[發明專利]一種O2B智能搜索方法及系統在審
| 申請號: | 201310634240.2 | 申請日: | 2013-12-03 |
| 公開(公告)號: | CN104679784A | 公開(公告)日: | 2015-06-03 |
| 發明(設計)人: | 周小偉 | 申請(專利權)人: | 上海博科資訊股份有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30 |
| 代理公司: | 無 | 代理人: | 無 |
| 地址: | 200040 上海市*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 o2b 智能 搜索 方法 系統 | ||
1.一種O2B智能搜索方法,其特征在于,所述O2B智能搜索方法包括以下步驟:
a)?詞庫建構步驟:將詞匯進行邏輯關聯,建立映射詞庫;
b)?信息錄入步驟:獲取用戶輸入的搜索內容;
c)?語義分析步驟:對用戶輸入的搜索內容進行語義分析;
d)?二次檢索步驟:將語義分析結果,二次檢索得出關聯詞,作為搜索詞;
e)?信息檢索步驟:將所述搜索詞在規則庫中進行推理運算,并得到搜索結果;
f)?信息反饋步驟:輸出所述搜索結果。
2.根據權利要求1所述的O2B智能搜索方法,其特征在于,所述詞庫建構步驟包括:
詞匯邏輯關聯步驟:運用圖模型處理特征詞權重,將詞匯進行邏輯關聯,并以此建立映射關系;
保存映射信息步驟:將所述詞匯映射關系存入所述詞庫。
3.根據權利要求1所述的O2B智能搜索方法,其特征在于,所述語義分析步驟包括:
分詞處理步驟:?利用分詞技術對所述用戶輸入的搜索內容進行分詞處理;
提取關鍵詞步驟:根據分詞主謂賓等中文語法特點查找關鍵詞。
4.根據權利要求1所述的O2B智能搜索方法,其特征在于,所述二次檢索步驟為對所述關鍵詞進行相關度分析,根據特征詞權重判斷詞匯關聯度,獲取與其在所述詞庫中關聯度最高的信息,作為搜索詞。
5.根據權利要求1所述的O2B智能搜索方法,其特征在于,所述信息檢索步驟包括:
維度分析步驟:將所述用戶輸入的搜索內容進行維度分析,提取多維信息;
規則運算步驟:使用規則引擎將所述搜索詞結合所述多維信息在規則庫中進行推理運算,并得到搜索結果。
6.一種O2B智能搜索系統,其特征在于,所述O2B智能搜索系統包括:
a)?詞庫建構模塊:用于將詞匯進行邏輯關聯,建立映射詞庫;
b)?語義分析模塊:用于對用戶輸入的搜索內容進行語義分析;
c)?二次檢索模塊:用于將語義分析結果,二次檢索得出關聯詞,作為搜索詞;
d)?信息檢索模塊:用于將所述搜索詞在規則庫中進行推理運算,并得到搜索結果;
e)?數據交互模塊:用于接收所述用戶輸入的搜索內容,并輸出所述搜索結果。
7.根據權利要求7所述的O2B智能搜索系統,其特征在于,所述詞庫建構模塊包括:
詞匯邏輯關聯單元:用于運用圖模型處理特征詞權重,將詞匯進行邏輯關聯,并以此建立映射關系;
詞匯映射關系庫:用于儲存所述詞匯映射關系。
8.根據權利要求7所述的O2B智能搜索系統,其特征在于,所述語義分析模塊包括:
分詞處理單元:用于利用分詞技術對所述用戶輸入的搜索內容進行分詞處理;
關鍵詞提取單元:用于根據分詞主謂賓等中文語法特點查找關鍵詞。
9.根據權利要求7所述的O2B智能搜索系統,其特征在于,所述二次檢索模塊用于對所述關鍵詞進行相關度分析,根據特征詞權重判斷詞匯關聯度,獲取與其在所述詞庫中具有映射關系的信息,作為搜索詞。
10.根據權利要求7所述的O2B智能搜索系統,其特征在于,所述信息檢索模塊包括:
維度分析單元:用于將所述用戶輸入的搜索內容進行維度分析,提取多維信息;
規則引擎:用于將所述搜索詞結合所述多維信息在規則庫中進行推理運算,并得到搜索結果。
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