[发明专利]一种个性化数据搜索方法和装置

摘要

本申请涉及一种个性化数据搜索方法和装置。该方法包括：对用户行为数据中记录的用户行为进行机器学习，获得用户行为数据的满意度；选择用户行为数据中的用户的特征和数据对象的特征中的一项或多项特征形成的特征组合；根据特征或特征组合下的用户行为数据的满意度，进行个性化模型训练，获得特征或特征组合的个性化权重；根据特征或特征组合的个性化权重，对搜索出的一个或多个数据对象进行排序以展示一个或多个数据对象。本申请结合以往的用户行为数据训练满意度模型，进而训练个性化模型，利用个性化模型对搜索出的数据对象进行排序并展示。以此改进和提升了搜索平台的性能，提高了搜索结果的准确性，为用户输出合理其符合其搜索意图的结果。

主权项

1.一种个性化数据搜索方法，其特征在于，包括：根据对用户行为数据中记录的用户对数据对象的用户行为进行机器学习，以获得每个用户行为数据的满意度；其中，用户行为数据的满意度包括，在该用户行为数据中，针对记录的数据对象，记录的用户能够实现指定的数据交互的概率，所述指定的数据交互包括期望用户进行的数据交互；选择所述每个用户行为数据中的用户的特征、以及所述数据对象的特征中的一项特征或多项特征形成的特征组合；根据每个特征或特征组合下的用户行为数据的满意度，进行个性化模型训练，并获得每个特征或特征组合的个性化权重；根据所述特征或特征组合的个性化权重，对根据用户的搜索请求中的查询词所搜索出的一个或多个数据对象，进行排序，以根据所述排序展示所述一个或多个数据对象。