内链生成方法、数据处理方法、搜索方法及计算设备与流程

1.本技术实施例涉及网络技术领域，尤其涉及一种内链生成方法、数据处理方法、搜索方法及计算设备。


背景技术：

2.内链是指网站的内部链接，也即在同一网站域名下的内部页面之间的互相链接。内链通常以关键信息形式投放在网站内部页面中，用户可以点击页面中的关键信息从而进入关键信息所指向的网站内部其他页面，或者，搜索引擎可以抓取内链所指向的网站内部页面。
3.在搜索引擎优化（search engine optimization，seo）中，合理的内链结构能够使搜索引擎进行快速抓取和收录，提高网站权重，增加用户点击率。
4.因此，如何合理确定内链成为本领域技术人员需要解决的技术问题，特别是提供诸如商品等对象，并可以供用户与对象执行购买、浏览或其它交互行为的网站中，页面类型主要分为列表页面及对象的详情页面，所涉及的页面链接关系通常包括列表页面链接至详情页面、列表页面链接至列表页面、详情页面链接至详情页面、以及详情页面链接至对象页面等，而合理的内链结构可以向搜索引擎推荐有价值的列表页面或详情页面，提升页面排名，从而为网站引入更多流量，因此上述技术问题亟待解决。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供一种内链生成方法、数据处理方法、搜索方法及计算设备，用以解决现有技术中内链不合理的技术问题。
6.第一方面，本技术实施例中提供了一种内链生成方法，包括：确定多组匹配对；所述匹配对由对象以及与所述对象存在匹配关系的关键信息构成；所述匹配对从关键信息库以及对象库中识别获得；确定列表页面及详情页面所对应的至少一种页面链接关系；按照所述至少一种页面链接关系，将所述多组匹配对进行关联转换，以获得所述至少一种页面链接关系分别对应的两个页面以及所述两个页面之间用以作为内链的关键信息。
7.可选地，该方法还包括：根据关键信息特征，将所述关键信息库中的多个关键信息进行聚类，获得多个信息分组；根据对象特征，将所述对象库中的对象分别与所述多个信息分组进行匹配，确定所匹配的至少一个目标信息分组；将所述对象分别与所述至少一个目标信息分组中的关键信息进行匹配，以确定与所述对象匹配的至少一个关键信息，并由所述对象与所述至少一个关键信息构成至少一个匹配对。
8.可选地，该方法还包括：利用匹配模型提取关键信息库中多个关键信息分别对应的关键信息特征；利用所述匹配模型提取对象库中多个对象分别对应的对象特征；其中，所述匹配模型基于多组样本匹配对采用对比学习方式训练获得；所述样本匹配对包括样本关键信息以及样本对象。
9.可选地，所述至少一种页面链接关系包括列表页面链接至详情页面；所述按照所述至少一种页面链接关系，将所述多组匹配对进行关联转换，获得所述至少一种页面链接关系分别对应的两个页面以及所述两个页面之间用以作为内链的关键信息包括：从所述多组匹配对中，确定与同一个对象存在匹配关系的多个关键信息；根据所述多个关键信息分别与所述对象的匹配程度，确定第一关键信息及第二关键信息；结合关键信息与列表页面对应关系，确定所述第一关键信息指向的第一列表页面、所述对象的第一详情页面，以及将所述第二关键信息作为所述第一列表页面中的内链。
10.可选地，所述根据所述多个关键信息分别与所述对象的匹配程度，确定第一关键信息及第二关键信息包括：根据所述多个关键信息分别与所述对象的匹配程度，确定匹配程度满足第一匹配要求的第一关键信息以及确定匹配程度满足第二匹配要求的第二关键信息。
11.可选地，所述至少一种页面链接关系包括详情页面链接列表页面；所述按照所述至少一种页面链接关系，将所述多组匹配对进行关联转换，获得所述至少一种页面链接关系分别对应的两个页面以及所述两个页面之间用以作为内链的关键信息包括：从所述多组匹配对中，按照关键信息与对象匹配程度，查找目标匹配对；结合关键信息与列表页面对应关系，确定所述目标匹配对中的目标关键信息指向的目标列表页面，目标对象的目标详情页面，以及将所述目标关键信息作为所述目标详情页面中的内链。
12.可选地，所述至少一种页面链接关系包括详情页面链接详情页面；所述按照所述至少一种页面链接关系，将所述多组匹配对进行关联转换，获得所述至少一种页面链接关系分别对应的两个页面以及所述两个页面之间用以作为内链的关键信息包括：确定满足相关性要求的第一对象和第二对象；从所述多组匹配对中，查找所述第一对象匹配的第一关键信息；确定所述第一对象的第一详情页面，所述第二对象的第二详情页面，并将所述第一关键信息作为所述第二详情页面中的内链。
13.可选地，所述至少一种页面链接关系包括列表页面链接列表页面；所述按照所述至少一种页面链接关系，将所述多组匹配对进行关联转换，获得所述至少一种页面链接关系分别对应的两个页面以及所述两个页面之间用以作为内链的关键信息包括：从所述多组匹配对中，查找与同一个对象存在匹配关系的第一关键信息和第二关
键信息；结合关键信息与列表页面对应关系，确定所述第一关键信息指向的第一列表页面、所述第二关键信息指向的第二列表页面，以及将所述第一关键信息作为所述第二列表页面中的内链。
14.可选地，所述从所述多组匹配对中，查找与同一个对象存在匹配关系的第一关键信息和第二关键信息包括：从所述多组匹配对中，查找与同一个对象存在匹配关系的多个关键信息；按照所述多个关键信息分别与所述对象的匹配程度，确定匹配程度满足第三匹配要求的第一关键信息和确定匹配程度满足第四匹配要求的第二关键信息。
15.可选地，该方法还包括：按照所述至少一种页面链接关系分别对应的关联转换结果进行页面配置，以更新网站的内链结构；或者，将所述至少一种页面链接关系分别对应的关联转换结果发送至目标人员；所述关联转换结果用于生成页面配置信息，所述页面配置信息用以更新所述网站的内链结构。
16.可选地，该方法还包括：根据网站内部和/或网站外部产生的搜索记录，确定所述搜索记录中的关键信息以及所述关键信息指向的列表页面；建立所述关键信息与所述列表页面的对应关系，并根据所述关键信息构建关键信息库。
17.可选地，所述匹配模型按照如下方式预先训练获得：确定当前训练批次对应的多组样本匹配对；将所述多组样本匹配对输入匹配模型；以任一个样本匹配对为正样本，任一个样本匹配对中的样本关键信息与其余的至少一个样本匹配对中的样本对象为负样本，采样对比学习方式训练所述匹配模型。
18.可选地，所述以任一个样本匹配对为正样本，任一个样本匹配对中的样本关键信息与其余的至少一个样本匹配对中的样本对象为负样本，采样对比学习方式训练所述匹配模型包括：利用所述匹配模型分别提取多组样本匹配对中样本关键信息对应的样本关键信息特征，以及样本对象对应的样本对象特征；以任一个样本匹配对为正样本，任一个样本匹配对中的样本关键信息与其余的至少一个样本匹配对中的样本对象为负样本；基于样本信息特征以及样本对象特征，计算正样本对应的匹配程度以及负样本对应的匹配程度；以最大化正样本对应的匹配程度以及最小化负样本对应的匹配程度为训练目标，训练所述匹配模型。
19.可选地，该方法还包括：基于所述多个信息分组分别包括的至少一个关键信息的关键信息特征，分别生成所述多个信息分组分别对应的分组特征；
将所述多个信息分组的分组特征作为各自的索引标识；所述根据对象特征，将对象库中的任一个对象分别与所述多个信息分组进行匹配，确定所匹配的目标信息分组包括：根据对象特征，筛选与任一个对象匹配的目标索引标识；确定所述目标索引标识对应的目标信息分组。
20.可选地，所述确定匹配程度满足第二匹配要求的第二关键信息包括：在所述多个关键信息中除所述第一关键信息之外，存在至少两个关键信息的情况下，选择匹配程度最高的关键信息作为第二关键信息；所述方法还包括：在确定所述第一列表页面对应多个内链，且所述多个内链指向同一个对象的第一详情页面的情况下，按照与所述对象匹配程度从高到低的顺序，筛选保留至少一个目标内链。
21.可选地，所述从所述多组匹配对中，按照关键信息与对象匹配程度，查找目标匹配对包括：从所述多组匹配对中，确定与任一对象存在匹配关系的多个关键信息；根据所述多个关键信息分别与所述对象的匹配程度，确定对应匹配程度最高的关键信息与所述对象构成目标匹配对。
22.可选地，所述确定匹配程度满足第四匹配要求的第二关键信息包括：在所述多个关键信息中除所述第一关键信息之外，存在至少两个关键信息的情况下，选择匹配程度最高的关键信息作为第二关键信息；所述方法还包括：在确定所述第一列表页面对应多个内链，且所述多个内链指向同一个第二列表页面的情况下，按照与各自对应对象的匹配程度从高最低的顺序，筛选获得至少一个目标内链。
23.可选地，所述确定所述搜索记录中的关键信息以及所述关键信息指向的列表页面包括：确定所述搜索记录中的关键信息及所述关键信息指向的至少一个候选列表页面；根据所述至少一个候选列表页面的点击信息，确定与所述关键信息对应的列表页面。
24.可选地，所述从关键信息库及对象库中识别存在匹配关系的对象与关键信息，以获得多组匹配对包括：响应于页面更新指令，从关键信息库及对象库中识别存在匹配关系的对象与关键信息，以获得多组匹配对。
25.可选地，该方法还包括：统计网站对应的点击率，以及根据所述点击率满足第一更新条件，生成所述页面更新指令；或者，统计所述网站对应的抓取率和/或收取率，以及根据所述抓取率和/或者收取率满足第二更新条件，生成所述页面更新指令。
26.可选地，所述匹配模型具体用以提取关键信息库中多个关键信息分别对应的关键信息特征，以及针对对象库中的多个对象，利用所述匹配模型分别从多个对象的相关信息中提取各自的对象特征；所述关键信息特征以及所述对象特征用于确定所述关键信息库以及所述对象库中存在匹配关系的对象以及关键信息，以获得多组匹配对。
27.第二方面，本技术实施例提供了一种数据处理方法，包括：获取多组样本匹配对；将所述多组样本匹配对作为当前训练批次的训练数据，输入匹配模型；以任一个样本匹配对为正样本，任一个样本匹配对中的样本关键信息与其余的至少一个样本匹配对中的样本对象为负样本，采样对比学习方式训练所述匹配模型；所述匹配模型用以识别关键信息库及对象库中存在匹配关系的对象与关键信息，以获得多组匹配对；所述多组匹配对象用以进行关联转换，获得至少一种页面链接关系分别对应的任意两个页面以及所述两个页面之间用以作为内链的关键信息。
28.可选地，所述以任一个样本匹配对为正样本，任一个样本匹配对中的样本关键信息与其余的至少一个样本匹配对中的样本对象为负样本，采样对比学习方式训练所述匹配模型包括：利用所述匹配模型分别提取多组样本匹配对中样本关键信息对应的样本关键信息特征，以及样本对象对应的样本对象特征；以任一个样本匹配对为正样本，任一个样本匹配对中的样本关键信息与其余的至少一个样本匹配对中的样本对象为负样本；基于样本信息特征以及样本对象特征，计算正样本对应的匹配程度以及负样本对应的匹配程度；以最大化正样本对应的匹配程度以及最小化负样本对应的匹配程度为训练目标，训练所述匹配模型。
29.第三方面，本技术实施例提供了一种搜索方法，包括：获取搜索信息；基于所述搜索信息，抓取与所述搜索信息匹配的第一页面以及所述第一页面中的内链所指向的第二页面；其中，所述第一页面和所述第一页面为列表页面或者详情页面；其中，所述内链按照至少一种页面链接关系，将多组匹配对进行关联转换确定；所述匹配对由对象以及与对象存在匹配关系的关键信息构成；将所述第一页面以及所述第二页面收录至搜索结果中；从所述搜索结果中确定展示结果。
30.第四方面，本技术实施例提供了一种计算设备，包括处理组件以及存储组件；所述存储组件存储一个或多个计算机指令；所述一个或多个计算机指令用以被所述处理组件调用执行，以实现如上述第一方面所述的内链生成方法或者如上述第二方面所述的数据处理方法或者如上述第三方面所述的搜索方法。
31.第五方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时，实现如上述第一方面所述的内链生成方法或者如上述第二方面所述的数据处理方法或者如上述第三方面所述的搜索方法。
32.本技术实施例中，通过由存在匹配关系的对象与关键信息构成的多组匹配对，并
按照列表页面及详情页面所对应的至少一种页面链接关系，将多组匹配对进行关联转换，即可以获得符合任一种页面链接关系的任意两个页面以及所述两个页面之间用以作为内链的关键信息，通过结合对象与关键信息的匹配关系来生成内链，保证了不同页面链接关系所对应页面之间的相关性，有助于提高网站权重，提高网站收录率，因此，本技术实施例提高了所生成内链的合理性，保证了内链投放的合理性。
33.本技术的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。
附图说明
34.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
35.图1示出了本技术提供的一种内链生成方法一个实施例的流程图；图2a示出了本技术实施例在一个实际应用中的一种页面链接关系转换示意图；图2b示出了本技术实施例在一个实际应用中的另一种页面链接关系转换示意图；图2c示出了本技术实施例在一个实际应用中的又一种页面链接关系转换示意图；图2d示出了本技术实施例在一个实际应用中的又一种页面链接关系转换示意图；图3示出了本技术提供的一种数据处理方法一个实施例的流程图；图4示出了本技术实施例在一个实际应用中的场景交互示意图；图5a~图5b分别示出了本技术实施例在一个实际应用中的界面显示示意图；图6示出了本技术实施例提供的一种搜索方法一个实施例的流程图；图7示出了本技术提供的一种内链生成装置一个实施例的结构示意图；图8示出了本技术提供的一种数据处理装置一个实施例的结构示意图；图9示出了本技术提供的一种搜索装置一个实施例的结构示意图；图10示出了本技术提供的一种计算设备一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
36.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
37.在本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
38.本技术实施例的技术方案可以应用于网站的内链构建场景中，特别是提供诸如商品等对象，并可以供用户与对象执行购买、浏览或其它交互行为的网站。
39.网站通常包括两种需要进行内链构建的页面类型：列表（list）页面以及详情（detail）页面，列表页面可以是指内容聚合页面，包含多个列表元素，列表页面投放的内链
可以作为列表页面中除列表元素之外的超链接等。详情页面用以描述对象信息，详情页面投放的内链可以作为对象信息之外的超链接等。
40.由于合理的内链结构可以向搜索引擎推荐有价值的列表页面或详情页面，提升页面排名，从而为网站引入更多流量，因此如何生成合理内链，以据此进行内链投放，成为目前需要解决的技术问题。
41.发明人在实现本技术的过程中发现，目前页面链接关系主要包括列表页面链接至详情页面、列表页面链接至列表页面、详情页面链接至详情页面、以及详情页面链接至对象页面等，而页面之间需要相关的关键信息作为内链进行超链承接，比如列表页面链接至详情页面，在列表页面中需要承载指向详情页面的关键信息。如果针对不同页面链接关系分别进行内链确定，比如列表页面链接至详情页面，需要分别确定列表页面与关键信息的匹配程度、以及关键信息与详情页面的匹配程度等，采用模型进行匹配的场景，四种页面链接关系，需要训练多个模型，导致内链生成效率较低，成本较高。
42.为了提高内链合理性，保证内链生成效率等，发明人经过一系列研究提出本技术实施例的技术方案，在本技术实施例中，只需要确定存在匹配关系的对象与关键信息，从而可以在关键信息与列表页面对应关系下，将对象与关键信息的匹配对进行关联转换，即可以获得不同页面链接关系所对应的两个页面，以及两个页面之间用以作为内链的关键信息。通过根据对象与关键信息的匹配关系来生成内链，保证了不同页面链接关系所对应页面之间的相关性，有助于提高网站权重，提高网站收录率，因此，本技术实施例提高了所生成内链的合理性，保证了内链投放的合理性，且只需要识别对象与关键信息的匹配关系即可，因此保证了内链生成效率，降低了内链生成成本。
43.需要说明的是，本技术实施例中可能会涉及到对用户数据的使用，在实际应用中，可以在符合所在国的适用法律法规要求的情况下（例如，用户明确同意，对用户切实通知，等），在适用法律法规允许的范围内在本文描述的方案中使用用户特定的个人数据。
44.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
45.图1为本技术实施例提供的一种内链生成方法一个实施例的流程图，本实施例的技术方案可以由服务端执行，服务端可以包括提供各种服务的服务器。
46.需要说明的是，服务端102可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。服务器也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(content delivery network，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器，或者是带人工智能技术的智能云计算服务器或智能云主机。
47.图1所示实施例的内链生成方法可以包括以下几个步骤：101：确定多组匹配对象。
48.其中，每组匹配对由对象以及与对象存在匹配关系的关键信息构成。
49.其中，该多组匹配对从关键信息库及对象库中识别获得。
50.其中，关键信息库存储大量关键信息，在实际应用中，用以作为内链的关键信息可以具体是指关键词，当然，本技术也不排除关键信息也可以为其它数据形式，图片、视频等。
51.关键信息库中的关键信息可以来源于网站内部产生的搜索记录和/或网站外部产生的搜索记录等，其中，网站外部产生的搜索记录可以包括搜索引擎产生的搜索记录或者与网站具有关联关系的外部网站所产生的搜索记录等。本技术实施例不仅使用站内数据，同时也会使用站外数据，提高了关键信息的覆盖率，使得关键信息库更为全面。
52.对象库存储网站所提供对象的相关信息，例如对象图片、对象标题、对象类目、和/或对象点击信息如cpv（cost per click，成本每次点击）等，本技术对此不进行限定。在实际应用中，本技术实施例所涉及的对象即可以是指商品。
53.其中，关键信息中的关键信息可以与列表页面可以存在一一对应关系，每个关键信息可以用以指向其所对应的一个列表页面。
54.上述网站内部和/或网站外部产生的搜索记录中，可以包括关键信息以及关键信息对应的搜索结果，而搜索结果中可以包括网站内容所提供的列表页面。因此，可选地，根据网站内部和/或网站外部产生的搜索记录，确定所述搜索记录中的关键信息以及所述关键信息指向的列表页面；建立所述关键信息与所述列表页面的对应关系，并根据所述关键信息构建关键信息库。
55.而由于同一个关键信息的搜索结果中可能会包括多个列表页面，因此，可选地，确定所述搜索记录中的关键信息以及所述关键信息指向的列表页面包括：确定所述搜索记录中的关键信息及所述关键信息指向的至少一个候选列表页面；根据所述至少一个候选列表页面的点击信息，确定与所述关键信息对应的列表页面。
56.也即可以根据点击信息，例如点击次数等，将至少一个候选列表页面进行排序，选择点击信息符合筛选条件的候选列表页面作为与关键信息具有对应关系的列表页面，以保存至关键信息库中。该筛选条件例如可以是指点击次数最多等。
57.本技术实施例中，可以从关键信息库以及对象库中识别每个对象所匹配的关键信息，从而可以由存在匹配关系的一个对象与一个关键信息构成一组匹配对，进而可以获得多组匹配对。假设利用q（query）表示关键信息，i（item）表示对象，每组匹配对象可以表示为i2q（itoq）。需要说明的是，本文中所涉及的i2q，以及后文可能涉及的l2i、i2l、i2i以及l2l等中的“2”用于表示“to（对）”，因此，l2i也即ltoi；i2l也即itol；i2i也即itoi；l2l也即ltol。
58.其中，可以是根据对象特征以及关键信息特征的特征相似度来确定存在匹配关系的对象与关键信息，特征相似度表示了对象与关键信息的匹配程度，例如对象特征与关键信息特征采用向量形式表示的情况下，可以根据向量距离来确定匹配程度，通常向量距离越小，匹配程度越大。
59.当然，也可以利用模型来识别具有匹配关系的对象以及关键信息等。
60.其中，匹配对可以预先生成并保存至存储系统中，从而可以是从存储系统中确定多组匹配对象。其中，存储系统可以是数据库或者其它网络存储系统等。匹配对的具体获得方式可以详见下文实施例中所述，此处不再赘述。
61.102：确定列表页面及详情页面所对应的至少一种页面链接关系。
62.实际应用中，该至少一种页面链接关系可以包括：列表页面链接至详情页面、列表
页面链接至列表页面、详情页面链接至详情页面、以及详情页面链接至列表页面。
63.每一种页面链接关系所涉及的两个页面需要通过关键信息作为内链进行承接。比如，列表页面链接至详情页面，需要确定列表页面中进行投放的用以指向详情页面的内链；列表页面链接至列表页面，需要确定一个列表页面中进行投放的用以指向另一个列表页面的内链；详情页面链接至详情页面，需要确定一个详情页面中进行投放的用以指向另一个详情页面的内链；详情页面链接至列表页面，需要确定详情页面中进行投放的用以指向列表页面的内链。
64.103：按照所述至少一种页面链接关系，将多组匹配对进行关联转换，以获得至少一种页面链接关系分别对应的两个页面以及两个页面之间用以作为内链的关键信息。
65.本技术实施例中，多组匹配对之间可以通过对象i进行关联，与同一个对象i存在匹配关系的可能有多个关键信息q，而每个对象i可以对应有详情页面；根据关键信息与列表页面对应关系，又可以确定每个关键信息指向的列表页面，因此，通过对多组匹配对进行关联转换，即可以获得上述至少一种页面链接关系分别对应的两个页面以及两个页面之间用以作为内链的关键信息。
66.本技术实施例基于存在匹配关系的对象与关键信息构成的匹配对，通过对多组匹配对进行关联转换的方式，即可以确定上述至少一种页面链接关系分别对应的任意两个页面以及两个页面之间用以作为内链的关键信息，对象与关键信息的匹配关系，保证了不同页面链接关系所对应页面之间的相关性，从而有助于提高网站权重，提高网站收录率，因此，提高了所生成内链的合理性，且仅需确定存在匹配关系的对象与关键信息即可以生成内链，提高了内链生成效率。
67.为了便于理解，下面针对不同页面链接关系的关联转换过程分别进行介绍。
68.在一种可选方式中，至少一种页面链接关系可以包括列表页面链接至详情页面，假设利用l表示列表页面，而每个对象i对应有详情页面，列表页面链接至详情页面可以表示为：l2i，由于需要确定列表页面中承载的链接至详情页面的内链q，因此，l2i实际对应的转化结果为：l2q2i。
69.上述按照所述至少一种页面链接关系，将多组匹配对进行关联转换，获得至少一种页面链接关系分别对应的两个页面以及两个页面之间用以作为内链的关键信息可以包括：从多组匹配对中，确定与同一个对象存在匹配关系的多个关键信息；根据多个关键信息分别与该对象的匹配程度，确定第一关键信息及第二关键信息；根据关键信息与列表页面对应关系，确定第一关键信息指向的第一列表页面、该对象对应的第一详情页面，以及将第二关键信息作为第一列表页面中的内链。
70.其中，本技术实施例对于存在匹配关系的一组对象与关键信息，可以确定对象与关键信息之间的匹配程度。
71.由于本技术的关键信息对应有列表页面，又可以确定对象与关键信息的匹配程度，对于具有相同对象特性的多组匹配对，可以结合匹配程度，需要确定多组匹配对中用以指向列表页面的第一关键信息，以及用以指向详情页面的第二关键信息。
72.比如，如图2a所示的关联转换示意图中，对于具有相同对象特性的多组匹配对i2q，根据不同关键信息与对象i的匹配程度，假设可以确定与同一个对象i匹配的第一关键
信息q1，第一关键信息q1对应的列表页面为l1，第一关键信息q1对应的列表页面为l1，多组匹配对通过对象i进行关联可以首先得到：l12i2q，通过去重处理等操作可以确定第二关键信息q2，因此，可以进一步转换获得：l12q22i。
73.一些实施例中，上述根据多个关键信息分别与对象的匹配程度，确定第一关键信息及第二关键信息包括：根据多个关键信息分别与对象的匹配程度，确定匹配程度满足第一匹配要求的第一关键信息以及确定匹配程度满足第二匹配要求的第二关键信息。
74.其中，该第一匹配要求例如可以是指匹配程度最高。
75.可选地，多个关键信息中除第一关键信息之外，若存在一个关键信息，该关键信息即可以作为第二关键信息，此外，可能还存在两个及两个以上的关键信息，可以进行去重处理，因此，上述确定匹配程度满足第二匹配要求的第二关键信息可以包括：在多个关键信息中除第一关键信息之外，存在至少两个关键信息的情况下，选择匹配程度最高的关键信息作为第二关键信息。
76.此外，按照上述内链生成逻辑，第一列表页面可能会确定对应多个内链，若该多个内链相同但是指向同一个对象，此时也需要进行去重处理，因此，一些实施例中，该方法还可以包括：在确定所述第一列表页面对应多个内链，且所述多个内链指向同一个对象的第一详情页面的情况下，按照与所述对象匹配程度从高到低的顺序，筛选保留至少一个目标内链。该至少一个目标内链用以作为最终的关联转换结果，用以进行内链结构的更新，使得在第一列表页面中可以仅投放上述多个内链中的至少一个目标内链。
77.作为又一种可选方式，至少一种页面链接关系包括详情页面链接至列表页面，假设利用l表示列表页面，而每个对象i可以对应有详情页面，详情页面链接至列表页面可以表示为：i2l，由于需要确定详情页面中承载的链接至列表页面的内链q，因此i2l实际对应的关联转换结果为：i2q2l。
78.由于已经确定了存在匹配关系的对象与关键信息，因此，按照所述至少一种页面链接关系，将多组匹配对进行关联转换，获得至少一种页面链接关系分别对应的页面之间用以作为内链的关键信息可以包括：从多组匹配对中，按照关键信息与对象匹配程度，查找目标匹配对；确定目标匹配对中的目标关键信息指向的目标列表页面，目标对象对应的目标详情页面，以及将目标关键信息作为目标详情页面中的内链。
79.其中，目标匹配对例如可以是指匹配程度大于指定阈值等。
80.作为其它可选方式，从所述多组匹配对中，按照关键信息与对象匹配程度，查找目标匹配对可以是：从所述多组匹配对中，针对任一个对象，确定与该对象存在匹配关系的多个关键信息；根据所述多个关键信息分别与该对象的匹配程度，确定对应匹配程度最高的关键信息与该对象构成目标匹配对。
81.如图2b所述的关键转换示意图中，对于多组匹配对i2q，可以按照关键信息与对象匹配程度进行去重处理，获得目标匹配对i
t
2q
t
，由于关键信息与列表页面存在对应关系，据此可以确定目标关键信息q
t
所指向的目标列表页面l
t
，目标关键信息q
t
即可以作为对象i
t
所指向的目标详情页面中的内链，因此对应的关联转换结果为i
t
2q
t
2l
t
。
82.作为又一种可选方式，至少一种页面链接关系包括详情页面链接详情页面，假设利用l表示列表页面，而每个对象i可以对应有详情页面，详情页面链接至详情页面可以表示为：i2i，由于需要确定详情页面中承载的链接至详情页面的内链q，因此i2i实际对应的转化结果为：i2q2i。
83.上述按照所述至少一种页面链接关系，将多组匹配对进行关联转换，获得至少一种页面链接关系分别对应的页面之间用以作为内链的关键信息可以包括：确定满足相关性要求的第一对象和第二对象；从多组匹配对中，查找与第一对象存在匹配关系的第一关键信息；确定第一对象对应的第一详情页面，第二对象对应的第二详情页面，并将第一关键信息作为第二详情页面中的内链。
84.其中，相关性要求例如可以包括类目相同和/或特征匹配等。
85.其中，第一对象可以实时满足相关性要求的两个对象中的任意一个对象。
86.其中，存在多个关键信息与第一对象存在匹配关系，可以筛选与第一对象匹配程度最高的关键信息作为第一关键信息。
87.为了便于理解，如图2c所示的关联转换示意图中，首先确定满足相关性要求的第一对象和第二对象：i12i2，假设第一对象i1匹配第一关键信息q1，也即i12q1，第一对象i1与第二对象i2满足相关性要求的情况下，通过对象i1进行关联，即可以得到关联转换结果：i12q12i2。
88.作为又一种可选方式，至少一种页面链接关系包括列表页面链接列表页面，假设利用l表示列表页面，而每个对象i可以对应有详情页面，列表页面链接至列表页面可以表示为：l2l，由于需要确定列表页面中承载的链接至列表页面的内链q，因此l2l实际对应的转化结果为：l2q2l。
89.上述按照所述至少一种页面链接关系，将多组匹配对进行关联转换，获得至少一种页面链接关系分别对应的页面以及用以作为内链的关键信息可以包括：从多组匹配对中，查找与同一个对象存在匹配关系的第一关键信息和第二关键信息；根据关键信息与列表页面对应关系，确定第一关键信息指向第一列表页面、第二关键信息指向第二列表页面，以及将第一关键信息作为第二列表页面中的内链。
90.利用相同对象可以确定存在关联的两个关键信息，该两个关键信息所对应的两个列表页面之间即可以建立链接关系。
91.其中，同一个对象匹配的多个关键信息中可以任意选择一个关键信息作为第一关键信息，以及任意另一个关键信息作为第二关键信息。
92.此外，作为其它可选方式，上述从多组匹配对中，查找与同一个对象存在匹配关系的第一关键信息和第二关键信息可以包括：从多组匹配对中，查找与同一个对象存在匹配关系的多个关键信息；按照多个关键信息分别与该对象的匹配程度，确定匹配程度满足第三匹配要求的第一关键信息和确定匹配程度满足第四匹配要求的第二关键信息。
93.第三匹配要求例如可以是指匹配程度最大。匹配程度采用向量距离表示情况下，可以是指向量距离最小。
94.一些实施例中，上述确定匹配程度满足第四匹配要求的第二关键信息可以包括：
在多个关键信息中除第一关键信息之外，存在至少两个关键信息的情况下，选择匹配程度最高的关键信息作为第二关键信息。
95.通过去重处理，可以确定第一关键信息以及第二关键信息。
96.此外，一些实施例中，该方法还可以包括：在确定所述第一列表页面对应多个内链，且所述多个内链指向同一个第二列表页面的情况下，按照与各自对应对象的匹配程度从高最低的顺序，筛选保留至少一个目标内链。
97.该至少一个目标内链用以作为最终的关联转换结果，用以进行内链结构的更新，使得在第一列表页面中可以仅投放上述多个内链中的至少一个目标内链。
98.比如，如图2d所示的关联转换示意图中，对于具有相同对象特性的多组匹配对i2q，通过对象i进行关联，可以确定与同一个对象i存在匹配关系的第一关键信息q1以及第二关键信息q2，假设第一关键信息q1对应的第一列表页面为l1，多组匹配对通过对象i进行关联可以首先得到：l12i2q2，通过去重处理等操作可以确定第二关键信息q2，第二关键信息q2对应的第二列表页面为l2，则同一个对象匹配的两组匹配对进行关联转换即可以获得：l12q22l2。
99.一些实施例中，可以是根据关键信息特征以及对象特征，来识别存在匹配关系的对象以及关键信息，以获得多组匹配对。其中，可以是从对象角度，寻找与对象存在匹配关系的多个关键信息，从而由对象分别与多个关键信息构成匹配对，或者从关键信息角度，寻找与关键信息存在匹配关系的多个对象，从而由关键信息分别与多个对象构成匹配对。
100.而由于关键信息库以及对象库中的数据众多，数量往往在亿级别，为了提高匹配效率，作为一种可选方式，上述从关键信息库及对象库中，根据对象特征及关键信息特征，确定具有匹配关系的对象与关键信息，以获得多组匹配对可以包括：根据关键信息特征，将关键信息库中的多个关键信息进行聚类，获得多个信息分组；根据对象特征，将对象库中的任一个对象分别与多个信息分组进行匹配，确定所匹配的至少一个目标信息分组；将对象分别与至少一个目标信息分组中的关键信息进行匹配，以确定与该对象匹配的至少一个关键信息，并由该对象与该至少一个关键信息构成至少一个匹配对。
101.也即以首先通过聚类方式，将关键信息库进行分组，获得多个信息分组，之后可以将每个对象与信息分组进行匹配，先确定出所匹配的至少一个目标信息分组，再将对象与至少一个目标信息分组中所包含的各个关键信息分别进行匹配，从而可以减少匹配次数，降低计算量等。可选地，可以是调用gpu（graphics processing unit，图形处理器）将关键信息库中的多个关键信息进行聚类，获得多个信息分组，从而可以进一步加速匹配操作，提高匹配效率。
102.其中，对象与信息分组进行匹配，可以是结合对象特征以及信息分组的分组特征进行，其中，分组特征可以根据信息分组中所包括的各个关键信息特征计算获得，例如可以是各个关键信息特征的平均值或者和值等，本技术对此不进行限定。
103.一些实施例中，该方法还可以包括：基于多个信息分组分别包括的至少一个关键信息的关键特征，分别生成多个信息分组分别对应的分组特征；将多个信息分组的分组特征作为各自的索引标识；
例如可以是将每个信息分组所包括的至少一个关键信息的关键信息特征的平均值或者和值等作为分组特征。
104.每个信息分组的分组特征可以作为每个信息分组的索引标识，从而上述根据对象特征，将对象库中的任一个对象分别与多个信息分组进行匹配，确定所匹配的目标信息分组可以包括：根据对象特征，筛选与任一个对象匹配的目标索引标识；确定目标索引标识对应的目标信息分组。
105.可以根据对象特征与不同索引标识的匹配程度，筛选目标索引标识。
106.其中，上述对象特征或关键信息特征可以采用向量形式表示，通过向量距离如欧式距离、曼哈顿距离等来表征对象与关键信息之间的匹配程度等。
107.此外，作为其它可选方式，上述根据关键信息特征以及对象特征，来识别存在匹配关系的对象以及关键信息，以获得多组匹配对可以包括：根据对象特征，将对象库中的多个对象进行聚类，获得多个对象分组；根据关键信息特征，将关键信息库中的关键信息分别与多个对象分组进行匹配，确定所匹配的至少一个目标对象分组；将关键信息分别与至少一个目标对象分组中的对象进行匹配，以确定与该关键信息匹配的至少一个对象，并由该关键信息与该至少一个对象构成至少一个匹配对。
108.也即以首先通过聚类方式，将对象库进行分组，获得多个对象分组，之后可以将每个关键信息与对象分组进行匹配，先确定出所匹配的至少一个目标对象分组，再将关键信息与至少一个目标对象分组中所包含的各个对象分别进行匹配，从而可以减少匹配次数，降低计算量等。可选地，可以是调用gpu（graphics processing unit，图形处理器）将对象库中的多个对象进行聚类，获得多个对象分组，从而可以进一步加速匹配操作，提高匹配效率。
109.其中，关键信息与对象进行匹配，可以是结合对象特征以及对象分组的分组特征进行，其中，分组特征可以根据对象分组中所包括的各个对象特征计算获得，例如可以是各个对象特征的平均值或者和值等，本技术对此不进行限定。
110.一些实施例中，该方法还可以包括：基于多个对象分组分别包括的至少一个对象的对象特征，分别生成多个对象分组分别对应的分组特征；将多个对象分组的分组特征作为各自的索引标识；例如可以是将每个对象分组所包括的至少一个对象的对象特征的平均值或者和值等作为分组特征。
111.每个对象分组的分组特征可以作为每个对象分组的索引标识，从而上述根据关键信息特征，将关键信息库中的任一个关键信息分别与多个对象分组进行匹配，确定所匹配的目标对象分组可以包括：根据关键信息特征，筛选与关键信息匹配的目标索引标识；确定目标索引标识对应的目标对象分组。
112.可以根据关键信息特征与不同索引标识的匹配程度，筛选目标索引标识。
113.其中，上述对象特征或关键信息特征可以采用向量形式表示，通过向量距离如欧式距离、曼哈顿距离等来表征对象与关键信息之间的匹配程度等。
114.其中，对象特征或者关键信息特征例如可以采用词袋模型或者n-gram（n元，一种汉语言模型）提取获得，为了提高特征准确度，提高匹配效率等，一些实施例中，该方法还可
以包括：利用匹配模型提取关键信息库中的多个关键信息分别对应的关键信息特征；针对对象库中的多个对象，利用匹配模型分别从多个对象的相关信息中提取各自的对象特征；其中，匹配模型基于多组样本匹配对采用对比学习方式训练获得；样本匹配对包括样本关键信息以及样本对象。
115.例如，匹配模型可以采用simcse（simple contrastive learning of sentence embeddings，简单对比学习句向量模型）实现等，当然，本技术并不限定于此。
116.一些实施例中，上述匹配模型可以具体按照如下方式训练获得：确定当前训练批次对应的多组样本匹配对；将多组样本匹配对输入匹配模型；以任一个样本匹配对为正样本，任一个样本匹配对中的样本关键信息与其余至少一个样本匹配对中的样本对象为负样本，采样对比学习方式训练匹配模型。
117.一些实施例中，以任一个样本匹配对为正样本，任一个样本匹配对中的样本关键信息与其余的至少一个样本匹配对中的样本对象为负样本，采样对比学习方式训练匹配模型可以包括：利用匹配模型分别提取多组样本匹配对中样本关键信息对应的样本关键信息特征，以及样本对象对应的样本对象特征；以任一个样本匹配对为正样本，任一个样本匹配对中的样本关键信息与其余至少一个样本匹配对中的样本对象为负样本；基于样本信息特征以及样本对象特征，计算正样本对应的匹配程度以及负样本对应的匹配程度；以最大化正样本对应的匹配程度以及最小化负样本对应的匹配程度，训练匹配模型。
118.匹配模型可以采用自监督学习方式训练获得，使得匹配模型可以分别提取关键信息特征以及对象特征。
119.此外，一些实施例中，从关键信息库及对象库中识别存在匹配关系的对象与关键信息，以获得多组匹配对可以是利用识别模型从关键信息库及对象库中识别存在匹配关系的对象与关键信息，以获得多组匹配对。
120.也即可以将任一个对象的相关信息以及任一个关键信息输入识别模型，识别模型即可以识别两者是否存在匹配关系等。
121.其中，识别模型可以采用神经网络模型实现等，可以采用有监督训练方式训练获得，或者可以采用对比学习方式的自监督训练方式训练获得等。采用对比学习方式进行训练时，该识别模型与上述匹配模型的训练方式可以相同，上述匹配模型可以作为共用网络架构而用于分别提取关键信息和对象的对应特征，而识别模型可以用来计算关键信息与对象的匹配程度。
122.一些实施例中，该方法还可以包括：按照至少一种页面链接关系分别对应的关联转换结果进行页面配置，以更新网站的内链结构。
123.其中，列表页面链接至详情页面的页面链接关系对应的关联转换结果即可以包括l12q22i，也即第一关键信息指向的第一列表页面l1、第二关键信息所匹配对象i对应的第一
详情页面，以及第二关键信息q2作为第一列表页面中的内链。
124.详情页面链接列表页面的页面链接关系对应的关联转换结果即可以包括i
t
2q
t
2l
t
，也即目标对象i
t
的详情页面，目标关键信息q
t
指向的目标列表页面l
t
，以及目标关键信息q
t
作为详情页面中的内链；详情页面链接至详情页面的页面链接关系对应的关联转换结果即可以包括i12q22i2，也即第一对象i1的第一详情页面，第二对象i2的第二详情页面，以及与第二对象i2匹配的第二关键信息q2作为第一详情页面中的内链；列表页面链接至列表页面的页面链接关系对应的关联转换结果即可以包括：l12q22l2，也即第一关键信息指向的第一列表页面，第二关键信息指向的第二列表页面，以及第二关键信息作为第一列表页面中的内链。
125.按照上述关联转换结果可以进行页面配置，从而可以更新网站的内链结构。
126.一些实施例中，该方法还可以包括：将至少一种页面链接关系分别对应的关联转换结果发送至目标人员；关联转换结果用于生成页面配置信息，页面配置信息用以更新网站的内链结构。
127.也即可以由目标人员按照关联转换结果进行页面配置，获得页面配置信息，页面配置信息可以配置于网站中，以由网站更新内链结构。
128.一些实施例中，从关键信息库及对象库中识别存在匹配关系的对象与关键信息，以获得多组匹配对包括：响应于页面更新指令，从关键信息库及对象库中识别存在匹配关系的对象与关键信息，以获得多组匹配对。
129.作为一种可选方式，该页面更新指令可以定期生成，从而可以实现定期对内链结构的更新。
130.此外，作为另一种可选方式，可以是统计网站对应的点击率，以及根据点击率满足第一更新条件，生成页面更新指令；点击率可以一定程度上表示内链优化结果，若点击率提高，则表现内链优化有效等，该第一更新条件例如可以是指点击率低于点击阈值等。
131.点击率可以根据统计时间内的点击次数计算获得等。
132.此外，作为又一种可选方式，可以是统计网站对应的抓取率和/或收录率，以及根据抓取率和/或者收取率满足第二更新条件，生成页面更新指令。
133.网站对应的抓取率和/或收录率，在一定程度上表示内链优化结果。该第二更新条件例如可以是抓取率低于抓取阈值和/或收录率低于收录阈值等。
134.抓取率可以根据统计时间内的抓取次数计算获得等，收录率可以是根据统计时间内的收录次数计算获得等。
135.图3为本技术实施例提供的一种数据处理方法一个实施例的流程图，本实施例从模型训练角度对本技术实施例的技术方案进行介绍，本实施例的技术方案可以由服务端执行，该方法可以包括以下几个步骤：301：获取多组样本匹配对。
136.其中，样本匹配对可以包括样本关键信以及样本对象。
137.可以是从历史记录数据中，样本关键信息可以是指历史搜索信息，样本对象可以
是指历史搜索信息对应的搜素结果中执行点击行为所指向的详情页面对应的对象。
138.302：将多组样本匹配对作为当前训练批次的训练数据，输入匹配模型。
139.模型训练分批次（bath）进行，每个训练批次对应多组样本匹配对象。
140.303：以任一个样本匹配对为正样本，任一个样本匹配对中的样本关键信息与其余的至少一个样本匹配对中的样本对象为负样本，采样对比学习方式训练匹配模型。
141.例如，假设第一样本匹配对为正样本，第一样本匹配对中的样本关键信息可以与除第一样本匹配对之外的其余样本匹配对中的样本对象构成负样本。匹配模型训练过程中可以构建正样本以及负样本，从而实现训练。
142.其中，匹配模型用以识别关键信息库及对象库中存在匹配关系的对象与关键信息，以获得多组匹配对；多组匹配对象用以进行关联转换，获得至少一种页面链接关系分别对应的任意两个页面以及两个页面之间用以作为内链的关键信息。
143.其中，匹配模型可以用来计算对象与关键信息的匹配程度，从而根据匹配程度确定对象与关键信息是否存在匹配关系。
144.此外，作为其它可选方式，匹配模型可以是具体用以提取关键信息库中多个关键信息分别对应的关键信息特征，以及针对对象库中的多个对象，利用匹配模型分别从多个对象的相关信息中提取各自的对象特征；关键信息特征以及对象特征用于确定关键信息库以及对象库中存在匹配关系的对象以及关键信息，以获得多组匹配对。
145.一些实施例中，以任一个样本匹配对为正样本，任一个样本匹配对中的样本关键信息与其余的至少一个样本匹配对中的样本对象为负样本，采样对比学习方式训练匹配模型可以包括：利用匹配模型分别提取多组样本匹配对中样本关键信息对应的样本关键信息特征，以及样本对象对应的样本对象特征；以任一个样本匹配对为正样本，任一个样本匹配对中的样本关键信息与其余的至少一个样本匹配对中的样本对象为负样本；基于样本信息特征以及样本对象特征，计算正样本对应的匹配程度以及负样本对应的匹配程度；以最大化正样本对应的匹配程度以及最小化负样本对应的匹配程度为训练目标，训练匹配模型。
146.其中，以最大化正样本对应的匹配程度以及最小化负样本对应的匹配程度为训练目标，可以是利用损失函数实现等。
147.本技术实施例在一个实际应用中可以应用电商网站场景中，电商网站可以提供商品供用户进行购买，商品网站中主要包括列表页面以及商品详情页面，商品详情页面用于介绍商品相关信息等，以便于用户了解商品，并可以提供一些商品处理控件，如加购、购买、收藏等，以供用户触发相应操作。列表页面例如可以是指商品聚合页面，承载可以链接至不同商品详情页面中的商品提示信息等。本技术实施例中指向商品详情页面的关键词可以作为列表页面中的商品提示信息，当然也可以作为除商品提示信息之后的超链接等。
148.列表页面以及详情页面在客户端与服务端的信息交互过程中，由服务端发送至客户端，并由客户端展示给用户，用户可以操作列表页面遇详情页面中的内链，而跳转至其它页面。
149.下面以电商网站场景为例对本技术技术方案进行介绍，关键词可以具体是指关键词，参见图4所示的交互示意图中，本技术实施例的技术方案可以由服务端执行，服务端可以由分布式服务器集群构成，采用弹性调度方式，在任一个服务端执行故障情况下，可以将执行任务转移至另一个服务器中继续执行。
150.如图4中所示，可以由第一服务器41执行模型训练操作：样本商品以及与样本商品存在匹配关系的样本关键词可以构成样本匹配对401，每个样本匹配对均作为正样本输入匹配模型，匹配模型可以构建负样本，并根据正样本以及负样本，采用对比学习方式训练获得匹配模型402。
151.可以由第二服务器42利用训练获得的匹配模型，提取关键词库中多个关键词分别对应的关键词特征403，之后可以根据关键词特征，可以将关键词库中的多个关键词进行聚类，得多个信息分组，并可以基于多个信息分组分别包括的至少一个关键词的关键词特征，分别生成多个信息分组分别对应的分组特征，以及将多个信息分组的分组特征作为各自的索引标识404，其中，每个信息分组对应的索引标识可以进行保存405，例如可以保存至网络存储系统中等。
152.之后，可以由第三服务器43利用匹配模型针对商品库中的多个商品，利用匹配模型分别从多个商品的相关信息中提取各自的商品特征406；根据商品特征，可以将商品库中的任一个商品分别与多个信息分组的索引标识进行匹配，确定所匹配的至少一个目标信息分组，再将商品分别与至少一个目标信息分组中的各个关键词分部进行匹配，并可以按照匹配程度从高到低的顺序进行排序407，选择与对象匹配的topn个关键词408，其中，n大于等于1的整数。该topn个关键词可以上传至第四服务器44。第四服务器44例如可以采用odps（open data processing service, 开放数据处理服务）实现等，第四服务器44可以结合关键词与列表页面对应关系，将商品与关键词构成的多组匹配对进行关联转换409，从而获得不同页面链接关系所涉及的两个页面以及两个页面之间用以作为内链的关键词410。
153.第四服务器44可以将不同页面链接关系分别对应的关联转换结果发送至配置节点45，目标人员可以在配置节点45中执行配置操作，从而生成页面配置信息411，该页面配置信息即可以用来更新电商网站的内链结构。
154.图5a示出了在列表页面50中所投放的内链51的显示示意图，该内链51可以指向另一个列表页面或者商品详情页面等；图5b示出了在商品详情页面52中所投放的内链53的显示示意图，该内链53可以指向列表页面或者另一个商品详情页面。
155.本技术实施例中，将电商网站涉及的四种页面链接关系可以归结与商品与关键词的匹配，从而只需解决商品与关键词的匹配问题，通过关联转换即可以获得四种页面链接关系对应的页面以及页面之间用以作为内链的关键词。根据对象与关键词的匹配关系来生成内链，保证了不同页面链接关系所对应页面之间的相关性，有助于提高网站权重，提高网站收录率，因此，提高了所生成内链的合理性。且匹配模型可以采用对比学习方式完成了模型训练、亿级别索引构建及亿级别商品库的模型预测等，整体流程运行半天完成，在满足相关性要求基础上，整体内链孤岛率有较大幅度下降。
156.此外，如图6所示，本技术实施例还提供了一种搜索方法，本实施例可以由搜索引擎执行，该方法可以包括以下几个步骤：
601：获取搜索信息。
157.其中，实际应用在，搜索信息可以是指用户输入的搜索词。
158.602：基于搜索信息，抓取与所述搜索信息匹配的第一页面以及所述第一页面中的内链所指向的第二页面。
159.其中，所述第一页面和所述第一页面为列表页面或详情页面；其中，所述内链根据至少一种页面链接关系，将多组匹配对进行关联转换确定；所述匹配对由对象以及与对象存在匹配关系的关键信息构成；内链具体生成方式可以详见图1所示实施例中所述，此处不再重复赘述。
160.在第一页面中投放内链的情况下，该内链所指向的第二页面也会被搜索引擎抓取。
161.603：将所述第一页面以及所述第二页面收录至搜索结果中。
162.604：从搜索结果中确定展示结果。
163.其中，所抓取的第一页面以及第二页面可以收录至搜索结果中。
164.其中，搜索结果包括从不同网站所抓取的多个页面，该多个页面包括来自同一网站的第一页面以及第二页面。
165.其中，从所述搜索结果中确定展示结果，搜索引擎可以首先对搜索结果进行排序，也即在搜索结果中对所述第一页面以及所述第二页面进行排序。其中，搜索引擎可以首先计算每个页面的页面权重，可以按照页面权重对搜索结果进行排序。由于页面权重的计算与页面之间的关联性有关，在第一页面中投放的内链越准确，第一页面的页面权重得分也会越高，因此，在排序过程中的排序优先级即会越高，因此可以提高页面被曝光概率，实现seo。
166.搜索引擎对搜索结果进行排序之后，之后，即可以根据排序结果确定展示结果，该展示结果可以发送至用户端，由用户端展示该展示结果，该展示结果中即包括按照排列优先级所筛选的一个或多个页面的页面提示信息。
167.图7为本技术实施例提供的一种内链生成装置一个实施例的结构示意图，该装置可以包括：识别模块701，用于从关键信息库及对象库中识别存在匹配关系的对象与关键信息，以获得多组匹配对；关系确定模块702，用于确定列表页面及详情页面所对应的至少一种页面链接关系；转换模块703，用于按照所述至少一种页面链接关系，将所述多组匹配对进行关联转换，以获得所述至少一种页面链接关系分别对应的两个页面以及所述两个页面之间用以作为内链的关键信息。
168.一些实施例中，识别模块具体用于根据关键信息特征，将关键信息库中的多个关键信息进行聚类，获得多个信息分组；根据对象特征，将对象库中的任一个对象分别与所述多个信息分组进行匹配，确定所匹配的至少一个目标信息分组；将所述对象分别与所述至少一个目标信息分组中的关键信息进行匹配，以确定与所述对象匹配的至少一个关键信息，并由所述对象与所述至少一个关键信息构成至少一个匹配对。
169.一些实施例中，还包括：
特征提取模块，用于利用匹配模型提取关键信息库中多个关键信息分别对应的关键信息特征；其中，所述匹配模型基于多组样本匹配对采用对比学习方式训练获得；所述样本匹配对包括样本关键信息以及样本对象。
170.一些实施例中，该装置还可以包括：模型训练模块，用以确定当前训练批次对应的多组样本匹配对；将所述多组样本匹配对输入匹配模型；以任一个样本匹配对为正样本，任一个样本匹配对中的样本关键信息与其余的至少一个样本匹配对中的样本对象为负样本，采样对比学习方式训练所述匹配模型。
171.一些实施例中，该模型训练模块以任一个样本匹配对为正样本，任一个样本匹配对中的样本关键信息与其余的至少一个样本匹配对中的样本对象为负样本，采样对比学习方式训练所述匹配模型包括：利用所述匹配模型分别提取多组样本匹配对中样本关键信息对应的样本关键信息特征，以及样本对象对应的样本对象特征；以任一个样本匹配对为正样本，任一个样本匹配对中的样本关键信息与其余的至少一个样本匹配对中的样本对象为负样本；基于样本信息特征以及样本对象特征，计算正样本对应的匹配程度以及负样本对应的匹配程度；以最大化正样本对应的匹配程度以及最小化负样本对应的匹配程度为训练目标，训练所述匹配模型。
172.一些实施例中，该装置还可以包括：索引建立模块，用于基于所述多个信息分组分别包括的至少一个关键信息的关键信息特征，分别生成所述多个信息分组分别对应的分组特征；将所述多个信息分组的分组特征作为各自的索引标识；该识别模块根据对象特征，将对象库中的任一个对象分别与所述多个信息分组进行匹配，确定所匹配的目标信息分组包括：根据对象特征，筛选与任一个对象匹配的目标索引标识；确定所述目标索引标识对应的目标信息分组。
173.一些实施例中，至少一种页面链接关系包括列表页面链接至详情页面；上述转换模块具体用于从具有相同对象特性的多组匹配对中，确定与同一个对象存在匹配关系的多个关键信息；根据所述多个关键信息分别与所述对象的匹配程度，确定第一关键信息及第二关键信息；结合关键信息与列表页面对应关系，确定所述第一关键信息指向的第一列表页面、所述对象的第一详情页面，以及将所述第二关键信息作为所述第一列表页面中的内链。
174.一些实施例中，转换模块根据所述多个关键信息分别与所述对象的匹配程度，确定第一关键信息及第二关键信息包括：根据所述多个关键信息分别与所述对象的匹配程度，确定匹配程度满足第一匹配要求的第一关键信息以及确定匹配程度满足第二匹配要求的第二关键信息。
175.一些实施例中，转换模块确定匹配程度满足第二匹配要求的第二关键信息包括：在所述多个关键信息中除所述第一关键信息之外，存在至少两个关键信息的情况下，选择匹配程度最高的关键信息作为第二关键信息。
176.一些实施例中，至少一种页面链接关系包括详情页面链接列表页面；转换模块具体用于从所述多组匹配对中，按照关键信息与对象匹配程度，查找目标匹配对；结合关键信息与列表页面对应关系，确定所述目标匹配对中的目标关键信息指
向的目标列表页面，目标对象的目标详情页面，以及将所述目标关键信息作为所述目标详情页面中的内链。
177.一些实施例中，转换模块从所述多组匹配对中，按照关键信息与对象匹配程度，查找目标匹配对包括：从所述多组匹配对中，确定与任一对象存在匹配关系的多个关键信息；根据所述多个关键信息分别与所述对象的匹配程度，确定对应匹配程度最高的关键信息与所述对象构成目标匹配对。
178.一些实施例中，至少一种页面链接关系包括详情页面链接详情页面；转换模块具体用于确定满足相关性要求的第一对象和第二对象；从所述多组匹配对中，查找所述第一对象匹配的第一关键信息；确定所述第一对象的第一详情页面，所述第二对象的第二详情页面，并将所述第一关键信息作为所述第二详情页面中的内链。
179.一些实施例中，至少一种页面链接关系包括列表页面链接列表页面；转换模块具体是根据具有相同对象特性的多组匹配对，查找与同一个对象存在匹配关系的第一关键信息和第二关键信息；结合关键信息与列表页面对应关系，确定所述第一关键信息指向的第一列表页面、所述第二关键信息指向的第二列表页面，以及将所述第一关键信息作为所述第二列表页面中的内链。
180.一些实施例中，转换模块根据具有相同对象特性的多组匹配对，查找与同一个对象存在匹配关系的第一关键信息和第二关键信息包括：从具有相同对象特性的多组匹配对中，查找与同一个对象存在匹配关系的多个关键信息；按照所述多个关键信息分别与所述对象的匹配程度，确定匹配程度满足第三匹配要求的第一关键信息和确定匹配程度满足第四匹配要求的第二关键信息。
181.一些实施例中，转换模块确定匹配程度满足第四匹配要求的第二关键信息包括：在所述多个关键信息中除所述第一关键信息之外，存在至少两个关键信息的情况下，选择匹配程度最高的关键信息作为第二关键信息。
182.一些实施例中，该装置还可以包括：页面配置模块，用于按照所述至少一种页面链接关系分别对应的关联转换结果进行页面配置，以更新网站的内链结构；或者，将所述至少一种页面链接关系分别对应的关联转换结果发送至目标人员；所述关联转换结果用于生成页面配置信息，所述页面配置信息用以更新所述网站的内链结构。
183.一些实施例中，该装置还可以包括：信息库构建模块，用于根据网站内部和/或网站外部产生的搜索记录，确定所述搜索记录中的关键信息以及所述关键信息指向的列表页面；建立所述关键信息与所述列表页面的对应关系，并根据所述关键信息构建关键信息库。
184.一些实施例中，该信息库构建模型确定所述搜索记录中的关键信息以及所述关键信息指向的列表页面包括：确定所述搜索记录中的关键信息及所述关键信息指向的至少一个候选列表页面；根据所述至少一个候选列表页面的点击信息，确定与所述关键信息对应的列表页面。
185.一些实施例中，识别模块具体用于响应于页面更新指令，从关键信息库及对象库中识别存在匹配关系的对象与关键信息，以获得多组匹配对。
186.一些实施例中，该装置还可以包括：
指令生成模块，用于统计网站对应的点击率，以及根据所述点击率满足第一更新条件，生成所述页面更新指令；或者，统计所述网站对应的抓取率和/或收取率，以及根据所述抓取率和/或者收取率满足第二更新条件，生成所述页面更新指令。
187.图7所述的内链生成装置可以执行图1所示实施例所述的内链生成方法，其实现原理和技术效果不再赘述。对于上述实施例中的内链生成装置其中各个模块、单元执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
188.图8为本技术实施例提供的一种数据处理装置一个实施例的结构示意图，该装置可以包括：样本确定模块801，用于获取多组样本匹配对；样本输入模块802，用于将所述多组样本匹配对作为当前训练批次的训练数据，输入匹配模型；训练模块803，用于以任一个样本匹配对为正样本，任一个样本匹配对中的样本关键信息与其余的至少一个样本匹配对中的样本对象为负样本，采样对比学习方式训练所述匹配模型；所述匹配模型用以识别关键信息库及对象库中存在匹配关系的对象与关键信息，以获得多组匹配对；所述多组匹配对象用以进行关联转换，获得至少一种页面链接关系分别对应的任意两个页面以及所述两个页面之间用以作为内链的关键信息。
189.一些实施例中，所述匹配模型具体用以提取关键信息库中多个关键信息分别对应的关键信息特征，以及针对对象库中的多个对象，利用所述匹配模型分别从多个对象的相关信息中提取各自的对象特征；所述关键信息特征以及所述对象特征用于确定所述关键信息库以及所述对象库中存在匹配关系的对象以及关键信息，以获得多组匹配对。
190.一些实施例中，训练模块以任一个样本匹配对为正样本，任一个样本匹配对中的样本关键信息与其余的至少一个样本匹配对中的样本对象为负样本，采样对比学习方式训练所述匹配模型包括：利用所述匹配模型分别提取多组样本匹配对中样本关键信息对应的样本关键信息特征，以及样本对象对应的样本对象特征；以任一个样本匹配对为正样本，任一个样本匹配对中的样本关键信息与其余的至少一个样本匹配对中的样本对象为负样本；基于样本信息特征以及样本对象特征，计算正样本对应的匹配程度以及负样本对应的匹配程度；以最大化正样本对应的匹配程度以及最小化负样本对应的匹配程度为训练目标，训练所述匹配模型。
191.图8所述的数据处理装置可以执行图3所示实施例所述的数据处理方法，其实现原理和技术效果不再赘述。对于上述实施例中的内链生成装置其中各个模块、单元执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
192.图9为本技术实施例提供的一种搜索装置一个实施例的结构示意图，该装置可以包括：获取模块901，用于获取搜索信息；抓取模块902，用于基于所述搜索信息，抓取与所述搜索信息匹配的第一页面以及所述第一页面中的内链所指向的第二页面；其中，所述第一页面和所述第一页面为列表页面或者详情页面；其中，所述内链按照至少一种页面链接关系，将多组匹配对进行关联转换确定；所述匹配对由对象以及与对象存在匹配关系的关键信息构成；
收录模块903，用于将所述第一页面以及所述第二页面收录至搜索结果中。
193.展示模块904，用于从所述搜索结果中确定展示结果。
194.图9所述的搜索装置可以执行图6所示实施例所述的搜索方法，其实现原理和技术效果不再赘述。对于上述实施例中的内链生成装置其中各个模块、单元执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
195.本技术实施例还提供了一种计算设备，如图10所示，该计算设备可以包括存储组件1001以及处理组件1002；存储组件1001存储一条或多条计算机指令，其中，一条或多条计算机指令供处理组件调用执行，以实现如图1所示的内链生成方法或者如图3所示的数据处理方法或者图6所示的搜索方法。
196.当然，计算设备必然还可以包括其他部件，例如输入/输出接口、显示组件、通信组件等。
197.输入/输出接口为处理组件和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是输出设备、输入设备等。通信组件被配置为便于计算设备和其他设备之间有线或无线方式的通信等。
198.其中，处理组件可以包括一个或多个处理器来执行计算机指令，以完成上述的方法中的全部或部分步骤。当然处理组件也可以为一个或多个应用专用集成电路（asic）、数字信号处理器（dsp）、数字信号处理设备（dspd）、可编程逻辑器件（pld）、现场可编程门阵列（fpga）、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
199.存储组件被配置为存储各种类型的数据以支持在终端的操作。存储组件可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（sram），电可擦除可编程只读存储器（eeprom），可擦除可编程只读存储器（eprom），可编程只读存储器（prom），只读存储器（rom），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
200.需要说明的是，上述计算设备其可以为物理设备或者云计算平台提供的弹性计算主机等。其可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。
201.本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被计算机执行时可以实现上述图1所示实施例的内链生成方法或者上述图3所示实施例的数据处理方法或者图6所示的搜索方法。该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
202.本技术实施例还提供了一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序被计算机执行时可以实现如上述图1所示实施例的内链生成方法或者上述图3所示实施例的数据处理方法或者图6所示的搜索方法。在这样的实施例中，计算机程序可以是从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质被安装。在该计算机程序被处理器执行时，执行本技术的系统中限定的各种功能。
203.需要说明的是，本技术实施例中可能会涉及到对用户数据的使用，在实际应用中，可以在符合所在国的适用法律法规要求的情况下（例如，用户明确同意，对用户切实通知，等），在适用法律法规允许的范围内在本文描述的方案中使用用户特定的个人数据。
204.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，
装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
205.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
206.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述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计算机可读存储介质中，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）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
207.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种内链生成方法，其特征在于，包括：确定多组匹配对；所述匹配对由对象以及与所述对象存在匹配关系的关键信息构成；所述匹配对从关键信息库以及对象库中识别获得；确定列表页面及详情页面所对应的至少一种页面链接关系；按照所述至少一种页面链接关系，将所述多组匹配对进行关联转换，以获得所述至少一种页面链接关系分别对应的两个页面以及所述两个页面之间用以作为内链的关键信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据关键信息特征，将所述关键信息库中的多个关键信息进行聚类，获得多个信息分组；根据对象特征，将所述对象库中的对象分别与所述多个信息分组进行匹配，确定所匹配的至少一个目标信息分组；将所述对象分别与所述至少一个目标信息分组中的关键信息进行匹配，以确定与所述对象匹配的至少一个关键信息，并由所述对象与所述至少一个关键信息构成至少一个匹配对。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：利用匹配模型提取关键信息库中多个关键信息分别对应的关键信息特征；利用所述匹配模型提取对象库中多个对象分别对应的对象特征；其中，所述匹配模型基于多组样本匹配对采用对比学习方式训练获得；所述样本匹配对包括样本关键信息以及样本对象。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一种页面链接关系包括列表页面链接至详情页面；所述按照所述至少一种页面链接关系，将所述多组匹配对进行关联转换，获得所述至少一种页面链接关系分别对应的两个页面以及所述两个页面之间用以作为内链的关键信息包括：从所述多组匹配对中，确定与同一个对象存在匹配关系的多个关键信息；根据所述多个关键信息分别与所述对象的匹配程度，确定第一关键信息及第二关键信息；结合关键信息与列表页面对应关系，确定所述第一关键信息指向的第一列表页面、所述对象的第一详情页面，以及将所述第二关键信息作为所述第一列表页面中的内链。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个关键信息分别与所述对象的匹配程度，确定第一关键信息及第二关键信息包括：根据所述多个关键信息分别与所述对象的匹配程度，确定匹配程度满足第一匹配要求的第一关键信息以及确定匹配程度满足第二匹配要求的第二关键信息。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一种页面链接关系包括详情页面链接列表页面；所述按照所述至少一种页面链接关系，将所述多组匹配对进行关联转换，获得所述至少一种页面链接关系分别对应的两个页面以及所述两个页面之间用以作为内链的关键信息包括：从所述多组匹配对中，按照关键信息与对象匹配程度，查找目标匹配对；
结合关键信息与列表页面对应关系，确定所述目标匹配对中的目标关键信息指向的目标列表页面，目标对象的目标详情页面，以及将所述目标关键信息作为所述目标详情页面中的内链。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一种页面链接关系包括详情页面链接详情页面；所述按照所述至少一种页面链接关系，将所述多组匹配对进行关联转换，获得所述至少一种页面链接关系分别对应的两个页面以及所述两个页面之间用以作为内链的关键信息包括：确定满足相关性要求的第一对象和第二对象；从所述多组匹配对中，查找所述第一对象匹配的第一关键信息；确定所述第一对象的第一详情页面，所述第二对象的第二详情页面，并将所述第一关键信息作为所述第二详情页面中的内链。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一种页面链接关系包括列表页面链接列表页面；所述按照所述至少一种页面链接关系，将所述多组匹配对进行关联转换，获得所述至少一种页面链接关系分别对应的两个页面以及所述两个页面之间用以作为内链的关键信息包括：从所述多组匹配对中，查找与同一个对象存在匹配关系的第一关键信息和第二关键信息；结合关键信息与列表页面对应关系，确定所述第一关键信息指向的第一列表页面、所述第二关键信息指向的第二列表页面，以及将所述第一关键信息作为所述第二列表页面中的内链。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述从所述多组匹配对中，查找与同一个对象存在匹配关系的第一关键信息和第二关键信息包括：从所述多组匹配对中，查找与同一个对象存在匹配关系的多个关键信息；按照所述多个关键信息分别与所述对象的匹配程度，确定匹配程度满足第三匹配要求的第一关键信息和确定匹配程度满足第四匹配要求的第二关键信息。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：按照所述至少一种页面链接关系分别对应的关联转换结果进行页面配置，以更新网站的内链结构；或者，将所述至少一种页面链接关系分别对应的关联转换结果发送至目标人员；所述关联转换结果用于生成页面配置信息，所述页面配置信息用以更新所述网站的内链结构。11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据网站内部和/或网站外部产生的搜索记录，确定所述搜索记录中的关键信息以及所述关键信息指向的列表页面；建立所述关键信息与所述列表页面的对应关系，并根据所述关键信息构建关键信息库。12.一种数据处理方法，其特征在于，包括：获取多组样本匹配对；
将所述多组样本匹配对作为当前训练批次的训练数据，输入匹配模型；以任一个样本匹配对为正样本，任一个样本匹配对中的样本关键信息与其余的至少一个样本匹配对中的样本对象为负样本，采样对比学习方式训练所述匹配模型；所述匹配模型用以识别关键信息库及对象库中存在匹配关系的对象与关键信息，以获得多组匹配对；所述多组匹配对象用以进行关联转换，获得至少一种页面链接关系分别对应的任意两个页面以及所述两个页面之间用以作为内链的关键信息。13.一种搜索方法，其特征在于，包括：获取搜索信息；基于所述搜索信息，抓取与所述搜索信息匹配的第一页面以及所述第一页面中的内链所指向的第二页面；其中，所述第一页面和所述第一页面为列表页面或者详情页面；其中，所述内链按照至少一种页面链接关系，将多组匹配对进行关联转换确定；所述匹配对由对象以及与对象存在匹配关系的关键信息构成；将所述第一页面以及所述第二页面收录至搜索结果中；从所述搜索结果中确定展示结果。14.一种计算设备，其特征在于，包括处理组件以及存储组件；所述存储组件存储一个或多个计算机指令；所述一个或多个计算机指令用以被所述处理组件调用执行，以实现如权利要求1~11任一项所述的内链生成方法或者如权利要求12所述的数据处理方法或者如权利要求13所述的搜索方法。15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时，实现如权利要求1~11任一项所述的内链生成方法或者如权利要求12所述的数据处理方法或者如权利要求13所述的搜索方法。

技术总结
本申请实施例提供一种内链生成方法、数据处理方法、搜索方法及计算设备。其中，确定多组匹配对；所述匹配对由对象以及与所述对象存在匹配关系的关键信息构成；所述匹配对从关键信息库以及对象库中识别获得；确定列表页面及详情页面所对应的至少一种页面链接关系；按照所述至少一种页面链接关系，将所述多组匹配对进行关联转换，以获得所述至少一种页面链接关系分别对应的两个页面以及所述两个页面之间用以作为内链的关键信息。本申请实施例提供的技术方案结合对象与关键信息的匹配关系来生成内链，保证了不同页面链接关系所对应页面之间的相关性，有助于提高网站权重，提高网站收录率，从而保证了所生成内链合理性。从而保证了所生成内链合理性。从而保证了所生成内链合理性。


技术研发人员：鲁志红
受保护的技术使用者：杭州阿里巴巴海外网络科技有限公司
技术研发日：2023.09.04
技术公布日：2023/10/20