一种基于用户行为信息的检索结果实时更新方法及其系统.pdf

本发明公开了一种基于用户行为信息的检索结果实时更新方法及系统，包括：获取包含至少一项条目的检索结果；获取用户行为信息；基于用户行为信息选择处理模式，并根据条目相似度，对检索结果中的条目进行处理；得到并显示更新后的检索结果。本发明基于用户行为信息实时改进检索结果，排序靠前的条目始终为用户需要且未被访问的条目，提高了用户查看检索结果的效率，改善了用户检索体验。

权利要求书一种基于用户行为信息的检索结果实时更新方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：获取包含至少一项条目的检索结果；
步骤二：获取用户行为信息；
步骤三：基于所述用户行为信息选择处理模式，并根据条目相似度，对所述检索结果中的条目进行处理；
步骤四：得到并显示更新后的检索结果。
如权利要求1所述的检索结果实时更新方法，其特征在于，所述步骤一中所述包含至少一项条目的检索结果是通过以下步骤获得：
步骤A1：获取关键词，对所述关键词进行预处理；
步骤A2：判断所述预处理后的关键词是否符合要求；若符合要求的，则根据所述关键词进行检索生成检索结果；若不符合要求的，则重新执行所述步骤A1、A2，直至生成检索结果。
如权利要求1所述的检索结果实时更新方法，其特征在于，所述步骤一中，根据权值将所述条目由高到低排序。
如权利要求3所述的检索结果实时更新方法，其特征在于，所述步骤一中，根据所述条目被引用次数将权值相同的所述条目由高到低排序。
如权利要求1所述的检索结果实时更新方法，其特征在于，所述用户行为信息包括用户历史访问条目、用户忽略条目、用户访问不同条目的时间间隔、用户历史访问条目的内容长度、用户历史访问条目的阅读时间长度、用户访问条目时的生理体征信息。
如权利要求1所述的检索结果实时更新方法，其特征在于，进一步包括步骤五：重复执行所述步骤二至步骤四，直到停止获取所述用户行为信息时终止。
如权利要求1所述的检索结果实时更新方法，其特征在于，所述步骤三的处理模式包括：
隐藏历史访问条目模式、相似历史访问条目排序模式、或相似忽略条目排序模式中任意一项或多项。
如权利要求7所述的检索结果实时更新方法，其特征在于，所述隐藏历史访问条目包括：
步骤B1：基于所述用户行为信息选中用户已访问的条目；
步骤B2：将所述用户历史访问条目从所述检索结果中移出；
步骤B3：将所述已访问的条目存入历史访问条目集合中。
如权利要求7所述的检索结果实时更新方法，其特征在于，所述相似历史访问条目排序包括：
步骤C1：基于所述用户行为信息选中用户已访问的条目；
步骤C2：将所述历史访问条目存入所述历史访问条目集合中；
步骤C3：对所述历史访问条目集合中的条目进行相似度对比，获取所述条目之间的相似内容；
步骤C4：根据所述相似内容对所述检索结果中的各条目进行相似度对比，生成所述各条目与所述相似内容的相似度值；
步骤C5：依据所述相似度值由高至低对所述检索结果中的各条目进行排序。
如权利要求7所述的检索结果实时更新方法，其特征在于，所述相似忽略条目排序包括：
步骤D1：基于所述用户行为信息选中用户在访问中忽略的条目；
步骤D2：将所述用户的忽略条目存入历史忽略条目集合中；
步骤D3：将所述检索结果中的各条目与所述历史忽略条目集合中的各条目进行相似度对比，获取所述检索结果中各条目的相似性权值；
步骤D4：依据所述相似性权值由低至高对所述检索结果中的各条目进行排序。
如权利要求9所述的检索结果实时更新方法，其特征在于，进一步包括：计算所述历史访问条目集合中条目与所述相似内容的相似度值，将所述历史访问条目集合中的各条目按照所述相似度值由高到低排序。
一种基于用户行为信息的检索结果实时更新系统，其特征在于，包括：
用户行为信息获取装置(3)，其获取用户行为信息；
相似度对比装置(5)，其包含计算相似度的功能模块；
条目处理装置(4)，其与所述用户行为信息获取装置(3)以及相似度对比装置(5)连接，用于根据所述用户行为信息获取装置(3)获取的所述用户行为信息选择模式，并根据所述相似度对比装置(5)对于所述条目的相似度对比结果，处理所述检索结果中的条目；
显示装置(6)，其与所述条目处理装置(4)连接，接收并显示由所述条目处理装置(4)发送的条目。
如权利要求12所述的检索结果实时更新系统，其特征在于，进一步包括：
数据库(1)，其存储海量信息；
检索装置(2)，其与所述数据库(1)及所述条目处理装置(4)连接，用于根据关键词检索所述海量信息生成所述检索结果。
如权利要求13所述的检索结果实时更新系统，其特征在于，所述检索装置(2)生成所述检索结果中各条目与所述关键词的匹配度的权值。
如权利要求12所述的检索结果实时更新系统，其特征在于，所述用户行为信息获取装置(3)包括鼠标、键盘、图像获取设备、计算机系统内置的计时设备、红外感应设备、全球定位系统、触觉感应设备。

说明书一种基于用户行为信息的检索结果实时更新方法及其系统
技术领域
本发明涉及信息搜索技术领域，尤其涉及一种基于用户行为信息的检索结果实时更新方法及其系统。
背景技术
随着计算机及信息技术的快速发展，由计算机自动或辅助用户生成的信息越来越多，如何在海量信息中检索特定信息由此变得十分重要。为了解决此类问题，各种计算机信息检索技术应运而生，包括计算机文件检索系统、网络搜索引擎、在线数据库联机检索系统等。计算机用户利用这些系统通过键入关键词而查找所需信息，此类系统在很大程度上解决了用户检索信息的难题，但是缺乏精确检索的能力以及良好的用户体验。近年来机器学习技术发展迅速，它可利用人工智能相关技术模仿自然人行为和思考方式，对用户行为进行推断使计算机能达到交流目的。然而，此类技术尚未被广泛用于改进信息检索系统的用户体验。现有技术中尚未见基于用户体验及反馈等用户行为信息的对检索结果进行重组及动态实时更新的技术。
发明内容
本发明提出了一种基于用户行为信息的检索结果实时更新方法，包括：
步骤一：获取包含至少一项条目的检索结果；
步骤二：获取用户行为信息；
步骤三：基于所述用户行为信息选择处理模式，并根据条目相似度，对所述检索结果中的条目进行处理；
步骤四：得到并显示更新后的检索结果。
“各条目的相似度对比”是各条目之间、各条目的内容之间进行相似度的比较。相似度比较的算法包括计算两个集合的Jaccard指数的算法等。相似度用于表示各条目或者各条目的内容之间的相似程度。若相似度值越高，则代表该两个条目或者条目的内容中存在相同或相近似的信息越多。
其中，所述步骤一中所述包含至少一项条目的检索结果的生成步骤包括：
步骤A1：获取关键词，对所述关键词进行预处理；
步骤A2：判断所述预处理后的关键词是否符合要求；若符合要求的，则根据所述关键词进行检索生成检索结果；若不符合要求的，则重新执行所述步骤A1、A2，直至生成检索结果。
其中，所述步骤一中，根据权值将所述条目由高到低排序。
其中，所述步骤一中，根据所述条目被引用次数将权值相同的条目由高到低排序。
本发明中，所述用户行为信息是指对于所述检索结果中包含的各项条目，用户会产生不同的兴趣或关注，例如，可能会访问或点击某个/些条目的，可能会选择性访问某个/些条目，可能会跳过某个/些条目，对各条目的关注时间长短不一，等等，因不同需求或反应，用户作出的不同行为，从而形成相应的用户行为信息。
所述用户行为信息包括用户历史访问条目、用户忽略条目、用户访问不同条目的时间间隔、用户历史访问条目的内容长度、用户历史访问条目的阅读时间长度、用户访问条目时的生理体征信息。还包括用户在访问条目时可能的其他反应信息。
用户历史访问条目，是指用户在浏览检索结果的过程中，点选进入某一条目进行进一步访问，则该条目为用户历史访问条目。
用户忽略条目，是指用户在跳跃性浏览检索结果的过程中，在访问某一条目之前仍然存在某些条目未被访问，则这些条目为用户忽略条目。
用户访问不同条目的时间间隔，是指用户点选不同条目进行进一步访问的时间间隔。
用户历史访问条目的内容长度，是指用户进一步访问的这个条目的内容的信息量，包括该条目内的字数、视频播放的时间等信息。
用户历史访问条目的阅读时间长度，是指用户点选后进一步访问一个条目直到访问完毕返回检索结果页面所花费的时间。
用户访问条目时的生理体征信息，是指用户行为信息获取装置捕捉到的用户在阅读条目时的各种生理或者肢体特征参数及其变化信息。例如，用户在阅读条目时产生的面部表情、眼球运动、肢体特征、心率变化、呼吸变化、或可适用的其他生理体征信息。
本发明进一步包括步骤五：即，重复执行所述步骤二至步骤四，直到停止获取所述用户行为信息时终止。
本发明中，所述步骤三，基于所述用户行为信息选择的所述检索结果包含的各项条目的处理模式包括：隐藏历史访问条目、相似历史访问条目排序、或相似忽略条目排序。进一步地，本发明可以运用上述三种模式之任意一项进行处理，或运用其中的任意多项组合进行处理，例如，将已访问的条目加以隐藏，使其不显示在更新后的检索结果中。例如，将相似的已忽略的条目按降序排列，不再显示在更新后的检索结果中。例如，将相似的历史访问条目按升序排列显示在更新后的检索结果中。
其中，所述隐藏历史访问条目包括以下步骤：
步骤R1：基于所述用户行为信息选中用户已访问的条目；
步骤B2：将所述用户已访问的条目从所述检索结果中移出；
步骤B3：将所述已访问的条目存入历史访问条目集合中。
本发明中，历史访问条目集合是指由已访问的条目组成。历史访问条目集合存储于所述条目处理装置中。
其中，所述相似历史访问条目排序包括以下步骤：
步骤C1：基于所述用户行为信息选中用户已访问的条目；
步骤C2：将所述历史访问条目存入所述历史访问条目集合中；
步骤C3：对所述历史访问条目集合中的条目进行相似度对比，获取所述条目之间的相似内容；
步骤C4：根据所述相似内容对所述检索结果中的各条目进行相似度对比，生成所述各条目与所述相似内容的相似度值；
步骤C5：依据所述相似度值由高至低对所述检索结果中的各条目进行排序。
所述条目之间的相似内容是指历史访问条目之间相似度最高的信息。例如，历史访问条目的摘要内容中均出现某一词汇ABC，根据相似度对比装置计算后认定该词汇ABC作为历史访问条目中相似度最高的内容，则该词汇ABC作为各个历史访问条目之间的相似内容。
根据所述相似内容对所述检索结果中的各条目进行相似度对比，计算检索结果中的各条目与该相似内容的相似程度。相似度值越高，即相似程度越高，表明所述检索结果中的条目与用户历史访问条目越相似。进一步地，条目处理装置根据该相似度值对所述检索结果中的条目进行排序，使用户感兴趣的条目的排序靠前。
其中，所述相似忽略条目排序包括以下步骤：
步骤D1：基于所述用户行为信息选中用户在访问中忽略的条目；
步骤D2：将所述用户的忽略条目存入历史忽略条目集合中；
步骤D3：将所述检索结果中的各条目与所述历史忽略条目集合中的各条目进行相似度对比，获取所述检索结果中各条目的相似性权值；
步骤D4：依据所述相似性权值由低至高对所述检索结果中的各条目进行排序。
本发明中，历史忽略条目集合是指由已忽略的条目组成。历史忽略条目集合存储于所述条目处理装置中。
其中，进一步包括：计算所述历史访问条目集合中的条目与所述相似内容的相似度值，将所述历史访问条目集合中的各条目按照所述相似度值由高到低排序。
本发明还提出了一种基于用户行为信息的检索结果实时更新系统，包括：
用户行为信息获取装置，其获取用户行为信息；
相似度对比装置，其包含计算相似度的功能模块；
条目处理装置，其与所述用户行为信息获取装置以及相似度对比装置连接，用于根据所述用户行为信息获取装置获取的所述用户行为信息选择模式，并根据所述相似度对比装置对于所述条目的相似度对比结果，处理所述检索结果中的条目；
显示装置，其与所述条目处理装置连接，接收并显示由所述条目处理装置发送的条目。
本发明检索结果实时更新系统中，进一步包括：
数据库，其存储有海量信息；
检索装置，其与所述数据库及所述条目处理装置连接，用于根据关键词检索所述海量信息生成所述检索结果。
进一步地，所述检索装置生成所述检索结果中各条目与所述关键词的匹配度的权值。
其中，用户行为信息获取装置包括鼠标、键盘、图像获取设备、计算机系统内置的计时设备、红外感应设备、全球定位系统、触觉感应设备。
本发明根据用户在与检索系统交互过程中产生的间接信息而动态更新和重组搜索结果的机制，改进计算机检索系统的用户体验。本发明基于用户行为信息实时改进检索结果，排序靠前的条目始终为用户需要且未被访问的条目，使用户更迅速地检索查询到其所需信息，提高了用户查看检索结果的效率，从而实现为用户提供快速精确的检索服务的目的。本发明在与用户交互的过程中逐步迭代改进每一次检索过程的结果，保证用户每次首先看到的都是未阅读过的结果条目，排列在检索结果前列的结果条目都是与用户想要的最终结果最相似的，且当用户回查历史访问条目时，排序最靠前的条目就是用户最想回查的条目，改善了用户检索体验。
本发明不需要直接询问用户问题，而是通过间接读取用户与系统的交互行为信息推测用户的偏好情况。例如，当用户使用本发明系统检索信息时，系统会返回相关结果条目并显示每个结果条目的概述性内容，用户会根据这些概述性内容选择查看结果条目的完整内容。例如，当用户依据内容概要信息查阅了一些检索结果的条目(设检索结果为RS，ResultSet)后，本系统自动从这些条目中提取它们的相似信息(记为CI，即相似内容)，并利用此相似信息CI在检索结果中再次检索(亦可连接数据库重新检索)，动态更新检索结果RS内容以及RS中条目的排名。
再如，系统检测用户已访问的条目和未访问的条目统计信息，推测出用户不感兴趣的方面，动态降低检索结果中此类类目的排名。例如：假设用户访问了RS中的条目R1，R2，R4以及R5，则系统推断出该用户对条目R3以及与之相似的结果不感兴趣，进一步将RS中与R3相似的的条目动态降低排名，以减少该类条目对用户的干扰。
本发明自动隐藏用户历史访问条目，例如，当用户访问了某条结果条目后再次返回到检索结果页面时，本发明系统将用户已访问过的条目自动隐藏。这样用户每次返回到检索结果页面时看到的都是未访问过的结果条目，从而减少了重复冗余信息对用户的干扰。即，本发明将已访问的条目从检索结果的条目中转移至已访问的条目中，保持用户在查看检索结果时避免重复访问到已访问的条目，使用户能始终查看未经访问的条目，从而减少了重复冗余信息对用户的干扰。
本发明对隐藏的历史访问条目自动排序，例如，在历史访问条目自动隐藏后，本发明提供接口以便用户查看历史访问。并且，在每一次展开历史访问条目的内容时，根据用户的交互信息对历史访问条目进行排序，以便用户能快速地从历史访问信息中找到自己关注的条目。例如，本发明对用户已访问的条目中进行相似度对比，选取其中相似度最高的相似内容作为用户最感兴趣的内容。通过根据该相似内容对检索结果中的条目进行相似度由高到低的排序，使检索结果中包含用户最感兴趣的内容的条目的排序靠前，便于用户更快查看到感兴趣的条目，提高了用户查看条目的效率，改善了用户的检索体验。
本发明对用户在选择性或跳跃性访问时被忽略的条目归为历史忽略条目集合，将检索结果中的各条目与历史忽略条目集合中的每个被忽略条目进行相似度对比，按照获得的相似性权值由低至高对检索结果中的各条目进行排序，使用户不感兴趣的内容的排序靠后，提高了用户查看条目的效率，改善了用户的检索体验。
附图说明
图1表示本发明基于用户行为信息的检索结果实时更新方法的流程图。
图2表示本发明基于用户行为信息的检索结果实时更新方法的详细流程图。
图3表示本发明基于用户行为信息的检索结果实时更新系统的结构图。
图4表示本发明实施例中条目转移至历史访问条目集合的示意图。
图5表示本发明相似历史访问条目排序模式的详细流程图。
图6表示本发明实施例中基于用户行为信息的条目处理的示意图。
图7表示本发明隐藏历史访问条目模式的流程图。
图8表示本发明相似历史访问条目排序模式的流程图。
图9表示本发明相似忽略条目排序模式的流程图。
具体实施方式
结合以下具体实施例和附图，对本发明作进一步详细说明。实施本发明的过程、条件、实验方法等，除以下专门提及的内容之外，均为本领域的普遍知识和公知常识，本发明没有特别限制内容。
如图1至图9，1‑数据库，2‑检索装置，3‑用户行为信息获取装置，4‑条目处理装置，5‑相似度对比装置，6‑显示装置。
如图1与图2所示，本发明基于用户行为信息的检索结果实时更新方法，包括：
步骤一：获取包含至少一项条目的检索结果，该检索结果通过显示装置6显示并展示给用户。
用户输入关键词。由检索装置2获得用户输入的关键词并对该关键词进行预处理。关键词的预处理是指对关键词的修剪、拆分、合成等，分析并提取出关键词中的核心部分用于数据库1的检索。
关键词预处理完毕之后，进一步对该关键词是否符合检索要求进行判断。检索要求通常包括关键词的长度要求、关键词涉及的敏感信息审查要求等。
当关键词不符合检索要求的，则提示用户重新输入关键词直到关键词符合检索要求或用户退出检索为止。
若关键词符合检索要求，则检索装置2利用该关键词在数据库1存储的海量信息中进行检索直至生成相应的检索结果，将该检索结果传输至条目处理装置4，条目处理装置4获取该检索结果并保存，该检索结果中包含一项或多项条目。条目处理装置4将待显示的条目传输至显示装置6，由显示装置6展示该检索结果及其所包含的各项条目。
检索装置2在利用关键词生成检索结果时，同时获得检索结果中各条目的相关信息，其中包括各条目的权值与被引用次数。使用关键词进行检索时，检索装置2获得该条目与关键词的权值。本发明中，权值是指关键词与各条目的匹配程度。权值越高，则说明该条目与关键词的匹配程度越高。权值的计算方法可采用现有的算法及开源工具完成，如Lucene。例如，含有与关键词相同内容的条目的权值是高于不含有与关键词相关内容的条目的权值。条目的被引用次数是指该条目被点击或引用或查阅的次数，由数据库1保存。检索装置2获取条目时，同时获取该条目的一些参数，包括该条目的被引用次数。
本发明中，优选地，条目处理装置4对获取的检索结果中的各项条目根据其权值(权值是指关键词与各条目的匹配度)进行排序，例如，按权值由高至低对各条目进行排序。
进一步优选地，当检索结果中包含的多个条目具有相同的权值时，即出现与关键词匹配度相同的多个条目的情况，则条目处理装置4根据各条目被引用的次数将这些权值相同的条目再次排序，例如，根据被引用次数由高至低将各条目进一步排序。
步骤二：获取用户行为信息。
用户查看显示装置6展示的上述步骤一得到的检索结果。用户根据实际情况的不同，通过鼠标、键盘、触摸屏等常用设备进行操作，点击、选取该检索结果中的各个相关条目进行进一步访问。用户行为信息获取装置3通过监控用户操作，判断用户访问某个/些条目或忽略某个/些条目，从而获得用户行为信息，该用户行为信息反映用户对各条目不同程度的关注或忽略。
用户行为信息包括：用户历史访问条目、用户忽略条目、用户访问不同条目的时间间隔、用户历史访问条目的内容长度、用户历史访问条目的阅读时间长度、用户访问条目时的生理体征信息。还包括用户在访问条目时可能的其他反应信息。例如，用户行为信息获取装置3监控到用户点选了某一条目作进一步访问，则用户行为信息获取装置3判定该条目为用户历史访问条目。
例如，用户在访问检索结果的条目时，可能跳跃性地访问其中某些条目，而忽略了其他条目。当用户点选某一条目时，若该条目之前存在未被访问的条目，用户行为信息获取装置3判定这些未被访问的条目为用户忽略条目。
例如，用户行为信息获取装置3可通过检测用户访问不同条目时所花的时间和精力推测用户实际感兴趣的内容。进一步地，为了提高本发明系统推断评估用户喜好的精度，以该用户访问阅读该条目内容的时间长度除以该条目的内容长度所获得的一个度量值，作为对用户访问某条结果项所花的时间和精力的评估。例如，当用户行为信息获取装置3检测到用户在某个结果条目上花费的精力异常的高时，更新系统推断该用户对该条目以及与该条目类似的信息感兴趣，并在后面的步骤中提升此类信息的排名，以便该用户尽快获取相关相似信息；反之，当用户行为信息获取装置3检测到用户在某个结果条目上花费的精力异常的低时，更新系统推断该用户对该条目以及与该条目类似的信息不感兴趣，并在后面的步骤中降低此类信息的排名，以降低该用户尽快获取此类信息的几率。
例如，用户行为信息获取装置3，通过记录某一单独用户的历史阅读速度统计信息来大致判断该用户阅读某个条目的预计时间，以区分用户在阅读过程中受到其它干扰而导致阅读时间变长的现象。
优选地，为了更准确推断用户喜好，用户行为信息获取装置3还可以进一步通过获取在阅读条目时的用户面部表情信息进行判断。优选地，本发明设置图像获取设备，捕获用户在阅读某个/些条目时的实时面部表情。进一步地，设置面部表情分析模块，分析用户的实时表情，建立每个条目的表情参数，通过结合用户的其他行为参数，捕捉用户行为信息，以确定用户喜好度。例如，在用户同意情况下可以直接通过浏览器插件的方式调用用户计算机的图像捕捉设备。
进一步地，还可以获取用户在阅读条目时发生的眼球运动变化、肢体特征变化、心率变化、呼吸变化、或可适用的其他生理体征信息。
步骤三：基于用户行为信息选择处理模式，并根据条目相似度，对检索结果中的条目进行处理。
本发明中，基于用户行为信息对检索结果包含的各项条目的处理模式包括：隐藏历史访问条目、相似历史访问条目排序、相似忽略条目排序等模式。本发明可以采用上述三种模式中的任意一种，还可用任意两种或任意两种以上的模式组合。
图7显示的是本发明隐藏历史访问条目模式的流程图。在执行隐藏历史访问条目模式后，当用户访问某一条目后再次返回到检索结果页面时，用户已访问过的条目被自动隐藏，在检索结果列表的页面上则不再显示该用户刚刚访问过的条目，即，在返回检索结果列表的页面之后用户看到的全部条目一定是该用户未访问过的。其中，用户已访问的条目从检索结果的内容中转移至历史访问条目集合中。历史访问条目集合存储于条目处理装置4中。
进一步地，历史访问条目自动隐藏之后，若用户需要查看所隐藏历史访问的记录，本发明提供展示历史阅读条目重新的功能，用户可查阅所有历史访问信息。进一步地，为方便用户从历史访问信息中快速找出关注条目，本发明在展开历史访问条目时可以根据用户行为信息对历史访问条目进行排序，例如，通过相似度对比装置5对历史访问条目集合中的各历史访问条目的摘要等信息进行相似度对比，提取出各条目摘要中最常出现的内容作为相似内容，例如，以出现最多的内容作为相似内容。再依据各条目与相似内容的相似度进行由高到低的排序，使历史访问条目集合中包含用户最感兴趣的内容的条目的排序靠前。进一步地，本发明也可以条目被访问的时间由近到远对各条目进行排序。
图8显示的是本发明相似历史访问条目排序模式的流程图。相似历史访问条目排序模式是指根据历史访问条目集合，对检索结果中的条目排序。
条目处理装置4自动保存用户在当前会话中已访问的条目归入历史访问条目集合中(记为VisitedItemSet)。例如，如图4所示，当用户行为信息获取装置3检测到用户访问了检索结果(记为ResultSet)中的某一条目A或者条目子集A时，这一条目A或条目子集A会自动被转移到历史访问条目集合VisitedItemSet中。VisitedItemSet是用户在访问检索结果的过程中所形成的条目集合，自动保存在条目处理装置4中。
由相似度对比装置5计算VisitedItemSet中各历史访问条目的相似性(记为Similarity)。各条目相似性的比较可以依据各条目的摘要或内容或关键词等内容计算出相似性最强的相似内容。相似度对比装置5根据此相似内容再次对检索结果中的各条目进行相似度对比，得出检索结果中各条目与该相似内容的相似度值，根据该相似度值更新ResultSet中各条目的排序。
更新ResultSet中各条目排序可以依据用户需要不同而设置，例如，可以依相似度值由高到低排序，或依相似度值由低到高排序，也可以依据其他设置条件进行排序。
优选地，本发明中更新后的检索结果(更新后的ResultSet)中按照条目相似性的相似度值由高到低排序。
优选地，历史访问条目集合(已访问条目集合)中的各历史访问条目根据与相似内容的相似度值由高至低进行排序，使用户能快速地从历史信息中找到自己最关注的条目。更新后重新排序的ResultSet中的各条目不马上展示给用户，而是等到用户回到检索结果页面时由显示装置6向用户展示。
如图5，本发明较佳实施例具体采用以下的方式实现：

其中，上述过程中使用了一个外部算法过程：更新一个条目与相似性集合的相似度的updateSimilarity算法，此算法可为通用的相似度算法，比如计算两个集合的Jaccard指数的算法：