コンピュータ可読命令を用いて設定される、1つ以上のプロセッサによって実行される、検索エンジンにおいて照会結果をソートする方法であって、ユーザの検索条件に一致する抽出された照会結果に基づき、それぞれの照会結果の1つ以上の特性を収集することであって、前記照会結果の前記1つ以上の特性は、以下の係数:前記それぞれの照会結果の品質を示す品質係数、前記それぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベルを示すアクティブレベル係数、前記それぞれの照会結果に関連する前記サプライヤの産業を示す産業係数、前記それぞれの照会結果に関連する前記サプライヤの情報クリック換算率および情報フィードバック換算率、のうちの1つまたは任意の組み合わせを含む、それぞれの照会結果の1つ以上の特性を収集することと、収集された係数を前記それぞれの照会結果の前記1つ以上の特性として使用することと、及び前記それぞれの照会結果の特性適合値を得るために、サポートベクターマシンSVM回帰モデルに基づき特性適合を実施することと及び、前記照会結果の関連性値に基づき前記照会結果をソートすることと、同一の関連性レベルを有する照会結果に対して、前記照会結果の特性適合値に基づき、トップダウン方式で前記照会結果をソートすることと、を含む、方法。前記以下の係数は、前記それぞれの照会結果の適時性を示す適時性係数をさらに含む、請求項1に記載の方法。前記品質係数を収集することは、データベースの情報の統計に従って、前記それぞれの照会結果の1つ以上の品質指標を得ることであって、前記1つ以上の品質指標は、情報完了率、属性完了率、および詳述完了率のうちの1つまたは任意の組み合わせを含む、前記それぞれの照会結果の1つ以上の品質指標を得ることと、前記品質係数を得るために、前記1つ以上の品質指標の線形適合を実施することと、を含む、請求項1に記載の方法。前記アクティブレベル係数を収集することは、前記それぞれの照会結果に関連する前記サプライヤの1つ以上のアクティブレベル指標を得ることであって、前記1つ以上のアクティブレベル指標は、前記照会結果に関連する前記サプライヤのオンライン時間、および/または前記照会結果に関連する前記サプライヤのアクティブグレードのうちの1つまたは任意の組み合わせを含む、前記それぞれの照会結果に関連する前記サプライヤの1つ以上のアクティブレベル指標を得ることと、前記アクティブレベル係数を得るために、前記1つ以上のアクティブレベル指標の線形適合を実施することと、を含む、請求項1に記載の方法。前記情報クリック換算率を収集することは、ユーザログの情報の統計に従って、一定時間内に、前記情報が暴露される回数および前記情報がクリックされる回数を得ることと、前記情報が暴露される前記回数および前記情報がクリックされる前記回数の比率を、前記情報クリック換算率として計算することと、を含む、請求項1に記載の方法。前記情報フィードバック換算率を収集することは、ユーザログの情報の統計に従って、一定時間内に、前記情報がクリックされる回数およびフィードバックを伴う前記情報の回数を得ることと、フィードバックを伴う前記情報の前記回数および前記情報がクリックされる前記回数の比率を、前記情報フィードバック換算率として計算することと、を含む、請求項1に記載の方法。検索エンジンにおいて照会結果をソートするための装置であって、1つ以上のプロセッサと、前記1つ以上のプロセッサ上で実行可能であるモジュールをその中に記憶している、メモリであって、前記モジュールは、前記ユーザの検索条件に一致する抽出された照会結果に基づき、以下の係数:それぞれの照会結果の品質を示す品質係数、前記それぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベルを示すアクティブレベル係数、前記それぞれの照会結果に関連する前記サプライヤの産業を示す産業係数、前記それぞれの照会結果に関連する前記サプライヤの情報クリック換算率および情報フィードバック換算率、のうちの1つまたは任意の組み合わせを収集する、第1の収集モジュールと、前記収集された係数を、前記それぞれの照会結果の1つ以上の特性として使用し、前記それぞれの照会結果の特性適合値を得るために、サポートベクターマシンSVM回帰モデルに基づき特性適合を実施する、特性適合モジュールと、前記照会結果の関連性値に基づき前記照会結果をソートし、同一の関連性レベルを有する照会結果に対して、前記照会結果の特性適合値に基づき、トップダウン方式で前記照会結果をソートする、ソートモジュールと、を含む、メモリと、を備える、装置。前記それぞれの照会結果の適時性を示す適時性係数を収集する、第2の収集モジュールをさらに備える、請求項7に記載の装置。1つ以上のプロセッサによって実行される時、前記1つ以上のプロセッサに、ユーザの検索条件に一致する照会結果のそれぞれの照会結果の1つ以上の特性を収集することと、前記1つ以上の特性に基づき、前記それぞれの照会結果の特性適合値を得ることと、を含む、操作を実行させる、前記1つ以上のプロセッサによって実行可能なコンピュータ可読命令を含む、1つ以上のコンピュータ可読媒体。前記操作は、前記照会結果の関連性値に基づき、前記照会結果をソートすることと、前記照会結果の特性適合値に基づき、同一または同様の関連性値を有する前記照会結果をソートすることと、をさらに含む、請求項9に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。前記同様の関連性値は、差が閾値以内である値である、請求項10に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。前記1つ以上の特性は、前記それぞれの照会結果の品質を示す1つ以上の品質係数を含む、請求項9に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。前記1つ以上の品質指標は、情報完了率、属性完了率、および詳述完了率のうちの1つまたは任意の組み合わせを含む、請求項12に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。前記1つ以上の特性は、前記それぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベルを示す1つ以上のアクティブレベル係数を含む、請求項9に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。前記1つ以上のアクティブレベル係数は、前記サプライヤのオンライン時間および前記サプライヤのアクティブグレードを含む、請求項14に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。前記1つ以上の特性は、ユーザログ情報に従って、前記それぞれの照会結果に関連するサプライヤの産業を示す産業係数を含む、請求項9に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。前記1つ以上の特性は、情報が暴露される回数および前記情報がクリックされる回数の比率を計算することによって得られる、情報クリック換算率を含む、請求項9に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。前記1つ以上の特性は、フィードバックが受信される回数および情報がクリックされる回数の比率を計算することによって得られる、クリックフィードバック率を含む、請求項9に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。前記1つ以上の特性は、前記それぞれの照会結果の適時性を示す適時性係数を含む、請求項9に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。前記特性適合値を得ることは、サポートベクターマシンSVM回帰モデルに基づく、請求項9に記載の1つ以上のコンピュータ可読媒体。本開示は、図面の参照により、例示的な実施形態を詳細に説明し、本開示の目的、特徴、および利点をよりわかりやすいものにする。第1の例示的な実施形態図1は、本開示に従った、照会結果をソートするための例示的な方法のフローチャートを示す。方法は、以下のブロックによって表される操作を含む。ブロック101において、ユーザの検索条件に一致する抽出された照会結果に基づき、方法は、照会結果の特性を収集することを含む。照会結果の特性は、以下の項目のうちの1つまたは任意の組み合わせを含む:それぞれの照会結果の品質を示す品質係数、それぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベルを示すアクティブレベル係数、それぞれの照会結果に関連するサプライヤの産業を示す産業係数、それぞれの照会結果に関連するサプライヤの情報クリック換算率および情報フィードバック換算率を含む、品質係数。それぞれの照会結果の品質を示す品質係数は、データベース情報の統計に従って、それぞれの照会結果の1つ以上の品質指標を含んでもよい。それぞれの照会結果の品質指標は、以下の指標のうちの1つまたは任意の組み合わせを含んでもよい:情報完了率、属性完了率、および詳述完了率。次いで、品質係数を得るために、それぞれの照会結果の1つ以上の品質指標に対して線形適合が実施される。本開示は、それぞれの照会結果の品質指標を、情報完了率、属性完了率、または詳述完了率のうちの1つのみに制限しないことに留意されたい。むしろ、情報完了率、属性完了率、および詳述完了率は全て、それぞれの照会結果の品質を異なる側面で示す。したがって、比率のいずれの1つまたは任意の組み合わせも、品質係数を計算するための品質指標として使用され得る。さらに、照会結果に応じて、照会結果の品質を示す品質指標は、比率以外の指標であってもよい。それぞれの照会結果の内容が決定されると、照会結果を示す品質指標も決定され得る。したがって、それぞれの照会結果の対応する品質指標は、データベース情報の統計に従って計算されてもよい。情報完了率、属性完了率、および詳述完了率を含む照会結果の品質指標を例にとってみる。データベース情報がそれぞれの照会結果の記入可能なフィールドおよび記入済みのフィールドを保存する時、記入済みのフィールドの数および記入可能なフィールドの数の統計が計算されてもよく、記入可能なフィールドの数および記入済みのフィールドの数の比率が情報完了率となってもよい。データベース情報がそれぞれの照会結果の記入可能な属性および記入済みの属性を保存する時、記入可能な属性の数および記入済みの属性の数の統計が計算されてもよく、記入済みの属性の数および記入可能な属性の数の比率が属性完了率となってもよい。データベース情報がそれぞれの照会結果の詳述において記入済みの画像およびテキスト記述を保存する時、それぞれの照会結果は、例えば、画像およびテキスト記述の両方が提示される場合、またはテキスト記述が50を超える文字を有する場合、高い詳述完了率を有するものとして分類されてもよい。それぞれの照会結果は、例えば、そのテキスト記述が20~50文字を有する場合、中位の詳述完了率を有するものとして分類されてもよい。照会結果は、例えば、そのテキスト記述が20未満の文字を有する場合、低い詳述完了率を有するものとして分類されてもよい。詳述の高、中、および低の完了率は、事前設定値のある例に対応する。しかしながら、本開示は、高、中、および低の完了率の条件を列挙されているものに限定することを目的としていない。代わりに、それらは、ユーザの要件に応じて設定することができる。例えば、ユーザがある特定の照会結果の詳述完了率に対して高い要件を有する時、テキスト記述が60を超える文字を有する照会結果が、高い詳述完了率を有するものとして分類されてもよい。また、例えば、ユーザがある特定の照会結果の詳述完了率に対して低い要件を有する時、テキスト記述が40を超える文字を有する照会結果が、高い詳述完了率を有するものと見なされてもよい。情報完了率、属性完了率、および詳述完了率が統計によって計算された後、各照会結果の品質係数は、情報完了率、属性完了率、および詳述完了率に対して線形適合を実施することによって得ることができる。例えば、品質係数=情報完了率0.3属性完了率0.4詳述完了率0.3である。本開示が、線形適合を実施するための照会結果の各品質指標の加重を限定することを目的としていないことに留意されたい。むしろ、各照会結果の品質指標の加重は、異なる用途に応じて調節され得る。それぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベルを示す収集されたアクティブレベル係数は、データベース情報の統計に従って、サプライヤの1つ以上のアクティブレベル指標を含んでもよい。照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベル指標は、照会結果に関連するサプライヤのオンライン時間、および/または照会結果に関連するサプライヤのアクティブグレードを含んでもよい。統計によって得られる、照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベル指標に対する線形適合が、アクティブレベル係数を得るために実施されてもよい。本開示において、照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベル指標は、それぞれの照会結果に関連するサプライヤのオンライン時間、および/またはそれぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブグレードに限定されないことに留意されたい。例えば、それぞれの照会結果に関連するサプライヤのオンライン時間、およびそれぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブグレードの両方は、異なる側面で、それぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベルを示す。したがって、それぞれの照会結果に関連するサプライヤのオンライン時間、および/またはそれぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブグレードは、アクティブレベル係数を計算するためのアクティブレベル指標として使用されてもよい。異なる照会結果の場合、アクティブレベル係数を示すアクティブレベル指標は、上記の指標以外の指標を含んでもよい。それぞれの照会結果の内容が決定される時、それぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベル指標もまた、それに応じて決定されることに留意されたい。したがって、それぞれの照会結果に関連するサプライヤの対応するアクティブレベル指標は、データベース情報の統計に従って計算されてもよい。例えば、それぞれの照会結果に関連するサプライヤのオンライン時間、およびそれぞれの照会結果のサプライヤのアクティブグレードである、それぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベル指標を例にとってみる。データベースがそれぞれの照会結果に関連するサプライヤのオンライン時間、およびそれぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブグレードを保存する時、ある一定期間中の、それぞれの照会結果に関連するサプライヤのオンライン時間、およびそれぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブグレードの統計を計算することができる。各照会結果のアクティブレベル係数は、それぞれの照会結果に関連するサプライヤのオンライン時間、および照会結果に関連するサプライヤのアクティブグレードの統計に対して線形適合を実施することによって得られる。例えば、アクティブレベル係数=それぞれの照会結果に関連するサプライヤのオンライン時間0.5それぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブグレード0.5である。本開示が、線形適合を実施するための、それぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベル指標の加重を限定することを目的としていないことに留意されたい。むしろ、それぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベル指標の加重は、異なる用途に応じて調節され得る。産業係数は、それぞれの照会結果に関連するサプライヤの産業を説明する。産業係数の機能は、それぞれのサプライヤの予想フィードバックを計算することである。例えば、消費産業ウェブサイトのデータフローは、製造産業ウェブサイトのデータフローよりはるかに高い。したがって、フィードバックを予測する時に、産業の差を反映することが合理的である。産業係数を考慮して、予想フィードバックは、ウェブサイトのデータフローに関連付けられてもよい。消費産業のサプライヤは、高い予測フィードバックを有すると予想される一方で、製造産業のサプライヤは、比較的低い予測フィードバックを有すると予想される。いくつかの実施において、産業係数は、照会とは無関係である。それぞれの照会結果に関連するサプライヤの収集された情報クリック換算率時に、クリックフィードバック率と称されるは、ユーザログの情報の統計に従って、一定時間内に、情報が暴露される回数および情報がクリックされる回数を計算することと、情報が暴露される回数および情報がクリックされる回数の比率を、サプライヤの情報クリック換算率として得ることとを含んでもよい。それぞれの照会結果に関連するサプライヤの情報の収集されたフィードバック換算率またはクリックフィードバック率は、ユーザログの情報の統計に従って、一定時間内に、情報がクリックされる回数、および情報に関連してフィードバックが受信される回数を計算することを含んでもよい。それぞれの照会結果に関連するサプライヤの情報の収集されたフィードバック換算率またはクリックフィードバック率は、統計に従って、情報に関連するフィードバックが受信された回数、および情報がクリックされた回数の比率を、照会結果に関連するサプライヤの情報フィードバック換算率として得ることをさらに含んでもよい。例えば、データベースは、暴露される情報のデータ、クリックされた情報のデータ、およびそれぞれの照会結果に関連するサプライヤの情報のフィードバックのデータを保存する。そのようなデータは、情報が暴露された、情報がクリックされた、および/またはそれぞれの照会結果に関連するサプライヤの情報のフィードバックが受信された、それぞれのコンテキストも含んでもよい。情報の暴露は、情報の掲載を示す。情報が掲載される度に、情報が一度暴露される。情報のフィードバックは、暴露された情報がクリックされた後の、オンラインチャット等を介した、ユーザとサプライヤとの間の通信を示す。一定時間内に、情報が曝露された回数、情報がクリックされた回数、および情報に関連してフィードバックが受信された回数の統計が計算されてもよい。情報がクリックされた回数および情報が暴露された回数の比率は、それぞれの照会結果に関連するサプライヤの情報クリック換算率として計算される。また、統計に従って、情報に関連してフィードバックが受信された回数および情報がクリックされた回数の比率が、照会結果に関連するサプライヤの情報フィードバック換算率を得るために計算される。ブロック102において、方法は、収集された内容をそれぞれの照会結果の特性として使用することと、それぞれの照会結果の特性適合値を得るために、サポートベクターマシンSVM回帰モデルに基づき、特性適合を実施することとをさらに含む。SVM回帰モデルは、低次元空間における線形分離不可能問題を高次元空間における線形分離可能問題に変換する。SVMの本旨は、以下のように要約され得る。1線形分離不可能の場合に対して、線形分離不可能サンプルを低次元空間から高次元特徴空間に変換し、それを線形分離可能にするようにするために、さらに、高次元特徴空間におけるサンプルの非線形特徴の線形分析を実施するために、線形アルゴリズムを使用することを可能にするために、非線形マッピングアルゴリズムが使用される。2全体の学習効果を最適化するように、かつ確率に基づき全サンプル空間における予想リスクの上限を満たすように、構造的リスク最小化理論に基づき特徴空間において最適な分離超平面を構築する。モデル学習の段階において、特徴空間の次元は、カーネルkernel関数を使用することによって強化され得る。カーネル関数は、ラジアル基底関数RBFを選択してもよく、SVMは、アプリケーション要件を満たすために、連続予測値を得るために、サポートベクトル回帰モデルNU_SVRを採用してもよい。SVMモデルを構築するための過程は、例として、品質係数、アクティブレベル係数、情報クリック換算率、および情報フィードバック換算率をそれぞれの照会結果の特性として使用することによって、以下に詳細に説明される。最初に、ある量の抽出されたサプライヤサンプルを以下の表に示すようにラベル付けする。品質係数は、0~1の間の連続値であり、1が最良を示す一方で、0は、最悪を示す。アクティブレベル係数は、0~1の間の連続値であり、1が最良を示す一方で、0は、最悪を示す。情報クリック換算率は、0~1の間の連続値であり、1が最良を示す一方で、0は、最悪を示す。情報フィードバック換算率は、0~1の間の連続値であり、1が最良を示す一方で、0は、最悪を示す。ラベル結果は、離散値0または1であり、1が良好を示す一方で、0は、不良を示す。次いで、ラベル付きデータを入力データとして使用し、訓練用のSVMインターフェースを呼び出すことによって、訓練モデルが得られる。モデルは、将来の特性予測のために使用することができる。つまり、品質係数、アクティブレベル係数、情報クリック換算率、および情報フィードバック換算率が収集される時はいつでも、それぞれの照会結果の特性適合値を得るために、4つの係数が入力され得る。しかしながら、収集された係数が、他の係数またはいかなる他の係数の組み合わせである場合でも、対応するSVM回帰モデルを構築するために、かつそれぞれの照会結果の特性適合値を得るために、SVM回帰モデルに基づき特性適合を実施するために、上記の方法がなおも使用され得る。ブロック103において、方法は、照会結果の関連性値に基づき照会結果をソートすることと、ある範囲内で同一の関連性レベル、実質的に同様の関連性レベル、または関連性レベルを有する照会結果に対して、照会結果の特性適合値に基づき、トップダウン方式で照会結果をソートすることとをさらに含む。照会結果の関連性レベルが実質的に同様またはある範囲内であるかどうかは、閾値の比較によって決定され得る。最初に、照会結果の関連性値に基づき、ソートが実施される。つまり、現在の技術と同様に、照会結果は、最初に異なる関連性レベルに分類され、次いで、トップダウン方式で、関連性レベルに基づきソートされる。同一の関連性レベルにおいて、現在の技術とは異なり、照会結果は、照会結果の特性適合値に基づき、トップダウン方式でソートされる。本実施例において、より高い特性適合値を有する照会結果は、より低い特性適合値を有する照会結果よりも前にリストに記載される。上記の実施形態に従って、照会結果の適時性係数は、ソートのために品質係数、アクティブレベル係数、産業係数、情報クリック換算率、および情報フィードバック換算率のうちの1つまたは任意の組み合わせを使用することによって、弱まる可能性がある。したがって、本明細書に開示された技術は、サプライヤによる情報の反復掲載による、帯域幅、データベース、およびサーバ等の技術的リソースの消費を防止し、それによりリソース消費を節約するだけではなく、サプライヤ間の悪質な競争を回避し、それによりユーザエクスペリエンスを改善し得る。第2の例示的な実施形態第1の例示的な実施形態とは異なり、品質係数、アクティブレベル係数、情報クリック換算率、情報フィードバック換算率、および産業係数のうちの1つまたは任意の組み合わせを、特性適合を実施するための特性として使用することに加えて、第2の例示的な実施形態は、適時性係数も特性適合のための特性として使用する。図2は、本開示の別の実施形態に従った、照会結果をソートするための例示的な方法のフローチャートを示す。方法は、以下のブロックによって表される操作を含む。ブロック201において、ユーザの検索条件に一致する抽出された照会結果に基づき、方法は、それぞれの照会結果の品質を示す品質係数、それぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベルを示すアクティブレベル係数、それぞれの照会結果に関連する産業を示す産業係数、照会結果に関連するサプライヤの情報クリック換算率、および照会結果に関連するサプライヤの情報フィードバック換算率のうちの、1つまたは任意の組み合わせを収集することを含む。それぞれの照会結果の品質を示す品質係数、それぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベルを示すアクティブレベル係数、それぞれの照会結果に関連する産業を示す産業係数、照会結果に関連するサプライヤの情報クリック換算率、および照会結果に関連するサプライヤの情報フィードバック換算率を収集する過程は、前実施形態においてすでに詳細に記載されているため、簡潔にするために、本態様においてさらなる説明はしない。ブロック202において、方法は、それぞれの照会結果の適時性を示す適時性係数を収集することをさらに含む。適時性係数は、それぞれの照会結果の掲載時間であってもよい。本実施形態が、ブロック201および202に対応する操作の順序を限定することを目的としていないことに留意されたい。むしろ、ブロック202の操作は、ブロック201よりも前に実施されてもよく、またはそれらは、同時に実施されてもよい。ブロック203において、方法は、収集された内容をそれぞれの照会結果の1つ以上の特性として使用することと、SVM回帰モデルに基づき、1つ以上の特性の特性適合を実施することと、照会結果の特性適合値を得ることとをさらに含む。関連過程は、前実施形態を参照することができ、簡潔にするために、詳細に説明されない。ブロック204において、方法は、照会結果の関連性値に基づきソートすることと、同一の関連性レベルを有する照会結果に対して、特性適合値に基づき、トップダウン方式でソートすることとをさらに含む。ブロック204の操作の詳細は、前実施形態を参照することができ、したがって、簡潔にするためにここでは省略する。上記の実施形態に従って、照会結果の適時性係数は、品質係数、アクティブレベル係数、産業係数、情報クリック換算率、および情報フィードバック換算率のうちの1つまたは任意の組み合わせに基づき考慮される。一方で、それは、それぞれの照会結果の適時性係数をある程度まで弱める。しかしながらもう一方で、情報の掲載時間は、しばしば、情報の有効性を決定する。情報の掲載時間を情報品質の1つの特質として使用することは、情報照会システムにおける照会結果の有効性をさらに強化し得る。第3の例示的な実施形態図3は、本開示の一実施形態に従った、例示的な情報照会システムの構造図を示す。図3に示すように、ユーザが情報照会システムに照会キーワードを入力した後、情報照会システムは、データベースから照会キーワードに一致する照会結果を抽出し、MLR関連性ソートモデルに基づき照会結果をソートし、特性適合値に従って、同一の関連性レベルを有する照会結果をソートし、最終的にソートされた照会結果をユーザに提示する。図3に記載するような、情報照会システムによって照会結果をソートするための方法は、品質係数、アクティブレベル係数、産業係数、情報クリック換算率、および情報フィードバック換算率の特性適合に基づき、以下に詳細に説明される。図4は、本開示の別の実施形態に従った、照会結果をソートするための例示的な方法のフローチャートを示す。方法は、以下のブロックによって表される操作を含む。ブロック401において、方法は、データベース情報に従って、それぞれの照会結果の品質を示す品質係数を収集することを含む。照会結果の品質指標は、データベース情報に従って計算される必要がある。照会結果の品質指標は、情報完了率、属性完了率、および詳述完了率のうちの1つまたは任意の組み合わせを含む。情報完了率は、記入済みのフィールドの数および記入可能なフィールドの数の比率である。例えば、製品情報に対して、フィールドは、情報を記入するための領域を意味する。図5は、製品情報のフィールドを提示する図を示す。図5に示す製品情報のフィールドは、製品名称、製品画像、詳述、属性、オンライン注文のサポートの有無、単位、全供給量、価格帯を含む。情報のフィールドは、図5に示されない混合配送、送料、情報有効期限等をさらに含んでもよい。属性完了率は、記入済みの属性の数および記入可能な属性の数の比率である。属性は、製品の説明の特質を意味する。携帯電話の情報を例にとってみる。図6は、携帯電話の情報の属性を提示する例示的な図を示す。詳述完了率に関して、製品情報は、その画像およびテキスト記述が両方提示されているか、またはそのテキスト記述が50を超える文字を有する場合、高い詳述完了率を有するものとして分類され、そのテキスト記述が20~50文字を有する場合、中位の詳述完了率を有するものとして分類され、そのテキスト記述が20未満の文字を有する場合、低い詳述完了率を有するものとして分類される。詳述の高、中、および低の完了率は、それぞれある事前設定値に対応してもよい。統計に従って、照会結果の1つ以上の品質指標が得られた後、品質指標の線形適合を実施することにって、品質係数を得ることができる。ブロック402において、方法は、データベース情報に従って、それぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベルを示すアクティブレベル係数を収集することをさらに含む。照会結果に関連するサプライヤの1つ以上のアクティブレベル指標は、データベース情報の統計に従って計算される必要がある。照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベル指標は、それぞれの照会結果に関連するサプライヤのオンライン時間、および/またはそれぞれの照会結果に関連するサプライヤのアクティブグレードを含んでもよい。アクティブレベル係数は、照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベル指標の線形適合を実施することによって得ることができる。ブロック403において、方法は、ユーザログ情報に従って、それぞれの照会結果に関連するサプライヤの産業を示す産業係数を収集することを含む。ブロック404において、方法は、ユーザログ情報に従って、それぞれの照会結果に関連するサプライヤの情報クリック換算率および情報フィードバック換算率を収集することを含む。ブロック405において、方法は、収集された品質係数、アクティブレベル係数、産業係数、情報クリック換算率、および情報フィードバック換算率をそれぞれの照会結果の特性として使用することと、SVM回帰モデルに基づき特性の特性適合を実施することと、それぞれの照会結果の特性適合値を得ることとを含む。ブロック406において、方法は、それぞれの照会結果関連性値を計算することを含む。関連性値の計算過程は、ユーザによって入力された照会キーワードと情報の名称との間の一致の度合い、ならびに情報を掲載するための1つ以上の分類のユーザの選択の正確さを考慮に入れる。さらに、本開示は、ブロック406の操作の実施を限定しない。むしろ、ブロック406の操作は、他の収集操作と同時に実施されてもよく、または係数の収集前に完了していてもよい。ブロック407において、方法は、照会結果を異なる関連性レベルに分類することと、照会結果の関連性値に基づき、トップダウン方式で照会結果をソートすることとを含む。ブロック408において、方法は、そのような照会結果の特性適合値に基づき、トップダウン方式で、同一の関連性レベルを有する照会結果をソートすることをさらに含む。本開示に従って、照会結果の適時性の考慮は、品質係数、アクティブレベル係数、産業係数、情報クリック換算率、および情報フィードバック換算率のうちの1つまたは任意の組み合わせを、ソートのための方向性として使用することによって弱まる。したがって、本明細書に開示された技術は、サプライヤによる情報の反復掲載による、帯域幅、データベース、およびサーバ等の技術的リソースの消費を防止し、それによりリソース消費を節約するだけではなく、サプライヤ間の悪質な競争を回避し、それによりユーザエクスペリエンスを改善し得る。第4の例示的な実施形態上記の照会結果をソートするための方法に対応して、本開示はまた、照会結果をソートするための装置も提供する。図7は、本開示の一実施形態に従った、照会結果をソートするための装置またはコンピュータデバイスの例示的な構造図を示す。一実施形態では、コンピュータデバイス700は、1つ以上のプロセッサ706とメモリ705とを含んでもよいが、これらに限定されない。メモリ705は、その中に1つ以上のプログラムモジュールおよび/またはプログラムデータを記憶してもよい。一実施形態では、プログラムモジュールは、第1の収集モジュール701と、特性適合モジュール702と、ソートモジュール703とを含んでもよい。装置の内部構造およびそれらの接続は、装置のその操作原理と併せて以下に説明する。第1の収集モジュール701は、ユーザの検索条件に一致する抽出された照会結果に基づき、以下の係数のうちの1つまたは任意の組み合わせを収集する:それぞれの照会結果の品質を示す品質係数、照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベルを示すアクティブレベル係数、それぞれの照会結果に関連するサプライヤの産業を示す産業係数、それぞれの照会結果に関連するサプライヤの情報クリック換算率、およびそれぞれの照会結果に関連するサプライヤの情報フィードバック換算率。特性適合モジュール702は、収集された係数をそれぞれの照会結果の1つ以上の特性として使用し、SVM回帰モデルに基づき特性適合を実施し、それぞれの照会結果の特性適合値を得る。ソートモジュール703は、照会結果の関連性値に基づき照会結果をソートし、それらの特性適合値に基づき、トップダウン方式で、同一の関連性レベルを有する照会結果をソートする。メモリ705は、ランダムアクセスメモリRAM等の揮発性メモリ、および/またはリードオンリーメモリROMもしくはフラッシュRAM等の不揮発性メモリの形態のコンピュータ可読媒体を含んでもよい。メモリ705は、コンピュータ可読媒体の一例である。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータ等の、情報の記憶のためのいかなる方法または技術において実装される、揮発性および不揮発性、リムーバブル、および非リムーバブル媒体を含む。コンピュータ記憶媒体の例としては、相変化メモリPRAM、スタティックランダムアクセスメモリSRAM、ダイナミックランダムアクセスメモリDRAM、他の種類のランダムアクセスメモリRAM、リードオンリーメモリROM、電気的消去可能プログラム可能リードオンリーメモリEEPROM、フラッシュメモリ、もしくは他のメモリ技術、コンパクトディスクリードオンリーメモリCD-ROM、デジタル多用途ディスクDVD、もしくは他の光学式記憶、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶、もしくは他の磁気記憶デバイス、またはコンピュータデバイスによってアクセスのための情報を記憶するために使用され得る、いかなる他の非伝送媒体が挙げられるがこれらに限定されない。本明細書で定義するように、コンピュータ可読媒体は、変調されたデータ信号および搬送波等の一時的な媒体を含まない。図8は、本開示の別の実施形態に従った、照会結果をソートするための装置またはコンピュータデバイスの例示的な構造図を示す。図8中のメモリ705は、それぞれの照会結果の品質を示す品質係数、照会結果に関連するサプライヤのアクティブレベルを示すアクティブレベル係数、それぞれの照会結果に関連するサプライヤの産業を示す産業係数、それぞれの照会結果に関連するサプライヤの情報クリック換算率、およびそれぞれの照会結果に関連するサプライヤの情報フィードバック換算率のうちの1つまたは任意の組み合わせを収集した後、それぞれの照会結果の適時性を示す適時性係数を収集する、第2の収集モジュール704をさらに備えてもよい。上記の実施形態に従って、照会結果の適時性係数は、品質係数、アクティブレベル係数、産業係数、情報クリック換算率、および情報フィードバック換算率のうちの1つまたは任意の組み合わせに基づき考慮される。それは、それぞれの照会結果の適時性係数をある程度まで弱める。しかしながら、情報の掲載時間は、しばしば、情報の有効性を決定する。情報の掲載時間を情報品質の1つの特質として使用することは、情報照会システムにおける照会結果の有効性をさらに強化し得る。当業者が、本開示における上記の実施形態の過程の全部または一部が、1つ以上の関連ハードウェアデバイスに命令するためのコンピュータ実行可能命令を使用することによって実施され得ることを明確に理解することができることに留意されたい。コンピュータ実行可能命令は、1つ以上のコンピュータアクセス可能記憶媒体に記憶されてもよい。コンピュータアクセス可能記憶媒体は、コンピュータ可読媒体の一例である。コンピュータ実行可能命令は、1つ以上のプロセッサによって実行される時、上記の実施形態の方法に記載される過程を実施し得る。そのようなコンピュータアクセス可能記憶媒体としては、ハードディスク、光ディスク、リードオンリーメモリROM、またはランダムアクセスメモリRAM等が挙げられ得る。本開示は、検索エンジンにおいて照会結果をソートする方法および装置の詳述を提供し、ある特定の実施形態を提示することによって、原理および実施を図示する。実施形態は、単に本開示を例示するためのものであり、本開示の範囲を限定することを目的としていない。本開示の原理から逸脱することなく、本開示の保護下で、ある特定の修正および改良が行われてもよく、かつ考慮されるべきであることが、当業者には理解されるべきである。