前，还包括：获取所述词对中的所述第一历史搜索词和所述第二历史搜索词的语义向量；根据所述语义向量确定所述词对中的所述第一历史搜索词和所述第二历史搜索词的相似度。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的搜索方法，其特征在于，所述根据所述第二搜索词确定推荐给所述目标用户的关联商品，包括：将所述N个第二搜索词分为第一优先队列和第二优先队列，所述第一优先队列和所述第二优先队列分别包括若干个所述第二搜索词；根据搜索模型中的召回子模型和所述第一优先队列中的所述第二搜索词召回第一商品；在所述第一商品的数量大于或等于数量阈值，或，当前请求并发数大于或等于并发阈值的情况下，根据所述搜索模型和所述第一商品确定所述关联商品。6.根据权利要求5所述的搜索方法，其特征在于，还包括：在所述第一商品的数量小于所述数量阈值，且请求次数小于预设次...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘相言，杜荣，
申请(专利权)人：上海哔哩哔哩科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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