CN101351800A - 基于用户购买行为智能搜索产品的方法及由此而得的系统 - Google Patents

基于用户购买行为智能搜索产品的方法及由此而得的系统 Download PDF

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Abstract

一种用于基于分析用户的购买行为智能地搜索产品的系统，该系统包括系统搜索引擎数据库；被配置以存储关于每个产品的预定数量的关键词信息的产品数据库；被配置以接收关键词、产品选择或定购信息，并且输出搜索结果的输入/输出单元；被配置以根据关键词生成所述搜索引擎数据库和所述产品数据库的搜索结果的搜索单元；以及被配置以用于根据产品选择或订购信息来更新所述产品数据库的相关关键词信息的相关关键词信息更新单元。

Description

基于用户购买行为智能搜索产品的方法及由此而得的系统
技术领域
本发明通常涉及用于基于用户的购买行为智能地搜索产品的方法及由此而得的系统。更具体地，本发明涉及通过由用户向用于电子商务网站的搜索引擎添加关于输入的关键字与被选择的产品之间的关系的信息，来基于分析用户的购买行为搜索产品，从而提供更精确、更智能的产品搜索服务。
背景技术
在传统的用于提供电子商务服务的网址(如互联网购物商城)中，搜索引擎通过产品的名称、商标名称、产品说明、制造商以及销售商名称，通过自然语言/语素分析和同义词词典来访问数据库，以提供由上面每项的权值来分类的搜索结果。
然而，传统的方法在搜索新的产品名称或不同于标准词的模拟名称(model names)时容易受影响，因为它取决于之前注册在自然语言/语素的分析法则和同义词词典中的信息。
为了搜索这些产品，需要对新的关键词或信息连续的更新。所以，当没有提供连续的更新时，存在输出不准确的信息或毫无意义的搜索结果的问题。
发明内容
本发明的各种实施方式用来提供基于分析用户的购买行为来智能地搜索产品的系统。该系统包括搜索引擎数据库；产品数据库，被配置以存储关于每个产品的预定数量的关键词信息；输入/输出单元，被配置以接收关键词、产品选择或订购信息和输出结果；搜索单元，被配置以根据关键词生成搜索引擎数据库和产品数据库的搜索结果；以及相关关键词信息更新单元，被配置以根据产品选择或订购信息来更新产品数据库的相关关键词信息。
而且，本发明的各种实施方式用于提供基于分析用户的购买行为来智能地搜索产品的方法。该方法包括步骤：从用户接收关键词；输出搜索结果，其中基于用于排列搜索结果的算法来排列关于关键词的搜索引擎数据库的搜索结果和从存储在产品数据库中的每个产品的相关关键词信息获得的搜索结果；当用户选择产品时更新每个关键词的点击数据，并且当用户订购产品时更新每个关键词的定购数据；并且通过用于根据关于每个产品的每个关键词的点击数据和每个关键词的订购数据计算优先权值的算法来计算优先权值，从而更新存储在产品数据库中的每个产品的相关关键词信息。
附图说明
阅读下面详细的描述并且参考附图，可以明显的看出本发明的其它方面和优点，其中：
图1是示出了根据本发明实施方式的用于搜索产品的系统的框图；以及
图2是示出了根据本发明实施方式的用于搜索产品的方法的流程图。
具体实施方式
将结合附图对本发明做详细的描述。尽可能的，整个附图中相同的附图标记被用来表示的相同或类似部分。
图1是示出了根据本发明实施方式的用于搜索产品的系统的框图。
如图1所示，该系统包括产品数据库10、搜索引擎数据库20、输入/输出单元30、搜索单元40以及相关关键词信息更新单元50。
所述产品数据库10存储每个产品的序列号、分类、产品名称、商标名称、制造商名称、销售商名称、公司名称、产品说明、产品特性、价格、股票数量、运送方法以及促销信息。
所述产品数据库10也存储每个产品的相关关键词列表。相关关键词列表包括预定数量的相关关键词，该相关关键词列表用于存储每个相关关键词的点击数据值。
例如：表1和表2分别显示了产品C和D的相关关键词列表。
表1
产品C的相关关键词列表
  相关关键词   点击数据(T1)   订购数据(T2)   优先权值
  KW1   4   1   0.19
  KW2   5   3   0.36
表2
产品D的相关关键词列表
  相关关键词   点击数据(T1)   订购数据(T2)   优先权值
  KW2   6   2   0.32
  KW3   3   1   0.16
所述搜索引擎数据库20存储自然语言/语素分析、同义词分析词典以及基于市场信息的搜索中需要的信息。所述搜索引擎数据库20可以访问所述产品数据库10。
所述输入/输出单元30接收关键词、产品选择或订购信息，并输出搜索结果。
所述搜索单元40根据关键词生成所述搜索引擎数据库20和所述产品数据库10的排列的搜索结果。
所述搜索单元40基于关键词通过自然语言/语素分析、同义词词典分析以及基于市场信息的搜索来搜索所述搜索引擎数据库20，以获得包括预定数量的具有高优先权值的产品的产品列表。
所述搜索单元40也基于关键词搜索存储在所述产品数据库10中的每个产品的相关关键词信息，以获得包括预定数量的具有高优先权值的产品的产品列表。
参考表1和表2，当关键词是KW2时，在相关关键词中包括KW2的产品如产品C和D被搜索到。
所述搜索单元40将通过搜索所述搜索引擎数据库20而获得的产品列表中的每个产品的优先权值和通过使用存储在所述产品数据库10中的每个产品的相关关键词信息进行搜索而获得的产品列表中的每个产品的优先权值与每个权值相乘，并且将相乘的数值相加，从而根据相加的值以降序排列产品搜索结果。
所述权值可以根据使用所述产品数据库10的相关关键词信息的搜索和使用所述搜索引擎数据库20的搜索之间的优先级来调整。
由于点击数据是关于所述产品数据库10的每个相关关键词的用户的点击量，以及订购数据是累计的用户的订购数量，所以存储在所述产品数据库10中的每个产品的相关关键词列表的优先权值会变大。所以，需要在考虑上面所述影响的情况下调整所述权值。
假设从搜索所述搜索引擎数据库20获得的产品列表中的每个产品的优先权值是S1，并且根据存储在所述产品数据库10中的每个产品的相关关键词信息搜索获得的产品列表中的每个产品的优先权值是S2。并且，假设通过搜索所述搜索引擎数据库20的权值是P1，并且根据相关关键词信息搜索的权值是P2。那么，每个搜索的产品的优先权值可以根据S1*P1+S2*P2(等式1)而获得。
例如，假设产品A、B、C和D通过搜索所述搜索引擎数据库20被搜索到，并且当关键词是KW2时，产品C、D和E通过根据相关关键词信息搜索被搜索到。当通过搜索所述搜索引擎数据库20的权值P1的值是0.4，和根据相关关键词信息搜索的权值P2的值是0.6时，每个搜索的产品的权值的优先权值可以根据等式1而获得。表3显示了所述计算的优先权值。
表3
每个产品的计算的优先权值
  对搜索引擎DB搜索(S1)   根据相关关键词信息搜索(S2) 计算的优先权值
 产品A   0.50   0.200
 产品B   0.30   0.120
 产品C   0.20   0.36   0.296
 产品D   0.10   0.32   0.232
 产品E   0.10   0.060
所述相关关键词信息更新单元50根据产品选择或订购信息来更新所述产品数据库10中的相关关键词信息。
例如，当产品D被选择并且订购时，表2中产品D的点击数据由6更新为7，并且产品D的订购数据由2更新为3。
所述相关关键词信息更新单元50将根据所述产品选择和所述定购信息而更新的每个关键词的所述点击数据和每个关键词的所述订购数据与每个权值相乘，从而计算优先权值。
所述权值可以根据每个关键词的点击数据和每个关键词的订购数据之间的优选来调整。
假设，每个关键词的点击数据是T1，以及每个关键词的订购数据是T2。并且，每个关键词的点击数据的权值是Q1，每个关键词的订购数据的权值是Q2。在所述产品数据库10中存储的产品的更新的相关关键词信息的优先权值可以根据T1*Q1+T2*Q2(等式2)而获得。
例如，当关键词是KW2时，如果产品D被选择并且被订购，在表2中产品D的点击数据由6更新为7，并且产品D的订购数据由2更新为3。并且，假设每个关键词的点击数据的权值Q1是0.03，并且每个关键词的订购数据的权值Q2是0.07。那么，所述优先权值由等式2计算，并由0.32更新为0.42。
所述产品数据库10还可以包括对每个产品的相关关键词的最近更新的数量。
所述相关关键词信息更新单元50可以删除优先权值和最近更新的数量低的相关关键词。
而且，所述相关关键词信息更新单元50可以向相关关键词列表中添加从所述产品数据库10的相关关键词信息中没有搜索到的新关键词。
图2是示出了根据本发明实施方式的用于搜索产品的方法的流程图。
如图2所示，从用户接收到特定关键词(S100)。
基于该关键词，所述搜索引擎数据库20通过自然语言/语素分析、同义词词典分析以及基于市场信息的搜索而被搜索，从而使得包括预定数量的具有高优先权值的产品的产品列表被获得(S110)。
基于关键词存储在所述产品数据库10中的每个产品的相关关键词信息被搜索到，从而使得包括预定数量的具有高优先权值的产品的产品列表被获得(S120)。
参考表1和表2，当关键词是KW2时，包括相关关键词KW2的产品如产品C和D被搜索到。
所述搜索引擎数据库20关于关键词的搜索结果和根据存储在产品数据库10中的每个产品的相关关键词信息的搜索结果根据用于排列搜索结果的算法被排列(S130)。
根据用于排列搜索结果的算法，将从搜索所述搜索引擎数据库20获得的产品列表的每个产品的优先权值和根据存储在所述产品数据库10中的每个产品的相关关键词信息搜索获得的产品列表的每个产品的优先权值与每个权值相乘并且相加，从而按相加的值以降序排列所述产品搜索结果。
输出排列的搜索结果(S140)。
当用户在所述搜索结果中选择产品时，每个关键词的点击数据被更新。而且当用户在所述搜索结果中订购产品时，每个关键词的订购数据被更新(S150)。
根据用于计算优先权值的算法，根据每个关键词的点击数据和每个关键词的订购数据计算所述优先权值，从而使得存储在所述产品数据库10中的每个产品的相关关键词信息被更新(S160)。
根据用于计算优先权值的算法，每个关键词的点击数据和每个关键词的订购数据与每个权值相乘，从而计算所述优先权值。
在每个产品中，所述优先权值和最近更新的数量低的相关关键词可以被删除。
而且，没有从所述产品数据库10的相关关键词信息中搜索到的新关键词可以被添加到相关关键词列表中。
如上面所述，根据使用相关关键词信息用于搜索产品的方法以及用于该方法的系统，由用户将关于选择的产品和输入的关键词之间关系的信息添加到用于电子商务网站的搜索引擎，来分析用户的购买行为，从而可以向用户提供更精确、更智能的产品搜索服务。
虽然出于阐述和说明的目的描述了前面所述的本发明的各种实施方式。但这并不意味穷尽了或者将本发明来限制为所公开的精确形式，并且按照上面的指导或根据本发明的实际需要可以做出修改和变化。因此，选择并描述优选实施方式以便于说明本发明的原理和它的实际应用，以使本领域的技术人员以各种实施方式利用本发明，并且作为特定目的的使用而结合本发明做出修改。

Claims (14)

1、一种用于基于分析用户购买行为智能地搜索产品的系统，该系统包括：
搜索引擎数据库；
产品数据库，该产品数据库被配置为存储关于每个产品的预定数量的关键词信息；
输入/输出单元，该输入/输出单元被配置为接收关键词、产品选择或订购信息，并且输出搜索结果；
搜索单元，该搜索单元被配置为根据所述关键词生成所述搜索引擎数据库和所述产品数据库的搜索结果；以及
相关关键词信息更新单元，该相关关键词信息更新单元被配置为根据所述产品选择或所述订购信息来更新所述产品数据库的相关关键词信息。
2、根据权利要求1所述的系统，其中所述产品数据库的相关关键词信息包括用于每个相关关键词的点击数据、订购数据和优先权值。
3、根据权利要求1所述的系统，其中所述搜索单元根据通过将搜索所述搜索引擎数据库而获得的产品列表中的每个产品的优先权值和根据存储在所述产品数据库中的每个产品的相关关键词信息进行搜索而获得的产品列表的每个产品的优先权值与每个权值相乘并且将该相乘后的优先权值相加而获得的值来以降序排列产品搜索结果。
4、根据权利要求2所述的系统，其中所述相关关键词信息更新单元通过将对应于每个关键词的所述点击数据和所述定购数据与每个权值相乘来计算优先权值，所述点击数据和所述定购数据根据所述产品选择或者所述定购信息而被更新。
5、根据权利要求2所述的系统，其中所述产品数据库的相关关键词信息还包括对每个相关关键词的最近更新的数量。
6、根据权利要求5所述的系统，其中所述相关关键词信息更新单元删除每个产品中优先权值和最近更新的数量低的相关关键词。
7、根据权利要求1所述的系统，其中所述相关关键词信息更新单元添加通过使用所述产品数据库的相关关键词信息没有搜索到的新关键词。
8、一种用于基于对用户购买行为的分析而智能地搜索产品的方法，该方法包括下列步骤：
接收来自用户的关键词；
输出搜索结果，其中根据用于排列搜索结果的算法来排列所述搜索引擎数据库的基于所述关键词的搜索结果和根据存储在产品数据库中的每个产品的相关关键词信息而获得的搜索结果；
更新每个关键词的点击数据和订购数据，所述点击数据在用户选择产品时被更新，而所述定购数据在用户订购产品时被更新；以及
通过用于根据每个产品的每个关键词的点击数据和每个关键词的定购数据计算优先权值的算法计算优先权值，来更新存储在所述产品数据库中的每个产品的相关关键词信息。
9、根据权利要求8所述的方法，其中所述产品数据库存储包括关于每个产品的预定数量的相关关键词的相关关键词列表，并且还存储所述相关关键词列表的每个相关关键词的点击数据、订购数据以及优先权值。
10、根据权利要求8所述的方法，其中所述用于排列搜索结果的算法根据通过将搜索所述搜索引擎数据库而获得的产品列表中的每个产品的优先权值和根据存储在所述产品数据库中的每个产品的相关关键词信息进行搜索而获得的产品列表的每个产品的优先权值与每个权值相乘并且将该相乘后的优先权值相加而获得的值来以降序排列产品搜索结果。
11、根据权利要求8所述的方法，其中所述用于计算优先权值的算法通过将每个关键词的所述点击数据和每个关键词的所述定购数据与每个权值相乘来计算优先权值。
12、根据权利要求9所述的方法，其中所述产品数据库还包括对每个产品的每个相关关键词的最近更新的数量。
13、根据权利要求12所述的方法，该方法还包括删除优先权值和最近更新的数量低的相关关键词。
14、根据权利要求9所述的方法，该方法还包括向相关关键词列表添加从所述产品数据库的相关关键词信息中没有搜索到的新关键词。
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