CN104216931A - 实时推荐***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种实时推荐***及方法，该包括如下步骤：接收通过搜索引擎来的搜索查询词；对该搜索查询词进行自然语言处理，抽取出关键词，并产生通过语义分析抽取出来的一些关键字碎片及权重；以及获取该搜索查询词的各个关键词及权重，结合离线挖掘结果和点击反馈数据，然后对他们进行综合处理，最终得到用户的个性化相关推荐结果输出，通过本发明，可以快速响应用户的需求，实时地调整针对不同用户的推荐结果，可以更好地满足用户的需求。
Description
技术领域
本发明关于一种推荐***及方法，特别是涉及一种基于搜索查询词融合的实时推荐***及方法。
背景技术
随着互联网内容的***性增长，尤其是视频网站和社交网站的快速发展，每天有大量的新鲜内容被生产和消费，与此同时，对一个用户来说，从大量无关的内容中发现感兴趣的信息越来越困难。
视频推荐是视频网站帮助用户查找并观看某个特定领域视频的方法和工具。相对于传统的视频目录浏览方式或者视频搜索方式，视频推荐能够在用户不确合适的搜索词的情况下，通过分析用户历史行为，发现用户需求的特定领域，在该特定领域进行推荐，避免了搜索词的输入和层次目录的多次点击过程，使得查找并观看某个特定类型的视频更加简单容易。
目前的推荐***大多都是通过后台离线计算，然后把事先挖掘好的推荐结果展示给用户，但是如何能够快速的响应用户的需求，实时的调整针对不同用户的推荐结果，成为现在推荐***所面临的问题和挑战。
发明内容
为克服上述现有技术存在的不足，本发明之目的在于提供一种实时推荐***及方法，针对带有搜索引擎查询词的请求，根据相应的搜索查询词进行实时计算与调整，最终得到相关的推荐结果，实现快速响应用户的需求，实时地调整针对不同用户的推荐结果的目的，可以更好地满足用户的需求。
为达上述及其它目的，本发明提出一种实时推荐***，至少包括：
搜索查询词接收模块，接收通过搜索引擎来得搜索查询词；
搜索查询词解析模块，对搜索查询词进行自然语言处理，抽取出关键词，并产生通过语义分析抽取出来的一些关键字碎片及权重；
离线挖掘模块，对该些关键词进行离线挖掘获得离线挖掘的结果；
点击反馈模块，对用户的点击进行统计，获得点击结果并反馈给实时在线推荐模块；以及
实时在线推荐模块，获取当前用户搜索查询词的各个关键词及权重，并结合离线挖掘结果和点击反馈数据，对关键词及权重以及离线挖掘结果和点击反馈数据综合处理，最终得到用户的个性化相关推荐结果输出。
进一步地，该实时在线推荐模块对关键词及权重以及离线挖掘结果和点击反馈数据进行加权合并并排序，最终得到用户的个性化相关推荐结果输出。
进一步地，该搜索查询词解析模块通过中文分词、TF/IDF以及专名词典等计算抽取出关键词。
进一步地，该***应用于视频推荐。
为达到上述及其他目的，本发明还提供一种实时推荐方法，包括如下步骤：
步骤一，接收通过搜索引擎来的搜索查询词；
步骤二，对搜索查询词进行自然语言处理，抽取出关键词，并产生通过语义分析抽取出来的一些关键字碎片及权重；以及
步骤三，获取该搜索查询词的各个关键词及权重，结合离线挖掘结果和点击反馈数据，然后对他们进行综合处理，最终得到用户的个性化相关推荐结果输出。
进一步地，于步骤三中,对关键词及权重以及离线挖掘结果和点击反馈数据进行加权合并并排序，最终得到用户的个性化相关推荐结果输出。
进一步地，于步骤二中，通过中文分词、TF/IDF以及专名词典等计算抽取出关键词。
进一步地，该方法应用于视频推荐。
与现有技术相比，本发明一种实时推荐***及方法针对带有搜索引擎查询词的请求，根据相应的搜索查询词进行实时计算与调整，最终得到相关的推荐结果，可快速的响应用户的需求，实时地调整针对不同用户的推荐结果，更好地满足用户的需求。
附图说明
图1为本发明一种实时推荐***的***架构图；
图2为本发明一种实时推荐方法的步骤流程图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例并结合附图说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其它优点与功效。本发明亦可通过其它不同的具体实例加以施行或应用，本说明书中的各项细节亦可基于不同观点与应用，在不背离本发明的精神下进行各种修饰与变更。
图1为本发明一种实时推荐***的***架构图。本发明针对带有搜索引擎查询词的请求，然后根据相应的搜索查询词进行实时计算与调整，最终得到相关的推荐结果，如图1所示，本发明之实时推荐***，至少包括：搜索查询词接收模块101、搜索查询词解析模块102、离线挖掘模块103、点击反馈模块104以及实时在线推荐模块105。
其中，搜索查询词接收模块101用于接收用户通过搜索引擎来的搜索查询词，例如：用户Steve，通过搜索引擎输入一段查询词“中国国产航母上海开中印航母暗战”，搜索查询词接收模块101接收获得该搜索查询词；搜索查询词解析模块102，对搜索查询词进行自然语言处理，通过中文分词，TF/IDF（特征性频率-倒排文档频率加权法），专名词典等计算抽取出关键词，并产生通过语义分析抽取出来的一些关键字碎片及权重，在本发明较佳实施例中，搜索查询词解析模块102对查询词进行计算抽取出关键词A=航母，B=暗战，C=中印，相应关键词碎片及权重如下：
关键词A，权重0.5；
关键词B，权重0.3；
关键词C，权重0.2。
离线挖掘模块103，对搜索查询词解析模块102抽取的关键词进行离线挖掘获得离线挖掘的结果，由于离线挖掘为现有技术，在此则不予赘述；点击反馈模块104用于对用户的点击进行统计，获得点击结果并反馈给实时在线推荐模块105。
实时在线推荐模块105获取当前用户搜索查询词的各个关键词及权重，并结合离线挖掘结果和点击反馈数据，然后对他们进行加权合并排序，最终得到用户的个性化相关视频推荐结果输出。在本发明较佳实施例中，
例如：用户Steve，
关键词A，权重0.5，得到相关结果：
b=0.31，g=0.19
关键词B，权重0.3，得到相关结果：
x=0.16，y=0.14
关键词C，权重0.2，得到相关结果：
t=0.18，u=0.02
离线挖掘结果：
x=0.52，s=0.48，g=0.27，k=0.13，t=0.12
click feedback点击反馈数据：
x=0.21，u=0.10，p=0.07
通过合并和重排序操作，最终对于用户Steve的相关推荐结果：
{b=0.31，g=0.19}+{x=0.16，y=0.14}+{t=0.18，u=0.02}+{x=0.52，s=0.48，g=0.27，k=0.14，t=0.12}+{x=0.21，u=0.11，p=0.07}
={x=0.89，s=0.48，g=0.46，b=0.31，t=0.30，y=0.14，k=0.13，u=0.12，p=0.07}。
以上字母均代表不同视频节目。
图2为本发明一种实时推荐方法的步骤流程图。本发明一种实时推荐方法，适合于网站网页的相关推荐，尤其是视频推荐，该方法包括如下步骤：
步骤201，接收通过搜索引擎来的搜索查询词，例如用户Steve，通过搜索引擎输入一段查询词“中国国产航母上海开中印航母暗战”，网站接收获得该搜索查询词。
步骤202，对搜索查询词进行自然语言处理，通过中文分词、TF/IDF（特征性频率-倒排文档频率加权法）以及专名词典等计算抽取出关键词，获得通过语义分析抽取出来的一些关键字碎片及权重。在本发明较佳实施例中，对搜索查询词“中国国产航母上海开中印航母暗战”进行计算抽取出关键词A=航母，B=暗战，C=中印，相应关键词碎片及权重如下：
关键词A，权重0.5；
关键词B，权重0.3；
关键词C，权重0.2。
步骤203，获取该搜索查询词的各个关键词及权重，结合离线挖掘结果和点击反馈数据，然后对他们进行加权合并排序，最终得到用户的个性化相关推荐结果输出。例如：用户Steve，
关键词A，权重0.5，得到相关结果：
b=0.31，g=0.19（各字母的含义）
关键词B，权重0.3，得到相关结果：
x=0.16，y=0.14
关键词C，权重0.2，得到相关结果：
t=0.18，u=0.02
离线挖掘结果：
x=0.52，s=0.48，g=0.27，k=0.13，t=0.12
click feedback点击反馈数据：
x=0.21，u=0.10，p=0.07
通过合并和重排序操作，最终对于用户Steve的相关推荐结果：
{b=0.31，g=0.19}+{x=0.16，y=0.14}+{t=0.18，u=0.02}+{x=0.52，s=0.48，g=0.27，k=0.14，t=0.12}+{x=0.21，u=0.11，p=0.07}
={x=0.89，s=0.48，g=0.46，b=0.31，t=0.30，y=0.14，k=0.13，u=0.12，p=0.07}。
综上所述，本发明一种实时推荐***及方法针对带有搜索引擎查询词的请求，然后根据相应的搜索查询词进行实时计算与调整，最终得到相关的推荐结果，可快速的响应用户的需求，实时地调整针对不同用户的推荐结果，更好地满足用户的需求。
与现有技术相比，本发明具有以下几个优点：
1、通过不同的搜索查询词，可以改变用户的相关推荐结果，从而针对不同的用户的搜索查询词计算得到的相关推荐结果是不同的，该方法可适用于多个领域的相关推荐。
2、相关推荐结果会随着用户的搜索查询实时发生变化，即当不同用户请求不同的搜索查询词时会立刻得到不一样的结果，给用户带来良好的用户体验。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何本领域技术人员均可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰与改变。因此，本发明的权利保护范围，应如权利要求书所列。
Claims (8)
1.一种实时推荐***，至少包括：
搜索查询词接收模块，接收通过搜索引擎来得搜索查询词；
搜索查询词解析模块，对该搜索查询词进行自然语言处理，抽取出关键词，并产生通过语义分析抽取出来的一些关键字碎片及权重；
离线挖掘模块，对该些关键词进行离线挖掘获得离线挖掘的结果；
点击反馈模块，对用户的点击进行统计，获得点击结果并反馈给实时在线推荐模块；以及
实时在线推荐模块，获取当前用户搜索查询词的各个关键词及权重，并结合离线挖掘结果和点击反馈数据，对关键词及权重以及离线挖掘结果和点击反馈数据综合处理，最终得到用户的个性化相关推荐结果输出。
2.如权利要求1所述的一种实时推荐***，其特征在于：该实时在线推荐模块对关键词及权重以及离线挖掘结果和点击反馈数据进行加权合并并排序，最终得到用户的个性化相关推荐结果输出。
3.如权利要求1所述的一种实时推荐***，其特征在于：该搜索查询词解析模块通过中文分词、TF/IDF以及专名词典等计算抽取出关键词。
4.如权利要求1所述的一种实时推荐***，其特征在于：该***应用于视频推荐。
5.一种实时推荐方法，包括如下步骤：
步骤一，接收通过搜索引擎来的搜索查询词；
步骤二，对该搜索查询词进行自然语言处理，抽取出关键词，并产生通过语义分析抽取出来的一些关键字碎片及权重；以及
步骤三，获取该搜索查询词的各个关键词及权重，结合离线挖掘结果和点击反馈数据，然后对他们进行综合处理，最终得到用户的个性化相关推荐结果输出。
6.如权利要求5所述的一种实时推荐方法，其特征在于：于步骤三中,对关键词及权重以及离线挖掘结果和点击反馈数据进行加权合并并排序，最终得到用户的个性化相关推荐结果输出。
7.如权利要求5所述的一种实时推荐方法，其特征在于：于步骤二中，通过中文分词、TF/IDF以及专名词典等计算抽取出关键词。
8.如权利要求5所述的一种实时推荐方法，其特征在于：该方法应用于视频推荐。
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|---|---|
| CN (1) | CN104216931A (zh) |
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104881497A (zh) * | 2015-06-17 | 2015-09-02 | 郑州悉知信息技术有限公司 | 一种搜索方法及客户端 |
| CN105874457A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-17 | 马岩 | 网络信息推送方法及*** |
| CN106095982A (zh) * | 2016-06-17 | 2016-11-09 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 简历搜索方法及装置 |
| WO2016177277A1 (zh) * | 2015-05-04 | 2016-11-10 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种信息推荐方法及装置 |
| CN106126589A (zh) * | 2016-06-17 | 2016-11-16 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 简历搜索方法及装置 |
| CN106294868A (zh) * | 2016-08-23 | 2017-01-04 | 达而观信息科技（上海）有限公司 | 一种基于搜索引擎的个性化推荐方法及*** |
| CN106484708A (zh) * | 2015-08-26 | 2017-03-08 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种用户行为数据的处理方法和*** |
| CN106503190A (zh) * | 2016-10-25 | 2017-03-15 | 北京小米移动软件有限公司 | 显示信息的方法及装置 |
| CN106547922A (zh) * | 2016-12-07 | 2017-03-29 | 广州优视网络科技有限公司 | 一种应用程序的排序方法、装置及服务器 |
| CN106599060A (zh) * | 2016-11-16 | 2017-04-26 | 竹间智能科技（上海）有限公司 | 获取用户画像的方法及*** |
| CN107357891A (zh) * | 2017-07-12 | 2017-11-17 | 中云开源数据技术（上海）有限公司 | 一种主页链接推荐方法 |
| CN107368479A (zh) * | 2016-05-11 | 2017-11-21 | 江苏食品药品职业技术学院 | 一种利用计算机应用的信息检索方法 |
| CN108647349A (zh) * | 2018-05-15 | 2018-10-12 | 优视科技有限公司 | 一种内容推荐方法、装置和终端设备 |
| CN108664508A (zh) * | 2017-03-31 | 2018-10-16 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 信息推送方法和装置 |
| CN110334203A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-10-15 | 山东畅想云教育科技有限公司 | 一种优秀教材匹配***及其工作流程 |
| CN110598016A (zh) * | 2019-09-11 | 2019-12-20 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种多媒体信息推荐的方法、装置、设备和介质 |
| CN114491092A (zh) * | 2022-01-26 | 2022-05-13 | 深圳市前海手绘科技文化有限公司 | 一种根据文档内容和配色推荐素材的方法和*** |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090077220A1 (en) * | 2006-07-11 | 2009-03-19 | Concert Technology Corporation | System and method for identifying music content in a p2p real time recommendation network |
| CN101470752A (zh) * | 2007-12-29 | 2009-07-01 | 指点通（北京）科技有限公司 | 基于关键词解析调度的搜索引擎方法 |
| CN102685565A (zh) * | 2012-05-18 | 2012-09-19 | 合一网络技术(北京)有限公司 | 一种点击反馈式个性化推荐*** |
| CN102799586A (zh) * | 2011-05-24 | 2012-11-28 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种用于搜索结果排序的转义度确定方法和装置 |
| CN102955857A (zh) * | 2012-11-09 | 2013-03-06 | 北京航空航天大学 | 一种搜索引擎中基于类中心压缩变换的文本聚类方法 |
-
2013
- 2013-08-23 CN CN201310373521.7A patent/CN104216931A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090077220A1 (en) * | 2006-07-11 | 2009-03-19 | Concert Technology Corporation | System and method for identifying music content in a p2p real time recommendation network |
| CN101470752A (zh) * | 2007-12-29 | 2009-07-01 | 指点通（北京）科技有限公司 | 基于关键词解析调度的搜索引擎方法 |
| CN102799586A (zh) * | 2011-05-24 | 2012-11-28 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种用于搜索结果排序的转义度确定方法和装置 |
| CN102685565A (zh) * | 2012-05-18 | 2012-09-19 | 合一网络技术(北京)有限公司 | 一种点击反馈式个性化推荐*** |
| CN102955857A (zh) * | 2012-11-09 | 2013-03-06 | 北京航空航天大学 | 一种搜索引擎中基于类中心压缩变换的文本聚类方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 李素建 等: "关键词自动标引的最大熵模型应用研究", 《计算机学报》 * |
Cited By (25)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016177277A1 (zh) * | 2015-05-04 | 2016-11-10 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种信息推荐方法及装置 |
| CN104881497A (zh) * | 2015-06-17 | 2015-09-02 | 郑州悉知信息技术有限公司 | 一种搜索方法及客户端 |
| CN106484708A (zh) * | 2015-08-26 | 2017-03-08 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种用户行为数据的处理方法和*** |
| CN105874457A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-17 | 马岩 | 网络信息推送方法及*** |
| WO2017166132A1 (zh) * | 2016-03-30 | 2017-10-05 | 马岩 | 网络信息推送方法及*** |
| CN107368479A (zh) * | 2016-05-11 | 2017-11-21 | 江苏食品药品职业技术学院 | 一种利用计算机应用的信息检索方法 |
| CN106126589B (zh) * | 2016-06-17 | 2018-05-22 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 简历搜索方法及装置 |
| WO2017215243A1 (zh) * | 2016-06-17 | 2017-12-21 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 简历搜索方法及装置 |
| CN106095982B (zh) * | 2016-06-17 | 2019-03-29 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 简历搜索方法及装置 |
| CN106095982A (zh) * | 2016-06-17 | 2016-11-09 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 简历搜索方法及装置 |
| CN106126589A (zh) * | 2016-06-17 | 2016-11-16 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 简历搜索方法及装置 |
| CN106294868A (zh) * | 2016-08-23 | 2017-01-04 | 达而观信息科技（上海）有限公司 | 一种基于搜索引擎的个性化推荐方法及*** |
| CN106503190B (zh) * | 2016-10-25 | 2019-07-16 | 北京小米移动软件有限公司 | 显示信息的方法及装置 |
| CN106503190A (zh) * | 2016-10-25 | 2017-03-15 | 北京小米移动软件有限公司 | 显示信息的方法及装置 |
| CN106599060A (zh) * | 2016-11-16 | 2017-04-26 | 竹间智能科技（上海）有限公司 | 获取用户画像的方法及*** |
| CN106599060B (zh) * | 2016-11-16 | 2020-04-07 | 竹间智能科技（上海）有限公司 | 获取用户画像的方法及*** |
| CN106547922A (zh) * | 2016-12-07 | 2017-03-29 | 广州优视网络科技有限公司 | 一种应用程序的排序方法、装置及服务器 |
| CN106547922B (zh) * | 2016-12-07 | 2020-08-25 | 阿里巴巴（中国）有限公司 | 一种应用程序的排序方法、装置及服务器 |
| CN108664508A (zh) * | 2017-03-31 | 2018-10-16 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 信息推送方法和装置 |
| CN107357891A (zh) * | 2017-07-12 | 2017-11-17 | 中云开源数据技术（上海）有限公司 | 一种主页链接推荐方法 |
| CN108647349A (zh) * | 2018-05-15 | 2018-10-12 | 优视科技有限公司 | 一种内容推荐方法、装置和终端设备 |
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