[发明专利]一种用于搜索的智能提示的方法、模块和系统

权利要求书

1.一种用于搜索的智能提示方法，包括客户端和服务器，客户端与服务器通过网络相连，该方法包括以下步骤：

S21：客户端获取初始字符串；

S22：客户端发送初始字符串至服务器；

S29：服务器接收初始字符串；

S3：服务器根据初始字符串搜索热词获得候选词信息列表；

S41：服务器将候选词信息列表发送至终端；

S49：客户端接收候选词信息列表；

S5：客户端根据候选词信息列表获取候选词列表；

S91：客户端展示候选词列表；

其特征在于，所述步骤S3包括：

S31：服务器根据分词器拆分初始字符串获得前缀词和后缀词；

S32：服务器根据前缀词和后缀词在同义词库中查找获得前缀同义词和后缀同义词；

S33：服务器遍历热词后缀树查找前缀匹配和或后缀匹配的热词，获得候选词信息列表；

其中，所述同义词库为服务器用于保存关键词之间同义关联关系的数据库；所述的热词后缀树为服务器根据热词库中的高频搜索热词依据广义后缀树的数据结构而建立；所述的热词库为服务器用于保存热词信息的数据库；所述热词信息包括热词、热词序号和热词搜索频次；所述的前缀匹配为热词的前缀与所述前缀词或前缀同义词相匹配；所述的后缀匹配为热词的后缀与所述后缀词或后缀同义词匹配。

2.如权利要求1所述的用于搜索的智能提示方法，其特征在于，该方法还包括：

S34：服务器根据用户历史搜索行为数据库的分析计算每个候选词的概率；

其中，所述的用户历史搜索行为数据库用于保存历史行为信息。

3.如权利要求2所述的用于搜索的智能提示方法，其特征在于，所述步骤S34包括：

S34a1：服务器在用户历史搜索行为数据库中查找原始字符串与初始字符串相同且点击热词与候选词相同的历史行为信息，获得候选词的点击频次；

S34a2：服务器根据对候选词的点击频次做归一化处理获得候选词的概率；

其中，所述的历史行为信息包括原始字符串、点击热词和点击频次。

4.如权利要求2所述的用于搜索的智能提示方法，其特征在于，所述步骤S34包括：

S34b1：根据候选词在用户历史搜索行为数据库查找历史行为信息；

S34b2：统计该历史行为信息下不同前缀匹配方式和不同后缀匹配方式下的点击频次；

S34b3：对不同前缀匹配方式和不同后缀匹配方式下的点击频次进行自然对数运算获得不同前缀匹配方式和不同后缀匹配方式下的logit值；

S34b4：根据二元线性回归参数方程计算公式中参数的值；

S34b5：根据公式计算候选词的概率，其中；

S34b6；归一化处理各个候选词的候选词的概率；

其中，所述的历史行为信息包括点击热词、九种候选词匹配类型的点击频次。

5.如权利要求1或2或3或4所述的用于搜索的智能提示方法，其特征在于，所述步骤S5包括：

S51：客户端根据本地历史搜索数据库计算候选词信息列表中每个候选词的本地相关度；

S52：客户端根据候选词的本地相关度、候选词信息计算每个候选词的点击预估值；

S53：客户端根据候选词的点击预估值从候选词信息列表选取候选词列表；

其中，所述本地历史搜索数据库为客户端用于保存本地历史搜索信息；所述本地历史搜索信息包括本地历史搜索字符串、本地历史搜索时间、本地历史搜索频次；所述步骤S51包括：

S511：用分词器将本地历史搜索数据库中的本地历史搜索字符串和候选词信息列表中的候选词拆分成关键词列表并计算每个关键词的统计频次；

S512：根据关键词列表中的关键词的统计频次构建关键词空间向量；

S513：根据候选词拆分的关键词在关键词列表中关键词的统计频次构建候选词空间向量；

S514：计算关键词空间向量与候选词空间向量的余弦值，获得候选词的本地相关度。

6.如权利要求5所述的用于搜索的智能提示方法，其特征在于，所述步骤S511中所述的计算关键词的统计频次包括按时间加权计算的频次的步骤。