CN113377895A - 基于目录树的网络知识点组织方法及装置 - Google Patents

Abstract

基于目录树的网络知识点组织方法及装置，通过预先构建目录库，目录库包含若干预设的知识门类；接收用户进行信息搜索时输入的关键词，将关键词与目录库的知识门类匹配，a)若匹配成功，根据匹配到的知识门类内容生成搜索信息对应的目录树；b)若匹配失败，以常规展示方式对搜索信息进行展示；当根据关键词匹配到的目录库知识门类数量多于一个时，按照预设的推荐规则进行默认知识门类推荐。本发明可以提升人们搜索得到的知识系统性，有利于用户对所查知识产生较为系统性的认识，提高用户对知识点的学习效率。

Description

基于目录树的网络知识点组织方法及装置

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于目录树的网络知识点组织方法及装置。

背景技术

随着网络信息技术的高速发展，各行各业的人们都难免要在网络上搜索知识点，不少人甚至已经习惯于随查随用的工作学习方式。然而，就目前而言，虽然存在众多的搜索引擎，搜索引擎里包括的百科知识也不少，有些搜索还通过大数据分析推荐关联信息。但是，人们搜索得到的知识还是过于碎片化，不利于用户对所查知识产生较为系统性的认识，导致实用性有余，学习性不足。

发明人在学生时代，就发现不少知识学习起来就很是碎片化，缺乏系统性，比如生物学里学到白菜是十字花科芸苔属，萝卜则是十字花科萝卜属，人类是哺乳纲，灵长目，我们都知道生物学的分类以界、门、纲、目、科、属、种的级别分类，那么究竟有多少门，每门多少纲，这样的问题在不少人的心中是存在疑惑的，在网络欠发达时代，问题就更加突显，因为即便找到资料，往往也不是很全，用起来也不那么直观，如果统计起来更是效率极低。在网络技术高度发达的今天，如何有效利用资源优势，解决知识碎片化提升知识系统性是一件值得去做的事情。

发明内容

为此，本发明提供一种基于目录树的网络知识点组织方法及装置，以解决知识过于碎片化，缺少系统性的认识，不利于人们学习掌握的问题。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于目录树的网络知识点组织方法，包括以下步骤：

建立目录库：预先构建目录库，所述目录库包含若干预设的知识门类；

用户查询匹配：接收用户进行信息搜索时输入的关键词，将所述关键词与所述目录库的知识门类匹配，a)若匹配成功，根据匹配到的知识门类内容生成搜索信息对应的目录树；b)若匹配失败，以常规展示方式对搜索信息进行展示；

匹配推荐：当根据所述关键词匹配到的所述目录库知识门类数量多于一个时，按照预设的推荐规则进行默认知识门类推荐。

作为基于目录树的网络知识点组织方法的优选方案，通过与行业数据中心或专业研究机构联络的方式，持续性的进行行业数据库或专业数据库关联以更新所述目录库的知识门类。

作为基于目录树的网络知识点组织方法的优选方案，根据匹配到的知识门类内容生成搜索信息对应的目录树时，在所述目录树界面显示操作控件，通过所述操作控件展开或关闭目录树。

作为基于目录树的网络知识点组织方法的优选方案，在所述目录树的行信息后附加匹配到的所述知识门类的所在层级及子级项目数量。

作为基于目录树的网络知识点组织方法的优选方案，当根据所述关键词匹配到的所述知识门类数量多于一个时，在生成的所述目录树的上方配置下拉菜单控件，根据所述下拉菜单控件进行匹配到的知识门类选择。

作为基于目录树的网络知识点组织方法的优选方案，对所述知识门类的选择次数进行统计，当根据所述关键词匹配到的所述目录库知识门类数量多于一个时，按照所述知识门类的选择次数多少进行默认知识门类推荐。

作为基于目录树的网络知识点组织方法的优选方案，根据注册用户的知识门类个人选择统计次数或个人职业进行默认知识门类推荐。

作为基于目录树的网络知识点组织方法的优选方案，当用户输入的关键词为与排名有关的情形时，根据关键词对应的地域、企业、事业单位、人员或品牌中的至少一种知识门类建立目录树；

展示所述知识门类的同级别单元数据分布图、饼图、柱图或热力图。

作为基于目录树的网络知识点组织方法的优选方案，当用户输入的关键词为与历史事件有关的情形时，根据历史时期重大历史事件生成目录树，以历史事件发生的时间为序。

本发明还提供一种基于目录树的网络知识点组织装置，采用上述的基于目录树的网络知识点组织方法，包括：

目录库模块，用于预先构建目录库，所述目录库包含若干预设的知识门类；

查询匹配模块，用于接收用户进行信息搜索时输入的关键词，将所述关键词与所述目录库的知识门类匹配，a)若匹配成功，根据匹配到的知识门类内容生成搜索信息对应的目录树；b)若匹配失败，以常规展示方式对搜索信息进行展示；

匹配推荐模块，用于当根据所述关键词匹配到的所述目录库知识门类数量多于一个时，按照预设的推荐规则进行默认知识门类推荐。

本发明具有如下优点：通过预先构建目录库，目录库包含若干预设的知识门类；接收用户进行信息搜索时输入的关键词，将关键词与目录库的知识门类匹配，a)若匹配成功，根据匹配到的知识门类内容生成搜索信息对应的目录树；b)若匹配失败，以常规展示方式对搜索信息进行展示；当根据关键词匹配到的目录库知识门类数量多于一个时，按照预设的推荐规则进行默认知识门类推荐。本发明可以提升人们搜索得到的知识系统性，有利于用户对所查知识产生较为系统性的认识，提高用户对知识点的学习效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。

本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。

图1为本发明实施例1提供的基于目录树的网络知识点组织方法流程示意图；

图2为本发明实施例1提供的基于目录树的网络知识点组织方法中生物门类示意图；

图3为本发明实施例1提供的基于目录树的网络知识点组织方法中地质年代划分示意图；

图4为本发明实施例1提供的基于目录树的网络知识点组织方法中学科门类示意图；

图5为本发明实施例1提供的基于目录树的网络知识点组织方法中法律门类示意图；

图6为本发明实施例1提供的基于目录树的网络知识点组织方法中企业门类示意图；

图7为本发明实施例2提供的基于目录树的网络知识点组织系统示意图。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

参见图1，提供一种基于目录树的网络知识点组织方法，包括以下步骤：

S1、建立目录库：预先构建目录库，所述目录库包含若干预设的知识门类；

S2、用户查询匹配：接收用户进行信息搜索时输入的关键词，将所述关键词与所述目录库的知识门类匹配，a)若匹配成功，根据匹配到的知识门类内容生成搜索信息对应的目录树；b)若匹配失败，以常规展示方式对搜索信息进行展示；

S3、匹配推荐：当根据所述关键词匹配到的所述目录库知识门类数量多于一个时，按照预设的推荐规则进行默认知识门类推荐。

本实施例中，通过与行业数据中心或专业研究机构联络的方式，持续性的进行行业数据库或专业数据库关联以更新所述目录库的知识门类。

具体的，前期可以组织专门工作小组，通过调研整理方式自主建立一定规模的知识门类目录库，保证初期使用时有数据可用，后期通过与各行业数据中心和各专业研究机构联络(技术运用本身也会产生一定的推广效果)，不断关联行业和专业数据库，逐一项目地替代或丰富前期的知识门类目录库，进而确保知识门类更新及时，也能促进信息融合，知识门类目录库也将不断发展，拓展、催生和带动新的专业领域。

本实施例中，根据匹配到的知识门类内容生成搜索信息对应的目录树时，在所述目录树界面显示操作控件，通过所述操作控件展开或关闭目录树。在所述目录树的行信息后附加匹配到的所述知识门类的所在层级及子级项目数量。

具体的，用户在以关键词形式搜索信息时，搜索引擎工作的同时，以关键词与知识门类的数据库匹配，如果匹配成功，则以关键词所在知识门类表内容生成目录树。

具体的，可以在目录树界面左侧(20％-30％为佳，可调)显示操作控件，操作控件可由用户自行展开或关闭，目录树的每行信息后可附以所在层级和子级项目数量，搜索内容则在目录树界面右侧(70-％80％为佳，可调)显示。

另外，对于手机等纵向界面可考虑隐藏式的目录树；如果未匹配到，初期知识门类库不足时或者关键词太偏时，搜索结果则与传统搜索信息常规展示方式相同。常规展示方式比如百度搜索界面，以检索框填充检索关键词，将搜索信息结构逐条列出。

本实施例中，当根据所述关键词匹配到的所述知识门类数量多于一个时，在生成的所述目录树的上方配置下拉菜单控件，根据所述下拉菜单控件进行匹配到的知识门类选择。对所述知识门类的选择次数进行统计，当根据所述关键词匹配到的所述目录库知识门类数量多于一个时，按照所述知识门类的选择次数多少进行默认知识门类推荐。

具体的，如果匹配出多个知识门类时，默认推荐一种知识门类，但在目录树上方增加下拉菜单控件，由用户自行选择所关心知识门类，选择时对选择进行记数，下次推荐时以全网选择多数为优。

具体的，如果是注册过的登陆用户，可以根据注册用户的知识门类个人选择统计次数或个人职业进行默认知识门类推荐。

参见图2、图3、图4、图5和图6，当用户输入的关键词为与排名有关的情形时，根据关键词对应的地域、企业、事业单位、人员或品牌中的至少一种知识门类建立目录树。此外，还可展示所述知识门类的同级别单元数据分布图、饼图、柱图或热力图。当用户输入的关键词为与历史事件有关的情形时，根据历史时期重大历史事件生成目录树，以历史事件发生的时间为序。

具体的，地质年代、法律法规、会计科目、学科门类、企业经营范围等凡涉及分类的知识均可以应用本技术方案。对于无专业分类的知识也可以通过一条能用属性来分类，比如邮编、区号、景点等与地理相关的知识可以位置分类，历史事件以时代分类，数据则围绕排名分类等等。属性较多的信息可在推荐分类的同时，向用户提供自行选择分类的选项，再由系统通过用户的选择记录改进推荐分类的优先级，循环往复。

综上所述，本发明通过预先构建目录库，目录库包含若干预设的知识门类；接收用户进行信息搜索时输入的关键词，将关键词与目录库的知识门类匹配，a)若匹配成功，根据匹配到的知识门类内容生成搜索信息对应的目录树；b)若匹配失败，以常规展示方式对搜索信息进行展示；当根据关键词匹配到的目录库知识门类数量多于一个时，按照预设的推荐规则进行默认知识门类推荐。前期可以组织专门工作小组，通过调研整理方式自主建立一定规模的知识门类目录库，保证初期使用时有数据可用，后期通过与各行业数据中心和各专业研究机构联络(技术运用本身也会产生一定的推广效果)，不断关联行业和专业数据库，逐一项目地替代或丰富前期的知识门类目录库，进而确保知识门类更新及时，也能促进信息融合，知识门类目录库也将不断发展，拓展、催生和带动新的专业领域。如果匹配出多个知识门类时，默认推荐一种知识门类，但在目录树上方增加下拉菜单控件，由用户自行选择所关心知识门类，选择时对选择进行记数，下次推荐时以全网选择多数为优。本发明可以提升人们搜索得到的知识系统性，有利于用户对所查知识产生较为系统性的认识，提高用户对知识点的学习效率。

实施例2

参见图7，本发明还提供一种基于目录树的网络知识点组织装置，采用上述的基于目录树的网络知识点组织方法，包括：

目录库模块1，用于预先构建目录库，所述目录库包含若干预设的知识门类；

查询匹配模块2，用于接收用户进行信息搜索时输入的关键词，将所述关键词与所述目录库的知识门类匹配，a)若匹配成功，根据匹配到的知识门类内容生成搜索信息对应的目录树；b)若匹配失败，以常规展示方式对搜索信息进行展示；

匹配推荐模块3，用于当根据所述关键词匹配到的所述目录库知识门类数量多于一个时，按照预设的推荐规则进行默认知识门类推荐。

具体的，还可以设置目录库更新模块4，用于通过与行业数据中心或专业研究机构联络的方式，持续性的进行行业数据库或专业数据库关联以更新所述目录库的知识门类。

还可以设置目录树操控模块5，用于根据匹配到的知识门类内容生成搜索信息对应的目录树时，在所述目录树界面显示操作控件，通过所述操作控件展开或关闭目录树。在所述目录树的行信息后附加匹配到的所述知识门类的所在层级及子级项目数量。

还可以设置知识门类选择模块6，用于当根据所述关键词匹配到的所述知识门类数量多于一个时，在生成的所述目录树的上方配置下拉菜单控件，根据所述下拉菜单控件进行匹配到的知识门类选择。

还可以设置推荐配置模块7，用于对所述知识门类的选择次数进行统计，当根据所述关键词匹配到的所述目录库知识门类数量多于一个时，按照所述知识门类的选择次数多少进行默认知识门类推荐。此外，也可根据注册用户的知识门类个人选择统计次数或个人职业进行默认知识门类推荐。

需要说明的是，上述系统各模块/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请实施例1中的方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本申请方法实施例相同，具体内容可参见本申请前述所示的方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

实施例3

本发明实施例3提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储基于目录树的网络知识点组织方法的程序代码，所述程序代码包括用于执行实施例1或其任意可能实现方式的基于目录树的网络知识点组织方法的指令。

计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(SolidStateDisk、SSD))等。

实施例4

本发明实施例4提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器，所述处理器与存储介质耦合，当所述处理器执行存储介质中的指令时，使得所述电子设备执行实施例1或其任意可能实现方式的基于目录树的网络知识点组织方法。

具体的，处理器可以通过硬件来实现也可以通过软件来实现，当通过硬件实现时，该处理器可以是逻辑电路、集成电路等；当通过软件来实现时，该处理器可以是一个通用处理器，通过读取存储器中存储的软件代码来实现，该存储器可以集成在处理器中，可以位于所述处理器之外，独立存在。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (10)

1.基于目录树的网络知识点组织方法，其特征在于，包括以下步骤：

建立目录库：预先构建目录库，所述目录库包含若干预设的知识门类；

用户查询匹配：接收用户进行信息搜索时输入的关键词，将所述关键词与所述目录库的知识门类匹配，a)若匹配成功，根据匹配到的知识门类内容生成搜索信息对应的目录树；b)若匹配失败，以常规展示方式对搜索信息进行展示；

匹配推荐：当根据所述关键词匹配到的所述目录库知识门类数量多于一个时，按照预设的推荐规则进行默认知识门类推荐。

2.根据权利要求1所述的基于目录树的网络知识点组织方法，其特征在于，通过与行业数据中心或专业研究机构联络的方式，持续性的进行行业数据库或专业数据库关联以更新所述目录库的知识门类。

3.根据权利要求1所述的基于目录树的网络知识点组织方法，其特征在于，根据匹配到的知识门类内容生成搜索信息对应的目录树时，在所述目录树界面显示操作控件，通过所述操作控件展开或关闭目录树。

4.根据权利要求3所述的基于目录树的网络知识点组织方法，其特征在于，在所述目录树的行信息后附加匹配到的所述知识门类的所在层级及子级项目数量。

5.根据权利要求1所述的基于目录树的网络知识点组织方法，其特征在于，当根据所述关键词匹配到的所述知识门类数量多于一个时，在生成的所述目录树的上方配置下拉菜单控件，根据所述下拉菜单控件进行匹配到的知识门类选择。

6.根据权利要求5所述的基于目录树的网络知识点组织方法，其特征在于，对所述知识门类的选择次数进行统计，当根据所述关键词匹配到的所述目录库知识门类数量多于一个时，按照所述知识门类的选择次数多少进行默认知识门类推荐。

7.根据权利要求1所述的基于目录树的网络知识点组织方法，其特征在于，根据注册用户的知识门类个人选择统计次数或个人职业进行默认知识门类推荐。

8.根据权利要求1所述的基于目录树的网络知识点组织方法，其特征在于，当用户输入的关键词为与排名有关的情形时，根据关键词对应的地域、企业、事业单位、人员或品牌中的至少一种知识门类建立目录树；

展示所述知识门类的同级别单元数据分布图、饼图、柱图或热力图。

9.根据权利要求1所述的基于目录树的网络知识点组织方法，其特征在于，当用户输入的关键词为与历史事件有关的情形时，根据历史时期重大历史事件生成目录树，以历史事件发生的时间为序。

10.基于目录树的网络知识点组织装置，采用权利要求1至9任一项所述的基于目录树的网络知识点组织方法，其特征在于，包括：

目录库模块，用于预先构建目录库，所述目录库包含若干预设的知识门类；

查询匹配模块，用于接收用户进行信息搜索时输入的关键词，将所述关键词与所述目录库的知识门类匹配，a)若匹配成功，根据匹配到的知识门类内容生成搜索信息对应的目录树；b)若匹配失败，以常规展示方式对搜索信息进行展示；

匹配推荐模块，用于当根据所述关键词匹配到的所述目录库知识门类数量多于一个时，按照预设的推荐规则进行默认知识门类推荐。

Images