一种基于分层强化学习的聚合式搜索排序方法

摘要

本发明公开了一种基于分层强化学习的聚合式搜索排序方法。本发明采用分层强化学习获得的针对聚合式搜索排序问题的排序策略，可以较大地提升页面内容与查询的相关性。本发明包括如下步骤：1)首先从已标注数据中获取查询、搜索结果，得到它们的特征表示；2)构建聚合式搜索排序模拟器；3)利用模拟器训练分层强化学习模型；4)通过分层强化学习方法确定聚合式搜索排序策略，在搜索引擎中进行应用。和现有技术相比，本发明结合了分层强化学习方法，系统地对聚合式搜索排序问题进行建模，针对不同查询的特征选择合适的搜索结果，形成特别的聚合式搜索排序方法，创造性地提升了排序的工作效率和效果。