一種基於垂直搜索的查詢方法、系統和裝置的製作方法

2023-09-18 07:19:05

專利名稱：一種基於垂直搜索的查詢方法、系統和裝置的製作方法
技術領域：
本申請涉及網絡技術領域，特別是涉及一種基於垂直搜索的查詢方法、系統和裝置。
背景技術：
隨著網際網路的日益發展，網際網路上存儲的信息量日趨龐大。當人們需要獲取某方面的專用信息時，通過搜尋引擎進行搜索。但由於網際網路上的信息量過大，採用通用搜索方式獲取的查詢結果缺乏準確性，於是垂直搜索方式得到了快速的發展。垂直搜索是針對某一個行業的專業搜尋引擎，是搜尋引擎的細分和延伸，是對網頁庫中的某類專門的信息進行一次整合，定向分欄位抽取出需要的數據進行處理後再以某種形式返回給用戶。相對通用搜尋引擎的信息量大、查詢不準確、深度不夠等提出來的新的搜尋引擎服務模式，通過針對某一特定領域、某一特定人群或某一特定需求提供的有一定價值的信息和相關服務。其特點就是「專、精、深」，且具有行業色彩，相比較通用搜尋引擎的海量信息無序化，垂直搜索弓I擎則顯得更加專注、具體和深入。垂直搜尋引擎的應用方向很多，比如企業庫搜索、供求信息搜尋引擎、購物搜索、 房產搜索、人才搜索、地圖搜索、mp3搜索、圖片搜索等，幾乎各行各業各類信息都可以進一步細化成各類的垂直搜尋引擎。當垂直搜索用於購物搜索時，用戶在B2C (Business to Customer，企業對消費者購物模式)或C2C(C0nsumer to Customer，消費者對消費者購物模式)購物網站輸入查詢詞購物，如圖1(a)和圖1(b)所示，通常會返回兩部分的結果1.商品分類的導航信息，即商品類目，2.與推送的商品類目對應的屬性類目，3.對應商品類目下推送的商品。導航的商品分類名稱依據樹的結構組織起來，方便用戶沿樹結構的路逕自上而下通過商品分類的信息定位到更準確的查詢結果。屬性類目為根據用戶的歷史點擊記錄獲得的用戶關注度較高的商品類目中關注度較高的商品屬性。商品類目樹結構保存在資料庫相對應的數據表，數據的輸入與維護需要人工進行，在B2C或C2C網站中每一個商品的展示都必須屬於該商品類目樹的某一個節點或多個節點。當前的電子商務網站往往商品數量過於龐大，導致商品分類過多。在上億規模的商品數量上，商品類目樹通常會接近一萬個節點，每一層級的類目節點數量往往會多達幾十個。在用戶查詢時，顯示給用戶的商品分類信息過多，並且無法告訴用戶這些商品類目哪些對用戶的查詢更重要。對該問題，目前主流的解決方式是當用戶查詢時，逐個統計每個類目下的返回結果數量。然後把這些商品類目依據商品數量按照從大到小進行排序，並且設置一定的閥值。把商品數低於這個閥值的類目隱藏起來。達到減少分類數量的目的。在實現本申請的過程中，發明人發現現有技術至少存在如下問題(1)顯示的類目與用戶的查詢相關性很低。(2)商品分類之間沒有機制決定哪個商品類目更重要。
(3)對於商品的類目顯示的數量僅僅用閥值控制會把相關性高的類目隱藏起來。

發明內容
本申請實施例提供一種基於垂直搜索的查詢方法、系統和裝置，用於提高用戶查詢結果與用戶查詢意圖的相關度，提高用戶體驗感。本申請實施例提供一種基於垂直搜索的查詢方法，包括獲取用戶的查詢信息；根據所述查詢信息在類目模型庫中檢索與所述查詢信息相匹配的類目模型，並根據檢索到的類目模型生成第一查詢結果，所述類目模型包括與用戶輸入的關鍵詞對應的商品類目；並根據所述查詢信息在商品庫中搜索與所述查詢信息相匹配的商品類目，生成第二查詢結果；對所述第一查詢結果和所述第二查詢結果合併，生成最終查詢結果。其中，所述生成最終查詢結果之後，還包括將所述最終查詢結果發送給用戶，使所述用戶進行查看，並根據所述用戶對所述最終查詢結果的點擊操作和所述查詢信息生成日誌，對所述日誌進行統計分析獲得類目模型，將所述類目模型更新到所述類目模型庫中。其中，所述類目模型還包括與所述商品類目對應的屬性類目；所述生成第二查詢結果的方法，還包括根據所述查詢信息在商品庫中搜索與所述查詢信息相匹配的商品類目和與所述商品類目對應的屬性類目。其中，所述查詢信息僅包括用戶輸入的關鍵字時，所述根據所述查詢信息在類目模型庫中檢索與所述查詢信息相匹配的類目模型，並根據檢索到的類目模型生成第一查詢結果，具體包括判斷類目模型對應的關鍵字中是否存在與所述查詢信息中的關鍵字匹配的關鍵字；若存在，則根據所述查詢信息中的關鍵字在所述類目模型庫中檢索，查詢並獲取匹配的類目模型；否則，對所述查詢信息中關鍵字進行改寫，並進行再次判斷，直到判斷結果為存在並獲取到匹配的類目模型為止；根據所獲取的類目模型及其對應的權重和所獲取的直達屬性的屬性類目及其對應權重，生成第一查詢結果。其中，所述查詢信息包括用戶輸入的關鍵字和用戶所選擇的商品類目時，所述根據所述查詢信息在類目模型庫中檢索與所述查詢信息相匹配的類目模型，並根據檢索到的類目模型生成第一查詢結果，具體包括判斷類目模型對應的關鍵字中是否存在與所述查詢信息中的關鍵字匹配的關鍵字；若存在，則根據所述用戶輸入的關鍵字在所述類目模型庫中檢索，查詢並獲取匹配的類目模型；否則，對所述查詢信息中關鍵字進行改寫，並進行再次判斷，直到判斷結果為存在並獲取到與該關鍵字匹配的類目模型為止；從所獲取的類目模型中獲取與該查詢信息中的商品類目匹配的類目模型；獲取與該商品類目匹配的類目模型中的商品類目及其對應的權重，生成第一查詢結果。其中，對所述第一查詢結果和所述第二查詢結果合併，生成最終查詢結果，具體包括獲取第一合併結果，所述第一合併結果為所述第一查詢結果和所述第二查詢結果中相同的商品類目及其對應的權重，其中第一合併結果中的權重根據同一商品類目來自兩個查詢結果的權重進行加權獲得；獲取第二合併結果，所述第二合併結果為僅在所述第二查詢結果中出現的商品類目及其對應的權重；對第一合併結果中的權重進行權重提升，分別使第一合併結果中商品類目和屬性類目的每一個權重高於第二合併結果中的商品類目和屬性類目的每一個權重；按照商品類目對應的權重和與商品類目對應的屬性類目對應的權重由高到低的順序排列，並返回給用戶。其中，對所述第一查詢結果和所述第二查詢結果合併，生成最終查詢結果，具體包括獲取第一合併結果，所述第一合併結果為所述第一查詢結果和所述第二查詢結果中相同的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重，其中第一合併結果中的權重根據同一商品類目或屬性類目的來自兩個查詢結果的權重進行加權獲得；獲取第二合併結果，所述第二合併結果為僅在所述第二查詢結果中出現的商品類目及其對應的權重和與所述商品類目對應的屬性類目及其對應權重；對第一合併結果中的權重進行權重提升，分別使第一合併結果中商品類目和屬性類目的每一個權重高於第二合併結果中的商品類目和屬性類目的每一個權重；按照商品類目對應的權重和與商品類目對應的屬性類目對應的權重由高到低的順序排列，並返回給用戶。其中，所述根據所述用戶對所述最終查詢結果的點擊操作和所述查詢信息生成日誌，具體包括獲取用戶對作為請求響應返回的商品類目、與商品類目對應的屬性類目和商品進行點擊查看的點擊操作；根據點擊操作生成日誌，所述日誌包括查詢信息和對應的點擊信息，所述點擊信息包括點擊的商品所在商品類目和所屬商品屬性、點擊的商品類目和點擊的屬性類目；存儲所生成的日誌。其中，所述對所述日誌進行統計分析獲得類目模型，具體包括根據所述日誌記錄中的查詢信息和對應的點擊信息對所述日誌記錄進行統計分析，獲得統計分析結果，所述統計分析結果為與所述查詢信息對應的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重；所述權重為所述商品類目和與商品類目對應的屬性類目點擊次數和/或點擊概率；根據所述統計分析結果生成類目模型，並將所述統計分析結果按照商品類目樹進行排列。其中，所述根據所述統計分析結果生成類目模型，具體包括
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判斷與所述查詢信息對應的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重是否達到預設的權重門限；當達到預設的權重門限時，根據與所述查詢信息對應的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重建立類目模型。本申請實施例還提供一種基於垂直搜索的查詢系統，包括查詢伺服器、建模伺服器和日誌伺服器，其中，所述查詢伺服器，用於獲取用戶的查詢信息；根據所述查詢信息在類目模型庫中檢索與所述查詢信息相匹配的類目模型，並根據檢索到的類目模型生成第一查詢結果，所述類目模型包括與用戶輸入的關鍵詞對應的商品類目；並根據所述查詢信息在商品庫中搜索與所述查詢信息相匹配的商品類目，生成第二查詢結果；對所述第一查詢結果和所述第二查詢結果合併，生成最終查詢結果；所述日誌伺服器，用於根據所述用戶對所述查詢伺服器生成的最終查詢結果的點擊操作和所述查詢信息生成日誌，並將所述日誌發送給所述建模伺服器；所述建模伺服器，用於對所述日誌進行統計分析，獲得類目模型。其中，所述建模伺服器，還用於將所述類目模型發送給所述查詢伺服器；所述查詢伺服器，還用於將所述最終查詢結果發送給用戶，使所述用戶進行查看； 將來自所述建模伺服器的類目模型更新到所述類目模型庫中。其中，所述類目模型還包括與所述商品類目對應的屬性類目；所述查詢伺服器，還用於根據所述查詢信息在商品庫中搜索與所述查詢信息相匹配的商品類目和與所述商品類目對應的屬性類目。其中，所述日誌伺服器，具體用於獲取用戶對作為請求響應返回的商品類目、與商品類目對應的屬性類目和商品進行點擊查看的點擊操作；根據點擊操作生成日誌，所述日誌包括查詢信息和對應的點擊信息，所述點擊信息包括點擊的商品所在商品類目和所屬商品屬性、點擊的商品類目和點擊的屬性類目；存儲所生成的日誌。其中，所述建模伺服器，具體用於根據所述日誌記錄中的查詢信息和對應的點擊信息對所述日誌記錄進行統計分析，獲得統計分析結果，所述統計分析結果為與所述查詢信息對應的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重；所述權重為所述商品類目和與商品類目對應的屬性類目點擊次數和/或點擊概率；根據所述統計分析結果生成類目模型，並將所述統計分析結果按照商品類目樹進行排列。其中，所述建模伺服器，具體用於判斷與所述查詢信息對應的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重是否達到預設的權重門限；當達到預設的權重門限時，根據與所述查詢信息對應的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重建立類目模型。本申請實施例還提供一種查詢伺服器，包括獲取模塊，用於獲取用戶的查詢信息；查詢模塊，用於根據所述查詢信息在類目模型庫中檢索與所述查詢信息相匹配的類目模型，並根據檢索到的類目模型生成第一查詢結果，所述類目模型包括與用戶輸入的關鍵詞對應的商品類目；並根據所述查詢信息在商品庫中搜索與所述查詢信息相匹配的商品類目，生成第二查詢結果；
合併模塊，用於對所述第一查詢結果和所述第二查詢結果合併，生成最終查詢結^ ο其中，所述查詢伺服器，還包括發送模塊，用於將所述最終查詢結果發送給用戶，使所述用戶進行查看，並使日誌伺服器根據所述用戶對所述最終查詢結果的點擊操作和所述查詢信息生成日誌，並將所述日誌發送給建模伺服器進行統計分析獲得類目模型並將所述類目模型更新到所述商品類目伺服器的類目模型庫中。其中，所述類目模型還包括與所述商品類目對應的屬性類目；所述查詢模塊，還用於根據所述查詢信息在商品庫中搜索與所述查詢信息相匹配的商品類目和與所述商品類目對應的屬性類目。其中，所述查詢信息僅包括用戶輸入的關鍵字時，所述查詢模塊，具體包括判斷子模塊，用於判斷類目模型對應的關鍵字中是否存在與所述查詢信息中的關鍵字匹配的關鍵字；匹配子模塊，用於若判斷子模塊判斷存在，則根據所述查詢信息中的關鍵字在所述類目模型庫中檢索，查詢並獲取匹配的類目模型；否則，對所述查詢信息中關鍵字進行改寫，並進行再次判斷，直到判斷結果為存在並獲取到匹配的類目模型為止；生成子模塊，用於根據所獲取的類目模型及其對應的權重和所獲取的直達屬性的屬性類目及其對應權重，生成第一查詢結果。其中，所述查詢信息包括用戶輸入的關鍵字和用戶所選擇的商品類目時，所述查詢模塊，具體包括判斷子模塊，用於判斷類目模型對應的關鍵字中是否存在與所述查詢信息中的關鍵字匹配的關鍵字；匹配子模塊，用於若判斷子模塊判斷存在，則根據所述用戶輸入的關鍵字在所述類目模型庫中檢索，查詢並獲取匹配的類目模型；否則，對所述查詢信息中關鍵字進行改寫，並進行再次判斷，直到判斷結果為存在並獲取到與該關鍵字匹配的類目模型為止；提取子模塊，用於從所獲取的類目模型中獲取與該查詢信息中的商品類目匹配的類目模型；生成子模塊，用於所述查詢伺服器獲取與該商品類目匹配的類目模型中的商品類目及其對應的權重，生成第一查詢結果。其中，所述合併模塊，具體包括第一合併子模塊，用於獲取第一合併結果，所述第一合併結果為所述第一查詢結果和所述第二查詢結果中相同的商品類目及其對應的權重，其中第一合併結果中的權重根據同一商品類目來自兩個查詢結果的權重進行加權獲得；第二合併子模塊，用於獲取第二合併結果，所述第二合併結果為僅在所述第二查詢結果中出現的商品類目及其對應的權重；權重提升子模塊，用於對第一合併結果中的權重進行權重提升，分別使第一合併結果中商品類目和屬性類目的每一個權重高於第二合併結果中的商品類目和屬性類目的每一個權重；生成子模塊，用於按照商品類目對應的權重和與商品類目對應的屬性類目對應的權重由高到低的順序排列，並返回給用戶。其中，所述合併模塊，具體包括第一合併子模塊，用於獲取第一合併結果，所述第一合併結果為所述第一查詢結果和所述第二查詢結果中相同的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重，其中第一合併結果中的權重根據同一商品類目或屬性類目的來自兩個查詢結果的權重進行加權獲得；第二合併子模塊，用於獲取第二合併結果，所述第二合併結果為僅在所述第二查詢結果中出現的商品類目及其對應的權重和與所述商品類目對應的屬性類目及其對應權重；權重提升子模塊，用於對第一合併結果中的權重進行權重提升，分別使第一合併結果中商品類目和屬性類目的每一個權重高於第二合併結果中的商品類目和屬性類目的每一個權重；生成子模塊，用於按照商品類目對應的權重和與商品類目對應的屬性類目對應的權重由高到低的順序排列，並返回給用戶。本申請具有以下優點通過在由用戶的歷史點擊操作生成的類目模型庫和商品庫中查詢用戶的請求，並對二者進行合併，從而提高了用戶查詢結果與用戶查詢意圖的相關度，提高用戶體驗感。通過對第一查詢結果、第二查詢結果的權重進行加權合併，可以將更重要的商品類目提供給用戶。另外，本申請與現有技術相比，只需在類目模型庫中以及商品庫中匹配查找與查詢信息相匹配的商品類目，作為排序結果的商品類目僅僅是所有商品類目中的一部分；而現有技術需要統計每一個商品類目下的商品數量，並按照商品數量的大小對所有商品類目進行排序，因此，本申請節省了對商品類目的排序時間，能夠更加快速的生成查詢結果。


為了更清楚地說明本申請或現有技術中的技術方案，下面將對本申請或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單的介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖1 (a)為現有技術中返回查詢結果的結構示意圖；圖1 (b)為現有技術中返回的查詢結果；圖2為本申請中的一種基於垂直搜索的查詢方法流程圖；圖3為本申請中的一種基於垂直搜索的查詢系統結構示意圖；圖4為本申請中的前端查詢伺服器的結構示意圖；圖5為本申請中的類目查詢伺服器的結構示意圖；圖6為本申請中的商品查詢伺服器的結構示意圖；圖7為本申請中的建模伺服器的結構示意圖；圖8為本申請中的一種基於垂直搜索的查詢方法流程圖；圖9為本申請中的類目查詢伺服器檢索與查詢信息相匹配的商品類目和對應的屬性類目的流程12
圖10為本申請中的一種基於垂直搜索的查詢方法流程圖；圖11為本申請中的一種基於垂直搜索的查詢系統結構示意圖；圖12為本申請中的一種查詢伺服器的結構示意圖；圖13為本申請中的查詢伺服器中查詢模塊的結構示意圖；圖14為本申請中的查詢伺服器中合併模塊的結構示意圖。
具體實施例方式本申請的實施例包括在由用戶的點擊操作生成的類目模型庫和商品庫中查詢用戶的請求，並對二者進行合併作為最終的查詢結果返回給用戶，提高了查詢結果的相關度， 提高用戶體驗感。其中類目模型為根據用戶歷史的查詢信息中的關鍵詞和對應的點擊記錄生成的與關鍵詞對應的商品類目和與商品類目對應的屬性類目，每一個類目模型中的商品類目和屬性類目為用戶根據某一關鍵詞查詢時，用戶所關注的查詢結果，按照商品類目樹的形式組織。商品庫是指將各類商品按照商品類目樹的形式進行存儲的資料庫，通過商品類目對商品進行導航，對於其中的每一個商品，存儲有其對應的屬性信息。下面將結合本申請中的附圖，對本申請中的技術方案進行清楚、完整的描述，顯然，所描述的實施例是本申請的一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本申請中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本申請保護的範圍。本申請實施例提供一種基於垂直搜索的查詢方法，如圖2所示，包括以下步驟步驟101、獲取用戶的查詢信息。其中，所述查詢信息可以包括所述用戶輸入的關鍵詞、用戶輸入或選擇的由查詢系統提供的商品類目、商品屬性。其中，商品類目是指將商品按照不同的種類進行劃分，所得的種類名稱，例如「服裝」、「手機」，用於對商品進行導航。而且商品類目是有層次和父子關係的，例如「服裝_>男裝_>另式牛仔褲」，其中「男士牛仔褲」是「男裝」的子類目，「服裝」是「男裝」的父類目。每一個商品都有一些屬性，並從屬於一個或多個類目，例如某一品牌的男士牛仔褲，既屬於「男裝」商品類目，也屬於「休閒裝」商品類目，擁有「品牌蘋果 /款式直筒」等商品屬性。與商品類目類似，將商品按照不同的屬性劃分，得到屬性類目， 例如「品牌_>國產」。例如若用戶輸入關鍵詞「Nokia」，並未選擇由查詢系統提供的商品類目或商品屬性，此時查詢信息為「Nokia」 ；或用戶輸入關鍵詞「Nokia」並選擇由查詢系統提供的商品類目「手機」，此時查詢信息為「Nokia手機」。步驟102、根據所述查詢信息在類目模型庫中檢索與所述查詢信息相匹配的類目模型，所述類目模型包括與用戶輸入的關鍵詞對應的商品類目和與商品類目對應的屬性類目，並根據檢索到的類目模型生成第一查詢結果。其中根據查詢信息的不同，該步驟包括以下兩種情況情況1、所述查詢信息僅包括用戶輸入的關鍵字，此時根據所述查詢信息在類目模型庫中檢索與所述查詢信息相匹配的商品類目和對應的屬性類目，生成第一查詢結果包括以下步驟(1)判斷類目模型對應的關鍵字中是否存在與所述查詢信息中的關鍵字匹配的關鍵字。(2)若存在，則根據所述查詢信息中的關鍵字在所述類目模型庫中檢索，查詢並獲取匹配的類目模型；否則，對所述查詢信息中關鍵字進行改寫，並進行再次判斷，直到判斷結果為存在並獲取到匹配的類目模型為止。(3)從所獲取的類目模型中獲取峰值類目，並根據該峰值類目獲取對應的直達屬性的屬性類目。其中，峰值類目是能夠突出地反映用戶的查詢意圖和需求的商品類目，可以是權重最高的商品類目，舉例來說，可以是用戶歷史點擊次數或點擊概率最高的商品類目。 直達屬性的屬性類目是從峰值類目的多個商品屬性中提取的屬性類目，該提取過程與從全部商品類目中獲得作為查詢結果中的商品類目的方法類似，此處不再贅述。例如當查詢信息僅包括關鍵字「Nokia」時，在類目模型庫獲取到的匹配的類目模型為手機(4000)和手機外殼(2000)，其中4000為商品類目「手機」對應的權重，2000 為商品類目「手機外殼」對應的權重。若此時權重門限為500，則此時峰值類目為「手機」，按照類似的流程從「手機」 一商品類目下的多個屬性中提取出直達屬性的屬性類目，例如根據直達屬性「品牌」獲得「品牌」屬性類目。需要說明的是，若沒有滿足條件的峰值類目，則可以設定權重最高的商品類目為峰值類目，或者無峰值類目，此時無需獲取直達屬性的屬性類目。具體的設定條件不影響本申請的保護範圍，例如權重最高的兩個商品類目，此時直達屬性的屬性類目從該兩個商品類目中各取一半。(4)根據所獲取的類目模型及其對應的權重和所獲取的直達屬性的屬性類目及其對應權重，生成第一查詢結果。具體地，將商品類目按照權重由高到低的順序排列，生成第一查詢結果中商品類目集合，同時將屬性類目按照權重由高到低的順序排列，生成第一查詢結果的屬性類目集合，第一查詢結果中的商品類目和屬性類目集合均將推送給用戶。優選地，屬性類目按照所屬的不同屬性進行分類排列。例如基於步驟(3)，生成的第一查詢結果中的商品類目集合為手機0000)；手機外殼O000)；生成的第一查詢結果中的屬性類目集合為按屬性「品牌」劃分的國產品牌O000)；歐美品牌(1000)。當然，屬性類目集合還可以包括按屬性「網絡制式」劃分的 GSM(IOOO) ；CDMA (500)。情況2、所述查詢信息包括用戶輸入的關鍵字和用戶所選擇的商品類目，此時根據所述查詢信息在類目模型庫中檢索與所述查詢信息相匹配的類目模型，並根據檢索到的類目模型生成第一查詢結果，具體包括以下步驟判斷類目模型對應的關鍵字中是否存在與所述查詢信息中的關鍵字匹配的關鍵字；若存在，則根據所述用戶輸入的關鍵字在所述類目模型庫中檢索，查詢並獲取匹配的類目模型；否則，對所述查詢信息中關鍵字進行改寫，並進行再次判斷，直到判斷結果為存在並獲取到與該關鍵字匹配的類目模型為止；從所獲取的類目模型中獲取與該查詢信息中的商品類目匹配的類目模型；獲取與該商品類目匹配的類目模型中的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重，生成第一查詢結果。
例如當查詢信息為「Nokia手機」時，由於該「手機」商品類目下沒有子類目， 因此第一查詢結果中僅有屬性類目集合，即按屬性「品牌」劃分的國產品牌O000)；歐美品牌(1000)。當然，屬性類目集合還可以包括按屬性「網絡制式」劃分的GSM(IOOO)； CDMA(500)。需要說明的是，若「手機」商品類目下沒有子類目時，也可將該層類目作為第一查詢結果中的商品類目集合，例如手機G000)；手機外殼O000)。步驟103、根據所述查詢信息在商品庫中搜索與所述查詢信息相匹配的商品類目和對應的屬性類目，生成第二查詢結果。該步驟與現有技術類似，即在商品庫中按照商品樹的結構查找匹配的商品類目和對應的屬性類目，生成商品類目集合和屬性類目集合，此處不再贅述。需要說明的是，第一查詢結果中的類目模型是根據用戶對查詢結果的歷史點擊數據生成的，因此作為排序標準的權重為對應的點擊次數或概率，而第二查詢結果中商品庫的商品類目是按照商品自身的分類而組織的，因此作為排序標準的權重為該商品類目、或商品屬性在所有商品中的數量分布。例如生成的第二查詢結果為生成的第二查詢結果中的商品類目集合為手機 (4000)；手機掛鏈(2000)，其中4000為商品類目「手機」對應的權重，2000為商品類目「手機掛鏈」對應的權重；生成的第二查詢結果中的屬性類目集合為按屬性「品牌」劃分的國產品牌^)00)；歐美品牌(500)。步驟104、對所述第一查詢結果和所述第二查詢結果合併，生成最終查詢結果。具體地，第一查詢結果和第二查詢結果分別由商品類目集合和對應的屬性類目集合組成，因此分別將兩個查詢結果中的商品類目集合和對應的屬性類目集合進行合併，生成最終查詢結果中的商品類目集合和屬性類目集合，包括以下步驟(1)獲取第一合併結果，所述第一合併結果為所述第一查詢結果和所述第二查詢結果中相同的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重，其中第一合併結果中的權重根據同一商品類目或屬性類目的來自兩個查詢結果的權重進行加權獲得。其中，具體的加權方式可根據實際情況預先設定，如進行1比1的加權，或進行2 比1的加權。(2)獲取第二合併結果，所述第二合併結果為僅在所述第二查詢結果中出現的商品類目及其對應的權重和與該商品類目對應的屬性類目及其對應權重。(3)對第一合併結果中的權重進行權重提升，使第一合併結果中的每一個權重高於第二合併結果中的每一個權重。此時，若第一合併結果中的對應集合中每一個權重已經高於第二合併結果中的每一個權重，則無需進行權重提升。(4)按照商品類目對應的權重和與商品類目對應的屬性類目對應的權重由高到低的順序排列，並返回給用戶。本申請實施例中以第一查詢結果為手機0000)；手機外殼O000)；按屬性「品牌」劃分的國產品牌O000)；歐美品牌(1000)；生成的第二查詢結果為手機G000)；手機掛鏈O000)；按屬性「品牌」劃分的國產品牌O000)；歐美品牌(500)為例說明。此時，對上述兩個查詢結果進行合併，具體地，獲取商品類目集合中相同的商品類
15目「手機」，並對分別來自第一查詢結果的權重「4000」和來自第二查詢結果的「4000」進行加權，加權比例為2比1，此時，商品類目「手機」的權重為「12000」;類似地，得出按屬性「品牌」劃分的國產品牌(6000)；歐美品牌(2500)，得到第一合併結果。獲取只在第一查詢結果中的手機外殼(2000)，進行加權後，得到第二合併結果為手機外殼0000)。優選地，在上述最終查詢結果中提取具體的商品，並作為最終查詢結果中的一部分返回給用戶。例如從最終查詢結果中排在第一位的商品類目中提取點擊率最高的商品及其詳細信息作為最終查詢結果的一部分。步驟105、將所述最終查詢結果發送給用戶，使所述用戶進行查看。步驟106、根據所述用戶對所述最終查詢結果的點擊操作和所述查詢信息生成日
ο優選地，根據所述用戶對所述最終查詢結果的點擊操作和所述查詢信息生成日誌包括獲取用戶對作為請求響應返回的商品類目、對應的屬性類目和商品進行點擊查看的點擊操作；根據點擊操作生成日誌，所述日誌包括查詢信息和對應的點擊信息，所述點擊信息包括點擊的商品所在商品類目和所屬商品屬性、點擊的商品類目和點擊的屬性類目； 存儲所生成的日誌。例如用戶在查詢信息「Nokia」的最終查詢結果中依次點擊了 「手機->Nokia->1600萬色」，並在此時選擇了一款手機商品進行點擊查看。此時，根據用戶的每一次點擊操作生成日誌記錄，該日誌記錄中包括查詢信息，點擊對象，相關點擊對象(即點擊「手機」為點擊「 1600萬色」的相關點擊操作)等等。步驟107、根據接收的日誌進行統計分析獲得類目模型。具體地，根據接收的日誌進行統計分析獲得類目模型包括以下步驟根據所述日誌記錄中的查詢信息和對應的點擊信息對所述日誌記錄進行統計分析，獲得統計分析結果，所述統計分析結果為與所述查詢信息對應的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重；所述權重為所述商品類目和對應的屬性類目點擊次數和/或點擊概率；根據所述統計分析結果生成類目模型；將所述統計分析結果按照商品類目樹進行排列，生成類目模型。其中，根據所述統計分析結果生成類目模型包括判斷與所述查詢信息對應的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重是否達到預設的權重門限；當達到預設的權重門限時，根據與所述查詢信息對應的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重建立類目模型。例如對一天之內的日誌進行統計分析，得到當查詢信息為「Nokia」時，點擊商品類目「手機」的次數為1000，點擊「手機外殼」次數為500，點擊「手機」下的網絡制式的次數為300，其中點擊「GSM」的次數為100次，點擊「CDMA」的次數為50次。此時，生成的類目模型為商品類目手機(1000)手機外殼(500)；屬性類目GSM(100)CDMA(50)。步驟108、將所述類目模型更新到所述類目模型庫中。該步驟不斷地通過用戶的歷史點擊記錄更新類目模型庫，而更新後的類目模型庫用於根據後續用戶的查詢返回查詢結果，從而不斷地保持類目模型庫的精度，提高返回的查詢結果的準確性。當然，也可以對時間較早的數據進行數據淘汰。需要說明的是，上述步驟102和步驟103之間無先後順序。為實現上述基於垂直搜索的查詢方法，本申請實施例提供一種基於垂直搜索的查詢系統，如圖3所示，包括日誌伺服器、建模伺服器、查詢伺服器、商品庫和商品類目模型庫。其中，查詢伺服器包括為前端查詢伺服器，類目查詢伺服器和商品查詢伺服器，商品類目模型庫存儲在類目查詢伺服器，商品庫存儲在商品查詢伺服器。其中，前端伺服器作為用戶與後臺交互的媒介，用於接收用戶的查詢請求，並將後臺的查詢結果反饋給用戶。而類目查詢伺服器和商品查詢伺服器用於根據前臺伺服器轉發的查詢請求在商品庫和商品類目模型庫中進行查詢。其中，商品類目模型庫中的類目模型是由建模伺服器根據日誌伺服器記錄的日誌生成的。以下分別對上述功能模塊進行進一步的介紹。其中，如圖4所示，前端查詢伺服器包括接收模塊，用於接收用戶的查詢請求和類目查詢伺服器和商品查詢伺服器返回的查詢結果；合併模塊，用於對類目查詢伺服器和商品查詢伺服器返回的查詢結果進行合併，生成最終的查詢結果；發送模塊，用於將用戶的查詢請求發送給類目查詢伺服器和商品查詢伺服器，並將接收的查詢結果發送給用戶。如圖5所示，類目查詢伺服器包括接收模塊，用於接收前端查詢伺服器發送的查詢請求，該查詢請求中攜帶查詢信息；查詢模塊，用於根據查詢信息在類目模型庫中檢索與所述查詢信息相匹配的商品類目以及對應的權重和對應的屬性類目以及對應的權重；發送模塊，用於將查詢結果發送給前端查詢伺服器。如圖6所示，商品查詢伺服器包括接收模塊，用於接收前端查詢伺服器發送的查詢請求，該查詢請求中攜帶查詢信息；查詢模塊，用於根據查詢信息在商品庫檢索與所述查詢信息相匹配的商品類目以及對應的權重和對應的屬性類目以及對應的權重；發送模塊， 用於並將查詢結果發送給前端查詢伺服器。如圖7所示，建模伺服器包括接收模塊，用於接收日誌伺服器生成的日誌記錄； 統計分析模塊，用於根據所述日誌記錄中的查詢信息和對應的點擊信息對所述日誌記錄進行統計分析，獲得統計分析結果，所述統計分析結果為與所述查詢信息對應的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重；所述權重為所述商品類目和對應的屬性類目點擊次數和/或點擊概率。生成模塊，根據所述統計分析結果生成類目模型， 並將所述統計分析結果按照商品類目樹進行排列。發送模塊，用於將生成的類目模型發送給商品類目模型庫。上述各種伺服器之間的交互過程具體包括以下兩個階段⑴查詢階段；(2)更新階段。其中，查詢階段為前端查詢伺服器接收用戶的查詢請求，所述查詢請求中攜帶查詢信息。前端查詢伺服器將該查詢信息分別發送給類目查詢伺服器和商品查詢伺服器。類目查詢伺服器根據該查詢信息在類目模型庫中檢索與所述查詢信息相匹配的商品類目和/ 或屬性類目，生成第一查詢結果，並將該第一查詢結果發送給前端查詢伺服器。商品查詢伺服器根據該查詢信息在商品庫中檢索與所述查詢信息相匹配的商品類目和/或屬性類目，生成第二查詢結果，並將該第二查詢結果發送給前端查詢伺服器。前端查詢伺服器將二個查詢結果進行合併，生成最終查詢結果發送給用戶，使用戶進行點擊查看。查詢後的更新階段為當用戶在最終查詢結果中進行點擊查看時，前端查詢伺服器將該操作發送給日誌伺服器，使日誌伺服器根據該點擊操作生成日誌；日誌伺服器將一段時間內的批量日誌發送給建模伺服器，建模伺服器根據本批數據進行統計分析，獲取統計分析結果，並根據該統計分析結果生成類目模型，發送給類目查詢伺服器，使類目查詢伺服器將該生成的類目模型更新到類目模型庫中。而對於商品搜索伺服器中的商品庫，則根據商品自身的所屬類目和屬性進行維護和更新。由上述交互過過程可知，查詢階段和更新階段是一個整體循環過程，查詢的返回結果供用戶點擊查看，根據用戶的點擊查看進行更新，在根據更新後的數據進行查詢，如此往復，不斷更新，以提高查詢的相關度。以下結合具體應用場景，對本申請中的基於垂直搜索的查詢方法進行詳細闡述。如圖8所示，為本申請實施例提供的一種基於垂直搜索的查詢方法，為根據查詢請求在類目模型庫和商品庫中進行查詢的過程(即查詢階段)，具體包括以下步驟步驟301、前端查詢伺服器獲取用戶的查詢請求，該查詢請求中攜帶查詢信息。前端查詢伺服器通過對查詢請求進行解析，獲取查詢信息。該解析過程具體包括， 分析該查詢請求是用戶通過查詢輸入框輸入的關鍵字還是用戶在查詢系統提供的商品類目或屬性類目中選擇的某一商品類目或屬性類目。因此，所述查詢請求中攜帶的查詢信息可以為用戶輸入的查詢關鍵字，也可以是用戶輸入的查詢關鍵字和用戶選擇的商品類目或屬性類目的組合。例如當查詢請求中攜帶的內容為「Nokia手機滑蓋」時，前端伺服器從該內容中提取出查詢信息「Nokia」，「手機」，「滑蓋」，並分析該三個查詢信息的來源，若「Nokia」為用戶通過查詢輸入框輸入的關鍵詞，「手機」為用戶選擇的商品類目，「滑蓋」為用戶選擇的屬性類目，則該查詢請求為用戶輸入的查詢關鍵字和用戶選擇的商品類目或屬性類目的組
I=I O步驟302、前端查詢伺服器將接收的查詢信息分別轉發給類目查詢伺服器和商品查詢伺服器。步驟303、類目查詢伺服器根據所述查詢信息在類目模型庫中檢索與該查詢信息相匹配的商品類目和對應的屬性類目，生成第一查詢結果，並將第一查詢結果返回給前端查詢伺服器。類目模型庫存儲有大量的類目模型，每一個類目模型由若干個商品類目及其權重和對應的屬性類目及其權重組成，並與關鍵詞一一對應。其中由商品類目及其權重組成根據對應的關鍵詞推送的商品類目集合，與商品類目對應的屬性及其權重組成根據對應的關鍵詞推送的屬性集合，且每個集合中按照權重由高到低的順序進行排列。需要說明的是， 每一個類目模型的生成根據對應的關鍵詞的歷史點擊數據完成，具體生成過程詳見後續說明。優選地，該類目模型以關鍵字為單位按照商品類目樹的結構(當然，也可以為其他順序)進行存儲，具體地，該類目模型的格式如表1所示表1、類目模型
18
權利要求
1.一種基於垂直搜索的查詢方法，其特徵在於，包括獲取用戶的查詢信息；根據所述查詢信息在類目模型庫中檢索與所述查詢信息相匹配的類目模型，並根據檢索到的類目模型生成第一查詢結果，所述類目模型包括與用戶輸入的關鍵詞對應的商品類目；並根據所述查詢信息在商品庫中搜索與所述查詢信息相匹配的商品類目，生成第二查詢結果；對所述第一查詢結果和所述第二查詢結果合併，生成最終查詢結果。
2.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述生成最終查詢結果之後，還包括將所述最終查詢結果發送給用戶，使所述用戶進行查看，並根據所述用戶對所述最終查詢結果的點擊操作和所述查詢信息生成日誌，對所述日誌進行統計分析獲得類目模型， 將所述類目模型更新到所述類目模型庫中。
3.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述類目模型還包括與所述商品類目對應的屬性類目；所述生成第二查詢結果的方法，還包括根據所述查詢信息在商品庫中搜索與所述查詢信息相匹配的商品類目和與所述商品類目對應的屬性類目。
4.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述查詢信息僅包括用戶輸入的關鍵字時， 所述根據所述查詢信息在類目模型庫中檢索與所述查詢信息相匹配的類目模型，並根據檢索到的類目模型生成第一查詢結果，具體包括判斷類目模型對應的關鍵字中是否存在與所述查詢信息中的關鍵字匹配的關鍵字；若存在，則根據所述查詢信息中的關鍵字在所述類目模型庫中檢索，查詢並獲取匹配的類目模型；否則，對所述查詢信息中關鍵字進行改寫，並進行再次判斷，直到判斷結果為存在並獲取到匹配的類目模型為止；根據所獲取的類目模型及其對應的權重和所獲取的直達屬性的屬性類目及其對應權重，生成第一查詢結果。
5.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述查詢信息包括用戶輸入的關鍵字和用戶所選擇的商品類目時，所述根據所述查詢信息在類目模型庫中檢索與所述查詢信息相匹配的類目模型，並根據檢索到的類目模型生成第一查詢結果，具體包括判斷類目模型對應的關鍵字中是否存在與所述查詢信息中的關鍵字匹配的關鍵字；若存在，則根據所述用戶輸入的關鍵字在所述類目模型庫中檢索，查詢並獲取匹配的類目模型；否則，對所述查詢信息中關鍵字進行改寫，並進行再次判斷，直到判斷結果為存在並獲取到與該關鍵字匹配的類目模型為止；從所獲取的類目模型中獲取與該查詢信息中的商品類目匹配的類目模型；獲取與該商品類目匹配的類目模型中的商品類目及其對應的權重，生成第一查詢結
6.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，對所述第一查詢結果和所述第二查詢結果合併，生成最終查詢結果，具體包括獲取第一合併結果，所述第一合併結果為所述第一查詢結果和所述第二查詢結果中相同的商品類目及其對應的權重，其中第一合併結果中的權重根據同一商品類目來自兩個查詢結果的權重進行加權獲得；獲取第二合併結果，所述第二合併結果為僅在所述第二查詢結果中出現的商品類目及其對應的權重；對第一合併結果中的權重進行權重提升，分別使第一合併結果中商品類目和屬性類目的每一個權重高於第二合併結果中的商品類目和屬性類目的每一個權重；按照商品類目對應的權重和與商品類目對應的屬性類目對應的權重由高到低的順序排列，並返回給用戶。
7.如權利要求3所述的方法，其特徵在於，對所述第一查詢結果和所述第二查詢結果合併，生成最終查詢結果，具體包括獲取第一合併結果，所述第一合併結果為所述第一查詢結果和所述第二查詢結果中相同的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重，其中第一合併結果中的權重根據同一商品類目或屬性類目的來自兩個查詢結果的權重進行加權獲得；獲取第二合併結果，所述第二合併結果為僅在所述第二查詢結果中出現的商品類目及其對應的權重和與所述商品類目對應的屬性類目及其對應權重；對第一合併結果中的權重進行權重提升，分別使第一合併結果中商品類目和屬性類目的每一個權重高於第二合併結果中的商品類目和屬性類目的每一個權重；按照商品類目對應的權重和與商品類目對應的屬性類目對應的權重由高到低的順序排列，並返回給用戶。
8.如權利要求2所述的方法，其特徵在於，所述根據所述用戶對所述最終查詢結果的點擊操作和所述查詢信息生成日誌，具體包括獲取用戶對作為請求響應返回的商品類目、與商品類目對應的屬性類目和商品進行點擊查看的點擊操作；根據點擊操作生成日誌，所述日誌包括查詢信息和對應的點擊信息，所述點擊信息包括點擊的商品所在商品類目和所屬商品屬性、點擊的商品類目和點擊的屬性類目； 存儲所生成的日誌。
9.如權利要求2所述的方法，其特徵在於，所述對所述日誌進行統計分析獲得類目模型，具體包括根據所述日誌記錄中的查詢信息和對應的點擊信息對所述日誌記錄進行統計分析，獲得統計分析結果，所述統計分析結果為與所述查詢信息對應的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重；所述權重為所述商品類目和與商品類目對應的屬性類目點擊次數和/或點擊概率；根據所述統計分析結果生成類目模型，並將所述統計分析結果按照商品類目樹進行排列。
10.如權利要求9所述的方法，其特徵在於，所述根據所述統計分析結果生成類目模型，具體包括判斷與所述查詢信息對應的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重是否達到預設的權重門限；當達到預設的權重門限時，根據與所述查詢信息對應的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重建立類目模型。
11.一種基於垂直搜索的查詢系統，其特徵在於，包括查詢伺服器、建模伺服器和日誌伺服器，其中，所述查詢伺服器，用於獲取用戶的查詢信息；根據所述查詢信息在類目模型庫中檢索與所述查詢信息相匹配的類目模型，並根據檢索到的類目模型生成第一查詢結果，所述類目模型包括與用戶輸入的關鍵詞對應的商品類目；並根據所述查詢信息在商品庫中搜索與所述查詢信息相匹配的商品類目，生成第二查詢結果；對所述第一查詢結果和所述第二查詢結果合併，生成最終查詢結果；所述日誌伺服器，用於根據所述用戶對所述查詢伺服器生成的最終查詢結果的點擊操作和所述查詢信息生成日誌，並將所述日誌發送給所述建模伺服器；所述建模伺服器，用於對所述日誌進行統計分析，獲得類目模型。
12.如權利要求11所述的系統，其特徵在於，所述建模伺服器，還用於將所述類目模型發送給所述查詢伺服器；所述查詢伺服器，還用於將所述最終查詢結果發送給用戶，使所述用戶進行查看；將來自所述建模伺服器的類目模型更新到所述類目模型庫中。
13.如權利要求11所述的系統，其特徵在於，所述類目模型還包括與所述商品類目對應的屬性類目；所述查詢伺服器，還用於根據所述查詢信息在商品庫中搜索與所述查詢信息相匹配的商品類目和與所述商品類目對應的屬性類目。
14.如權利要求11所述的系統，其特徵在於，所述日誌伺服器，具體用於獲取用戶對作為請求響應返回的商品類目、與商品類目對應的屬性類目和商品進行點擊查看的點擊操作；根據點擊操作生成日誌，所述日誌包括查詢信息和對應的點擊信息，所述點擊信息包括點擊的商品所在商品類目和所屬商品屬性、 點擊的商品類目和點擊的屬性類目；存儲所生成的日誌。
15.如權利要求11所述的系統，其特徵在於，所述建模伺服器，具體用於根據所述日誌記錄中的查詢信息和對應的點擊信息對所述日誌記錄進行統計分析，獲得統計分析結果，所述統計分析結果為與所述查詢信息對應的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重；所述權重為所述商品類目和與商品類目對應的屬性類目點擊次數和/或點擊概率；根據所述統計分析結果生成類目模型，並將所述統計分析結果按照商品類目樹進行排列。
16.如權利要求15所述的系統，其特徵在於，所述建模伺服器，具體用於判斷與所述查詢信息對應的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重是否達到預設的權重門限；當達到預設的權重門限時，根據與所述查詢信息對應的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重建立類目模型。
17.—種查詢伺服器，其特徵在於，包括獲取模塊，用於獲取用戶的查詢信息；查詢模塊，用於根據所述查詢信息在類目模型庫中檢索與所述查詢信息相匹配的類目模型，並根據檢索到的類目模型生成第一查詢結果，所述類目模型包括與用戶輸入的關鍵詞對應的商品類目，；並根據所述查詢信息在商品庫中搜索與所述查詢信息相匹配的商品類目，生成第二查詢結果；合併模塊，用於對所述第一查詢結果和所述第二查詢結果合併，生成最終查詢結果。
18.如權利要求17所述的伺服器，其特徵在於，所述查詢伺服器，還包括發送模塊，用於將所述最終查詢結果發送給用戶，使所述用戶進行查看，並使日誌伺服器根據所述用戶對所述最終查詢結果的點擊操作和所述查詢信息生成日誌，並將所述日誌發送給建模伺服器進行統計分析獲得類目模型並將所述類目模型更新到所述商品類目伺服器的類目模型庫中。
19.如權利要求17所述的伺服器，其特徵在於，所述類目模型還包括與所述商品類目對應的屬性類目；所述查詢模塊，還用於根據所述查詢信息在商品庫中搜索與所述查詢信息相匹配的商品類目和與所述商品類目對應的屬性類目。
20.如權利要求17所述的伺服器，其特徵在於，所述查詢信息僅包括用戶輸入的關鍵字時，所述查詢模塊，具體包括判斷子模塊，用於判斷類目模型對應的關鍵字中是否存在與所述查詢信息中的關鍵字匹配的關鍵字；匹配子模塊，用於若判斷子模塊判斷存在，則根據所述查詢信息中的關鍵字在所述類目模型庫中檢索，查詢並獲取匹配的類目模型；否則，對所述查詢信息中關鍵字進行改寫， 並進行再次判斷，直到判斷結果為存在並獲取到匹配的類目模型為止；生成子模塊，用於根據所獲取的類目模型及其對應的權重和所獲取的直達屬性的屬性類目及其對應權重，生成第一查詢結果。
21.如權利要求17所述的伺服器，其特徵在於，所述查詢信息包括用戶輸入的關鍵字和用戶所選擇的商品類目時，所述查詢模塊，具體包括判斷子模塊，用於判斷類目模型對應的關鍵字中是否存在與所述查詢信息中的關鍵字匹配的關鍵字；匹配子模塊，用於若判斷子模塊判斷存在，則根據所述用戶輸入的關鍵字在所述類目模型庫中檢索，查詢並獲取匹配的類目模型；否則，對所述查詢信息中關鍵字進行改寫，並進行再次判斷，直到判斷結果為存在並獲取到與該關鍵字匹配的類目模型為止；提取子模塊，用於從所獲取的類目模型中獲取與該查詢信息中的商品類目匹配的類目模型；生成子模塊，用於所述查詢伺服器獲取與該商品類目匹配的類目模型中的商品類目及其對應的權重，生成第一查詢結果。
22.如權利要求17所述的伺服器，其特徵在於，所述合併模塊，具體包括第一合併子模塊，用於獲取第一合併結果，所述第一合併結果為所述第一查詢結果和所述第二查詢結果中相同的商品類目及其對應的權重，其中第一合併結果中的權重根據同一商品類目來自兩個查詢結果的權重進行加權獲得；第二合併子模塊，用於獲取第二合併結果，所述第二合併結果為僅在所述第二查詢結果中出現的商品類目及其對應的權重；權重提升子模塊，用於對第一合併結果中的權重進行權重提升，分別使第一合併結果中商品類目和屬性類目的每一個權重高於第二合併結果中的商品類目和屬性類目的每一個權重；生成子模塊，用於按照商品類目對應的權重和與商品類目對應的屬性類目對應的權重由高到低的順序排列，並返回給用戶。
23.如權利要求19所述的伺服器，其特徵在於，所述合併模塊，具體包括 第一合併子模塊，用於獲取第一合併結果，所述第一合併結果為所述第一查詢結果和所述第二查詢結果中相同的商品類目及其對應的權重和與商品類目對應的屬性類目及其對應權重，其中第一合併結果中的權重根據同一商品類目或屬性類目的來自兩個查詢結果的權重進行加權獲得；第二合併子模塊，用於獲取第二合併結果，所述第二合併結果為僅在所述第二查詢結果中出現的商品類目及其對應的權重和與所述商品類目對應的屬性類目及其對應權重；權重提升子模塊，用於對第一合併結果中的權重進行權重提升，分別使第一合併結果中商品類目和屬性類目的每一個權重高於第二合併結果中的商品類目和屬性類目的每一個權重；生成子模塊，用於按照商品類目對應的權重和與商品類目對應的屬性類目對應的權重由高到低的順序排列，並返回給用戶。
全文摘要
本發明公開了一種基於垂直搜索的查詢方法、系統和裝置，該方法包括獲取用戶的查詢信息；根據所述查詢信息在類目模型庫中檢索與所述查詢信息相匹配的類目模型，並根據檢索到的類目模型生成第一查詢結果，所述類目模型包括與用戶輸入的關鍵詞對應的商品類目；並根據所述查詢信息在商品庫中搜索與所述查詢信息相匹配的商品類目，生成第二查詢結果；對所述第一查詢結果和所述第二查詢結果合併，生成最終查詢結果。通過本申請，提高了用戶查詢結果與用戶查詢意圖的相關度，提高用戶體驗感。
文檔編號G06Q30/00GK102236663SQ20101016053
公開日2011年11月9日 申請日期2010年4月30日 優先權日2010年4月30日
發明者傅其樂, 寧偉, 聶緒平, 肖和, 莫毅 申請人:阿里巴巴集團控股有限公司