CN109255011B - 一种基于人工智能的搜索提示方法及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于人工智能的搜索提示方法及电子设备，其中，方法包括步骤：A、将数据库中所包含的商品表中的所有数据全部导入收集文档中；在导入过程中，新建联想词库数据源，所述联想词库数据源包含所述商品表中库存不为0并且处于上架状态的所有商品的商品名称；B、当用户搜索商品时，获取用户输入的关键词；C、将所述关键词与所述联想词库数据源进行匹配，并获取匹配成功的商品名称，并进行展示。通过本发明，在数据导入时，若数据库中商品信息改变则可同步修改新建字段的值，这样就可以在不建立冗余字段的情况下动态改变搜索补全联想词库，并只推荐处于上架状态以及库存不为0的商品。

Description

一种基于人工智能的搜索提示方法及电子设备

技术领域

本发明涉及搜索领域，尤其涉及一种基于人工智能的搜索提示方法及电子设备。

背景技术

solr是时下使用比较广泛的一款搜索引擎，其suggest component(建议组件)组件也是在做搜索提示(补全)功能时通常会用到的一个组件。该组件提供的联想词库数据来源有两种：一种是读取配置的dict.txt文本中的词汇，另一种是提取collection文档(收集文档)中某个field(相当于数据表中的列)中的所有数据。其中，第一种数据源不够灵活，无法动态的去实时移除、添加或修改联想词库中的词；而第二种方式在某种场景下同样存在问题，其会将已下架或者库存为0的商品都进行提示。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于人工智能的搜索提示方法及电子设备，旨在解决现有技术中搜索提示方法效果不佳的问题。

本发明的技术方案如下：

一种基于人工智能的搜索提示方法，其中，包括步骤：

A、将数据库中所包含的商品表中的所有数据全部导入收集文档中；

在导入过程中，新建联想词库数据源，所述联想词库数据源包含所述商品表中库存不为0并且处于上架状态的所有商品的商品名称；

B、当用户搜索商品时，获取用户输入的关键词；

C、将所述关键词与所述联想词库数据源进行匹配，并获取匹配成功的商品名称，并进行展示。

所述的基于人工智能的搜索提示方法，其中，所述步骤A中，通过dataImport组件将商品表中的所有数据导入收集文档中。

所述的基于人工智能的搜索提示方法，其中，所述商品表中包括商品id、商品编号、商品名称、商品库存和上下架状态。

所述的基于人工智能的搜索提示方法，其中，所述步骤C具体包括：

C1、从所述联想词库数据源中依次查找包含所述关键词的商品名称；

C2、若查找到包含所述关键词的商品名称，则进行展示。

一种电子设备，其中，包括：

处理器，适于实现各指令，以及

存储设备，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行：

将数据库中所包含的商品表中的所有数据全部导入收集文档中；

在导入过程中，新建联想词库数据源，所述联想词库数据源包含所述商品表中库存不为0并且处于上架状态的所有商品的商品名称；

当用户搜索商品时，获取用户输入的关键词；

将所述关键词与所述联想词库数据源进行匹配，并获取匹配成功的商品名称，并进行展示。

所述的电子设备，其中，通过dataImport组件将商品表中的所有数据导入收集文档中。

所述的电子设备，其中，所述商品表中包括商品id、商品编号、商品名称、商品库存和上下架状态。

所述的电子设备，其中，所述将所述关键词与所述联想词库数据源进行匹配，并获取匹配成功的商品名称，并进行展示的步骤具体包括：

从所述联想词库数据源中依次查找包含所述关键词的商品名称；

若查找到包含所述关键词的商品名称，则进行展示。

有益效果：通过本发明，在数据导入时，若数据库中商品信息改变则可同步修改新建字段的值，这样就可以在不建立冗余字段的情况下动态改变搜索补全联想词库，并只推荐处于上架状态以及库存不为0的商品。

附图说明

图1为本发明一种基于人工智能的搜索提示方法较佳实施例的流程图。

图2为本发明一种电子设备较佳实施例的结构框图。

具体实施方式

本发明提供一种基于人工智能的搜索提示方法及电子设备，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

请参阅图1，图1为本发明一种基于人工智能的搜索提示方法较佳实施例的流程图，如图所示，其包括步骤：

S1、将数据库中所包含的商品表中的所有数据全部导入收集文档中；

在导入过程中，新建联想词库数据源，所述联想词库数据源包含所述商品表中库存不为0并且处于上架状态的所有商品的商品名称；

S2、当用户搜索商品时，获取用户输入的关键词；

S3、将所述关键词与所述联想词库数据源进行匹配，并获取匹配成功的商品名称，并进行展示。

通过本发明，在数据导入时，若数据库中商品信息改变则可同步修改新建字段的值，这样就可以在不建立冗余字段的情况下动态改变搜索补全联想词库，并只推荐处于上架状态以及库存不为0的商品。

在所述步骤S1中，使用solr作为搜索引擎时，可通过dataImport组件将商品表中的数据全部导入solr的collection文档(收集文档)中。

在现有技术中，使用suggest component组件做搜索补全提示时，会将goodsName字段配置为联想字段数据源，这会导致将商品表中所有商品名称作为数据源，即不论商品的上下架状态、库存状态，一律都会推荐，这种方式显然是不准确的。例如，如果商品处于下架状态或者库存为零时，搜索时并不希望提示的选项中包含这些商品，如当用户在搜索框中输入“荣”时，因为“荣耀10”被下架，或者输入“ipho”,"iphoneX"库存为0，这两件商品都不应该进行补全提示。

所以，本发明中，在导入过程中，新建联想词库数据源，所述联想词库数据源包含所述商品表中库存不为0并且处于上架状态的所有商品的商品名称。

具体地，数据导入配置的实现代码如下：

suggest component配置的实现代码如下：

<searchComponet name＝"suggest"class＝"solr.SuggestComponent">

<lst name＝"suggester">

<str name＝"name">suggester</str>

<str name＝"lookupImpl">FuzzyLookupFactory</str>

<str name＝dictionaryImpl>DocumentDictionaryFactory</str>

<str name＝"field">goodsNameSuggest</str>

<str name＝"suggestAnalyzerFieldType">text_suggest</str>

<str name＝"build0n0ptimize">true</str>

<str name＝"build0nCommit">true</str>

</lst>

这样，在后续搜索时，只会匹配所述商品表中库存不为0并且处于上架状态的所有商品的商品名称，而不会推荐库存为0或者处于下架状态的商品。

进一步，所述商品表中包括商品id、商品编号、商品名称、商品库存和上下架状态。

其中的商品id指商品序号，商品编号指商品的编号，商品名称一般是指商品宣传的名称，商品库存则指商品目前库存量，上下架状态则指商品处于上架状态还是下架状态。

下面提供一个商品表的具体例子：

其中的goodsId表示商品id，goodsSn表示商品编号，goodsName表示商品名称，goodsCount表示商品库存，goodsStatus表示上下架状态。

在所述步骤S2中，当用户搜索商品时，获取用户输入的关键词；例如用户在搜索栏中输入关键词时，即可获取相应的关键词。

进一步，所述步骤S3具体包括：

S31、从所述联想词库数据源中依次查找包含所述关键词的商品名称；

S32、若查找到包含所述关键词的商品名称，则进行展示。

在所述步骤S31中，本发明由于新建了联想词库数据源，其与传统的直接以商品名称作为数据源不同，所以并非直接在商品名称中查找关键词，而是在新建的联想词库数据源中查找包含所述关键词的商品名称。而联想词库数据源中已经剔除了库存为0或者处于下架状态的所有商品的商品名称。所以，本发明只会搜索出库存不为0并且处于上架状态的商品的商品名称。

如此，只要在数据导入solr后，数据库中商品信息改变时，同步修改solr收集文档中相应字段的值，就可以在不建立冗余字段的情况下，动态改变搜索补全联想词库。

本发明还提供一种电子设备10，如图2所示，其包括：

处理器110，适于实现各指令，以及

存储设备120，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器110加载并执行：

将数据库中所包含的商品表中的所有数据全部导入收集文档中；

在导入过程中，新建联想词库数据源，所述联想词库数据源包含所述商品表中库存不为0并且处于上架状态的所有商品的商品名称；

当用户搜索商品时，获取用户输入的关键词；

将所述关键词与所述联想词库数据源进行匹配，并获取匹配成功的商品名称，并进行展示。

所述处理器110可以为通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、单片机、ARM(Acorn RISC Machine)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立的硬件组件或者这些部件的任何组合。还有，处理器还可以是任何传统处理器、微处理器或状态机。处理器也可以被实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器结合DSP核、任何其它这种配置。

存储设备120作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的搜索提示方法对应的程序指令。处理器通过运行存储在存储设备中的非易失性软件程序、指令以及单元，从而执行搜索提示方法的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例。

进一步，通过dataImport组件将商品表中的所有数据导入收集文档中。

进一步，所述商品表中包括商品id、商品编号、商品名称、商品库存和上下架状态。

进一步，所述将所述关键词与所述联想词库数据源进行匹配，并获取匹配成功的商品名称，并进行展示的步骤具体包括：

从所述联想词库数据源中依次查找包含所述关键词的商品名称；

若查找到包含所述关键词的商品名称，则进行展示。

综上所述，通过本发明，在数据导入时，若数据库中商品信息改变则可同步修改新建字段的值，这样就可以在不建立冗余字段的情况下动态改变搜索补全联想词库，并只推荐处于上架状态以及库存不为0的商品。

应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (2)

1.一种基于人工智能的搜索提示方法，其特征在于，包括步骤：

A、将数据库中所包含的商品表中的所有数据全部导入收集文档中；

在导入过程中，新建联想词库数据源，所述联想词库数据源包含所述商品表中库存不为0并且处于上架状态的所有商品的商品名称；

B、当用户搜索商品时，获取用户输入的关键词；

C、将所述关键词与所述联想词库数据源进行匹配，并获取匹配成功的商品名称，并进行展示；

所述步骤C具体包括：

C1、从所述联想词库数据源中依次查找包含所述关键词的商品名称；

C2、若查找到包含所述关键词的商品名称，则进行展示；

所述步骤A中，通过dataImport组件将商品表中的所有数据导入收集文档中；

所述商品表中包括商品id、商品编号、商品名称、商品库存和上下架状态；

在数据导入solr后，数据库中商品信息改变时，同步修改solr收集文档中相应字段的值，动态改变搜索补全联想词库。

2.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器，适于实现各指令，以及

存储设备，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行：

将数据库中所包含的商品表中的所有数据全部导入收集文档中；

在导入过程中，新建联想词库数据源，所述联想词库数据源包含所述商品表中库存不为0并且处于上架状态的所有商品的商品名称；

当用户搜索商品时，获取用户输入的关键词；

将所述关键词与所述联想词库数据源进行匹配，并获取匹配成功的商品名称，并进行展示；

所述将所述关键词与所述联想词库数据源进行匹配，并获取匹配成功的商品名称，并进行展示的步骤具体包括：

从所述联想词库数据源中依次查找包含所述关键词的商品名称；

若查找到包含所述关键词的商品名称，则进行展示；

所述将数据库中所包含的商品表中的所有数据全部导入收集文档中，通过dataImport组件将商品表中的所有数据导入收集文档中；

所述商品表中包括商品id、商品编号、商品名称、商品库存和上下架状态；

在数据导入solr后，数据库中商品信息改变时，同步修改solr收集文档中相应字段的值，动态改变搜索补全联想词库。

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