[发明专利]通过替换概念性词语进行搜索推荐的系统有效

专利信息
申请号: 201310501114.X 申请日: 2013-10-22
公开(公告)号: CN103593410B 公开(公告)日: 2017-04-12
发明(设计)人: 朱其立;孙伟 申请(专利权)人: 上海交通大学
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30
代理公司: 上海汉声知识产权代理有限公司31236 代理人: 郭国中
地址: 200240 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 通过 替换 概念性 词语 进行 搜索 推荐 系统
【说明书】:

技术领域

本发明涉及自然语言处理、搜索引擎领域,具体地,涉及XX的控制方法以及相应的控制装置。

背景技术

经检索发现如下相关检索结果:

相关检索结果1:

申请(专利)号:200580042218.2,名称:推荐搜索引擎关键词

摘要:搜索引擎接收具有一个或多个关键字的搜索查询。分析来自该搜索查询的结果集中的文档,来标识进一步分割或分隔原始结果集的一个或多个附加关键词。这些附加关键词被呈现给用户,然后用户选择是否包括或排除匹配这些附加关键词的文档。以此方式,原始结果集中的文档数量以相对快速且轻松的方式减少

该专利文献基于对用户输入的搜索查询的结果集进行分析,并且提炼出可以用来分割结果的关键词,然后将提炼出的关键词推荐给用户,由用户决定是保留这些关键词指向的文档,还是排除这些关键词指向的文档。虽然这个过程看似比较简洁,但是对于目前的大数据时代,用户很难精准地提供初始的搜索查询,在这种情况下,该方法就无法保证最初的结果集中包含用户真正需要的文档,也就无法保证有效性。

技术要点比较:

1.根据用户输入的搜索引擎查询的结果集进行关键词推荐,由用户决定包括(或者排除)推荐关键词的结果集,而本发明中利用搜索引擎的历史记录和用户输入的搜索引擎查询进行整个查询的推荐。

2.针对用户输入的搜索引擎查询的结果集进行直接的关键词推荐,而本发明试图更深层次得从语义上理解用户输入的查询,然后利用语义进行查询推荐。

相关检索结果2:

申请(专利)号:201010618555.4,名称:推荐搜索关键词的方法和装置

摘要:本申请公开了一种推荐搜索关键词的方法和装置,用以解决现有技术中向没有明确搜索意图的用户推荐搜索关键词时推荐效果不佳,造成搜索引擎服务器系统资源浪费的问题。方法包括:接收输入的搜索关键词;比较接收的搜索关键词与设定的非意图词集合中的样本词以及设定的意图词集合中的样本词;当比较结果为接收的搜索关键词包含非意图词集合中的样本词而不包含意图词集合中的样本词时,以第一预定推荐方式为确定推荐搜索关键词的主方式,以除第一预定推荐方式外的其他推荐方式为确定搜索关键词的辅助方式的策略,确定推荐搜索关键词,其中,第一预定推荐方式为基于知识库的推荐方式和/或基于会话相关性的推荐方式。

该专利文献使用意图词集和非意图词集来判断一个用户输入的搜索查询属于意图查询还是非意图查询,然后根据判定的结果,使用不同的策略作为主要推荐策略。当搜索查询被判定为意图查询时,该专利使用基于会话的推荐策略为主。当搜索查询被判定为非意图查询时,该专利使用基于知识库的推荐策略为主。但是意图词集和非意图词集本身非常有限,并且需要不断维护更新,代价较大;同时其使用的知识库也主要以阿里巴巴公司的电子商务分类为主。

技术要点比较:

1.采用复合的推荐策略,其中,对于模糊查询的推荐也采用知识库进行辅助,但是其知识库主要来源是阿里巴巴公司的电子商务分类,本发明的知识库采用Probase或者任意一种概率性层次数据库。

相关检索结果3:

申请(专利)号:201310165048.3,名称:搜索候选词的推荐方法及搜索引擎

摘要:本发明提出一种搜索候选词的推荐方法及搜索引擎,其中所述方法包括:搜索引擎服务器接收用户输入的输入信息,并获得输入信息的前缀信息;将前缀信息作为索引获得多个搜索候选词以及每个搜索候选词的权重;判断多个搜索候选词中是否存在至少两个搜索候选词属于同一主题;如果判断存在至少两个搜索候选词属于同一主题,则保留至少两个搜索候选词中的一个搜索候选词的权重不变,对至少两个搜索候选词中的其他搜索候选词的权重进行降权处理;以及根据多个搜索候选词的权重进行排序,将排序之后的搜索候选词提供至用户。根据本发明实施例的方法,提高了搜索候选词的多样性和准确性,能够满足用户的搜索需求,并且算法简单,易于实施,提升用户体验。

该专利文献主要针对用户输入的搜索查询的前缀,进行搜索查询的推荐,本质上讲,相当于一种自动补全功能。实际操作中,这种自动补全功能有一个较为严重的缺陷,就是可能由于某个突发热点事件,而导致关于这个突发热点的众多查询的权重一起被提升,其结果是搜索引擎会推荐众多意思极为相近的搜索查询。虽然该专利针对这种特殊场景进行了优化,但是仍然没有逃脱对于精准关键词的依赖。

技术要点比较

1.主要针对相似推荐关键词的聚合降权,而本发明倾向于对表意模糊的关键词进行理解并推荐。

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