[发明专利]关键词推荐方法及设备在审
| 申请号： | 201810086588.5 | 申请日： | 2018-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN108304533A | 公开（公告）日： | 2018-07-20 |
| 发明（设计）人： | 郭天祥 | 申请（专利权）人： | 上海名轩软件科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06F17/27;G06Q30/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海百一领御专利代理事务所(普通合伙) 31243 | 代理人： | 甘章乖;王路丰 |
| 地址： | 201203 上海市浦东新区自由贸*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明的目的是提供一种商品的关键词推荐方法及设备，本发明通过根据第一和第二统计次数得到每个拆分词对应的第一权重，根据每个拆分词对应的第一权重对每个第一原始特征向量进行调整，得到每个对应于第一原始特征向量的第一修正特征向量；将各个第一修正特征向量输入一关键词推荐贝叶斯模型，所述贝叶斯模型存储有各个推荐关键词及其对应的关键词特征向量，获取所述关键词推荐贝叶斯模型基于各个第一修正特征向量与关键词特征向量的相似度比较结果，输出的与所述待推荐关键词的商品描述信息的相似度大于预设阈值的推荐关键词，可以实现商品描述信息对应的关键词的精确推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 关键词推荐 贝叶斯模型 特征向量 商品描述信息 原始特征向量 关键词特征 修正 分词 权重 向量 相似度比较 相似度 预设 存储 输出 统计 | ||
【主权项】：
1.一种商品的关键词推荐方法，其中，该方法包括：获取待推荐关键词的商品描述信息；将所述待推荐关键词的商品描述信息进行拆分得到对应拆分词；根据所述待推荐关键词的商品描述信息所包含的拆分词，将所述待推荐关键词的商品描述信息转化为对应的第一原始特征向量；计算每个拆分词在所述待推荐关键词的商品描述信息中的出现的次数作为第一统计次数，计算每个拆分词在所有的商品描述信息中出现的次数作为第二统计次数；根据所述第一和第二统计次数得到每个拆分词对应的第一权重，根据每个拆分词对应的第一权重对每个第一原始特征向量进行调整，得到每个对应于第一原始特征向量的第一修正特征向量；将各个第一修正特征向量输入一关键词推荐贝叶斯模型，所述贝叶斯模型存储有各个推荐关键词及其对应的关键词特征向量，获取所述关键词推荐贝叶斯模型基于各个第一修正特征向量与关键词特征向量的相似度比较结果，输出的与所述待推荐关键词的商品描述信息的相似度大于预设阈值的推荐关键词。
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