具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施例使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、装置、实现或者操作以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本公开的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。符号“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

在本公开中，除非另有明确的规定和限定，“连接”等术语应做广义理解，例如，可以是电连接或可以互相通讯；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本公开中的具体含义。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103中的一种或多种，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。比如服务器105可以是多个服务器组成的服务器集群等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103可以是具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、便携式计算机和台式计算机、数字电影放映机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器。例如用户利用终端设备103（也可以是终端设备101或102）向服务器105发送携带索引信息的搜索请求，服务器105可以响应搜索请求，以得到搜索结果，并控制终端设备103在搜索结果页进行搜索结果的展示处理，以便通过终端设备103向用户呈现搜索结果页。

参见图2，为本公开一示例性实施例提供的搜索结果排序方法的流程图。图2所示的方法可以包括步骤201、步骤202、步骤203、步骤204和步骤205，下面对各步骤分别进行说明。

步骤201，基于索引信息搜索获取N个企业；其中，N为大于或等于2的整数。

这里，N可以为2、5、8、10、16、25等，在此不再一一列举。

本公开的实施例中的搜索场景具体可以为查企业场景，例如搜人名查企业场景，这样，在步骤201中，可以由用户输入一作为索引信息的人名信息（例如下文中的目标人名信息），通过利用索引信息进行搜索，可以得到包括N个企业的搜索结果。

需要说明的是，N个企业中的每个企业均与作为索引信息的人名信息存在关联关系，例如，对于N个企业中的任一企业而言，具有该人名信息的人物为该企业的法人、高管、股东等。

步骤202，确定N个企业对应的N个排序值。

在步骤202中，可以基于通用排序模型，确定N个企业对应的N个排序值；其中，N个企业与N个排序值之间可以为一一对应的关系。

可选地，通用排序模型可以参考相关性（例如文本相关性）和/或权威性确定排序值，排序值具体可以为分数形式，并且，通用排序模型既可以按照正向方式确定排序值（例如，企业与索引信息的相关性越高，企业的排序值越高），也可以按照反向方式确定排序值（例如，企业与索引信息的相关性越低，企业的排序值越高）。

步骤203，从N个企业中，筛选满足第一预设知名度条件的M个企业；其中，M为小于或等于N的整数。

在步骤203中，可以对N个企业进行遍历，以筛选出N个企业中的每个知名企业（其也可以简称为名企），并将所筛选的所有知名企业作为满足第一预设知名度条件的M个企业，或者，可以对所筛选的所有知名企业进行二次筛选，并将二次筛选出的所有知名企业作为满足第一预设知名度条件的M个企业。

步骤204，对M个企业对应的M个排序值进行调整。

在步骤204中，可以从N个排序值中，确定与步骤203中所筛选的M个企业一一对应的M个排序值，并对M个排序值进行调整。

可选地，在通用排序模型按照正向方式确定排序值的情况下，对M个排序值进行调整可以包括：对M个排序值进行数值提升处理；在通用排序模型按照反向方式确定排序值的情况下，对M个排序值进行调整可以包括：对M个排序值进行数值降低处理。

步骤205，根据经调整后的M个排序值，以及N个排序值中剩余的N-M个排序值，对N个企业进行排序。

需要说明的是，经调整后的M个排序值与N个企业中满足第一预设知名度条件的M个企业之间为一一对应的关系，N个排序值中剩余的N-M个排序值与N个企业中除了满足第一预设知名度条件的M个企业之外剩余的N-M个企业之间为一一对应的关系，这样，经调整后的M个排序值可以用于确定M个企业各自的排序位置，剩余的N-M个排序值可以用于确定剩余的N-M个企业各自的排序位置，基于经调整后的M个排序值和剩余的N-M个排序值，能够合理确定N个企业各自的排序位置，从而在搜索结果页合理进行N个企业的排序，进而保证搜索结果页的排序效果。

可选地，在通用排序模型按照正向方式确定排序值的情况下，可以根据经调整后的M个排序值和剩余的N-M个排序值，将N个企业按照排序值由高至低的顺序进行展示；在通用排序模型按照反向方式确定排序值的情况下，可以根据经调整后的M个排序值和剩余的N-M个排序值，将N个企业按照排序值由低至高的顺序进行展示。

本公开的实施例中的搜索结果排序方法，在基于索引信息搜索获取N个企业，并确定N个企业对应的N个排序值之后，可以从N个企业中，筛选满足第一预设知名度条件的M个企业，对M个排序值进行调整，并根据经调整后的M个排序值，以及N个排序值中剩余的N-M个排序值，对N个企业进行排序。由于本公开的实施例中并未直接根据基于通用排序模型得到的N个排序值确定搜索结果页的排序，而是在得到N个排序值之后，进行满足第一预设知名度条件的企业的筛选处理和筛选出的企业对应的排序值的调整处理，这样能够克服通用排序模型的局限性，提升确定排序时所依据的排序值的合理性和可靠性，从而提升搜索结果页的排序效果，进而保证高质量的用户搜索体验。

在图2所示实施例的基础上，如图3所示，步骤204，包括：

步骤2041，计算第一预设值与N个排序值中目标企业对应的目标排序值的和值；其中，目标企业为M个企业中的任一企业。

这里，第一预设值可以为10000、15000、20000等，本领域技术人员可以根据实际需要进行选择，在此不再一一列举。

步骤2042，根据和值，对目标排序值进行调整。

在一种具体实施方式中，步骤2042，包括：

根据目标企业的企业信息上发生第一预设事件的次数，以及在基于索引信息搜索获取N个企业之前，基于索引信息展示的目标企业的企业信息上发生第一预设事件的次数，确定目标企业的附加值；

计算附加值与和值的总和；

将目标排序值更新为总和。

一般而言，用户的搜索行为可以通过在一应用程序（Application，APP）上进行操作实现，目标企业的企业信息上发生第一预设事件的次数可以是指：在第一预定时间段内（例如最近半年内、最近一个季度内等），目标企业的企业信息在APP上的点击次数（也可能为分享次数、收藏次数等，这里仅以为点击次数的情况为例进行说明）；在基于索引信息搜索获取N个企业之前，基于索引信息展示的目标企业的企业信息上发生第一预设事件的次数可以是指：在第一预定时间段内，由于利用索引信息进行搜索，使得目标企业的企业信息在APP上进行展示的情况下，目标企业的企业信息在APP上的点击次数。

需要指出的是，本公开的实施例中涉及多个预定时间段，具体包括上段中的第一预定时间段，以及下文中的第二预定时间段和第三预定时间段，根据实际情况，第一预定时间段、第二预定时间段、第三预定时间段中的任意两者既可以相同，也可以不同。

这种实施方式中，假设目标企业的企业信息上发生第一预设事件的次数表示为DocClickCount，基于索引信息展示的目标企业的企业信息上发生第一预设事件的次数表示为QuqryDocClickCount，附加值表示为score，附加值具体可以采用如下方式计算：

在QuqryDocClickCount＞0时，

若DocClickCount＞100，score=QuqryDocClickCount*10+100；

若DocClickCount＜＝100，score=QuqryDocClickCount*10+DocClickCount；

在QuqryDocClickCount＝0时，score=DocClickCount。

容易看出，在QuqryDocClickCount和DocClickCount已知的情况下，通过利用上述计算公式，可以高效地得到目标企业的附加值，需要指出的是，上述计算公式中涉及的“10”、“100”等参数数值也可以根据实际情况进行调整。通过将目标排序得分更新为附加值与和值的总和，可以使目标排序值在原本排序值的基础上提升第一预设值和附加值的数值之和，这样不仅能够保证知名企业在搜索结果页的排序位置靠前，以使搜索结果页的排序贴近用户感知，还能够通过点击数据的差异，为每个知名企业确定合理的排序位置，从而进一步提升搜索结果页的排序效果。

当然，步骤2042的具体实施方式并不局限于此，例如，在步骤2042中，可以直接将目标排序值更新为和值，这也是可行的。

可见，本公开的实施例中，通过根据第一预设值与N个排序值中目标企业对应的目标排序值的和值，对目标排序值进行调整，能够保证知名企业在搜索结果页的排序位置靠前，从而提升搜索结果页的排序效果。

在图2所示实施例的基础上，索引信息包括目标人名信息；

如图4所示，步骤203，包括：

步骤2031，获取目标人名信息对应的预设的知名企业集合。

这里，可以预先设置人名与知名企业集合之间的对应关系，这样，在步骤2031中，可以依据预先设置的对应关系，确定目标人名信息对应的预设的知名企业集合。当然，在步骤2031中，也可以采用其它方式确定目标人名信息对应的知名企业集合，为了布局清楚，后续对其它方式进行举例介绍。

步骤2032，从N个企业中，筛选位于知名企业集合中的至少一个企业作为满足第一预设知名度条件的M个企业。

在步骤2032中，可以对N个企业进行遍历，以确定N个企业中的哪些企业位于目标人名信息对应的知名企业集合中，哪些企业位于目标人名信息对应的知名企业集合外，从而从N个企业中，筛选位于目标人名信息对应的知名企业集合中的至少一个企业（例如筛选位于目标人名信息对应的知名企业集合中的所有企业），以便将所筛选的所有企业作为满足第一预设知名度条件的M个企业。

可见，本公开的实施例中，基于目标人名信息对应的知名企业集合，能够高效地从N个企业中筛选出满足第一预设知名度条件的M个企业。

在图4所示实施例的基础上，步骤2031，包括：

确定具有目标人名信息的目标人物的数量Q；其中，Q为大于或等于1的整数；

在Q为1的情况下，确定一个目标人物对应的预设的关联企业集合中，企业信息上发生第二预设事件的次数大于第一预设次数的每个企业，并由所确定的所有企业组成目标人名信息对应的预设的知名企业集合；

在Q大于1的情况下，获取Q个目标人物的Q个知名度值，并根据Q个知名度值，以及Q个目标人物对应的预设的Q个关联企业集合中的至少部分关联企业集合，确定目标人名信息对应的预设的知名企业集合。

这里，任一企业的企业信息上发生第二预设事件的次数可以是指：在第二预定时间段内（例如最近半年内、最近一个季度内等），该企业的企业信息在APP上的点击次数（也可能为分享次数、收藏次数等，这里仅以为点击次数的情况为例进行说明）。另外，第一预设次数可以为5次、8次、10次、15次等，本领域技术人员可以根据实际需要进行选择，在此不再一一列举。

本公开的实施例中，可以预先设置数据库，数据库中可以存储有人物与关联企业集合之间的对应关系，任一人物对应的关联企业集合中包括与该人物具有关联关系的若干个企业，例如包括该人物作为法人、高管、股东等的若干个企业。另外，数据库中还可以存储有人物与知名度值之间的对应关系。

在具有目标人名信息的目标人物的数量Q为1的情况下，可以从数据库中，获取这个目标人物信息对应的关联企业集合，然后从所获取的关联企业集合中，确定点击次数大于第一预设次数的每个企业，并由所确定的所有企业组成目标人名对应的知名企业集合。

在具有目标人名信息的目标人物的数量Q大于1的情况下，可以从数据库中，获取Q个目标人物的Q个知名度值，并从数据库中，获取Q个目标人物对应的Q个关联企业集合，并根据Q个知名度值，以及Q个关联企业集合中的至少部分关联企业集合，确定目标人名信息对应的知名企业集合。

在一种具体实施方式中，根据Q个知名度值，以及Q个目标人物对应的预设的Q个关联企业集合中的至少部分关联企业集合，确定目标人名信息对应的预设的知名企业集合，包括：

在Q个知名度值中第一特定高度的知名度值和第二特定高度的知名度值之间的差值小于或等于预设差值的情况下，从Q个目标人物中，筛选知名度值最高至第R高的所有目标人物；其中，R为小于或等于Q的整数；

从所筛选的所有目标人物中确定人物集合；其中，人物集合中任意知名度值在高度上相邻的两个目标人物的知名度值的差值小于或等于预设差值；

将人物集合中的所有目标人物对应的预设的关联企业集合进行合并，以得到合并企业集合；

对合并企业集合进行去重处理；

确定去重处理后的合并企业集合中，企业信息上发生第二预设事件的次数大于第一预设次数的每个企业，并由所确定的所有企业组成目标人名信息对应的预设的知名企业集合。

这里，第一特定高度的知名度值可以是指Q个知名度值中最高的知名度值，第二特定高度的知名度值可以是指Q个知名度值中第二高的知名度值，当然，第一特定高度的知名度值和第二特定高度的知名度值所指代的知名度值并不局限于此，例如，第一特定高度的知名度值可以是指Q个知名度值中第二高的知名度值，第二特定高度的知名度值可以是指Q个知名度值中第三高的知名度值，为了便于理解，本公开的实施例中均以第一特定高度的知名度值指Q个知名度值中最高的知名度值，第二特定高度的知名度值指Q个知名度值中第二高的知名度值的情况为例进行说明。

这里，预设差值可以为100、150、200等，本领域技术人员可以根据实际需要进行选择，在此不再一一列举；R可以为小于或等于Q的整数，例如，Q为5，R为3。

假设Q为5，R为3，则可以先将5个知名度值按照由高至低的顺序进行排列，并确定排序在前两位的知名度值的差值，如果所确定的差值小于或等于预设差值，可以从5个目标人物中，筛选知名度值最高至第3高的3个目标人物，并从所筛选的3个目标人物中确定人物集合。假设所筛选的3个目标人物分别是目标人物1、目标人物2、目标人物3，且目标人物1的知名度值最高，目标人物3的知名度值最低，则在目标人物3的知名度值与目标人物2的知名度值的差值小于或等于预设差值的情况下，可以认为目标人物1、目标人物2和目标人物3的知名度均在同一水平，这时，人物集合中可以同时包括目标人物1、目标人物2和目标人物3，而在目标人物3的知名度值与目标人物2的知名度值的差值大于预设差值的情况下，可以认为目标人物1和目标人物2的知名度在同一水平，目标人物3的知名度与目标人物1和目标人物2的知名度相差较远，这时，人物集合中可以仅包括目标人物1和目标人物2。容易看出，人物集合中的各个目标人物的知名度均在同一水平。

假设人物集合中同时包括目标人物1、目标人物2和目标人物3这3个目标人物，则可以将这3个目标人物对应的3个关联企业集合进行合并，以得到合并企业集合。

接下来，可以对合并企业集合进行去重处理，以保证去重处理后的合并企业集合中不存在重复的企业，另外，还可以从去重处理后的合并企业集合中，确定点击次数大于第一预设次数的每个企业，并由所确定的所有企业组成目标人名信息对应的知名企业集合。

这种实施方式中，针对存在多个同名的目标人物的情况，如果其中知名度值最高和第二高的两个目标人物的知名度在同一水平，可以通过关联企业集合的合并处理以及合并企业集合的去重处理，再结合点击数据，合理确定目标人名信息对应的知名企业集合。

在另一种具体实施方式中，根据Q个知名度值，以及Q个目标人物对应的预设的Q个关联企业集合中的至少部分关联企业集合，确定目标人名信息对应的预设的知名企业集合，包括：

在Q个知名度值中第一特定高度的知名度值和第二特定高度的知名度值之间的差值大于预设差值的情况下，从Q个目标人物中，筛选知名度值最高的目标人物；

将所筛选的目标人物对应的预设的关联企业集合确定为目标人名对应的预设的知名企业集合。

这里，第一特定高度的知名度值和第二特定高度的知名度值所指的知名度值参照前一种具体实施方式中的说明即可，在此不再赘述。

这里，预设差值可以为100、150、200等，本领域技术人员可以根据实际需要进行选择，在此不再一一列举。

假设Q为4，则可以将4个知名度值按照由高至低的顺序进行排列，并确定排序在前两位的知名度值的差值，如果所确定的差值大于预设差值，可以从4个目标人物中，筛选知名度值最高的目标人物，并直接将筛选的目标人物对应的关联企业集合确定为目标人名信息对应的知名企业集合。

这种实施方式中，针对存在多个同名的目标人物的情况，如果其中知名度值最高和第二高的两个目标人物的知名度不在同一水平，可以直接将最知名的目标人物对应的关联企业集合确定为目标人名信息对应的知名企业集合。

可见，本公开的实施例中，无论目标人物的数量是一个还是一个以上，均能够以合适的方式确定目标人名信息对应的知名企业集合，以保证确定出的知名企业集合的合理性和可靠性。

在图2所示实施例的基础上，索引信息包括目标人名信息；

如图5所示，该方法还包括：

步骤211，获取具有目标人名信息的目标人物的特征信息，以及获取目标人物的人物信息上发生第三预设事件的次数；

步骤212，根据特征信息和人物信息上发生第三预设事件的次数，判断目标人物是否满足第二预设知名度条件；在目标人物满足第二预设知名度条件的情况下，执行步骤203；在目标人物不满足第二预设知名度条件的情况下，执行步骤213；

步骤213，根据N个排序值，对N个企业进行排序。

这里，步骤211至步骤212既可以在步骤201至步骤202之前执行，也可以在步骤201至步骤202之后执行，或者与步骤201至步骤202并发执行。

这里，任一人物信息上发生第三预设事件的次数可以是指：在第三预定时间段内（例如最近半年内、最近一个季度内等），该人物信息在APP上的点击次数（也可能为分享次数、收藏次数等，这里仅以为点击次数的情况为例进行说明）。

本公开的实施例中，可以从针对APP配置的服务器中，获取具有目标人名信息的目标人物的特征信息，以及获取目标人物的人物信息上发生第三预设事件的次数，并根据特征信息和人物信息上发生第三预设事件的次数，判断目标人物是否满足第二预设知名度条件。

在一种具体实施方式中，根据特征信息和人物信息上发生第三预设事件的次数，判断目标人物是否满足第二预设知名度条件，包括：

在特征信息中包括头像信息和知名度值，特征信息中的知名度值大于第二预设值，且人物信息上发生第三预设事件的次数大于第二预设次数的情况下，确定目标人物满足第二预设知名度条件；否则，确定目标人物不满足第二预设知名度条件。

这里，第二预设值可以为4000、5000、6000等，第二预设次数可以为5次、8次、10次等，在此不再一一列举。

这种实施方式中，结合特征信息中是否包括头像信息和知名度值，知名度值与第二预设值的比较结果，以及人物信息上发生第三预设事件的次数与第二预设次数的比较结果，能够高效地确定出目标人物是否满足第二预设知名度条件。

当然，判断目标人物是否满足第二预设知名度条件的具体实施方式并不局限于此，例如，可以在特征信息中包括头像信息和知名度值，且特征信息中的知名度值大于第二预设值的情况下，确定目标人物满足第二预设知名度条件。

在目标人物满足第二预设知名度条件的情况下，可以认为目标人物属于名人，接下来，可以执行上述的步骤203，以从N个企业中，筛选满足第一预设知名度条件的M个企业，并基于所筛选的M个企业，进一步执行后续步骤。

在目标人物不满足第二预设知名度条件的情况下，可以认为目标人物不属于名人，接下来，可以直接根据N个排序值，对N个企业进行排序，例如，可以直接将N个企业按照排序值由高至低的顺序进行展示。

本公开的实施例中，可以结合目标人物的特征信息，以及目标人物的人物信息上发生第三预设事件的次数，识别目标人物是否为名人，在目标人物为名人的情况下，可以进行满足第一预设知名度条件的企业的筛选处理，以便对N个企业中的名企的排序值进行调整，从而保证搜索结果页的排序效果，而在目标人物不为名人的情况下，直接依据N个排序值对N个企业进行排序展示，以高效地将搜索结果页呈现给用户。

需要说明的是，目前的查企业场景下，既可以将企业名信息作为索引信息，也可以将人名信息（例如老板名）作为索引信息，当将人名信息作为索引信息时，搜索得到的多个企业与人名信息的相关性往往在同一水平，利用通用排序模型为搜索得到的多个企业中的每个企业确定排序值并据此进行多个企业的排序展示时，很难保证搜索结果页的排序效果。

有鉴于此，本公开的实施例的总体设计主要可以包括两部分，分别是名人名企关联关系构建（知识构建）与该知识在排序过程中的应用（知识应用）。知识构建主要是以老板数据为基础，筛选其中的知名老板，然后挖掘知名老板关联的公司实体，保留公司实体集合中有名的公司，得到名人-名企关联关系（其对应上文中获取目标人名信息对应的预设的知名企业集合的过程）。知识应用是将上述构建的知识集合存储到索引中，当用户发出一次搜索请求时去索引中获取搜索关键词对应的知识（当且仅当搜索关键词为人名信息且具有该人名信息的人物属于知名老板时才会获取到构建的知识），在排序过程中将该部分知识传递给通用排序模型，通用排序模型会对召回结果中名企的排序值进行提升（例如+20000），以保证名企的排序位置比较靠前。下面分别对知识构建和知识应用部分进行具体说明：

1、知识构建

（一）名人判断：使用公司的老板数据作为基础数据，通过老板的特征和历史被点击情况判断该老板是否属于名人老板。应用到的老板特征有老板是否有头像，老板知名度值（用于评价老板的知名度，值越高老板越有名气）。老板的点击数据来自于APP上半年内用户的真实点击数据统计。当一个老板有头像且老板知名度值高于5000且老板的被点击次数大于20次时认为该老板是名人（其相当于上文中的根据特征信息和人物信息上发生第三预设事件的次数，判断目标人物是否满足第二预设知名度条件）。

（二）名人关联的公司挖掘：使用上一步获取的名人数据，对其关联的公司进行挖掘，对于该名人关联的公司仅保留其中的知名公司，构成名人-知名公司实体之间的关联关系，人和公司之间挖掘关系的维度包括担任公司的法人、担任公司的股东、担任公司的高管等。在名人关联的所有公司中，知名公司的判断是根据该公司的历史被点击次数（点击数据来自于APP上半年内用户的真实点击数据统计），当且仅当该公司历史被点击次数超过5次时认为该公司为知名公司。得到名人&知名公司实体关联关系。

（三）名人合并及去重：对于存在多个同名老板时，需要根据老板的知名度分布确认需要将多个同名老板所关联的公司实体进行合并还是仅保留其中某一个老板所关联的公司实体（去重）。同名老板合并：如果多个同名老板中最有名的前三个同名老板在同一知名度（老板知名度值相差小于200），则可以将最有名的前三个同名老板所关联的公司实体进行合并，构成老板-知名公司列表集合（对应上文中根据Q个知名度值，以及Q个目标人物对应的预设的Q个关联企业集合中的至少部分关联企业集合，确定目标人名信息对应的预设的知名企业集合的前一种具体实施方式）。同名老板去重：当多个同名老板中最有名的前两个同名老板的知名度差异较大（老板知名度值差异超过1000），仅保留最知名的那个老板所关联的公司实体信息（对应上文中根据Q个知名度值，以及Q个目标人物对应的预设的Q个关联企业集合中的至少部分关联企业集合，确定目标人名信息对应的预设的知名企业集合的后一种具体实施方式）。

2、知识应用

将上述构建的名人-名企关系实体存储到ES（其全称为ElasticSearch，ElasticSearch是一个搜索服务器）索引中，当用户触发一次搜索后，根据搜索关键词获取ES中存储的相关知识，当该搜索词属于人名信息且具有该人名信息的人物属于知名老板时获取该关键词关联的公司实体知识，否则获取的结果为空。在排序过程中，当获取的结果不为空时，根据获取的结果，对召回结果中名企的排序值进行提升，以保证名企的排序位置比较靠前。

综上，本公开的实施例中，针对搜人名查企业场景，可以在搜索结果页的排序过程中引入人工挖掘的先验知识（即名人-名企关联关系），以明确属于高质量目标结果的部分，从而在排序中对该部分结果加权，由于人工挖掘的先验知识具有较高的准确性，这样能够提升搜索结果页的排序效果，从而保证高质量的用户搜索体验。

图6示意性示出了根据本公开的一实施例的搜索结果排序装置的框图。本公开实施例提供的搜索结果排序装置可以设置在终端设备上，也可以设置在服务器上，或者部分设置在终端设备上，部分设置在服务器上，例如，可以设置在图1中的服务器105（根据实际替换），但本公开并不限定于此。

本公开实施例提供的搜索结果排序装置可以包括第一获取模块601、确定模块602、筛选模块603、调整模块604和第一排序模块605。

第一获取模块601，用于基于索引信息搜索获取N个企业；其中，N为大于或等于2的整数；

确定模块602，用于确定N个企业对应的N个排序值；

筛选模块603，用于从N个企业中，筛选满足第一预设知名度条件的M个企业；其中，M为小于或等于N的整数；

调整模块604，用于对M个企业对应的M个排序值进行调整；

第一排序模块605，用于根据经调整后的M个排序值，以及N个排序值中剩余的N-M个排序值，对N个企业进行排序。

在一个可选示例中，如图7所示，调整模块604，包括：

计算子模块6041，用于计算第一预设值与N个排序值中目标企业对应的目标排序值的和值；其中，目标企业为M个企业中的任一企业；

调整子模块6042，用于根据和值，对目标排序值进行调整。

在一个可选示例中，调整子模块6042，包括：

第一确定单元，用于根据目标企业的企业信息上发生第一预设事件的次数，以及在基于索引信息搜索获取N个企业之前，基于索引信息展示的目标企业的企业信息上发生第一预设事件的次数，确定目标企业的附加值；

计算单元，用于计算附加值与和值的总和；

更新单元，用于将目标排序值更新为总和。

在一个可选示例中，索引信息包括目标人名信息；

如图7所示，筛选模块603，包括：

获取子模块6031，用于获取目标人名信息对应的预设的知名企业集合；

筛选子模块6032，用于从N个企业中，筛选位于知名企业集合中的至少一个企业作为满足第一预设知名度条件的M个企业。

在一个可选示例中，获取子模块6031，包括：

第二确定单元，用于确定具有目标人名信息的目标人物的数量Q；其中，Q为大于或等于1的整数；

第一处理单元，用于在Q为1的情况下，确定一个目标人物对应的预设的关联企业集合中，企业信息上发生第二预设事件的次数大于第一预设次数的每个企业，并由所确定的所有企业组成目标人名信息对应的预设的知名企业集合；

第二处理单元，用于在Q大于1的情况下，获取Q个目标人物的Q个知名度值，并根据Q个知名度值，以及Q个目标人物对应的预设的Q个关联企业集合中的至少部分关联企业集合，确定目标人名信息对应的预设的知名企业集合。

在一个可选示例中，第二处理单元，包括：

第一筛选子单元，用于在Q个知名度值中第一特定高度的知名度值和第二特定高度的知名度值之间的差值小于或等于预设差值的情况下，从Q个目标人物中，筛选知名度值最高至第R高的所有目标人物；其中，R为小于或等于Q的整数；

第一确定子单元，用于从所筛选的所有目标人物中确定人物集合；其中，人物集合中任意知名度值在高度上相邻的两个目标人物的知名度值的差值小于或等于预设差值；

合并子单元，用于将人物集合中的所有目标人物对应的预设的关联企业集合进行合并，以得到合并企业集合；

第一处理子单元，用于对合并企业集合进行去重处理；

第二处理子单元，用于确定去重处理后的合并企业集合中，企业信息上发生第二预设事件的次数大于第一预设次数的每个企业，并由所确定的所有企业组成目标人名信息对应的预设的知名企业集合。

在一个可选示例中，第二处理单元，包括：

第二筛选子单元，用于在Q个知名度值中第一特定高度的知名度值和第二特定高度的知名度值之间的差值大于预设差值的情况下，从Q个目标人物中，筛选知名度值最高的目标人物；

第二确定子单元，用于将所筛选的目标人物对应的预设的关联企业集合确定为目标人名对应的预设的知名企业集合。

在一个可选示例中，索引信息包括目标人名信息；

如图7所示，该装置还包括：

第二获取模块611，用于获取具有目标人名信息的目标人物的特征信息，以及获取目标人物的人物信息上发生第三预设事件的次数；

判断模块612，用于根据特征信息和人物信息上发生第三预设事件的次数，判断目标人物是否满足第二预设知名度条件；在目标人物满足第二预设知名度条件的情况下，触发筛选模块603；在目标人物不满足第二预设知名度条件的情况下，触发第二排序模块613；

第二排序模块613，用于根据N个排序值，对N个企业进行排序。

在一个可选示例中，判断模块612，具体用于：

在特征信息中包括头像信息和知名度值，特征信息中的知名度值大于第二预设值，且人物信息上发生第三预设事件的次数大于第二预设次数的情况下，确定目标人物满足第二预设知名度条件；否则，确定目标人物不满足第二预设知名度条件。

可选地，为了判断目标人物是否满足第二预设知名度条件，可以利用比较器，将特征信息中的知名度值与第二预设值进行比较，并利用比较器，将人物信息上发生第三预设事件的次数与第二预设次数进行比较。

本公开的实施例中的搜索结果排序装置，在得到N个排序值之后，进行满足第一预设知名度条件的企业的筛选处理和筛选出的企业对应的排序值的调整处理，这样能够克服通用排序模型的局限性，提升确定排序时所依据的排序值的合理性和可靠性，从而提升搜索结果页的排序效果，进而保证高质量的用户搜索体验。

本公开实施例提供的搜索结果排序装置中的各个模块、单元和子单元的具体实现可以参照上述搜索结果排序方法中的内容，在此不再赘述。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块、单元和子单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块、单元和子单元的特征和功能可以在一个模块、单元和子单元中具体化。反之，上文描述的一个模块、单元和子单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块、单元和子单元来具体化。

如图8所示，示例电子设备80包括用于执行软件例程的处理器801尽管为了清楚起见示出了单个处理器，但是电子设备80也可以包括多处理器系统。处理器801连接到基础通讯设施802，用于与电子设备80的其他组件进行通信。基础通讯设施802可以包括例如通信总线、交叉开关或网络。

电子设备80还包括诸如随机存取存储器（RandomAccessMemory，RAM）之类的存储器，所述存储器可包括主存储器803和辅助存储器810。辅助存储器810可以包括，例如硬盘驱动器811和/或可移动存储驱动器812，可移动存储驱动器812可以包括软盘驱动器，磁带驱动器，光盘驱动器等。可移动存储驱动器812以常规方式对可移动存储单元813进行读取和/或写入。可移动存储单元813可以包括由可移动存储驱动器812读取和写入的软盘、磁带、光盘等。相关领域技术人员可以理解，可移动存储单元813包括其上存储有计算机可执行程序代码指令和/或数据的计算机可读存储介质。

在一种可选实施方式中，辅助存储器810可以额外包括或选择性包括用于允许将计算机程序或其他指令加载到电子设备80中的其他类似装置。这样的装置可以包括例如可移动存储单元821和接口820。可移动存储单元821和接口820的示例包括：程序卡带（cartridge）和卡带接口（例如可在视频游戏控制台设备中找到的程序卡带和卡带接口）、可移动存储芯片（例如EPROM或PROM）和相关联的插槽、以及其他可移动存储单元821和允许软件和数据从可移动存储单元821传输到电子设备80的接口820。

电子设备80还包括至少一个通信接口840。通信接口840允许软件和数据经由通信路径841在电子设备80和外部设备之间传输。在本公开的各种实施例中，通信接口840允许数据在电子设备80和诸如公共数据或私有数据通信网络之类的数据通信网络之间传输。通信接口840可用于在不同的电子设备80之间交换数据，这些电子设备80形成互连的计算机网络的一部分。通信接口840的示例可以包括调制解调器、网络接口（诸如以太网卡）、通信端口、具有相关电路的天线等等。通信接口840可以是有线的或者可以是无线的。经由通信接口840传输的软件和数据为信号形式，该信号可以是能够被通信接口840接收的电、磁、光或其他信号。这些信号经由通信路径841被提供给通信接口。

如图8所示，电子设备80还包括显示器接口831和音频接口832，显示器接口831执行用于将图像渲染到关联的显示器830的操作，音频接口832用于执行通过关联的扬声器833播放音频内容的操作。

在本申请文件中，术语“计算机程序产品”部分程度上可以指代：可移动存储单元813、可移动存储单元821、安装在硬盘驱动器811中的硬盘、或承载着软件通过通信路径841（无线链路或电缆）到通信接口840的载波。计算机可读存储介质是指将记录的指令和/或数据提供给电子设备80以执行和/或处理的任何非暂时的有形的存储介质。这种存储介质的示例包括软盘、磁带、CD-ROM、DVD、蓝光TM光盘、硬盘驱动器、ROM或集成电路、USB存储器、磁光盘、或诸如PCMCIA卡之类的计算机可读卡等等，这些部件无论是在电子设备80的内部还是外部均可。瞬态或非有形计算机可读传输介质也可以参与向电子设备80提供软件、应用程序、指令和/或数据，这种传输介质的示例包括无线电或红外传输信道、到另一台计算机或另一个联网设备的网络连接、以及包括电子邮件传输和记录在网站上的信息等的互联网或内联网。

计算机程序（也被称为计算机程序代码）存储在主存储器803和/或辅助存储器810中。也可以经由通信接口840来接收计算机程序。此类计算机程序在被执行时使电子设备80能够执行本文所讨论的实施例的一个或多个特征。在各种实施例中，计算机程序在被执行时，使处理器801能够执行上述实施例的特征。因此，此类计算机程序代表计算机系统的控制器。

软件可以存储在计算机程序产品中，并使用可移动存储驱动器812、硬盘驱动器811或接口820加载到电子设备80中。替代地，可以通过通信路径841将计算机程序产品下载到计算机系统80。该软件在由处理器801执行时促使电子设备80执行本文描述的实施例的功能。

应该理解，图8的实施例仅以示例的方式给出。因此，在一些实施例中，可以省略电子设备80的一个或多个特征。而且，在一些实施例中，电子设备80的一个或多个特征可以被组合在一起。另外，在一些实施例中，电子设备80的一个或多个特征可以被分成一个或多个组成部分。

可以理解的是，图8所示的要素起到了提供执行以上实施例中所描述的服务器的各种功能和操作的途径的作用。

在一种实施方式中，服务器通常可以被描述为包括至少一个处理器和至少一个包括计算机程序代码的存储器的物理设备。所述至少一个存储器和计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起促使所述物理设备执行必要的操作。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现图2至5所示方法的功能。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存（PRAM）、静态随机存取存储器（SRAM）、动态随机存取存储器（DRAM）、其他类型的随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、电可擦除可编程只读存储器（EEPROM）、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器（CD-ROM）、数字多功能光盘（DVD）或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被电子设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体（transitorymedia），如调制的数据信号和载波。

本申请实施例还提供了一种计算机程序，包括计算机可读代码，当所述计算机可读代码在设备上运行时，所述设备中的处理器执行上述搜索结果排序方法中各步骤的指令。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本说明书实施例可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本说明书实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本说明书实施例各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

以上结合具体实施例描述了本发明的基本原理，但是，需要指出的是，在本发明中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本发明的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本发明为必须采用上述具体的细节来实现。

本说明书中各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分相互参见即可。对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。

本说明书中各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分相互参见即可。对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

可能以许多方式来实现本发明的方法和装置。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本发明的方法和装置。用于所述方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本发明的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本发明实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本发明的方法的机器可读指令。因而，本发明还覆盖存储用于执行根据本发明的方法的程序的记录介质。

本发明的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本发明的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。