專利名稱：一種社區(qū)用戶的搜索排序方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種社區(qū)用戶的搜索排序方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
社區(qū)化是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的最重要的方向之一，眾多如微博、天涯、Qzone、朋友、人人、校內(nèi)等著名社區(qū)網(wǎng)站也正在為廣大用戶提供無時空限制的更廣闊的社會活動空間，并逐漸成為了人們生活中不可或缺的一部分。隨著網(wǎng)絡(luò)社區(qū)化的發(fā)展，越來越多的人正在使用各種不同的社區(qū)，而每個社區(qū)內(nèi)的用戶也在迅速的增長，而在社區(qū)中找到自己感興趣的人，即對社區(qū)用戶的搜索排序功能，則成為了社區(qū)為用戶提供的一個重要應(yīng)用，而對于該應(yīng)用來說，如何在海量用戶數(shù)據(jù)中快速準(zhǔn)確的找到用戶想要搜索的社區(qū)用戶并將搜索結(jié)果進(jìn)行合適的排序，則是反映該功能好壞的重要的因素。而目前大部分社區(qū)中提供的搜索排序中，搜索部分采用的是單一的用戶屬性匹配搜索，排序部分采用簡單的匹配度排序，即社區(qū)后臺分字段存儲用戶的姓名、出生年月日、學(xué)校、公司、所在地、興趣等用戶屬性字段，搜索時根據(jù)用戶輸入的關(guān)鍵字，在這些字段中進(jìn)行搜索和匹配，得到搜索結(jié)果；并按照關(guān)鍵字的匹配度進(jìn)行搜索結(jié)果的排序。對于目前社區(qū)用戶的數(shù)量來說，采用現(xiàn)有的搜索排序方法得到的搜索結(jié)果較多，而因為使用的排序因子單一，具有相同匹配度的搜索結(jié)果也很多，而對于這類搜索結(jié)果，現(xiàn)有技術(shù)一般是隨機(jī)排序，這就造成了用戶在搜索結(jié)果首頁或者前幾頁看到的搜索結(jié)果并不是最優(yōu)化的，距離用戶真正的需求相差甚多，用戶往往需要多次搜索才能找到需要的人。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明提供了一種社區(qū)用戶的搜索排序方法及系統(tǒng)，能夠得到更優(yōu)化的搜索排序結(jié)果。為達(dá)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案具體是這樣實現(xiàn)的一種社區(qū)用戶的搜索排序方法，該方法包括根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)計算預(yù)排序因子和離線排序因子；以所述預(yù)排序因子為權(quán)值對用戶倒排索引進(jìn)行加權(quán)排序，得到有序倒排的用戶索引數(shù)據(jù)；對于登錄態(tài)搜索的用戶，在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，根據(jù)所述離線排序因子對所述搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，得到最終排序結(jié)果。較佳地，該方法進(jìn)一步包括對于非登錄態(tài)搜索的用戶，獲取所述非登錄態(tài)搜索的用戶的位置信息計算在線排序因子；在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，根據(jù)所述在線排序因子對所述搜索結(jié)果進(jìn)行排序，將與所述非登錄態(tài)搜索的用戶的位置相同或相近的項目靠前排列，得到最終的排序結(jié)果。較佳地，該方法進(jìn)一步包括獲取所述登錄態(tài)搜索的用戶的位置信息計算在線排序因子；在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，進(jìn)一步根據(jù)所述在線排序因子和離線排序因子對搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，將與所述登錄態(tài)搜索的用戶的位置相同或相近的社區(qū)用戶靠前排列，得到最終的排序結(jié)果。較佳地，該方法進(jìn)一步包括根據(jù)所述登錄態(tài)搜索的用戶的屬性信息，計算在線排序因子；在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，進(jìn)一步根據(jù)所述在線排序因子和離線排序因子對所述搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，將與所述登錄態(tài)搜索的用戶具有相同或相近屬性的社區(qū)用戶靠前排列，得到最終的排序結(jié)果。較佳地，所述預(yù)排序因子包括根據(jù)用戶在社區(qū)的等級數(shù)據(jù)、最近登錄和使用社區(qū)的情況數(shù)據(jù)計算的用戶活躍度。較佳地，所述離線排序因子包括如下至少一種根據(jù)用戶在社區(qū)發(fā)表或閱讀的文章、交流和交友對象、關(guān)注對象數(shù)據(jù)分析得到的用戶喜好信息或用戶分類信息；根據(jù)用戶在社區(qū)的好友、關(guān)注對象數(shù)據(jù)分析得到的用戶潛在好友關(guān)系鏈信息；根據(jù)用戶與好友之間的相互行為數(shù)據(jù)計算的用戶親密程度信息?！N社區(qū)用戶的搜索排序系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括離線分析模塊，用于根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)計算預(yù)排序因子和離線排序因子；索引模塊，用于以所述預(yù)排序因子為權(quán)值對用戶倒排索引進(jìn)行加權(quán)排序，得到有序倒排的用戶索引數(shù)據(jù)；排序模塊，對于登錄態(tài)搜索的用戶，用于在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，根據(jù)所述離線排序因子對所述搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，得到最終排序結(jié)果。較佳地，該系統(tǒng)進(jìn)一步包括在線分析模塊，對于非登錄態(tài)搜索的用戶，用于獲取所述非登錄態(tài)搜索的用戶的位置信息計算在線排序因子；所述排序模塊，對于非登錄態(tài)搜索的用戶，進(jìn)一步用于，在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，根據(jù)所述在線排序因子對所述搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，將與所述用戶的位置相同或相近的項目靠前排列，得到最終的排序結(jié)果。較佳地，該系統(tǒng)進(jìn)一步包括在線分析模塊，用于獲取所述登錄態(tài)搜索的用戶的位置信息計算在線排序因子；所述排序模塊，進(jìn)一步用于，在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，根據(jù)所述離線排序因子和在線排序因子對搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，將與所述登錄態(tài)搜索的用戶的位置相同或相近的項目靠前排列，得到最終的排序結(jié)果。較佳地，該系統(tǒng)進(jìn)一步包括在線分析模塊，根據(jù)所述登錄態(tài)搜索的用戶的屬性信息，計算在線排序因子；所述排序模塊，進(jìn)一步用于，在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，根據(jù)所述在線排序因子和離線排序因子對所述搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，將與所述登錄態(tài)搜索的用戶具有相同或相近屬性的社區(qū)用戶靠前排列，得到最終的排序結(jié)果。較佳地，所述離線分析模塊包括預(yù)排序因子計算單元，用于根據(jù)用戶在社區(qū)的等級數(shù)據(jù)、最近登錄和使用社區(qū)的情況數(shù)據(jù)計算的用戶活躍度計算預(yù)排序因子；離線排序因子計算單元，用于將根據(jù)用戶在社區(qū)發(fā)表或閱讀的文章、交流和交友對象、關(guān)注方向數(shù)據(jù)分析得到用戶喜好信息或用戶分類信息計算離線排序因子；和/或，將根據(jù)用戶在社區(qū)的好友、關(guān)注對象數(shù)據(jù)分析得到的用戶潛在好友關(guān)系鏈信息計算離線排序因子；和/或，將根據(jù)用戶與好友之間的相互行為數(shù)據(jù)計算的用戶親密程度信息計算離線排序因子。由上述技術(shù)方案可見，本發(fā)明的這種社區(qū)用戶的搜索排序方法和系統(tǒng)，在搜索排序技術(shù)的排序部分引入了根據(jù)用戶歷史行為數(shù)據(jù)計算得到的預(yù)排序因子和離線排序因子；通過將預(yù)排序因子作為權(quán)值，在建立索引數(shù)據(jù)時，預(yù)先對倒排索引進(jìn)行預(yù)排序，得到有序倒排的索引數(shù)據(jù)；以及將離線排序因子作為權(quán)值，對根據(jù)有序倒排的索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果再進(jìn)行加權(quán)計算，從而能夠使搜索結(jié)果的排列更加貼合用戶的需求，與用戶的關(guān)聯(lián)性更大，即達(dá)到了搜索結(jié)果的優(yōu)化目的。


圖I為本發(fā)明實施例的搜索排序方法實現(xiàn)原理圖；圖2為本發(fā)明實施例的搜索排序系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖3為本發(fā)明實施例的離線分析模塊結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下參照附圖并舉實施例，對本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說明。本發(fā)明主要是在搜索排序方法的排序部分，引入了根據(jù)用戶歷史行為數(shù)據(jù)預(yù)先計算得到的預(yù)排序因子和離線排序因子，在建立索引數(shù)據(jù)時，以所述預(yù)排序因子為權(quán)值對用戶倒排索引進(jìn)行加權(quán)排序，得到有序倒排的用戶索引數(shù)據(jù)；對于登錄態(tài)搜索的用戶，在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，根據(jù)所述離線排序因子對所述搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，得到最終排序結(jié)果。通過預(yù)排序因子和離線排序因子，使得本發(fā)明的搜索排序方法更加貼合用戶需求，與用戶關(guān)聯(lián)性更大。圖I為本發(fā)明的搜索排序方法實現(xiàn)原理圖，如圖I所示，本發(fā)明對現(xiàn)有排序的改進(jìn)包括I、索引數(shù)據(jù)建立過程在建立所述用戶的索引數(shù)據(jù)時，根據(jù)預(yù)排序因子對所述用戶倒排索引進(jìn)行預(yù)排序，得到有序倒排的用戶索引數(shù)據(jù)。索引數(shù)據(jù)是搜索引擎預(yù)先建立的基于用戶屬性字段的搜索索引，現(xiàn)有技術(shù)中，對于索引數(shù)據(jù)是不進(jìn)行排序的，索引數(shù)據(jù)中各項目的排列隨機(jī)，而在本發(fā)明中，則引入了預(yù)排序因子的概念，根據(jù)預(yù)排序因子為各項目賦予不同的權(quán)值，對索引數(shù)據(jù)中各項目進(jìn)行加權(quán)計算，即預(yù)排序，從而得到經(jīng)過排序的有序倒排的索引數(shù)據(jù)，保證更優(yōu)化的數(shù)據(jù)排在各倒排隊列的前面，從而使搜索結(jié)果(社區(qū)用戶)的排列更加優(yōu)化。其中預(yù)排序因子可以是根據(jù)用戶的某些歷史行為數(shù)據(jù)計算出的數(shù)值，例如通過社區(qū)用戶在社區(qū)的用戶等級、最近的登錄和使用情況，計算出的用戶活躍度，活躍度高的社區(qū)用戶將排在倒排隊列的前面，從而在用戶搜索社區(qū)用戶時，不進(jìn)行其他操作，即可將活躍度高的社區(qū)用戶呈現(xiàn)在搜索結(jié)果的前列；具體活躍度計算方法可根據(jù)具體需要確定。2、排序過程在對搜索結(jié)果進(jìn)行排序時，本發(fā)明引入了離線排序因子和在線排序因子，對通過索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果再進(jìn)行加權(quán)計算，得到最終排序結(jié)果。離線排序因子和在線排序因子可以同時使用，也可以僅使用其中之一。其中，離線排序因子和在線排序因子都是根據(jù)用戶的某些歷史行為數(shù)據(jù)分析得到的信息，其區(qū)別在于，在線排序因子是在用戶搜索時實時分析得到的用于加權(quán)計算的信息，而離線排序因子則可以在用戶搜索前預(yù)先分析得到。A、離線排序因子舉例I、用戶喜好或用戶分類信息通過用戶在社區(qū)發(fā)表或閱讀過的文章、交流和交友對象、關(guān)注對象等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定用戶喜好及所屬分類的信息，對于與搜索用戶喜好相同，或者分類相同的社區(qū)用戶，在排序時可以賦予較大的權(quán)值，從而使搜索結(jié)果中，與用戶喜好相同或分類相同的社區(qū)用戶排列在前。2、用戶潛在好友關(guān)系鏈信息通過用戶在社區(qū)已有的好友圈、關(guān)注的對象以及這些用戶的好友等多種好友關(guān)系數(shù)據(jù)，分析得到用戶的潛在好友關(guān)系鏈信息；這樣在該用戶進(jìn)行搜索時，可以給搜索結(jié)果中，屬于該用戶潛在好友關(guān)系鏈中的社區(qū)用戶賦予較大的權(quán)值，從而使搜索結(jié)果中，與用戶具有潛在好友關(guān)系的社區(qū)用戶排列在前。3、親密程度信息根據(jù)用戶與其他社區(qū)用戶之間的相互行為數(shù)據(jù)計算其他社區(qū)用戶與該用戶的親密程度。當(dāng)這個用戶進(jìn)行搜索時，可以給搜索結(jié)果中，與該用戶親密程度大的社區(qū)用戶賦予較大的權(quán)值，從而使搜索結(jié)果中，與用戶親密度大的社區(qū)用戶排列在前。當(dāng)然，用戶的離線排序因子都基于用戶在社區(qū)中的歷史行為數(shù)據(jù)，因此上述離線排序因子只能在確認(rèn)用戶身份時才能應(yīng)用，即只能應(yīng)用于用戶登錄社區(qū)后的在線搜索狀態(tài)。上述例舉的離線排序因子在排序時可以僅使用其中之一，也可以使用多個離線排序因子綜合排序。B、在線排序因子舉例I、用戶位置信息在用戶檢索時，可搜索用戶當(dāng)前的IP地址作為用戶的位置信息，排序時，對搜索結(jié)果中與該用戶位置相同的社區(qū)用戶賦予較大權(quán)值，從而使位置相同或相近的社區(qū)用戶排列靠前。用戶位置信息作為在線排序因子，既可應(yīng)用于用戶沒有登錄社區(qū)時的非登錄態(tài)搜索，也可以應(yīng)用于用戶登錄社區(qū)后的登錄態(tài)搜索。2、用戶屬性信息在用戶檢索時，可搜索用戶本身注冊資料當(dāng)中的個人屬性數(shù)據(jù)，如所在地、學(xué)校、畢業(yè)時間、所在公司、愛好等；排序時，對搜索結(jié)果中與該用戶屬性信息相同的社區(qū)用戶賦予較大權(quán)值，從而使與該用戶具有相同或相近屬性的社區(qū)用戶排列靠前。由于用戶屬性信息需要用戶登錄后才能得到，所以用戶屬性信息作為在線排序因子只能應(yīng)用于用戶登錄社區(qū)后的登錄態(tài)搜索。根據(jù)上述離線排序因子或在線排序因子進(jìn)行搜索結(jié)果的排序時，具體權(quán)值的賦予可根據(jù)具體應(yīng)用需要確定，確定所有權(quán)值后，根據(jù)所有的權(quán)值綜合排序，最終得到優(yōu)化后的排序結(jié)果。另外，本發(fā)明還提供了一種應(yīng)用上述思想實現(xiàn)的社區(qū)用戶的搜索排序系統(tǒng)，該系統(tǒng)如圖2所示,包括離線分析模塊201，用于根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)計算預(yù)排序因子和離線排序因子;索引模塊202，用于以所述預(yù)排序因子為權(quán)值對用戶倒排索引進(jìn)行加權(quán)排序，得到有序倒排的用戶索引數(shù)據(jù)；排序模塊203，對于登錄態(tài)搜索的用戶，用于在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，根據(jù)所述離線排序因子對所述搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，得到最終排序結(jié)果。作為較佳實施例，該系統(tǒng)還可以進(jìn)一步包括在線分析模塊204，對于非登錄態(tài)搜索的用戶，用于獲取所述非登錄態(tài)搜索的用戶的位置信息計算在線排序因子；所述排序模塊203，對于非登錄態(tài)搜索的用戶，進(jìn)一步用于在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，根據(jù)所述在線排序因子對所述搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，將與所述用戶的位置相同或相近的項目靠前排列，得到最終的排序結(jié)果?；蛘咦鳛榱硪惠^佳實施例，該系統(tǒng)也可以進(jìn)一步包括在線分析模塊204 ；其中，在線分析模塊204，用于獲取所述登錄態(tài)搜索的用戶的位置信息計算在線排序因子；所述排序模塊203，進(jìn)一步用于根據(jù)所述離線排序因子和在線排序因子對搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，將與所述登錄態(tài)搜索的用戶的位置相同或相近的項目靠前排列，得到最終的排序結(jié)果?；蛘咦鳛榱硪惠^佳實施例，該系統(tǒng)同樣可以進(jìn)一步包括在線分析模塊204 ；其中，在線分析模塊204，對于登錄態(tài)搜索的用戶，用于將根據(jù)所述登錄態(tài)搜索的用戶的屬性信息計算在線排序因子；所述排序模塊203，進(jìn)一步用于，在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，根據(jù)所述在線排序因子和離線排序因子對所述搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，將與所述登錄態(tài)搜索的用戶具有相同或相近屬性的社區(qū)用戶靠前排列，得到最終的排序結(jié)果。另外，作為較佳實施例，所述離線分析模塊201如圖3所示，可以包括預(yù)排序因子計算單元301，用于根據(jù)用戶在社區(qū)的等級數(shù)據(jù)、最近登錄和使用社區(qū)的情況數(shù)據(jù)計算的用戶活躍度計算預(yù)排序因子；離線排序因子計算單元302，用于將根據(jù)用戶在社區(qū)發(fā)表或閱讀的文章、交流和交友對象、關(guān)注方向數(shù)據(jù)分析得到用戶喜好信息或用戶分類信息計算離線排序因子；和/或，將根據(jù)用戶在社區(qū)的好友、關(guān)注對象數(shù)據(jù)分析得到的用戶潛在好友關(guān)系鏈信息計算離線排序因子；和/或，將根據(jù)用戶與好友之間的相互行為數(shù)據(jù)計算的用戶親密程度信息計算離線排序因子。
由上述的實施例可見，本發(fā)明的這種社區(qū)用戶的搜索排序方法和系統(tǒng)，通過對用戶的資料和行為的分析，在結(jié)果排序時引入了用戶資料匹配、活躍度、潛在好友關(guān)系鏈、用戶之間的親密程度等排序因子，實現(xiàn)了更準(zhǔn)確和優(yōu)質(zhì)的社區(qū)用戶搜索。對用戶來說可有效提升其使用搜索的效率，最大程度的快速滿足其搜索需求，提升其對搜索和社區(qū)的滿意度；同時也會激發(fā)其使用搜索的熱情，對提升社區(qū)人氣和活躍度也能有效提升，從而提高用戶對社區(qū)的粘性，達(dá)到用戶和社區(qū)的共贏。以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明保護(hù)的范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種社區(qū)用戶的搜索排序方法，其特征在于，該方法包括 根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)計算預(yù)排序因子和離線排序因子； 以所述預(yù)排序因子為權(quán)值對用戶倒排索引進(jìn)行加權(quán)排序，得到有序倒排的用戶索引數(shù)據(jù)； 對于登錄態(tài)搜索的用戶，在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，根據(jù)所述離線排序因子對所述搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，得到最終排序結(jié)果。
2.如權(quán)利要求I所述的社區(qū)用戶的搜索排序方法，其特征在于，該方法進(jìn)一步包括 對于非登錄態(tài)搜索的用戶，獲取所述非登錄態(tài)搜索的用戶的位置信息計算在線排序因子; 在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，根據(jù)所述在線排序因子對所述搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，將與所述非登錄態(tài)搜索的用戶的位置相同或相近的項目靠前排列，得到最終的排序結(jié)果。
3.如權(quán)利要求I所述的社區(qū)用戶的搜索排序方法，其特征在于，該方法進(jìn)一步包括 獲取所述登錄態(tài)搜索的用戶的位置信息計算在線排序因子； 在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，進(jìn)一步根據(jù)所述在線排序因子和離線排序因子對搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，將與所述登錄態(tài)搜索的用戶的位置相同或相近的社區(qū)用戶靠前排列，得到最終的排序結(jié)果。
4.如權(quán)利要求I、2或3所述的社區(qū)用戶的搜索排序方法，其特征在于，該方法進(jìn)一步包括 根據(jù)所述登錄態(tài)搜索的用戶的屬性信息，計算在線排序因子； 在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，進(jìn)一步根據(jù)所述在線排序因子和離線排序因子對所述搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，將與所述登錄態(tài)搜索的用戶具有相同或相近屬性的社區(qū)用戶靠前排列，得到最終的排序結(jié)果。
5.如權(quán)利要求I、2或3所述的社區(qū)用戶的搜索排序方法，其特征在于，所述預(yù)排序因子包括 根據(jù)用戶在社區(qū)的等級數(shù)據(jù)、最近登錄和使用社區(qū)的情況數(shù)據(jù)計算的用戶活躍度。
6.如權(quán)利要求I、2或3所述的社區(qū)用戶的搜索排序方法，其特征在于，所述離線排序因子包括如下至少一種 根據(jù)用戶在社區(qū)發(fā)表或閱讀的文章、交流和交友對象、關(guān)注對象數(shù)據(jù)分析得到的用戶喜好信息或用戶分類信息； 根據(jù)用戶在社區(qū)的好友、關(guān)注對象數(shù)據(jù)分析得到的用戶潛在好友關(guān)系鏈信息； 根據(jù)用戶與好友之間的相互行為數(shù)據(jù)計算的用戶親密程度信息。
7.—種社區(qū)用戶的搜索排序系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括 離線分析模塊，用于根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)計算預(yù)排序因子和離線排序因子； 索引模塊，用于以所述預(yù)排序因子為權(quán)值對用戶倒排索引進(jìn)行加權(quán)排序，得到有序倒排的用戶索引數(shù)據(jù)； 排序模塊，對于登錄態(tài)搜索的用戶，用于在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，根據(jù)所述離線排序因子對所述搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，得到最終排序結(jié)果。
8.如權(quán)利要求7所述的社區(qū)用戶的搜索排序系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)進(jìn)一步包括在線分析模塊，對于非登錄態(tài)搜索的用戶，用于獲取所述非登錄態(tài)搜索的用戶的位置信息計算在線排序因子； 所述排序模塊，對于非登錄態(tài)搜索的用戶，進(jìn)一步用于，在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，根據(jù)所述在線排序因子對所述搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，將與所述用戶的位置相同或相近的項目靠前排列，得到最終的排序結(jié)果。
9.如權(quán)利要求7所述的社區(qū)用戶的搜索排序系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)進(jìn)一步包括 在線分析模塊，用于獲取所述登錄態(tài)搜索的用戶的位置信息計算在線排序因子； 所述排序模塊，進(jìn)一步用于，在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，根據(jù)所述離線排序因子和在線排序因子對搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，將與所述登錄態(tài)搜索的用戶的位置相同或相近的項目靠前排列，得到最終的排序結(jié)果。
10.如權(quán)利要求7所述的社區(qū)用戶的搜索排序系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)進(jìn)一步包括 在線分析模塊，根據(jù)所述登錄態(tài)搜索的用戶的屬性信息，計算在線排序因子； 所述排序模塊，進(jìn)一步用于，在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，根據(jù)所述在線排序因子和離線排序因子對所述搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，將與所述登錄態(tài)搜索的用戶具有相同或相近屬性的社區(qū)用戶靠前排列，得到最終的排序結(jié)果。
11.如權(quán)利要求7、8或9所述的社區(qū)用戶的搜索排序系統(tǒng)，其特征在于，所述離線分析模塊包括 預(yù)排序因子計算單元，用于根據(jù)用戶在社區(qū)的等級數(shù)據(jù)、最近登錄和使用社區(qū)的情況數(shù)據(jù)計算的用戶活躍度計算預(yù)排序因子； 離線排序因子計算單元，用于將根據(jù)用戶在社區(qū)發(fā)表或閱讀的文章、交流和交友對象、關(guān)注方向數(shù)據(jù)分析得到用戶喜好信息或用戶分類信息計算離線排序因子； 和/或，將根據(jù)用戶在社區(qū)的好友、關(guān)注對象數(shù)據(jù)分析得到的用戶潛在好友關(guān)系鏈信息計算離線排序因子； 和/或，將根據(jù)用戶與好友之間的相互行為數(shù)據(jù)計算的用戶親密程度信息計算離線排序因子。
全文摘要
本發(fā)明實施例公開了一種社區(qū)用戶的搜索排序方法，該方法包括根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)計算預(yù)排序因子和離線排序因子；以所述預(yù)排序因子為權(quán)值對用戶倒排索引進(jìn)行加權(quán)排序，得到有序倒排的用戶索引數(shù)據(jù)；對于登錄態(tài)搜索的用戶，在根據(jù)所述索引數(shù)據(jù)得到的搜索結(jié)果中，根據(jù)所述離線排序因子對所述搜索結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計算，得到最終排序結(jié)果。本發(fā)明還公開了一種社區(qū)用戶的搜索排序系統(tǒng)，該方法和系統(tǒng)能夠使用戶得到更優(yōu)化的搜索排序結(jié)果。
文檔編號G06F17/30GK102982035SQ201110260200
公開日2013年3月20日 申請日期2011年9月5日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月5日
發(fā)明者王衛(wèi)波, 潘樹燊, 吳懿, 曹放, 張晶 申請人:騰訊科技(深圳)有限公司