專利名稱：迭代的基于用戶點擊的優(yōu)化搜索和滿意度提升方法和系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及優(yōu)化搜索領(lǐng)域，尤其涉及一種迭代的基于用戶點擊的優(yōu)化搜索和滿意度提升方法和系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
目前在優(yōu)化搜索領(lǐng)域，已有許多實現(xiàn)優(yōu)化搜索的方法，但尚不存在有權(quán)威的用戶滿意度的方法；優(yōu)化搜索有利用用戶查詢?nèi)罩镜姆椒?，這種方法比較接近用戶真實選擇，但是直接利用查詢?nèi)罩緦λ阉鹘Y(jié)果的關(guān)聯(lián)性弱。文獻[Optimizing Web Search Using WebClick-through Data]中提出了用于搜索優(yōu)化的Iterative Algorithm(簡稱為IA)算法。IA算法是種經(jīng)典的搜索優(yōu)化算法。IA算法既考慮查詢相似度，也考慮了頁面的相似度，可以在一定程度上引入關(guān)聯(lián)頁面，并過濾噪音信息；而迭代增強了頁面和查詢的相似度，可以適應(yīng)隨時產(chǎn)生的新的頁面或查詢。其缺點是未充分考慮到頁面和查詢之間的權(quán)值的影響，造成迭代過程得到過分增強的相似度，引入過多噪音數(shù)據(jù)，不利于算法收斂及后續(xù)計算。而目前存在的用戶滿意度評價方法多具有復(fù)雜的分析框架，很難適應(yīng)搜索引擎對性能的要求。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明旨在至少解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題，特別創(chuàng)新地提出了一種迭代的基于用戶點擊的優(yōu)化搜索和滿意度提升方法和系統(tǒng)。為了實現(xiàn)本發(fā)明的上述目 的，本發(fā)明提供了一種迭代的基于用戶點擊的優(yōu)化搜索和滿意度提升方法，包括如下步驟:步驟I，根據(jù)用戶搜索關(guān)鍵字得到的搜索結(jié)果匯總形成的查詢?nèi)罩?，利用查詢?nèi)罩緲?gòu)建查詢關(guān)鍵字二部圖，將查詢關(guān)鍵字二部圖作為輸入，利用IA-CLICK相似度方法進行搜索結(jié)果迭代計算得到查詢相似度和頁面相似度；步驟2，基于步驟I求出的查詢關(guān)鍵字二部圖中查詢相似度和頁面相似度的IA-CLICK相似度數(shù)據(jù)，構(gòu)造查詢相似度和頁面相似度集合，分別求出系統(tǒng)默認相關(guān)度和用戶定義相關(guān)度，然后利用相關(guān)度R[q，d]衡量公式求出綜合相關(guān)度，并根據(jù)所述綜合相關(guān)度的大小重新依次排布搜索結(jié)果；步驟3，根據(jù)重排序搜索結(jié)果的用戶點擊情況，利用用戶滿意度us衡量公式計算得到優(yōu)化搜索結(jié)果的性能評價。上述技術(shù)方案的有益效果為:以用戶歷史點擊數(shù)據(jù)為輸入，用戶零負擔，歷史點擊數(shù)據(jù)的實施更新保證了方法的靈活性和實時性；迭代過程考慮了查詢之間的相似度，具有關(guān)聯(lián)性，并能夠適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)性；對查詢和頁面之間的權(quán)重的考慮消減了相似度的過度增強，能夠更高效的提取匹配信息；相關(guān)性的計算考慮了頁面的所有相似頁面與查詢的相關(guān)性，更加合理和全面；用戶滿意度的量化采用子屬性賦值的方法，簡單高效，可以滿足搜索對時間的要求，提高搜索效率。
所述的迭代的基于用戶點擊的優(yōu)化搜索和滿意度提升方法，優(yōu)選的，所述步驟I包括:步驟1-1，根據(jù)用戶搜索關(guān)鍵字得到的搜索結(jié)果，從查詢?nèi)罩局刑崛≡撽P(guān)鍵字的點擊的頁面，從查詢?nèi)罩局刑崛↑c擊這些頁面的關(guān)鍵字，重復(fù)以上過程直至收斂，將所查詢的關(guān)鍵字和相應(yīng)點擊頁面構(gòu)建查詢關(guān)鍵字二部圖；步驟1-2，將構(gòu)建的查詢關(guān)鍵字二部圖作為輸入，進行IA-CLICK相似度計算，利用頁面相似度計算查詢相似度，利用查詢相似度計算頁面相似度，直至所述查詢相似度和所述頁面相似度收斂。上述技術(shù)方案的有益效果為:將構(gòu)建的查詢關(guān)鍵字二部圖作為輸入，進行IA-CLICK相似度計算，利用頁面相似度計算查詢相似度，利用查詢相似度計算頁面相似度，通過對相似度的運算能夠更高效的提取匹配信息。所述的迭代的基于用戶點擊的優(yōu)化搜索和滿意度提升方法，優(yōu)選的，所述步驟1-2包括:步驟1-3，利用頁面相似度計算查詢相似度時，對查詢關(guān)鍵字qs和qt的相似度的計算如下:

權(quán)利要求
1.一種迭代的基于用戶點擊的優(yōu)化搜索和滿意度提升方法，其特征在于，包括如下步驟: 步驟I，根據(jù)用戶搜索關(guān)鍵字得到的搜索結(jié)果匯總形成查詢?nèi)罩?，利用查詢?nèi)罩緲?gòu)建查詢關(guān)鍵字二部圖，將查詢關(guān)鍵字二部圖作為輸入，利用IA-CLICK相似度方法進行搜索結(jié)果迭代計算得到查詢相似度和頁面相似度； 步驟2，基于步驟I求出的查詢關(guān)鍵字二部圖中查詢相似度和頁面相似度的IA-CLICK相似度數(shù)據(jù)，構(gòu)造查詢相似度和頁面相似度集合，分別求出系統(tǒng)默認相關(guān)度和用戶定義相關(guān)度，然后利用相關(guān)度R[q，d]衡量公式求出綜合相關(guān)度，并根據(jù)所述綜合相關(guān)度的大小重新依次排布搜索結(jié)果； 步驟3，根據(jù)重排序搜索結(jié)果的用戶點擊情況，利用用戶滿意度us衡量公式計算得到優(yōu)化搜索結(jié)果的性能評價。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的迭代的基于用戶點擊的優(yōu)化搜索和滿意度提升方法，其特征在于，所述步驟I包括: 步驟1-1，根據(jù)用戶搜索關(guān)鍵字得到的搜索結(jié)果，從查詢?nèi)罩局刑崛≡撽P(guān)鍵字的點擊的頁面，從查詢?nèi)罩局刑崛↑c擊這些頁面的關(guān)鍵字，重復(fù)以上過程直至收斂，將所查詢的關(guān)鍵字和相應(yīng)點擊頁面構(gòu)建查詢關(guān)鍵字二部圖； 步驟1-2，將構(gòu)建的查詢關(guān)鍵字二部圖作為輸入，進行IA-CLICK相似度計算，利用頁面相似度計算查詢相似度，利用查詢相似度計算頁面相似度，直至所述查詢相似度和所述頁面相似度收斂。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的迭 代的基于用戶點擊的優(yōu)化搜索和滿意度提升方法，其特征在于，所述步驟1-2包括: 步驟1-3，利用頁面相似度計算查詢相似度時，對查詢關(guān)鍵字^和qt的相似度的計算如下: f1Piq, )1 lO(qJ\ SJqs,qt] =---x T Y WxSJdtJi] Q S ' \AO(qs)\\AO{qt)\ 臺合J 其中Sq [qs，qt]是查詢關(guān)鍵字qs和qt的相似度，下標Q代表查詢關(guān)鍵字相似度，qs和qt是查詢關(guān)鍵字二部圖中的任意二個不同的查詢關(guān)鍵字，S、t為正整數(shù)，S、t的取值不同，其最小取值是1，最大取值為查詢關(guān)鍵字二部圖中查詢關(guān)鍵字的個數(shù)；|AO(q) I是查詢關(guān)鍵字q點擊的頁面的總次數(shù)，而O (q)是查詢關(guān)鍵字q點擊的頁面集合，C是諧波因子，W是每對頁面相似度的影響權(quán)重^[屯，Clj]是頁面Cli和4的相似度，下標D代表頁面相似度，Cli和dj分別是查詢關(guān)鍵字qs和qt點擊的頁面，其中1、j為正整數(shù)，其最小取值是I，最大取值為查詢關(guān)鍵字二部圖中查詢關(guān)鍵字的個數(shù)； 步驟1-4，利用查詢相似度計算頁面相似度時，W計算如下，其中t(q，d)是查詢關(guān)鍵字q點擊頁面d的次數(shù):"=t(qs, Xqi, d )— I log, ’:1 頁面ds和dt的相似度的計算如下:
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的迭代的基于用戶點擊的優(yōu)化搜索和滿意度提升方法，其特征在于，所述步驟2包括: 步驟2-1，系統(tǒng)默認相關(guān)度是查詢關(guān)鍵字和頁面之間的相似度計算的基本運算，采用系統(tǒng)默認相關(guān)度衡量公式: 查詢關(guān)鍵字和頁面之間的系統(tǒng)默認相關(guān)度的公式計算:
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的迭代的基于用戶點擊的優(yōu)化搜索和滿意度提升方法，其特征在于，所述步驟3包括: 步驟3-1，用戶滿意度us從兩方面分析，優(yōu)化搜索和用戶熟練度，而優(yōu)化搜索包含兩個子屬性，點擊的頁面?zhèn)€數(shù)和點擊的頁面平均點擊位置， 用戶熟練度的用戶滿意度得分如下，如果用戶之前從未使用過查詢關(guān)鍵字，那么用戶對優(yōu)化搜索的評價很可能被界面、布局等影響，5是判斷一個用戶是否熟悉系統(tǒng)的閾值，
6.一種迭代的基于用戶點擊的優(yōu)化搜索和滿意度提升系統(tǒng)，其特征在于，包括: 二部圖構(gòu)造循環(huán)模塊，用于根據(jù)用戶搜索關(guān)鍵字得到的搜索結(jié)果匯總形成查詢?nèi)罩?，利用查詢?nèi)罩緲?gòu)建查詢關(guān)鍵字二部圖，將查詢關(guān)鍵字二部圖作為輸入； IA-CLICK迭代模塊，用于根據(jù)IA-CLICK相似度運算進行搜索結(jié)果迭代計算得到查詢相似度和頁面相似度； 查詢關(guān)鍵字與頁面相關(guān)度模塊，用于將基于IA-CLICK迭代模塊求出的查詢關(guān)鍵字二部圖中查詢相似度和頁面相似度的IA-CLICK相似度數(shù)據(jù)，構(gòu)造查詢相似度和頁面相似度集合，分別求出系統(tǒng)默認相關(guān)度和用戶定義相關(guān)度，然后利用相關(guān)度R[q，d]衡量公式求出綜合相關(guān)度，并根據(jù)所述綜合相關(guān)度的大小重新依次排布搜索結(jié)果； 用戶滿意度評價模塊，用于根據(jù)重排序搜索結(jié)果的用戶點擊情況，利用用戶滿意度us衡量公式計 算得到優(yōu)化搜索結(jié)果的性能評價。
全文摘要
本發(fā)明提出一種迭代的基于用戶點擊的優(yōu)化搜索和滿意度提升方法和系統(tǒng)，屬于優(yōu)化搜索領(lǐng)域。該方法為；A、根據(jù)搜索關(guān)鍵字，從查詢?nèi)罩局刑崛≡撽P(guān)鍵字的點擊的頁面，從查詢?nèi)罩局刑崛↑c擊這些頁面的關(guān)鍵字，重復(fù)以上過程直至收斂，將這些關(guān)鍵字和相應(yīng)點擊頁面構(gòu)建成二部圖，將此圖作為輸入，利用IA-CLICK方法進行相似度迭代計算；B、基于步驟A求出的頁面對的相似度集合，利用相關(guān)度R(q,d)衡量公式求出用戶提供的查詢關(guān)鍵字和頁面的相關(guān)度，進行搜索結(jié)果的重排序；C、利用用戶對重排序搜索結(jié)果的點擊情況，利用用戶滿意度us衡量公式進行搜索評價；本發(fā)明具有用戶負擔小、關(guān)聯(lián)性強、評價框架簡潔高效等特點；提高了方法的效果的真實性和靈活性。
文檔編號G06F17/30GK103246740SQ20131018470
公開日2013年8月14日 申請日期2013年5月17日 優(yōu)先權(quán)日2013年5月17日
發(fā)明者馮永, 劉晶 申請人:重慶大學