[發(fā)明專利]一種搜索推薦系統(tǒng)及方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111542121.5
• 申請(qǐng)日: 2021-12-16
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114417115A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-04-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李宇圣
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 航天信息股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/9532
• 分類號(hào): G06F16/9532;G06F16/9537;G06F16/9538;G06F16/951
• 代理公司: 北京工信聯(lián)合知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11266
• 代理人: 賈銀秋

本發(fā)明公開(kāi)了一種搜索推薦系統(tǒng)及方法，屬于搜索推薦算法技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明系統(tǒng)，包括：索引模塊，所述索引模塊采用Elasticsearch作為存儲(chǔ)介質(zhì)，設(shè)置Elasticsearch字段的映射模板；所述索引模塊對(duì)用戶獲取的匹配詞進(jìn)行索引；數(shù)據(jù)遷移模塊，所述數(shù)據(jù)遷移模塊對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)入，并對(duì)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，將所述清洗后的數(shù)據(jù)由所述Elasticsearch字段的映射模板映射至Elasticsearch的索引中；搜索模塊，所述搜索模塊接收用戶的搜索的關(guān)鍵詞，將所述關(guān)鍵詞推送至搜索推薦模塊；搜索推薦模塊，所述搜索推薦模塊內(nèi)置搜索推薦算法，通過(guò)所述搜索推薦算法對(duì)用戶輸入的關(guān)鍵詞進(jìn)行分詞及過(guò)濾，獲取匹配詞。本發(fā)明采用Elasticsearch作為存儲(chǔ)介質(zhì)，極大的提高了系統(tǒng)的響應(yīng)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及搜索推薦算法技術(shù)領(lǐng)域，并且更具體地，涉及一種搜索推薦系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展更新，數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，用戶對(duì)系統(tǒng)快速響應(yīng)及智能化的需求與日俱增。一般地，在網(wǎng)站顯眼的位置會(huì)有搜索框，用戶輸入關(guān)鍵詞后會(huì)在下方進(jìn)行搜索關(guān)鍵詞推薦，用戶可以在推薦的此條中選擇符合自己需求的推薦詞條進(jìn)行搜索。但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，響應(yīng)速度和準(zhǔn)確性成為了更緊迫的需求。面對(duì)不同用戶群，如果系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)，不能及時(shí)收到推薦；或者搜索時(shí)由于用戶輸入不準(zhǔn)確、或者推薦算法參數(shù)維度少而造成推薦不符合用戶需求，就必須通過(guò)多次嘗試，或者必須準(zhǔn)確輸入搜索詞來(lái)進(jìn)行更好的搜索匹配，極大影響了用戶體驗(yàn)。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)上述問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種搜索推薦系統(tǒng)，包括：

索引模塊，所述索引模塊采用Elasticsearch作為存儲(chǔ)介質(zhì)，設(shè)置Elasticsearch字段的映射模板；所述索引模塊對(duì)用戶獲取的匹配詞進(jìn)行索引；

數(shù)據(jù)遷移模塊，所述數(shù)據(jù)遷移模塊對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)入，并對(duì)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，將所述清洗后的數(shù)據(jù)由所述Elasticsearch字段的映射模板映射至Elasticsearch的索引中；

搜索模塊，所述搜索模塊接收用戶的搜索的關(guān)鍵詞，將所述關(guān)鍵詞推送至搜索推薦模塊；

搜索推薦模塊，所述搜索推薦模塊內(nèi)置搜索推薦算法，通過(guò)所述搜索推薦算法對(duì)用戶輸入的關(guān)鍵詞進(jìn)行分詞及過(guò)濾，獲取匹配詞。

可選的，索引模塊對(duì)用戶獲取的匹配詞進(jìn)行索引，采用jieba和pinyin分詞相結(jié)合的形式，搜索字段使用jieba進(jìn)行語(yǔ)義分詞并進(jìn)行前綴、全拼和模糊過(guò)濾。

可選的，原始數(shù)據(jù)的導(dǎo)入包括全量導(dǎo)入以及增量導(dǎo)入。

可選的，搜索推薦算法為多維數(shù)據(jù)加權(quán)分排序算法。

可選的，搜索模塊，包括前端頁(yè)面以及后臺(tái)程序，所述前端頁(yè)面用于獲取用戶輸入的關(guān)鍵詞，所述后臺(tái)程序用于將所述關(guān)鍵詞傳輸至搜索推薦模塊。

本發(fā)明還提出了一種搜索推薦方法，包括：

設(shè)置存儲(chǔ)介質(zhì)Elasticsearch字段的映射模板；

通過(guò)數(shù)據(jù)遷移模塊對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)入，并對(duì)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，將所述清洗后的數(shù)據(jù)由所述Elasticsearch字段的映射模板映射至Elasticsearch的索引中；

通過(guò)搜索模塊接收用戶的搜索的關(guān)鍵詞，將所述關(guān)鍵詞推送至搜索推薦模塊；

通過(guò)搜索推薦模塊內(nèi)置搜索推薦算法，通過(guò)所述搜索推薦算法對(duì)用戶輸入的關(guān)鍵詞進(jìn)行分詞及過(guò)濾，獲取匹配詞；通過(guò)索引模塊對(duì)用戶獲取的匹配詞進(jìn)行索引。

可選的，索引模塊對(duì)用戶獲取的匹配詞進(jìn)行索引，采用jieba和pinyin分詞相結(jié)合的形式，搜索字段使用jieba進(jìn)行語(yǔ)義分詞并進(jìn)行前綴、全拼和模糊過(guò)濾。

可選的，原始數(shù)據(jù)的導(dǎo)入包括全量導(dǎo)入以及增量導(dǎo)入。