技术摘要：
本公开是关于一种提高搜索质量的方法、系统及终端设备。该方法包括：根据搜索的关键词推荐的多个商品进行商品行为数据分析，获得与所述关键词匹配的商品类目和多个所述商品的商品评分属性；在所述商品类目下按照所述商品评分属性将多个所述商品进行排序推荐。本公开提  全部
背景技术：
互联网搜索引擎是万维网中的特殊站点，专门用来帮助人们查找存储在其他站点 上的信息。搜索引擎有能力告诉用户文件或文档存储在何处。在常见的网络搜索中通常使 用关键词搜索，如查找网页信息、查找文件或者是商品等。关键词搜索操作简单便捷，但是 通常搜索结果会推荐给用户一些其不需要的搜索结构。 例如，基于阿里云开放搜索引擎，阿里云开放搜索引擎添加自定义索引可以搜索 相似的关键词。仅使用搜索关键词搜索，对于相似关键词，如“手机”，“手机壳”无法精确搜 索，如搜索“手机”，会出现“手机壳”一类用户可能不需要的商品信息，从而大大影响用户体 验。此外，在只使用阿里云开放搜索的情况下，数据源仅存储了商品基本信息，无法通过关 键词及商品基本信息去判断一个商品的好坏，以至于推荐的商品质量及顺序无法保证。因 此，相关的技术通常只考虑到通过关键词搜索获得结果功能，而没有考虑到搜索的结果是 否为用户所需结果。 综上可知，相关技术在实际使用上显然存在不便与缺陷，所以有必要加以改进。
技术实现要素：
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种提高搜索质量的方法、系统及终 端设备，能提高关键词的搜索质量。 根据本公开实施例的第一方面，提供了一种提高搜索质量的方法，包括： 根据搜索的关键词推荐的多个商品进行商品行为数据分析，获得与所述关键词匹 配的商品类目和多个所述商品的商品评分属性； 在所述商品类目下按照所述商品评分属性将多个所述商品进行排序推荐。 在一种实施方式中，所述根据搜索的关键词推荐的多个商品进行商品行为数据分 析，获得与所述关键词匹配的商品类目和多个所述商品的商品评分属性包括： 将所述搜索的关键词推荐的多个商品所对应的唯一商品类目作为与所述关键词 匹配的商品类目；或者 将所述搜索的关键词推荐的多个商品所对应的多个商品类目分别进行商品类目 权重计算，获得多个所述商品类目的权重值；对多个所述商品类目的权重值进行分析，选取 与所述关键词匹配的商品类目；以及 分别对所述根据搜索的关键词推荐的多个商品，计算商品评分属性，获得每个所 述商品的商品评分属性的评分值。 在一种实施方式中，根据搜索的关键词推荐的多个商品进行商品行为数据分析， 获得与所述关键词匹配的商品类目和多个所述商品的商品评分属性包括： 将所述搜索的关键词推荐的多个商品所对应的唯一商品类目作为与所述关键词 5 CN 111553762 A 说　明　书 2/15 页 匹配的商品类目；或者 将所述搜索的关键词推荐的多个商品所对应的多个商品类目分别进行商品类目 权重计算，获得多个所述商品类目的权重值； 对多个所述商品类目的权重值进行分析，选取与所述关键词匹配的商品类目； 分别对与所述关键词匹配的商品类目下的多个商品，计算商品评分属性，获得每 个所述商品的商品评分属性的评分值。 在一种实施方式中，在所述分别对所述根据搜索的关键词推荐的多个商品，计算 商品评分属性，获得每个所述商品的商品评分属性的评分值之前包括： 对所述搜索的关键词推荐的多个商品所对应的商品类目进行类目属性操作，限制 在与所述对应的商品类目下搜索的多个商品的第一范围； 在所述计算商品评分属性中，所述多个商品为所述第一范围内的商品；或者 所述在所述商品类目下按照所述商品评分属性将多个所述商品进行排序推荐包 括： 在与所述关键词匹配的商品类目下，按照每个所述商品的商品评分属性的评分值 进行降序排序推荐。 在一种实施方式中，在所述分别对与所述关键词匹配的商品类目下的多个商品， 计算商品评分属性，获得每个所述商品的商品评分属性的评分值之前包括： 对与所述关键词匹配的商品类目进行类目属性操作，限制在与所述关键词匹配的 商品类目下搜索的多个商品的第二范围； 在所述计算商品评分属性中，所述多个商品为所述第二范围内的商品；或者 所述在所述商品类目下按照所述商品评分属性将多个所述商品进行排序推荐包 括： 在与所述关键词匹配的商品类目下，按照每个所述商品的商品评分属性的评分值 进行降序排序推荐。 在一种实施方式中，所述将搜索的关键词推荐的多个商品所对应的多个商品类目 分别进行商品类目权重计算包括： 分别采用所述搜索的关键词推荐的多个商品所对应的多个商品类目的预设参数 进行每个所述商品类目权重计算，所述预设参数包括预设曝光次数中的点击率参数、预设 点击次数中的收藏率参数以及预设点击次数中的购买率参数； 所述对多个所述商品类目的权重值进行分析，选取与所述关键词匹配的商品类目 包括： 选取多个所述商品类目的权重值中最大的权重值所对应的商品类目作为与所述 关键词匹配的商品类目。 在一种实施方式中，在每个所述商品类目权重计算中，所述预设曝光次数中的点 击率参数的权重值小于预设点击次数中的收藏率参数的权重值；所述预设点击次数中的收 藏率参数的权重值小于所述预设点击次数中的购买率参数的权重值； 在选取多个所述商品类目的权重值中最大的权重值所对应的商品类目作为与所 述关键词匹配的商品类目之前还包括： 将多个所述商品类目的权重值中小于预设的权重值阈值的所述商品类目删除。 6 CN 111553762 A 说　明　书 3/15 页 在一种实施方式中，所述计算商品评分属性，获得每个所述商品的商品评分属性 的评分值包括： 分别采用所述多个商品的曝光参数、浏览停留时长参数、浏览深度参数、收藏参 数、加购参数以及成交参数的任意组合，进行每个所述商品的商品评分属性计算，获得每个 所述商品的商品评分属性的评分值； 对每个所述商品的添加对应的所述商品评分属性。 在一种实施方式中，在每个所述商品评分属性计算中，每个所述商品的曝光参数、 浏览停留时长参数、浏览深度参数、收藏参数、加购参数以及成交参数的权重值由大到小的 排序为：成交参数、加购参数、收藏参数、浏览停留时长参数和浏览深度参数、曝光参数。 根据本公开实施例的第二方面，提供一种提高搜索质量的系统，包括： 分析模块，用于根据搜索的关键词推荐的多个商品进行商品行为数据分析，获得 与所述关键词匹配的商品类目和多个所述商品的商品评分属性； 推荐模块，用于在所述商品类目下按照所述商品评分属性将多个所述商品进行排 序推荐。 在一种实施方式中，所述分析模块包括： 第一分析子模块，用于将所述搜索的关键词推荐的多个商品所对应的唯一商品类 目作为与所述关键词匹配的商品类目；或者 权重计算子模块，用于将所述搜索的关键词推荐的多个商品所对应的多个商品类 目分别进行商品类目权重计算，获得多个所述商品类目的权重值； 第二分析子模块，用于对多个所述商品类目的权重值进行分析，选取与所述关键 词匹配的商品类目； 商品评分属性计算子模块，用于分别对所述根据搜索的关键词推荐的多个商品， 计算商品评分属性，获得每个所述商品的商品评分属性的评分值；或者 用于分别对与所述关键词匹配的商品类目下的多个商品，计算商品评分属性，获 得每个所述商品的商品评分属性的评分值。 在一种实施方式中，所述分析模块还包括： 类目属性操作子模块，用于对所述搜索的关键词推荐的多个商品所对应的商品类 目进行类目属性操作，限制在与所述对应的商品类目下搜索的多个商品的第一范围；在所 述计算商品评分属性中，所述多个商品为所述第一范围内的商品；或者 用于对与所述关键词匹配的商品类目进行类目属性操作，限制在与所述关键词匹 配的商品类目下搜索的多个商品的第二范围；在所述计算商品评分属性中，所述多个商品 为所述第二范围内的商品； 所述推荐模块包括： 排序子模块，用于在与所述关键词匹配的商品类目下，按照每个所述商品的商品 评分属性的评分值，对多个所述商品进行降序排序； 推荐子模块，用于在与所述关键词匹配的商品类目下，对降序排序多个所述商品 进行推荐。 在一种实施方式中，所述权重计算子模块具体是分别采用所述搜索的关键词推荐 的多个商品所对应的多个商品类目的预设曝光次数中的点击率参数、预设点击次数中的收 7 CN 111553762 A 说　明　书 4/15 页 藏率参数以及预设点击次数中的购买率参数进行每个所述商品类目权重计算； 所述第二分析子模块具体是选取多个所述商品类目的权重值中最大的权重值所 对应的商品类目作为与所述关键词匹配的商品类目。 在一种实施方式中，在每个所述商品类目权重计算中，所述预设曝光次数中的点 击率参数的权重值小于预设点击次数中的收藏率参数的权重值；所述预设点击次数中的收 藏率参数的权重值小于所述预设点击次数中的购买率参数的权重值； 所述分析模块还包括： 删除子模块，用于将多个所述商品类目的权重值中小于预设的权重值阈值的所述 商品类目删除。 在一种实施方式中，所述商品评分属性计算子模块包括： 商品评分属性计算单元，用于分别采用所述搜索的关键词推荐的多个商品的曝光 参数、浏览停留时长参数、浏览深度参数、收藏参数、加购参数以及成交参数进行每个所述 商品的商品评分属性计算，获得每个所述商品的商品评分属性的评分值； 添加单元，用于对每个所述商品的添加对应的所述商品评分属性。 在一种实施方式中，在每个所述商品评分属性计算中，每个所述商品的曝光参数、 浏览停留时长参数、浏览深度参数、收藏参数、加购参数以及成交参数的权重值由大到小的 排序为：成交参数、加购参数、收藏参数、浏览停留时长参数和浏览深度参数、曝光参数。 根据本公开实施例的第三方面，提供一种终端设备，包括： 处理器；以及 存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述 处理器执行如上所述的方法。 本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果： 根据搜索的关键词推荐的多个商品进行商品行为数据分析，以获得符合用户需求 的与所述关键词匹配的商品类目，并对多个所述商品进行商品评分属性的计算和添加；然 后在所述商品类目下按照所述商品评分属性将多个所述商品进行排序推荐，由此根据多个 商品的商品评分属性的评分值进行排序，以此排序推荐给用户。由此，结合商品类目及商品 评分属性，将符合用户的搜索需求度的商品将优选排在前面推荐给用户，使用户搜索商品 可以有更优的搜索结果。 本公开的实施例，还可以：在与所述关键词匹配的商品类目包括多个商品类目时， 通过将多个与所述关键词匹配的商品类目进行权重值计算后，选择其中权重值最大的商品 类目作为与所述关键词匹配的商品类目，以获得最符合用户需求的与所述关键词匹配的商 品类目；并且根据多个所述商品的商品评分属性的评分值进行降序排序，符合用户的搜索 需求度的商品将优选排在前面推荐给用户。此外，还可以对与所述关键词匹配的商品类目 进行类目属性限制，使进行商品评分属性的计算的商品限制在所述类目属性限制操作后的 范围内，能够更精准的为用户提供搜索服务。 应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不 能限制本公开。 8 CN 111553762 A 说　明　书 5/15 页 附图说明 通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述，本公开的上述以及其 它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施方式中，相同的参考标号 通常代表相同部件。 图1是根据本公开一示例性实施例示出的一种提高搜索质量的方法的流程示意 图； 图2是根据本公开一示例性实施例示出的一种提高搜索质量的方法的流程另一示 意图； 图3是根据本公开一示例性实施例示出的一种提高搜索质量的系统的结构示意 图； 图4是根据本公开一示例性实施例示出的一种提高搜索质量的系统的结构另一示 意图； 图5是根据本公开一示例性实施例示出的一种终端设备的结构示意图。