本申請(qǐng)涉及交易平臺(tái)數(shù)據(jù)處理的技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于交易平臺(tái)的結(jié)構(gòu)化信息搜索方法和一種基于交易平臺(tái)的結(jié)構(gòu)化信息搜索裝置。

背景技術(shù)：
在因特網(wǎng)開(kāi)放的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，基于網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)，買賣雙方可不謀面地通過(guò)交易平臺(tái)進(jìn)行各種商貿(mào)活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者的網(wǎng)上購(gòu)物、商戶之間的網(wǎng)上交易和在線電子支付，以及各種商務(wù)活動(dòng)、交易活動(dòng)、金融活動(dòng)和相關(guān)的綜合服務(wù)活動(dòng)。目前，交易平臺(tái)一般可分為企業(yè)對(duì)企業(yè)(Business-to-Business，B2B)、企業(yè)對(duì)消費(fèi)者(Business-to-Customer，B2C)、消費(fèi)者對(duì)消費(fèi)者(Customer-to-Customer，C2C)等模式。近幾年來(lái)，國(guó)內(nèi)交易平臺(tái)迅速發(fā)展，各種B2B、C2C、B2C模式的交易平臺(tái)(俗稱購(gòu)物網(wǎng)站)，如淘寶網(wǎng)、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)、卓越亞馬遜、拍拍網(wǎng)、京東商城等，已被用戶認(rèn)可和接受。供應(yīng)商在交易平臺(tái)發(fā)布所供應(yīng)的產(chǎn)品信息，形成產(chǎn)品信息集合，如果發(fā)布的產(chǎn)品信息較多，供應(yīng)商可以進(jìn)一步按照一定的規(guī)則對(duì)產(chǎn)品信息進(jìn)行分組。還可以設(shè)置相應(yīng)產(chǎn)品的櫥窗信息以供買家瀏覽。買家在采購(gòu)產(chǎn)品時(shí)，可以在交易平臺(tái)搜索和篩選滿意的供應(yīng)商以進(jìn)行交易。采用現(xiàn)有技術(shù)，買家可以在預(yù)先知道供應(yīng)商ID的情況下，在搜索欄內(nèi)基于供應(yīng)商ID進(jìn)行搜索，獲得對(duì)應(yīng)供應(yīng)商所經(jīng)營(yíng)產(chǎn)品的相關(guān)信息。然而在大多數(shù)情況下，買家只能使用自定義的查詢?cè)~在交易平臺(tái)搜索自己關(guān)心或欲購(gòu)買的產(chǎn)品，再通過(guò)產(chǎn)品信息找到對(duì)應(yīng)供應(yīng)商的信息，獲得該供應(yīng)商所經(jīng)營(yíng)產(chǎn)品的相關(guān)信息。并且，采用此種方式獲得的供應(yīng)商往往不是最佳的供應(yīng)商，還需要買家進(jìn)一步進(jìn)行人工篩選。因此，目前需要本領(lǐng)域技術(shù)人員迫切解決的一個(gè)技術(shù)問(wèn)題就是：提出一種全新的基于交易平臺(tái)的結(jié)構(gòu)化信息搜索機(jī)制，用以提供買家個(gè)性化搜索的功能，使買家能快速、簡(jiǎn)單地搜索到其所需的最佳供應(yīng)商。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本申請(qǐng)的目的是提供一種基于交易平臺(tái)的結(jié)構(gòu)化信息搜索方法和裝置，用以提供買家個(gè)性化搜索的功能，使買家能快速、簡(jiǎn)單地搜索到其所需的最佳供應(yīng)商。為了解決上述問(wèn)題，本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于交易平臺(tái)的結(jié)構(gòu)化信息搜索方法，包括：接收搜索需求信息；對(duì)所述搜索需求信息進(jìn)行分詞，獲得關(guān)鍵詞字段；在預(yù)置的結(jié)構(gòu)化信息庫(kù)中，查找與所述關(guān)鍵詞字段匹配的候選結(jié)構(gòu)化信息；采用所述關(guān)鍵詞字段在所述候選結(jié)構(gòu)化信息中計(jì)算文本相似度，以及，獲取所述候選結(jié)構(gòu)化信息的特征屬性參數(shù)；根據(jù)所述文本相似度和特征屬性參數(shù)計(jì)算所述候選結(jié)構(gòu)化信息的分值；根據(jù)所述候選結(jié)構(gòu)化信息的分值進(jìn)行排序。優(yōu)選的，所述搜索需求信息包括產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞，所述產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞包括：用戶提交的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞；或者，用戶提交的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞和后臺(tái)生成的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞。優(yōu)選的，所述分詞后獲得的關(guān)鍵詞字段包括：關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段和關(guān)鍵詞單詞字段。優(yōu)選的，所述預(yù)置的結(jié)構(gòu)化信息庫(kù)中包括多個(gè)結(jié)構(gòu)化信息索引文件，所述在預(yù)置的結(jié)構(gòu)化信息庫(kù)中查找與關(guān)鍵詞字段匹配的候選結(jié)構(gòu)化信息的步驟包括：采用所述關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段查詢結(jié)構(gòu)化信息索引文件，提取最相似的K個(gè)結(jié)構(gòu)化信息為候選結(jié)構(gòu)化信息；其中，所述K為預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值；若采用所述關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段查詢結(jié)構(gòu)化信息索引文件返回的結(jié)構(gòu)化信息為L(zhǎng)個(gè)，且所述L<K，則進(jìn)一步采用關(guān)鍵詞單詞字段查詢索引文件，提取最相似的K-L個(gè)結(jié)構(gòu)化信息，所述L個(gè)結(jié)構(gòu)化信息以及K-L個(gè)結(jié)構(gòu)化信息組成候選結(jié)構(gòu)化信息。優(yōu)選的，所述分詞后獲得的關(guān)鍵詞字段僅包括關(guān)鍵詞單詞字段，所述預(yù)置的結(jié)構(gòu)化信息庫(kù)包括多個(gè)結(jié)構(gòu)化信息索引文件；所述在預(yù)置的結(jié)構(gòu)化信息庫(kù)中查找與關(guān)鍵詞字段匹配的候選結(jié)構(gòu)化信息的步驟包括：采用所述關(guān)鍵詞單詞字段查詢結(jié)構(gòu)化信息索引文件，提取最相似的K個(gè)結(jié)構(gòu)化信息為候選結(jié)構(gòu)化信息；其中，所述K為預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值。優(yōu)選的，所述結(jié)構(gòu)化信息為供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息，所述供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中包括供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞，所述采用關(guān)鍵詞字段在所述候選結(jié)構(gòu)化信息中計(jì)算文本相似度的步驟包括：計(jì)算第一文本相似度，所述第一文本相似度為所述關(guān)鍵詞單詞字段與候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞的文本相似度；計(jì)算第二文本相似度，所述第二文本相似度為所述關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段與相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞的文本相似度；根據(jù)所述第一文本相似度和第二文本相似度生成相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息的文本相似度。優(yōu)選的，所述結(jié)構(gòu)化信息為供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息，所述供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中包括供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞和供應(yīng)商分組的輔助關(guān)鍵詞，所述采用關(guān)鍵詞字段在所述候選結(jié)構(gòu)化信息中計(jì)算文本相似度的步驟包括：計(jì)算第一文本相似度，所述第一文本相似度為所述關(guān)鍵詞單詞字段與候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞的文本相似度；計(jì)算第二文本相似度，所述第二文本相似度為所述關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段與相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞的文本相似度；計(jì)算第三文本相似度，所述第三文本相似度為所述關(guān)鍵詞單詞字段與相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的輔助關(guān)鍵詞的文本相似度；計(jì)算第四文本相似度，所述第四文本相似度為所述關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段與相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的輔助關(guān)鍵詞的文本相似度；根據(jù)所述第一文本相似度、第二文本相似度、第三文本相似度和第四文本相似度生成相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息的文本相似度。優(yōu)選的，采用以下公式計(jì)算第一文本相似度：其中，weight(Wi)表示關(guān)鍵詞單詞字段的屬性所對(duì)應(yīng)的權(quán)重；percent(Wi)表示關(guān)鍵詞單詞字段在供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中所占的百分比；NameOrComment(Wi)表示與供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞匹配的關(guān)鍵詞單詞字段屬于產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞的權(quán)重，取值為與供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞匹配的關(guān)鍵詞單詞字段屬于用戶提交的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞的權(quán)重Name(Wi)，或者，與供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞匹配的關(guān)鍵詞單詞字段屬于后臺(tái)生成的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞的權(quán)重Comment(Wi)；和/或，采用以下公式計(jì)算第二文本相似度：其中，weight(PHi)表示關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段的屬性所對(duì)應(yīng)的權(quán)重；percent(PHi)表示關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段所占供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息的百分比；NameOrComment(PHi)表示與供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞匹配的關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段屬于產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞的權(quán)重，取值為與供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞匹配的關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段屬于用戶提交的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞的權(quán)重Name(PHi)，或者，與供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞匹配的關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段屬于后臺(tái)生成的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞的權(quán)重Comment(PHi)；和/或，采用以下公式計(jì)算第三文本相似度：KeywordsSimilarity＝ProductServiceWordSimilarity*Wp+(1-Wp)*Similarity其中，Wp是供應(yīng)商分組的輔助關(guān)鍵詞的配置權(quán)重，Similarity為第一文本相似度；和/或，采用以下公式計(jì)算第四文本相似度：PhrasesSimilarity＝ProductServicePhraseSimilarity*Wp+(1-Wp)*Similarity其中，Wp是供應(yīng)商分組的輔助關(guān)鍵詞的配置權(quán)重，Similarity為第二文本相似度。優(yōu)選的，采用以下公式根據(jù)第一文本相似度、第二文本相似度、第三文本相似度和第四文本相似度生成相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息的文本相似度：TextSimilarity＝KeywordsSimilarity*W1+PhrasesSimilarity*W2其中，W1和W2分別為配置的權(quán)重。優(yōu)選的，所述特征屬性參數(shù)包括主營(yíng)系數(shù)，所述主營(yíng)系數(shù)為各供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息主營(yíng)程度的得分；所述根據(jù)文本相似度和特征屬性參數(shù)計(jì)算所述候選結(jié)構(gòu)化信息的分值的步驟采用如下公式進(jìn)行計(jì)算：Similarity＝TextSimilarity*(1-Wm)+主營(yíng)系數(shù)*Wm其中，Wm是主營(yíng)系數(shù)的權(quán)重。優(yōu)選的，所述特征屬性參數(shù)還包括所述候選結(jié)構(gòu)化信息的公共指標(biāo)得分；所述公共指標(biāo)得分采用如下公式進(jìn)行計(jì)算：Scorepublic＝∑iPi*Wi,i＝1,2其中，P1為供應(yīng)商的活躍度，P2為供應(yīng)商的報(bào)價(jià)響應(yīng)度，W1、W2為各自所占的權(quán)重。優(yōu)選的，所述搜索需求信息還包括：供應(yīng)商類型的用戶要求信息，供應(yīng)商規(guī)模的用戶要求信息，供應(yīng)商的主要市場(chǎng)的用戶要求信息，產(chǎn)品類目的用戶要求信息，和/或，供應(yīng)商最小起定量的用戶要求信息；所述特征屬性參數(shù)還包括所述候選結(jié)構(gòu)化信息的個(gè)性化指標(biāo)得分；所述個(gè)性化指標(biāo)得分通過(guò)如下公式進(jìn)行計(jì)算：Scorepersonalized＝∑iScorei其中，所述Scorei包括供應(yīng)商類型與相應(yīng)用戶要求信息的匹配度，供應(yīng)商規(guī)模與相應(yīng)用戶要求信息的匹配度，供應(yīng)商的主要市場(chǎng)與相應(yīng)用戶要求信息的匹配度，供應(yīng)商的產(chǎn)品類目與相應(yīng)用戶要求信息的匹配度，和/或，供應(yīng)商的最小起定量與相應(yīng)用戶要求信息的匹配度。優(yōu)選的，所述根據(jù)文本相似度和特征屬性參數(shù)計(jì)算所述候選結(jié)構(gòu)化信息的分值的步驟進(jìn)一步包括：對(duì)根據(jù)文本相似度和主營(yíng)系數(shù)計(jì)算的分值Similarity＝TextSimilarity*(1-Wm)+主營(yíng)系數(shù)*Wm，進(jìn)行歸一化處理為Score’match；對(duì)特征屬性參數(shù)Scorecustom進(jìn)行歸一化處理為Score’custom，其中，Scorecustom＝Scorepublic+Scorepersonalized，Scorepublic為公共指標(biāo)得分，Scorepersonalized為個(gè)性化指標(biāo)得分；針對(duì)所述歸一化處理后的文本相似度和特征屬性參數(shù)，采用如下公式計(jì)算最終的候選結(jié)構(gòu)化信息的分值：Scoretotal＝λScore’custom+(1-λ)Score’match，其中，λ是配置的參數(shù)。優(yōu)選的，所述歸一化處理采用如下公式進(jìn)行：其中，X′為X歸一化處理后的結(jié)果。優(yōu)選的，所述關(guān)鍵詞單詞字段的屬性包括核心詞屬性和產(chǎn)品詞屬性，所述根據(jù)候選結(jié)構(gòu)化信息的分值進(jìn)行排序的步驟包括：(1)提取分值最高的前M個(gè)候選結(jié)構(gòu)化信息，將位于前N位中滿足自動(dòng)推薦條件的置于最優(yōu)先，后面的M-N位全部置為不自動(dòng)推薦；所述M，N為正整數(shù)；其中，所述自動(dòng)推薦條件為：如果匹配的關(guān)鍵詞字段中含有短語(yǔ)，將主營(yíng)系數(shù)大于第一閾值的候選結(jié)構(gòu)化信息設(shè)為自動(dòng)推薦；如果匹配的關(guān)鍵詞字段中只有單詞，那么將具有核心詞屬性，并且，作為產(chǎn)品詞屬性在供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的占比大于第二閾值，并且，主營(yíng)系數(shù)大于第一閾值的候選結(jié)構(gòu)化信息設(shè)為自動(dòng)推薦；對(duì)前N位和后M-N位分別按照如下規(guī)則進(jìn)行排序：(2)如果匹配的關(guān)鍵詞字段含有單詞和短語(yǔ)，則進(jìn)入(3)，如果不含有短語(yǔ)，則進(jìn)入(8)；(3)在(2)相同的情況下，含有短語(yǔ)個(gè)數(shù)多的優(yōu)先；(4)在(3)相同的情況下，短語(yǔ)最長(zhǎng)長(zhǎng)度優(yōu)先；(5)在(4)相同的情況下，含有單詞個(gè)數(shù)多的優(yōu)先；(6)在(5)相同的情況下，分值高的優(yōu)先；(7)在(6)相同的情況下，字母序優(yōu)先，進(jìn)入(11)；(8)在(2)相同的情況下，含有單詞個(gè)數(shù)多的優(yōu)先；(9)在(8)相同的情況下，分值高的優(yōu)先；(10)在(9)相同的情況下，字母序優(yōu)先。16、根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：將所述候選結(jié)構(gòu)化信息按排序展現(xiàn)給用戶。本申請(qǐng)實(shí)施例還公開(kāi)了一種基于交易平臺(tái)的結(jié)構(gòu)化信息搜索裝置，包括：需求接收模塊，用于接收搜索需求信息；分詞模塊，用于對(duì)所述搜索需求信息進(jìn)行分詞，獲得關(guān)鍵詞字段；候選結(jié)構(gòu)化信息查找模塊，用于在預(yù)置的結(jié)構(gòu)化信息庫(kù)中，查找與所述關(guān)鍵詞字段匹配的候選結(jié)構(gòu)化信息；相似度計(jì)算模塊，用于采用所述關(guān)鍵詞字段在所述候選結(jié)構(gòu)化信息中計(jì)算文本相似度；特征屬性參數(shù)獲取模塊，用于獲取所述候選結(jié)構(gòu)化信息的特征屬性參數(shù)；分值計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述文本相似度和特征屬性參數(shù)計(jì)算所述候選結(jié)構(gòu)化信息的分值；排序模塊，用于根據(jù)所述候選結(jié)構(gòu)化信息的分值進(jìn)行排序。優(yōu)選的，所述搜索需求信息包括產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞，所述產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞包括：用戶提交的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞；或者，用戶提交的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞和后臺(tái)生成的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞。優(yōu)選的，所述分詞后獲得的關(guān)鍵詞字段包括：關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段和關(guān)鍵詞單詞字段。優(yōu)選的，所述預(yù)置的結(jié)構(gòu)化信息庫(kù)中包括多個(gè)結(jié)構(gòu)化信息索引文件，所述候選結(jié)構(gòu)化信息查找模塊包括：短語(yǔ)查找子模塊，用于采用所述關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段查詢結(jié)構(gòu)化信息索引文件，提取最相似的K個(gè)結(jié)構(gòu)化信息為候選結(jié)構(gòu)化信息；其中，所述K為預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值；單詞查找子模塊，用于在采用所述關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段查詢結(jié)構(gòu)化信息索引文件返回的結(jié)構(gòu)化信息為L(zhǎng)個(gè)，且所述L<K時(shí)，進(jìn)一步采用關(guān)鍵詞單詞字段查詢索引文件，提取最相似的K-L個(gè)結(jié)構(gòu)化信息，所述L個(gè)結(jié)構(gòu)化信息以及K-L個(gè)結(jié)構(gòu)化信息組成候選結(jié)構(gòu)化信息。優(yōu)選的，所述分詞后獲得的關(guān)鍵詞字段僅包括關(guān)鍵詞單詞字段，所述預(yù)置的結(jié)構(gòu)化信息庫(kù)包括多個(gè)結(jié)構(gòu)化信息索引文件；所述候選結(jié)構(gòu)化信息查找模塊包括：?jiǎn)卧~匹配子模塊，采用所述關(guān)鍵詞單詞字段查詢結(jié)構(gòu)化信息索引文件，提取最相似的K個(gè)結(jié)構(gòu)化信息為候選結(jié)構(gòu)化信息；其中，所述K為預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值。優(yōu)選的，所述結(jié)構(gòu)化信息為供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息，所述供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中包括供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞，所述相似度計(jì)算模塊包括：第一文本相似度計(jì)算子模塊，用于計(jì)算第一文本相似度，所述第一文本相似度為所述關(guān)鍵詞單詞字段與候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞的文本相似度；第二文本相似度計(jì)算子模塊，用于計(jì)算第二文本相似度，所述第二文本相似度為所述關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段與相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞的文本相似度；第一綜合子模塊，用于根據(jù)所述第一文本相似度和第二文本相似度生成相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息的文本相似度。優(yōu)選的，所述結(jié)構(gòu)化信息為供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息，所述供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中包括供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞和供應(yīng)商分組的輔助關(guān)鍵詞，所述相似度計(jì)算模塊包括：第一文本相似度計(jì)算子模塊，用于計(jì)算第一文本相似度，所述第一文本相似度為所述關(guān)鍵詞單詞字段與候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞的文本相似度；第二文本相似度計(jì)算子模塊，用于計(jì)算第二文本相似度，所述第二文本相似度為所述關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段與相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞的文本相似度；第三文本相似度計(jì)算子模塊，用于計(jì)算第三文本相似度，所述第三文本相似度為所述關(guān)鍵詞單詞字段與相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的輔助關(guān)鍵詞的文本相似度；第四文本相似度計(jì)算子模塊，用于計(jì)算第四文本相似度，所述第四文本相似度為所述關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段與相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的輔助關(guān)鍵詞的文本相似度；第二綜合子模塊，用于根據(jù)所述第一文本相似度、第二文本相似度、第三文本相似度和第四文本相似度生成相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息的文本相似度。優(yōu)選的，所述特征屬性參數(shù)包括主營(yíng)系數(shù)，所述主營(yíng)系數(shù)為各供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息主營(yíng)程度的得分。優(yōu)選的，所述特征屬性參數(shù)還包括所述候選結(jié)構(gòu)化信息的公共指標(biāo)得分和個(gè)性化指標(biāo)得分。優(yōu)選的，所述的裝置，還包括：展現(xiàn)模塊，用于將所述候選結(jié)構(gòu)化信息按排序展現(xiàn)給用戶。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請(qǐng)包括以下優(yōu)點(diǎn)：本申請(qǐng)通通過(guò)接收用戶提供的比一般搜索更豐富的搜索需求信息(RFQ，RequestForQuotation，買家在電子商務(wù)網(wǎng)站上填寫的有關(guān)買家欲購(gòu)買的產(chǎn)品信息，包括產(chǎn)品信息關(guān)鍵字、個(gè)性化指標(biāo)等)，計(jì)算用戶的搜索需求信息與供應(yīng)商信息相似度的綜合得分并進(jìn)行排序，在后臺(tái)為買家計(jì)算出一批滿足買家需求的最佳供應(yīng)商，從而實(shí)現(xiàn)了買家個(gè)性化搜索的功能，使買家能快速、簡(jiǎn)單地搜索到其所需的最佳供應(yīng)商。附圖說(shuō)明圖1是本申請(qǐng)的一種基于交易平臺(tái)的結(jié)構(gòu)化信息搜索方法實(shí)施例的步驟流程圖；圖2是本申請(qǐng)的一種基于交易平臺(tái)的結(jié)構(gòu)化信息搜索裝置實(shí)施例的結(jié)構(gòu)框圖。具體實(shí)施方式為使本申請(qǐng)的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本申請(qǐng)作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。本申請(qǐng)實(shí)施例的核心構(gòu)思之一在于，通過(guò)接收用戶提供的比一般搜索更豐富的搜索需求信息(RFQ，RequestForQuotation，買家在電子商務(wù)網(wǎng)站上填寫的有關(guān)買家欲購(gòu)買的產(chǎn)品信息，包括產(chǎn)品信息關(guān)鍵字、個(gè)性化指標(biāo)等)，計(jì)算用戶的搜索需求信息與供應(yīng)商信息相似度的綜合得分并進(jìn)行排序，在后臺(tái)為買家計(jì)算出一批滿足買家需求的最佳供應(yīng)商。參照?qǐng)D1，示出了本申請(qǐng)的一種基于交易平臺(tái)的結(jié)構(gòu)化信息搜索方法實(shí)施例的步驟流程圖，具體可以包括如下步驟：步驟101、接收搜索需求信息；在具體實(shí)現(xiàn)中，用戶(買家)可以在前臺(tái)提交欲購(gòu)買的產(chǎn)品信息(RequestForQuotation，RFQ)，包括產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞、個(gè)性化指標(biāo)等。在本申請(qǐng)的一種優(yōu)選實(shí)施例中，所述搜索需求信息可以包括產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞，所述產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞可以包括：用戶提交的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞；或者，用戶提交的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞和后臺(tái)生成的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞。作為本申請(qǐng)實(shí)施例在交易平臺(tái)的一種具體應(yīng)用的示例，所述搜索需求信息可以包括如下表所示的RFQ字段的內(nèi)容：在本申請(qǐng)實(shí)施例中，用戶可以僅提交基本的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞作為搜索需求信息，根據(jù)用戶提交的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞，后臺(tái)可以按一些規(guī)則處理為更為標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞，之后再將這兩類產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞一并處理。用戶還可以如上例中提交更多的個(gè)性化指標(biāo)作為搜索需求信息，在后續(xù)的搜索處理中，會(huì)將這些個(gè)性化指標(biāo)作為供應(yīng)商進(jìn)一步篩選的條件。步驟102、對(duì)所述搜索需求信息進(jìn)行分詞，獲得關(guān)鍵詞字段；眾所周知，英文是以詞為單位的，詞和詞之間是靠空格隔開(kāi)，而中文是以字為單位，句子中所有的字連起來(lái)才能描述一個(gè)意思。例如，英文句子Iamastudent，用中文則為：“我是一個(gè)學(xué)生”。計(jì)算機(jī)可以很簡(jiǎn)單通過(guò)空格知道student是一個(gè)單詞，但是不能很容易明白“學(xué)”、“生”兩個(gè)字合起來(lái)才表示一個(gè)詞。把中文的漢字序列切分成有意義的詞，就是中文分詞。例如，我是一個(gè)學(xué)生，分詞的結(jié)果是：我是一個(gè)學(xué)生。下面介紹一些常用的分詞方法：1、基于字符串匹配的分詞方法：是指按照一定的策略將待分析的漢字串與一個(gè)預(yù)置的機(jī)器詞典中的詞條進(jìn)行匹配，若在詞典中找到某個(gè)字符串，則匹配成功(識(shí)別出一個(gè)詞)。實(shí)際使用的分詞系統(tǒng)，都是把機(jī)械分詞作為一種初分手段，還需通過(guò)利用各種其它的語(yǔ)言信息來(lái)進(jìn)一步提高切分的準(zhǔn)確率。2、基于特征掃描或標(biāo)志切分的分詞方法：是指優(yōu)先在待分析字符串中識(shí)別和切分出一些帶有明顯特征的詞，以這些詞作為斷點(diǎn)，可將原字符串分為較小的串再來(lái)進(jìn)機(jī)械分詞，從而減少匹配的錯(cuò)誤率；或者將分詞和詞類標(biāo)注結(jié)合起來(lái)，利用豐富的詞類信息對(duì)分詞決策提供幫助，并且在標(biāo)注過(guò)程中又反過(guò)來(lái)對(duì)分詞結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)、調(diào)整，從而提高切分的準(zhǔn)確率。3、基于理解的分詞方法：是指通過(guò)讓計(jì)算機(jī)模擬人對(duì)句子的理解，達(dá)到識(shí)別詞的效果。其基本思想就是在分詞的同時(shí)進(jìn)行句法、語(yǔ)義分析，利用句法信息和語(yǔ)義信息來(lái)處理歧義現(xiàn)象。它通常包括三個(gè)部分：分詞子系統(tǒng)、句法語(yǔ)義子系統(tǒng)、總控部分。在總控部分的協(xié)調(diào)下，分詞子系統(tǒng)可以獲得有關(guān)詞、句子等的句法和語(yǔ)義信息來(lái)對(duì)分詞歧義進(jìn)行判斷，即它模擬了人對(duì)句子的理解過(guò)程。這種分詞方法需要使用大量的語(yǔ)言知識(shí)和信息。4、基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法：是指，中文信息中由于字與字相鄰共現(xiàn)的頻率或概率能夠較好的反映成詞的可信度，所以可以對(duì)語(yǔ)料中相鄰共現(xiàn)的各個(gè)字的組合的頻度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算它們的互現(xiàn)信息，以及計(jì)算兩個(gè)漢字X、Y的相鄰共現(xiàn)概率?；ガF(xiàn)信息可以體現(xiàn)漢字之間結(jié)合關(guān)系的緊密程度。當(dāng)緊密程度高于某一個(gè)閾值時(shí)，便可認(rèn)為此字組可能構(gòu)成了一個(gè)詞。這種方法只需對(duì)語(yǔ)料中的字組頻度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，不需要切分詞典。在本申請(qǐng)實(shí)施例中，可以根據(jù)前臺(tái)輸入的RFQ信息中的關(guān)鍵字段進(jìn)行分詞。如果RFQ中指明的類目信息含有化學(xué)類目或醫(yī)療類目，則在分詞處理中進(jìn)行特殊處理，與其他行業(yè)分開(kāi)進(jìn)行分詞處理，主要是利用化學(xué)詞典進(jìn)行分詞；如果RFQ中類目信息為空，默認(rèn)買家對(duì)類目沒(méi)有任何要求。分詞的結(jié)果有一系列的單詞和一系列的詞組，即所述分詞后獲得的關(guān)鍵詞字段可以包括：關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段和關(guān)鍵詞單詞字段。當(dāng)然，在實(shí)際中，所述分詞后獲得的關(guān)鍵詞字段也可以僅包括關(guān)鍵詞單詞字段。步驟103、在預(yù)置的結(jié)構(gòu)化信息庫(kù)中，查找與所述關(guān)鍵詞字段匹配的候選結(jié)構(gòu)化信息；在具體實(shí)現(xiàn)中，供應(yīng)商在交易平臺(tái)發(fā)布所供應(yīng)的產(chǎn)品信息，形成產(chǎn)品信息集合，如果發(fā)布的產(chǎn)品信息較多，供應(yīng)商可以進(jìn)一步按照一定的規(guī)則對(duì)產(chǎn)品信息進(jìn)行分組，即形成供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息，一般而言，一個(gè)供應(yīng)商有多個(gè)產(chǎn)品分組信息。這種供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息是一種結(jié)構(gòu)化信息，不同于通用檢索的數(shù)據(jù)源(如google、baidu等搜索引擎采用的通用數(shù)據(jù)源)。供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息是對(duì)供應(yīng)商及其要賣的產(chǎn)品的描述，通常主要需要用到：供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞、供應(yīng)商類型、供應(yīng)商規(guī)模、供應(yīng)商提供產(chǎn)品的類目、供應(yīng)商提供的產(chǎn)品關(guān)鍵詞等多個(gè)域的信息。所述預(yù)置的結(jié)構(gòu)化信息庫(kù)中可以包括多個(gè)結(jié)構(gòu)化信息索引文件，所述索引文件可以采用倒排索引生成。公知的是，倒排索引源于實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)屬性的值來(lái)查找記錄。這種索引表中的每一項(xiàng)都包括一個(gè)屬性值和具有該屬性值的各記錄的地址。由于不是由記錄來(lái)確定屬性值，而是由屬性值來(lái)確定記錄的位置，因而稱為倒排索引。在交易平臺(tái)的具體應(yīng)用中，采用倒排索引可以供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息(結(jié)構(gòu)化信息)以lucence形式進(jìn)行存儲(chǔ)。在本申請(qǐng)的一種優(yōu)選實(shí)施例中，在所述分詞后獲得的關(guān)鍵詞字段包括關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段和關(guān)鍵詞單詞字段時(shí)，所述步驟103具體可以包括如下子步驟：子步驟S11、采用所述關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段查詢結(jié)構(gòu)化信息索引文件，提取最相似的K個(gè)結(jié)構(gòu)化信息為候選結(jié)構(gòu)化信息；其中，所述K為預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值；子步驟S12、若采用所述關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段查詢結(jié)構(gòu)化信息索引文件返回的結(jié)構(gòu)化信息為L(zhǎng)個(gè)，且所述L<K，則進(jìn)一步采用關(guān)鍵詞單詞字段查詢索引文件，提取最相似的K-L個(gè)結(jié)構(gòu)化信息，所述L個(gè)結(jié)構(gòu)化信息以及K-L個(gè)結(jié)構(gòu)化信息組成候選結(jié)構(gòu)化信息。例如，根據(jù)分詞的結(jié)果查詢供應(yīng)商信息文件得到一批供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息。其中供應(yīng)商信息是以分組單位的，每個(gè)產(chǎn)品分組都含有一些文本信息，供應(yīng)商信息以lucence形式存儲(chǔ)在磁盤中。應(yīng)用本實(shí)施例，查詢過(guò)程可以分兩步：1)先根據(jù)輸入關(guān)鍵字短語(yǔ)字段查詢索引文件，返回最相似的TOP-K個(gè)供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息，其中TOP-K為額定的閾值；2)如果關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段查詢的供應(yīng)商數(shù)不足TOP-K個(gè)，再用關(guān)鍵詞單詞字段查詢索引文件，最終返回最相似的TOP-K個(gè)供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息(包括步驟1中的供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息)。經(jīng)過(guò)此步查詢后，不論結(jié)果滿不滿足TOP-K個(gè)都終止查詢。作為本申請(qǐng)的另一種優(yōu)選實(shí)施例，若所述分詞后獲得的關(guān)鍵詞字段僅包括關(guān)鍵詞單詞字段，則所述步驟103可以包括如下子步驟：子步驟S13、采用所述關(guān)鍵詞單詞字段查詢結(jié)構(gòu)化信息索引文件，提取最相似的K個(gè)結(jié)構(gòu)化信息為候選結(jié)構(gòu)化信息；其中，所述K為預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值。當(dāng)然，上述預(yù)置的結(jié)構(gòu)化信息庫(kù)中存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化信息的形式，以及，相應(yīng)的查找與關(guān)鍵詞字段匹配的候選結(jié)構(gòu)化信息的方式均僅僅用作示例，本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)實(shí)際情況任意選用即可，本申請(qǐng)對(duì)此無(wú)需加以限制。步驟104、采用所述關(guān)鍵詞字段在所述候選結(jié)構(gòu)化信息中計(jì)算文本相似度；在本申請(qǐng)的一種優(yōu)選實(shí)施例中，所述結(jié)構(gòu)化信息為供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息，所述供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中包括供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞，所述步驟104可以包括如下子步驟：子步驟S21、計(jì)算第一文本相似度，所述第一文本相似度為所述關(guān)鍵詞單詞字段與候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞的文本相似度；子步驟S22、計(jì)算第二文本相似度，所述第二文本相似度為所述關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段與相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞的文本相似度；子步驟S22、根據(jù)所述第一文本相似度和第二文本相似度生成相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息的文本相似度。在本申請(qǐng)的另一種優(yōu)選實(shí)施例中，所述結(jié)構(gòu)化信息為供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息，所述供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中可以包括供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞和供應(yīng)商分組的輔助關(guān)鍵詞，所述步驟104具體可以包括如下子步驟：子步驟S31、計(jì)算第一文本相似度，所述第一文本相似度為所述關(guān)鍵詞單詞字段與候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞的文本相似度；子步驟S32、計(jì)算第二文本相似度，所述第二文本相似度為所述關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段與相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞的文本相似度；子步驟S33、計(jì)算第三文本相似度，所述第三文本相似度為所述關(guān)鍵詞單詞字段與相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的輔助關(guān)鍵詞的文本相似度；子步驟S34、計(jì)算第四文本相似度，所述第四文本相似度為所述關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段與相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的輔助關(guān)鍵詞的文本相似度；子步驟S35、根據(jù)所述第一文本相似度、第二文本相似度、第三文本相似度和第四文本相似度生成相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息的文本相似度。作為本申請(qǐng)實(shí)施例一種具體應(yīng)用的示例，可以采用如下計(jì)算方法進(jìn)行文本相似度的計(jì)算：首先，RFQ中含有的RFQ_Name和RFQ_Comment是先經(jīng)過(guò)分詞以及復(fù)數(shù)變單數(shù)變換處理的，可以得到一系列的單詞字段和短語(yǔ)字段，那么文本相似度分為兩部分，分別為關(guān)鍵詞單詞字段相似度和關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段相似度。下面分別介紹這兩部分的相似度計(jì)算方法。(一)關(guān)鍵詞單詞字段相似度：關(guān)鍵詞的相似度主要包括兩部分：一部分為供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞(單詞字段)和RFQ的相似度，另一部分是供應(yīng)商分組的輔助關(guān)鍵詞(單詞字段，如供應(yīng)商的product/service(產(chǎn)品/服務(wù)信息)的關(guān)鍵詞)與RFQ的相似度。1)供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞和RFQ的相似度(第一文本相似度)：計(jì)算公式如下：其中，weight(Wi)表示關(guān)鍵詞單詞字段的屬性所對(duì)應(yīng)的權(quán)重；percent(Wi)表示關(guān)鍵詞單詞字段在供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中所占的百分比；NameOrComment(Wi)表示與供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞匹配的關(guān)鍵詞單詞字段屬于產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞的權(quán)重，取值為與供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞匹配的關(guān)鍵詞單詞字段屬于用戶提交的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞的權(quán)重Name(Wi)，或者，與供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞匹配的關(guān)鍵詞單詞字段屬于后臺(tái)生成的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞的權(quán)重Comment(Wi)；Name表示RFQ的標(biāo)題subject的權(quán)重，comment表示是運(yùn)營(yíng)人員手工添加的字段的權(quán)重，這里可以根據(jù)這兩種不同情況配置不同的權(quán)重。2)供應(yīng)商分組的輔助關(guān)鍵詞product/service的相似度加權(quán)(第三文本相似度)：如果供應(yīng)商提供了輔助關(guān)鍵詞，如product/service信息，則可以考慮使用product/service信息作為供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞和RFQ的相似度的修正信息，即計(jì)算product/service與RFQ_Name和RFQ_Comment的關(guān)鍵詞單詞字段相似度，記為ProductServiceWordSimilarity，方法與計(jì)算供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞和RFQ的相似度一樣；計(jì)算公式如下：KeywordsSimilarity＝ProductServiceWordSimilarity*Wp+(1-Wp)*Similarity其中，Wp是productService的配置權(quán)重，可在配置文件中更改，Similarity為第一文本相似度；當(dāng)遇到化學(xué)和醫(yī)療行業(yè)時(shí)，默認(rèn)product/service關(guān)鍵字信息匹配的相似度可以設(shè)置為0。至此，經(jīng)過(guò)如上計(jì)算得到的KeywordsSimilarity就是RFQ與當(dāng)前供應(yīng)商的當(dāng)前產(chǎn)品分組的關(guān)鍵詞單詞字段相似度得分。(二)關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段相似度關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段相似度與關(guān)鍵詞單詞字段相似度一樣，主要包括兩部分：一部分為供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞組(短語(yǔ)字段)和RFQ的相似度，另一部分是供應(yīng)商的輔助關(guān)鍵詞組(短語(yǔ)字段，如product/service關(guān)鍵詞組)與RFQ的相似度。(3)供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞組和RFQ的相似度(第二文本相似度)：計(jì)算公式如下：其中，weight(PHi)表示關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段的屬性所對(duì)應(yīng)的權(quán)重；percent(PHi)表示關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段所占供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息的百分比；NameOrComment(PHi)表示與供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞匹配的關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段屬于產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞的權(quán)重，取值為與供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞匹配的關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段屬于用戶提交的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞的權(quán)重Name(PHi)，或者，與供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞匹配的關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段屬于后臺(tái)生成的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞的權(quán)重Comment(PHi)，Name表示RFQ的標(biāo)題subject的權(quán)重，comment表示是運(yùn)營(yíng)人員手工添加的字段的權(quán)重，這里可以根據(jù)這兩種不同情況配置不同的權(quán)重。4)供應(yīng)商分組的輔助關(guān)鍵詞product/service的相似度加權(quán)(第四文本相似度)：如果供應(yīng)商提供了product/service信息，則可以使用product/service信息作為供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞組和RFQ的相似度的修正信息，即計(jì)算product/service與RFQ_Name和RFQ_Comment的關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段相似度，記為ProductServicePhraseSimilarity，方法與計(jì)算供應(yīng)商詞組和RFQ的相似度一樣；計(jì)算公式如下：PhrasesSimilarity＝ProductServicePhraseSimilarity*Wp+(1-Wp)*Similarity其中，Wp是product/service的配置權(quán)重，可在配置文件中更改，Similarity為第二文本相似度。當(dāng)遇到化學(xué)和醫(yī)療行業(yè)時(shí)，默認(rèn)product/service短語(yǔ)信息匹配的相似度為0。至此，經(jīng)過(guò)如上計(jì)算得到的PhraseSimilarity就是RFQ與當(dāng)前供應(yīng)商的當(dāng)前產(chǎn)品分組的關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段相似度得分。綜上所述，總的文本相似度為:TextSimilarity＝KeywordsSimilarity*W1+PhrasesSimilarity*W2其中，W1和W2分別為配置的權(quán)重。當(dāng)然，上述文本相似度的計(jì)算方式僅僅用作示例，本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)實(shí)際情況采用任一種計(jì)算方法均是可行的，本申請(qǐng)對(duì)此無(wú)需加以限制。步驟105、獲取所述候選結(jié)構(gòu)化信息的特征屬性參數(shù)；在本申請(qǐng)的一種優(yōu)選實(shí)施例中，所述特征屬性參數(shù)可以包括主營(yíng)系數(shù)，所述主營(yíng)系數(shù)為各供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息主營(yíng)程度的得分。本申請(qǐng)實(shí)施例的相似度算法主要包括兩個(gè)維度：文本相似度與主營(yíng)系數(shù)，相似度分?jǐn)?shù)是兩者綜合考察結(jié)果；其中，前面所述的文本相似度是從匹配的關(guān)鍵詞類型的維度來(lái)劃分的，可以包括關(guān)鍵詞單詞字段的文本相似度與關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段的文本相似度；從文本來(lái)源的維度來(lái)劃分，可以分為供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞匹配與供應(yīng)商分組的輔助關(guān)鍵詞(product/service文本信息)匹配。本步驟中的主營(yíng)系數(shù)是分組產(chǎn)品占比與分組在櫥窗中的占比的一個(gè)綜合指標(biāo)，在實(shí)際中，主營(yíng)系數(shù)可以從供應(yīng)商信息文件中提取獲得。步驟106、根據(jù)所述文本相似度和特征屬性參數(shù)計(jì)算所述候選結(jié)構(gòu)化信息的分值；在具體實(shí)現(xiàn)中，每個(gè)供應(yīng)商的每個(gè)產(chǎn)品分組都有一個(gè)主營(yíng)系數(shù)作為特征屬性參數(shù)，表示的是該產(chǎn)品分組主營(yíng)程度的得分，在這種情況下，可以采用如下公式計(jì)算候選結(jié)構(gòu)化信息的分值：Similarity＝TextSimilarity*(1-Wm)+主營(yíng)系數(shù)*Wm其中，Wm是配置的主營(yíng)系數(shù)的權(quán)重，TextSimilarity是步驟104的示例中的文本相似度得分。在本申請(qǐng)的一種優(yōu)選實(shí)施例中，所述特征屬性參數(shù)還可以包括所述候選結(jié)構(gòu)化信息的公共指標(biāo)得分和個(gè)性化指標(biāo)得分。具體而言，所述公共指標(biāo)得分可以采用如下公式進(jìn)行計(jì)算：Scorepublic＝∑iPi*Wi,i＝1,2其中，P1為供應(yīng)商的活躍度，P2為供應(yīng)商的報(bào)價(jià)響應(yīng)度，W1、W2為各自所占的權(quán)重。所述個(gè)性化指標(biāo)得分可以通過(guò)如下公式進(jìn)行計(jì)算：Scorepersonalized＝∑iScorei在實(shí)際中，所述搜索需求信息還可以包括：供應(yīng)商類型的用戶要求信息，供應(yīng)商規(guī)模的用戶要求信息，供應(yīng)商的主要市場(chǎng)的用戶要求信息，產(chǎn)品類目的用戶要求信息，和/或，供應(yīng)商最小起定量的用戶要求信息；在這種情況下，所述Scorei則可以包括供應(yīng)商類型與相應(yīng)用戶要求信息的匹配度，供應(yīng)商規(guī)模與相應(yīng)用戶要求信息的匹配度，供應(yīng)商的主要市場(chǎng)與相應(yīng)用戶要求信息的匹配度，供應(yīng)商的產(chǎn)品類目與相應(yīng)用戶要求信息的匹配度，和/或，供應(yīng)商的最小起定量與相應(yīng)用戶要求信息的匹配度。在本申請(qǐng)的一種優(yōu)選實(shí)施例中，所述步驟106可以進(jìn)一步包括如下子步驟：子步驟S41、對(duì)根據(jù)文本相似度和主營(yíng)系數(shù)計(jì)算的分值Similarity＝TextSimilarity*(1-Wm)+主營(yíng)系數(shù)*Wm，進(jìn)行歸一化處理為Score’match；在具體實(shí)現(xiàn)中，所述歸一化處理可以采用如下公式進(jìn)行：其中，X′為X歸一化處理后的結(jié)果。子步驟S42、對(duì)特征屬性參數(shù)Scorecustom進(jìn)行歸一化處理為Score’custom，其中，Scorecustom＝Scorepublic+Scorepersonalized，Scorepublic為公共指標(biāo)得分，Scorepersonalized為個(gè)性化指標(biāo)得分；子步驟S43、針對(duì)所述歸一化處理后的文本相似度和特征屬性參數(shù)，采用如下公式計(jì)算最終的候選結(jié)構(gòu)化信息的分值：Scoretotal＝λScore’custom+(1-λ)Score’match，其中，λ是配置的參數(shù)。在本步驟中，可以對(duì)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息分別計(jì)算個(gè)性化指標(biāo)得分。個(gè)性化指標(biāo)可以設(shè)置為供應(yīng)商的活躍度，報(bào)價(jià)響應(yīng)度，供應(yīng)商類型，供應(yīng)商規(guī)模等，計(jì)算得分策略為對(duì)滿足買家相應(yīng)維度要求的供應(yīng)商分組進(jìn)行加分。在本實(shí)施例中，個(gè)性化指標(biāo)可以分為兩部分，分別為公共部分和個(gè)性化部分，其中，公共部分為供應(yīng)商活躍度和報(bào)價(jià)響應(yīng)度，個(gè)性化部分為供應(yīng)商類型、供應(yīng)商規(guī)模等。依次計(jì)算公共部分得分Scorepublic、三個(gè)個(gè)性化部分得分Scorepersonalized，那么個(gè)性化指標(biāo)排序的得分Scorecustom＝Scorepublic+Scorepersonalized。個(gè)性化指標(biāo)得分具體的計(jì)算方法如下：1)公共部分其中，公共指標(biāo)有兩個(gè)指標(biāo)，分別是供應(yīng)商活躍度和供應(yīng)商報(bào)價(jià)響應(yīng)度。計(jì)算方法如下：假設(shè)供應(yīng)商A的供應(yīng)商活躍度為P1，報(bào)價(jià)響應(yīng)度為P2，那個(gè)供應(yīng)商A在公共指標(biāo)部分的得分就是：Scorepublic＝∑1P1*W1，其中，W1、W2為各自所占的權(quán)重，是可配置調(diào)整的。2)個(gè)性化部分這部分的指標(biāo)主要包括供應(yīng)商類型，供應(yīng)商規(guī)模等。滿足買家相應(yīng)維度要求對(duì)供應(yīng)商加分即可，所以Scorepersonalizde＝∑iScorei3)綜合前面的幾個(gè)步驟的結(jié)果計(jì)算總得分并排序。最終的計(jì)算的總得分是相似度與個(gè)性化指標(biāo)的綜合考察，每個(gè)供應(yīng)商取此一系列供應(yīng)商的產(chǎn)品分組中得分最高的那個(gè)分組代表此供應(yīng)商。假設(shè)計(jì)算出的文本相似度為Scorematch，對(duì)Scorematch進(jìn)行歸一化處理以后的結(jié)果為Score’match。那么總分的計(jì)算過(guò)程為：先對(duì)Scorecustom和Scorematch進(jìn)行歸一化處理以后的結(jié)果為Score’custom和Score’match，則最終的得分Scoretotal＝λScore’custom+(1-λ)Score’match，其中λ是可以通過(guò)配置文件可配置的。當(dāng)然，上述特征屬性參數(shù)的設(shè)置，以及，計(jì)算所述候選結(jié)構(gòu)化信息的分值均僅僅用作示例，本領(lǐng)域技術(shù)人員設(shè)置其它特征屬性參數(shù)，以及，采用其它候選結(jié)構(gòu)化信息分值的計(jì)算方法均是可行的，本申請(qǐng)對(duì)此無(wú)需加以限制。步驟107、根據(jù)所述候選結(jié)構(gòu)化信息的分值進(jìn)行排序。在具體實(shí)現(xiàn)中，可以針對(duì)關(guān)鍵詞單詞字段和關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段配置屬性，例如，所述關(guān)鍵詞單詞字段的屬性可以包括核心詞屬性和產(chǎn)品詞屬性，在這種情況下，所述步驟107具體可以按如下規(guī)則進(jìn)行排序：(1)提取分值最高的前M個(gè)候選結(jié)構(gòu)化信息，將位于前N位中滿足自動(dòng)推薦條件的置于最優(yōu)先，后面的M-N位全部置為不自動(dòng)推薦；所述M，N為正整數(shù)；其中，所述自動(dòng)推薦條件為：如果匹配的關(guān)鍵詞字段中含有短語(yǔ)，將主營(yíng)系數(shù)大于第一閾值的候選結(jié)構(gòu)化信息設(shè)為自動(dòng)推薦；如果匹配的關(guān)鍵詞字段中只有單詞，那么將具有核心詞屬性，并且，作為產(chǎn)品詞屬性在供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的占比大于第二閾值，并且，主營(yíng)系數(shù)大于第一閾值的候選結(jié)構(gòu)化信息設(shè)為自動(dòng)推薦；例如，所述M為200，N為50，第一閾值為0.1。對(duì)前N位和后M-N位分別按照如下規(guī)則進(jìn)行排序：(2)如果匹配的關(guān)鍵詞字段含有單詞和短語(yǔ)，則進(jìn)入(3)，如果不含有短語(yǔ)，則進(jìn)入(8)；(3)在(2)相同的情況下，含有短語(yǔ)個(gè)數(shù)多的優(yōu)先；(4)在(3)相同的情況下，短語(yǔ)最長(zhǎng)長(zhǎng)度優(yōu)先；(5)在(4)相同的情況下，含有單詞個(gè)數(shù)多的優(yōu)先；(6)在(5)相同的情況下，分值高的優(yōu)先；(7)在(6)相同的情況下，字母序優(yōu)先，進(jìn)入(11)；(8)在(2)相同的情況下，含有單詞個(gè)數(shù)多的優(yōu)先；(9)在(8)相同的情況下，分值高的優(yōu)先；(10)在(9)相同的情況下，字母序優(yōu)先。當(dāng)然，上述排序方法僅僅用作示例，本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)實(shí)際情況采用任一種排序方法均是可行的，本申請(qǐng)對(duì)此無(wú)需加以限制。在具體實(shí)現(xiàn)中，本申請(qǐng)實(shí)施例還可以包括如下步驟：步驟108、將所述候選結(jié)構(gòu)化信息按排序展現(xiàn)給用戶。需要說(shuō)明的是，對(duì)于方法實(shí)施例，為了簡(jiǎn)單描述，故將其都表述為一系列的動(dòng)作組合，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該知悉，本申請(qǐng)并不受所描述的動(dòng)作順序的限制，因?yàn)橐罁?jù)本申請(qǐng)，某些步驟可以采用其他順序或者同時(shí)進(jìn)行。其次，本領(lǐng)域技術(shù)人員也應(yīng)該知悉，說(shuō)明書(shū)中所描述的實(shí)施例均屬于優(yōu)選實(shí)施例，所涉及的動(dòng)作和模塊并不一定是本申請(qǐng)所必須的。參照?qǐng)D2，示出了本申請(qǐng)的一種基于交易平臺(tái)的結(jié)構(gòu)化信息搜索裝置實(shí)施例的結(jié)構(gòu)框圖，具體可以包括如下模塊：需求接收模塊201，用于接收搜索需求信息；分詞模塊202，用于對(duì)所述搜索需求信息進(jìn)行分詞，獲得關(guān)鍵詞字段；候選結(jié)構(gòu)化信息查找模塊203，用于在預(yù)置的結(jié)構(gòu)化信息庫(kù)中，查找與所述關(guān)鍵詞字段匹配的候選結(jié)構(gòu)化信息；相似度計(jì)算模塊204，用于采用所述關(guān)鍵詞字段在所述候選結(jié)構(gòu)化信息中計(jì)算文本相似度；特征屬性參數(shù)獲取模塊205，用于獲取所述候選結(jié)構(gòu)化信息的特征屬性參數(shù)；分值計(jì)算模塊206，用于根據(jù)所述文本相似度和特征屬性參數(shù)計(jì)算所述候選結(jié)構(gòu)化信息的分值；排序模塊207，用于根據(jù)所述候選結(jié)構(gòu)化信息的分值進(jìn)行排序。在具體實(shí)現(xiàn)中，在本申請(qǐng)實(shí)施例還可以包括如下模塊：展現(xiàn)模塊208，用于將所述候選結(jié)構(gòu)化信息按排序展現(xiàn)給用戶。在本申請(qǐng)的一種優(yōu)選實(shí)施例中，所述搜索需求信息可以包括產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞，所述產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞包括：用戶提交的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞；或者，用戶提交的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞和后臺(tái)生成的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞。在具體實(shí)現(xiàn)中，所述分詞后獲得的關(guān)鍵詞字段可以包括：關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段和關(guān)鍵詞單詞字段。在這種情況下，所述預(yù)置的結(jié)構(gòu)化信息庫(kù)中包括多個(gè)結(jié)構(gòu)化信息索引文件，所述候選結(jié)構(gòu)化信息查找模塊203可以包括如下子模塊：短語(yǔ)查找子模塊，用于采用所述關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段查詢結(jié)構(gòu)化信息索引文件，提取最相似的K個(gè)結(jié)構(gòu)化信息為候選結(jié)構(gòu)化信息；其中，所述K為預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值；單詞查找子模塊，用于在采用所述關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段查詢結(jié)構(gòu)化信息索引文件返回的結(jié)構(gòu)化信息為L(zhǎng)個(gè)，且所述L<K時(shí)，進(jìn)一步采用關(guān)鍵詞單詞字段查詢索引文件，提取最相似的K-L個(gè)結(jié)構(gòu)化信息，所述L個(gè)結(jié)構(gòu)化信息以及K-L個(gè)結(jié)構(gòu)化信息組成候選結(jié)構(gòu)化信息。在本申請(qǐng)的另一種優(yōu)選實(shí)施例中，所述分詞后獲得的關(guān)鍵詞字段僅包括關(guān)鍵詞單詞字段，所述預(yù)置的結(jié)構(gòu)化信息庫(kù)包括多個(gè)結(jié)構(gòu)化信息索引文件；在這種情況下，所述候選結(jié)構(gòu)化信息查找模塊203可以包括如下子模塊：?jiǎn)卧~匹配子模塊，采用所述關(guān)鍵詞單詞字段查詢結(jié)構(gòu)化信息索引文件，提取最相似的K個(gè)結(jié)構(gòu)化信息為候選結(jié)構(gòu)化信息；其中，所述K為預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值。在交易平臺(tái)的具體應(yīng)用中，所述結(jié)構(gòu)化信息可以為供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息，所述供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中包括供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞，所述相似度計(jì)算模塊204具體可以包括如下子模塊：第一文本相似度計(jì)算子模塊，用于計(jì)算第一文本相似度，所述第一文本相似度為所述關(guān)鍵詞單詞字段與候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞的文本相似度；第二文本相似度計(jì)算子模塊，用于計(jì)算第二文本相似度，所述第二文本相似度為所述關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段與相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞的文本相似度；第一綜合子模塊，用于根據(jù)所述第一文本相似度和第二文本相似度生成相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息的文本相似度。在本申請(qǐng)的另一種優(yōu)選實(shí)施例中，所述結(jié)構(gòu)化信息可以為供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息，所述供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中可以包括供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞和供應(yīng)商分組的輔助關(guān)鍵詞，在這種情況下，所述相似度計(jì)算模塊204具體可以包括如下子模塊：第一文本相似度計(jì)算子模塊，用于計(jì)算第一文本相似度，所述第一文本相似度為所述關(guān)鍵詞單詞字段與候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞的文本相似度；第二文本相似度計(jì)算子模塊，用于計(jì)算第二文本相似度，所述第二文本相似度為所述關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段與相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞的文本相似度；第三文本相似度計(jì)算子模塊，用于計(jì)算第三文本相似度，所述第三文本相似度為所述關(guān)鍵詞單詞字段與相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的輔助關(guān)鍵詞的文本相似度；第四文本相似度計(jì)算子模塊，用于計(jì)算第四文本相似度，所述第四文本相似度為所述關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段與相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的供應(yīng)商分組的輔助關(guān)鍵詞的文本相似度；第二綜合子模塊，用于根據(jù)所述第一文本相似度、第二文本相似度、第三文本相似度和第四文本相似度生成相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息的文本相似度。作為本申請(qǐng)實(shí)施例具體應(yīng)用的一種示例，可以采用以下公式計(jì)算第一文本相似度：其中，weight(Wi)表示關(guān)鍵詞單詞字段的屬性所對(duì)應(yīng)的權(quán)重；percent(Wi)表示關(guān)鍵詞單詞字段在供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中所占的百分比；NameOrComment(Wi)表示與供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞匹配的關(guān)鍵詞單詞字段屬于產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞的權(quán)重，取值為與供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞匹配的關(guān)鍵詞單詞字段屬于用戶提交的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞的權(quán)重Name(Wi)，或者，與供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞匹配的關(guān)鍵詞單詞字段屬于后臺(tái)生成的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞的權(quán)重Comment(Wi)；和/或，可以采用以下公式計(jì)算第二文本相似度：其中，weight(PHi)表示關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段的屬性所對(duì)應(yīng)的權(quán)重；Percent(PHi)表示關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段所占供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息的百分比；NameOrComment(PHi)表示與供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞匹配的關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段屬于產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞的權(quán)重，取值為與供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞匹配的關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段屬于用戶提交的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞的權(quán)重Name(PHi)，或者，與供應(yīng)商分組的主要關(guān)鍵詞匹配的關(guān)鍵詞短語(yǔ)字段屬于后臺(tái)生成的產(chǎn)品信息關(guān)鍵詞的權(quán)重Comment(PHi)；和/或，可以采用以下公式計(jì)算第三文本相似度：KeywordsSimilarity＝ProductServiceWordSimilarity*Wp+(1-Wp)*Similarity其中，Wp是供應(yīng)商分組的輔助關(guān)鍵詞的配置權(quán)重，Similarity為第一文本相似度；和/或，可以采用以下公式計(jì)算第四文本相似度：PhrasesSimilarity＝ProductServicePhraseSimilarity*Wp+(1-Wp)*Similarity其中，Wp是供應(yīng)商分組的輔助關(guān)鍵詞的配置權(quán)重，Simliarity為第二文本相似度。還可以采用以下公式根據(jù)第一文本相似度、第二文本相似度、第三文本相似度和第四文本相似度生成相應(yīng)候選供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息的文本相似度：TextSimilarity＝KeywordsSimilarity*W1+PhrasesSimilarity*W2其中，W1和W2分別為配置的權(quán)重。作為本申請(qǐng)實(shí)施例具體應(yīng)用的一種示例，所述特征屬性參數(shù)可以包括主營(yíng)系數(shù)，所述主營(yíng)系數(shù)為各供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息主營(yíng)程度的得分；在這種情況下，可以采用如下公式根據(jù)文本相似度和特征屬性參數(shù)計(jì)算所述候選結(jié)構(gòu)化信息的分值：Similarity＝TextSimilarrity*(1-Wm)+主營(yíng)系數(shù)*Wm其中，Wm是主營(yíng)系數(shù)的權(quán)重。更為優(yōu)選的是，所述特征屬性參數(shù)還可以包括所述候選結(jié)構(gòu)化信息的公共指標(biāo)得分和個(gè)性化指標(biāo)得分。所述公共指標(biāo)得分可以采用如下公式進(jìn)行計(jì)算：Scorepublic＝∑iPi*Wi,i＝1,2其中，P1為供應(yīng)商的活躍度，P2為供應(yīng)商的報(bào)價(jià)響應(yīng)度，W1、W2為各自所占的權(quán)重。所述個(gè)性化指標(biāo)得分可以通過(guò)如下公式進(jìn)行計(jì)算：Scorepersonalized＝∑iScorei例如，所述搜索需求信息還可以包括：供應(yīng)商類型的用戶要求信息，供應(yīng)商規(guī)模的用戶要求信息，供應(yīng)商的主要市場(chǎng)的用戶要求信息，和/或，產(chǎn)品類目的用戶要求信息；在這種情況下，則所述Scorei可以包括供應(yīng)商類型與相應(yīng)用戶要求信息的匹配度，供應(yīng)商規(guī)模與相應(yīng)用戶要求信息的匹配度，供應(yīng)商的主要市場(chǎng)與相應(yīng)用戶要求信息的匹配度，和/或，供應(yīng)商的產(chǎn)品類目與相應(yīng)用戶要求信息的匹配度。在本申請(qǐng)實(shí)施例中，還可以采用以下方式根據(jù)文本相似度和特征屬性參數(shù)計(jì)算所述候選結(jié)構(gòu)化信息的分值：對(duì)根據(jù)文本相似度和主營(yíng)系數(shù)計(jì)算的分值Similarity＝TextSimilarity*(1-Wm)+主營(yíng)系數(shù)*Wm，進(jìn)行歸一化處理為Score’match；其中，所述歸一化處理可以采用如下公式進(jìn)行：其中，X′為X歸一化處理后的結(jié)果。對(duì)特征屬性參數(shù)Scorecustom進(jìn)行歸一化處理為Score’custom，其中，Scorecustom＝Scorepublic+Scorepersonalized，Scorepublic為公共指標(biāo)得分，Scorepersonalized為個(gè)性化指標(biāo)得分；針對(duì)所述歸一化處理后的文本相似度和特征屬性參數(shù)，采用如下公式計(jì)算最終的候選結(jié)構(gòu)化信息的分值：Scoretotal＝λScore’custom+(1-λ)Score’match，其中，λ是配置的參數(shù)。在具體實(shí)現(xiàn)中，所述關(guān)鍵詞單詞字段的屬性可以包括核心詞屬性和產(chǎn)品詞屬性，所述根據(jù)候選結(jié)構(gòu)化信息的分值進(jìn)行的排序可以按如下規(guī)則進(jìn)行：(1)提取分值最高的前M個(gè)候選結(jié)構(gòu)化信息，將位于前N位中滿足自動(dòng)推薦條件的置于最優(yōu)先，后面的M-N位全部置為不自動(dòng)推薦；所述M，N為正整數(shù)；其中，所述自動(dòng)推薦條件為：如果匹配的關(guān)鍵詞字段中含有短語(yǔ)，將主營(yíng)系數(shù)大于第一閾值的候選結(jié)構(gòu)化信息設(shè)為自動(dòng)推薦；如果匹配的關(guān)鍵詞字段中只有單詞，那么將具有核心詞屬性，并且，作為產(chǎn)品詞屬性在供應(yīng)商的產(chǎn)品分組信息中的占比大于第二閾值，并且，主營(yíng)系數(shù)大于第一閾值的候選結(jié)構(gòu)化信息設(shè)為自動(dòng)推薦；對(duì)前N位和后M-N位分別按照如下規(guī)則進(jìn)行排序：(2)如果匹配的關(guān)鍵詞字段含有單詞和短語(yǔ)，則進(jìn)入(3)，如果不含有短語(yǔ)，則進(jìn)入(8)；(3)在(2)相同的情況下，含有短語(yǔ)個(gè)數(shù)多的優(yōu)先；(4)在(3)相同的情況下，短語(yǔ)最長(zhǎng)長(zhǎng)度優(yōu)先；(5)在(4)相同的情況下，含有單詞個(gè)數(shù)多的優(yōu)先；(6)在(5)相同的情況下，分值高的優(yōu)先；(7)在(6)相同的情況下，字母序優(yōu)先，進(jìn)入(11)；(8)在(2)相同的情況下，含有單詞個(gè)數(shù)多的優(yōu)先；(9)在(8)相同的情況下，分值高的優(yōu)先；(10)在(9)相同的情況下，字母序優(yōu)先。對(duì)于裝置實(shí)施例而言，由于其與方法實(shí)施例基本相似，所以描述的比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參見(jiàn)方法實(shí)施例的部分說(shuō)明即可。本申請(qǐng)可用于眾多通用或?qū)Ｓ玫挠?jì)算系統(tǒng)環(huán)境或配置中。例如：個(gè)人計(jì)算機(jī)、服務(wù)器計(jì)算機(jī)、手持設(shè)備或便攜式設(shè)備、平板型設(shè)備、多處理器系統(tǒng)、基于微處理器的系統(tǒng)、置頂盒、可編程的消費(fèi)電子設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)PC、小型計(jì)算機(jī)、大型計(jì)算機(jī)、包括以上任何系統(tǒng)或設(shè)備的分布式計(jì)算環(huán)境等等。本申請(qǐng)可以在由計(jì)算機(jī)執(zhí)行的計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令的一般上下文中描述，例如程序模塊。一般地，程序模塊包括執(zhí)行特定任務(wù)或?qū)崿F(xiàn)特定抽象數(shù)據(jù)類型的例程、程序、對(duì)象、組件、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等等。也可以在分布式計(jì)算環(huán)境中實(shí)踐本申請(qǐng)，在這些分布式計(jì)算環(huán)境中，由通過(guò)通信網(wǎng)絡(luò)而被連接的遠(yuǎn)程處理設(shè)備來(lái)執(zhí)行任務(wù)。在分布式計(jì)算環(huán)境中，程序模塊可以位于包括存儲(chǔ)設(shè)備在內(nèi)的本地和遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)中。最后，還需要說(shuō)明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語(yǔ)僅僅用來(lái)將一個(gè)實(shí)體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開(kāi)來(lái)，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語(yǔ)“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒(méi)有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒(méi)有更多限制的情況下，由語(yǔ)句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。以上對(duì)本申請(qǐng)所提供的一種基于交易平臺(tái)的結(jié)構(gòu)化信息搜索方法和一種基于交易平臺(tái)的結(jié)構(gòu)化信息搜索裝置進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本申請(qǐng)的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說(shuō)明只是用于幫助理解本申請(qǐng)的方法及其核心思想；同時(shí)，對(duì)于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本申請(qǐng)的思想，在具體實(shí)施方式及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上所述，本說(shuō)明書(shū)內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本申請(qǐng)的限制。