CN111581245A - 一种数据搜索方法以及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种数据搜索方法以及装置,该方法包括:获得搜索标识信息;如果搜索标识信息包含地标对象的标识信息以及搜索对象的标识信息,则根据地标对象的标识信息和搜索对象的标识信息,获取第一备选搜索对象;获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离;根据第一目标距离,对第一备选搜索对象进行排序,将满足预定排序条件的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。该方法将用户搜索词中的地标信息确定为搜索起始点,并基于该搜索起始点为用户匹配搜索结果,增加了搜索结果与用户意图之间的匹配概率,通过使用该方法,可弥补现有搜索方法中无法为用户提供与其搜索意图相匹配的搜索结果的问题。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,具体涉及一种数据搜索方法。本申请同时涉及一种数据搜索装置、一种电子设备以及一种计算机可读取存储介质。本申请还涉及一种距离数据处理方法、一种距离数据处理装置。
背景技术
在本地生活服务类网络应用中,搜索是用户进行信息查找的最大入口,是连接用户和信息的重要纽带。在提供搜索服务的过程中,由于搜索方式和搜索场景的多样性、搜索引擎的对接业务种类多、数据流量差异大、以及本地生活服务的内容持续优化等因素的影响,对搜索链路的要求较高。
本地生活业务背景下对应有多种业务特征,比如、服务场景、时间、空间等因素,这些业务特征可反映出用户心智和搜索意图,其体现了本地生活搜索场景和传统在线搜索场景的差异。由于用户在本地生活搜索中期望得到的不只是在线信息,还包括可触达的服务(到店消费、外卖订购)等,为了获取这些服务,用户需要付出空间成本或时间等待成本,因此,在本地生活服务类网络应用的搜索场景中,对于空间信息的理解至关重要,其可直接影响搜索结果与用户搜索意图的匹配度。
现有的基于空间信息的搜索过程中,默认的搜索起始位置大多为用户所处位置,并基于该起始位置为用户匹配搜索对象,然而,对于某些搜索场景,用户搜索意图并非以当前所处位置为搜索起始点,期望获得的搜索对象也并非基于当前行为的搜索对象,而是将搜索结果作为后续行为的先验信息,例如,用户搜索“三里屯咖啡”,其本意为获得三里屯周边的咖啡店的分布情况,该信息可为用户后续到达三里屯之后选择咖啡店时的参考信息,而现有的搜索方式大多基于用户当前位置与三里屯区域的咖啡店之间的距离的远近程度为用户就近提供咖啡店,因此,在该种情形下,现有的搜索方式无法为用户提供与其搜索意图相匹配的搜索结果。
发明内容
本申请实施例提供一种数据搜索方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,以解决现有技术中无法为用户提供与其搜索意图相匹配的搜索结果的问题。
本申请实施例提供一种数据搜索方法,包括:获得搜索标识信息;如果所述搜索标识信息包含地标对象的标识信息以及搜索对象的标识信息,则根据所述地标对象的标识信息和所述搜索对象的标识信息,获取第一备选搜索对象;获得所述地标对象与所述第一备选搜索对象之间的第一目标距离;根据所述第一目标距离,对所述第一备选搜索对象进行排序,将满足预定排序条件的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。
可选的,获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离包括:获得地标对象的边界位置;确定第一备选搜索对象与边界位置的相对位置关系;基于相对位置关系,获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。基于相对位置关系,获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:如果第一备选搜索对象处于地标对象的边界位置所标识的范围之外,则将第一备选搜索对象到地标对象的边界位置的垂线距离作为第一目标距离,或者,将第一备选搜索对象与地标对象的边界位置之间的导航线路距离作为第一目标距离。
可选的,获得地标对象的边界位置,包括:获得地标对象的初始地理边界范围;确定处于初始地理边界范围之内的实体对象;获得与实体对象相关的用户行为数据;基于用户行为数据计算获得地标对象的边界位置。基于用户行为数据计算获得地标对象的边界位置。包括:基于用户行为数据,采用边缘提取算法计算获得地标对象的边界位置。根据第一目标距离,对第一备选搜索对象进行排序,将满足预定排序条件的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象,包括:根据第一目标距离获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值;按照距离因子分值从大到小的顺序对第一备选搜索对象进行排序,将排序靠前的预订数量的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。
可选的,根据第一目标距离,对第一备选搜索对象进行排序,将满足预定排序条件的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象,包括:根据第一目标距离获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值;获得第一备选搜索对象对应的业务因子分值;对距离因子分值和业务因子分值进行求和,获得目标因子分值;按照目标因子分值从大到小的顺序对第一备选搜索对象进行排序,将排序靠前的预订数量的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。
可选的,根据第一目标距离获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值,包括:获得当前搜索行为对应的目标搜索场景信息,目标搜索场景信息包括当前搜索行为对应的空间区域信息、当前搜索行为对应的时间信息、以及搜索标识信息的类别信息中的至少一种信息;获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,目标搜索场景参数用于表示目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性;根据第一目标距离和目标搜索场景参数,获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值。获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,被输出搜索对象标识中包含多个搜索用户与被输出搜索对象之间的历史距离数据;根据历史有效反馈数据和历史距离数据,确定出与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,包括:获得目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的点击行为统计数据。
可选的,根据历史有效反馈数据和历史距离数据,确定出与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:基于历史有效反馈数据与历史距离数据之间的目标对应关系,对预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数的参数值进行调整,以使距离函数的输出值与其输入值之间的第一对应关系、与目标对应关系趋于一致;在第一对应关系与目标对应关系之间的一致性达到预设的一致性要求时,将距离函数在第一对应关系下的参数值确定为与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。根据第一目标距离和目标搜索场景参数,获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值,包括:将目标搜索场景参数代入预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数后,将第一目标距离作为距离函数的输入值,获得距离函数输出的第一备选搜索对象对应的距离因子分值。
可选的,获得当前搜索行为对应的目标搜索场景信息,包括:获得当前搜索行为对应的多个目标搜索场景信息;获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:获得与多个目标搜索场景信息相匹配的多个目标搜索场景参数;根据第一目标距离和目标搜索场景参数,获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值,包括:根据第一目标距离和多个目标搜索场景参数,获得多个距离因子分值;将多个距离因子分值中最大的距离因子分值确定为第一备选搜索对象对应的距离因子分值。
可选的,还包括:获得地标对象所对应的用户流量数据;判断用户流量数据是否达到预定的用户流量阈值;获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:如果地标对象所对应的用户流量数据达到预定的用户流量阈值,则获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:如果地标对象所对应的用户流量数据未达到预定的用户流量阈值,则获得地标对象的几何中心位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。
可选的,还包括:输出是否将地标对象作为搜索起始点、将搜索对象作为搜索终止点的核准信息;获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:在获得将地标对象作为搜索起始点、将搜索对象作为搜索终止点的确认信息之后,获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。
可选的,还包括:获得目标用户的位置信息,目标用户为输入搜索标识信息的用户;如果搜索标识信息为搜索对象的标识信息,则根据搜索对象的标识信息获得与目标用户的位置信息处于预定距离范围内的第二备选搜索对象;获得预先存储的第二备选搜索对象与目标用户的位置信息之间的第二目标距离,第二目标距离为导航线路距离;根据第二目标距离,对第二备选搜索对象进行排序,获得第二目标搜索对象。获得预先存储的第二备选搜索对象与目标用户的位置信息之间的第二目标距离,包括:获得预先存储的用于表示第二备选搜索对象与目标用户的位置信息之间的导航线路距离的GeoHash字符串。根据第二目标距离,对第二备选搜索对象进行排序,获得第二目标搜索对象,包括:根据第二目标距离获得第二备选搜索对象对应的距离因子分值;按照距离因子分值从大到小的顺序对第二备选搜索对象进行排序,将排序靠前的预订数量的第二备选搜索对象确定为第二目标搜索对象。
可选的,还包括:在搜索对象排序页面中添加第二目标搜索对象对应的第二目标距离。在搜索对象排序页面中添加第一目标搜索对象对应的第一目标距离。获得搜索标识信息,包括:接收用户终端发送的搜索标识信息;对应的,方法还包括:将第一目标搜索对象发送给用户终端。
本申请实施例还提供一种距离数据处理方法,包括:基于目标搜索行为,获得待输出搜索对象对应的目标距离;获得目标搜索行为对应的目标搜索场景信息;获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,目标搜索场景参数用于表示目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性;根据目标距离和目标搜索场景参数,获得待输出搜索对象对应的距离因子分值。
可选的,获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,被输出搜索对象标识中包含多个搜索用户与被输出搜索对象之间的历史距离数据;根据历史有效反馈数据和历史距离数据,确定出与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,包括:获得目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的点击行为统计数据。根据历史有效反馈数据和历史距离数据,确定出与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:基于历史有效反馈数据与历史距离数据之间的目标对应关系,对预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数的参数值进行调整,以使距离函数的输出值与其输入值之间的第一对应关系、与目标对应关系趋于一致;在第一对应关系与目标对应关系之间的一致性达到预设的一致性要求时,将距离函数在第一对应关系下的参数值确定为与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。
可选的,根据目标距离和目标搜索场景参数,获得待输出搜索对象对应的距离因子分值,包括:将目标搜索场景参数代入预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数后,将目标距离作为距离函数的输入值,获得距离函数输出的待输出搜索对象对应的距离因子分值。获得目标搜索行为对应的目标搜索场景信息,包括:获得目标搜索行为对应的多个目标搜索场景信息;获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:获得与多个目标搜索场景信息相匹配的多个目标搜索场景参数;根据目标距离和目标搜索场景参数,获得待输出搜索对象对应的距离因子分值,包括:根据目标距离和多个目标搜索场景参数,获得多个距离因子分值;将多个距离因子分值中最大的距离因子分值确定为待输出搜索对象对应的距离因子分值。
可选的,获得目标搜索行为对应的目标搜索场景信息,包括如下中的至少一种:获得目标搜索行为对应的空间区域信息;获得目标搜索行为对应的搜索时间信息;获得目标搜索行为对应的搜索标识类别信息。
可选的,还包括:根据待输出搜索对象对应的距离因子分值对待输出搜索对象进行排序,并基于排序结果输出待输出搜索对象。
本申请实施例还提供一种数据搜索装置,包括:搜索标识信息获得单元,用于获得搜索标识信息;第一备选搜索对象获得单元,用于在搜索标识信息包含地标对象的标识信息以及搜索对象的标识信息时,根据地标对象的标识信息和搜索对象的标识信息,获取第一备选搜索对象;第一目标距离获得单元,用于获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离;第一目标搜索对象获得单元,用于根据第一目标距离,对第一备选搜索对象进行排序,将满足预定排序条件的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。
可选的,第一目标距离获得单元具体用于:获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:获得地标对象的边界位置;确定第一备选搜索对象与边界位置的相对位置关系;基于相对位置关系,获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。基于相对位置关系,获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:如果第一备选搜索对象处于地标对象的边界位置所标识的范围之外,则将第一备选搜索对象到地标对象的边界位置的垂线距离作为第一目标距离,或者,将第一备选搜索对象与地标对象的边界位置之间的导航线路距离作为第一目标距离。
可选的,获得地标对象的边界位置,包括:获得地标对象的初始地理边界范围;确定处于初始地理边界范围之内的实体对象;获得与实体对象相关的用户行为数据;基于用户行为数据计算获得地标对象的边界位置。基于用户行为数据计算获得地标对象的边界位置,包括:基于用户行为数据,采用边缘提取算法计算获得地标对象的边界位置。第一目标搜索对象获得单元包括:距离因子分值获得子单元,用于根据第一目标距离获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值;第一目标搜索对象确定子单元,用于按照距离因子分值从大到小的顺序对第一备选搜索对象进行排序,将排序靠前的预订数量的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。第一目标搜索对象获得单元包括:距离因子分值获得子单元,用于根据第一目标距离获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值;业务因子分值获得子单元,用于获得第一备选搜索对象对应的业务因子分值;目标因子分值获得子单元,用于对距离因子分值和业务因子分值进行求和,获得目标因子分值;第一目标搜索对象确定子单元,用于按照目标因子分值从大到小的顺序对第一备选搜索对象进行排序,将排序靠前的预订数量的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。
可选的,距离因子分值获得子单元包括:目标搜索场景信息获得子单元,用于获得当前搜索行为对应的目标搜索场景信息,目标搜索场景信息包括当前搜索行为对应的空间区域信息、当前搜索行为对应的时间信息、以及搜索标识信息的类别信息中的至少一种信息;目标搜索场景参数获得子单元,用于获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,目标搜索场景参数用于表示目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性;距离因子分值获得子单元,用于根据第一目标距离和目标搜索场景参数,获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值。目标搜索场景参数获得子单元包括:历史有效反馈数据获得子单元,用于获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,被输出搜索对象标识中包含多个搜索用户与被输出搜索对象之间的历史距离数据;目标搜索场景参数确定子单元,用于根据历史有效反馈数据和历史距离数据,确定出与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。
可选的,获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,包括:获得目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的点击行为统计数据。目标搜索场景参数确定子单元包括:参数值调整子单元,用于基于历史有效反馈数据与历史距离数据之间的目标对应关系,对预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数的参数值进行调整,以使距离函数的输出值与其输入值之间的第一对应关系、与目标对应关系趋于一致;参数值确定子单元,用于在第一对应关系与目标对应关系之间的一致性达到预设的一致性要求时,将距离函数在第一对应关系下的参数值确定为与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。
可选的,根据第一目标距离和目标搜索场景参数,获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值,包括:将目标搜索场景参数代入预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数后,将第一目标距离作为距离函数的输入值,获得距离函数输出的第一备选搜索对象对应的距离因子分值。获得当前搜索行为对应的目标搜索场景信息,包括:获得当前搜索行为对应的多个目标搜索场景信息;获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:获得与多个目标搜索场景信息相匹配的多个目标搜索场景参数;根据第一目标距离和目标搜索场景参数,获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值,包括:根据第一目标距离和多个目标搜索场景参数,获得多个距离因子分值;将多个距离因子分值中最大的距离因子分值确定为第一备选搜索对象对应的距离因子分值。装置还包括:用户流量数据获得子单元,用于获得地标对象所对应的用户流量数据;用户流量数据判断单元,用于判断用户流量数据是否达到预定的用户流量阈值;第一目标距离获得单元具体用于:如果地标对象所对应的用户流量数据达到预定的用户流量阈值,则获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。
可选的,第一目标距离获得单元还用于:如果地标对象所对应的用户流量数据未达到预定的用户流量阈值,则获得地标对象的几何中心位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。装置还包括:核准信息输出单元,用于输出是否将地标对象作为搜索起始点、将搜索对象作为搜索终止点的核准信息;第一目标距离获得单元具体用于:在获得将地标对象作为搜索起始点、将搜索对象作为搜索终止点的确认信息之后,获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。装置还包括:位置信息获得单元,用于获得目标用户的位置信息,目标用户为输入搜索标识信息的用户;第二备选搜索对象获得单元,用于在确定搜索标识信息为搜索对象的标识信息之后,根据搜索对象的标识信息获得与目标用户的位置信息处于预定距离范围内的第二备选搜索对象;第二目标距离获得单元,用于获得预先存储的第二备选搜索对象与目标用户的位置信息之间的第二目标距离,第二目标距离为导航线路距离;第二目标搜索对象获得单元,用于根据第二目标距离,对第二备选搜索对象进行排序,获得第二目标搜索对象。第二目标距离获得单元具体用于:获得预先存储的用于表示第二备选搜索对象与目标用户的位置信息之间的导航线路距离的GeoHash字符串。
可选的,第二目标搜索对象获得单元包括:距离因子分值获得子单元,用于根据第二目标距离获得第二备选搜索对象对应的距离因子分值;第二目标搜索对象确定子单元,用于按照距离因子分值从大到小的顺序对第二备选搜索对象进行排序,将排序靠前的预订数量的第二备选搜索对象确定为第二目标搜索对象。装置还包括:第二目标距离添加单元,用于在搜索对象排序页面中添加第二目标搜索对象对应的第二目标距离。装置还包括:第一目标距离添加单元,用于在搜索对象排序页面中添加第一目标搜索对象对应的第一目标距离。搜索标识信息获得单元具体用于:接收用户终端发送的搜索标识信息;装置还包括:第一目标搜索对象发送单元,用于将第一目标搜索对象发送给用户终端。
本申请实施例还提供一种距离数据处理装置,包括:
目标距离获得单元,用于基于目标搜索行为,获得待输出搜索对象对应的目标距离;目标搜索场景信息获得单元,用于获得目标搜索行为对应的目标搜索场景信息;目标搜索场景参数获得单元,用于获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,目标搜索场景参数用于表示目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性;距离因子分值获得单元,用于根据目标距离和目标搜索场景参数,获得待输出搜索对象对应的距离因子分值。
可选的,获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,被输出搜索对象标识中包含多个搜索用户与被输出搜索对象之间的历史距离数据;根据历史有效反馈数据和历史距离数据,确定出与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,包括:获得目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的点击行为统计数据。根据历史有效反馈数据和历史距离数据,确定出与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:基于历史有效反馈数据与历史距离数据之间的目标对应关系,对预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数的参数值进行调整,以使距离函数的输出值与其输入值之间的第一对应关系、与目标对应关系趋于一致;在第一对应关系与目标对应关系之间的一致性达到预设的一致性要求时,将距离函数在第一对应关系下的参数值确定为与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。
可选的,根据目标距离和目标搜索场景参数,获得待输出搜索对象对应的距离因子分值,包括:将目标搜索场景参数代入预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数后,将目标距离作为距离函数的输入值,获得距离函数输出的待输出搜索对象对应的距离因子分值。获得目标搜索行为对应的目标搜索场景信息,包括:获得目标搜索行为对应的多个目标搜索场景信息;获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:获得与多个目标搜索场景信息相匹配的多个目标搜索场景参数;根据目标距离和目标搜索场景参数,获得待输出搜索对象对应的距离因子分值,包括:根据目标距离和多个目标搜索场景参数,获得多个距离因子分值;将多个距离因子分值中最大的距离因子分值确定为待输出搜索对象对应的距离因子分值。
可选的,获得目标搜索行为对应的目标搜索场景信息,包括如下中的至少一种:获得目标搜索行为对应的空间区域信息;获得目标搜索行为对应的搜索时间信息;获得目标搜索行为对应的搜索标识类别信息。装置还包括待输出搜索对象输出单元,用于根据待输出搜索对象对应的距离因子分值对待输出搜索对象进行排序,并基于排序结果输出待输出搜索对象。
本申请另外的实施例还提供一种电子设备,包括处理器和存储器;其中,存储器用于存储一条或多条计算机指令,其中,一条或多条计算机指令被处理器执行以实现如下操作:获得搜索标识信息;如果搜索标识信息包含地标对象的标识信息以及搜索对象的标识信息,则根据地标对象的标识信息和搜索对象的标识信息,获取第一备选搜索对象;获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离;根据第一目标距离,对第一备选搜索对象进行排序,将满足预定排序条件的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。
本申请另外的实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有一条或多条计算机指令,该指令被处理器执行以实现如下操作:获得搜索标识信息;如果搜索标识信息包含地标对象的标识信息以及搜索对象的标识信息,则根据地标对象的标识信息和搜索对象的标识信息,获取第一备选搜索对象;获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离;根据第一目标距离,对第一备选搜索对象进行排序,将满足预定排序条件的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。
本申请另外的实施例还提供一种电子设备,包括处理器和存储器;其中,存储器用于存储一条或多条计算机指令,其中,一条或多条计算机指令被处理器执行以实现如下操作:基于目标搜索行为,获得待输出搜索对象对应的目标距离;获得目标搜索行为对应的目标搜索场景信息;获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,目标搜索场景参数用于表示目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性;根据目标距离和目标搜索场景参数,获得待输出搜索对象对应的距离因子分值。
本申请另外的实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有一条或多条计算机指令,该指令被处理器执行以实现如下操作:基于目标搜索行为,获得待输出搜索对象对应的目标距离;获得目标搜索行为对应的目标搜索场景信息;获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,目标搜索场景参数用于表示目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性;根据目标距离和目标搜索场景参数,获得待输出搜索对象对应的距离因子分值。
与现有技术相比,本申请实施例具有以下优点:
本申请实施例提供的数据搜索方法,在确定出用户输入的搜索标识信息中既包含地标对象的标识信息,又包含搜索对象的标识信息之后,首先获得与该地标对象相关的备选搜索对象,然后将地标对象作为搜索起始点,获得该地标对象与上述备选搜索对象之间的距离,并基于该距离对上述备选搜索对象进行排序,获得目标搜索对象。该方法将用户查询词中的地标信息确定为搜索起始点,并基于该搜索起始点为用户匹配搜索结果,增加了搜索结果与用户意图之间的匹配概率,通过使用该方法,可弥补现有的搜索方法中无法为用户提供与其搜索意图相匹配的搜索结果的问题。
本申请实施例提供的距离数据处理方法,在基于目标搜索行为获得待输出搜索对象对应的目标距离之后,获得目标搜索行为对应的目标搜索场景信息,在此基础上获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,目标搜索场景参数用于表示目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性,最后,根据目标距离和目标搜索场景参数,获得待输出搜索对象对应的距离因子分值。由于不同搜索场景中用户的搜索意图有所不同,导致不同搜索场景下用户对搜索对象的距离远近的可接受程度和敏感度有所不同,本实施例提供的距离数据处理方法,在基于距离数据为用户提供搜索结果时,在距离因子分值的计算过程中结合了目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性,使得计算获得的距离因子分值能够与用户的搜索意图相匹配,基于该距离因子分值对待输出搜索对象进行排序输出,可使得输出的搜索结果更符合用户预期。
附图说明
图1是本申请第一实施例提供的数据搜索方法流程图;
图1-A是本申请第一实施例提供的数据搜索方法的场景示意图;
图2是本申请第二实施例提供的距离数据处理方法流程图;
图3是本申请第三实施例提供的数据搜索装置的单元框图;
图4是本申请第四实施例提供的电子设备的逻辑结构示意图;
图5是本申请第六实施例提供的距离数据处理装置的单元框图;
图6是本申请第七实施例提供的电子设备的逻辑结构示意图。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广,因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
针对数据搜索场景,为了弥补现有搜索方法中无法为用户提供与其搜索意图相匹配的搜索结果的问题,本申请提供了一种数据搜索方法、与该方法相对应的数据搜索装置、电子设备以及计算机可读存储介质。以下提供实施例对所述方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质进行详细说明。
本申请第一实施例提供一种数据搜索方法,该方法的应用主体可以为用于提供数据搜索服务的计算设备应用,该计算设备应用可运行于用户终端,也可运行于网络平台服务器或服务器集群中,图1为本申请第一实施例提供的数据搜索方法流程图,以下结合图1对本实施例提供的方法进行详细描述。以下描述所涉及的实施例是用来解释说明方法原理,不是实际使用的限定。
如图1所示,本实施例提供的数据搜索方法包括如下步骤:
S101,获得搜索标识信息。
本步骤用于获得搜索标识信息,例如,当提供搜索服务的主体为服务器时,获得搜索标识信息的方式可以为接收运行有本地生活服务类网络应用APP的用户终端所发送的搜索标识信息,当提供搜索服务的主体为用户终端时,获得搜索标识信息的方式可以为获得用户输入的搜索标识信息。
搜索标识信息用于标识用户的搜索对象,其可以为用户在数据搜索过程中所输入的查询词(query),该查询词可以为地标名称信息、商品名称信息、商品类别信息、品牌信息、商家名称信息等信息中的一种或多种。在本地生活服务类网络应用的搜索业务场景中,搜索标识信息主要为商家的服务类目信息、商品类目信息、以及商家地址信息等。
S102,如果所述搜索标识信息包含地标对象的标识信息以及搜索对象的标识信息,则根据所述地标对象的标识信息和所述搜索对象的标识信息,获取第一备选搜索对象。
在上述步骤获得搜索标识信息之后,本步骤用于对该搜索标识信息进行分析,以此获取用户的搜索意图,如果该搜索标识信息中包含地标对象的标识信息以及搜索对象的标识信息,则根据所述地标对象的标识信息和所述搜索对象的标识信息,获取第一备选搜索对象。地标对象的标识信息可以为交通场站、商圈、城市区域块等地标对象的名称信息,搜索对象的标识信息可以为商家的服务类目信息。如图1-A所示,用户输入的查询词为“三里屯咖啡店”,“三里屯”为地标对象的标识信息,“咖啡店”为搜索对象的标识信息。
第一备选搜索对象指的是与上述搜索对象的标识信息相匹配、且与地标对象的标识信息具有相关性的多个搜索对象,其可以为与查询词初步匹配的搜索对象,例如,从物料数据库中查找出与“三里屯”相关的咖啡店,具体可通过商家备注信息获得注册地址与“三里屯”相关的咖啡店,或者通过业务关键词查询获得与“三里屯”相关的咖啡店。本实施例如图1-A所示,查找出的第一备选搜索对象分别为:1#咖啡店、2#咖啡店、3#咖啡店以及4#咖啡店。
S103,获得所述地标对象与所述第一备选搜索对象之间的第一目标距离。
在上述步骤获取与查询词初步匹配的多个搜索对象之后,本步骤用于分别获得上述查询词中的地标对象所处位置与该多个搜索对象所处位置之间的多个目标距离。
在本实施例中,在获得地标对象与所述第一备选搜索对象之间的第一目标距离之前,还需获得该地标对象对应的用户流量数据,并判断该用户流量数据是否达到预定的用户流量阈值,该用户流量数据用于表示该地标对象是否为热点区域,如果该地标对象对应的用户流量数据达到预定的用户流量阈值,则获得该地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,该过程具体包括如下内容:
首先,获得上述地标对象的边界位置。在本地生活服务场景中,地标对象的边界位置并非为地理边界范围,其为根据地标对象所处区域的用户活动的密集程度预先刻画的用户行为热度边界,基于用户行为数据所刻画出的地标对象的边界位置,更能体现出本地生活服务场景的服务属性。在本实施例中,刻画地标对象的边界位置的过程具体包括如下内容:获得所述地标对象的初始地理边界范围,例如,获得第三方地图导航应用平台提供的地标对象的地理边界区域;确定处于所述初始地理边界范围之内的实体对象,该实体对象可以为预先入驻本地生活服务类网络应用平台的商家,根据该商家提交的位置信息,可确定出处于上述地理边界区域的边缘位置或区域内的商家;获得与所述实体对象相关的用户行为数据,例如,获得多个用户针对上述商家的搜索、点击、下单、收藏、加购、到店等多用户行为数据;基于所述用户行为数据计算获得所述地标对象的边界位置,例如,基于上述搜索、点击、下单、收藏、加购、到店等多用户行为数据,采用图像学中的边缘提取算法(高斯算子)进行边缘提取,获得上述地标对象的边界位置。
其次,确定所述第一备选搜索对象与所述边界位置的相对位置关系,即,确定出上述步骤S102中获得的多个搜索对象处于上述刻画的边界位置所标识的范围之内或范围之外。
最后,基于所述相对位置关系,获得所述地标对象的边界位置与所述第一备选搜索对象之间的第一目标距离。该过程具体可以是指:如果所述第一备选搜索对象处于所述地标对象的边界位置所标识的范围之内,则可确定所述地标对象的边界位置与该第一备选搜索对象之间的第一目标距离为0m,例如,对于“三里屯”的边界位置之内的咖啡店(图1-A中的1#咖啡店),将其与“三里屯”的边界位置之间的第一目标距离设为0m;如果第一备选搜索对象处于上述地标对象的边界位置所标识的范围之外,则将第一备选搜索对象到所述地标对象的边界位置的垂线距离作为所述第一目标距离,或者,将所述第一备选搜索对象与所述地标对象的边界位置之间的导航线路距离作为所述第一目标距离,该导航线路距离为真实可到达的最短距离。在本实施例中,优选将第一备选搜索对象到所述地标对象的边界位置的垂线距离作为所述第一目标距离,例如,通过上述边界位置刻画方式获得的“三里屯”的边界位置为不规则的弧形,将上述第一备选搜索对象视为多个点,分别求取每个点到上述弧形的垂线距离(球面距离),将其作为第一备选搜索对象到地标对象的边界位置的第一目标距离。本实施例如图1-A所示,所获得的地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离分别为:1#咖啡店—三里屯边界位置:0m;2#咖啡店—三里屯边界位置:40m;3#咖啡店—三里屯边界位置:5m;4#咖啡店—三里屯边界位置:15m。
需要说明的是,如果所述地标对象所对应的用户流量数据未达到预定的用户流量阈值,则该地标对象的边界位置无法基于用户行为数据进行刻画,因此,将该地标对象的几何中心位置与所述第一备选搜索对象之间(两点之间)的球面距离或导航路径距离作为第一目标距离。
在本实施例中,为了在精准掌握用户的搜索意图的基础上进行数据搜索,以提高数据搜索过程的准确度,在确定上述搜索标识信息包含地标对象的标识信息以及搜索对象的标识信息之后,还可以输出是否将所述地标对象作为搜索起始点、将所述搜索对象作为搜索终止点的核准信息,该核准信息用于供用户确认,在该种情况下,上述获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,可以是指:在获得将地标对象作为搜索起始点、将搜索对象作为搜索终止点的确认信息之后,获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。
S104,根据所述第一目标距离,对所述第一备选搜索对象进行排序,将满足预定排序条件的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。
在上述步骤获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离之后,本步骤用于根据上述第一目标距离对第一备选搜索对象中的每个搜索进行排序,并将第一备选搜索对象中满足预定排序条件的搜索对象确定为用于向用户输出的第一目标搜索对象,例如图1-A中所示,第一备选搜索对象的排序结果为:No1:1#咖啡店;No2:3#咖啡店;No3:4#咖啡店;No4:2#咖啡店。所确定的第一目标搜索对象为:No1:1#咖啡店;No2:3#咖啡店;No3:4#咖啡店。
在本实施例中,可通过如下两种方式获得第一目标搜索对象:
方式一:
(一),根据第一目标距离获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值,该过程具体包括如下内容:
A、获得当前搜索行为对应的目标搜索场景信息,目标搜索场景信息指的是按照当前搜索行为的发生时间、所属空间、搜索词类型等因素对该当前搜索行为进行场景细分后所得到的细分搜索场景信息,由于搜索用户在不同细分搜索场景下具有不同的搜索意图,因此,其对所提供搜索对象的距离远近的敏感度和可接受程度有所不同。
在本实施例中,当前搜索行为对应的目标搜索场景信息主要为当前搜索行为对应的空间区域信息、当前搜索行为对应的时间信息、以及搜索标识信息的类别信息中的至少一种信息。
空间区域信息可以细分为如下中的一种:当前搜索行为对应的城市、城市区域、以及局部功能区域,例如,当前搜索行为发生在北京或兰州,由于不同城市之间存在城市规模、生活节奏、用户生活习惯、人口密度等因素的差异,因此、所属不同城市的搜索用户对距离远近的敏感度或者可接受程度有所不同,同理,所属同一城市的不同区域的搜索用户,以及相同城市区域的不同局部功能区域(居住区、商业区、展博区、行政区等)的搜索用户,其对距离远近的敏感度或者可接受程度同样有所不同。
上述当前搜索行为对应的时间信息可以细分为:工作日/休假日、同一天的不同时段,例如,搜索用户分别在工作日和休假日进行餐饮店搜索,在工作日时对餐饮店的距离远近的敏感度较高,即,在工作日因用餐时间长短等因素的限制,距离远近程度在用户的搜索意图中占有较高的比重,而在休假日,由于用户的可支配用餐时间不受限制,其搜索意图更倾向于餐饮店所处环境、消费舒适度等因素,因此对于餐饮店的距离远近程度的敏感度较低。再例如,由于不同时间段用户的搜索意图有所区别(例如,睡前搜索和工作时间搜索,用户的搜索意图不同),用户在同一天的不同时间段进行餐饮店搜索,每一个时间段即可作为一个搜索场景信息。
搜索标识信息的类别信息可以是指用户输入的如下类别的搜索词:品牌名称或具体商家名称、类目名称(火锅、川菜等)、以及地址名称,在每一种类别下,用户对搜索结果的距离远近的敏感度和可接受程度均不相同,例如,当用户输入某个餐饮品牌名称时,对于该用户而言,该餐饮品牌下的各餐饮店的差异仅体现在距离远近上,其即时前往该餐饮品牌下的距离最近的餐饮店进行消费的意图占比较大,因此用户对该餐饮店的距离远近的敏感度较高;当用户输入火锅、川菜等类目名称时,由于包含可选因素,即,用户需对不同的火锅店进行选取,该过程受到除距离之外的多种因素影响,例如不同火锅店的服务质量、受欢迎程度不同,因此,用户在该场景下对距离远近的敏感度低于上述搜索词为品牌名称或具体商家名称的搜索场景;当用户输入地址名称时,相对于上述品牌名称、具体商家名称、以及类目名称,地址名称表述的是较为宽泛的地域范围,因此,可认定用户在该场景下对距离远近的敏感度较低。
当前搜索行为对应的目标搜索场景信息可以为上述细分搜索场景中的一种或多种,上述获得当前搜索行为对应的目标搜索场景信息,可以是指获得当前搜索行为对应的上述多种细分搜索场景中的一种或多种。
B、获得与上述目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,该目标搜索场景参数用于表示目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性,即,目标搜索场景参数可用于表征用户在目标搜索场景下对距离远近的敏感度或可接受程度。在本实施例中,上述多种细分搜索场景下,每一种细分搜索场景均对应一组搜索场景参数。
在本实施例中,可通过如下方式获得与上述目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数:
首先,获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,该被输出搜索对象标识中包含上述多个搜索用户与被输出搜索对象之间的历史距离数据,被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据可以为用户在不同历史距离数据下针对被输出搜索对象标识的点击行为统计数据,该点击行为统计数据为用户随距离变化的点击兴趣分布(例如,多个用户对搜索页面中输出的100米距离内的餐饮店的点击率、对100米-200米距离内的餐饮店的点击率、对200米-300米距离内的餐饮店的点击率),该历史有效反馈数据也可以为不同历史距离数据下的被输出搜索对象的转化率数据(例如,在被输出的不同历史距离数据下的餐饮店中,用户发生消费行为的餐饮店数量占比),由于用户针对被输出搜索对象的点击行为能够直观反映用户对该历史距离数据下的搜索结果的倾向性,从而反映用户在目标搜索场景下对搜索结果的距离远近的可接受程度,因此,本实施例将目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的点击行为统计数据作为上述历史有效反馈数据。该过程包含如下内容:将目标搜索场景对应的历史搜索日志中的曝光样本(目标搜索场景下的被输出搜索对象)按照其对应的历史距离数据进行等距分桶,例如,对每100米的曝光样本的数量进行统计;统计每个桶内的用户点击数,该用户点击数与桶内的曝光样本的比值即为每个桶的用户点击率,该指标可体现用户对于每个桶所对应的历史距离数据的感兴趣程度;如此即可得到目标搜索场景下各历史距离数据对应的用户点击率。
其次,根据上述历史有效反馈数据和历史距离数据,确定出与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。该过程具体可以为:基于历史有效反馈数据与历史距离数据之间的目标对应关系,对预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数的参数值进行调整,以使距离函数的输出值与其输入值之间的第一对应关系、与上述目标对应关系趋于一致;在该第一对应关系与目标对应关系之间的一致性达到预设的一致性要求时,将上述距离函数在第一对应关系下的参数值确定为与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。在本实施例中,历史有效反馈数据与历史距离数据之间的目标对应关系可以是指:目标搜索场景下的用户点击率与历史距离数据之间的对应关系,该对应关系可通过坐标曲线表达出来,例如,对上述各历史距离数据按从大到小的顺序罗列,形成X轴数据,各历史距离数据对应的用户点击率即为Y轴数据,Y轴数据随X轴数据的增大而减小,目标搜索场景下的Y轴数据和X轴数据可形成一条下降的非线性曲线,该非线性曲线即可表示历史有效反馈数据与历史距离数据之间的目标对应关系,其为用户点击偏好分布曲线。上述对预设的距离函数的参数值进行调整,以使距离函数的输出值(距离因子分值)与其输入值(距离数据)之间的第一对应关系、与上述目标对应关系趋于一致,该过程可通过对距离函数曲线与上述用户点击偏好分布曲线进行拟合的方式实现,使得距离函数所反映的距离因子分值随距离数据的变化曲线与上述目标搜索场景下的Y轴数据(用户点击率)和X轴数据(历史距离数据)所形成的非线性曲线趋于一致,该距离函数为指数下降函数,上述调整参数的过程可通过机器学习中的拟合算法进行基于多点采样的训练,学习得到该距离函数的参数(目标搜索场景参数),该参数的作用在于使距离函数输出的距离因子分值能够符合用户在目标搜索场景下对距离数据的敏感度。
C、根据上述第一目标距离和目标搜索场景参数,获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值。例如,将上述目标搜索场景参数代入预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数后,将第一目标距离作为该距离函数的输入值,获得该距离函数输出的距离因子分值。
当上述所获得的目标搜索场景信息为当前搜索行为对应的多个目标搜索场景信息(同时获得当前搜索行为的发生时间、所属空间、搜索词类型等多种信息)时,上述获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,即为获得与多个目标搜索场景信息相匹配的多个目标搜索场景参数;对应的,上述获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值的过程可以为:根据第一目标距离和多个目标搜索场景参数,获得多个距离因子分值,将多个距离因子分值中最大的距离因子分值确定为第一备选搜索对象对应的距离因子分值,或者将多个距离因子分值的平均值作为第一备选搜索对象对应的距离因子分值。
(二),按照距离因子分值从大到小的顺序对第一备选搜索对象进行排序,将排序靠前的预订数量的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。
方式二:
A1、根据第一目标距离获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值,该过程的具体实现方式参考上述方式一中的相关描述,在此不再赘述。
B1、获得第一备选搜索对象对应的业务因子分值,业务因子分值可以为第一备选搜索对象中的多个搜索对象所对应的人气评价因子分值、店铺质量因子分值、销量因子分值中的至少一种,其可作为第一备选搜索对象中的多个搜索对象的排序依据。
C1、对距离因子分值和业务因子分值进行求和,获得目标因子分值。
D1、按照目标因子分值从大到小的顺序对第一备选搜索对象进行排序,将排序靠前的预订数量的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。
在本实施例中,如果获得搜索标识信息的方式为接收用户终端发送的搜索标识信息,则在获得第一目标搜索对象之后,还需将该第一目标搜索对象发送给上述用户终端,并且在搜索对象排序页面中添加第一目标搜索对象对应的第一目标距离,该第一目标距离可作为第一目标搜索对象的排序依据向用户进行展示。
在本实施例中,在上述步骤S101获得搜索标识信息之后,还可获得目标用户的位置信息,该目标用户为输入所述搜索标识信息的用户。如果上述搜索标识信息仅包含搜索对象的标识信息,则根据该搜索对象的标识信息获得与目标用户的位置信息处于预定距离范围内的第二备选搜索对象,并获得预先存储的第二备选搜索对象与该目标用户的位置信息之间的第二目标距离,在本实施例中,该第二目标距离优选为导航线路距离,根据该第二目标距离,对上述第二备选搜索对象进行排序,获得第二目标搜索对象。
在本实施例中,上述获得预先存储的所述第二备选搜索对象与所述目标用户的位置信息之间的第二目标距离,具体可以是指:获得预先存储的用于表示第二备选搜索对象与目标用户的位置信息之间的导航线路距离的GeoHash字符串,GeoHash算法是空间索引技术的典型算法,其将二维的经纬度坐标值转换成GeoHash字符串,每一个GeoHash字符串表示某一矩形区域,该矩形区域内所有的点(经纬度坐标)均共享该GeoHash字符串,GeoHash字符串越相似,则表明空间点的距离越相近。通过GeoHash字符串表示空间点的位置信息,既可以保护隐私(GeoHash字符串只表示大概区域位置,而不表示具体的点坐标),又便于在数据库中对位置数据进行缓存。
上述根据第二目标距离,对第二备选搜索对象进行排序,获得第二目标搜索对象,具体可以是指:根据第二目标距离获得第二备选搜索对象对应的距离因子分值;按照该距离因子分值从大到小的顺序对第二备选搜索对象进行排序,将排序靠前的预订数量的第二备选搜索对象确定为第二目标搜索对象。
在获得第二目标搜索对象之后,还可将该第二目标搜索对象发送给上述用户终端,并且在搜索对象排序页面中添加第二目标搜索对象对应的第二目标距离,该第二目标距离可作为第二目标搜索对象的排序依据向用户进行展示。
本实施例提供的数据搜索方法,在确定出用户输入的搜索标识信息中既包含地标对象的标识信息,又包含搜索对象的标识信息之后,首先获得与该地标对象相关的备选搜索对象,然后将地标对象作为搜索起始点,获得该地标对象与上述备选搜索对象之间的距离,并基于该距离对上述备选搜索对象进行排序,获得目标搜索对象。该方法将用户搜索词中的地标信息确定为搜索起始点,并基于该搜索起始点为用户匹配搜索结果,增加了搜索结果与用户意图之间的匹配概率,通过使用该方法,可弥补现有搜索方法中无法为用户提供与其搜索意图相匹配的搜索结果的问题。
本申请第二实施例提供一种距离数据处理方法,该方法的应用主体可以为针对数据搜索场景提供距离数据处理功能的计算设备应用,该计算设备应用可运行于用户终端,也可运行于网络平台的服务器或服务器集群中,图2为本申请第二实施例提供的距离数据处理方法流程图,以下结合图2对本实施例提供的方法进行详细描述。以下描述所涉及的实施例是用来解释说明方法原理,不是实际使用的限定。
如图2所示,本实施例提供的数据搜索方法包括如下步骤:
S201,基于目标搜索行为,获得待输出搜索对象对应的目标距离。
例如,基于用户输入的搜索词召回相应的待输出搜索对象,每个待输出搜索对应均对应有目标距离,该目标距离可以为待输出搜索对象与用户之间的距离,也可以为待输出搜索对象与其它主体之间的距离,在此不作限定。
S202,获得上述目标搜索行为对应的目标搜索场景信息。
目标搜索场景信息指的是按照目标搜索行为的发生时间、所属空间、搜索词类型等因素对该目标搜索行为进行场景细分后所得到的细分搜索场景信息,由于搜索用户在不同细分搜索场景下对应有不同的搜索意图,因此,其对所提供搜索对象的距离远近的敏感度和可接受程度有所不同。
在本实施例中,目标搜索行为对应的目标搜索场景信息主要为目标搜索行为对应的空间区域信息、目标搜索行为对应的搜索时间信息、目标搜索行为对应的搜索标识类别信息中的至少一种信息。
空间区域信息可以细分为如下中的一种:目标搜索行为对应的城市、城市区域、以及局部功能区域,例如,目标搜索行为发生在北京或兰州,由于不同城市之间存在城市规模、生活节奏、用户生活习惯、人口密度等因素的差异,因此、所属不同城市的搜索用户对距离远近的敏感度或者可接受程度有所不同,同理,所属同一城市的不同区域的搜索用户,以及相同城市区域的不同局部功能区域(居住区、商业区、展博区、行政区等)的搜索用户,其对距离远近的敏感度或者可接受程度同样有所不同。
上述目标搜索行为对应的搜索时间信息可以细分为:工作日/休假日、同一天的不同时段,例如,搜索用户分别在工作日和休假日进行餐饮店搜索,在工作日时对餐饮店的距离远近的敏感度较高,即,在工作日因用餐时间长短等因素的限制,距离远近程度在用户的搜索意图中占有较高的比重,而在休假日,由于用户的可支配用餐时间不受限制,其搜索意图更倾向于餐饮店所处环境、消费舒适度等因素,因此对于餐饮店的距离远近程度的敏感度较低。再例如,由于不同时间段用户的搜索意图有所区别(例如,睡前搜索和工作时间搜索,用户的搜索意图不同),用户在同一天的不同时间段进行餐饮店搜索,每一个时间段即可作为一个搜索场景信息。
搜索标识类别信息可以是指用户输入的如下类别的搜索词:品牌名称或具体商家名称、类目名称(火锅、川菜等)、以及地址名称,在每一种类别下,用户对搜索结果的距离远近的敏感度和可接受程度均不相同,例如,当用户输入某个餐饮品牌名称时,对于该用户而言,该餐饮品牌下的各餐饮店的差异仅体现在距离远近上,其即时前往该餐饮品牌下的距离最近的餐饮店进行消费的意图占比较大,因此用户对该餐饮店的距离远近的敏感度较高;当用户输入火锅、川菜等类目名称时,由于包含可选因素,即,用户需对不同的火锅店进行选取,该过程受到除距离之外的多种因素影响,例如不同火锅店的服务质量、受欢迎程度不同,因此,用户在该场景下对距离远近的敏感度低于上述搜索词为品牌名称或具体商家名称的搜索场景;当用户输入地址名称时,相对于上述品牌名称、具体商家名称、以及类目名称,地址名称表述的是较为宽泛的地域范围,因此,可认定用户在该场景下对距离远近的敏感度较低。
目标搜索行为对应的目标搜索场景信息可以为上述细分搜索场景中的一种或多种,上述获得目标搜索行为对应的目标搜索场景信息,可以是指获得目标搜索行为对应的上述多种细分搜索场景中的一种或多种。
S203,获得与上述目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。
目标搜索场景参数用于表示目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性,即,目标搜索场景参数可表征用户在目标搜索场景下对距离远近的敏感度或可接受程度,其可衡量距离数据在目标搜索场景中的重要性程度。在本实施例中,上述多种细分搜索场景下,每一种细分搜索场景均对应一组搜索场景参数。
在本实施例中,可通过如下方式获得与上述目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数:
首先,获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,该被输出搜索对象标识中包含上述多个搜索用户与被输出搜索对象之间的历史距离数据,被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据可以为用户在不同历史距离数据下针对被输出搜索对象标识的点击行为统计数据,该点击行为统计数据为用户随距离变化的点击兴趣分布(例如,多个用户对搜索页面中输出的100米距离内的餐饮店的点击率、对100米-200米距离内的餐饮店的点击率、对200米-300米距离内的餐饮店的点击率),该历史有效反馈数据也可以为不同历史距离数据下的被输出搜索对象的转化率数据(例如,在被输出的不同历史距离数据下的餐饮店中,用户发生消费行为的餐饮店数量占比),由于用户针对被输出搜索对象的点击行为能够直观反映用户对该历史距离数据下的搜索结果的倾向性,从而反映用户在目标搜索场景下对搜索结果的距离远近的可接受程度,因此,本实施例将目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的点击行为统计数据作为上述历史有效反馈数据。该过程包含如下内容:将目标搜索场景对应的历史搜索日志中的曝光样本(目标搜索场景下的被输出搜索对象)按照其对应的历史距离数据进行等距分桶,例如,对每100米的曝光样本的数量进行统计;统计每个桶内的用户点击数,该用户点击数与桶内的曝光样本的比值即为每个桶的用户点击率,该指标可体现用户对于每个桶所对应的历史距离数据的偏好程度;如此即可得到目标搜索场景下各历史距离数据对应的用户点击率。
其次,根据上述历史有效反馈数据和历史距离数据,确定出与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。该过程具体可以为:基于历史有效反馈数据与历史距离数据之间的目标对应关系,对预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数的参数值进行调整,以使距离函数的输出值与其输入值之间的第一对应关系、与目标对应关系趋于一致;在第一对应关系与目标对应关系之间的一致性达到预设的一致性要求时,将上述距离函数在第一对应关系下的参数值确定为与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。
在本实施例中,历史有效反馈数据与历史距离数据之间的目标对应关系可以是指:目标搜索场景下的用户点击率与历史距离数据之间的对应关系,该对应关系可通过坐标曲线表达出来,例如,对上述各历史距离数据按从大到小的顺序罗列,形成X轴数据,各历史距离数据对应的用户点击率即为Y轴数据,Y轴数据随X轴数据的增大而减小,目标搜索场景下的Y轴数据和X轴数据可形成一条下降的非线性曲线,该非线性曲线即可表示历史有效反馈数据与历史距离数据之间的目标对应关系,其为用户点击偏好分布曲线。上述对预设的距离函数的参数值进行调整,以使距离函数的输出值(距离因子分值)与其输入值(距离数据)之间的第一对应关系、与上述目标对应关系趋于一致,该过程可通过对距离函数曲线与上述用户点击偏好分布曲线进行拟合的方式实现,使得距离函数所反映的距离因子分值随距离数据的变化曲线与上述目标搜索场景下的Y轴数据(用户点击率)和X轴数据(历史距离数据)所形成的非线性曲线趋于一致,该距离函数为指数下降函数,上述过程可通过机器学习中的拟合算法进行基于多点采样的训练,学习得到该距离函数的目标搜索场景参数,该参数能够反映距离数据与目标搜索场景之间的关联性,其目的在于使距离函数输出的距离因子分值能够符合用户在目标搜索场景下对距离数据的偏好程度。
S204,根据上述目标距离和目标搜索场景参数,获得待输出搜索对象对应的距离因子分值。
例如,将上述目标搜索场景参数代入预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数后,将目标距离作为该距离函数的输入值,获得该距离函数输出的距离因子分值。
当上述所获得的目标搜索场景信息为目标搜索行为对应的多个目标搜索场景信息(同时获得当前搜索行为的发生时间、所属空间、搜索词类型等多种信息)时,上述获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,即为获得与多个目标搜索场景信息相匹配的多个目标搜索场景参数;对应的,上述获得待输出搜索对象对应的距离因子分值的过程可以为:根据目标距离和多个目标搜索场景参数,获得多个距离因子分值,将多个距离因子分值中最大的距离因子分值确定为待输出搜索对象对应的距离因子分值,或者将多个距离因子分值的平均值作为第一备选搜索对象对应的距离因子分值。
在上述获得待输出搜索对象对应的距离因子分值之后,还需根据上述待输出搜索对象对应的距离因子分值对待输出搜索对象进行排序,并基于排序结果对待输出搜索对象进行输出。
本实施例提供的距离数据处理方法,在基于目标搜索行为获得待输出搜索对象对应的目标距离之后,获得目标搜索行为对应的目标搜索场景信息,在此基础上获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,目标搜索场景参数用于表示目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性,最后,根据目标距离和目标搜索场景参数,获得待输出搜索对象对应的距离因子分值。由于不同搜索场景中用户的搜索意图有所不同,导致不同搜索场景下用户对搜索对象的距离远近的可接受程度和敏感度有所不同,本实施例提供的距离数据处理方法,在基于距离数据为用户提供搜索结果时,在距离因子分值的计算过程中结合了目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性,使得计算获得的距离因子分值能够与用户的搜索意图相匹配,基于该距离因子分值对待输出搜索对象进行排序输出,可使得输出的搜索结果更符合用户预期。
上述第一实施例提供了一种数据搜索方法,与之相对应的,本申请第三实施例还提供了一种数据搜索装置,由于装置实施例基本相似于方法实施例,所以描述得比较简单,相关的技术特征的细节部分请参见上述提供的方法实施例的对应说明即可,下述对装置实施例的描述仅仅是示意性的。
请参考图3理解该实施例,图3为本实施例提供的装置的单元框图,本实施例提供的装置包括:搜索标识信息获得单元301,用于获得搜索标识信息;第一备选搜索对象获得单元302,用于在所述搜索标识信息包含地标对象的标识信息以及搜索对象的标识信息时,根据所述地标对象的标识信息和所述搜索对象的标识信息,获取第一备选搜索对象;第一目标距离获得单元303,用于获得所述地标对象与所述第一备选搜索对象之间的第一目标距离;第一目标搜索对象获得单元304,用于根据所述第一目标距离,对所述第一备选搜索对象进行排序,将满足预定排序条件的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。
第一目标距离获得单元具体用于:获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:获得地标对象的边界位置;确定第一备选搜索对象与边界位置的相对位置关系;基于相对位置关系,获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。基于相对位置关系,获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:如果第一备选搜索对象处于地标对象的边界位置所标识的范围之外,则将第一备选搜索对象到地标对象的边界位置的垂线距离作为第一目标距离,或者,将第一备选搜索对象与地标对象的边界位置之间的导航线路距离作为第一目标距离。
获得地标对象的边界位置,包括:获得地标对象的初始地理边界范围;确定处于初始地理边界范围之内的实体对象;获得与实体对象相关的用户行为数据;基于用户行为数据计算获得地标对象的边界位置。基于用户行为数据计算获得地标对象的边界位置,包括:基于用户行为数据,采用边缘提取算法计算获得地标对象的边界位置。第一目标搜索对象获得单元包括:距离因子分值获得子单元,用于根据第一目标距离获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值;第一目标搜索对象确定子单元,用于按照距离因子分值从大到小的顺序对第一备选搜索对象进行排序,将排序靠前的预订数量的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。第一目标搜索对象获得单元包括:距离因子分值获得子单元,用于根据第一目标距离获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值;业务因子分值获得子单元,用于获得第一备选搜索对象对应的业务因子分值;目标因子分值获得子单元,用于对距离因子分值和业务因子分值进行求和,获得目标因子分值;第一目标搜索对象确定子单元,用于按照目标因子分值从大到小的顺序对第一备选搜索对象进行排序,将排序靠前的预订数量的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。
距离因子分值获得子单元包括:目标搜索场景信息获得子单元,用于获得当前搜索行为对应的目标搜索场景信息,目标搜索场景信息包括当前搜索行为对应的空间区域信息、当前搜索行为对应的时间信息、以及搜索标识信息的类别信息中的至少一种信息;目标搜索场景参数获得子单元,用于获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,目标搜索场景参数用于表示目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性;距离因子分值获得子单元,用于根据第一目标距离和目标搜索场景参数,获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值。
目标搜索场景参数获得子单元包括:历史有效反馈数据获得子单元,用于获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,被输出搜索对象标识中包含多个搜索用户与被输出搜索对象之间的历史距离数据;目标搜索场景参数确定子单元,用于根据历史有效反馈数据和历史距离数据,确定出与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,包括:获得目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的点击行为统计数据。
目标搜索场景参数确定子单元包括:参数值调整子单元,用于基于历史有效反馈数据与历史距离数据之间的目标对应关系,对预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数的参数值进行调整,以使距离函数的输出值与其输入值之间的第一对应关系、与目标对应关系趋于一致;参数值确定子单元,用于在第一对应关系与目标对应关系之间的一致性达到预设的一致性要求时,将距离函数在第一对应关系下的参数值确定为与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。根据第一目标距离和目标搜索场景参数,获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值,包括:将目标搜索场景参数代入预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数后,将第一目标距离作为距离函数的输入值,获得距离函数输出的第一备选搜索对象对应的距离因子分值。获得当前搜索行为对应的目标搜索场景信息,包括:获得当前搜索行为对应的多个目标搜索场景信息;获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:获得与多个目标搜索场景信息相匹配的多个目标搜索场景参数;根据第一目标距离和目标搜索场景参数,获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值,包括:根据第一目标距离和多个目标搜索场景参数,获得多个距离因子分值;将多个距离因子分值中最大的距离因子分值确定为第一备选搜索对象对应的距离因子分值。
装置还包括:用户流量数据获得子单元,用于获得地标对象所对应的用户流量数据;用户流量数据判断单元,用于判断用户流量数据是否达到预定的用户流量阈值;第一目标距离获得单元具体用于:如果地标对象所对应的用户流量数据达到预定的用户流量阈值,则获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。第一目标距离获得单元还用于:如果地标对象所对应的用户流量数据未达到预定的用户流量阈值,则获得地标对象的几何中心位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。
装置还包括:核准信息输出单元,用于输出是否将地标对象作为搜索起始点、将搜索对象作为搜索终止点的核准信息;第一目标距离获得单元具体用于:在获得将地标对象作为搜索起始点、将搜索对象作为搜索终止点的确认信息之后,获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。装置还包括:位置信息获得单元,用于获得目标用户的位置信息,目标用户为输入搜索标识信息的用户;第二备选搜索对象获得单元,用于在确定搜索标识信息为搜索对象的标识信息之后,根据搜索对象的标识信息获得与目标用户的位置信息处于预定距离范围内的第二备选搜索对象;第二目标距离获得单元,用于获得预先存储的第二备选搜索对象与目标用户的位置信息之间的第二目标距离,第二目标距离为导航线路距离;第二目标搜索对象获得单元,用于根据第二目标距离,对第二备选搜索对象进行排序,获得第二目标搜索对象。
第二目标距离获得单元具体用于:获得预先存储的用于表示第二备选搜索对象与目标用户的位置信息之间的导航线路距离的GeoHash字符串。第二目标搜索对象获得单元包括:距离因子分值获得子单元,用于根据第二目标距离获得第二备选搜索对象对应的距离因子分值;第二目标搜索对象确定子单元,用于按照距离因子分值从大到小的顺序对第二备选搜索对象进行排序,将排序靠前的预订数量的第二备选搜索对象确定为第二目标搜索对象。
装置还包括:第二目标距离添加单元,用于在搜索对象排序页面中添加第二目标搜索对象对应的第二目标距离。装置还包括:第一目标距离添加单元,用于在搜索对象排序页面中添加第一目标搜索对象对应的第一目标距离。搜索标识信息获得单元具体用于:接收用户终端发送的搜索标识信息;装置还包括:第一目标搜索对象发送单元,用于将第一目标搜索对象发送给用户终端。
本实施例提供的数据搜索装置,在确定出用户输入的搜索标识信息中既包含地标对象的标识信息,又包含搜索对象的标识信息之后,首先获得与该地标对象相关的备选搜索对象,然后将地标对象作为搜索起始点,获得该地标对象与上述备选搜索对象之间的距离,并基于该距离对上述备选搜索对象进行排序,获得目标搜索对象。该装置将用户搜索词中的地标信息确定为搜索起始点,并基于该搜索起始点为用户匹配搜索结果,增加了搜索结果与用户意图之间的匹配概率,通过使用该装置,可弥补现有搜索方法中无法为用户提供与其搜索意图相匹配的搜索结果的问题。
在上述的实施例中,提供了一种数据搜索方法以及一种数据搜索装置,此外,本申请第四实施例还提供一种电子设备,由于电子设备实施例基本相似于方法实施例,所以描述得比较简单,相关的技术特征的细节部分请参见上述提供的方法实施例的对应说明即可,下述对电子设备实施例的描述仅仅是示意性的。该电子设备实施例如下:请参考图4理解本实施例,图4为本实施例提供的电子设备的示意图。如图4所示,本实施例提供的电子设备包括:处理器401和存储器402;该存储器402用于存储数据搜索的计算机指令,该计算机指令在被所述处理器401读取执行时,执行如下操作:
获得搜索标识信息;如果所述搜索标识信息包含地标对象的标识信息以及搜索对象的标识信息,则根据所述地标对象的标识信息和所述搜索对象的标识信息,获取第一备选搜索对象;获得所述地标对象与所述第一备选搜索对象之间的第一目标距离;根据所述第一目标距离,对所述第一备选搜索对象进行排序,将满足预定排序条件的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。
获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离包括:获得地标对象的边界位置;确定第一备选搜索对象与边界位置的相对位置关系;基于相对位置关系,获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。
基于相对位置关系,获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:如果第一备选搜索对象处于地标对象的边界位置所标识的范围之外,则将第一备选搜索对象到地标对象的边界位置的垂线距离作为第一目标距离,或者,将第一备选搜索对象与地标对象的边界位置之间的导航线路距离作为第一目标距离。获得地标对象的边界位置,包括:获得地标对象的初始地理边界范围;确定处于初始地理边界范围之内的实体对象;获得与实体对象相关的用户行为数据;基于用户行为数据计算获得地标对象的边界位置。
基于用户行为数据计算获得地标对象的边界位置,包括:基于用户行为数据,采用边缘提取算法计算获得地标对象的边界位置。根据第一目标距离,对第一备选搜索对象进行排序,将满足预定排序条件的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象,包括:根据第一目标距离获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值;按照距离因子分值从大到小的顺序对第一备选搜索对象进行排序,将排序靠前的预订数量的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。
根据第一目标距离,对第一备选搜索对象进行排序,将满足预定排序条件的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象,包括:根据第一目标距离获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值;获得第一备选搜索对象对应的业务因子分值;对距离因子分值和业务因子分值进行求和,获得目标因子分值;按照目标因子分值从大到小的顺序对第一备选搜索对象进行排序,将排序靠前的预订数量的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。
根据第一目标距离获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值,包括:获得当前搜索行为对应的目标搜索场景信息,目标搜索场景信息包括当前搜索行为对应的空间区域信息、当前搜索行为对应的时间信息、以及搜索标识信息的类别信息中的至少一种信息;获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,目标搜索场景参数用于表示目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性;根据第一目标距离和目标搜索场景参数,获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值。获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,被输出搜索对象标识中包含多个搜索用户与被输出搜索对象之间的历史距离数据;根据历史有效反馈数据和历史距离数据,确定出与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。
获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,包括:获得目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的点击行为统计数据。根据历史有效反馈数据和历史距离数据,确定出与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:基于历史有效反馈数据与历史距离数据之间的目标对应关系,对预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数的参数值进行调整,以使距离函数的输出值与其输入值之间的第一对应关系、与目标对应关系趋于一致;在第一对应关系与目标对应关系之间的一致性达到预设的一致性要求时,将距离函数在第一对应关系下的参数值确定为与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。
根据第一目标距离和目标搜索场景参数,获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值,包括:将目标搜索场景参数代入预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数后,将第一目标距离作为距离函数的输入值,获得距离函数输出的第一备选搜索对象对应的距离因子分值。获得当前搜索行为对应的目标搜索场景信息,包括:获得当前搜索行为对应的多个目标搜索场景信息;获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:获得与多个目标搜索场景信息相匹配的多个目标搜索场景参数;根据第一目标距离和目标搜索场景参数,获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值,包括:根据第一目标距离和多个目标搜索场景参数,获得多个距离因子分值;将多个距离因子分值中最大的距离因子分值确定为第一备选搜索对象对应的距离因子分值。还包括:获得地标对象所对应的用户流量数据;判断用户流量数据是否达到预定的用户流量阈值;获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:如果地标对象所对应的用户流量数据达到预定的用户流量阈值,则获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。
获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:如果地标对象所对应的用户流量数据未达到预定的用户流量阈值,则获得地标对象的几何中心位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。还包括:输出是否将地标对象作为搜索起始点、将搜索对象作为搜索终止点的核准信息;获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:在获得将地标对象作为搜索起始点、将搜索对象作为搜索终止点的确认信息之后,获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。还包括:获得目标用户的位置信息,目标用户为输入搜索标识信息的用户;如果搜索标识信息为搜索对象的标识信息,则根据搜索对象的标识信息获得与目标用户的位置信息处于预定距离范围内的第二备选搜索对象;获得预先存储的第二备选搜索对象与目标用户的位置信息之间的第二目标距离,第二目标距离为导航线路距离;根据第二目标距离,对第二备选搜索对象进行排序,获得第二目标搜索对象。
获得预先存储的第二备选搜索对象与目标用户的位置信息之间的第二目标距离,包括:获得预先存储的用于表示第二备选搜索对象与目标用户的位置信息之间的导航线路距离的GeoHash字符串。根据第二目标距离,对第二备选搜索对象进行排序,获得第二目标搜索对象,包括:根据第二目标距离获得第二备选搜索对象对应的距离因子分值;按照距离因子分值从大到小的顺序对第二备选搜索对象进行排序,将排序靠前的预订数量的第二备选搜索对象确定为第二目标搜索对象。还包括:在搜索对象排序页面中添加第二目标搜索对象对应的第二目标距离。在搜索对象排序页面中添加第一目标搜索对象对应的第一目标距离。获得搜索标识信息,包括:接收用户终端发送的搜索标识信息;对应的,还需将第一目标搜索对象发送给用户终端。
本实施例提供的电子设备在处于工作状态时,在确定出用户输入的搜索标识信息中既包含地标对象的标识信息,又包含搜索对象的标识信息之后,首先获得与该地标对象相关的备选搜索对象,然后将地标对象作为搜索起始点,获得该地标对象与上述备选搜索对象之间的距离,并基于该距离对上述备选搜索对象进行排序,获得目标搜索对象。该电子设备将用户搜索词中的地标信息确定为搜索起始点,并基于该搜索起始点为用户匹配搜索结果,增加了搜索结果与用户意图之间的匹配概率,通过使用该电子设备,可弥补现有搜索方法中无法为用户提供与其搜索意图相匹配的搜索结果的问题。
在上述的实施例中,提供了一种数据搜索方法、一种数据搜索装置以及一种电子设备,此外,本申请第五实施例还提供了一种用于实现数据搜索方法的计算机可读存储介质。本申请提供的计算机可读存储介质实施例描述得比较简单,相关部分请参见上述方法实施例的对应说明即可,下述描述的实施例仅仅是示意性的。
本实施例提供的计算机可读存储介质上存储有计算机指令,该指令被处理器执行时实现以下步骤:获得搜索标识信息;如果所述搜索标识信息包含地标对象的标识信息以及搜索对象的标识信息,则根据所述地标对象的标识信息和所述搜索对象的标识信息,获取第一备选搜索对象;获得所述地标对象与所述第一备选搜索对象之间的第一目标距离;根据所述第一目标距离,对所述第一备选搜索对象进行排序,将满足预定排序条件的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。
获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离包括:获得地标对象的边界位置;确定第一备选搜索对象与边界位置的相对位置关系;基于相对位置关系,获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。
基于相对位置关系,获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:如果第一备选搜索对象处于地标对象的边界位置所标识的范围之外,则将第一备选搜索对象到地标对象的边界位置的垂线距离作为第一目标距离,或者,将第一备选搜索对象与地标对象的边界位置之间的导航线路距离作为第一目标距离。获得地标对象的边界位置,包括:获得地标对象的初始地理边界范围;确定处于初始地理边界范围之内的实体对象;获得与实体对象相关的用户行为数据;基于用户行为数据计算获得地标对象的边界位置。
基于用户行为数据计算获得地标对象的边界位置,包括:基于用户行为数据,采用边缘提取算法计算获得地标对象的边界位置。根据第一目标距离,对第一备选搜索对象进行排序,将满足预定排序条件的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象,包括:根据第一目标距离获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值;按照距离因子分值从大到小的顺序对第一备选搜索对象进行排序,将排序靠前的预订数量的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。
根据第一目标距离,对第一备选搜索对象进行排序,将满足预定排序条件的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象,包括:根据第一目标距离获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值;获得第一备选搜索对象对应的业务因子分值;对距离因子分值和业务因子分值进行求和,获得目标因子分值;按照目标因子分值从大到小的顺序对第一备选搜索对象进行排序,将排序靠前的预订数量的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。根据第一目标距离获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值,包括:获得当前搜索行为对应的目标搜索场景信息,目标搜索场景信息包括当前搜索行为对应的空间区域信息、当前搜索行为对应的时间信息、以及搜索标识信息的类别信息中的至少一种信息;获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,目标搜索场景参数用于表示目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性;根据第一目标距离和目标搜索场景参数,获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值。
获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,被输出搜索对象标识中包含多个搜索用户与被输出搜索对象之间的历史距离数据;根据历史有效反馈数据和历史距离数据,确定出与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,包括:获得目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的点击行为统计数据。根据历史有效反馈数据和历史距离数据,确定出与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:基于历史有效反馈数据与历史距离数据之间的目标对应关系,对预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数的参数值进行调整,以使距离函数的输出值与其输入值之间的第一对应关系、与目标对应关系趋于一致;在第一对应关系与目标对应关系之间的一致性达到预设的一致性要求时,将距离函数在第一对应关系下的参数值确定为与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。
根据第一目标距离和目标搜索场景参数,获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值,包括:将目标搜索场景参数代入预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数后,将第一目标距离作为距离函数的输入值,获得距离函数输出的第一备选搜索对象对应的距离因子分值。获得当前搜索行为对应的目标搜索场景信息,包括:获得当前搜索行为对应的多个目标搜索场景信息;获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:获得与多个目标搜索场景信息相匹配的多个目标搜索场景参数;根据第一目标距离和目标搜索场景参数,获得第一备选搜索对象对应的距离因子分值,包括:根据第一目标距离和多个目标搜索场景参数,获得多个距离因子分值;将多个距离因子分值中最大的距离因子分值确定为第一备选搜索对象对应的距离因子分值。还包括:获得地标对象所对应的用户流量数据;判断用户流量数据是否达到预定的用户流量阈值;获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:如果地标对象所对应的用户流量数据达到预定的用户流量阈值,则获得地标对象的边界位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。
获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:如果地标对象所对应的用户流量数据未达到预定的用户流量阈值,则获得地标对象的几何中心位置与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。还包括:输出是否将地标对象作为搜索起始点、将搜索对象作为搜索终止点的核准信息;获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:在获得将地标对象作为搜索起始点、将搜索对象作为搜索终止点的确认信息之后,获得地标对象与第一备选搜索对象之间的第一目标距离。
还包括:获得目标用户的位置信息,目标用户为输入搜索标识信息的用户;如果搜索标识信息为搜索对象的标识信息,则根据搜索对象的标识信息获得与目标用户的位置信息处于预定距离范围内的第二备选搜索对象;获得预先存储的第二备选搜索对象与目标用户的位置信息之间的第二目标距离,第二目标距离为导航线路距离;根据第二目标距离,对第二备选搜索对象进行排序,获得第二目标搜索对象。获得预先存储的第二备选搜索对象与目标用户的位置信息之间的第二目标距离,包括:获得预先存储的用于表示第二备选搜索对象与目标用户的位置信息之间的导航线路距离的GeoHash字符串。根据第二目标距离,对第二备选搜索对象进行排序,获得第二目标搜索对象,包括:根据第二目标距离获得第二备选搜索对象对应的距离因子分值;按照距离因子分值从大到小的顺序对第二备选搜索对象进行排序,将排序靠前的预订数量的第二备选搜索对象确定为第二目标搜索对象。还包括:在搜索对象排序页面中添加第二目标搜索对象对应的第二目标距离。在搜索对象排序页面中添加第一目标搜索对象对应的第一目标距离。获得搜索标识信息,包括:接收用户终端发送的搜索标识信息;对应的,还需将第一目标搜索对象发送给用户终端。
本实施例提供的计算机可读存储介质,在其存储的计算机指令被处理器执行时,在确定出用户输入的搜索标识信息中既包含地标对象的标识信息,又包含搜索对象的标识信息之后,首先获得与该地标对象相关的备选搜索对象,然后将地标对象作为搜索起始点,获得该地标对象与上述备选搜索对象之间的距离,并基于该距离对上述备选搜索对象进行排序,获得目标搜索对象。该过程将用户搜索词中的地标信息确定为搜索起始点,并基于该搜索起始点为用户匹配搜索结果,增加了搜索结果与用户意图之间的匹配概率,通过执行该计算机可读存储介质所存储的计算机指令,可弥补现有搜索方法中无法为用户提供与其搜索意图相匹配的搜索结果的问题。
上述第二实施例提供了一种距离数据处理方法,与之相对应的,本申请第六实施例还提供了一种距离数据处理装置,由于装置实施例基本相似于方法实施例,所以描述得比较简单,相关的技术特征的细节部分请参见上述提供的方法实施例的对应说明即可,下述对装置实施例的描述仅仅是示意性的。
请参考图5理解该实施例,图5为本实施例提供的装置的单元框图,如图5所示,本实施例提供的装置包括:目标距离获得单元501,用于基于目标搜索行为,获得待输出搜索对象对应的目标距离;目标搜索场景信息获得单元502,用于获得所述目标搜索行为对应的目标搜索场景信息;目标搜索场景参数获得单元503,用于获得与所述目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,所述目标搜索场景参数用于表示目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性;距离因子分值获得单元504,用于根据所述目标距离和所述目标搜索场景参数,获得所述待输出搜索对象对应的距离因子分值。
获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,被输出搜索对象标识中包含多个搜索用户与被输出搜索对象之间的历史距离数据;根据历史有效反馈数据和历史距离数据,确定出与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,包括:获得目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的点击行为统计数据。根据历史有效反馈数据和历史距离数据,确定出与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:基于历史有效反馈数据与历史距离数据之间的目标对应关系,对预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数的参数值进行调整,以使距离函数的输出值与其输入值之间的第一对应关系、与目标对应关系趋于一致;在第一对应关系与目标对应关系之间的一致性达到预设的一致性要求时,将距离函数在第一对应关系下的参数值确定为与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。
根据目标距离和目标搜索场景参数,获得待输出搜索对象对应的距离因子分值,包括:将目标搜索场景参数代入预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数后,将目标距离作为距离函数的输入值,获得距离函数输出的待输出搜索对象对应的距离因子分值。获得目标搜索行为对应的目标搜索场景信息,包括:获得目标搜索行为对应的多个目标搜索场景信息;获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:获得与多个目标搜索场景信息相匹配的多个目标搜索场景参数;根据目标距离和目标搜索场景参数,获得待输出搜索对象对应的距离因子分值,包括:根据目标距离和多个目标搜索场景参数,获得多个距离因子分值;将多个距离因子分值中最大的距离因子分值确定为待输出搜索对象对应的距离因子分值。
获得目标搜索行为对应的目标搜索场景信息,包括如下中的至少一种:获得目标搜索行为对应的空间区域信息;获得目标搜索行为对应的搜索时间信息;获得目标搜索行为对应的搜索标识类别信息。装置还包括待输出搜索对象输出单元,用于根据待输出搜索对象对应的距离因子分值对待输出搜索对象进行排序,并基于排序结果输出待输出搜索对象。
由于不同搜索场景中用户的搜索意图有所不同,导致不同搜索场景下用户对搜索对象的距离远近的可接受程度和敏感度有所不同,本实施例提供的距离数据处理装置,在基于距离数据为用户提供搜索结果时,在距离因子分值的计算过程中结合了目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性,使得计算获得的距离因子分值能够与用户的搜索意图相匹配,基于该距离因子分值对待输出搜索对象进行排序输出,可使得输出的搜索结果更符合用户预期。
在上述的实施例中,提供了一种距离数据处理方法以及一种距离数据处理装置,此外,本申请第七实施例还提供一种电子设备,由于电子设备实施例基本相似于方法实施例,所以描述得比较简单,相关的技术特征的细节部分请参见上述提供的方法实施例的对应说明即可,下述对电子设备实施例的描述仅仅是示意性的。该电子设备实施例如下:请参考图6理解本实施例,图6为本实施例提供的电子设备的示意图。如图6所示,本实施例提供的电子设备包括:处理器601和存储器602;该存储器602用于存储数据搜索的计算机指令,该计算机指令在被处理器601读取执行时,执行如下操作:基于目标搜索行为,获得待输出搜索对象对应的目标距离;获得目标搜索行为对应的目标搜索场景信息;获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,目标搜索场景参数用于表示目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性;根据目标距离和目标搜索场景参数,获得待输出搜索对象对应的距离因子分值。
获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,被输出搜索对象标识中包含多个搜索用户与被输出搜索对象之间的历史距离数据;根据历史有效反馈数据和历史距离数据,确定出与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。
获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,包括:获得目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的点击行为统计数据。根据历史有效反馈数据和历史距离数据,确定出与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:基于历史有效反馈数据与历史距离数据之间的目标对应关系,对预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数的参数值进行调整,以使距离函数的输出值与其输入值之间的第一对应关系、与目标对应关系趋于一致;在第一对应关系与目标对应关系之间的一致性达到预设的一致性要求时,将距离函数在第一对应关系下的参数值确定为与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。
根据目标距离和目标搜索场景参数,获得待输出搜索对象对应的距离因子分值,包括:将目标搜索场景参数代入预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数后,将目标距离作为距离函数的输入值,获得距离函数输出的待输出搜索对象对应的距离因子分值。获得目标搜索行为对应的目标搜索场景信息,包括:获得目标搜索行为对应的多个目标搜索场景信息;获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:获得与多个目标搜索场景信息相匹配的多个目标搜索场景参数;根据目标距离和目标搜索场景参数,获得待输出搜索对象对应的距离因子分值,包括:根据目标距离和多个目标搜索场景参数,获得多个距离因子分值;将多个距离因子分值中最大的距离因子分值确定为待输出搜索对象对应的距离因子分值。获得目标搜索行为对应的目标搜索场景信息,包括如下中的至少一种:获得目标搜索行为对应的空间区域信息;获得目标搜索行为对应的搜索时间信息;获得目标搜索行为对应的搜索标识类别信息。还包括:根据待输出搜索对象对应的距离因子分值对待输出搜索对象进行排序,并基于排序结果输出待输出搜索对象。
由于不同搜索场景中用户的搜索意图有所不同,导致不同搜索场景下用户对搜索对象的距离远近的可接受程度和敏感度有所不同,通过本实施例提供的电子设备,在基于距离数据为用户提供搜索结果时,在距离因子分值的计算过程中结合了目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性,使得计算获得的距离因子分值能够与用户的搜索意图相匹配,基于该距离因子分值对待输出搜索对象进行排序输出,可使得输出的搜索结果更符合用户预期。
在上述的实施例中,提供了一种距离数据处理方法、一种距离数据处理装置以及一种电子设备,此外,本申请第八实施例还提供了一种用于实现距离数据处理方法的计算机可读存储介质。本申请提供的计算机可读存储介质实施例描述得比较简单,相关部分请参见上述方法实施例的对应说明即可,下述描述的实施例仅仅是示意性的。
本实施例提供的计算机可读存储介质上存储有计算机指令,该指令被处理器执行时实现以下步骤:基于目标搜索行为,获得待输出搜索对象对应的目标距离;获得目标搜索行为对应的目标搜索场景信息;获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,目标搜索场景参数用于表示目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性;根据目标距离和目标搜索场景参数,获得待输出搜索对象对应的距离因子分值。获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,被输出搜索对象标识中包含多个搜索用户与被输出搜索对象之间的历史距离数据;根据历史有效反馈数据和历史距离数据,确定出与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。获得目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,包括:获得目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的点击行为统计数据。根据历史有效反馈数据和历史距离数据,确定出与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:基于历史有效反馈数据与历史距离数据之间的目标对应关系,对预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数的参数值进行调整,以使距离函数的输出值与其输入值之间的第一对应关系、与目标对应关系趋于一致;在第一对应关系与目标对应关系之间的一致性达到预设的一致性要求时,将距离函数在第一对应关系下的参数值确定为与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。
根据目标距离和目标搜索场景参数,获得待输出搜索对象对应的距离因子分值,包括:将目标搜索场景参数代入预设的以距离数据为输入值、以距离因子分值为输出值的距离函数后,将目标距离作为距离函数的输入值,获得距离函数输出的待输出搜索对象对应的距离因子分值。获得目标搜索行为对应的目标搜索场景信息,包括:获得目标搜索行为对应的多个目标搜索场景信息;获得与目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:获得与多个目标搜索场景信息相匹配的多个目标搜索场景参数;根据目标距离和目标搜索场景参数,获得待输出搜索对象对应的距离因子分值,包括:根据目标距离和多个目标搜索场景参数,获得多个距离因子分值;将多个距离因子分值中最大的距离因子分值确定为待输出搜索对象对应的距离因子分值。
获得目标搜索行为对应的目标搜索场景信息,包括如下中的至少一种:获得目标搜索行为对应的空间区域信息;获得目标搜索行为对应的搜索时间信息;获得目标搜索行为对应的搜索标识类别信息。还包括:根据待输出搜索对象对应的距离因子分值对待输出搜索对象进行排序,并基于排序结果输出待输出搜索对象。
通过执行本实施例提供的计算机可读存储介质上所存储的计算机指令,在基于距离数据为用户提供搜索结果时,在距离因子分值的计算过程中结合了目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性,使得计算获得的距离因子分值能够与用户的搜索意图相匹配,基于该距离因子分值对待输出搜索对象进行排序输出,可使得输出的搜索结果更符合用户预期。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
1、计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
2、本领域技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、***或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请虽然以较佳实施例公开如上,但其并不是用来限定本申请,任何本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内,都可以做出可能的变动和修改,因此本申请的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。
Claims (10)
1.一种数据搜索方法,其特征在于,包括:
获得搜索标识信息;
如果所述搜索标识信息包含地标对象的标识信息以及搜索对象的标识信息,则根据所述地标对象的标识信息和所述搜索对象的标识信息,获取第一备选搜索对象;
获得所述地标对象与所述第一备选搜索对象之间的第一目标距离;
根据所述第一目标距离,对所述第一备选搜索对象进行排序,将满足预定排序条件的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获得所述地标对象与所述第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:
获得所述地标对象的边界位置与所述第一备选搜索对象之间的第一目标距离。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获得所述地标对象的边界位置与所述第一备选搜索对象之间的第一目标距离,包括:
获得所述地标对象的边界位置;
确定所述第一备选搜索对象与所述边界位置的相对位置关系;
基于所述相对位置关系,获得所述地标对象的边界位置与所述第一备选搜索对象之间的第一目标距离。
4.一种距离数据处理方法,其特征在于,包括:
基于目标搜索行为,获得待输出搜索对象对应的目标距离;
获得所述目标搜索行为对应的目标搜索场景信息;
获得与所述目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,所述目标搜索场景参数用于表示目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性;
根据所述目标距离和所述目标搜索场景参数,获得所述待输出搜索对象对应的距离因子分值。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述获得与所述目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,包括:
获得所述目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,所述被输出搜索对象标识中包含所述多个搜索用户与所述被输出搜索对象之间的历史距离数据;
根据所述历史有效反馈数据和所述历史距离数据,确定出与所述目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述获得所述目标搜索场景信息对应的目标搜索场景下、多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的历史有效反馈数据,包括:
获得所述目标搜索场景下、所述多个搜索用户针对其历史搜索行为所对应的被输出搜索对象标识的点击行为统计数据。
7.一种数据搜索装置,其特征在于,包括:
搜索标识信息获得单元,用于获得搜索标识信息;
第一备选搜索对象获得单元,用于在所述搜索标识信息包含地标对象的标识信息以及搜索对象的标识信息时,根据所述地标对象的标识信息和所述搜索对象的标识信息,获取第一备选搜索对象;
第一目标距离获得单元,用于获得所述地标对象与所述第一备选搜索对象之间的第一目标距离;
第一目标搜索对象获得单元,用于根据所述第一目标距离,对所述第一备选搜索对象进行排序,将满足预定排序条件的第一备选搜索对象确定为第一目标搜索对象。
8.一种距离数据处理装置,其特征在于,包括:
目标距离获得单元,用于基于目标搜索行为,获得待输出搜索对象对应的目标距离;
目标搜索场景信息获得单元,用于获得所述目标搜索行为对应的目标搜索场景信息;
目标搜索场景参数获得单元,用于获得与所述目标搜索场景信息相匹配的目标搜索场景参数,所述目标搜索场景参数用于表示目标搜索场景下用户对距离数据的偏好特性;
距离因子分值获得单元,用于根据所述目标距离和所述目标搜索场景参数,获得所述待输出搜索对象对应的距离因子分值。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器和存储器;其中,
所述存储器用于存储一条或多条计算机指令,其中,所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如权利要求1-6所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有一条或多条计算机指令,其特征在于,该指令被处理器执行以实现如权利要求1-6所述的方法。
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---|---|
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112214505A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-01-12 | 北京金堤征信服务有限公司 | 数据同步方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备 |
Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100138412A1 (en) * | 2008-12-01 | 2010-06-03 | Ing-Kai Huang | Method for showing objects of geographic information by seriation of distance |
CN102880608A (zh) * | 2011-07-13 | 2013-01-16 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 基于人际距离的排名、搜索方法和装置 |
US8898173B1 (en) * | 2010-05-14 | 2014-11-25 | Google Inc. | Ranking location search results based on multiple distance measures |
CN104794216A (zh) * | 2015-04-27 | 2015-07-22 | 无锡天脉聚源传媒科技有限公司 | 一种搜索结果排序方法及搜索结果排序装置 |
US9251168B1 (en) * | 2013-03-15 | 2016-02-02 | Google Inc. | Determining information about a location based on travel related to the location |
CN106202186A (zh) * | 2016-06-27 | 2016-12-07 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 基于人工智能的服务推荐方法和装置 |
US20170147604A1 (en) * | 2015-11-19 | 2017-05-25 | Charles (Chip) Lynch | Database index for the optimization of distance related queries |
CN107368510A (zh) * | 2017-04-10 | 2017-11-21 | 口碑控股有限公司 | 一种店铺搜索排序方法及装置 |
CN107402937A (zh) * | 2016-05-20 | 2017-11-28 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 一种搜索方法、装置及电子设备 |
CN107688662A (zh) * | 2017-09-08 | 2018-02-13 | 携程计算机技术(上海)有限公司 | Ota酒店的推荐方法及*** |
CN108628943A (zh) * | 2018-03-28 | 2018-10-09 | 北京三快在线科技有限公司 | 一种数据处理方法、装置和电子设备 |
CN109740121A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-05-10 | 努比亚技术有限公司 | 一种移动终端的搜索方法、移动终端及存储介质 |
CN110020128A (zh) * | 2017-10-26 | 2019-07-16 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种搜索结果排序方法及装置 |
CN110113579A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-08-09 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种跟踪目标对象的方法及装置 |
CN110287307A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-09-27 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种搜索结果排序方法、装置及服务器 |
-
2020
- 2020-03-26 CN CN202010222895.9A patent/CN111581245B/zh active Active
Patent Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100138412A1 (en) * | 2008-12-01 | 2010-06-03 | Ing-Kai Huang | Method for showing objects of geographic information by seriation of distance |
US8898173B1 (en) * | 2010-05-14 | 2014-11-25 | Google Inc. | Ranking location search results based on multiple distance measures |
CN102880608A (zh) * | 2011-07-13 | 2013-01-16 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 基于人际距离的排名、搜索方法和装置 |
US9251168B1 (en) * | 2013-03-15 | 2016-02-02 | Google Inc. | Determining information about a location based on travel related to the location |
CN104794216A (zh) * | 2015-04-27 | 2015-07-22 | 无锡天脉聚源传媒科技有限公司 | 一种搜索结果排序方法及搜索结果排序装置 |
US20170147604A1 (en) * | 2015-11-19 | 2017-05-25 | Charles (Chip) Lynch | Database index for the optimization of distance related queries |
CN107402937A (zh) * | 2016-05-20 | 2017-11-28 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 一种搜索方法、装置及电子设备 |
CN106202186A (zh) * | 2016-06-27 | 2016-12-07 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 基于人工智能的服务推荐方法和装置 |
CN107368510A (zh) * | 2017-04-10 | 2017-11-21 | 口碑控股有限公司 | 一种店铺搜索排序方法及装置 |
CN107688662A (zh) * | 2017-09-08 | 2018-02-13 | 携程计算机技术(上海)有限公司 | Ota酒店的推荐方法及*** |
CN110020128A (zh) * | 2017-10-26 | 2019-07-16 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种搜索结果排序方法及装置 |
CN108628943A (zh) * | 2018-03-28 | 2018-10-09 | 北京三快在线科技有限公司 | 一种数据处理方法、装置和电子设备 |
CN109740121A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-05-10 | 努比亚技术有限公司 | 一种移动终端的搜索方法、移动终端及存储介质 |
CN110287307A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-09-27 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种搜索结果排序方法、装置及服务器 |
CN110113579A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-08-09 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种跟踪目标对象的方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
王珊珊;冷鹏;: "面向移动社会网络的好友推荐方法", 计算机应用, no. 09 * |
石艳霞等: "用户搜索偏好及其应用的国外研究进展", 图书馆学研究 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112214505A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-01-12 | 北京金堤征信服务有限公司 | 数据同步方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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Legal Events
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