[發明專利]生成推薦詞的方法、裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201811299804.0
• 申請日: 2018-11-02
• 公開（公告）號: CN109299383B
• 公開（公告）日: 2021-11-05
• 發明（設計）人: 彭睿棋
• 申請（專利權）人: 北京字節跳動網絡技術有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/28
• 代理公司: 北京天盾知識產權代理有限公司 11421
• 代理人: 張彩珍

本發明實施例提供一種生成推薦詞的方法、裝置、電子設備及存儲介質。該方法包括：獲取用戶輸入的關鍵詞，通過查詢關聯關系數據庫，根據所述關鍵詞的關聯關系生成多個關聯詞，作為推薦詞；根據推薦詞相對于所述關鍵詞的相關性預測得分，對所述推薦詞進行排序，并按照排序后的順序顯示所述推薦詞。本發明實施例使得與用戶搜索關鍵詞更相關的推薦詞排序更為靠前，提升了用戶的使用體驗，并顯著地提升了用戶點擊網頁的比率。

技術領域

本發明屬于搜索技術領域,具體涉及一種生成推薦詞的方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

隨著互聯網應用的發展，搜索處理技術也日漸成熟。當用戶在搜索結果網頁瀏覽內容時，網頁頁面會用推薦詞來引導用戶進行搜索，以幫助用戶補全搜索，從而減少了用戶的搜索成本并向用戶提供了更為精準的查詢。

但是，在實現本發明的過程中，發明人發現：現有技術中用戶發起搜索請求后，推薦模塊生成的推薦詞缺少針對性，不能根據用戶的搜索歷史來推薦用戶關心的內容，用戶難以獲得很好的搜索體驗。

例如，當用戶搜索“劉德華”時，基于大量的用戶行為，網頁會產生與“劉德華”相關聯的推薦詞，推薦詞的原有排序是“劉德華緋聞女友”、“劉德華電影”、“劉德華歌曲”等，另外用戶也搜索了“四大天王好聽歌曲”的大量歌曲，然而當用戶再次搜索“劉德華”時，推薦詞的排序仍然是“劉德華緋聞女友”、“劉德華電影”、“劉德華歌曲”等，因此現有技術中生成的推薦詞的順序是不變的，不能依據不同的用戶、不同的搜索歷史等進行自動調整，不能根據用戶的搜索歷史來識別和推薦用戶關心的相關內容，導致用戶難以獲得很好的搜索體驗。

發明內容

本發明實施例提供一種生成推薦詞的方法、裝置、電子設備及存儲介質，以根據用戶搜索的關鍵詞之間的相關性，優化推薦詞的排序，使用戶點擊網頁的比率顯著提高，并使用戶獲得更好的搜索體驗。

第一方面，本發明實施例提供一種生成推薦詞的方法，該方法包括以下步驟：

獲取用戶輸入的關鍵詞；

查詢關聯關系數據庫，根據所述關鍵詞的關聯關系生成多個關聯詞，作為推薦詞；

根據所述推薦詞相對于所述關鍵詞的相關性預測得分，對所述推薦詞進行排序，并按照排序后的順序顯示所述推薦詞。

第二方面，本發明實施例提供一種生成推薦詞的裝置，該裝置包括獲取模塊、推薦詞生成模塊和推薦詞排序模塊；

所述獲取模塊用于獲取用戶輸入的關鍵詞；

所述推薦詞生成模塊用于查詢關聯關系數據庫，根據所述關鍵詞的關聯關系生成多個關聯詞，作為推薦詞；

所述推薦詞排序模塊用于根據所述推薦詞相對于所述關鍵詞的相關性預測得分，對所述推薦詞進行排序，并按照排序后的順序顯示所述推薦詞。

第三方面，本發明實施例提供一種電子設備包括：處理器和存儲裝置；所述存儲裝置上存儲有計算機程序，所述處理器執行所述存儲裝置上的計算機程序時實現上述發明任一項所述的方法。

第四方面，本發明實施例提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序在被處理器執行時實現上述發明任一項所述的方法。

本發明實施例中，首先獲取用戶輸入的關鍵詞，然后通過查詢關聯關系數據庫，根據所述關鍵詞的關聯關系生成多個關聯詞，作為推薦詞；再根據推薦詞相對于所述關鍵詞的相關性預測得分，對所述推薦詞進行排序，并按照排序后的順序顯示所述推薦詞，使得與用戶搜索關鍵詞更相關的推薦詞排序更為靠前，提升了用戶的使用體驗，并顯著地提升了用戶點擊網頁的比率。

附圖說明

圖1是本發明實施例提供的生成推薦詞的方法的流程圖；