CN110781383B - 一种综合排序考察指标的确定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种综合排序考察指标的确定方法，涉及综合排序技术领域。本发明包括以下步骤：步骤一、提取搜索物品关键字，步骤二、根据关键字从考察指标数据库中匹配考察指标n作为核心排序依据，步骤三、按照考察指标n对所有物品进行初次排序，步骤四、判断是否符合用户需求，若用户选择排名前五中任意一项，则代表考察指标n符合用户需求，将考察指标n与物品关键字内容关联上传至考察指标数据库中，反之，未满足用户需求，进行下一步骤，本发明通过根据用户主动选择的差异性实时更新物品的核心考察指标，从而优化物品排序逻辑，使得用户需求的物品排名靠前，提高搜索效率。
Description
技术领域
本发明涉及综合排序技术领域，具体为一种综合排序考察指标的确定方法。
背景技术
综合排序算法指的是一种信息***输出的计算方法，它根据用户输入、用户特征和当前场景等因素来评估结果跟用户意图的相关性，并根据相关性和重要性对结果进行打分排序，从而返回用户最需要的结果；综合排序需要根据业务场景列出相应的核心考察指标，根据考察指标找出对应的物品特征。
目前根据业务场景建立的考察指标并不能够满足所有用户的搜索需求，用户需求物品的排名靠后，因此需要针对不同用户主动选择的差异性调整相应的考察指标是本领域技术人员需要解决的技术问题。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种综合排序考察指标的确定方法，解决了上述背景技术中提出的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种综合排序考察指标的确定方法，包括以下步骤：
步骤一、提取搜索物品关键字；
步骤二、根据关键字从考察指标数据库中匹配考察指标n作为核心排序依据；
步骤三、按照考察指标n对所有物品进行初次排序；
步骤四、判断是否符合用户需求，若用户选择排名前五中任意一项，则代表考察指标n符合用户需求，将考察指标n与物品关键字内容关联上传至考察指标数据库中；反之，未满足用户需求，进行下一步骤；
步骤五、将被选择物品所涉及考察指标权重提高m，将被选择物品排名前物品所涉及所涉及考察指标权重降低m，将被选择物品排名后五位物品所涉及所涉及考察指标权重降低
步骤六、根据重新计算的权重更新物品排序，跳转至步骤四。
进一步地，所述考察指标n为1-10范围数量的考察标准，所述m公式如下：
所述f为被选择物品所涉及考察标准数量占比，所述x为物品对应的排名数。
进一步地，所述考察指标数据库为基于IPv6的云服务器，所述物品初次排序与更新物品排序所涉及排序程序均为基于C++编写的快速排序算法。
进一步地，所述物品关键字通过TF-IDF算法与考察指标数据库进行匹配排序，所述TF-IDF算法包括以下公式：上述公式中分子是关键词在考察指标中的出现次数，而分母则是在考察指标中所有关键词出现次数之和。
进一步地，所述用户主动选择物品的行为包括点击物品链接、查看物品详细内容、发送物品询盘和购买物品，所述点击物品链接后10秒内关闭物品页面不计入用户主动选择物品范围。
本发明具有以下有益效果：
1、该综合排序考察指标的确定方法，通过根据用户主动选择的差异性实时更新物品的核心考察指标，从而优化物品排序逻辑，使得用户需求的物品排名靠前，提高搜索效率。
2、该综合排序考察指标的确定方法，通过用户主动选择重新计算物品权重，将符合用户需求的物品及其核心考察指标纳入考察指标数据库，便于不断优化考察指标的选择算法，提高用户需求物品与业务场景的匹配完成度。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种综合排序考察指标的确定方法的流程示意图；
图2为本发明重新计算物品权重的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2，本发明提供一种技术方案：一种综合排序考察指标的确定方法，包括以下步骤：
步骤一、提取搜索物品关键字；
步骤二、根据关键字从考察指标数据库中匹配考察指标n作为核心排序依据；
步骤三、按照考察指标n对所有物品进行初次排序；
步骤四、判断是否符合用户需求，若用户选择排名前五中任意一项，则代表考察指标n符合用户需求，将考察指标n与物品关键字内容关联上传至考察指标数据库中；反之，未满足用户需求，进行下一步骤；
步骤五、将被选择物品所涉及考察指标权重提高m，将被选择物品排名前物品所涉及所涉及考察指标权重降低m，将被选择物品排名后五位物品所涉及所涉及考察指标权重降低
步骤六、根据重新计算的权重更新物品排序，跳转至步骤四。
其中，考察指标n为1-10范围数量的考察标准，m公式如下：
f为被选择物品所涉及考察标准数量占比，x为物品对应的排名数，考察指标数据库为基于IPv6的云服务器，物品初次排序与更新物品排序所涉及排序程序均为基于C++编写的快速排序算法，通过用户主动选择重新计算物品权重，将符合用户需求的物品及其核心考察指标纳入考察指标数据库，便于不断优化考察指标的选择算法，提高用户需求物品与业务场景的匹配完成度。
其中，物品关键字通过TF-IDF算法与考察指标数据库进行匹配排序，TF-IDF算法包括以下公式：上述公式中分子是关键词在考察指标中的出现次数，而分母则是在考察指标中所有关键词出现次数之和。
其中，用户主动选择物品的行为包括点击物品链接、查看物品详细内容、发送物品询盘和购买物品，点击物品链接后10秒内关闭物品页面代表用户误操作，所点击物品并非用户需求，不计入用户主动选择物品范围。
其中，物品包括可生产销售的商品以及商品相关的评测内容，评测内容方便给用户提供查询资料。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种综合排序考察指标的确定方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一、提取搜索物品关键字；
步骤二、根据关键字从考察指标数据库中匹配考察指标n作为核心排序依据；
步骤三、按照考察指标n对所有物品进行初次排序；
步骤四、判断是否符合用户需求，若用户选择排名前五中任意一项，则代表考察指标n符合用户需求，将考察指标n与物品关键字内容关联上传至考察指标数据库中；反之，未满足用户需求，进行下一步骤；
步骤五、将被选择物品所涉及考察指标权重提高m，将被选择物品排名前物品所涉及所涉及考察指标权重降低m，将被选择物品排名后五位物品所涉及所涉及考察指标权重降低
步骤六、根据重新计算的权重更新物品排序，跳转至步骤四；
其中，所述考察指标n为1-10范围数量的考察标准，所述m公式如下：所述f为被选择物品所涉及考察标准数量占比，所述x为物品对应的排名数；
所述物品关键字通过TF-IDF算法与考察指标数据库进行匹配排序，所述TF-IDF算法包括以下公式：上述公式中分子是关键词在考察指标中的出现次数，而分母则是在考察指标中所有关键词出现次数之和。
2.根据权利要求1所述的一种综合排序考察指标的确定方法，其特征在于，所述考察指标数据库为基于IPv6的云服务器，所述物品初次排序与更新物品排序所涉及排序程序均为基于C++编写的快速排序算法。
3.根据权利要求1所述的一种综合排序考察指标的确定方法，其特征在于，所述用户主动选择物品的行为包括点击物品链接、查看物品详细内容、发送物品询盘和购买物品，所述点击物品链接后10秒内关闭物品页面不计入用户主动选择物品范围。
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