[发明专利]可拓展的用户意图挖掘方法及其系统

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理及用户交互技术领域，尤其涉及一种可拓展 的用户意图挖掘方法及其系统。

背景技术

如今，遍及全世界，每秒都能生成成百上万个搜索结果的搜索引 擎已经成为现代人生活中不可或缺的一部分。随着网络信息的爆炸性 增长，网络搜索服务的关键之处在于通过简短的搜索条件来尽可能的 匹配用户偏好从而更好的理解用户的需求。所述搜索引擎在人类生活 中扮演着重要的角色，并且通过向用户提供信息极大的促进了日常生 活的便利。

但是，对于计算机而言，理解人类的搜索意图是很困难的。由于 缺乏在某些场景中的个人信息以及当寻找相类似用户群时所需要的 大量计算，个性化的搜索是一个很有挑战性的问题。

不同的人均有不同的爱好。即使是对于一个用户，其爱好也有可 能随时间而改变。因此，能够满足个性化搜索需求和适应用户意图随 时间的变化的在线搜索服务是非常必要的。因此，特定的用户信息(例 如，用户文档、用户搜索历史、在先观看的内容等等)可以作为定义 用户意图的标识。

本发明公开的方法及其系统用于解决现有技术中的一个或者多 个问题。

发明概述

本发明的一方面公开了一种可拓展的用户意图挖掘方法。所述方 法包括：在公共搜索日志数据集的若干搜索日志中检测第一命名实体 并且基于所述第一命名实体，生成与所述第一命名实体对应的若干搜 索日志的第一特征。还包括在所述第一特征上应用所述多模型的限制 玻尔兹曼机从而训练公共多模型限制玻尔兹曼机，生成公共搜索项目 的表示；获取用户的搜索项目，判断是否存在用户的搜索历史。当不 存在用户的搜索历史时，使用所述公共多模型限制玻尔兹曼机来预测 用户意图，并且当存在用户的搜索历史时，在所述搜索历史上应用所 述公共多模型限制玻尔兹曼机从而训练个人多模型限制玻尔兹曼机， 并使用所述个人多模型限制玻尔兹曼机来预测用户意图。

本发明另一方面公开了可拓展的用户意图挖掘系统。所述系统包 括：第一命名实体检测单元，用于在公共搜索日志数据集的若干搜索 日志中检测第一命名实体；第一特征生成单元，用于基于所述第一命 名实体，生成与所述第一命名实体对应的搜索日志的第一特征；公共 多模型限制玻尔兹曼机学习单元，用于在所述第一特征中应用多模型 的限制玻尔兹曼机从而生成公共搜索项目的表示；个人模型学习模块， 用于在用户的搜索历史中应用多模型的限制玻尔兹曼机从而训练个 人多模型限制玻尔兹曼机；以及意图挖掘模块，用于使用所述公共多 模型限制玻尔兹曼机和个人多模型玻尔兹曼机预测用户意图。

本发明的再一方面公开了一个存储有用于执行可拓展的用户意 图挖掘的操作的计算机可执行指令的计算机可读存储模块。所述计算 机可执行指令包括：在公共搜索日志数据集的搜索日志中检测第一命 名实体；基于所述第一命名实体，生成与所述第一命名实体对应的若 干搜索日志的第一特征；在所述第一特征上应用所述多模型的限制玻 尔兹曼机从而训练公共模型限制玻尔兹曼机；生成公共搜索项目的表 示；获取用户的搜索项目；判断是否存在用户的搜索历史；当不存在 用户的搜索历史时，使用所述公共多模型限制玻尔兹曼机来预测用户 意图，并且当存在用户的搜索历史时，在所述搜索历史上应用所述公 共多模型限制玻尔兹曼机从而训练个人多模型限制玻尔兹曼机，并使 用所述个人多模型限制玻尔兹曼机来预测用户意图。

本发明的其他方面，所属技术领域技术人员能够依据本发明的权 利要求书，说明书，以及附图有效实施并充分公开。

附图简要说明

图1为本发明具体实施方式的工作环境示意图。

图2本发明具体实施方式的计算系统的结构框图。

图3为本发明具体实施方式的可拓展的多模型学习系统的结构框 图。

图4为本发明具体实施方式的可拓展的用户意图挖掘方法的流程 图。

图5为本发明具体实施方式的限制玻尔兹曼机的示意图。

图6为本发明具体实施方式的使用URL数据训练限制玻尔兹曼机的 示意图。

图7为本发明具体实施方式的使用搜索文本数据训练限制玻尔兹 曼机的示意图。

图8为本发明具体实施方式的用于多类型输入数据的多模型学习 系统的示意图。

图9为本发明具体实施方式的多模型限制玻尔兹曼机预测用户意 图的示意图。