[发明专利]基于图的关联关系获取方法、装置及计算机设备

权利要求书

1.一种基于图的关联关系获取方法，其特征在于，包括：

接收客户端发送的查询信息；其中，所述查询信息中包括多个查询词条；

获取与各查询词条分别对应的关联对象；

获取各关联对象之间的关联对象相似度，以组成关联对象相似度集合；

获取所述关联对象相似度集合中超出预设的相似度阈值的关联对象相似度，以组成目标关联对象相似度集合；

获取所述目标关联对象相似度集合中每一目标关联对象相似度对应的目标关联对象，以组成目标关联对象集合；

将所述目标关联对象集合中各目标关联对象作为目标顶点，并获取各目标顶点之间的关联对象相似度作为连接边的系数，得到与所述目标关联对象集合对应的无向图信息；

将所述无向图信息发送所述客户端。

2.根据权利要求1所述的基于图的关联关系获取方法，其特征在于，所述获取与各查询词条分别对应的关联对象，包括：

读取存储数据集合中与各查询词条分别对应的多个字符串词条；

获取与各字符串词条分别对应的多个关联对象。

3.根据权利要求1所述的基于图的关联关系获取方法，其特征在于，所述获取各关联对象之间的关联对象相似度，以组成关联对象相似度集合，包括：

将各关联对象通过基于概率统计分词模型进行分词，得到与各关联对象分别对应的分词结果；

通过用于将单词转化为向量的Word2Vec模型获取各分词结果中各分词对应的词向量；

根据各关联对象对应的词向量，获取各关联对象对应的语义向量；

将各关联对象分别对应的语义向量进行余弦相似度的运算，得到各关联对象之间的相似度，组成所述关联对象相似度集合。

4.根据权利要求3所述的基于图的关联关系获取方法，其特征在于，所述根据各关联对象对应的词向量，获取各关联对象对应的语义向量之后，还包括：

将各关联对象分别对应的语义向量进行欧氏距离的运算，得到各关联对象之间的相似度，组成所述关联对象相似度集合。

5.根据权利要求1所述的基于图的关联关系获取方法，其特征在于，所述获取所述关联对象相似度集合中超出预设的相似度阈值的关联对象相似度，以组成目标关联对象相似度集合，包括：

获取所述关联对象相似度集合中的各关联对象相似度；

判断各关联对象相似度是否超出预设的相似度阈值；

将超出预设的相似度阈值的关联对象相似度组成所述目标关联对象相似度集合；

将未超出预设的相似度阈值的关联对象相似度剔除。

6.一种基于图的关联关系获取装置，其特征在于，包括：

接收单元，用于接收客户端发送的查询信息；

关联对象获取单元，用于获取与各查询词条分别对应的关联对象；

关联对象相似度集合获取单元，用于获取各关联对象之间的关联对象相似度，以组成关联对象相似度集合；

目标关联对象相似度集合获取单元，用于获取所述关联对象相似度集合中超出预设的相似度阈值的关联对象相似度，以组成目标关联对象相似度集合；

目标关联对象集合获取单元，用于获取所述目标关联对象相似度集合中每一目标关联对象相似度对应的目标关联对象，以组成目标关联对象集合；

无向图构建单元，用于将所述目标关联对象集合中各目标关联对象作为目标顶点，并获取各目标顶点之间的关联对象相似度作为连接边的系数，得到与所述目标关联对象集合对应的无向图信息；

发送单元，用于将所述无向图信息发送所述客户端。