[發明專利]一種政務預約事項相關性檢索方法

在審

• 申請號: 202011244701.1
• 申請日: 2020-11-10
• 公開（公告）號: CN112269816A
• 公開（公告）日: 2021-01-26
• 發明（設計）人: 張超
• 申請（專利權）人: 浪潮云信息技術股份公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/22;G06F40/289;G06F40/30;G06Q50/26
• 代理公司: 濟南信達專利事務所有限公司 37100
• 代理人: 陳婷婷

1.一種政務預約事項相關性檢索方法，其特征在于，基于用戶操作記錄，使用定時任務歸納產生相關性類型索引，基本信息維護產生普通類型索引；

所述相關性類型索引的產生使用計分形式的統計模型，對預約業務事項檢索生成關鍵詞檢索、關聯詞檢索、關鍵詞和預約業務的相關度排名的組合式檢索方式；

對用戶的操作記錄進行日志收集，并生成相關度索引：

日志服務定時任務掃描收集的日志，按照檢索UUID將所述日志打包發送至分析模型服務中處理，生成相關度索引：

相關度索引包含關鍵詞、對應基礎索引ID和相關度數值，將關鍵詞和基礎索引多對多關聯映射并掛載相關度數值，檢索該類型索引將使用索引中關聯的基礎索引ID最終指向基礎索引；同時，根據日志類型不同設定不同的step值：瀏覽召回+1、辦理召回+2以及未命中召回-1，相關度數值依次設定變化，定時掃描刪除掉相關度數值為0的索引；

檢查是否存在相關度索引，若存在則根據上述step?規則修改數值，若不存在則根據上述生成規則生成新的索引；

生成關聯詞索引：

關聯詞匯索引包含的字段是關鍵詞和其關聯詞數組，預約服務搜索接口在處理完成檢索結果后，將本次IK分詞結果放入消息隊列中，分析模型服務作為消費端處理生成關聯索引，消息隊列實現異步解耦。

2.根據權利要求1所述的一種政務預約事項相關性檢索方法，其特征在于，選用Elasticsearch搜索引擎和中文IK分詞器進行檢索。

3.根據權利要求1或2所述的一種政務預約事項相關性檢索方法，其特征在于，選用RocketMq作為消息隊列實現正常業務和記錄結果的解耦。

4.根據權利要求1所述的一種政務預約事項相關性檢索方法，其特征在于，所述相關性類型索引包括三種索引類型，分別是：

基于預約事項業務本身名稱分詞處理后產生的關鍵詞與當前預約事項業務關聯生成的索引，記為N型，

基于用戶反饋和觸發行為日志定時歸納分析出的相關度模式的索引，記為C型，

和基于關鍵詞的關聯詞所攜帶的預約業務事項業務索引，記為R型，

檢索結果的排序依次按照C型索引結果相關度、N型索引結果和R型索引結果進行排序，結果去重。

5.根據權利要求4所述的一種政務預約事項相關性檢索方法，其特征在于，檢索結果集中每條信息的字段含有業務事項名稱、業務事項ID、業務事項部門、關鍵詞、索引類型和索引ID，總結果集中還含有本次檢索的UUID，為后續用戶日志收集和召回記錄提供數據。

6.根據權利要求2所述的一種政務預約事項相關性檢索方法，其特征在于，所述基本信息維護產生普通類型索引，

新增預約事項后，將業務名稱分詞處理，每個關鍵詞和當前預約業務事項ID形成一條索引數據存儲到ES服務中；

修改預約事項后，根據事項ID刪除原有基礎類型索引、重新生成新的基礎類型索引；

刪除預約事項后，根據事項ID刪除掉原有的基礎類型索引，同時根據事項ID刪除掉其余兩種類型的索引，保證數據的準確性。