[发明专利]搜索词获取方法、服务器、搜索词推荐方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种计算机的网络搜索技术，特别涉及一种搜索词获取方法、服务器、搜索词推荐方法及系统。

背景技术

随着WEB2.0技术的迅猛发展，互联网数据海量增长。如何为互联网用户提供准确有效的信息显得尤为重要。通用搜索引擎的搜索策略是尽量获取数据，但是对数据的处理水平比较低，如百度、谷歌等通用搜索引擎，通常是根据输入的关键字的相似度罗列大量的搜索结果。其突出问题就是：无效信息过多、有效信息不足、有效信息非结构化、返回结果无个性化机制。通用搜索中无价值数据比例较高，这些对用户无效的数据浪费了数据中心相当多的存储和运算能力，意味着不仅单次搜索消耗的能源浪费比例高，还会干扰有效信息的提取，致使用户很可能需要进行多次搜索。

垂直搜索引擎是相对通用搜索引擎的信息量大、查询不准确、深度不够等提出来的新的搜索引擎服务模式，通过针对某一特定领域、某一特定人群或某一特定需求提供的有一定价值的信息和相关服务。其特点就是“专、精、深”，且具有行业色彩，相比较通用搜索引擎的海量信息无序化，垂直搜索引擎则显得更加专注、具体和深入。但是，由于垂直搜索引擎所具有的行业特点，因而其数据量有限，用户需要在不同领域进行搜索时，不得不使用不同的垂直搜索引擎，操作上较为不便。

此外用户在搜索时，由于不同用户主观上存在差异性，很多时候因为不能提供准确的关键词而导致无法获得想要的搜索结果，而现有的不管是通用搜索引擎还是垂直搜索引擎，均不具备根据用户提供的模糊关键词向用户推荐搜索结果的功能，无法满足用户的潜在搜索需求，具有一定局限性。

发明内容

本发明的目的是提供一种搜索词获取方法、服务器、搜索词推荐方法及系统，以解决通用搜索引擎对数据的处理能力低、垂直搜索引擎操作不便、以及现有的搜索引擎无法向用户智能化推荐搜索结果的问题。

本发明提出一种搜索词获取方法，包括：

设置标签库，所述标签库中存储有多个标签、多个类别及多个应用关键词；

判断接收到的应用关键词是否为模糊关键词；

若是，则根据接收到的应用关键词匹配相应的标签；

根据匹配的所述标签获得对应的类别；

对获得的所述类别进行汇总，找出其中出现次数最多的类别；

找出出现次数最多的类别对应的热门标签，并获得推荐的搜索词。

本发明另提出一种搜索词推荐方法，通过服务器向用户端推荐符合用户意图的搜索词，所述服务器中设置有标签库，所述标签库中存储有多个标签、多个类别及多个应用关键词，所述搜索词推荐方法包括：

用户端将用户想要搜索的的应用关键词发送给服务器；

服务器接收到所述用户端发送来的应用关键词，并判断所述应用关键词是否为模糊关键词；

若是，则服务器根据接收到的应用关键词匹配相应的标签；

服务器根据匹配的所述标签获得对应的类别；

服务器对获得的所述类别进行汇总，找出其中出现次数最多的类别；

服务器找出出现次数最多的类别对应的热门标签，获得推荐的搜索词，并将推荐的搜索词返回给所述用户端；

用户端将接收到的所述推荐的搜索词展现给用户。

本发明还提出一种服务器，包括：

标签库，所述标签库中存储有多个标签、多个类别及多个应用关键词；

匹配单元，用于接收应用关键词后，并判断接收到的所述应用关键词是否为模糊关键词，若是则根据接收到的应用关键词匹配相应的标签；

汇总单元，用于根据所述匹配单元匹配的所述标签获得对应的类别，并对获得的所述类别进行汇总，找出其中出现次数最多的类别；

推荐词输出单元，用于找出所述汇总单元输出的出现次数最多的类别对应的热门标签，并获得推荐的搜索词。

本发明还提出一种搜索词推荐系统，包括服务器与至少一个用户端，所述用户端用于向所述服务器发送应用关键词，以及接收所述服务器返回的推荐的搜索词并向用户展现，所述服务器又进一步包括：

标签库，所述标签库中存储有多个标签、多个类别及多个应用关键词；

匹配单元，用于接收所述用户端发送来的应用关键词，并判断接收到的所述应用关键词是否为模糊关键词，若是则根据接收到的应用关键词匹配相应的标签；

汇总单元，用于根据所述匹配单元匹配的所述标签获得对应的类别，并对获得的所述类别进行汇总，找出其中出现次数最多的类别；

推荐词输出单元，用于找出所述汇总单元输出的出现次数最多的类别对应的热门标签，并获得推荐的搜索词。