[发明专利]一种推荐搜索关键词的确定方法及装置在审
申请号: | 201710209048.7 | 申请日: | 2017-03-31 |
公开(公告)号: | CN107169010A | 公开(公告)日: | 2017-09-15 |
发明(设计)人: | 毋安安;帅伟良 | 申请(专利权)人: | 北京奇艺世纪科技有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙)11413 | 代理人: | 孙翠贤,项京 |
地址: | 100080 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 推荐 搜索关键词 确定 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及搜索技术领域,特别涉及一种推荐搜索关键词的确定方法及装置。
背景技术
在当今信息时代,互联网获得了快速发展,并为人们的生产生活提供了诸多便利,人们也越来越多利用互联网获取相应的服务。
目前,在用户使用搜索服务时,搜索结果页面会显示搜索结果,还会根据用户输入的搜索词,在搜索结果页面上给出“您还可以搜”的推荐搜索关键词。以视频网站为例,现有的推荐搜索关键词确定方法是在该用户的搜索日志中,对该用户session(会话)下的query(查询)行为,以及对同一个doc(document,文档)的点击query行为,进行挖掘得到的。
然而,现有的确定方法是基于用户的历史行为获取到的,并没有考虑当搜索词是自然语言中广泛存在的命名实体(简称“实体”,是指客观存在并可相互区别的事物)时,该搜索词与某些实体之间的重要关系,忽略了与该搜索词存在重要关系的那些实体,导致所给出的推荐搜索关键词与用户所输入关键词的信息关联性不高。例如,当搜索实体为“李晨”时,目前的“您还可以搜”的推荐搜索关键词并没有与“李晨”存在相当重要关系的实体“范冰冰”,而是基于用户历史行为所给出的推荐搜索关键词,这样导致所给出的推荐搜索关键词与用户所输入关键词的信息关联性不高,用户的搜索体验度也不高。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种推荐搜索关键词的确定方法及装置,以提高所给出的推荐搜索关键词与用户所输入关键词的信息关联性。
为达到上述目的,本发明实施例公开了一种推荐搜索关键词的确定方法,方法包括:
获得用户输入的目标搜索词;
判断所述目标搜索词是否为实体;
如果是,根据预先构建的表征实体间关系的知识图谱,确定与所述目标搜索词存在关系的实体;
根据所确定出的实体,确定与所述目标搜索词对应的第一推荐搜索关键词。
可选地,预先构建表征实体间关系的知识图谱,包括:
根据数据库包含的不同类型实体和目标关系数据,构建表征实体间关系的知识图谱,其中,所述目标关系数据为所述数据库包含的实体间的关系数据,和/或,爬取的实体间的关系数据。
可选地,所述根据所确定出的实体,确定与所述目标搜索词对应的第一推荐搜索关键词的步骤,包括:
从所确定出的实体中选取符合预设推荐条件的实体;
将所选取出的实体确定为与所述目标搜索词对应的第一推荐搜索关键词。
可选地,所述从所确定出的实体中选取符合预设推荐条件的实体的步骤,包括:
计算所确定出的实体与所述目标搜索词所存在关系对应的相关性权重值;
从所确定出的实体中选取符合预设权重条件的实体,其中,所述预设权重条件为:所对应相关性权重值大于预设权重阈值。
可选地,所述从所确定出的实体中选取符合预设推荐条件的实体的步骤,包括:
统计所确定出的实体在预设时间段内的网络搜索值;其中,所述网络搜索值为:网络搜索热度或网络搜索频率;
从所确定出的实体中选取符合预设搜索值条件的实体,其中,所述预设搜索值条件为:所对应网络搜索值高于预设搜索值阈值。
可选地,所述实体为:
专辑实体、人物实体、影视剧实体或影视剧角色实体。
可选地,所述方法还包括:
在判断所述目标搜索词为实体的情况下,利用所述用户的历史搜索日志,确定所述目标搜索词对应的第二推荐搜索关键词。
为达到上述目的,本发明实施例公开了一种推荐搜索关键词的确定装置,装置包括:
获得模块,用于获得用户输入的目标搜索词;
判断模块,用于判断所述目标搜索词是否为实体;
第一确定模块,用于在判断所述目标搜索词为实体的情况下,根据预先构建的表征实体间关系的知识图谱,确定与所述目标搜索词存在关系的实体;
第二确定模块,用于根据所确定出的实体,确定与所述目标搜索词对应的第一推荐搜索关键词。
可选地,所述第一确定模块,具体用于:
根据数据库包含的不同类型实体和目标关系数据,构建表征实体间关系的知识图谱,其中,所述目标关系数据为所述数据库包含的实体间的关系数据,和/或,爬取的实体间的关系数据。
可选地,所述第二确定模块,包括:
选取单元,用于从所确定出的实体中选取符合预设推荐条件的实体;
确定单元,用于将所选取出的实体确定为与所述目标搜索词对应的第一推荐搜索关键词。
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