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申请/专利权人：达观数据有限公司

摘要：本发明公开了一种智能辅助搜索输入的方法，该方法包括以下步骤：S1.数据前处理；S2.多路召回候选集：对待提示的搜索查询进行多路召回，然后将所述多路召回结果进行归并，并作滤重处理，得到最终的M条候选结果；S3.静态分析和动态分析：对于步骤S2中所得的M条候选结果集合，将第条结果记为，分别进行静态分析和动态分析；S4.融合排序：根据步骤S3中静态分析和动态分析结果，融合计算的总体质量分，然后将M条候选结果集合按照质量分大小从大到小排序，取排在最前面的TopK条结果返回作为智能辅助输入的最终结果。本发明可以有效地提升提示结果的覆盖面、相关性、时效性、个性化程度等，大大改善用户体验，提升用户搜索的效率和满意度。

主权项：1.一种智能辅助搜索输入的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1.数据前处理：取最近一段时间内包括搜索行为和提示点击行为的行为数据集，基于所述行为数据集中搜索行为数据，获取滤重之后的用户查询语句数据集，将所述用户查询语句数据集的长度记为，将所述行为数据集中搜索行为的数量记为,将所述提示点击行为的数量记为，将所述用户查询语句数据集全部存入树Trie中，记为，将所述用户查询语句数据集全部使用word2vec模型生成词向量后存入Faiss中，并记为，将全量待搜索的内容信息导入到Elasticsearch中，并记为，所述内容信息包括字段信息，所述字段信息包括标题、标签、描述和正文；将当前时间的时间戳记为，对于待提示的搜索查询，其字符串长度记为；S2.多路召回候选集：对待提示的搜索查询进行多路召回，所述多路召回包括前序匹配召回、词嵌入召回和文本语义召回，然后将所述前序匹配召回、词嵌入召回和文本语义召回的结果进行归并，并作滤重处理，得到最终的M条候选结果；S3.静态分析和动态分析：对于步骤S2中所得的M条候选结果集合，将第条结果记为，分别进行静态分析和动态分析，所述静态分析包括前序匹配分析和全局匹配分析，所述静态分析用于分析候选结果的文本相关性，所述动态分析包括行为数据分析、用户兴趣分析、上下文分析和时效性分析，所述动态分析用于对候选结果结合用户历史行为数据进行综合分析；S4.融合排序：根据步骤S3中静态分析和动态分析结果，融合计算的总体质量分，然后将M条候选结果集合按照质量分大小从大到小排序，取排在最前面的TopK条结果返回作为智能辅助输入的最终结果。

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百度查询： 达观数据有限公司 一种智能辅助搜索输入的方法