[發(fā)明專利]查詢推薦方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110420976.4
• 申請日: 2021-04-19
• 公開（公告）號(hào): CN113342862A
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張學(xué)濤
• 申請（專利權(quán)）人: 北京房江湖科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/2457
• 分類號(hào): G06F16/2457;G06N20/00
• 代理公司: 北京路浩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 楊云云

1.一種查詢推薦方法，其特征在于，包括：

獲取用戶輸入的查詢請求，并基于所述查詢請求，獲取用戶物料的基礎(chǔ)特征；

利用預(yù)設(shè)特征處理配置和預(yù)設(shè)特征處理算子，對(duì)所述基礎(chǔ)特征進(jìn)行特征處理，獲取目標(biāo)特征；

基于所述目標(biāo)特征，利用查詢推薦模型，輸出匹配的查詢推薦結(jié)果；

其中，所述查詢推薦模型為利用訓(xùn)練樣本特征進(jìn)行離線訓(xùn)練獲取，所述訓(xùn)練樣本特征為利用所述預(yù)設(shè)特征處理配置和所述預(yù)設(shè)特征處理算子，對(duì)離線環(huán)境下的用戶物料樣本特征進(jìn)行特征處理獲取。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的查詢推薦方法，其特征在于，在所述利用查詢推薦模型，輸出匹配的查詢推薦結(jié)果之前，還包括：

離線獲取預(yù)定數(shù)量的歷史查詢請求，并基于所述歷史查詢請求，獲取所述用戶物料樣本特征；

利用所述預(yù)設(shè)特征處理配置和所述預(yù)設(shè)特征處理算子，對(duì)所述用戶物料樣本特征進(jìn)行特征處理，獲取所述訓(xùn)練樣本特征；

基于用戶設(shè)定的查詢需求，搭建初始查詢推薦模型，并利用所述訓(xùn)練樣本特征，訓(xùn)練所述初始查詢推薦模型，獲取所述查詢推薦模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的查詢推薦方法，其特征在于，在所述利用預(yù)設(shè)特征處理配置和預(yù)設(shè)特征處理算子，對(duì)所述基礎(chǔ)特征進(jìn)行特征處理之前，還包括：

獲取文件格式標(biāo)準(zhǔn)，并基于所述文件格式標(biāo)準(zhǔn)，生成特征處理配置文件，且獲取所述預(yù)設(shè)特征處理配置。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的查詢推薦方法，其特征在于，所述對(duì)所述用戶物料樣本特征進(jìn)行特征處理，獲取所述訓(xùn)練樣本特征，包括：

采用spark計(jì)算引擎，讀取所述用戶物料樣本特征，并將所述用戶物料樣本特征轉(zhuǎn)換為DataFrame格式；

將所述文件格式標(biāo)準(zhǔn)翻譯為SQL查詢語句；

將DataFrame格式的用戶物料樣本特征注冊為臨時(shí)表；

通過對(duì)所述臨時(shí)表應(yīng)用所述SQL查詢語句，進(jìn)行離線特征處理，獲取特征處理的輸出結(jié)果作為所述訓(xùn)練樣本特征。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一所述的查詢推薦方法，其特征在于，所述對(duì)所述基礎(chǔ)特征進(jìn)行特征處理，獲取目標(biāo)特征，包括：

在全局變量中獲取所述基礎(chǔ)特征和特征處理所需要的參數(shù)；

將所述基礎(chǔ)特征和所述特征處理所需要的參數(shù)傳入特征處理函數(shù)中，進(jìn)行特征處理計(jì)算，獲取所述目標(biāo)特征。

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的查詢推薦方法，其特征在于，所述利用所述預(yù)設(shè)特征處理配置和所述預(yù)設(shè)特征處理算子，對(duì)所述用戶物料樣本特征進(jìn)行特征處理，包括：

利用spark計(jì)算引擎API，封裝所述預(yù)設(shè)特征處理算子，獲取封裝后的特征處理算子；

在所述預(yù)設(shè)特征處理配置下，利用所述封裝后的特征處理算子，對(duì)所述用戶物料樣本特征進(jìn)行特征處理計(jì)算，獲取所述訓(xùn)練樣本特征。

7.一種查詢推薦裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取用戶輸入的查詢請求，并基于所述查詢請求，獲取用戶物料的基礎(chǔ)特征；

計(jì)算模塊，用于利用預(yù)設(shè)特征處理配置和預(yù)設(shè)特征處理算子，對(duì)所述基礎(chǔ)特征進(jìn)行特征處理，獲取目標(biāo)特征；

輸出模塊，用于基于所述目標(biāo)特征，利用查詢推薦模型，輸出匹配的查詢推薦結(jié)果；

其中，所述查詢推薦模型為利用訓(xùn)練樣本特征進(jìn)行離線訓(xùn)練獲取，所述訓(xùn)練樣本特征為利用所述預(yù)設(shè)特征處理配置和所述預(yù)設(shè)特征處理算子，對(duì)離線環(huán)境下的用戶物料樣本特征進(jìn)行特征處理獲取。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的查詢推薦裝置，其特征在于，還包括建模模塊，用于：

離線獲取預(yù)定數(shù)量的歷史查詢請求，并基于所述歷史查詢請求，獲取所述用戶物料樣本特征；

利用所述預(yù)設(shè)特征處理配置和所述預(yù)設(shè)特征處理算子，對(duì)所述用戶物料樣本特征進(jìn)行特征處理，獲取所述訓(xùn)練樣本特征；

基于用戶設(shè)定的查詢需求，搭建初始查詢推薦模型，并利用所述訓(xùn)練樣本特征，訓(xùn)練所述初始查詢推薦模型，獲取所述查詢推薦模型。