一种寻找供应商的搜索方法与流程

技术特征：
1.一种寻找供应商的搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、基于transformer模型，计算采购商的查询意图，并初步筛选出与查询意图相关联的候选文档；步骤2、构建精准排序模型并训练，采用精准排序模型对初步筛选出的候选文档进行精准排序，精选出符合采购商历史行为偏好的候选文档；步骤3、计算符合采购商历史行为偏好的候选文档的重排阶段分数，并根据重排阶段分数排序再筛选。2.根据权利要求1所述的一种寻找供应商的搜索方法，其特征在于，所述步骤1包括：步骤11、基于查询向量q
i
和候选文档集合向量d
i
，构建短期历史查询日志u
s
和长期历史查询日志u
l
；步骤12、将查询向量q
i
和历史查询日志u
s
作为输入，通过transformer模型得到采购商当前的查询意图q
s
；步骤13、将长期历史查询日志u
l
作为输入，通过transformer模型得到采购商的长期交互行为输出o
l
，再由长期交互行为输出o
l
和查询意图q
s
加权求和得到查询意图q
s
的动态表征；步骤14、将查询意图q
s
的动态表征与候选文档d进行匹配，筛选出与查询意图相关联的候选文档，并结合查询意图q
s
计算出采购商查询意图与候选文档的相关性。3.根据权利要求2所述的一种寻找供应商的搜索方法，其特征在于，所述短期历史查询日志u
s
构建为：将查询向量q
i
和候选文档集合向量d
i
的平均值相加，得到搜索意图h
i
=q
i
average(d
i
)，构建u
s
={h
n 1
,...h
t-1
}，其中n是历史会话中发出的查询数，t为当前时间戳；所述长期历史查询日志u
l
构建为：将查询向量q
i
和候选文档集合向量d
i
的平均值相加得到搜索意图h
i
=q
i
average(d
i
)，构建u
l
={h1,...h
n
}，其中n是历史会话中发出的查询数。4.根据权利要求3所述的一种寻找供应商的搜索方法，其特征在于，所述查询意图q
s
构建为：将短期历史查询日志u
s
={h
n 1
,...h
t-1
}和查询向量q
i
输入至transformer模型中，由公式q
s
=transformer
last
([u
s
,q])得到查询意图q
s
，其中q为当前查询关键词，last表示transformer模型输出最后位置表征向量。5.根据权利要求4所述的一种寻找供应商的搜索方法，其特征在于，所述长期交互行为输出o
l
构建为：将长期历史查询日志u
l
={h1,...h
n
}输入至transformer模型中，由公式o
l
=transformer(u
l
)得到长期交互行为输出o
l
；所述动态表征由公式得到，其中，o
i
为长期交互行为输出o
l
的某个长期交互，为长期交互o
i
的权重；所述通过查询意图q
s
和对应的长期交互o
i
作为mlp网络的输入获取得到，具体公式为：，其中为激活函数。6. 根据权利要求5所述的一种寻找供应商的搜索方法，其特征在于，所述候选文档的相关性采用相关性分数进行评价，所述相关性分数由公式计算，其中p
d
为文档的相关性分数、d为候选文档集合向量d
i
中的某个文档向量，q为当前查询关键词，函数sim(
·
)通过余弦相似度计算得到，c是一个闸门权重调节长期和当前兴趣的因子。
7.根据权利要求1所述的一种寻找供应商的搜索方法，其特征在于，所述精准排序模型构建为：保留deepfm模型的fm部分，并将deepfm模型的dnn部分替换为share bottom模型的共享底层结构，并构建精准排序模型的损失函数为：其中x
i
为输入特征，y
i
为点击目标的类标，z
i
为供应商停留时长，为采购商和供应商线上发起时通信系统的会话轮数，f
ctr
(x
i
,θ)为模型输出的预估点击概率，f
dur
(x
i
,θ)为模型输出的预估停留时长，f
im
(x
i
,θ)为精准排序模型输出的预估会话轮数，l1为二分类交叉熵损失函数，θ为精准排序模型的排序参数，分别为采购商的点击时长、停留时长和会话轮数的调节权重，n为样本总数。8.根据权利要求7所述的一种寻找供应商的搜索方法，其特征在于，所述精准排序模型的的预测分数为：的的预测分数为：为fm部分的输出结果，为dnn部分的输出结果。9.根据权利要求8所述的一种寻找供应商的搜索方法，其特征在于，所述重排阶段分数计算公式为：，，其中l为精排排序列表总长度，i表示供应商位置的索引值，page表示供应商页数的索引值，表示分页惩罚因子，γ是位置惩罚因子，score为精准排序模型的的预测分数。

技术总结
本发明公开了一种寻找供应商的搜索方法，属于供应搜索技术领域，所述方法基于Transformer模型，计算采购商的查询意图，并初步筛选出与查询意图相关联的候选文档；构建精准排序模型并训练，采用精准排序模型对初步筛选出的候选文档进行精准排序，精选出符合采购商历史行为偏好的候选文档；对符合采购商历史行为偏好的候选文档重排再筛选。本发明以采购商长短期历史查询意图为依据，个性化召回符合该采购商兴趣的供应信息，然后构建精准排序模型进一步精排，充分发掘采购商的历史行为偏好，并综合供应商的基本信息、风控信息等达到对采购商的个性化排序搜索效果，确保搜索的有效性和公平性。效性和公平性。效性和公平性。


技术研发人员：谷满昌
受保护的技术使用者：云筑信息科技（成都）有限公司
技术研发日：2022.12.02
技术公布日：2022/12/30