[发明专利]一种相关联问题推荐方法、装置及系统在审
申请号: | 201610155978.4 | 申请日: | 2016-03-18 |
公开(公告)号: | CN105740476A | 公开(公告)日: | 2016-07-06 |
发明(设计)人: | 李锦 | 申请(专利权)人: | 科润智能科技股份有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 西安亿诺专利代理有限公司 61220 | 代理人: | 贾苗苗 |
地址: | 710065 陕西省西安市高新区*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 相关 问题 推荐 方法 装置 系统 | ||
技术领域
本发明涉及搜索技术领域,具体涉及一种相关联问题推荐方法、装置及系统。
背景技术
随着互联网技术的快速发展和普及,人们获取知识的途径也呈现多元化。其中,越来越多的人选择使用各种搜索引擎来对未知知识进行检索和查询。很多大型搜索引擎,不仅提供了知识检索,还提供了相关联问题的推荐,供用户参考,获取更多相关知识。其中相关联问题推荐是指用户输入一个问题,搜索引擎检索该问题的同时,提供与该问题相关联的问题,方便用户快速、全面的获取所需知识,提高搜索准确度和效率。
现有技术中获取相关联问题时,通常根据用户输入的问题中的搜索词作为核心词来进行的,如通过搜索词的同义词或相关词来获取相关联问题。另外,还可以通过预设规则来筛选相关联问题,或者根据相关联问题的历史浏览权重来获取关联度较高的问题。然而这些方法都或多或少地加入了人为的经验或预设规则,人为地限制了问题的相关性。在数据量越来越大的大数据时代,会严重限制问题的相关性范围和匹配度,使最终获取的相关联问题不全面且不准确,影响用户的使用体验。
发明内容
本发明提供一种相关联问题推荐方法、装置及系统,以解决现有技术中的方法人为地限制问题相关性而使获取的相关联问题不全面且不准确的问题。
第一方面,本发明提供一种相关联问题推荐方法,所述方法包括:
对用户的输入问题进行分词处理,获取分词结果;
根据所述分词结果,确定所述输入问题的中心词,以及其他关键词;
根据所述输入问题的中心词,以及至少一个关联规则,从问题库中检索与所述输入问题相关联的相关联问题;
将所述相关联问题推荐给所述用户。
作为本发明第一方面的优选方式,所述根据所述输入问题的中心词,以及至少一个关联规则,从问题库中检索与所述输入问题相关联的相关联问题之前,所述方法还包括:
根据至少一个用户的历史问题,生成至少一个关联规则。
作为本发明第一方面的优选方式,所述根据至少一个用户的历史问题,生成至少一个关联规则包括:
对至少一个用户的历史问题进行分词处理,获取分词结果;
根据所述分词结果,确定所述历史问题的中心词,以及其他关键词;
根据所述历史问题的中心词,分别生成基于每个所述用户的项集;
根据关联规则分析算法对所述项集进行分析,生成至少一个关联规则。
作为本发明第一方面的优选方式,所述根据所述输入问题的中心词,以及至少一个关联规则,从问题库中检索与所述输入问题相关联的相关联问题包括:
根据所述输入问题的中心词,以及至少一个关联规则,从关联规则库中检索与所述输入问题的中心词相关联的中心词;
根据所述相关联的中心词,从问题库中检索与所述输入问题相关联的所述历史问题;
通过比较所述输入问题和所述历史问题的关键词,对所述历史问题进行过滤后,确定所述历史问题为与所述输入问题相关联的相关联问题。
第二方面,本发明提供一种相关联问题推荐装置,所述装置包括:
第一分词单元,用于对用户的输入问题进行分词处理,获取分词结果;
第一中心词确定单元,用于根据所述分词结果,确定所述输入问题的中心词,以及其他关键词;
关联问题检索单元,用于根据所述输入问题的中心词,以及至少一个关联规则,从问题库中检索与所述输入问题相关联的相关联问题;
关联问题推荐单元,用于将所述相关联问题推荐给所述用户。
作为本发明第二方面的优选方式,所述装置还包括:
关联规则生成单元,用于根据至少一个用户的历史问题,生成至少一个关联规则。
作为本发明第二方面的优选方式,所述关联规则生成单元包括:
第二分词单元,用于对至少一个用户的历史问题进行分词处理,获取分词结果;
第二中心词确定单元,根据所述分词结果,确定所述历史问题的中心词,以及其他关键词;
项集生成单元,用于根据所述历史问题的中心词,分别生成基于每个所述用户的项集;
项集分析单元,用于根据关联规则分析算法对所述项集进行分析,生成至少一个关联规则。
作为本发明第二方面的优选方式,所述关联问题检索单元具体用于:
根据所述输入问题的中心词,以及至少一个关联规则,从关联规则库中检索与所述输入问题的中心词相关联的中心词;
根据所述相关联的中心词,从问题库中检索与所述输入问题相关联的所述历史问题;
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