專利名稱：基于人際距離的排名、搜索方法和裝置的制作方法
技術領域：
本申請涉及計算機及互聯(lián)網技術領域，尤其涉及一種基于人際距離的排名、搜索方法和裝置。
背景技術：
用戶在網絡購物時，通常會以商品的排名作為參考來確定需要購買的商品。目前的提供給用戶的商品排名方式包括價格、地理位置、信用評價、銷售量等。然而這些排名方式不一定能夠使得用戶很快搜索到自己想要購買的商品，因為商品是否適合一個人，不僅僅是簡單的價格問題，也不僅僅是信用評價的問題，雖然信用評價從一定程度上反映了商品的質量好壞，但是不能確保信用評價高的商品就是用戶喜歡的商品。除了價格和信用評價等參考因素外，用戶的性情愛好也是決定某個商品是否是用戶優(yōu)先選擇的參考因素。目 前的商品排名方法僅僅考慮價格、信用等因素，無法將用戶的性情愛好等因素也考慮在內，無法提供結合用戶特性的排名方法，使得用戶很難快速獲取期望的搜索結果，用戶需要較多次數(shù)的搜索，搜索時間較長，同時增加了網絡通信的負擔，增加了服務器的處理量，降低了服務器的處理性能。另外，用戶和商家的熟悉程度也會影響用戶選擇商品時的決策，如果用戶和商家有過成功的交易經歷，或者用戶的好友和商家有過成功的交易經歷，那么相對于未和用戶產生過任何關聯(lián)的商家，該商家具有較大的概率成為用戶的優(yōu)選。而現(xiàn)有的網購平臺中，僅根據(jù)商家的過往交易記錄對商家進行信用評價，但是如果用戶和該商家的過往交易成功的用戶具有差異很大的購物習慣或性情愛好，則用戶依然不會優(yōu)先選擇該信用評價很好的商家，因此，現(xiàn)有的基于商家的過往交易記錄的評價和排名方法無法結合用戶特性進行評價和排名?，F(xiàn)有的評價和排名方式無法結合用戶特點進行處理，使得用戶難以快速獲取期望的搜索結果，戶需要較多次數(shù)的搜索，搜索時間較長，同時增加了網絡通信的負擔，增加了服務器的處理量，降低了服務器的處理性能。

發(fā)明內容
本申請實施例提供了一種基于人際距離的排名方法和裝置，用以解決現(xiàn)有技術中無法結合用戶特性進行排名的問題。本申請實施例提供一種基于人際距離的排名方法，包括排名服務器根據(jù)用戶終端發(fā)起的查詢請求，獲取請求查詢的各對象，并獲取查詢的各對象對應的參考用戶群；排名服務器獲取參考用戶群中每個用戶到發(fā)起所述查詢請求的用戶的人際距離，并獲取參考用戶群中每個用戶對所請求查詢的對象的評價值；排名服務器根據(jù)獲取到的人際距離和評價值，確定各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，并根據(jù)各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，對各對象進行排序。本申請實施例提供一種基于人際距離的排名方法，包括
排名服務器根據(jù)用戶終端提交的查詢請求，確定所請求查詢的各對象各自所在的參考商家；排名服務器獲取發(fā)起所述查詢請求的用戶到參考商家的人際距離，并獲取所述參考商家的評價值；排名服務器根據(jù)獲取到的人際距離和參考商家的評價值，確定所述參考商家的商家關系維度排名指數(shù)，并根據(jù)參考商家的商家關系維度排名指數(shù)，對參考商家進行排序。本申請實施例提供一種基于人際距離的排名方法，包括排名服務器接收用戶終端發(fā)起的查詢請求，獲取請求查詢的各對象，確定各對象的綜合指數(shù)；排名服務器根據(jù)各對象的綜合指數(shù)對各對象進行排序； 其中，排名服務器根據(jù)如下方法中的一種確定各對象的綜合指數(shù)策略一，排名服務器根據(jù)上述基于人際距離的排名方法確定用戶請求查詢的各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，并根據(jù)用戶關系維度排名指數(shù)以及網購平臺維度指數(shù)，確定各對象的綜合指數(shù)；或策略二，排名服務器根據(jù)上述基于人際距離的排名方法確定所述各對象所在的商家的商家關系維度排名指數(shù)；并根據(jù)商家關系維度排名指數(shù)以及網購平臺維度指數(shù)，確定各對象的綜合指數(shù)；或策略三，排名服務器根據(jù)上述基于人際距離的排名方法確定用戶請求查詢的各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，根據(jù)上述基于人際距離的排名方法確定所述各對象所在的商家的商家關系維度排名指數(shù)；排名服務器根據(jù)用戶關系維度排名指數(shù)和商家關系維度排名指數(shù)確定各對象的綜合指數(shù)；或者，根據(jù)用戶關系維度排名指數(shù)、商家關系維度排名指數(shù)，以及網購平臺維度指數(shù)，確定各對象的綜合指數(shù)。本申請實施例提供一種信息搜索方法，其特征在于，包括排名服務器接收用戶終端發(fā)起的查詢請求；排名服務器根據(jù)上述基于人際距離的排名方法確定用戶請求查詢的各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，并根據(jù)各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，對各對象進行排序；或，根據(jù)上述基于人際距離的排名方法確定所述各對象所在的商家的商家關系維度排名指數(shù)，并根據(jù)各對象所在的商家的商家關系維度排名指數(shù)，對各對象進行排序；或，根據(jù)上述基于人際距離的排名方法確定各對象的綜合指數(shù)，并根據(jù)各對象的綜合指數(shù),對各對象進行排序；排名服務器根據(jù)排序的結果，向發(fā)起查詢的用戶返回查詢結果。本申請實施例提供一種排名服務器，包括獲取單元，用于根據(jù)用戶終端發(fā)起的查詢請求，獲取請求查詢的各對象，并獲取查詢的各對象對應的參考用戶群；獲取單元，用于獲取參考用戶群中每個用戶到發(fā)起所述查詢請求的用戶的人際距離，并獲取參考用戶群中每個用戶對所請求查詢的對象的評價值；排序單元，用于根據(jù)獲取到的人際距離和評價值，確定各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，并根據(jù)各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，對各對象進行排序。本申請實施例提供一種排名服務器，包括
確定單元，用于根據(jù)用戶終端提交的查詢請求，確定所請求查詢的各對象各自所在的參考商家；獲取單元，用于獲取發(fā)起所述查詢請求的用戶到參考商家的人際距離，并獲取所述參考商家的評價值；排序單元，用于根據(jù)獲取到的人際距離和參考商家的評價值，確定所述參考商家的商家關系維度排名指數(shù)，并根據(jù)參考商家的商家關系維度排名指數(shù)，對參考商家進行排序。本申請實施例提供一種排名服務器，包括綜合單元，用于接收用戶終端發(fā)起的查詢請求，獲取請求查詢的各對象，確定各對 象的綜合指數(shù)；排序單元，用于根據(jù)各對象的綜合指數(shù)對各對象進行排序；其中，所述綜合單元具體用于根據(jù)如下策略中的一種確定各對象的綜合指數(shù)策略一，排名服務器根據(jù)上述基于人際距離的排名方法確定用戶請求查詢的各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，并根據(jù)用戶關系維度排名指數(shù)以及網購平臺維度指數(shù)，確定各對象的綜合指數(shù)；策略二，排名服務器根據(jù)上述基于人際距離的排名方法確定所述各對象所在的商家的商家關系維度排名指數(shù)；并根據(jù)商家關系維度排名指數(shù)以及網購平臺維度指數(shù)，確定各對象的綜合指數(shù)；策略三，排名服務器根據(jù)上述基于人際距離的排名方法確定用戶請求查詢的各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，根據(jù)上述基于人際距離的排名方法確定所求7-9中任一項所述的基于人際距離的排名方法確定所述各對象所在的商家的商家關系維度排名指數(shù)；排名服務器根據(jù)用戶關系維度排名指數(shù)和商家關系維度排名指數(shù)確定各對象的綜合指數(shù)；或者，根據(jù)用戶關系維度排名指數(shù)、商家關系維度排名指數(shù)，以及網購平臺維度指數(shù)，確定各對象的綜合指數(shù)。本申請實施例中，排名服務器根據(jù)用戶終端發(fā)起的查詢請求，獲取請求查詢的各對象，并獲取查詢的各對象對應的參考用戶群；獲取參考用戶群中每個用戶到發(fā)起所述查詢請求的用戶的人際距離，并獲取參考用戶群中每個用戶對所請求查詢的對象的評價值；根據(jù)獲取到的人際距離和評價值，確定各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，并根據(jù)各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，對各對象進行排序，相對于現(xiàn)有技術，本申請實施例的排名服務器根據(jù)用戶和參考用戶人際距離的遠近以及參考用戶的評價值進行排名，將用戶的社交圈的選擇對用戶選擇購物的參考價值進行了量化，提供了一種基于用戶特性的排名方法。


圖I為本申請實施例提供的基于人際距離的排名方法流程示意圖；圖2為本申請實施例提供的基于人際距離的排名方法流程示意圖；圖3為本申請實施例提供的基于人際距離的排名方法流程示意圖；圖4為本申請實施例提供的排名服務器的結構示意圖；圖5為本申請實施例提供的排名服務器的結構示意圖；圖6為本申請實施例提供的排名服務器的結構示意圖。
具體實施例方式針對現(xiàn)有技術存在的問題，本申請實施例提供了一種基于人際距離的排名、搜索方法和裝置。下面結合附圖對本申請實施例進行詳細描述。本申請實施例提供的基于人際距離的排名方法通過用戶的人際距離來量化用戶特性對購物選擇的影響。用戶所在的用戶圈會對用戶購物的選擇產生影響，例如，用戶及其好友相對于用戶和某個陌生人，有更大的概率具有相似的性情愛好，而這些性情愛好會影響用戶的購物選擇，因此，可以通過用戶的人際關系量化用戶特性對購物選擇的影響。實施例一如圖I所示，本申請實施例一提供的基于人際距離的排名方法可包括 步驟101，排名服務器根據(jù)用戶的商品查詢請求確定查詢商品群。在步驟101之前還可包括，排名服務器接受用戶通過所在終端發(fā)送的商品查詢請求，其中攜帶商品描述信息，如商品類別信息、提供商品的商家信息，或商品標識信息(如商品名稱或商品型號等)或其他相關信息中的一項或多項的組合，根據(jù)商品描述信息，排名服務器可以獲取所有匹配的商品作為查詢商品群。根據(jù)現(xiàn)有搜索技術，當商品查詢請求中關鍵詞信息較多導致無搜索結果時，可以忽略其中的某項關鍵詞信息，或采用類似的結果作為搜索結果。步驟102，排名服務器根據(jù)各查詢商品獲取參考用戶群。其中，排名服務器可以預先設定各查詢商品和參考用戶群的對應關系，并根據(jù)該對應關系獲取參考用戶群，預先為各查詢商品設定參考用戶群?；蛘撸琶掌鞲鶕?jù)各查詢商品選取參考用戶群，在選取參考用戶群之前，還可包括，設定需要選取參考用戶群的樣本數(shù)。該樣本數(shù)可根據(jù)經驗值由系統(tǒng)預設。其中，參考用戶群可以是購買了某項查詢商品的已購買用戶群。例如當參考用戶群的樣本數(shù)設定為100時，可以選取100個最近購買了該查詢商品的用戶作為參考用戶群。可以設定參考用戶群中的用戶具有獨一性，例如，該商品的最近10條購買記錄的購買者為同一人，則認為只選取了一個用戶，再另外選取其他99個不同的用戶。其中，參考用戶群也可以是對該查詢商品表示了購買意愿的用戶群，可以優(yōu)先選擇提供了購買意愿程度評價的意愿用戶。在這種情況下，購物平臺網站提供相應記錄用戶對商品的購買愿望的功能，并且提供購買意愿程度評價功能，例如用戶可以選擇1-10表示意愿程度，I到10表示購買意愿的逐漸增加。當參考用戶群設定為意愿用戶群，并且參考用戶群的用戶數(shù)設定為100時，選取100個最近提交購買該商品的意愿，并且提供了意愿值的用戶作為參考用戶群。參考用戶群還可以是上述已購買用戶群和意愿用戶群按照一定用戶群樣本比例的混合用戶群。例如，在選取的參考用戶群中，設定用戶群樣本比例為6 4，則選取已購買用戶群的用戶數(shù)占總用戶數(shù)的60%，意愿用戶群的用戶數(shù)占總用戶數(shù)的40%。步驟103，排名服務器向社交關系服務器發(fā)送社交關系查詢請求，獲取發(fā)送查詢請求的用戶到參考用戶群中每個用戶的人際距離。人際距離用于描述用戶之間的人際距離的遠近。根據(jù)六度分割理論，一個人和任何另外一個陌生人之間所間隔的人不會超過六個，也就是說，一個人最多通過六個人就可以認識任何一個陌生人。社交關系服務器存儲了好友關聯(lián)體系中，每個用戶及其好友關系。當采用好友關系來確定人際距離時，人際距離指是完全不同用戶，在某個好友關聯(lián)體系中，通過幾個中間人才能夠建立朋友關系。根據(jù)社交關系服務器提供的好友關系，排名服務器可以計算用戶到參考用戶群中每個用戶的人際距離。例如，在某個好友體系中，一個用戶A有好友B，則用戶A和用戶B的之間的人際距離為1，如果用戶B有好友C，并且用戶C不是用戶A的好友，則用戶A和用戶C的之間的人際距離為2，依次類推。根據(jù)六度分割理論，兩個用戶之間的人際距離最遠為7，此時兩個用戶之間所間隔的好友為六個。上述好友關聯(lián)體系可以是擁有用戶，及用戶的好友關系特性的平臺。社交關系服務器可以是存儲下列一個或多個好友關聯(lián)體系的用戶及其好友信息的服務器，例如，郵箱服務系統(tǒng)中的用戶及用戶好友關系；社交網絡服務網站中的用戶及用戶好友關系；即時通 信系統(tǒng)中的用戶及用戶好友關系；網絡游戲平臺中的用戶及用戶好友關系；基于用戶關系的信息分享、傳播以及獲取平臺中的用戶及用戶好友關系；或，電子商務網站中的用戶及用戶好友關系。例如，在購物網站平臺中，用戶可以添加自己的好友，所有用戶的好友關系在一起構成了一個社交網絡?；蛘?，在郵箱服務系統(tǒng)中，郵箱用戶有自己的通信簿或好友名單，所有的用戶及其通信簿在一起構成一種人際網絡，例如A的通信錄中有(b，c，d) ;b的通信錄中有(d，g，t，w)，這樣A與b的人際距離就是I，A與w的人際距離就是2，對于A來說，距離是I的b比距離是2的w具有更近的人際關系。上述好友關聯(lián)體系可以是虛擬社區(qū)網絡平臺，或是即時通信系統(tǒng)，或者網絡游戲平臺等具有用戶及用戶的好友關系特性的平臺。本申請實施例中，人際距離的值越小，表示兩個用戶的人際距離更近。人際距離可以設定取值范圍為1-7。另外，考慮到并非所有的自然人都是某一個好友關聯(lián)體系的使用者，因此，兩個用戶之間可能需要不止6個而是更多的人才能彼此認識，服務器在根據(jù)好友關系計算人際距離，如果經過一定時間或者運算量的搜索無法通過好友關系確定人際距離，則可以設定人際距離為特定值，例如10。另外，除了根據(jù)好友關系確定人際距離，也可以根據(jù)社交關系服務器能夠提供的其他衡量兩個用戶之間相似度的信息來綜合評定人際距離。現(xiàn)有社交關系服務系統(tǒng)中，可以根據(jù)相同話題對用戶進行凝聚、根據(jù)學習經歷進行凝聚、根據(jù)周末出游的相同地點進行凝聚等，這些都是社交關系的一部分，提供了一種從好友關系之外的方式來衡量兩個用戶之間人際關系的遠近。具體的，可以設定若干個用戶屬性，評價兩個用戶在這些用戶屬性上是否具有共性，兩個用戶的用戶屬性的共性越多，人際距離越小，具體的，可以根據(jù)判斷用戶屬性是否相同，對人際距離增加相應的權重使之變小。例如，設定5個用戶屬性，分別為(kl，參加相同的聚會)，(k2，喜歡相同的樂隊)，(k3，相同的大學)，(k4，喜歡足球)，(k5，話題關注相似度)，基于用戶屬性評價的人際距離K = kl*k2*k3*k4*k5，如果某個用戶屬性相同，則相應的ki(i e [1,5])取值為O. 8，如果用戶屬性相同不同則ki取值為I。例如在好友關系的基礎上，如果用戶A和用戶B，kl，k2，k3相同，k4, k5不同，則K = O. 8*0. 8*0. 8*1*1 = O. 512。上述具體的參數(shù)取值和公式僅為示范具體，本申請的技術方案不限于本實施例中的參數(shù)和公式的設定。步驟104，排名服務器獲取參考用戶群中每個用戶對該查詢商品的評價值。
如果參考用戶群是已購買用戶群，則評價值為參考用戶群中用戶對商品的評價，如果參考用戶群是意愿用戶群，則評價值為意愿用戶群中用戶對商品的購買意愿程度評價值。當參考用戶群為已購買用戶群時，某些已購買用戶可能未提供評價，可以將這些用戶的評價值設為一默認值；或者在選取參考用戶群時，默認選取已經提供了評價值的已購買用戶。當參考用戶群為表示了購買意愿的用戶群時，同樣的，可以將沒有提供了購買意愿程度評價值的意愿用戶的購買意愿程度評價值設為一默認值；也可以設定默認選取表達了購買意愿并且已經提供了購買意愿程度評價值的意愿用戶。評價值可以是用戶根據(jù)系統(tǒng)給出的一個評分范圍給出的一個打分，也可以由系統(tǒng)提供根據(jù)用戶提供的“好中差”等級評價進行量化得到評價值。
本申請實施例中，步驟103和步驟104不分先后順序。步驟105，排名服務器根據(jù)參考用戶群中每個用戶的人際距離，以及參考用戶群中每個用戶對該查詢商品的評價值，計算用戶關系維度排名指數(shù)。具體的，對參考用戶群中每個用戶對該查詢商品的評價值增加一個權重系數(shù)。該權重系數(shù)根據(jù)人際距離確定，反應人際關系對參考用戶群中用戶評價值的影響，權重系數(shù)隨著人際距離的增大而減小。例如，可以設定權重系數(shù)和人際距離成反比，或者為了增強人際關系對于評價值的影響，可以設定權重系數(shù)和人際距離的平方成反比，或者可以根據(jù)系統(tǒng)需求或經驗結果設定其他算法來設定權重系數(shù)。計算參考用戶群中每個用戶權重之后的評價值的平均值，從而得到用戶關系維度排名指數(shù)。用戶關系維度排名算法可以根據(jù)如下公式計算得到用戶關系維度排名指數(shù)=SUM(評價值/人際距離)/樣本數(shù)；或，用戶關系維度排名指數(shù)=SUM(評價值(人際距離))/樣本數(shù)，其中，f(人際距離)為根據(jù)人際距離計算得到的權重系數(shù)。如表I所示，為某個查詢商品對應的用戶參考群中的用戶到發(fā)起查詢請求的用戶之間的人際距離以及對查詢商品的評價值。該用戶參考群中的每個用戶都是在該商家購買過該查詢商品)的用戶。表I
權利要求
1.一種基于人際距離的排名方法，其特征在于，包括 排名服務器根據(jù)用戶終端發(fā)起的查詢請求，獲取請求查詢的各對象，并獲取查詢的各對象對應的參考用戶群； 排名服務器獲取參考用戶群中每個用戶到發(fā)起所述查詢請求的用戶的人際距離，并獲取參考用戶群中每個用戶對所請求查詢的對象的評價值； 排名服務器根據(jù)獲取到的人際距離和評價值，確定各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，并根據(jù)各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，對各對象進行排序。
2.如權利要求I所述的方法，其特征在于，所述獲取查詢的各對象對應的參考用戶群包括 根據(jù)預設的參考用戶群的樣本數(shù)，選取最近購買了所述對象的相應數(shù)量的用戶組成參考用戶群；或， 根據(jù)預設的參考用戶群的樣本數(shù)，選取最近對所述對象表示了購買意愿的相應數(shù)量的用戶組成參考用戶群；或， 根據(jù)預設的參考用戶群的樣本數(shù)，按照設定比例選取最近購買了所述對象的用戶以及最近對所述對象表示了購買意愿的用戶組成參考用戶群。
3.如權利要求I所述的方法，其特征在于，所述排名服務器獲取各參考用戶群中每個用戶到發(fā)起所述查詢請求的用戶的人際距離，包括 所述排名服務器從社交關系服務器獲取用戶的好友關系信息，根據(jù)獲取到的好友關系信息確定各參考用戶群中每個用戶到發(fā)起所述查詢請求的用戶的人際距離；或 所述排名服務器根據(jù)社交關系服務器記錄的用戶屬性，判斷兩個用戶在用戶屬性上是否具有共性，并根據(jù)具有共性的用戶屬性來確定人際距離，其具有共性的用戶屬性越多，人際距離越小。
4.如權利要求I所述的方法，其特征在于，根據(jù)人際距離設置權重系數(shù)，該權重系數(shù)隨著人際距離的增大而減??； 所述根據(jù)各參考用戶群中每個用戶到發(fā)起所述查詢請求的用戶的人際距離，以及參考用戶群中每個用戶對所述對象的評價值，計算用戶關系維度排名指數(shù)包括 根據(jù)參考用戶群中每個用戶的人際距離，計算權重之后的評價值的平均值，從而得到用戶關系維度排名指數(shù)。
5.如權利要求I所述的方法，其特征在于，所述計算用戶關系維度排名指數(shù)的公式為 用戶關系維度排名指數(shù)=SUM(評價值/人際距離)/樣本數(shù)。
6.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述社交關系服務器存儲如下內容中的一項或多項， 郵箱服務系統(tǒng)中的用戶及用戶好友關系；社交網絡服務網站中的用戶及用戶好友關系；即時通信系統(tǒng)中的用戶及用戶好友關系；網絡游戲平臺中的用戶及用戶好友關系；基于用戶關系的信息分享、傳播以及獲取平臺中的用戶及用戶好友關系；電子商務網站中的用戶及用戶好友關系。
7.一種基于人際距離的排名方法，其特征在于，包括 排名服務器根據(jù)用戶終端提交的查詢請求，確定所請求查詢的各對象各自所在的參考商家；排名服務器獲取發(fā)起所述查詢請求的用戶到參考商家的人際距離，并獲取所述參考商家的評價值； 排名服務器根據(jù)獲取到的人際距離和參考商家的評價值，確定所述參考商家的商家關系維度排名指數(shù)，并根據(jù)參考商家的商家關系維度排名指數(shù)，對參考商家進行排序。
8.如權利要求7所述的方法，其特征在于，所述排名服務器獲取發(fā)起所述查詢請求的用戶到參考商家的人際距離，包括 所述排名服務器從社交關系服務器獲取用戶的好友關系信息，并根據(jù)獲取到的好友關系信息確定發(fā)起所述查詢請求的用戶到參考商家的人際距離；或 所述排名服務器從交易數(shù)據(jù)庫獲取發(fā)起所述查詢請求的用戶和參考商家的交易次數(shù)以及交易成功率，并根據(jù)獲取到的交易次數(shù)以及交易成功率確定用戶和參考商家之間的人際距離。
9.如權利要求7所述的方法，其特征在于，確定參考商家的商家關系維度排名指數(shù)的公式為 商家關系維度排名指數(shù)=評價值/人際距離。
10.一種基于人際距離的排名方法，其特征在于，包括 排名服務器接收用戶終端發(fā)起的查詢請求，獲取請求查詢的各對象，確定各對象的綜合指數(shù)； 排名服務器根據(jù)各對象的綜合指數(shù)對各對象進行排序； 其中，排名服務器根據(jù)如下策略中的一種確定各對象的綜合指數(shù) 策略一，排名服務器根據(jù)如權利要求1-6中任一項所述的基于人際距離的排名方法確定用戶請求查詢的各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，并根據(jù)用戶關系維度排名指數(shù)以及網購平臺維度指數(shù)，確定各對象的綜合指數(shù)； 策略二，排名服務器根據(jù)如權利要求7-9中任一項所述的基于人際距離的排名方法確定所述各對象所在的商家的商家關系維度排名指數(shù)；并根據(jù)商家關系維度排名指數(shù)以及網購平臺維度指數(shù)，確定各對象的綜合指數(shù)； 策略三，排名服務器根據(jù)如權利要求1-6中任一項所述的基于人際距離的排名方法確定用戶請求查詢的各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，根據(jù)如權利要求7-9中任一項所述的基于人際距離的排名方法確定所述各對象所在的商家的商家關系維度排名指數(shù)；排名服務器根據(jù)用戶關系維度排名指數(shù)和商家關系維度排名指數(shù)確定各對象的綜合指數(shù)；或者，根據(jù)用戶關系維度排名指數(shù)、商家關系維度排名指數(shù)，以及網購平臺維度指數(shù)，確定各對象的綜合指數(shù)。
11.如權利要求10所述的方法，其特征在于，確定對象的綜合指數(shù)，包括 對對象的用戶關系維度排名指數(shù)，商家關系維度排名指數(shù)，以及網購平臺維度指數(shù)進行加權求和后得到該對象的綜合指數(shù)。
12.一種信息搜索方法，其特征在于，包括 排名服務器接收用戶終端發(fā)起的查詢請求，獲取請求查詢的各對象，對各對象進行排序; 排名服務器根據(jù)排序的結果，向發(fā)起查詢的用戶終端返回查詢結果； 其中，所述對各對象進行排序包括排名服務器根據(jù)如權利要求1-6中任一項所述的基于人際距離的排名方法確定用戶請求查詢的各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，并根據(jù)各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，對各對象進行排序；或， 根據(jù)如權利要求7-9中任一項所述的基于人際距離的排名方法確定所述各對象所在的商家的商家關系維度排名指數(shù)，并根據(jù)各對象所在的商家的商家關系維度排名指數(shù)，對各對象進行排序；或， 根據(jù)如權利要求10-11中任一項所述的基于人際距離的排名方法確定各對象的綜合指數(shù)，并根據(jù)各對象的綜合指數(shù)，對各對象進行排序。
13.—種排名服務器,其特征在于,包括 獲取單元，用于根據(jù)用戶終端發(fā)起的查詢請求，獲取請求查詢的各對象，并獲取查詢的各對象對應的參考用戶群； 所述獲取單元，還用于獲取參考用戶群中每個用戶到發(fā)起所述查詢請求的用戶的人際距離，并獲取參考用戶群中每個用戶對所請求查詢的對象的評價值； 排序單元，用于根據(jù)獲取到的人際距離和評價值，確定各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，并根據(jù)各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，對各對象進行排序。
14.如權利要求13所述的服務器，其特征在于，根據(jù)獲取單元獲取的人際距離設置權重系數(shù)，該權重系數(shù)隨著人際距離的增大而減??； 所述排序單元根據(jù)各參考用戶群中每個用戶到發(fā)起所述查詢請求的用戶的人際距離，以及參考用戶群中每個用戶對所述對象的評價值，計算用戶關系維度排名指數(shù)包括 根據(jù)參考用戶群中每個用戶的人際距離，計算權重之后的評價值的平均值，從而得到用戶關系維度排名指數(shù)。
15.如權利要求13-14中任一項所述的服務器，其特征在于，所述服務器還包括，響應單元，用于根據(jù)所述排序單元排序的結果，向發(fā)起查詢的用戶終端返回查詢結果。
16.—種排名服務器,其特征在于,包括 確定單元，用于根據(jù)用戶終端提交的查詢請求，確定所請求查詢的各對象各自所在的參考商家； 獲取單元，用于獲取發(fā)起所述查詢請求的用戶到參考商家的人際距離，并獲取所述參考商家的評價值； 排序單元，用于根據(jù)獲取到的人際距離和參考商家的評價值，確定所述參考商家的商家關系維度排名指數(shù)，并根據(jù)參考商家的商家關系維度排名指數(shù)，對參考商家進行排序。
17.如權利要求16所述的服務器，其特征在于，所述服務器還包括，響應單元，用于根據(jù)所述排序單元排序的結果，向發(fā)起查詢的用戶終端返回查詢結果。
18.—種排名服務器,其特征在于,包括 綜合單元，用于接收用戶終端發(fā)起的查詢請求，獲取請求查詢的各對象，確定各對象的綜合指數(shù)； 排序單元，用于根據(jù)各對象的綜合指數(shù)對各對象進行排序； 其中，所述綜合單元具體用于根據(jù)如下策略中的一種確定各對象的綜合指數(shù) 策略一，排名服務器根據(jù)如權利要求1-6中任一項所述的基于人際距離的排名方法確定用戶請求查詢的各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，并根據(jù)用戶關系維度排名指數(shù)以及網購平臺維度指數(shù)，確定各對象的綜合指數(shù)； 策略二，排名服務器根據(jù)如權利要求7-9中任一項所述的基于人際距離的排名方法確定所述各對象所在的商家的商家關系維度排名指數(shù)；并根據(jù)商家關系維度排名指數(shù)以及網購平臺維度指數(shù)，確定各對象的綜合指數(shù)； 策略三，排名服務器根據(jù)如權利要求1-6中任一項所述的基于人際距離的排名方法確定用戶請求查詢的各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，根據(jù)如權利要求7-9中任一項所述的基于人際距離的排名方法確定所述各對象所在的商家的商家關系維度排名指數(shù)；排名服務器根據(jù)用戶關系維度排名指數(shù)和商家關系維度排名指數(shù)確定各對象的綜合指數(shù)；或者，根 據(jù)用戶關系維度排名指數(shù)、商家關系維度排名指數(shù)，以及網購平臺維度指數(shù)，確定各對象的綜合指數(shù)。
全文摘要
本申請公開了一種基于人際距離的排名、搜索方法和裝置，該方法包括排名服務器根據(jù)用戶終端發(fā)起的查詢請求，獲取請求查詢的各對象，并獲取查詢的各對象對應的參考用戶群；獲取參考用戶群中每個用戶到發(fā)起所述查詢請求的用戶的人際距離，并獲取參考用戶群中每個用戶對所請求查詢的對象的評價值；根據(jù)獲取到的人際距離和評價值，確定各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，并根據(jù)各對象的用戶關系維度排名指數(shù)，對各對象進行排序，相對于現(xiàn)有技術，本申請實施例的排名服務器根據(jù)用戶和參考用戶人際距離的遠近以及參考用戶的評價值進行排名，將用戶的社交圈的選擇對用戶選擇購物的參考價值進行了量化，提供了一種基于用戶特性的排名方法。
文檔編號G06F17/30GK102880608SQ20111019550
公開日2013年1月16日 申請日期2011年7月13日 優(yōu)先權日2011年7月13日
發(fā)明者冷山述 申請人:阿里巴巴集團控股有限公司