摘要
本发明提出了一种双会话增强的时间感知查询补全模型，特别适用于搜索引擎的实时查询补全场景。通过引入时间感知和个性化特征，本方法能有效提升查询补全的准确性和相关性。具体而言，发明包括：查询日志筛选模块，用于基于时间戳和用户ID对查询日志进行个性化和公共日志的区分与筛选；双会话增强的时间感知会话子集筛选模块，通过计算语义和时间相似度，筛选出个性化和公共时间感知会话子集；流行度感知特征子集构建模块，结合查询日志的流行度信息；以及基于NLG模型的输出模块，整合上述信息，生成查询补全候选列表。本发明通过深度学习技术，实现了对查询趋势动态变化的捕捉，增强了查询补全的时效性和个性化，显著提升了用户体验。
