[发明专利]检索词分类方法及装置在审
| 申请号： | 201610350036.1 | 申请日： | 2016-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN107423304A | 公开（公告）日： | 2017-12-01 |
| 发明（设计）人： | 马守玉 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06F17/27 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201 | 代理人： | 宋合成 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 检索 分类 方法 装置 | ||
1.一种检索词分类方法，包括：
接收用户输入的检索词，并根据所述检索词获取对应的检索结果；
获取所述检索结果的点击数据，并根据所述点击数据提取对应的数据特征；
训练所述数据特征，以生成分类器；以及
根据所述分类器对所述检索词进行分类。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述数据特征包括所述检索结果的名称、类别、关键字、版本、文件大小、下载次数、开发者姓名中的一种或多种。
3.如权利要求1所述的方法，其中，训练所述数据特征，以生成分类器，包括：
采用机器学习模型对所述数据特征进行训练，以生成分类器。
4.如权利要求3所述的方法，其中，所述机器学习模型包括朴素贝叶斯模型、支持向量机模型、神经网络中的一种。
5.一种检索词分类装置，包括：
获取模块，用于接收用户输入的检索词，并根据所述检索词获取对应的检索结果；
提取模块，用于获取所述检索结果的点击数据，并根据所述点击数据提取对应的数据特征；
训练模块，用于训练所述数据特征，以生成分类器；以及
分类模块，用于根据所述分类器对所述检索词进行分类。
6.如权利要求5所述的装置，其中，所述数据特征包括所述检索结果的名称、类别、关键字、版本、文件大小、下载次数、开发者姓名中的一种或多种。
7.如权利要求5所述的装置，其中，所述训练模块，用于：
采用机器学习模型对所述数据特征进行训练，以生成分类器。
8.如权利要求7所述的装置，其中，所述机器学习模型包括朴素贝叶斯模型、支持向量机模型、神经网络中的一种。
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