[發明專利]關鍵詞推薦方法及系統有效
| 申請號: | 201110295552.6 | 申請日: | 2011-09-28 |
| 公開(公告)號: | CN102360358A | 公開(公告)日: | 2012-02-22 |
| 發明(設計)人: | 傅強;江申 | 申請(專利權)人: | 百度在線網絡技術(北京)有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30;G06Q30/00 |
| 代理公司: | 深圳市威世博知識產權代理事務所(普通合伙) 44280 | 代理人: | 何青瓦;李慶波 |
| 地址: | 100085 北京*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 關鍵詞 推薦 方法 系統 | ||
1.一種關鍵詞推薦方法,其特征在于,包括:
接收用戶輸入的查詢詞,采用第一推薦策略獲取與所述查詢詞的相關性滿足預設第一相關性要求的關鍵詞作為推薦詞詞源;
獲取所述用戶的推廣集合中的已有關鍵詞,并計算所述查詢詞與已有關鍵詞的相關性;
判斷所述查詢詞與已有關鍵詞的相關性是否達到預設的觸發閾值,若是,則觸發個性化推薦,若否,則將所述推薦詞詞源作為推薦結果推薦給所述用戶;
其中,所述觸發個性化推薦具體包括:
對所述推薦詞詞源進行擴充,采用第二推薦策略獲取與所述查詢詞或所述用戶的已有關鍵詞的相關性滿足第二相關性要求的關鍵詞作為擴充詞添加到所述推薦詞詞源中;
將擴充后的推薦詞詞源作為推薦結果推薦給所述用戶。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述計算查詢詞與已有關鍵詞的相關性具體包括:
對所述查詢詞進行分詞處理,得到查詢詞集合TB;
利用查詢詞集合TB對已有關鍵詞的命中情況,計算查詢詞與已有關鍵詞之間的相關系數x,該相關系數x表征所述查詢詞與已有關鍵詞之間的相關性。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述計算查詢詞與已有關鍵詞之間的相關系數x包括:
所述相關系數x等于所有查詢詞集合TB中命中已有關鍵詞的元素的總字節長度與查詢詞的字節長度的比值;
或者,所述相關系數x等于:查詢詞集合TB中命中已有關鍵詞的各個元素的字節長度乘以各個元素對應的權值之和,與查詢詞集合TB中所有元素的字節長度乘以各個元素對應的權值之和的比值;
或者,所述相關系數x等于:查詢詞集合TB中命中已有關鍵詞的各個元素的字節長度乘以各個元素對應的已有關鍵詞的權值之和,與查詢詞集合TB的各個元素的字節長度乘以各個元素對應的已有關鍵詞的權值之和的比值。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述推廣集合由所述用戶的單個或多個推廣單元構成。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用第一推薦策略獲取的關鍵詞包括:
與所述查詢詞的字面相關性滿足預設要求的關鍵詞;
與所述查詢詞的語義相關性滿足預設要求的關鍵詞;或者
與所述查詢詞屬于同一個行業類目或存在同一個購買者的關鍵詞。
6.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在所述個性化推薦之前,還包括對所述已有關鍵詞進行過濾,去掉與輸入的查詢詞相關性較低的已有關鍵詞。
7.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用第二推薦策略獲取的擴充詞包括:與所述查詢詞或所述用戶的已有關鍵詞滿足預設第二相關性要求的同行已有關鍵詞,或者,與所述查詢詞或所述用戶的已有關鍵詞屬于同一聚類且滿足預設第二相關性要求的搜索關鍵詞。
8.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在對所述推薦詞詞源進行擴充之后,還包括:
計算擴充后的推薦詞詞源中的推薦詞與查詢詞和已有關鍵詞之間的相關性;
根據所述相關性計算結果對擴充后的推薦詞詞源中的各推薦詞進行排序。
9.根據權利要求8所述的方法,其特征在于,所述計算推薦詞與查詢詞和已有關鍵詞之間的相關性的方法是:
是推薦詞與查詢詞和已有關鍵詞的相關性,是推薦詞與查詢詞的相關性,是推薦詞與已有關鍵詞的相關性,λ為調整因子,由查詢詞與已有關鍵詞之間的相關性確定。
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