[发明专利]一种信息关联搜索推荐方法

说明书

技术领域

本发明涉及信息关联管理及推荐，具体来说，涉及一种信息关联搜索推荐方法。

背景技术

面对爆发式增长的互联网信息，人们能够准确、完整地获取所需信息的成本日益增加。一些新闻聚合平台开始计算法来实现给用户展现的内容能够无限接近其阅读偏好，即所谓的个性化推荐。用户想看什么，它们就给什么！

而从目前的实现来看还存在一些缺陷：(1)通过独立的标签以及权重为用户的喜好画像的方式不具备扩散性，即用户的喜好总是局限在有限的关注点，而没有将点与点以某种组织关系连接起来，也没有点的上伸和下延；(2)对于用户搜索行为的挖掘不够，仅仅是搜什么给什么，即使是有关联推荐也都属于和关注点所属的关注点同级，而没有对关注点进行上下级扩展，不利于用户对信息的宏观认知。

发明内容

本发明的目的在于：针对上述现有技术无法对用户关注点进行深入挖掘而导致对用户需求无法拓展的问题，本发明提供一种信息关联搜索推荐方法。

本发明采用的技术方案如下：

本申请提供了一种信息关联搜索推荐方法,包括以下步骤：

步骤1：根据关注点数据库建立关注点纵向线索，根据关注点数据库的同级词建立关注点横向线索；

步骤2：输入用户关注点；

步骤3：根据步骤2中的用户关注点及步骤1中关注点纵向线索在用户关注点上一级关注点和下一级关注点之间建立一条纵向词树，同时根据步骤1中的关注点横向线索搜索出用户关注点的同级关联关注点，筛选出符合设定的纵向词树和符合设定的同级关联关注点的相关信息推送至用户。

具体地，所述步骤1中根据关注点的领域信息建立关注点纵向线索具体步骤为：

根据关注点数据库划分N个基础领域,根据基础领域再划分子领域，根据子领域再划分若干个关注点，关注点下再划分子关注点，形成具有层级关系的关注点数据库。

具体地，所述步骤3中根据步骤2中的用户关注点及步骤1种关注点纵向线索在用户关注点上一级关注点和下一级关注点之间建立一条纵向词树的具体步骤为：

根据用户关注点判断其上一级关注点和下一级关注点；

抓取包含用户关注点及其上一级关注点和下一级关注点之间所有纵向词树；

显示纵向词树的用户关注点及其上一级关注点和下一级关注点的相关信息。

具体地，所述基础领域由人工设定，基础领域再划分子领域原则包括包含原则、因果原则、利害原则和时间原则。

不同的子领域有不同的权值，比如“疾病”类的更关注“利害”关系，“娱乐”类的更关注时间原则。

具体地，还包括步骤4：根据步骤3用户的收索浏览结果更新关注点数据库以及对应的关注点纵向线索和关注点横向线索。

其中应当说明的是：

将建立横、纵向的关联关系(是人工建立的)，并按照事务的发展规律以及当前所处于的时间阶段，做时间上的关联衍生。例如：“糖尿病检查”和“胰岛素注射技巧”，虽然都是属于“疾病”，但一个是早期未确诊治疗，一个是已经得病并在治疗中，处于不同的事务发展阶段，也会有不同的方向进行结果输出。

最小关注点也指最小子领域，能够识别的最详细的领域。

用户关注点的上一级关注点和下一级关注点即：用户关注点的父关注点和子关注点。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

1.本发明引入通过对用户关注点进行纵向与横向的挖掘，纵向采用分级处理模式，对用户的关注点进行深度全面挖掘，为用户提供更有价值的搜索信息，同时给用户提供了以关注点为中心的更有逻辑性的信息，同时进行横向关联，使得用户不局限于一个故事逻辑，获得更加全面的信息；

2.本发明通过引入纵向深入挖掘，不再像传统局限于有限的关注点，使得数据挖掘的关注点更加广泛；

3.本申请在给用户推送搜索结果时候，省略了中间层级关注点，解决了现有的搜索方式需要深度遍历每个节点，导致系统负担过重，挖掘速度慢的难点；

4.采集用户的搜索结果，并对关注点数据库进行更新，优化整个搜索词库，便于下一次的搜索。

附图说明