CN114676336B - 一种智能分类便于进行检索查找的网络搜索系统 - Google Patents

一种智能分类便于进行检索查找的网络搜索系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及网络搜索技术领域，具体地说，涉及一种智能分类便于进行检索查找的网络搜索系统。其包括网络数据归类终端。本发明中，对应网络数据提取单元根据用户输入关键词提取对应的网络数据，关联数据提取单元根据对应的网络数据提取与之关联的类似网络数据，共同点数据信息判断单元对类似数据与网络数据之间的共同点进行判断，用户根据各个共同点数据信息选取其中感兴趣的共同点数据信息，该感兴趣的共同点数据信息所对应的类似网络数据信息将会发送给用户，用户搜索数据过程中，对其中的类似数据进行提前过滤处理，不仅保证数据延展性，帮助用户更好的了解搜索数据信息，同时能够根据喜好自动筛分用户不感兴趣的类似数据，提高用户搜索满意度。

Description

一种智能分类便于进行检索查找的网络搜索系统
技术领域
本发明涉及网络搜索技术领域，具体地说，涉及一种智能分类便于进行检索查找的网络搜索系统。
背景技术
网络搜索是指利用搜索引擎对互联网上的信息进行搜索，用户输入关键词进行检索，搜索引擎从索引数据库中找到匹配该关键词的网页，为了用户便于判断，除了网页标题和URL外，还会提供一段来自网页的摘要以及其他信息。
网络搜索系统中，由于系统会自动对用户进行类似数据推广，提高搜索广泛度，但现有的网络搜索系统在进行类似数据推广过程中，仅依靠是否存在相同点进行判断，导致推广的类似数据存在大量无用数据以及冗余数据，影响用户搜索体验，所以现亟需一种智能分类便于进行检索查找的网络搜索系统，在进行类似数据推广过程之前进行类似数据过滤，保证数据延展性，帮助用户更好的了解搜索数据信息，同时能够根据用于喜好自动筛分用户不感兴趣的类似数据，提高用户搜索满意度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智能分类便于进行检索查找的网络搜索系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，提供了一种智能分类便于进行检索查找的网络搜索系统，包括网络数据归类终端，所述网络数据归类终端用于对网络数据进行存储，并根据不同种类对各个存储数据进行分类处理，所述网络数据归类终端输入端连接有关键词输入单元，所述关键词输入单元在用户查找信息时向用户提供关键词输入端口，所述网络数据归类终端输出端连接有对应网络数据提取单元，所述对应网络数据提取单元用于根据用户输入关键词提取对应的网络数据，所述网络数据归类终端输出端还连接有关联数据提取单元，所述关联数据提取单元用于根据对应的网络数据提取与之关联的类似网络数据，所述关联数据提取单元输入端连接有共同点数据信息判断单元，所述共同点数据信息判断单元用于对类似数据与网络数据之间的共同点进行判断，所述共同点数据信息判断单元输入端与所述网络数据归类终端输出端连接。
作为本技术方案的进一步改进，所述网络数据归类终端包括网络数据存储模块，所述网络数据存储模块用于对采集到的网络数据进行存储，所述网络数据存储模块输出端连接有网络数据分类模块，所述网络数据分类模块输出端连接有类似数据共同点提取模块，所述类似数据共同点提取模块输出端与所述共同点数据信息判断单元输入端连接。
作为本技术方案的进一步改进，所述类似数据共同点提取模块采用共同点提取算法，其算法公式如下所示：
Figure 847493DEST_PATH_IMAGE001
；
Figure 244977DEST_PATH_IMAGE002
；
Figure DEST_PATH_IMAGE003
；
其中，
Figure 426428DEST_PATH_IMAGE004
~
Figure 567559DEST_PATH_IMAGE005
为用户搜索关键词提取的对应网络数据的数据段，
Figure 393433DEST_PATH_IMAGE006
为用户搜索关键词提取的对应网络数据的数据段集合，
Figure 227397DEST_PATH_IMAGE007
~
Figure 240352DEST_PATH_IMAGE008
为该网络数据具有共同点的关联数据的数据段，
Figure 185174DEST_PATH_IMAGE009
为关联数据的数据段集合，
Figure 599975DEST_PATH_IMAGE010
~
Figure 339261DEST_PATH_IMAGE011
为网络数据以及关联数据之间的共同数据段，
Figure 573933DEST_PATH_IMAGE012
为网络数据以及关联数据之间的共同数据段集合。
作为本技术方案的进一步改进，所述对应网络数据提取单元包括关键词信息读取模块，所述关键词信息读取模块输出端连接有对比度分析模块，所述对比度分析模块输出端连接有吻合网络数据输出模块。
作为本技术方案的进一步改进，所述对应网络数据提取单元输出端连接有关联数据关联度计算单元，所述关联数据关联度计算单元用于对与搜索的网络数据对应的各个关联数据关联度进行计算。
作为本技术方案的进一步改进，所述关联数据关联度计算单元包括搜索网络数据识别模块，所述搜索网络数据识别模块输出端连接有单次关联数据点击记忆模块，所述单次关联数据点击记忆模块用于对单次搜索网络数据点击的关联数据次数进行记忆。
作为本技术方案的进一步改进，所述单次关联数据点击记忆模块输出端连接有单位时间关联度统计模块，所述单位时间关联度统计模块用于确定统计单位时间。
作为本技术方案的进一步改进，所述关联数据关联度计算单元输出端连接有关联度排序单元，所述关联度排序单元输出端与所述网络数据归类终端输入端连接。
作为本技术方案的进一步改进，所述关联度排序单元包括关联度大小确定模块，所述关联度大小确定模块输出端连接有排序方案制定模块，所述排序方案制定模块用于对排序方案进行制定。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
1、该智能分类便于进行检索查找的网络搜索系统中，对应网络数据提取单元根据用户输入关键词提取对应的网络数据，关联数据提取单元根据对应的网络数据提取与之关联的类似网络数据，共同点数据信息判断单元对类似数据与网络数据之间的共同点进行判断，用户根据各个共同点数据信息选取其中感兴趣的共同点数据信息，该感兴趣的共同点数据信息所对应的类似网络数据信息将会发送给用户，用户搜索数据过程中，对其中的类似数据进行提前过滤处理，不仅保证数据延展性，帮助用户更好的了解搜索数据信息，同时能够根据喜好自动筛分用户不感兴趣的类似数据，提高用户搜索满意度。
2、该智能分类便于进行检索查找的网络搜索系统中，网络数据存储模块对采集到的网络数据进行存储，生成网络数据存储信息，并将网络数据存储信息传输至网络数据分类模块，网络数据分类模块根据不同共同点对存储的网络数据进行分类处理，生成分类信息，并将分类信息传输至类似数据共同点提取模块，类似数据共同点提取模块将每种类似数据对应的共同点进行提取，生成共同点提取信息，并将共同点提取信息传输至共同点数据信息判断单元。
3、该智能分类便于进行检索查找的网络搜索系统中，关键词信息读取模块读取关键词信息选取与之对应的网络数据，生成读取网络数据信息，并将读取网络数据信息传输至对比度分析模块，当出现关键词信息对应多个网络数据时，此时通过对比度分析模块对对应的多个网络数据匹配度进行分析，并根据匹配度大小对多个网络数据进行排序，生成匹配度排序信息，并将匹配度排序信息传输至吻合网络数据输出模块，吻合网络数据输出模块根据匹配度排序信息选取其中最高匹配度的网络数据，并将最高匹配度的网络数据标记为吻合网络数据，将吻合网络数据输出。
4、该智能分类便于进行检索查找的网络搜索系统中，搜索网络数据识别模块识别搜索网络数据，并对其进行标记处理，以便后期搜索该网络数据能够及时识别，通过单次关联数据点击记忆模块对单次搜索网络数据点击的关联数据次数进行记忆，生成记忆信息，以便对该搜索网络数据对应的各个关联数据关联度进行记忆存储。
附图说明
图1为本发明的整体流程图；
图2为本发明实施例1的网络数据归类终端流程图；
图3为本发明实施例1的对应网络数据提取单元流程图；
图4为本发明实施例1的关联数据关联度计算单元流程图；
图5为本发明实施例1的结构示意图。
图中各个标号意义为：
10、网络数据归类终端；110、网络数据存储模块；120、网络数据分类模块；130、类似数据共同点提取模块；
20、关键词输入单元；
30、对应网络数据提取单元；310、关键词信息读取模块；320、对比度分析模块；330、吻合网络数据输出模块；
40、关联数据提取单元；
50、共同点数据信息判断单元；
60、关联数据关联度计算单元；610、搜索网络数据识别模块；620、单次关联数据点击记忆模块；630、单位时间关联度统计模块；
70、关联度排序单元；710、关联度大小确定模块；720、排序方案制定模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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
请参阅图1-图5所示，本实施例目的在于，提供了一种智能分类便于进行检索查找的网络搜索系统，包括网络数据归类终端10，网络数据归类终端10用于对网络数据进行存储，并根据不同种类对各个存储数据进行分类处理，网络数据归类终端10输入端连接有关键词输入单元20，关键词输入单元20在用户查找信息时向用户提供关键词输入端口，网络数据归类终端10输出端连接有对应网络数据提取单元30，对应网络数据提取单元30用于根据用户输入关键词提取对应的网络数据，网络数据归类终端10输出端还连接有关联数据提取单元40，关联数据提取单元40用于根据对应的网络数据提取与之关联的类似网络数据，关联数据提取单元40输入端连接有共同点数据信息判断单元50，共同点数据信息判断单元50用于对类似数据与网络数据之间的共同点进行判断，共同点数据信息判断单元50输入端与网络数据归类终端10输出端连接。
具体使用时，网络数据归类终端10对网络数据进行存储，并根据不同种类对各个存储数据进行分类处理，用于在进行数据搜索过程中，通过关键词输入单元20进行关键词输入，生成关键词信息，并将关键词信息传输至网络数据归类终端10，网络数据归类终端10根据关键词信息选取对应的网络数据以及关联数据，对应网络数据提取单元30根据用户输入关键词提取对应的网络数据，生成网络数据信息，同时，关联数据提取单元40根据对应的网络数据提取与之关联的类似网络数据，生成类似网络数据信息，共同点数据信息判断单元50对类似数据与网络数据之间的共同点进行判断，生成各个共同点数据信息，并将共同点数据信息发送给用户进行判断，用户根据各个共同点数据信息选取其中感兴趣的共同点数据信息，此时该感兴趣的共同点数据信息所对应的类似网络数据信息将会发送给用户，从而在用户搜索数据过程中，对其中的类似数据进行提前过滤处理，不仅能够保证数据延展性，帮助用户更好的了解搜索数据信息，同时能够根据用户喜好自动筛分用户不感兴趣的类似数据，提高用户搜索满意度。
此外，网络数据归类终端10包括网络数据存储模块110，网络数据存储模块110用于对采集到的网络数据进行存储，网络数据存储模块110输出端连接有网络数据分类模块120，网络数据分类模块120输出端连接有类似数据共同点提取模块130，类似数据共同点提取模块130输出端与共同点数据信息判断单元50输入端连接。具体使用时，网络数据存储模块110对采集到的网络数据进行存储，生成网络数据存储信息，并将网络数据存储信息传输至网络数据分类模块120，网络数据分类模块120根据不同共同点对存储的网络数据进行分类处理，生成分类信息，并将分类信息传输至类似数据共同点提取模块130，类似数据共同点提取模块130将每种类似数据对应的共同点进行提取，生成共同点提取信息，并将共同点提取信息传输至共同点数据信息判断单元50。
进一步的，类似数据共同点提取模块130采用共同点提取算法，其算法公式如下所示：
Figure 62727DEST_PATH_IMAGE013
；
Figure 332034DEST_PATH_IMAGE014
；
Figure 976642DEST_PATH_IMAGE015
；
其中，
Figure 698610DEST_PATH_IMAGE004
~
Figure 985235DEST_PATH_IMAGE005
为用户搜索关键词提取的对应网络数据的数据段，
Figure 109049DEST_PATH_IMAGE006
为用户搜索关键词提取的对应网络数据的数据段集合，
Figure 455717DEST_PATH_IMAGE007
~
Figure 664981DEST_PATH_IMAGE008
为该网络数据具有共同点的关联数据的数据段，
Figure 224138DEST_PATH_IMAGE009
为关联数据的数据段集合，
Figure 202459DEST_PATH_IMAGE010
~
Figure 720028DEST_PATH_IMAGE011
为网络数据以及关联数据之间的共同数据段，
Figure 682168DEST_PATH_IMAGE012
为网络数据以及关联数据之间的共同数据段集合。
再进一步的，对应网络数据提取单元30包括关键词信息读取模块310，关键词信息读取模块310输出端连接有对比度分析模块320，对比度分析模块320输出端连接有吻合网络数据输出模块330。具体使用时，关键词信息读取模块310读取关键词信息选取与之对应的网络数据，生成读取网络数据信息，并将读取网络数据信息传输至对比度分析模块320，当出现关键词信息对应多个网络数据时，此时通过对比度分析模块320对对应的多个网络数据匹配度进行分析，并根据匹配度大小对多个网络数据进行排序，生成匹配度排序信息，并将匹配度排序信息传输至吻合网络数据输出模块330，吻合网络数据输出模块330根据匹配度排序信息选取其中最高匹配度的网络数据，并将最高匹配度的网络数据标记为吻合网络数据，将吻合网络数据输出。
具体的，对应网络数据提取单元30输出端连接有关联数据关联度计算单元60，关联数据关联度计算单元60用于对与搜索的网络数据对应的各个关联数据关联度进行计算。具体使用时，用户在搜索网络数据过程中，对系统提供的关联数据进行点击，此时通过关联数据关联度计算单元60对与搜索的网络数据对应的各个关联数据关联度进行计算，得出各个关联数据关联度值，以供后期进行关联数据推送提供依据，进一步提高推送准确度。
此外，关联数据关联度计算单元60包括搜索网络数据识别模块610，搜索网络数据识别模块610输出端连接有单次关联数据点击记忆模块620，单次关联数据点击记忆模块620用于对单次搜索网络数据点击的关联数据次数进行记忆。具体使用时，搜索网络数据识别模块610识别搜索网络数据，并对其进行标记处理，以便后期搜索该网络数据能够及时识别，通过单次关联数据点击记忆模块620对单次搜索网络数据点击的关联数据次数进行记忆，生成记忆信息，以便对该搜索网络数据对应的各个关联数据关联度进行记忆存储。
进一步的，单次关联数据点击记忆模块620输出端连接有单位时间关联度统计模块630，单位时间关联度统计模块630用于确定统计单位时间，并在每个单位时间内进行一次关联数据关联度统计，更加准确的确定各个关联数据关联度信息。
再进一步的，关联数据关联度计算单元60输出端连接有关联度排序单元70，关联度排序单元70输出端与网络数据归类终端10输入端连接。关联数据关联度计算单元60单位时间内统计的各个关联数据关联度信息，并将统计的各个关联数据关联度信息传输至关联度排序单元70，关联度排序单元70根据各个关联数据关联度信息对不同关联度的关联信息进行排序，生成关联度排序信息，并将关联度排序信息传输至网络数据归类终端10进行存储，网络数据归类终端10根据关联度排序信息重新对存储的网络数据所对应的关联数据进行归类，根据不同时期确定不同关联数据，提高关联数据关联率。
此外，关联度排序单元70包括关联度大小确定模块710，关联度大小确定模块710输出端连接有排序方案制定模块720，排序方案制定模块720用于对排序方案进行制定。具体使用时，关联度大小确定模块710确定各个关联数据关联度，生成关联度确定信息，并将关联度确定信息传输至排序方案制定模块720，通过排序方案制定模块720对排序方案进行制定，以供后期进行关联度判断。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (7)

1.一种智能分类便于进行检索查找的网络搜索系统，包括网络数据归类终端（10），其特征在于：所述网络数据归类终端（10）用于对网络数据进行存储，并根据不同种类对各个存储数据进行分类处理，所述网络数据归类终端（10）输入端连接有关键词输入单元（20），所述关键词输入单元（20）在用户查找信息时向用户提供关键词输入端口，所述网络数据归类终端（10）输出端连接有对应网络数据提取单元（30），所述对应网络数据提取单元（30）用于根据用户输入关键词提取对应的网络数据，所述网络数据归类终端（10）输出端还连接有关联数据提取单元（40），所述关联数据提取单元（40）用于根据对应的网络数据提取与之关联的类似网络数据，所述关联数据提取单元（40）输入端连接有共同点数据信息判断单元（50），所述共同点数据信息判断单元（50）用于对类似数据与网络数据之间的共同点进行判断，所述共同点数据信息判断单元（50）输入端与所述网络数据归类终端（10）输出端连接；
所述网络数据归类终端（10）包括网络数据存储模块（110），所述网络数据存储模块（110）用于对采集到的网络数据进行存储，所述网络数据存储模块（110）输出端连接有网络数据分类模块（120），所述网络数据分类模块（120）输出端连接有类似数据共同点提取模块（130），所述类似数据共同点提取模块（130）输出端与所述共同点数据信息判断单元（50）输入端连接；
所述类似数据共同点提取模块（130）采用共同点提取算法，其算法公式如下所示：
Figure 175625DEST_PATH_IMAGE002
Figure 482978DEST_PATH_IMAGE004
Figure DEST_PATH_IMAGE005
=
Figure 731557DEST_PATH_IMAGE006
=
Figure DEST_PATH_IMAGE007
其中，
Figure 516979DEST_PATH_IMAGE008
~
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为用户搜索关键词提取的对应网络数据的数据段，
Figure 455985DEST_PATH_IMAGE010
为用户搜索关键词提取的对应网络数据的数据段集合，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
~
Figure 609274DEST_PATH_IMAGE012
为该网络数据具有共同点的关联数据的数据段，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为关联数据的数据段集合，
Figure 453471DEST_PATH_IMAGE014
~
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为网络数据以及关联数据之间的共同数据段，
Figure 511425DEST_PATH_IMAGE016
为网络数据以及关联数据之间的共同数据段集合。
2.根据权利要求1所述的智能分类便于进行检索查找的网络搜索系统，其特征在于：所述对应网络数据提取单元（30）包括关键词信息读取模块（310），所述关键词信息读取模块（310）输出端连接有对比度分析模块（320），所述对比度分析模块（320）输出端连接有吻合网络数据输出模块（330）。
3.根据权利要求2所述的智能分类便于进行检索查找的网络搜索系统，其特征在于：所述对应网络数据提取单元（30）输出端连接有关联数据关联度计算单元（60），所述关联数据关联度计算单元（60）用于对与搜索的网络数据对应的各个关联数据关联度进行计算。
4.根据权利要求3所述的智能分类便于进行检索查找的网络搜索系统，其特征在于：所述关联数据关联度计算单元（60）包括搜索网络数据识别模块（610），所述搜索网络数据识别模块（610）输出端连接有单次关联数据点击记忆模块（620），所述单次关联数据点击记忆模块（620）用于对单次搜索网络数据点击的关联数据次数进行记忆。
5.根据权利要求4所述的智能分类便于进行检索查找的网络搜索系统，其特征在于：所述单次关联数据点击记忆模块（620）输出端连接有单位时间关联度统计模块（630），所述单位时间关联度统计模块（630）用于确定统计单位时间。
6.根据权利要求4所述的智能分类便于进行检索查找的网络搜索系统，其特征在于：所述关联数据关联度计算单元（60）输出端连接有关联度排序单元（70），所述关联度排序单元（70）输出端与所述网络数据归类终端（10）输入端连接。
7.根据权利要求6所述的智能分类便于进行检索查找的网络搜索系统，其特征在于：所述关联度排序单元（70）包括关联度大小确定模块（710），所述关联度大小确定模块（710）输出端连接有排序方案制定模块（720），所述排序方案制定模块（720）用于对排序方案进行制定。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116091000B (zh) * 2023-02-14 2023-12-08 宁波紫熙物联科技有限公司 一种基于oa系统的资源智能化管理系统及方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102591890A (zh) * 2011-01-17 2012-07-18 腾讯科技（深圳）有限公司 一种展示搜索信息的方法及搜索信息展示装置

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5752245B2 (ja) * 2011-05-26 2015-07-22 株式会社日立製作所 情報検索方法、情報検索装置及び記憶媒体
EP3062240A4 (en) * 2013-10-25 2017-06-28 Rakuten, Inc. Search system, search criteria setting device, control method for search criteria setting device, program, and information storage medium
US10474670B1 (en) * 2014-06-12 2019-11-12 Amazon Technologies, Inc. Category predictions with browse node probabilities
CN107491996B (zh) * 2017-09-12 2020-09-08 中广热点云科技有限公司 一种网页广告投放方法与系统
CN109756398A (zh) * 2019-01-09 2019-05-14 湖北凌晖信息科技有限公司 一种网络信息数据采集方法及系统

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102591890A (zh) * 2011-01-17 2012-07-18 腾讯科技（深圳）有限公司 一种展示搜索信息的方法及搜索信息展示装置

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