WO2012146136A1 - 信息搜索方法及系统 - Google Patents
信息搜索方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- WO2012146136A1 WO2012146136A1 PCT/CN2012/074093 CN2012074093W WO2012146136A1 WO 2012146136 A1 WO2012146136 A1 WO 2012146136A1 CN 2012074093 W CN2012074093 W CN 2012074093W WO 2012146136 A1 WO2012146136 A1 WO 2012146136A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- information
- commodity
- product
- search
- clustering
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Ceased
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques
Definitions
- the invention relates to an information search method and system, in particular to a search method and system capable of clustering according to similarity in a search process.
- online shopping through the Internet has become an important way of shopping.
- the advantages of online shopping mainly include: convenience, as long as there is an Internet, you can shop anywhere, anytime; Wide range, you can browse and compare the same kind or different kinds of goods sold by many different merchants at the same time; the price is cheap, and there is a big discount on the price of the goods sold in the physical store. Based on these advantages of online shopping, an online shopping platform that provides online shopping has been fully developed.
- an input box of the product search interface is provided, and when the user enters the product query condition in the search interface, the corresponding product search result is quickly obtained, and the search results of the products can be sorted according to different attributes, so that The user can quickly find the item that he most desires to search.
- the sorting attributes include: sorting according to the sales volume of the goods, sorting according to the geographical position of the sellers of the goods, sorting according to the reputation of the sellers of the goods, sorting according to the price of the goods, and the like.
- the method of sorting these items helps the user to quickly find the item that he or she desires to purchase.
- the product search results are many, the above product sorting methods still cannot fully satisfy the user's needs.
- a common problem is that in the existing product search, after searching for the product according to the product query keyword submitted by the user, the query result is directly listed for use by the user, and many of the product search results are the same product, only These sellers who provide these items differ in that the same or similar items are not clustered for use by the user, requiring the user to perform multiple screenings or searches before locating the items that they really desire.
- the keyword searched by the user is “Nokia mobile phone” (corresponding to the area “A” in FIG.
- An object of the present invention is to provide an improved product search method for clustering according to the similarity of products in a product search in order to solve the above-mentioned prior art defects, and the product search method can be the same in the product search result. Or similar product clusters are combined to show.
- Another object of the present invention is to provide an improved merchandise search system for clustering according to the similarity of merchandise in merchandise search in order to solve the above-mentioned prior art defects, and the merchandise search system can apply the improved A product search method for clustering according to the similarity of products in product search.
- the commodity search method of an embodiment of the present invention includes the following steps:
- the article search system of one embodiment of the present invention includes:
- a clustering module configured to pre-index the product information in the product information database to obtain commodity index information; extract the product image according to the commodity index information, and extract the product image feature value, which is similar to the feature value
- the commodities are clustered to obtain at least one commodity clustering information
- a UI module configured to receive a user search request
- a search module configured to search the commodity index information and the commodity clustering information related to the search request, to obtain a search result.
- the invention has the beneficial effects of improving the method and system for searching commodities, increasing the ranking module of the products, optimizing the sorting result of the search, clustering the same or similar products, increasing the regularity of the product list, and reducing the user's Further screening operations, improve search efficiency, and save network traffic; at the same time, reduce the number of times the client initiates access requests to the server, thereby reducing the processing pressure of the server, reducing the occupied network bandwidth, improving the network transmission speed, and avoiding the network. Blocked.
- Figure 1 is a schematic diagram of the results of a product inquiry of an existing online shopping website.
- FIG. 2 is a schematic diagram showing the working principle of the product search system of the present invention interacting with a client.
- Fig. 3 is a block diagram showing the structure of a commodity search system according to an embodiment of the present invention.
- FIG. 4 is a schematic structural diagram of the clustering module in FIG. 3.
- Fig. 5 is a flow chart showing the workflow of the product search method according to an embodiment of the present invention.
- FIG. 6 is a schematic diagram of a web page in which product query results generated by applying the product search method of the present invention are combined according to clusters.
- FIG. 7 is a schematic diagram of a product query result webpage after the product clustering in FIG. 6 is expanded.
- the client 20 includes a browser, the client can open the search engine through the browser, and input the query condition in the search engine.
- the input query condition is text information, of course, the query condition. It may also be picture information, video information, etc., of course, in the preferred embodiment of the invention, the search engine is the item search system of the present invention.
- the commodity search system 10 receives the query condition input by the customer into the browser through the network, and after searching the query condition, returns the search result to the browser.
- the commodity search system 10 may include one or more servers, and the client 20 may include one or more user terminal devices such as a personal computer, a notebook computer, a wireless telephone, a personal digital processing (PDA), or other computer.
- PDA personal digital processing
- the servers and terminal devices are architecturally comprised of basic components such as buses, processing systems, storage systems, one or more input/output systems, and communication interfaces.
- the bus may include one or more wires for communication between the various components of the server or terminal device.
- a processing system includes various types of processors or microprocessors for executing instructions, processing processes, or threads.
- the storage system may include a dynamic memory such as a random access memory (RAM) that stores dynamic information, and a static memory such as a read only memory (ROM) that stores static information, and a large-capacity memory including a magnetic or optical recording medium and a corresponding drive.
- the input system allows the user to input information to a server or terminal device such as a keyboard, mouse, stylus, voice recognition system, or biometric system.
- the output system includes a display, a printer, a speaker, and the like for outputting information.
- Communication interfaces are used to enable a server or terminal device to communicate with other systems or systems.
- the communication interfaces can be connected to the network through a wired connection, a wireless connection, or an optical connection, so that the commodity search system 10 and the client 20 can communicate with each other through the network.
- the network may include a local area network (LAN), a wide area network (WAN), a telephone network such as the Public Switched Telephone Network (PSTN), an intranet of the enterprise, the Internet, or a combination of these.
- a product search system includes a web service module 100, a UI module 102 in interactive communication with the web service module 100, a search module 104 in interactive communication with the UI module, and the The clustering module 106 communicated by the search module 104, the data storage module 108 in communication with the clustering module 106, and the update module 109 in communication with the data storage module 108. It is worth mentioning that these modules can be stored and run on the same server, and can be stored and run on multiple servers.
- the web service module 100 is configured to receive the query condition sent from the client 20 through a network protocol, and transfer the query condition to the UI module 102. In addition, the web service module 100 is further configured to receive the UI module 102 to return. The result page and return the result page to client 20.
- the UI module 102 is configured to receive the query condition sent by the web service module 100, and send the query condition to the search module 104. In addition, the UI module 102 is further configured to receive the return by the search module 104. After the search results are assembled and the search results are assembled into a result page, the result page is returned to the web service module 100.
- the search module 104 is configured to search for commodity index information and commodity clustering information related to the search request, and obtain a search result. Specifically, the search module 104 receives the query condition input by the UI module 102, and queries the clustering module 106 according to the query condition to obtain a search including at least one commodity index information and commodity clustering information. result. Preferably, in the preferred embodiment of the present invention, the search module 104 is further configured to search for clustered commodity average price information according to the clustering situation in the clustering module 106, and send the result to the UI. Module 102.
- the clustering module 106 is configured to establish and store commodity index information and commodity clustering information. In the preferred embodiment of the present invention, the clustering module 106 is further configured to establish and store commodity average price information. How to obtain the commodity index information, the commodity clustering information, and the commodity average price information can be referred to the following detailed description in conjunction with FIG. 5.
- the data storage module 108 is configured to establish a commodity information database. Specifically, the data storage module 108 stores a large amount of product information submitted by the seller, and the product information used in the present invention is mainly a product name and a picture of the product. Of course, preferably, the item information in the data storage module 108 further includes a commodity price, a category, a name, a summary, and the like.
- the update module 109 is configured to periodically update the commodity index information and the commodity clustering information according to the update information of the product information database.
- the update module 109 is further configured to periodically update the commodity average price information.
- the clustering module 106 includes an indexing unit 1060, a clustering unit 1062, a price calculating unit 1064, and a storage unit 1066.
- the indexing unit 1060 is configured to perform indexing according to the product name in the commodity information database to obtain commodity index information.
- the index not only indexes all the commodity information stored in the data storage module 108, but also divides the index into a plurality of corresponding categories according to the commodity attribute, for example, if the product is The attribute is indexed by the brand, and the brand name is retrieved in all the product names.
- the brand name includes "Nokia" into one category and the corresponding index is established, and the product name including "Motorola" is classified into another category.
- the product attribute can also be other, such as variety, sales area, sales price, seller credit, etc., according to the above goods
- the attribute is a similar way for the brand to create a complete index table for all items stored in the data storage module 108.
- the clustering unit 1062 is configured to extract a product image according to the commodity index information, extract the commodity image feature value, and cluster the commodities close to the feature value to obtain at least one commodity clustering information.
- the picture of the item refers to at least one picture information indicating the feature of the item included in the item information of all items stored in the data storage module 108.
- the characteristic value of the commodity is calculated by the SIFT algorithm.
- the price calculation unit 1064 is configured to calculate the commodity average price information in the at least one commodity clustering information.
- the price which can be provided to the user as part of the search results, allows the user to have a clearer understanding of the sales of the product, which is conducive to improving the customer experience.
- the storage unit 1066 is configured to store the commodity index information and the commodity clustering information.
- the storage unit 1066 is further configured to store commodity average price information, so that the search module 104 can quickly search for the commodity index information, the commodity clustering information, and the commodity clustering information in the storage unit 1066.
- the product average price information, and the searched results are assembled into a result page through the UI module 102 and transmitted to the user.
- Fig. 5 is a flow chart showing the workflow of the product search method according to an embodiment of the present invention. The method includes the following steps:
- the product information database is stored in the data storage module 108 as described in FIG.
- the product information mainly includes a product name and a picture of the product.
- the product information may further include a product price, a category, a name, a summary, and the like.
- the steps of establishing the commodity information database are well known to those skilled in the art and will not be described herein.
- indexing according to the product name in the product information database to obtain commodity index information preferably, in the preferred embodiment of the present invention, the index can not only index all the commodity information stored in the data storage module 108, but also The index can be divided into multiple corresponding categories according to the product attribute. For example, if the brand is indexed according to the product attribute, all brands with the brand name are retrieved, for example, the item name includes “Nokia” and is classified into a category.
- the product name contains "Motorola” into another category and corresponding indexing, and so on, you can create a complete index table according to the product attribute brand, of course, the product attribute can also be other Such as the variety, sales area, sales price, seller credit, etc., a complete index table can be established for all the items stored in the data storage module 108 in a similar manner to the above-mentioned product attributes.
- the step S200 is performed by the indexing unit 1060.
- step S3 extracting a product image according to the product index information, extracting the product image feature value, and clustering the products having the similar feature values to obtain at least one product clustering information; in an embodiment of the present invention
- the step S3 is completed by the clustering unit 1062 in FIG. 5, and the clustering unit 1062 is configured to compare the feature values of the pictures of the products under the certain product index classification, and put the products with the similar feature values of the pictures into In a cluster.
- the picture of the item refers to at least one picture information indicating the feature of the item included in the item information of all items stored in the data storage module 108.
- the characteristic value of the commodity is calculated by the SIFT algorithm.
- the main steps include: 1. Detecting scale space extreme points; 2. Precisely locate extreme points; 3. Specify direction parameters for each key point; 4. Key point descriptor generation.
- a detailed description of the SIFT algorithm can be found in the publicly available materials, and will not be described in detail herein.
- the clustering module 106 periodically reads the change of the commodity information database in the data storage module 108 and updates it to the index cluster storage module, that is, periodically according to the update information of the commodity information database in the data storage module 108. And updating the commodity index information and the commodity clustering information.
- the user search request is received.
- the search request is a product query condition input by the user in the client browsing, and the keyword is transmitted to the search module 104 through the web service module 100 and the UI module 102.
- step S6 Search for the commodity index information and the commodity clustering information related to the search request to obtain a search result.
- this step there is also search for commodity average price information associated with the search request.
- the step S2 is accomplished by the search module 104 of FIG.
- the searching unit 1030 is configured to receive the query condition input by the UI module 102, and query the query condition in the clustering module 106 to obtain at least one type of commodity after clustering, and corresponding to the commodity. The average price of the goods.
- the search result is assembled into a result page by the UI module 102, and then sent to the user client through the Web service module 100.
- a step (not shown) is further included: calculating the average price information of the commodity in the at least one commodity clustering information.
- the step is performed by a price calculation unit 1064 for calculating an average price of the items in the one cluster.
- a price calculation unit 1064 for calculating an average price of the items in the one cluster.
- the storing the commodity average price information is further included.
- the clustering module 106 periodically reads the change of the commodity information database in the data storage module 108 and updates it to the index cluster storage module, that is, periodically updates the location according to the update information of the commodity information database in the data storage module 108.
- Product index information, product clustering information, and commodity average price information are further included.
- step S6 further comprising searching for the commodity average price information related to the search request.
- the query condition "Nokia” is entered in the query window of the product search engine (the area marked “C” in FIG. 6) opened in the client browser.
- the obtained cluster query result is assembled into the result page through the UI module 102, and then sent back to the client browser by the Web service module, as shown in FIG. 6 as “D1” and “D2”.
- the areas of "D3" respectively show the clustering results of three models of Nokia mobile phones.
- the clustering results include the name, profile, and picture of the product, as well as the average price of the product, as well as the product. The number of sales merchants.
- FIG. 7 is a schematic diagram showing the result of the product query after the "D1" product clustering in FIG. 6 is expanded. It can be seen that after the "D1" product clustering in Fig. 6 is expanded, the models of all the products in the cluster are the same (i.e., the Nokia mobile phone model number 5800), and all the products are only in accordance with the seller's Different (areas labeled "E” in Figure 7) are provided to the user one by one.
- the commodity search method and system of the present invention improves the method and system for searching for goods, and by clustering modules of products, optimizing the sorting result of the search, clustering the same or similar commodities.
- Increase the regularity of the product list reduce the user's further screening operations, improve search efficiency, and save network traffic; at the same time, reduce the number of times the client initiates access requests to the server, thereby reducing the processing pressure of the server and reducing the occupied network bandwidth.
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
一种信息搜索方法和系统，所述方法包括：预先根据商品信息数据库中的商品信息编制索引，得到商品索引信息；根据所述商品索引信息，提取商品图片，并抽取所述商品图片特征值，将与所述特征值相近的商品进行聚类，得到至少一个商品聚类信息；接收到用户搜索请求后，搜索与所述搜索请求相关的所述商品索引信息和所述商品聚类信息，得到搜索结果。以上方案通过将相同或相似的商品进行聚类，减少用户的进一步筛选操作，提高搜索效率，节约网络流量；同时，减少了客户端向服务器发起访问请求次数，从而减轻了服务器的处理压力，以及减少了占用的网络带宽，提升了网络传输速度，避免造成网络堵塞。
Description
本申请要求了申请日为2011年04月26日，申请号为201110107123.1发明名称为“信息搜索方法及系统”的中国专利申请的优先权。
【技术领域】
本发明涉及一种信息搜索方法及系统，尤其是指一种在搜索过程中可按照相似度进行聚类的搜索方法及系统。
【背景技术】
随着互联网的普及以及在线支付技术的发展，通过互联网进行在线购物已经成为一种重要的购物方式，在线购物的优点主要包括：便捷，只要有互联网络的地方均可随时随地地进行购物；选择面广，可以同时浏览、比较众多不同商家出售的同类或者不同类的商品；价格便宜，相对于实体店面出售的商品，价格上存在较大的折扣。基于在线购物的这些优点，提供在线购物的在线购物平台已经得到了充分的发展。
这些在线购物网站上都会提供一个商品搜索界面的输入框，用户在该搜索界面中输入商品查询条件时，会很快得到对应的商品搜索结果，这些商品搜索结果可以按照不同的属性进行排序，以便用户可以快速找到其最期望搜索到的商品，所述的排序属性包括：按照商品的销量排序、按照商品卖家的地域排序、按照商品卖家的信誉排序、按照商品的价格排序，等等。
这些商品排序的方法有助于用户较快地查询到期望购买的商品。但是，当商品搜索结果很多时，以上的商品排序方法仍然不能完全满足用户的需要。常见的问题是：在现有商品搜索中，根据用户提交的商品查询关键字搜索出商品后，查询结果被直接罗列给用户使用，所述的商品搜索结果中，有很多是相同的商品，只是这些提供这些商品的卖家不同，即相同或类似的商品不进行聚类提供给用户使用，需要用户在定位自己真正期望的商品之前，进行多次的筛选或者搜索。以图1中的一种现有的商品搜索结果为例，用户搜索的关键词是“诺基亚手机”(对应于图1中的区域“A”)，由于诺基亚手机的型号众多、应用广泛、且卖家众多，返回的搜集结果(对应于图1中的区域“B”，图1中仅仅显示了几个搜索结果)多达上万项，而在这上万项搜索结果中，有很多搜索结果对应的都是型号相同的手机，只是出售这些型号相同的手机商品的卖家不同而已，类似于图1中这样直接罗列搜索结果的缺陷在于：若用户期望详细比较察看其中某款型号的手机，他可能需要再次限定新的更具体的搜索关键词，或者他可以选择一页一页地翻看已有的大量检索结果，无论采用那种方式，用户都需要进行多次的筛选或者搜索，这样的商品搜索结果的展现方式不能完全符合用户的期望值，搜索效率较低，耗费无谓的网络流量，另外，无论用户是限定新的更具体的搜索关键词，还是用户不断地翻页、点击查看每条搜索结果，均使得客户端向服务器不断的发起访问请求，加大了服务器的处理压力；与此同时，服务器也需要不断的向客户端返回搜索结果，这些搜索结果在网络传输的过程中将占用大量的网络带宽，减慢了网络传输速度，甚至造成网络堵塞。
因此，有必要在现有技术的基础上做出改进，向在线购买商品的用户提供一种更准确的商品搜索结果的商品搜索方法及系统。
【发明内容】
本发明的目的在于为解决上述现有技术缺陷，提供一种经过改进的在商品搜索中按照商品的相似度进行聚类的商品搜索方法，所述的商品搜索方法可以在商品搜索结果中将相同或者相近似的商品聚类组合在一起展现。
本发明的另一目的在于为解决上述现有技术缺陷，提供一种经过改进的在商品搜索中按照商品的相似度进行聚类的商品搜索系统，所述的商品搜索系统可应用所述经过改进的在商品搜索中按照商品的相似度进行聚类的商品搜索方法。
相应地，本发明一种实施方式的商品搜索方法包括如下步骤：
预先根据商品信息数据库中的商品信息编制索引，得到商品索引信息；根据所述商品索引信息，提取商品图片，并抽取所述商品图片特征值，将与所述特征值相近的商品进行聚类，得到至少一个商品聚类信息；
接收到用户搜索请求后，搜索与所述搜索请求相关的所述商品索引信息和所述商品聚类信息，得到搜索结果。
相应地，本发明的一种实施方式的商品搜索系统包括：
聚类模块，用于预先根据商品信息数据库中的商品信息编制索引，得到商品索引信息；根据所述商品索引信息，提取商品图片，并抽取所述商品图片特征值，将与所述特征值相近的商品进行聚类，得到至少一个商品聚类信息；
UI模块，用于接收用户搜索请求；
搜索模块，用于搜索与所述搜索请求相关的所述商品索引信息和所述商品聚类信息，得到搜索结果。
本发明的有益效果是：改进了商品搜索的方法及系统，通过增加商品的聚类模块，优化搜索的排序结果，将相同或相似的商品进行聚类，增加商品列表的规整程度，减少用户的进一步筛选操作，提高搜索效率，节约网络流量；同时，减少了客户端向服务器发起访问请求次数，从而减轻了服务器的处理压力，以及减少了占用的网络带宽，提升了网络传输速度，避免造成网络堵塞。
【附图说明】
图1 是一种现有的在线购物网站的商品查询结果示意图。
图2是本发明的商品搜索系统与客户端实现互动的工作原理图。
图3是本发明的一种实施方式商品搜索系统的结构示意图。
图4是图3中的聚类模块的结构示意图。
图5是本发明的一种实施方式的商品搜索方法的工作流程示意图。
图6是应用本发明的商品搜索方法所产生的商品查询结果按照聚类组合的网页示意图。
图7是图6中的一个商品聚类展开后的商品查询结果网页示意图。
【具体实施方式】
为了对发明的技术特征、发明目的和技术效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本发明的具体实施方式，在各图中相同的标号表示步骤相同的部分。在本文中，“示意性”表示“充当实例、例子或说明”，不应将在本文中被描述为“示意性”的任何图示、实施方式解释为一种更优选的或更具优点的技术方案。
如图2所示的本发明的商品搜索中按照商品相似度聚类的商品搜索系统10与客户端20实现互动的工作原理图。本实施方式中，该客户端20包括一浏览器，客户可通过该浏览器打开搜索引擎，并在搜索引擎中输入查询条件，一般的，该输入的查询条件为文本信息，当然，该查询条件还可以为图片信息、视频信息等等，当然，在本发明最佳实施方式中，所述搜索引擎即是本发明所述的商品搜索系统。所述商品搜索系统10通过网络接收客户输入至所述浏览器中的查询条件，并对该查询条件进行搜索后，将搜索结果返回至该浏览器。其中，该商品搜索系统10可以包括一台或多台服务器，该客户端20可以包括一个或多个用户终端设备，如个人计算机、笔记本电脑、无线电话、个人数字处理（PDA）、或其它计算机系统和通信系统。
这些服务器和终端设备在架构上都包含一些基本组件，如总线、处理系统、存储系统、一个或多个输入/输出系统、和通信接口等。总线可以包括一个或多个导线，用来实现服务器或终端设备各组件之间的通信。处理系统包括各类型的用来执行指令、处理进程或线程的处理器或微处理器。存储系统可以包括存储动态信息的随机访问存储器（RAM）等动态存储器，和存储静态信息的只读存储器（ROM）等静态存储器，以及包括磁或光学记录介质与相应驱动的大容量存储器。输入系统供用户输入信息到服务器或终端设备，如键盘、鼠标、手写笔、声音识别系统、或生物测定系统等。输出系统包括用来输出信息的显示器、打印机、扬声器等。通信接口用来使服务器或终端设备与其它系统或系统进行通信。通信接口之间可通过有线连接、无线连接、或光连接连接到网络中，使商品搜索系统10、客户端20间能够通过网络实现相互间的通信。网络可以包括局域网（LAN）、广域网（WAN）、电话网络如公共交换电话网（PSTN）、企业内部的互联网、因特网、或上述这些网络的结合等。
服务器和终端设备上均包含有用来管理系统资源、控制其它程序运行的操作系统软件，以及用来实现特定功能模块的应用软件。如图3所示，本发明的一种实施方式的商品搜索系统包括web服务模块100、与web服务模块100交互通信的UI模块102、与所述UI模块交互通信的搜索模块104、与所述搜索模块104通信的聚类模块106、与所述聚类模块106通信的数据存储模块108，以及与所述数据存储模块108通信的更新模块109。值得一提的是，这些模块即可存储并运行于同一服务器中，也可存储并运行在多台服务器中。
所述web服务模块100用于通过网络协议接收从客户端20传来的查询条件，并将该查询条件转到UI模块102，另外，该web服务模块100还用于接收所述UI模块102返回的结果页面，并将所述结果页面返回至客户端20。
所述UI模块102用于接收所述web服务模块100传送的查询条件，并将该查询条件发送至所述搜索模块104；另外，所述UI模块102还用于接收所述搜索模块104返回的搜索结果，并将所述搜索结果拼装为结果页面后，返回所述结果页面至所述web服务模块100。
所述搜索模块104用于搜索与所述搜索请求相关的商品索引信息、商品聚类信息，得到搜索结果。具体地，所述搜索模块104接收所述UI模块102输入的查询条件，并根据所述查询条件在所述聚类模块106中查询，得到包括至少一个商品索引信息，以及商品聚类信息的搜索结果。优选地，在本发明最佳实施方式中，所述搜索模块104还用于根据聚类模块106中的聚类情况，搜索得到聚类商品平均价格信息，并将所述结果发送至所述UI模块102。
所述聚类模块106用于建立并存储商品索引信息、商品聚类信息。在本发明最佳实施方式中，所述聚类模块106还用于建立并存储商品平均价格信息。如何得到所述商品索引信息、商品聚类信息、商品平均价格信息可参下述结合图5的具体描述。
所述数据存储模块108用于建立商品信息数据库。具体地，所述数据存储模块108存储大量卖家提交的商品信息，本发明所用到的商品信息中主要是商品名称与商品的图片。当然，优选地，所述数据存储模块108中的商品信息还包括商品价格、类别、名称、摘要等等。
所述更新模块109用于定期根据商品信息数据库的更新信息，更新所述商品索引信息、所述商品聚类信息。优选地，所述更新模块109还用于定期更新所述商品平均价格信息。
如图4所示，在本发明一个实施方式中，所述聚类模块106包括索引单元1060、聚类单元1062、价格计算单元1064、以及存储单元1066。
索引单元1060用于根据所述商品信息数据库中的商品名称编制索引，得到商品索引信息。优选地，在本发明最佳实施方式中，该索引不仅可将存储于数据存储模块108中所有的商品信息建立索引，还可按照商品属性将索引分成多个对应的类别，例如：若按照商品属性为品牌建立索引，则检索所有商品名称中带有品牌的，如将商品名称中包含“诺基亚”归入一类并建立对应的索引，将商品名称中包含“摩托罗拉”的归入另一类并对应的建立索引，以此类推，即可建立按照商品属性为品牌的完整索引表，当然，该商品属性还可以为其他，如品种、销售区域、销售价格、卖家信用等等，按照上述商品属性为品牌相类似的方式，可以为储存于数据存储模块108中的所有商品建立一个完整的索引表。
聚类单元1062用于根据所述商品索引信息，提取商品图片，并抽取所述商品图片特征值，将与所述特征值相近的商品进行聚类，得到至少一个商品聚类信息。所述的商品的图片指的是存储在数据存储模块108中的所有商品的商品信息中包括的表示该商品特征的至少一张图片信息。所述的商品的特征值通过SIFT算法进行计算获得，通过提取图片的局部特征，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量，并去掉尺度变化，旋转等几何变形因素的影响，其主要的步骤包括：1．检测尺度空间极值点；2．精确定位极值点；3．为每个关键点指定方向参数；4．关键点描述子的生成。关于SIFT算法的详细介绍可以参考公开资料，这里不再详细描述。在通过SIFT算法进行特征值计算后，对进行量化，将量化之后的特征值量值相同或相似的图片进行聚类。
价格计算单元1064用于计算出至少一个商品聚类信息中的商品平均价格信息。一般而言，即使对于一个商品聚类中的同样商品，由于卖家的不同，商品的销售价格会存在一定的区别，通过统计某个商品聚类信息中的所有商品的价格并获得一个整体的平均价格，该平均价格可以作为搜索结果的一部分提供给用户参考，让用户可以更清晰地了解该商品的销售行情，有利于提高客户的使用体验度。
存储单元1066用于存储所述商品索引信息和商品聚类信息。优选地，在本发明最佳实施方式中，所述存储单元1066还用于存储商品平均价格信息，以便搜索模块104可以迅速的搜索所述存储单元1066中的商品索引信息、商品聚类信息、商品平均价格信息，并将搜索到的结果通过UI模块102拼装为结果页面，传输给用户。
以下结合图5描述本发明的一种实施方式的商品搜索中按照商品的相似度聚类的方法。
图5是本发明的一种实施方式的商品搜索方法的工作流程示意图。所述的方法包括如下的步骤：
S1、建立商品信息数据库；所述商品信息数据库储存于如图3所述的数据存储模块108中。所述商品信息主要包括商品名称与商品的图片，当然，优选地，所述商品信息还可包括商品价格、类别、名称、摘要等。所述建立商品信息数据库的步骤，本领域普通技术人员已可通过现有技术熟练掌握，在此不再赘述。
S2、根据商品信息数据库中的商品名称编制索引，得到商品索引信息；优选地，在本发明最佳实施方式中，该索引不仅可将存储于数据存储模块108中所有的商品信息建立索引，还可按照商品属性将索引分成多个对应的类别，例如：若按照商品属性为品牌建立索引，则检索所有商品名称中带有品牌的，如将商品名称中包含“诺基亚”归入一类并建立对应的索引，将商品名称中包含“摩托罗拉”的归入另一类并对应的建立索引，以此类推，即可建立按照商品属性为品牌的完整索引表，当然，该商品属性还可以为其他，如品种、销售区域、销售价格、卖家信用等等，按照上述商品属性为品牌相类似的方式，可以为储存于数据存储模块108中的所有商品建立一个完整的索引表。在本发明的一个实施方式中，所述的步骤S200通过索引单元1060完成。
S3、根据所述商品索引信息，提取商品图片，并抽取所述商品图片特征值，将与所述特征值相近的商品进行聚类，得到至少一个商品聚类信息；在本发明的一个实施方式中，所述的步骤S3通过图5中的聚类单元1062完成，聚类单元1062用于比较处于某个商品索引分类下的商品的图片的特征值，将图片的特征值相近的商品放入一个聚类中。所述的商品的图片指的是存储在数据存储模块108中的所有商品的商品信息中包括的表示该商品特征的至少一张图片信息。所述的商品的特征值通过SIFT算法进行计算获得，通过提取图片的局部特征，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量，并去掉尺度变化，旋转等几何变形因素的影响，主要的步骤包括：1．检测尺度空间极值点；2．精确定位极值点；3．为每个关键点指定方向参数；4．关键点描述子的生成。关于SIFT算法的详细介绍可以参考公开资料，这里不再详细描述。在通过SIFT算法进行特征值计算后，对进行量化，将量化之后的特征值量值相同或相似的图片进行聚类。
S4、将所述商品索引信息和所述商品聚类信息存储；这些商品索引信息、商品聚类信息均存储在所述的聚类模块106的存储单元1066中，以便搜索模块104可以迅速的搜索所述存储单元1066中的商品索引信息、商品聚类信息并将搜索到的结果通过UI模块102拼装为结果页面，传输给用户。优选地，所述聚类模块106定期读取数据存储模块108中商品信息数据库的变化情况并将其更新到索引聚类存储模块中，即是定期根据数据存储模块108中商品信息数据库的更新信息，更新所述商品索引信息、商品聚类信息。
S5、接收用户搜索请求；所述的搜索请求为用户在客户端浏览中输入的商品查询条件，该关键词通过Web服务模块100、UI模块102传输给所述搜索模块104。
S6、搜索与所述搜索请求相关的所述商品索引信息和所述商品聚类信息，得到搜索结果。优选地，在本发明的最佳实施方式中，在该步骤中，还有搜索与所述搜索请求相关的商品平均价格信息。另外，在本发明的一个实施方式中，所述步骤S2是通过图3中的搜索模块104完成。所述搜索单元1030用于接收所述UI模块102输入的查询条件，并将所述查询条件在所述聚类模块106中查询，得到聚类后的至少一类商品，以及与所述商品相应的商品平均价格。
S7、输出搜索结果。所述的搜索结果通过UI模块102拼装为结果页面后，通过Web服务模块100发送至用户客户端。
在本发明最佳实施方式中，在上述S3步骤后，还包括步骤（图中未示出）：计算出至少一个所述商品聚类信息中的商品平均价格信息。在本发明的一个实施方式中，该步骤通过价格计算单元1064完成，价格计算单元1064用于计算出所述的一个聚类中的商品平均价格。一般而言，即使对于一个聚类中的用样商品，由于卖家的不同，商品的销售价格会存在一定的区别，通过统计某个聚类中的所有商品的价格并获得一个整体的平均价格，该平均价格可以作为搜索结果的一部分提供给用户参考，让用户可以更清晰地了解该商品的销售行情，有利于提高客户的使用体验度。
相应地，在所述步骤S4中，还包括将所述商品平均价格信息进行存储。所述聚类模块106定期读取数据存储模块108中商品信息数据库的变化情况并将其更新到索引聚类存储模块中，即是定期根据数据存储模块108中商品信息数据库的更新信息，更新所述商品索引信息、商品聚类信息、商品平均价格信息。
相应地，在所述步骤S6中，还包括搜索与所述搜索请求相关的商品平均价格信息。
参考图6和图7，以下举例说明本发明的商品搜索方法及系统的工作过程与搜索结果。
在图6中，通过在客户端浏览器打开的商品搜索引擎的查询窗口(图6中标示为“C”的区域)中输入查询条件“诺基亚
手机”，然后经过搜索，得到的聚类查询结果经过步骤通过UI模块102拼装成结果页面后，由Web服务模块发回客户端浏览器显示出来，如图6中标示为“D1”、“D2”、“D3”的区域分别显示了三种型号的诺基亚手机的聚类结果，所述的聚类结果中包括了商品的名称、简介、图片等，同时，还包括商品平均价格，以及商品的销售商家的数量。
图7是点击图6中的“D1”商品聚类展开后的商品查询结果示意图。可以看到，在将图6中的“D1”商品聚类展开之后，在该聚类中的所有商品的型号都是相同的(即型号为5800的诺基亚手机)，所有的商品仅按照卖家的不同(图7中标示为“E”的区域)逐一提供给用户。
通过以上描述，可以得出，本发明的商品搜索方法及系统，改进了商品搜索的方法及系统，通过增加商品的聚类模块，优化搜索的排序结果，将相同或相似的商品进行聚类，增加商品列表的规整程度，减少用户的进一步筛选操作，提高搜索效率，节约网络流量；同时，减少了客户端向服务器发起访问请求次数，从而减轻了服务器的处理压力，以及减少了占用的网络带宽，提升了网络传输速度，避免造成网络堵塞。
应当理解，虽然本说明书按照实施例加以描述，但并非每个实施例仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施例的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施例或变更均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (15)
- 一种信息搜索方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：预先根据商品信息数据库中的商品信息编制索引，得到商品索引信息；根据所述商品索引信息，提取商品图片，并抽取所述商品图片特征值，将与所述特征值相近的商品进行聚类，得到至少一个商品聚类信息；接收到用户搜索请求后，搜索与所述搜索请求相关的所述商品索引信息和所述商品聚类信息，得到搜索结果。
- 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：定期根据商品信息数据库的更新信息，更新所述商品索引信息、商品聚类信息。
- 如权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到至少一个商品聚类信息之后，还包括：计算出至少一个所述商品聚类信息中的商品平均价格信息。
- 如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：在接收到用户搜索请求后，搜索与所述搜索请求相关的所述商品平均价格信息。
- 如权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：定期根据商品信息数据库的更新信息，更新所述商品平均价格信息。
- 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述商品图片特征值计算是通过SIFT算法进行。
- 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述商品索引信息包括商品图片、商品价格、商品名称和/或商品型号。
- 一种信息搜索系统，其特征在于，所述系统包括：聚类模块，用于预先根据商品信息数据库中的商品信息编制索引，得到商品索引信息；根据所述商品索引信息，提取商品图片，并抽取所述商品图片特征值，将与所述特征值相近的商品进行聚类，得到至少一个商品聚类信息；UI模块，用于接收用户搜索请求；搜索模块，用于搜索与所述搜索请求相关的所述商品索引信息和所述商品聚类信息，得到搜索结果。
- 如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：更新模块，用于定期根据商品信息数据库的更新信息，更新所述商品索引信息、所述商品聚类信息。
- 如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述聚类模块还用于：计算出至少一个所述商品聚类信息中的商品平均价格信息。
- 如权利要求10所述的系统，其特征在于，所述搜索模块还用于搜索与所述搜索请求相关的所述商品平均价格信息。
- 如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述更新模块还用于：用于定期根据商品信息数据库的更新信息，更新所述商品索引信息、所述商品聚类信息，以及所述商品平均价格信息。
- 如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述商品图片特征值计算是通过SIFT算法进行。
- 如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：Web服务模块，用于通过网络协议接收客户端发出的查询条件，并将所述查询条件转到所述UI模块，且所述web服务模块还用于接收所述UI模块返回的结果页面，并将所述结果页面返回至所述客户端。
- 如权利要求8中任意一项所述的系统，其特征在于，所述商品索引信息包括商品图片和商品价格，以及商品名称和/或商品型号。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201110107123 | 2011-04-26 | ||
| CN201110107123.1 | 2011-04-26 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2012146136A1 true WO2012146136A1 (zh) | 2012-11-01 |
Family
ID=47054602
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/CN2012/074093 Ceased WO2012146136A1 (zh) | 2011-04-26 | 2012-04-16 | 信息搜索方法及系统 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN102760144A (zh) |
| WO (1) | WO2012146136A1 (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104331810A (zh) * | 2013-07-22 | 2015-02-04 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 团购信息处理方法、装置及系统 |
| CN111161016A (zh) * | 2019-12-09 | 2020-05-15 | 广东禧越网络科技有限公司 | 一种基于地区商家保护政策的厂家直销方法与购物平台 |
| CN111198961A (zh) * | 2018-11-16 | 2020-05-26 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 商品搜索方法、装置及服务器 |
| CN111260425A (zh) * | 2018-11-30 | 2020-06-09 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 图片显示方法和装置 |
| CN115798517A (zh) * | 2023-02-08 | 2023-03-14 | 南京邮电大学 | 基于语音信息特征数据的商品搜索方法及系统 |
Families Citing this family (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10062096B2 (en) | 2013-03-01 | 2018-08-28 | Vegas.Com, Llc | System and method for listing items for purchase based on revenue per impressions |
| CN103136680A (zh) * | 2013-03-13 | 2013-06-05 | 江苏乐买到网络科技有限公司 | 一种呈现近似网络商品的方法 |
| CN104715407A (zh) * | 2013-12-17 | 2015-06-17 | 青岛龙泰天翔通信科技有限公司 | 一种智慧社区网络购物装置 |
| CN104376052B (zh) * | 2014-11-03 | 2017-07-14 | 杭州淘淘搜科技有限公司 | 一种基于商品图像的同款商品合并方法 |
| CN106919591A (zh) * | 2015-12-24 | 2017-07-04 | 北京奇虎科技有限公司 | 网站的产品展示方法及装置 |
| US11315047B2 (en) * | 2016-02-05 | 2022-04-26 | Stubhub, Inc. | Blending electronic inventory |
| US10984373B2 (en) * | 2016-03-07 | 2021-04-20 | Sony Corporation | System and method for information processing |
| CN107153697A (zh) * | 2017-05-08 | 2017-09-12 | 浙江敢尚网络科技有限公司 | 一种商品交易网站中的商品搜索方法和装置 |
| US10362233B2 (en) * | 2017-09-12 | 2019-07-23 | Ebay Inc. | Digital image capture session and metadata association |
| CN109949125A (zh) * | 2019-03-01 | 2019-06-28 | 泉州市优拓信息技术有限公司 | 一种线上商城多个商家商品销售信息整合方法和系统 |
| CN111340592B (zh) * | 2020-02-26 | 2021-04-02 | 临沂佳画电子商务有限公司 | 一种基于5g通讯的人工智能区块链电子商务系统及方法 |
| CN111667347B (zh) * | 2020-06-12 | 2023-11-07 | 吉林吉大通信设计院股份有限公司 | 一种基于5g通信技术的大数据式搜索系统及其搜索方法 |
| CN111966856A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-11-20 | 北京百度网讯科技有限公司 | 图片数据处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN113326461A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-08-31 | 北京百度网讯科技有限公司 | 跨平台内容分发方法、装置、设备以及存储介质 |
| CN114219589B (zh) * | 2022-02-21 | 2023-02-10 | 浙江口碑网络技术有限公司 | 虚拟实体对象的生成和页面显示方法、装置和电子设备 |
| CN114549126B (zh) * | 2022-02-21 | 2025-01-28 | 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 | 订单提交方法、装置和电子设备和计算机可读存储介质 |
| CN114840781A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-08-02 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 一种搜索结果展示的方法、搜索请求处理方法以及装置 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080077569A1 (en) * | 2006-09-27 | 2008-03-27 | Yahoo! Inc., A Delaware Corporation | Integrated Search Service System and Method |
| CN101211355A (zh) * | 2006-12-30 | 2008-07-02 | 中国科学院计算技术研究所 | 一种基于聚类的图像查询方法 |
| CN101650717A (zh) * | 2008-08-13 | 2010-02-17 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种节约数据库存储空间的方法和系统 |
| CN101853299A (zh) * | 2010-05-31 | 2010-10-06 | 杭州淘淘搜科技有限公司 | 一种基于感性认知的图像检索结果排序方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101937549B (zh) * | 2010-10-09 | 2014-04-16 | 姚建 | 网络购物导航领域的图片导航系统 |
-
2011
- 2011-10-31 CN CN2011103377044A patent/CN102760144A/zh active Pending
-
2012
- 2012-04-16 WO PCT/CN2012/074093 patent/WO2012146136A1/zh not_active Ceased
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080077569A1 (en) * | 2006-09-27 | 2008-03-27 | Yahoo! Inc., A Delaware Corporation | Integrated Search Service System and Method |
| CN101211355A (zh) * | 2006-12-30 | 2008-07-02 | 中国科学院计算技术研究所 | 一种基于聚类的图像查询方法 |
| CN101650717A (zh) * | 2008-08-13 | 2010-02-17 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种节约数据库存储空间的方法和系统 |
| CN101853299A (zh) * | 2010-05-31 | 2010-10-06 | 杭州淘淘搜科技有限公司 | 一种基于感性认知的图像检索结果排序方法 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104331810A (zh) * | 2013-07-22 | 2015-02-04 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 团购信息处理方法、装置及系统 |
| CN111198961A (zh) * | 2018-11-16 | 2020-05-26 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 商品搜索方法、装置及服务器 |
| CN111198961B (zh) * | 2018-11-16 | 2024-01-16 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 商品搜索方法、装置及服务器 |
| CN111260425A (zh) * | 2018-11-30 | 2020-06-09 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 图片显示方法和装置 |
| CN111161016A (zh) * | 2019-12-09 | 2020-05-15 | 广东禧越网络科技有限公司 | 一种基于地区商家保护政策的厂家直销方法与购物平台 |
| CN115798517A (zh) * | 2023-02-08 | 2023-03-14 | 南京邮电大学 | 基于语音信息特征数据的商品搜索方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN102760144A (zh) | 2012-10-31 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US9928537B2 (en) | Management and storage of distributed bookmarks | |
| JP5687288B2 (ja) | 企業ビジネスアプリケーションのためのソーシャルおよびコンテキスト検索 | |
| CN104166651B (zh) | 基于对同类数据对象整合的数据搜索的方法和装置 | |
| CN111708740A (zh) | 基于云平台的海量搜索查询日志计算分析系统 | |
| CN109684538A (zh) | 一种基于用户个人特征的推荐方法及推荐系统 | |
| CN103123632B (zh) | 搜索中心词确定方法及装置、搜索方法及搜索设备 | |
| TWI549004B (zh) | Search Method Based on Online Trading Platform and Establishment Method of Device and Web Database | |
| CN102339438A (zh) | 一种商品信息的网络发布方法、系统和设备 | |
| KR20090010185A (ko) | 싱글 및 멀티플 택소노미 관리 방법 및 시스템 | |
| WO2013009613A1 (en) | Systems and methods for natural language searching of structured data | |
| CN103440286A (zh) | 一种基于搜索结果来提供推荐信息的方法及装置 | |
| JP2007234008A5 (zh) | ||
| JP2007234008A (ja) | 関連性のある情報源を決定し、クエリし、複数のコンテンツ情報源からの結果をマージするための方法とシステム | |
| CN102760144A (zh) | 信息搜索方法及系统 | |
| WO2013063940A1 (zh) | 历史记录的整理方法和装置 | |
| WO2019072098A1 (zh) | 一种识别核心产品词的方法和系统 | |
| CN111291248A (zh) | 一种基于智能坐席知识库的搜索方法及系统 | |
| WO2026086918A1 (zh) | 内容搜索方法、装置、设备、介质和程序产品 | |
| US10241988B2 (en) | Prioritizing smart tag creation | |
| CN112015968A (zh) | 信息处理方法及装置 | |
| JP7519795B2 (ja) | 自然言語処理装置およびプログラム | |
| JP7519793B2 (ja) | 自然言語処理装置およびプログラム | |
| TWI699730B (zh) | 不動産市場之擴展式搜尋比對系統及其方法 | |
| TWM627417U (zh) | Crm系統之資料儲存暨搜尋裝置 | |
| Pawar et al. | Intelligent Clustering Engine Solution for Desktop Usability |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| 121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 12776381 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
| NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: DE |
|
| 122 | Ep: pct application non-entry in european phase |
Ref document number: 12776381 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |