[發明專利]一種基于知識圖譜的搜尋系統

在審

• 申請號: 202111246390.7
• 申請日: 2021-10-26
• 公開（公告）號: CN113961717A
• 公開（公告）日: 2022-01-21
• 發明（設計）人: 張安昇
• 申請（專利權）人: 上海石灣科技有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F16/33
• 代理公司: 杭州云睿專利代理事務所(普通合伙) 33254
• 代理人: 張驍敏

本發明公開了一種基于知識圖譜的搜尋系統，包括：知識圖譜部分，包含樹狀結構和分子結構兩種，樹狀結構設置為上層單位?下層單位；分子結構設置為大分子關鍵字?N個小分子關鍵字，小分子關鍵字表示大分子關鍵字的某個方面特征；關鍵字操作部分，包括常規操作和額外操作，常規操作包括新增或刪除，額外操作包括一般化、分解和合成等操作，一般化操作指當刪除關鍵字時，根據樹狀結構同時會出現刪除關鍵字的上層單位的提示，分解操作指根據分子結構，將一個大分子關鍵字分解成多個小分子關鍵字，合成操作指將多個小分子關鍵字，參考分子結構，隨機生成合適的新的大分子關鍵字。

技術領域

本發明涉及通信技術領域，特別涉及一種基于知識圖譜的搜尋系統。

背景技術

在資訊量呈現爆炸性增長的現代，內容搜尋系統在任何資訊/資料庫系統/網路系統都扮演一個核心的角色。最常見的內容搜尋系統，是基于關鍵字的搜尋系統，基于搜尋者輸入的關鍵字，系統反饋：最相關、或最重要、或最新的等等一連串搜尋結果。

常見的搜尋輔助有：搜尋前，根據機器統計結果，機器在搜尋欄自動生成補充性標簽，推薦給搜尋者，通常在8個以內；搜尋后，根據機器統計結果，機器自動生成補充性搜尋鏈接，推薦給搜尋者，通常在8個以內。搜尋輔助可以看成是一個特殊的內容推薦系統，對于搜尋系統來說，一般是假設使用者都清楚自己的目的，可以輸入明確的關鍵字，可是使用者不見得有特別明確的意向，因應這種需求，于是有了內容推薦系統。

無論是關鍵字搜尋系統還是內容推薦系統，系統內部的邏輯結構，跟用戶自身的認知結構是不相通的。以內容推薦系統為例，用戶喜歡或不喜歡一個內容背后可能有多種原因，目前的系統，因為缺乏用戶直接對系統內部的邏輯結構互動，系統只能看到喜歡或不喜歡的結果，看不到用戶的認知結構，這導致系統很難適應，不同情境下人類不固定長度周期性快速轉變的興趣。在這種情況下，即使內容推薦系統本身有數個不同欄目，推薦出來的東西大部分是根據統計結果，有固定的調性，長期下來，用戶依然容易感到厭倦。

相對而言，關鍵字搜尋系統可以滿足用戶興趣快速轉變的需求，但關鍵字搜尋系統最大的問題，在于用戶有時說不出他感興趣內容的關鍵字，有時候必須要先展示結果，用戶才會發現自己的興趣。目前搜尋系統是用搜尋輔助，也就是一次展示八個以下的詞條，來協助用戶發現自己的興趣。這里面的問題是，當用戶進去一個關鍵字搜尋系統，大概率他已經想好了“關鍵字”，在這種情況下，所謂的搜尋輔助，跟用戶想好的“關鍵字”，大概率沒任何關系，搜尋輔助生成的“關鍵字”并不是以用戶為主體生成，因此對大部分用戶而言，有可能是嘈雜無用甚至負面的用戶體驗，因此用戶不會與推薦輔助進行互動，在沒有互動下，搜尋輔助難以“冷啟動”。

發明內容

針對現有技術存在的不足，本發明的目的在于提供一種基于知識圖譜的搜尋系統，提出了一套改良方法，既可以分別改良關鍵字搜尋系統和內容推薦系統，也可以用一個統一的框架，將這兩者結合起來，供給使用者一個統一、流暢的使用體驗。

上述的解決方案是，一個融合關鍵字搜尋系統、內容推薦系統的，基于知識圖譜的搜尋系統。

如果以關鍵字搜尋系統來理解我們提出的新系統，我們可以說用知識圖譜內的關鍵字取代關鍵字；如果以推薦系統來理解我們提出的新系統，我們可以說系統不再直接生成內容，而會生成一組作為電腦與人之間的中介物，即知識圖譜關鍵字。

本發明的上述技術目的是通過以下技術方案得以實現的：

一種基于知識圖譜的搜尋系統，包括：

知識圖譜部分，包含樹狀結構和分子結構兩種，樹狀結構設置為上層單位-下層單位；分子結構設置為大分子關鍵字-N個小分子關鍵字，小分子關鍵字表示大分子關鍵字的某個方面特征；

關鍵字操作部分，包括常規操作和額外操作，常規操作包括新增或刪除，額外操作包括一般化、分解和合成等操作，一般化操作指根據樹狀結構進行提示，分解操作與合成操作指根據分子結構進行提示。