CN102404240A - 信息搜索系统及方法 - Google Patents
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Abstract
一种信息搜索系统及方法，该系统包括：个性化信息统计模块，获取用户好友列表，根据所述用户好友列表获取相应的好友互联网信息数据，统计出所述用户好友的个性化信息；查询模块，获取用户查询请求，并根据所述查询请求获取用户好友的个性化信息；展示模块，展示获取的用户好友的个性化信息。上述信息搜索系统及方法，通过获取用户好友列表，并根据好友列表查询到用户好友的互联网信息数据，根据互联网信息数据统计出用户好友的个性化信息，用户通过查询获取到用户好友的个性化信息，了解到用户好友关注的热点信息，有针对性的向用户推荐好友的个性化信息，减少了获取不需要的信息所带来的带宽压力和提高了下载速度。
Description
【技术领域】
本发明涉及互联网应用技术，特别涉及一种信息搜索系统及方法。
【背景技术】
不同用户根据自身的兴趣、爱好和学识等，所关注的互联网信息不同，每个用户根据自身的需要关注的互联网信息就形成了用户的个性化的信息。在网络社区中，每个用户都会有很多好友，而用户不一定关注互联网上所有的热点信息，可能更关注自己好友谈论哪些热点话题，其中，热点信息即人们当前所关注的热点话题，如26届大运会等。因此，如何将用户好友关注的热点信息，即好友的个性化信息让该用户获知，这是需要解决的问题。
【发明内容】
基于此，有必要提供一种信息搜索系统，其能解决现有技术中用户不能获知好友的个性化信息的问题。
此外，还有必要提供一种信息搜索方法，其能解决现有技术中用户不能获知好友的个性化信息的问题。
一种信息搜索系统，包括：
个性化信息统计模块，用于获取用户好友列表，根据所述用户好友列表获取相应的互联网信息数据，统计出所述用户好友的个性化信息；
查询模块，用于获取用户查询请求，并根据所述查询请求获取用户好友的个性化信息；
展示模块，用于展示获取的用户好友的个性化信息。
优选地，所述个性化信息统计模块包括：
信息获取模块，用于发送查询用户好友请求，获取用户好友标识号，再根据所述用户好友标识号获取相应的互联网信息数据；
信息处理模块，用于对所述互联网信息数据进行处理得出用户好友的个性化信息。
优选地，所述系统还包括与所述个性化信息统计模块相连的个性化信息数据库，用于存储获取的用户好友的个性化信息；所述个性化信息数据库存储用户好友个性化信息的形式为将用户好友列表及相应的好友的个性化信息一起存储或将用户单个好友标识号与该好友的个性化信息一起存储。
优选地，所述系统还包括分别与所述个性化信息统计模块相连的用于存储用户个人信息及用户好友列表的好友关系数据库和用于存储用户及用户好友的互联网信息数据的互联网信息数据库。
优选地，当所述个性化信息数据库存储用户好友个性化信息的形式为将用户单个好友标识号及该好友的个性化信息一起存储时，所述查询模块获取用户查询请求，并根据查询请求从好友关系数据库获取用户每个好友标识号，根据用户每个好友标识号从所述个性化信息数据库中获取相应的用户好友的个性化信息，并将获取的所有用户好友标识号及好友的个性化信息一起返回。
一种信息搜索方法，包括以下步骤：
获取用户好友列表，根据所述用户好友列表获取相应的互联网信息数据，统计出用户好友的个性化信息；
获取用户查询请求，并根据所述查询请求获取用户好友的个性化信息；
展示获取的用户好友的个性化信息。
优选地，所述获取用户好友列表，根据所述用户好友列表获取相应的互联网信息数据，统计出用户好友的个性化信息的步骤具体包括：
发送查询用户好友请求，获取用户好友标识号，再根据所述用户好友标识号获取相应的互联网信息数据；
对所述互联网信息数据进行处理得出所述用户好友的个性化信息。
优选地，所述方法还包括：将用户好友的个性化信息存储在个性化信息数据库中的步骤，其中，所述个性化信息数据库存储用户好友的个性化信息的形式为将用户好友列表及相应的好友的个性化信息一起存储或将用户单个好友标识号与该好友的个性化信息一起存储。
优选地，所述方法还包括：存储用户个人信息及用户好友列表在好友关系数据库中和存储用户及用户好友的互联网信息数据在互联网信息数据库中的步骤。
优选地，当信息数据库将用户单个好友标识号与相应的好友个性化信息一起存储时，所述获取用户查询请求，并根据所述查询请求获取用户好友的个性化信息的具体步骤为：获取用户查询请求，根据查询请求获取用户每个好友标识号，根据用户每个好友标识号获取相应的用户好友的个性化信息，并将获取的所有用户好友标识号及好友的个性化信息一起返回。
上述信息搜索系统及方法，通过获取用户好友列表，并根据好友列表查询到用户好友的互联网信息数据，根据互联网信息数据统计出用户好友的个性化信息，即用户好友关注的热点信息，用户通过查询获取到用户好友的个性化信息，了解到用户好友关注的热点信息，实现了个性化热点信息推荐，有针对性的向用户推荐好友的个性化信息，减少了获取不需要的信息所带来的带宽压力和提高了下载速度，让用户体验更快捷。
【附图说明】
图1为一个实施例中信息搜索系统结构示意图；
图2为另一个实施例中信息搜索系统结构示意图；
图3为一个实施例中信息搜索方法的流程图。
【具体实施方式】
下面结合附图及具体的实施例对本发明的技术方案进行详细的描述。
如图1所示，在一个实施例中，以搜索好友个性化信息为例，一种信息搜索系统，包括个性化信息统计模块10，用于获取用户好友列表，根据所述用户好友列表获取相应的互联网信息数据，统计出所述用户好友的个性化信息；查询模块20用于获取用户查询请求，并根据该查询请求获取用户好友的个性化信息；展示模块30展示获取的用户好友的个性化信息。其中，用户好友的个性化信息即为用户好友关注的热点信息，热点信息即当前社会的热门话题，人们关注的互联网上的信息。互联网信息数据可为用户检索的关键词、用户点击的新闻、图片或用户发表的博文信息等。
上述信息搜索系统，通过获取用户好友列表，并根据好友列表查询到用户好友的互联网信息数据，根据互联网信息数据统计出用户好友的个性化信息，即用户好友关注的热点信息，用户通过查询获取到用户好友的个性化信息，了解到用户好友关注的热点信息，实现了个性化热点信息推荐，有针对性的向用户推荐好友的个性化信息，减少了获取不需要的信息所带来的带宽压力和提高了下载速度，让用户体验更快捷。
在一个实施例中，上述信息系统还包括与个性化信息统计模块10相连的、存储用户个人信息及用户好友列表的好友关系数据库40，存储与用户及用户好友相对应的互联网信息数据的互联网信息数据库50和存储用户好友的个性化信息的个性化信息数据库60。个性化信息统计模块10和个性化信息数据库60可构成个性化信息统计服务器，用于统计及存储用户好友的个性化信息。个性化信息数据库60存储用户好友的个性化信息可采用多种方式，其中，第一种是将用户好友列表与相对应的好友的个性化信息一起存储，单独存储在一个区域，即A用户好友列表及相应的好友的个性化信息和B用户好友列表及相应的好友的个性化信息分别存储在不同的区域，互不影响，A用户好友A1、A2、A3......An及相应的个性化信息存储在一起，B用户好友B1、B2......Bn及相应的个性化信息存储在一起，查询模块20根据A用户的查询请求直接从A用户对应的区域获取好友的个性化信息。第二种是将用户单个好友标识号与该好友的个性化信息一起存储，即A用户好友A1标识号及A1的个性化信息存储在一起，A用户好友A2标识号及A2的个性化信息一起存储，查询模块20根据A用户的查询请求，可先从好友关系数据库40中获取好友列表，再根据好友列表从个性化信息数据库60中，调出A用户的好友的个性化信息，一起反馈给A用户。第一种方式，查询方便，快捷；第二种方式，减轻了个性化信息数据库60的存储负担，节省空间，不用重复存储多次用户好友的个性化信息，即不同用户有相同的好友时，只需存储一次该好友的个性化信息。
个性化信息数据库60采用第二种方式存储好友的个性化信息时，查询模块20获取用户查询请求，并根据查询请求从好友关系数据库40获取用户每个好友标识号，根据用户每个好友标识号从个性化信息数据库60中获取相应的用户好友的个性化信息，并将获取的所有用户好友标识号及好友的个性化信息一起返回。然后再通过展示模块30展示该返回的用户好友标识号及好友的个性化信息。
另外，用户个人信息可为用户的名称、即时通讯号码、邮箱或其他标识号等。互联网信息数据库50在用户登陆即时通讯号码等标识号后，记录用户的操作行为，如点击“体育”标题的网页，搜索关键词“读书月”，撰写的博文日志等。互联网信息数据库50可根据用户登陆后的各种操作实时记录用户的操作行为，且与用户的标识号相对应，建立用户个人的信息数据库。个性化信息统计模块10采用在设定时间内进行统计分析互联网信息数据库50内的信息，不必实时从互联网信息数据库50提取用户更新的数据，减轻了因实时读取数据给服务器增加的负荷。个性化信息统计模块10不需要实时进行处理，减轻了自身的运转负荷。此外，互联网信息数据库50可以按照预设时间定期对采集到的用户信息进行整理、分类。个性化信息统计模块10可选择一定时间范围内的用户的互联网信息数据进行分析处理得出该用户的个性化信息，并将该一定时间范围内的个性化信息及预设时间范围存储到个性化信息数据库60。个性化信息数据库60可按照时间的先后顺序将用户的个性化信息进行排序，当用户查询时，按照时间的倒序排列返回给查询模块20，或者选取一定时间内的好友的个性化信息通过展示模块30展示给用户。如2010年2月12到3月12这段时间的A用户好友A1的个性化信息，2010年3月12到5月15这段时间的A用户好友A1的个性化信息等。这样让用户可了解到好友最近一段时间的个性化信息，不用将好友全部的个性化信息推送给用户，增加服务器的负荷，减少网络带宽的占用，也便于用户获取到有用信息。
个性化信息统计模块10包括信息获取模块100和与信息获取模块100相连的信息处理模块110，信息获取模块100向好友关系数据库40发送查询用户好友请求，获取用户好友列表，再根据好友列表向互联网信息数据库50发送查询用户好友互联网信息数据的请求，根据该用户好友列表获取相应的互联网信息数据。其中，用户好友列表可包括好友昵称、好友标识号。信息获取模块100可根据用户好友标识号获取相应的互联网信息数据。信息处理模块110对该互联网信息数据进行处理得出用户好友的个性化信息。信息处理模块110通过挖掘算法分析出互联网信息数据中的热点信息。
其中，挖掘算法可采用传统的分词统计算法，如采用词频统计方法或Ngram统计算法，统计互联网信息数据中的某词出现的频次，对用户标题为“26届大运会”的博文先进行分词，再统计每个词出现的频次，去掉“的”、“地”、“得”之类的词，如统计词组“大运会”出现了20次，将所有的词的词频统计出来，词频越高表示用户关注的程度越大，将统计的词作为用户的个性化信息。Ngram统计算法对分割后的文本进行分词，按顺序将临近的n个汉字聚集在一起形成一个词串，如“思念母校”，n取2时，可得到如下三个词串：“思念”、“念母”、“母校”，n可以取1、2或根据需要取值，在统计词频得到用户关注的热点信息。采用该词频统计算法统计简单、方便。另外，本实施例中，互联网信息数据可为用户及用户好友发表的所有日志、检索的关键词、用户点击的互联网信息、评论信息等中的至少一种。
此外，对于同一热点信息的不同表达方式也可以采用进一步的分词统计，归一算法等将其统一起来。
上述信息系统的工作过程为：个性化信息统计模块10的信息获取模块100向好友关系数据库40发送查询A用户好友请求，好友关系数据库40接收A用户好友查询请求，返回A用户的好友列表A1.A2......An；信息获取模块100获取到返回的A用户好友列表，并向互联网信息数据库50发送查询A用户好友A1.A2......An的互联网信息数据请求，互联网信息数据库50接收查询好友互联网信息数据请求，返回用户好友A1.A2......An发表的所有互联网信息数据；信息处理模块110对返回的用户好友A1.A2......An发表的所有互联网信息数据进行分析处理，得出用户好友A1.A2......An各自的个性化信息，即各自关注的热点信息，并将该信息存储在个性化信息数据库60中；查询模块20获取A用户输入的查询好友的个性化信息的请求，查询模块20根据该好友的个性化信息查询请求从个性化信息数据库60中获取该好友的个性化信息，并通过展示模块30展示给用户。
如图3所示，在一个实施例中，一种信息搜索方法，包括以下步骤：
步骤S10，获取用户好友列表，根据所述用户好友列表获取相应的互联网信息数据，统计出用户好友的个性化信息。在步骤S10之前还包括存储用户个人信息及用户好友列表在好友关系数据库40中和存储用户及用户好友的互联网信息数据在互联网信息数据库50中的步骤。其中，用户好友的个性化信息即为用户好友关注的热点信息，热点信息即当前社会的热门话题，人们关注互联网上的信息。互联网信息数据可为用户检索的关键词、用户点击的新闻、图片或用户发表的博文信息等。用户个人信息可为用户的名称、即时通讯号码等。
通过向好友关系数据库40发送查询用户好友的请求，从好友关系数据库40中获取用户好友列表，再向互联网信息数据库50发送查询用户好友互联网信息数据请求，根据用户好友列表从互联网信息数据库50中获取相应的互联网信息数据。步骤S10具体包括以下步骤：
(1)发送查询用户好友请求，获取用户好友列表，再根据所述用户好友列表获取相应的互联网信息数据。其中，用户好友列表可包括好友昵称、好友标识号。根据用户好友列表获取相应的互联网信息数据的步骤可为：根据用户好友标识号获取相应的互联网信息数据。
查询用户A的好友，从好友关系数据库40中获取用户A的好友列表A1.A2......An；再发送查询用户A好友的互联网信息数据请求，从互联网信息数据库50中，获取到好友列表A1.A2......An中每个好友的相应的互联网信息数据。互联网信息数据可为用户检索的关键词、用户点击的新闻、图片或用户发表的博文信息等。其中，互联网信息数据库50在用户登陆即时通讯号码等标识号后，记录用户的操作行为，如点击“体育”标题的网页，搜索关键词“读书月”，撰写的博文日志等。互联网信息数据库50可根据用户登陆后的各种操作实时记录用户的操作行为，且与用户的标识号相对应，建立用户个人的信息数据库。采用设定时间内进行统计分析互联网信息数据库50内的信息，不必实时从互联网信息数据库50提取用户更新的数据，减轻了实时读取数据给服务器增加的负荷。此外，互联网信息数据库50可以按照预设时间定期对采集到的用户信息进行整理、分类。
(2)对该互联网信息数据进行处理得出用户好友的个性化信息。对获取到的好友列表A1.A2......An中每个好友的相应的互联网信息数据进行分析，通过挖掘算法得出每个好友的个性化信息，即每个好友关注的热点信息。本实施例中，采用传统的分析算法分析该互联网信息数据，如词频统计方法或Ngram统计方法统计出用户好友关注的信息。具体的统计信息的原理如系统中描述，此处不在重述。另外，对于同一热点信息的不同表达方式也可以采用进一步的分词统计，归一算法等将其统一起来。
步骤S20，获取用户查询请求，并根据该查询请求获取用户好友的个性化信息。用户发送查询好友的个性化信息的请求，个性化信息数据库60接收请求，并返回相应的好友的个性化信息到用户。可选择一定时间范围内的用户的互联网信息数据进行分析处理得出该用户的个性化信息，并将该一定时间范围内的个性化信息及预设时间范围存储到个性化信息数据库60。个性化信息数据库60可按照时间的先后顺序将用户的个性化信息进行排序，当用户查询时，按照时间的倒序排列返回，或者选取一定时间内的好友的个性化信息展示给用户。如2010年2月12到3月12这段时间的A用户的好友A1的个性化信息，2010年3月12到5月15这段时间的A用户的好友A1的个性化信息等。这样让用户可了解到好友最近一段时间的个性化信息，不用将好友全部的个性化信息推送给用户，增加服务器的负荷，减少网络带宽的占用，也便于用户获取到有用信息。
另外，个性化信息数据库60存储用户好友的个性化信息可采用多种方式，其中，第一种是将用户好友列表与相对应的好友的个性化信息一起存储，单独存储在一个区域，即A用户好友列表及相应的好友的个性化信息和B用户好友列表及相应的好友的个性化信息分别存储在不同的区域，互不影响，A用户好友A1、A2、A3......An及相应的个性化信息存储在一起，B用户好友B1、B2......Bn及相应的个性化信息存储在一起，查询模块20根据A用户的查询请求直接从A用户对应的区域获取好友的个性化信息。第二种是将用户单个好友标识号与该好友的个性化信息一起存储，即A用户好友A1标识号及A1的个性化信息存储在一起，A用户好友A2标识号及A2的个性化信息一起存储，查询模块20根据A用户的查询请求，可先从好友关系数据库40中获取好友列表，再根据好友列表从个性化信息数据库60中，调出A用户的好友的个性化信息，组合在一起反馈给A用户。第一种方式，查询方便，快捷；第二种方式，减轻了个性化信息数据库60的存储负担，节省空间，不用重复存储多次用户好友的个性化信息，即不同用户有相同的好友时，只需存储一次该好友的个性化信息。
个性化信息数据库60采用第二种方式存储好友的个性化信息时，步骤S20具体为：获取用户查询请求，根据查询请求获取用户每个好友标识号，根据用户每个好友标识号获取相应的用户好友的个性化信息，并将获取的所有用户好友标识号及好友的个性化信息一起返回。
步骤S30，展示获取的用户好友的个性化信息。将获取到的用户好友的个性化信息展示给用户，以便用户了解好友所关注的热点信息。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种信息搜索系统，其特征在于，包括：
个性化信息统计模块，用于获取用户好友列表，根据所述用户好友列表获取相应的互联网信息数据，统计出所述用户好友的个性化信息；
查询模块，用于获取用户查询请求，并根据所述查询请求获取用户好友的个性化信息；
展示模块，用于展示获取的用户好友的个性化信息。
2.根据权利要求1所述的信息搜索系统，其特征在于，所述个性化信息统计模块包括：
信息获取模块，用于发送查询用户好友请求，获取用户好友标识号，再根据所述用户好友标识号获取相应的互联网信息数据；
信息处理模块，用于对所述互联网信息数据进行处理得出用户好友的个性化信息。
3.根据权利要求1或2所述的信息搜索系统，其特征在于，所述系统还包括与所述个性化信息统计模块相连的个性化信息数据库，用于存储获取的用户好友的个性化信息；所述个性化信息数据库存储用户好友个性化信息的形式为将用户好友列表及相应的好友的个性化信息一起存储或将用户单个好友标识号与该好友的个性化信息一起存储。
4.根据权利要求3所述的信息搜索系统，其特征在于，所述系统还包括分别与所述个性化信息统计模块相连的用于存储用户个人信息及用户好友列表的好友关系数据库和用于存储用户及用户好友的互联网信息数据的互联网信息数据库。
5.根据权利要求4所述的信息搜索系统，其特征在于，当所述个性化信息数据库存储用户好友个性化信息的形式为将用户单个好友标识号及该好友的个性化信息一起存储时，所述查询模块获取用户查询请求，并根据查询请求从好友关系数据库获取用户每个好友标识号，根据用户每个好友标识号从所述个性化信息数据库中获取相应的用户好友的个性化信息，并将获取的所有用户好友标识号及好友的个性化信息一起返回。
6.一种信息搜索方法，包括以下步骤：
获取用户好友列表，根据所述用户好友列表获取相应的互联网信息数据，统计出用户好友的个性化信息；
获取用户查询请求，并根据所述查询请求获取用户好友的个性化信息；
展示获取的用户好友的个性化信息。
7.根据权利要求6所述的信息搜索方法，其特征在于，所述获取用户好友列表，根据所述用户好友列表获取相应的互联网信息数据，统计出用户好友的个性化信息的步骤具体包括：
发送查询用户好友请求，获取用户好友标识号，再根据所述用户好友标识号获取相应的互联网信息数据；
对所述互联网信息数据进行处理得出所述用户好友的个性化信息。
8.根据权利要求6或7所述的信息搜索方法，其特征在于，所述方法还包括：将用户好友的个性化信息存储在个性化信息数据库中的步骤，其中，所述个性化信息数据库存储用户好友的个性化信息的形式为将用户好友列表及相应的好友的个性化信息一起存储或将用户单个好友标识号与该好友的个性化信息一起存储。
9.根据权利要求8所述的信息搜索方法，其特征在于，所述方法还包括：存储用户个人信息及用户好友列表在好友关系数据库中和存储用户及用户好友的互联网信息数据在互联网信息数据库中的步骤。
10.根据权利要求9所述的信息搜索方法，其特征在于，当信息数据库将用户单个好友标识号与相应的好友个性化信息一起存储时，所述获取用户查询请求，并根据所述查询请求获取用户好友的个性化信息的具体步骤为：获取用户查询请求，根据查询请求获取用户每个好友标识号，根据用户每个好友标识号获取相应的用户好友的个性化信息，并将获取的所有用户好友标识号及好友的个性化信息一起返回。
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