[发明专利]搜索词推荐方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种搜索词推荐方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括以下步骤：当侦测到用户搜索指令时，确定所述用户搜索指令对应用户的目标用户簇；将预设热词池中的各热词分别和所述目标用户簇进行计算，得到所述用户在各所述热词上的预估点击率；根据各所述预估点击率，确定各所述热词中与所述用户匹配的搜索词，并向所述用户推荐所述搜索词。本发明依据各个预估点击率，可准确确定各个热词中与用户匹配的搜索词，实现了搜索词的准确推荐。

技术领域

本发明涉及金融科技(Fintech)技术领域，尤其涉及一种搜索词推荐方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

随着金融科技(Fintech)，尤其是互联网科技金融的不断发展，越来越多的技术(如人工智能、大数据、云存储等)应用在金融领域，但金融领域也对各类技术提出了更高的要求，如要求准确的向用户推荐用于搜索的热词。

当前搜索热词的推荐通常是依据用户的热词的感兴趣程度来进行推荐的，收集当前事实热点信息，结合用户画像和热点信息进行推荐。但是由于用户画像所反映的用户兴趣往往不够全面准确，导致依据用户画像和热点信息向用户推荐的搜索热词不准确。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种搜索词推荐方法、装置、设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中向用户推荐的搜索热词不准确的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种搜索词推荐方法，所述搜索词推荐方法包括以下步骤：

当侦测到用户搜索指令时，确定所述用户搜索指令对应用户的目标用户簇；

将预设热词池中的各热词分别和所述目标用户簇进行计算，得到所述用户在各所述热词上的预估点击率；

根据各所述预估点击率，确定各所述热词中与所述用户匹配的搜索词，并向所述用户推荐所述搜索词。

可选地，所述将预设热词池中的各热词分别和所述目标用户簇进行计算，得到所述用户在各所述热词上的预估点击率的步骤包括：

读取所述预设热词池中的各个热词；

针对每个所述热词，根据所述目标用户簇和所述热词，计算探索因子；

获取所述目标用户簇在所述热词上的平均点击率，以及随机数，并基于预设公式，对所述平均点击率、所述探索因子和所述随机数进行运算，生成所述用户在所述热词上的预估点击率。

可选地，所述确定所述用户搜索指令对应用户的目标用户簇的步骤包括：

获取所述用户的兴趣标签，并对所述兴趣标签进行编码，得到兴趣编码；

获取各预设用户簇的簇中心编码，并确定各所述簇中心编码分别与所述兴趣编码之间的相似度值；

根据各所述相似度值之间的大小关系，确定各所述预设用户簇中与所述用户搜索指令对应用户的目标用户簇。

可选地，所述获取所述用户的兴趣标签的步骤之前，所述方法还包括：

获取所述用户的历史搜索记录，并对与所述历史搜索记录对应的信息进行词频分析，生成所述用户的兴趣标签；

按照预设周期间隔，获取所述用户在所述预设周期内的搜索记录，并根据所述预设周期内的搜索记录，对所述用户的兴趣标签进行更新。

可选地，所述将预设热词池中的各热词分别和所述目标用户簇进行计算的步骤之前，所述方法还包括：

获取网络热词，并对所述网络热词进行过滤，生成目标网络热词添加到预设热词库中；

获取与预设品类对应的网络热点信息，从所述网络热点信息中提取出品类关键词，并生成与所述品类关键词对应的扩展词；