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申请/专利权人：车智互联(北京)科技有限公司

摘要：本发明属于互联网技术技术领域，且公开了一种基于意图与上下文综合感知的搜索排序方法，具体步骤如下：步骤一：基于app搜索结果页的用户pv数据，构造query统计类特征、首位魔盒统计类特征、候选魔盒统计类特征、query与首位魔盒交叉的统计类特征、query与候选魔盒统计类交叉特征、首位魔盒与后续魔盒组合统计类特征；步骤二：所有特征通过embedding层进行向量化。本发明提供了一种基于用户强意图的候选魔盒推荐，综合考虑了在魔盒排序时首位魔盒的ctr对候选魔盒ctr效果带来的影响，在query明确意图的前提下，对候选魔盒目标为点击率与首位魔盒目标为点击率、点击转化率进行整体优化，在整个搜索场景下ctr、ctcvr效果方面有显著提升。

主权项：1.一种基于意图与上下文综合感知的搜索排序方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一：基于app搜索结果页的用户pv数据，构造query统计类特征、首位魔盒统计类特征、候选魔盒统计类特征、query与首位魔盒交叉的统计类特征、query与候选魔盒统计类交叉特征、首位魔盒与后续魔盒组合统计类特征；步骤二：所有特征通过embedding层进行向量化，其中离散特征通过hash分桶的方式做id映射；连续特征通过分桶的方式进行离散化，然后做embedding映射；步骤三：离散特征的embedding与连续特征的embedding拼接到一起，作为统一的输入；步骤四：在模型输入端采用bottom-sharedembedding的方式，将步骤三中的特征通过embedding的方式进行共享，首位魔盒ctr任务、首位魔盒ctcvr任务、候选魔盒ctr任务都将使用这些特征进行建模，训练各自任务的参数；步骤五：首位魔盒ctcvr预估，由两部分组成，首位魔盒ctr任务和首位魔盒ctcvr任务，其中，首位魔盒ctr任务将共享专家网络获取到的共享信息与ctr任务specific专家获取到的ctr任务特定的信息进行分层提取，预估首位魔盒的ctr；首位魔盒ctcvr任务，作用于样本的曝光空间，将共享专家网络的信息与ctcvr专家网络的进行高维提取，建模在曝光空间上样本的ctcvr；步骤六：候选魔盒ctr任务，将embedding层的输出通过3层MLP进行高阶映射，输出8维的ctr任务logits，将首位魔盒的ctr任务logits与候选魔盒ctr任务logits拼接起来，输入到候选魔盒的ctr任务中，建模首位魔盒ctr对候选魔盒ctr任务的影响；步骤七：首位魔盒与用户的query意图具有强烈的匹配关系，不参与排序逻辑，候选魔盒在已知首位魔盒的情况下，根据pCTR进行排序。

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百度查询： 车智互联(北京)科技有限公司 一种基于意图与上下文综合感知的搜索排序方法