[发明专利]检索词分类方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种检索词分类方法及装置。

背景技术

随着互联网的迅速发展，智能手机等移动终端越来越普及，在使用智能手机的过程中，用户可根据需求安装具有各种功能的应用程序(APP，Application)。

目前，用户可以通过应用商店，输入检索词来搜索所需的APP。但是，通过该方式获取的结果仅与检索词相关，比较单一，不够丰富。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种检索词分类方法，该方法能够丰富检索结果，提高检索结果的多样性和扩展性。

本发明的第二个目的在于提出一种检索词分类装置。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了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。

本发明实施例的检索词分类方法，通过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，再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，能够丰富检索结果，提高检索结果的多样性和扩展性。

为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了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。

本发明实施例的检索词分类装置，通过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，再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，能够丰富检索结果，提高检索结果的多样性和扩展性。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

图1是本发明一个实施例的检索词分类方法的流程图。

图2是本发明一个实施例的检索词分类装置的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参考附图描述本发明实施例的检索词分类方法及装置。

图1是本发明一个实施例的检索词分类方法的流程图。该实施例的检索词分类方法可以应用在移动终端中，其中，该实施例中所说的移动终端可以是手机、平板电脑、智能便携式设备等具有各种操作系的硬件设备。如图1所示，该检索词分类方法可以包括以下几个步骤：

S1，接收用户输入的检索词，并根据检索词获取对应的检索结果。

举例来说，用户可进入应用商店，在应用商店的搜索栏中输入检索词“鲜花”，则可根据检索词“鲜花”对应用商店进行搜索，从而获取与“鲜花”相关的应用程序APP，如鲜花网、鲜花连连看等。

S2，获取检索结果的点击数据，并根据点击数据提取对应的数据特征。

在获取检索结果后，可接收用户对检索结果的点击操作，记录下点击操作对应的点击数据。然后可根据点击数据提取对应的数据特征。其中，数据特征可包括检索结果的名称、类别、关键字、版本、文件大小、下载次数、开发者姓名等。例如：被点击的APP是鲜花连连看，则可提取出鲜花连连看APP对应的名称“鲜花连连看”，类别“游戏”，版本“6.0”，文件大小“30M”，下载次数500次等。

S3，训练数据特征，以生成分类器。

在提取数据特征之后，可采用机器学习模型对数据特征进行训练，以生成分类器。其中，机器学习模型可包括朴素贝叶斯模型、支持向量机模型、神经网络等。举例来说，可 使用APP的类别这一数据特征，采用朴素贝叶斯模型进行训练，从而生成分类器。或者，可使用APP的类别和关键字，采用支持向量机模型进行训练，从而生成分类器。

S4，根据分类器对检索词进行分类。