[发明专利]搜索结果排序方法和装置有效
| 申请号： | 201610518052.7 | 申请日： | 2016-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN105975639B | 公开（公告）日： | 2019-12-06 |
| 发明（设计）人： | 尹维冲;孙宇;魏轶彬;李昕 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535 |
| 代理公司： | 11201 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 宋合成<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种搜索结果排序方法和装置，其中，该搜索结果排序方法包括：根据用户的搜索请求获取多个网页，采用预先训练的深度神经网络模型将每个网页的全部信息进行分层表示；根据每个网页的分层表示结果，由下至上逐层融合网页中各个域的信息，获取每个网页的第一表示向量；采用预先训练的深度神经网络模型获取搜索请求的第二表示向量；根据第一表示向量和第二表示向量获取每个网页与搜索请求的匹配度；根据每个网页与搜索请求的匹配度确定搜索结果展示顺序。本发明的搜索结果排序方法，通过融合网页的全部信息的第一表示向量与搜索请求的第二表示向量准确计算出网页与搜索请求的匹配度，从而能够为用户提供更准确的搜索排序结果。 | ||
| 搜索关键词： | 搜索 结果 排序 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种搜索结果排序方法，其特征在于，包括以下步骤：/n根据用户的搜索请求获取多个网页，采用预先训练的深度神经网络模型将每个网页的全部信息进行分层表示；/n根据每个网页的分层表示结果，由下至上逐层融合网页中各个域的信息，获取每个网页的第一表示向量；/n采用预先训练的深度神经网络模型获取所述搜索请求的第二表示向量；/n根据所述第一表示向量和所述第二表示向量获取每个网页与所述搜索请求的匹配度；/n根据每个网页与所述搜索请求的匹配度确定搜索结果展示顺序；所述采用预先训练的深度神经网络模型将每个网页的全部信息进行分层表示，包括：/n采用预先训练的深度神经网络模型将每个网页的全部信息由下至上的分层表示结构包括：/n第一层包括：网页标题信息；/n第二层包括：网页内容信息；/n第三层包括：链接到当前网页的锚文本；/n第四层包括：网页历史点击数据。/n
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