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龙图腾网获悉山东省大数据中心申请的专利一种基于多维度特征的垂直搜索引擎精排方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119226603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411165686.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于多维度特征的垂直搜索引擎精排方法及系统是由王旭东;邹丰义;郑艳君;宋国训;王建坤设计研发完成，并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维度特征的垂直搜索引擎精排方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机软件技术领域，尤其是涉及一种基于多维度特征的垂直搜索引擎精排方法及系统。所述方法，包括获取召回的资源信息，基于获取的资源信息进行特征提取，包括提取资源信息的文档特征、资源热度特征、栏目特征和用户行为特征；根据提取的资源信息特征进行分类模型加权，根据提取的资源信息特征进行资源热度加权，包括设置资源热度超参数，用于调整资源热度的权重；将分类模型加权结果和资源热度加权结果进行模型整合，利用模型整合后的权重进行精排打分，根据最终的打分结果，对召回的资源进行排序。本发明通过综合考虑多维度特征，对搜索结果进行合理的加权，从而实现精准的搜索结果展示。

本发明授权一种基于多维度特征的垂直搜索引擎精排方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度特征的垂直搜索引擎精排方法，其特征在于，包括： 获取召回的资源信息，包括获取文档信息、资源热度、栏目信息和用户行为数据； 基于获取的资源信息进行特征提取，包括提取资源信息的文档特征、资源热度特征、栏目特征和用户行为特征； 根据提取的资源信息特征进行分类模型加权，包括利用卡方特征提取和贝叶斯分类相结合方式计算分类模型加权； 根据提取的资源信息特征进行资源热度加权，包括设置资源热度超参数，用于调整资源热度的权重； 将分类模型加权结果和资源热度加权结果进行模型整合，包括将分类模型加权结果作为基础权重，通过乘法运算结合资源热度加权的结果； 利用模型整合后的权重进行精排打分，根据最终的打分结果，对召回的资源进行排序； 所述根据提取的资源信息特征进行分类模型加权，包括通过计算每个特征在不同类别中的出现频率和卡方统计量，筛选出具有区分能力的特征，通过贝叶斯分类计算每个词在不同类别中的先验概率和后验概率，选择后验概率最大的类别作为文档的分类，所述贝叶斯分类的计算公式为： ，其中，表示为关键词，表示为类别，表示为类别的先验概率，表示为在类别下，文档中出现词的联合概率，表示为文档中出现词的情况下，该文档属于类别的后验概率； 所述根据提取的资源信息特征进行分类模型加权，还包括利根据栏目信息对业务的重要性设置栏目系数，通过将贝叶斯后验概率与栏目系数相乘，得到每个文档的初步权重； 所述根据提取的资源信息特征进行资源热度加权，包括获取搜索日志统计资源近期访问量，并设置资源热度超参数，用于调整资源热度的权重，基于资源近期访问量和热度超参数进行资源热度加权的计算，计算公式为： ，其中，表示为资源热度超参数，表示为资源近期访问量，表示为资源热度加权后的权重； 所述将分类模型加权结果和资源热度加权结果进行模型整合，包括将分类模型加权得到的初步权重 作为基础权重，通过乘法运算结合资源热度加权的结果得到整合后的最终权重，所述最终权重表示为： ,其中，表示为分类模型加权后的权重，表示为最终权重； 所述利用模型整合后的权重进行精排打分，包括根据匹配规则计算粗排结果中的打分，利用模型整合后的权重计算最终的精排打分，并根据最终的打分结果，对召回的资源进行排序，所述计算最终的精排打分公式为： ,其中，表示为粗排结果中的打分，表示为最终的精排打分； 所述根据匹配规则计算粗排结果中的打分，包括选择匹配规则并根据匹配规则确定匹配得分，利用词频‑逆文档频率将文档和关键词转换为向量，通过余弦相似度计算相关性得分，根据匹配得分和相关性得分确定粗排结果中的打分，设定得分阈值并剔除打分小于阈值的资源信息。

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