WO2017167043A1 - 一种基于用户的个性化数据搜索方法和装置 - Google Patents

一种基于用户的个性化数据搜索方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2017167043A1
WO2017167043A1 PCT/CN2017/077245 CN2017077245W WO2017167043A1 WO 2017167043 A1 WO2017167043 A1 WO 2017167043A1 CN 2017077245 W CN2017077245 W CN 2017077245W WO 2017167043 A1 WO2017167043 A1 WO 2017167043A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
user
weight value
associated data
data
search
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
Application number
PCT/CN2017/077245
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
李晓菲
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Alibaba Group Holding Ltd
Original Assignee
Alibaba Group Holding Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Alibaba Group Holding Ltd filed Critical Alibaba Group Holding Ltd
Publication of WO2017167043A1 publication Critical patent/WO2017167043A1/zh
Priority to US16/149,046 priority Critical patent/US20190034546A1/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

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
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/242—Query formulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/21—Design, administration or maintenance of databases
    • G06F16/211—Schema design and management
    • G06F16/212—Schema design and management with details for data modelling support
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs
    • G06F16/24578—Query processing with adaptation to user needs using ranking
    • 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
    • G06F16/903—Querying
    • G06F16/90335—Query processing
    • 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
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation

Definitions

  • the present application relates to the field of data processing technologies, and in particular, to a user-based personalized data search method and a user-based personalized data search device.
  • embodiments of the present application have been made in order to provide a user-based personalized data search method and a corresponding user-based personalized data search device that overcome the above problems or at least partially solve the above problems.
  • a user-based personalized data search method including:
  • User feedback data is provided according to the user group and the associated data.
  • the semantic dictionary is generated as follows:
  • a semantic dictionary that organizes the associated data into groups according to the user community.
  • the step of feeding back data to the user according to the user group and the associated data includes:
  • the search result corresponding to the associated data is fed back to the user according to the weight value.
  • the step of determining the weight value of the associated data according to the user group comprises:
  • the step of determining the weight value of the associated data by using the user group corresponding to the user and the user group of the associated data includes:
  • the first weight value is greater than the second weight value.
  • the search result has a corresponding user group
  • the associated data corresponding to the search result has a corresponding user group
  • after the step of feeding back the search result corresponding to the associated data to the user according to the weight value include:
  • the step of modifying the weight value of the associated data comprises:
  • the associated data includes a Chinese name, an English name, an English abbreviation, a Chinese acronym, a similar word, a synonym, and/or a synonym.
  • the embodiment of the present application further discloses a user-based personalized data search device, including:
  • Searching a keyword receiving module for receiving a search keyword input by a user
  • An associated data obtaining module configured to acquire associated data of the search keyword from a preset semantic dictionary; the associated data and the user respectively have corresponding user groups;
  • the user data feedback module is configured to feed back data for the user according to the user group and the associated data.
  • the device further comprises:
  • a source data document obtaining module configured to acquire source data files of one or more user groups
  • An association data extraction module configured to extract, from the source data file, associated data corresponding to the one or more user groups
  • a semantic dictionary organization module for synthesizing the associated data into a semantic dictionary according to a user group.
  • the user data feedback module comprises:
  • a weight value determining submodule configured to determine a weight value of the associated data according to the user group
  • a result data search submodule configured to perform search by using the associated data to obtain a search result
  • a search result feedback submodule configured to feedback the search result corresponding to the associated data according to the weight value To the user.
  • the weight value determining submodule comprises:
  • the weight value judging unit is configured to determine whether the associated data under the user has recorded a corresponding weight value; if yes, the first weight value assignment unit is called, and if not, the second weight value assignment unit is called;
  • a first weight value assignment unit configured to use the recorded weight value as a weight value of the associated data
  • the second weight value assignment unit is configured to determine a weight value of the associated data by using a user group corresponding to the user and a user group of the associated data.
  • the second weight value assignment unit comprises:
  • a user group determining subunit configured to determine whether the user group of the associated data is consistent with the user group corresponding to the user; if yes, the first weight value is assigned to the subunit, and if not, the second weight value is called.
  • a first weight value assigning subunit configured to allocate a first weight value to the associated data
  • a second weight value assigning subunit configured to allocate a second weight value to the associated data
  • the first weight value is greater than the second weight value.
  • the search result has a corresponding user group
  • the device further includes:
  • a user group consistency judging module configured to determine whether the user group corresponding to the search result clicked by the user is consistent with the user group of the user; if not, the weight value modification module is invoked;
  • the weight value modification module is configured to modify the weight value of the associated data.
  • the weight value modification module comprises:
  • a third weight value assignment submodule configured to modify a first weight value of the associated data to a third weight value, and modify a second weight value of the associated data to a fourth weight value; wherein the third weight The value is equal to the fourth weight value.
  • the embodiment of the present application further discloses a user-based personalized data search method, including:
  • the server is configured to acquire the associated data of the search keyword from the preset semantic dictionary by using the search keyword, and the associated data and the user respectively have corresponding Client;
  • the embodiment of the present application further discloses a user-based personalized data search device, including:
  • Searching a keyword sending module configured to send the search keyword to a server;
  • the server is configured to acquire, by using the search keyword, associated data of the search keyword from a preset semantic dictionary, the associated data And the user respectively have a corresponding user group;
  • a feedback data receiving module configured to receive data that the server feeds back to the user according to the user group and associated data
  • a feedback data presentation module is configured to present the feedback data.
  • the embodiment of the present application is directed to a big data scenario, considering a system storage word used when data is stored on a big data platform, that is, a name used in data storage is inconsistent with a search keyword input by a user, and belongs to a different user group.
  • a semantic dictionary is created when the data required by the user is different.
  • the semantic dictionary establishes the association between the search keyword input by the user and the stored word of the system.
  • the associated data of the search keyword is obtained from the semantic dictionary, that is, the data required by the user.
  • Potential system storage words, associated data and users belong to one or more user groups respectively, while users of different user groups usually have different data, so the user will be fed back data according to the associated data and user groups.
  • the embodiment of the present application solves the problem of the difference between the search keyword input by the user and the stored word of the system by using the semantic dictionary, shortens the distance from the data itself to the value generated by using the data, and makes the data from the rapid search to the required data become may.
  • the user group and the user group corresponding to the user are first assigned weight values, and finally the search data is used to search for the search result, and then sorted according to the weight value and displayed to the user. Since the search result is according to the weight value, that is, according to the degree of the user's need for the search result, the user feeds back to the user in order, and in the case of excluding other influencing factors, the feedback data is more in line with the user's demand, and the user's search experience is improved. .
  • the embodiment of the present application obtains the click information of the user for the search result, and further adjusts the weight value of the associated data. If the search result clicked by the user is inconsistent with the user group to which the user belongs, the weight value of the associated data is modified to be consistent, then when again When using the associated data for searching, in the case of excluding other influencing factors, their corresponding search results should be presented to the user equally; conversely, if the search result clicked by the user is consistent with the user group to which it belongs, there is no need to correspond to the associated data. The weight value is modified, then when the associated data is used again In the case of row search, in the case of excluding other influencing factors, their corresponding search results should be presented to the user according to the weight value.
  • Embodiment 1 is a flow chart showing the steps of Embodiment 1 of a user-based personalized data search method according to the present application;
  • Embodiment 2 is a flow chart showing the steps of Embodiment 2 of a user-based personalized data search method according to the present application;
  • Embodiment 3 is a flow chart showing the steps of Embodiment 3 of a user-based personalized data search method according to the present application;
  • Embodiment 4 is a flow chart showing the steps of Embodiment 3 of a user-based personalized data search method according to the present application;
  • FIG. 5 is a flow chart of a personalized big data search based on a semantic dictionary of the present application
  • FIG. 6 is a schematic diagram 1 of a user search scenario of the present application.
  • FIG. 7 is a second schematic diagram of a user search scenario of the present application.
  • FIG. 8 is a schematic diagram 3 of a user search scenario of the present application.
  • Embodiment 9 is a structural block diagram of Embodiment 1 of a user-based personalized data search device according to the present application.
  • FIG. 10 is a structural block diagram of Embodiment 2 of a user-based personalized data search device according to the present application.
  • the method may include the following steps:
  • Step 101 Receive a search keyword input by a user
  • Step 102 Acquire association data of the search keyword from a preset semantic dictionary; the associated data and the user respectively have corresponding user groups;
  • Step 103 Feedback data for the user according to the user group and the associated data.
  • the semantic dictionary can be generated as follows:
  • a semantic dictionary that organizes the associated data into groups according to the user community.
  • the user has a user group to which the user belongs, and may belong to only one user group, and of course also belong to multiple user groups.
  • Body can be department A, department B. It can be understood that users of different user groups have different data required. For example, users of department A pay more attention to transaction-related information, and department B pays more attention to commodity inventory information.
  • the embodiment of the present application establishes a semantic dictionary when the system storage words used in consideration of data storage are inconsistent with the search keywords input by the user, and the data required by the users belonging to different user groups are different.
  • the semantic dictionary of the embodiment of the present application specifically includes the following content, where the service domain refers to a user group to which the user belongs:
  • Chinese name such as seller, computer, commodity, product
  • the semantic dictionary also corresponds to a user information table:
  • the embodiment of the present application provides a search service for the user according to the semantic dictionary and the corresponding user information table. It should be noted that, in addition to being applicable to the inside of the company, the embodiment of the present application is also applicable to a larger data search scenario, and the user group can be classified by collecting user related information in advance, and then a semantic dictionary is established, and based on this, The search is performed, and the embodiment of the present application does not limit this.
  • Embodiments of the present application are directed to a big data scenario, taking into account system storage used when data is stored on a big data platform.
  • the word that is, the name used in data storage is inconsistent with the search keyword input by the user, and the semantic dictionary is established in the case where the data required by the user belonging to different user groups is different.
  • the semantic dictionary establishes the association between the search keyword input by the user and the stored word of the system.
  • the associated data of the search keyword is obtained from the semantic dictionary, that is, the data required by the user.
  • the potential system storage words, associated data and users belong to one or more user groups respectively, while the users of different user groups usually have different data, so the user feedback data according to the associated data and user groups.
  • the embodiment of the present application solves the problem of the difference between the search keyword input by the user and the stored word of the system by using the semantic dictionary, shortens the distance from the data itself to the value generated by using the data, and makes the data from the rapid search to the required data become may.
  • Embodiment 2 of the method for searching for personalized data of the present application is shown. Specifically, the method may include the following steps:
  • Step 201 Receive a search keyword input by a user
  • Step 202 Acquire association data of the search keyword from a preset semantic dictionary; the associated data and the user respectively have corresponding user groups;
  • the pre-created semantic dictionary is invoked, and the associated data of the search keyword input by the multi-user is searched by using the semantic dictionary, wherein the associated data also has the user group to which it belongs.
  • the keyword input by the user is "deal"
  • the "trade” under department A and the "trade” under department B will be obtained, and the users belong to them.
  • the groups are Department A and Department B.
  • the user has a group of users, and the user information table is invoked. If the user identifier of the user is U1, it can be found from the user information table, and the user group to which U1 belongs is department A.
  • Step 203 Determine, according to the user group, a weight value of the associated data.
  • the step 203 may include the following sub-steps:
  • Sub-step S11 it is determined whether the associated data under the user has recorded a corresponding weight value; if yes, sub-step S12 is performed, and if not, sub-step S13 is performed;
  • Sub-step S12 using the recorded weight value as the weight value of the associated data
  • Sub-step S13 determining a weight value of the associated data by using a user group corresponding to the user and a user group of the associated data.
  • the weight value of the associated data is already stored, and it is not necessary to assign a weight value to the associated data again, and it can be used directly.
  • the weight value of the associated data is required, and the weight value is assigned according to the user group to which the user performing the search belongs and the user group of the associated data. .
  • the user group corresponding to the user and the user group of the associated data are used to determine the weight value of the associated data, that is, the sub-step S13 may include the following sub-steps:
  • Sub-step a1 respectively, determining whether the user group of the associated data is consistent with the user group corresponding to the user; if yes, performing sub-step a2, and if not, performing sub-step a3.
  • Sub-step a2 assigning the first weight value to the associated data
  • Sub-step a3 if no, assigns a second weight value to the associated data.
  • the first weight value is greater than the second weight value.
  • the search result corresponding to the associated data should be closer to the user's needs, so the associated data can be allocated. If the user group of the associated data is inconsistent with the user group of the user, the association between the associated data and the user is low, and the search result corresponding to the associated data should be at a certain distance from the user's demand, so The associated data is assigned a smaller weight value.
  • Step 204 Perform search by using the associated data to obtain a search result.
  • Step 205 The search result corresponding to the associated data is fed back to the user according to the weight value.
  • the search when the search is performed by using the associated data, the corresponding search result is obtained, and the search result is sequentially presented to the user according to the weight value of the allocated associated data without considering other influencing factors. .
  • the semantics dictionary of the present application enables the user to quickly find the corresponding English acronym by using the natural language, and without having to know the table name naming convention of the underlying table, the user can perform a quick search to obtain the desired result.
  • the user experience is excellent.
  • the user group and the user group corresponding to the user are first assigned weight values, and finally the search data is used to search for the search result, and then sorted according to the weight value and displayed to the user. Since the search result is based on the weight value, that is, according to the user's need for the search result, in the case of excluding other influencing factors, the feedback data is more in line with the user's needs. High user search experience.
  • the method may include the following steps:
  • Step 301 Receive a search keyword input by a user
  • Step 302 Acquire association data of the search keyword from a preset semantic dictionary; the associated data and the user respectively have corresponding user groups;
  • Step 303 Determine, according to the user group, a weight value of the associated data.
  • Step 304 Perform search by using the associated data to obtain a search result.
  • Step 305 The search result corresponding to the associated data is fed back to the user according to the weight value.
  • Step 306 it is determined whether the user group corresponding to the search result selected by the user is consistent with the user group of the user; if not, step 307 is performed;
  • Step 307 modifying the weight value of the associated data.
  • the step 307 may include the following sub-steps:
  • Sub-step S21 modifying the first weight value of the associated data to a third weight value, and modifying the second weight value of the associated data to a fourth weight value; wherein the third weight value is equal to the fourth Weight value.
  • the click information of the user to the search result is collected. If the user group corresponding to the search result clicked by the user is inconsistent with the user group corresponding to the user, the associated data needs to be changed again. The weight value is reversed. If the user group corresponding to the search result clicked by the user is consistent with the user group corresponding to the user, it is not necessary to change the weight value of the associated data.
  • the weight value of the associated data is modified to be consistent, so that the priorities of the two are the same. For example, suppose the weight values of the first two associated data are 0.9 and 0.1, respectively, and the weight values of the modified associated data are 0.5 and 0.5.
  • the above-mentioned weight value is only an example, and other values may be used in practice, and the embodiment of the present application does not limit this.
  • the weight value of the modified associated data is stored, and the weight value can be directly used when the user searches for the same associated data next time.
  • the association can also be performed.
  • the weight value of the data is stored, which is not limited by the embodiment of the present application.
  • the embodiment of the present application obtains the click information of the user for the search result, and further adjusts the weight of the associated data.
  • the value if the search result clicked by the user is inconsistent with the user group to which it belongs, the weight value of the associated data will be modified to be consistent, then when the related data is used again for searching, if the other influencing factors are excluded, the corresponding search is performed.
  • the result should be presented to the user equally; otherwise, if the search result clicked by the user is consistent with the user group to which it belongs, the weight value of the associated data need not be modified, and when the search data is used again for searching, the other influencing factors are excluded. In the case, their corresponding search results should be presented to the user according to the weight value.
  • Embodiment 4 of the method for searching for personalized data of the present application is shown, which may specifically include the following steps:
  • Step 401 Obtain a search keyword input by a user
  • Step 402 Send the search keyword to the server;
  • the server is configured to acquire the associated data of the search keyword from the preset semantic dictionary by using the search keyword, where the associated data and the user respectively Have a corresponding user group;
  • Step 403 Receive data that the server feeds back to the user according to the user group and associated data.
  • Step 404 presenting the feedback data.
  • the client when the user inputs a search keyword in the client, the client obtains the search keyword, and then sends the search keyword to the server, and the server will select the preset based on the search keyword.
  • the associated data of the search keyword is found, and then based on the associated data, the user group of the associated data and the user group of the user, the data is fed back for the user, and after receiving the feedback data of the server, the client will be in the client. Presented to the user on the side.
  • the server may obtain the associated data of the search keyword from the preset semantic dictionary. That is, the name of the required data may be used on the big data platform. It is well known that the data is directly used to find the data, and the corresponding data can be quickly and accurately found. Based on this feature, the user can quickly and accurately Finding the data you need, the user experience is excellent.
  • semantic dictionary includes user groups (hereinafter referred to as business domains) ), as well as interrelated Chinese names, English names, English abbreviations, Chinese abbreviations, similar words, synonyms, and/or synonyms.
  • the user searches for the scene.
  • the user's belonging business domain is determined by matching the user information table, and the associated data of the user inputting the search keyword (input search key) is determined by matching the semantic dictionary, and the associated data includes the search key.
  • the weighted value is assigned to the associated data according to the service domain to which the user belongs and the service domain to which the associated data belongs.
  • the associated data is imported into the query rewriting module to rewrite the query condition, and the user, the associated data, and the weight value are simultaneously recorded in the query rewriting module, and the information is submitted to the search engine for the search query, and finally the feedback result is fed back to the user.
  • the search result is sequentially presented to the user on the user interface according to the weight value.
  • the user clicks the search data of the search result, and the weight value of the associated data is rewritten, and is fed back to the query rewriting module to optimize the weight value of the associated data under the user.
  • the following uses several specific user search scenarios to further illustrate the need to refer to the semantic dictionary and the user information table in the foregoing.
  • the three search scenarios are as follows.
  • the search result of the associated data is presented to the user in order according to the size of the weight value on the user interface.
  • the table with "itm” will be returned to the top, and the table with "prod” will be ranked lower;
  • the query rewriting module needs to be returned, and the weight value of the associated data is modified. Specifically, the weight value of "itm” under department A and the weight of department B can be The weight value of "prod” is changed to 0.5.
  • the search result of the associated data is presented to the user in order according to the size of the weight value on the user interface.
  • the list of "comp” that will be returned to department A will be ranked higher, and the table of "comp” under department B will be ranked lower;
  • the search result of the associated data is presented to the user in order according to the size of the weight value on the user interface.
  • the list of "trd” that will be returned to department A is ranked higher, and the table of "trd” under department B is ranked lower;
  • the embodiments of the present application are mainly directed to a big data scenario, where the data in the big data platform is usually stored in the name of the English acronym, and the meaning of the English abbreviated words is different considering the difference of the user's concern/domain.
  • the scenario extracting the semantic dictionary from data documents such as data modeling specifications, is applied to the intelligent matching when the user uses Chinese or English full name search, which makes it possible to search from massive data to fast data.
  • Embodiment 1 of a user-based personalized data search device of the present application may specifically include the following modules:
  • Searching a keyword receiving module 501 configured to receive a search keyword input by a user
  • the associated data obtaining module 502 is configured to acquire associated data of the search keyword from a preset semantic dictionary; the associated data and the user respectively have corresponding user groups;
  • the user data feedback module 503 is configured to feed back data for the user according to the user group and the associated data.
  • the user data feedback module 503 may include the following sub-modules:
  • a weight value determining submodule configured to determine a weight value of the associated data according to the user group
  • the weight value determining module may include the following units:
  • the weight value judging unit is configured to determine whether the associated data under the user has recorded a corresponding weight value; if yes, the first weight value assignment unit is called, and if not, the second weight value assignment unit is called;
  • a first weight value assignment unit configured to use the recorded weight value as a weight value of the associated data
  • the second weight value assignment unit is configured to determine a weight value of the associated data by using a user group corresponding to the user and a user group of the associated data.
  • the second weight value assignment unit may include the following units:
  • a user group determining subunit configured to determine whether the user group of the associated data is consistent with the user group corresponding to the user; if yes, the first weight value is assigned to the subunit, and if not, the second weight value is called.
  • a first weight value assigning subunit configured to allocate a first weight value to the associated data
  • a second weight value assigning subunit configured to allocate a second weight value to the associated data
  • the first weight value is greater than the second weight value.
  • a result data search module configured to perform search by using the associated data to obtain a search result
  • the search result feedback module is configured to feed back the search result corresponding to the associated data to the user according to the weight value.
  • the apparatus may further include the following modules:
  • a source data document obtaining module configured to acquire source data files of one or more user groups
  • An association data extraction module configured to extract, from the source data file, the one or more user groups corresponding to Associated data
  • a semantic dictionary organization module for synthesizing the associated data into a semantic dictionary according to a user group.
  • the search result may have a corresponding user group, and the device may further include the following modules:
  • a user group consistency judging module configured to determine whether the user group corresponding to the search result clicked by the user is consistent with the user group of the user; if not, the weight value modification module is invoked;
  • the weight value modification module is configured to modify the weight value of the associated data.
  • the weight value modification module may include the following submodules:
  • a third weight value assignment submodule configured to modify a first weight value of the associated data to a third weight value, and modify a second weight value of the associated data to a fourth weight value; wherein the third weight The value is equal to the fourth weight value.
  • the associated data may include a Chinese name, an English name, an English abbreviation, a Chinese acronym, a similar word, a synonym, and/or a synonym.
  • Embodiment 2 of a user-based personalized data search device of the present application is shown, which may specifically include the following modules:
  • Search keyword acquisition module 601 configured to acquire a search keyword input by a user
  • a search keyword sending module 602 configured to send the search keyword to a server, where the server is configured to acquire, by using the search keyword, associated data of the search keyword from a preset semantic dictionary, the association The data and the user respectively have corresponding user groups;
  • the feedback data receiving module 603 is configured to receive data that the server feeds back to the user according to the user group and associated data;
  • the feedback data presentation module 604 is configured to present the feedback data.
  • the description is relatively simple, and the relevant parts can be referred to the description of the method embodiment.
  • embodiments of the embodiments of the present application can be provided as a method, apparatus, or computer program product. Therefore, embodiments of the present application may adopt an entirely hardware embodiment, an entirely software embodiment, or a combination of soft A form of embodiment of hardware and hardware. Moreover, embodiments of the present application can take the form of a computer program product embodied on one or more computer-usable storage media (including but not limited to disk storage, CD-ROM, optical storage, etc.) including computer usable program code.
  • computer-usable storage media including but not limited to disk storage, CD-ROM, optical storage, etc.
  • the computer device includes one or more processors (CPUs), input/output interfaces, network interfaces, and memory.
  • the memory may include non-persistent memory, random access memory (RAM), and/or non-volatile memory in a computer readable medium, such as read only memory (ROM) or flash memory.
  • RAM random access memory
  • ROM read only memory
  • Memory is an example of a computer readable medium.
  • Computer readable media includes both permanent and non-persistent, removable and non-removable media.
  • Information storage can be implemented by any method or technology. The information can be computer readable instructions, data structures, modules of programs, or other data.
  • Examples of computer storage media include, but are not limited to, phase change memory (PRAM), static random access memory (SRAM), dynamic random access memory (DRAM), other types of random access memory (RAM), read only memory. (ROM), electrically erasable programmable read only memory (EEPROM), flash memory or other memory technology, compact disk read only memory (CD-ROM), digital versatile disk (DVD) or other optical storage, Magnetic tape cartridges, magnetic tape storage or other magnetic storage devices or any other non-transportable media can be used to store information that can be accessed by a computing device.
  • computer readable media does not include non-persistent computer readable media, such as modulated data signals and carrier waves.
  • Embodiments of the present application are described with reference to flowcharts and/or block diagrams of methods, terminal devices (systems), and computer program products according to embodiments of the present application. It will be understood that each flow and/or block of the flowchart illustrations and/or FIG.
  • These computer program instructions can be provided to a processor of a general purpose computer, special purpose computer, embedded processor or other programmable data processing terminal device to produce a machine such that instructions are executed by a processor of a computer or other programmable data processing terminal device
  • Means are provided for implementing the functions specified in one or more of the flow or in one or more blocks of the flow chart.
  • the computer program instructions can also be stored in a computer readable memory that can direct a computer or other programmable data processing terminal device to operate in a particular manner, such that the instructions stored in the computer readable memory produce an article of manufacture comprising the instruction device.
  • the instruction device implements the functions specified in one or more blocks of the flowchart or in a flow or block of the flowchart.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本申请实施例提供了一种基于用户的个性化数据搜索方法和装置，所述的方法包括：接收用户输入的搜索关键词；从预置的语义词典中获取所述搜索关键词的关联数据；所述关联数据和所述用户分别具有对应的用户群体；依据所述用户群体和所述关联数据为用户反馈数据。本申请实施例通过利用语义词典，解决用户输入的搜索关键词与系统存储词之间的差异问题，缩短从数据本身到使用数据产生价值的距离，使得从海量数据从快速搜索到所需数据成为可能。

Description

一种基于用户的个性化数据搜索方法和装置
本申请要求2016年04月01日递交的申请号为201610203900.5、发明名称为“一种基于用户的个性化数据搜索方法和装置”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种基于用户的个性化数据搜索方法和一种基于用户的个性化数据搜索装置。
背景技术
随着大数据时代的到来，企业收集到的数据越来越多，与此同时，要在海量数据中找到所需数据往往如大海捞针一般，费时费力。目前，大部分企业存储的数据表基本都是以英文名称、英文缩略词进行存储，而用户在搜索数据时，是根据自己的语言习惯，使用中文全称或英文全称进行搜索。
用户在大数据平台上使用搜索关键词进行搜索时，最快得到搜索结果的方式是，按照数据表名称全匹配方式进行搜索，当然，所有用户在使用相同的搜索关键词时，搜索到数据的排序结果都是相同的。然而，在实际业务场景中，用户往往不知道大数据平台中，所想要数据表的具体名称，因此，只能使用自己所理解的中文来描述需求，由于大数据平台中的数据表通常是使用英文名称或者英文缩略词作为数据表名称，因此若使用中文进行搜索，很难在海量数据中精准找到所需数据。另一方面，使用同一个搜索关键词，对于业务不同的用户，所期望的搜索结果通常有所不同，如果大数据平台对所有用户给出一样的搜索结果，只会浪费用户搜索数据的时间。
综上可知，目前在大数据平台上搜索数据的明显缺点是：
1、用户使用中文搜索，再将中文与大数据平台上存储的数据表的中文名称、中文描述信息的匹配，但是大数据平台有上百万张数据表，数据负责人很难维护这些数据表的全部中文信息；
2、用户即使使用英文搜索，比如使用seller，虽不再是使用中文，但是大数据平台上该数据命名名称有可能不是seller，而是缩写的srl，在这种情况下，也是无法搜索到所需的结果；
3、用户需要知道所有数据表的命名名称，才能快速搜索到所需数据，否则将无法 搜索到所需的结果，而这在数据为海量的大数据时代几乎是不可能做到的；
4、在上述3的情况下，用户只能通过咨询有经验的人，咨询数据开发接口人，才能快速搜索到所需数据，无形中增大了多方的时间成本；
5、使用同一个搜索关键词(key)进行搜索时，对做安全业务的用户和做售后服务的用户给出的结果相同，但是两者的需求是不同的，故而降低大数据平台的服务能力，用户体验效果较差。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本申请实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于用户的个性化数据搜索方法和相应的一种基于用户的个性化数据搜索装置。
为了解决上述问题，本申请实施例公开了一种基于用户的个性化数据搜索方法，包括：
接收用户输入的搜索关键词；
从预置的语义词典中获取所述搜索关键词的关联数据；所述关联数据和所述用户分别具有对应的用户群体；
依据所述用户群体和所述关联数据为用户反馈数据。
优选地，所述语义词典通过如下方式生成：
获取一个或多个用户群体的源数据文档；
从所述源数据文档中提取出所述一个或多个用户群体对应的关联数据；
按照用户群体将所述关联数据组织为的语义词典。
优选地，所述依据用户群体和所述关联数据为用户反馈数据的步骤包括：
依据所述用户群体确定所述关联数据的权重数值；
采用所述关联数据进行搜索得到搜索结果；
按照所述权重数值将所述关联数据对应的搜索结果反馈给用户。
优选地，所述依据用户群体确定所述关联数据的权重数值的步骤包括：
判断所述用户下的所述关联数据是否已记录有对应的权重数值；
若是，则采用所述已记录的权重数值作为所述关联数据的权重数值；
若否，则采用所述用户对应的用户群体和所述关联数据的用户群体确定所述关联数据的权重数值。
优选地，所述采用用户对应的用户群体和所述关联数据的用户群体确定所述关联数据的权重数值的步骤包括：
分别判断所述关联数据的用户群体与所述用户对应的用户群体是否一致；
若是，则为所述关联数据分配第一权重数值；
若否，则为所述关联数据分配第二权重数值；
其中，所述第一权重数值大于所述第二权重数值。
优选地，所述搜索结果具有对应的用户群体，所述搜索结果对应的关联数据具有对应的用户群体，在所述按照权重数值将所述关联数据对应的搜索结果反馈给用户的步骤之后，还包括：
判断所述用户点击的搜索结果对应的用户群体是否与所述用户的用户群体一致；
若否，则修改所述关联数据的权重数值。
优选地，所述修改所述关联数据的权重数值的步骤包括：
将所述关联数据的第一权重数值修改为第三权重数值，以及将关联数据的第二权重数值修改为第四权重数值；其中，所述第三权重数值等于所述第四权重数值。
优选地，所述关联数据包括中文名称，英文名称，英文缩略词，中文缩略词，相似词，近义词，和/或同义词。
本申请实施例还公开了一种基于用户的个性化数据搜索装置，包括：
搜索关键词接收模块，用于接收用户输入的搜索关键词；
关联数据获取模块，用于从预置的语义词典中获取所述搜索关键词的关联数据；所述关联数据和所述用户分别具有对应的用户群体；
用户数据反馈模块，用于依据所述用户群体和所述关联数据为用户反馈数据。
优选地，所述装置还包括：
源数据文档获取模块，用于获取一个或多个用户群体的源数据文档；
关联数据提取模块，用于从所述源数据文档中提取出所述一个或多个用户群体对应的关联数据；
语义词典组织模块，用于按照用户群体将所述关联数据组织为的语义词典。
优选地，所述用户数据反馈模块包括：
权重数值确定子模块，用于依据所述用户群体确定所述关联数据的权重数值；
结果数据搜索子模块，用于采用所述关联数据进行搜索得到搜索结果；
搜索结果反馈子模块，用于按照所述权重数值将所述关联数据对应的搜索结果反馈 给用户。
优选地，所述权重数值确定子模块包括：
权重数值判断单元，用于判断所述用户下的所述关联数据是否已记录有对应的权重数值；若是，则调用第一权重数值赋值单元，若否，则调用二权重数值赋值单元；
第一权重数值赋值单元，用于采用所述已记录的权重数值作为所述关联数据的权重数值；
第二权重数值赋值单元，用于采用所述用户对应的用户群体和所述关联数据的用户群体确定所述关联数据的权重数值。
优选地，所述第二权重数值赋值单元包括：
用户群体判断子单元，用于分别判断所述关联数据的用户群体与所述用户对应的用户群体是否一致；若是，则调用第一权重数值分配子单元，若否，则调用第二权重数值分配子单元；
第一权重数值分配子单元，用于为所述关联数据分配第一权重数值；
第二权重数值分配子单元，用于为所述关联数据分配第二权重数值；
其中，所述第一权重数值大于所述第二权重数值。
优选地，所述搜索结果具有对应的用户群体，所述的装置还包括：
用户群体一致性判断模块，用于判断所述用户点击的搜索结果对应的用户群体是否与所述用户的用户群体一致；若否，则调用权重数值修改模块；
权重数值修改模块，用于修改所述关联数据的权重数值。
优选地，所述权重数值修改模块包括：
第三权重数值赋值子模块，用于将所述关联数据的第一权重数值修改为第三权重数值，以及将关联数据的第二权重数值修改为第四权重数值；其中，所述第三权重数值等于所述第四权重数值。
本申请实施例还公开了一种基于用户的个性化数据搜索方法，包括：
获取用户输入的搜索关键词；
将所述搜索关键词发送至服务器；所述服务器用于采用所述搜索关键词从预置的语义词典中获取所述搜索关键词的关联数据，所述关联数据和所述用户分别具有对应的用户群体；
接收所述服务器依据所述用户群体和关联数据为用户反馈的数据；
展现所述反馈的数据。
本申请实施例还公开了一种基于用户的个性化数据搜索装置，包括：
搜索关键词获取模块，用于获取用户输入的搜索关键词；
搜索关键词发送模块，用于将所述搜索关键词发送至服务器；所述服务器用于采用所述搜索关键词从预置的语义词典中获取所述搜索关键词的关联数据，所述关联数据和所述用户分别具有对应的用户群体；
反馈数据接收模块，用于接收所述服务器依据所述用户群体和关联数据为用户反馈的数据；
反馈数据展现模块，用于展现所述反馈的数据。
本申请实施例包括以下优点：
本申请实施例针对大数据场景，考虑到数据在大数据平台上存储时使用的系统存储词，即数据存储时所使用的名称与用户输入的搜索关键词不一致，以及，归属于不同用户群体的用户所需数据有所不同的情况下，建立语义词典。语义词典中建立了用户输入的搜索关键词与系统存储词之间的关联，当用户输入搜索关键词进行搜索时，从语义词典中获取该搜索关键词的关联数据，也即是用户所需数据潜在的系统存储词，关联数据和用户都分别属于某个或多个的用户群体，而不同用户群体的用户，其所需数据通常有所不同，故将按照关联数据和用户群体为用户反馈数据，以能够用户提供符合其需求的数据。本申请实施例通过利用语义词典，解决用户输入的搜索关键词与系统存储词之间的差异问题，缩短从数据本身到使用数据产生价值的距离，使得从海量数据从快速搜索到所需数据成为可能。
本申请实施例为用户反馈数据时，先按照关联数据对应的用户群体和用户对应的用户群体分配权重数值，最后再使用关联数据进行搜索得到搜索结果后，按照权重数值进行排序后展现给用户。由于搜索结果是按照权重数值，也即是按照用户对于搜索结果的需要程度来按序反馈给用户，在排除其他影响因素的情况下，反馈的数据更加符合用户的需求，提高了用户的搜索体验。
本申请实施例获取用户对于搜索结果的点击信息，再去进一步调整关联数据的权重数值，若用户点击的搜索结果，与其所属的用户群体不一致，将修改关联数据的权重数值为一致，那么当再次使用该关联数据进行搜索时，在排除其他影响因素的情况下，它们对应的搜索结果应当同等展现给用户；反之，若用户点击的搜索结果，与其所属的用户群体一致，则无需对应关联数据的权重数值进行修改，那么当再次使用该关联数据进 行搜索时，在排除其他影响因素的情况下，它们对应的搜索结果应当按照权重数值展现给用户。
附图说明
图1是本申请的一种基于用户的个性化数据搜索方法实施例1的步骤流程图；
图2是本申请的一种基于用户的个性化数据搜索方法实施例2的步骤流程图；
图3是本申请的一种基于用户的个性化数据搜索方法实施例3的步骤流程图；
图4是本申请的一种基于用户的个性化数据搜索方法实施例3的步骤流程图；
图5是本申请的一种基于语义词典的个性化大数据搜索流程图；
图6是本申请的一种用户搜索场景的示意图一；
图7是本申请的一种用户搜索场景的示意图二；
图8是本申请的一种用户搜索场景的示意图三；
图9是本申请的一种基于用户的个性化数据搜索装置实施例1的结构框图；
图10是本申请的一种基于用户的个性化数据搜索装置实施例2的结构框图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
参照图1，示出了本申请的一种个性化数据的搜索方法实施例1的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤101，接收用户输入的搜索关键词；
步骤102，从预置的语义词典中获取所述搜索关键词的关联数据；所述关联数据和所述用户分别具有对应的用户群体；
步骤103，依据所述用户群体和所述关联数据为用户反馈数据。
在本申请的一种优选实施例中，所述语义词典可以通过如下方式生成：
获取一个或多个用户群体的源数据文档；
从所述源数据文档中提取出所述一个或多个用户群体对应的关联数据；
按照用户群体将所述关联数据组织为的语义词典。
在具体实现中，用户具有其所归属的用户群体，可以仅归属于一个用户群体，当然也同时归属于多个用户群体。以一个公司内部的人员配置为例，某个用户所归属用户群 体可以部门A，部门B。可以理解，不同用户群体的用户，其所需数据有所不同，比如，部门A的用户更加关注交易相关的信息，部门B更加关注商品库存信息。
本申请实施例在考虑到数据存储时使用的系统存储词与用户输入的搜索关键词不一致，以及，归属于不同用户群体的用户所需数据有所不同的情况下，建立语义词典。
具体来说，首先通过分析不同业务的数据建模规范文档、数据设计说明文档、表使用说明文档等相关文档，抽取其中的文本，建立一个“语义词典”，由于在大数据场景下，基于数据通常以英文缩略词的命名方式存储的情况，故本申请实施例的语义词典具体包含如下内容，其中业务域是指代用户归属的用户群体：
1、业务域：不同业务域下的用户进行搜索将匹配不同业务域的语义词典；
2、英文名称：如seller、computer、item、product；
3、中文名称：如卖家、电脑、商品、产品；
4、英文缩略词：如slr、comp、itm、prod；
5、相似词、近义词、同义词；
以下举例说明具体的业务场景：
通过收集、分析各数据文档，假设得到如下语义词典：
Figure PCTCN2017077245-appb-000001
同时，语义词典还对应有用户信息表：
用户名 所属部门
U1 部门A
  部门B
本申请实施例在用户输入搜索关键词进行搜索时，将按照语义词典和对应的用户信息表，来为用户提供搜索服务。需要说明的是，本申请实施例除了适用于公司内部外，也适用于更加大的数据搜索场景，同样可通过事先收集用户相关信息再分类出用户群体，然后建立语义词典，并在此基础上进行搜索，本申请实施例对此不加以限制。
本申请实施例针对大数据场景，考虑到数据在大数据平台上存储时使用的系统存储 词，即数据存储时所使用的名称与用户输入的搜索关键词不一致，以及，归属于不同用户群体的用户所需数据有所不同的情况下，建立语义词典。语义词典中建立了用户输入的搜索关键词与系统存储词之间的关联，当用户输入搜索关键词进行搜索时，从语义词典中获取该搜索关键词的关联数据，也即是用户所需数据潜在的系统存储词，关联数据和用户都分别属于某个或多个的用户群体，而不同用户群体的用户，其所需数据通常有所不同，故按照关联数据和用户群体为用户反馈数据，以给用户提供符合其需求的数据。本申请实施例通过利用语义词典，解决用户输入的搜索关键词与系统存储词之间的差异问题，缩短从数据本身到使用数据产生价值的距离，使得从海量数据从快速搜索到所需数据成为可能。
参照图2，示出了本申请的一种个性化数据的搜索方法实施例2的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤201，接收用户输入的搜索关键词；
步骤202，从预置的语义词典中获取所述搜索关键词的关联数据；所述关联数据和所述用户分别具有对应的用户群体；
在本申请实施例中，当用户输入的搜索关键词后，调用预先创立的语义词典，通过使用语义词典查找多用户输入的搜索关键词的关联数据，其中，关联数据也具有其归属的用户群体。
参考上述的语义词典和用户信息表，假设用户输入的关键词为“成交”，那么将得到部门A下的“trade”，以及部门B下“trade”这两个关联数据，它们分属于的用户群体分别是部门A和部门B。同时，用户具有归属的用户群体，调用用户信息表，假设用户的用户标识为U1，那么可以从用户信息表查找到，U1所属的用户群体为部门A。
步骤203，依据所述用户群体确定所述关联数据的权重数值；
在本申请的一种优选实施例中，所述步骤203可以包括如下子步骤：
子步骤S11，判断所述用户下的所述关联数据是否已记录有对应的权重数值；若是，则执行子步骤S12，若否，则执行子步骤S13；
子步骤S12，采用所述已记录的权重数值作为所述关联数据的权重数值；
子步骤S13，采用所述用户对应的用户群体和所述关联数据的用户群体确定所述关联数据的权重数值。
在本申请的一种示例中，若用户在先已经使用过关联数据进行搜索，那么在系统中 已存储有该关联数据的权重数值，此时无需再次对于该关联数据分配权重数值，直接使用即可。
如果用户在先没有使用过关联数据进行搜索，那么就需要为该关联数据的权重数值，则将根据进行搜索的用户所属的用户群体，以及，该关联数据的用户群体，来进行权重数值的分配。
在本申请的一种优选实施例中，采用所述用户对应的用户群体和所述关联数据的用户群体确定所述关联数据的权重数值，也即是所述子步骤S13可以包括如下子步骤：
子步骤a1，分别判断所述关联数据的用户群体与所述用户对应的用户群体是否一致；若是，则执行子步骤a2，若否，则执行子步骤a3。
子步骤a2，为所述关联数据分配第一权重数值；
子步骤a3，若否，则为所述关联数据分配第二权重数值。其中，所述第一权重数值大于所述第二权重数值。
可以理解，若关联数据的用户群体与用户的用户群体一致，说明该关联数据与用户的关联度较高，那么关联数据对应的搜索结果应该更加接近用户的需求，故可以为该关联数据分配较大的权重数值，反之，若关联数据的用户群体与用户的用户群体不一致，说明该关联数据与用户的关联度较低，那么关联数据对应的搜索结果应该与用户需求有一定距离，故可以为该关联数据分配较小的权重数值。
步骤204，采用所述关联数据进行搜索得到搜索结果；
步骤205，按照所述权重数值将所述关联数据对应的搜索结果反馈给用户。
在本申请的一种示例中，采用关联数据进行搜索时将得到相应的搜索结果，在不考虑其他影响因素的情况下，按照已分配的关联数据的权重数值，按序将搜索结果展现给用户。
在实际搜索场景中，用户通常是根据自己的语言习惯，使用中文全称或英文全称进行搜索，而非数据通常所使用的英文缩略词。故而本申请实施例通过语义词典，使得用户可以使用自然语言，就能快速查找到对应的英文缩略词，而无需要了解底层表的表名命名规范，就可以进行快速搜索得到所需结果，用户体验效果极佳。
本申请实施例为用户反馈数据时，先按照关联数据对应的用户群体和用户对应的用户群体分配权重数值，最后再使用关联数据进行搜索得到搜索结果后，按照权重数值进行排序后展现给用户。由于搜索结果是按照权重数值，也即是按照用户对于搜索结果的需要程度来反馈，在排除其他影响因素的情况下，反馈的数据更加符合用户的需求，提 高了用户的搜索体验。
参照图3，示出了本申请的一种个性化数据的搜索方法实施例3的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤301，接收用户输入的搜索关键词；
步骤302，从预置的语义词典中获取所述搜索关键词的关联数据；所述关联数据和所述用户分别具有对应的用户群体；
步骤303，依据所述用户群体确定所述关联数据的权重数值；
步骤304，采用所述关联数据进行搜索得到搜索结果；
步骤305，按照所述权重数值将所述关联数据对应的搜索结果反馈给用户；
步骤306，判断所述用户选择的搜索结果对应的用户群体是否与所述用户的用户群体一致；若否，则执行步骤307；
步骤307，修改所述关联数据的权重数值。
在本申请的一种优选实施例中，所述步骤307可以包括如下子步骤：
子步骤S21，将所述关联数据的第一权重数值修改为第三权重数值，以及将关联数据的第二权重数值修改为第四权重数值；其中，所述第三权重数值等于所述第四权重数值。
在本申请实施例中，当反馈给用户搜索结果时，将收集用户对搜索结果的点击信息，如果用户点击的搜索结果所对应的用户群体与用户对应的用户群体不一致，则需要重新改变关联数据的权重数值，反之，如果用户点击的搜索结果所对应的用户群体与用户对应的用户群体一致，则无需重新改变关联数据的权重数值。
具体来说，如果用户点击的搜索结果所对应的用户群体与用户对应的用户群体不一致，则将关联数据的权重数值修改为一致，使得两者的优先级相同。例如，假设在先两个关联数据的权重数值分别为0.9和0.1，修改后的关联数据的权重数值则为0.5和0.5。当然，上述权重数值仅仅是作为示例，在实际中也可以采用其他数值，本申请实施例对此不加以限制。
本申请的一种示例中，将对于修改后的关联数据的权重数值进行存储，当下次用户使用相同的关联数据进行搜索时，可直接使用该权重数值，当然，如果没有修改，也可以将关联数据的权重数值进行存储，本申请实施例对此并不加以限制。
本申请实施例获取用户对于搜索结果的点击信息，再去进一步调整关联数据的权重 数值，若用户点击的搜索结果，与其所属的用户群体不一致，将修改关联数据的权重数值为一致，那么当再次使用该关联数据进行搜索时，在排除其他影响因素的情况下，它们对应的搜索结果应当同等展现给用户；反之，若用户点击的搜索结果，与其所属的用户群体一致，则无需对应关联数据的权重数值进行修改，那么当再次使用该关联数据进行搜索时，在排除其他影响因素的情况下，它们对应的搜索结果应当按照权重数值展现给用户。
参照图4，示出了本申请的一种个性化数据的搜索方法实施例4的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤401，获取用户输入的搜索关键词；
步骤402，将所述搜索关键词发送至服务器；所述服务器用于采用所述搜索关键词从预置的语义词典中获取所述搜索关键词的关联数据，所述关联数据和所述用户分别具有对应的用户群体；
步骤403，接收所述服务器依据所述用户群体和关联数据为用户反馈的数据；
步骤404，展现所述反馈的数据。
在本申请实施例中，当用户在客户端中输入搜索关键词时，客户端获取到该搜索关键词，然后将该搜索关键词发送到服务器，服务器则将基于该搜索关键词从预置的语义词典中，查找到该搜索关键词的关联数据，再基于该关联数据，关联数据的用户群体以及用户的用户群体，来为用户反馈数据，客户端接收到服务器的反馈数据后，将在客户端上展现给用户。
应用本申请实施例，即使用户所输入的搜索关键词与数据在大数据平台上存储时所使用的命名名称有所不同，服务器也可以从预置的语义词典中获取该搜索关键词的关联数据，即所需数据在大数据平台上有可能使用的命名名称，公知的是，直接采用数据的命名名称来查找数据，能够快速并准确地查找到对应的数据，基于这个特点，用户能够快速准确地查找到所需数据，用户体验效果极佳。
为了使本领域技术人员更好地理解本申请实施例，以下对于本申请的基于语义词典的个性化大数据搜索方案进行说明。
参照图5所示的本申请的一种基于语义词典的个性化大数据搜索流程图，具体的实现过程可以分为如下两个部分：
1、建立语义词典。
收集分析不同业务域的数据建模规范文档、数据设计说明文档、表使用说明文档等，抽取其中的文本，建立一个“语义词典”；其中，语义词典中包括有用户群体(以下称为业务域)，以及互相关联的中文名称，英文名称，英文缩略词，中文缩略词，相似词，近义词，和/或同义词等等。
2、用户搜索场景。
当用户在任意用户界面上进行数据搜索时，通过匹配用户信息表确定用户的所属业务域，并通过匹配语义词典确定用户输入搜索关键词(输入搜索key)的关联数据，关联数据包括与搜索关键词关联的英文缩略词、中文名称，英文名称等信息。当获取关联数据后，按照用户所属业务域和关联数据所属的业务域，来为关联数据分配权重数值。将关联数据导入查询改写模块进行查询条件改写，在查询改写模块中同时记录有用户、关联数据、权重数值，并将这些信息提交给搜索引擎进行搜索查询，最终反馈给用户搜索结果。其中，搜索结果为按照权重数值在用户界面上按序展现给用户。
3、权重数值改写。
本示例中收集用户对搜索结果的点击数据，将重新改写关联数据的权重数值，并反馈给查询改写模块，用以优化该用户下关联数据的权重数值。
以下采用几个具体的用户搜索场景来进一步说明，需参考前文中的语义词典和用户信息表，三个搜索场景分别如下所示。
一，参照图6所示的场景1：
当部门A的用户U1，在用户界面上输入“商品”时，将得到部门A下的“itm”和部门B下的“prod”这两个关联数据，由于部门A下的“itm”与用户U1同属于部门A，故可以为部门A下的“itm”分配较大的权重数值0.9，并且为部门B下的“prod”分配较小的权重数值0.1；
当采用上述两个关联数据得到搜索结果时，在用户界面上按照权重数值的大小，按序将关联数据的搜索结果展现给用户。即将返回含“itm”的表排名靠前，而将含“prod”的表排名靠后；
若用户最终点击了含“prod”的表，则需要返回查询改写模块，将该关联数据的权重数值进行修改，具体来说，可以将部门A下的“itm”的权重数值和部门B下的“prod”的权重数值修改为0.5。
二，参照图7所示的场景2：
当部门A的用户U1，在用户界面上输入“赔偿金”时，将得到部门A下的“comp” 和部门B下的“comp”这两个关联数据，由于部门A下的“comp”与用户U1同属于部门A，故可以为部门A下的“comp”分配较大的权重数值0.9，并且为部门B下的“comp”分配较小的权重数值0.1；
当采用上述两个关联数据得到搜索结果时，在用户界面上按照权重数值的大小，按序将关联数据的搜索结果展现给用户。即将返回部门A下的“comp”的表排名靠前，而将部门B下的“comp”的表排名靠后；
若用户最终点击了部门B下的“comp”的表，则需要返回查询改写模块，将该关联数据的权重数值进行修改，具体来说，可以将部门A下的“comp”的权重数值和部门B下的“comp”的权重数值修改为0.5。
三，参照图8所示的场景2：
当部门A的用户U1，在用户界面上输入“交易”时，将得到部门A下的“trd”和部门B下的“trd”这两个关联数据，由于部门A下的“trd”与用户U1同属于部门A，故可以为部门A下的“trd”分配较大的权重数值0.9，并且为部门B下的“trd”分配较小的权重数值0.1；
当采用上述两个关联数据得到搜索结果时，在用户界面上按照权重数值的大小，按序将关联数据的搜索结果展现给用户。即将返回部门A下的“trd”的表排名靠前，而将部门B下的“trd”的表排名靠后；
若用户最终点击了部门B下的“trd”的表，则需要返回查询改写模块，将该关联数据的权重数值进行修改，具体来说，可以将部门A下的“trd”的权重数值和部门B下的“trd”的权重数值修改为0.5。
当然，以上的几种搜索场景仅仅是作为一个例子，具体应用上，还可以根据需要进行扩充，本申请实施例对此不加以限制。
本申请实施例主要针对大数据场景，基于在大数据平台中的数据通常以英文缩略词作为命名存储的情况，并且考虑用户关注/所属领域的不同，而使得英文缩略词语义有所不同的场景，从数据建模规范等数据文档中抽取语义词典，应用于用户使用中文、或英文全称搜索时的智能匹配，使得从海量数据从快速搜索到所需数据成为可能。
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是 本申请实施例所必须的。
参照图9，示出了本申请的一种基于用户的个性化数据搜索装置实施例1的结构框图，具体可以包括如下模块：
搜索关键词接收模块501，用于接收用户输入的搜索关键词；
关联数据获取模块502，用于从预置的语义词典中获取所述搜索关键词的关联数据；所述关联数据和所述用户分别具有对应的用户群体；
用户数据反馈模块503，用于依据所述用户群体和所述关联数据为用户反馈数据。
在本申请的一种优选实施例中，所述用户数据反馈模块503可以包括如下子模块：
权重数值确定子模块，用于依据所述用户群体确定所述关联数据的权重数值；
在本申请的一种优选实施例中，所述权重数值确定模块可以包括如下单元：
权重数值判断单元，用于判断所述用户下的所述关联数据是否已记录有对应的权重数值；若是，则调用第一权重数值赋值单元，若否，则调用二权重数值赋值单元；
第一权重数值赋值单元，用于采用所述已记录的权重数值作为所述关联数据的权重数值；
第二权重数值赋值单元，用于采用所述用户对应的用户群体和所述关联数据的用户群体确定所述关联数据的权重数值。
在本申请的一种优选实施例中，所述第二权重数值赋值单元可以包括如下单元：
用户群体判断子单元，用于分别判断所述关联数据的用户群体与所述用户对应的用户群体是否一致；若是，则调用第一权重数值分配子单元，若否，则调用第二权重数值分配子单元；
第一权重数值分配子单元，用于为所述关联数据分配第一权重数值；
第二权重数值分配子单元，用于为所述关联数据分配第二权重数值；
其中，所述第一权重数值大于所述第二权重数值。
结果数据搜索模块，用于采用所述关联数据进行搜索得到搜索结果；
搜索结果反馈模块，用于按照所述权重数值将所述关联数据对应的搜索结果反馈给用户。
在本申请的一种优选实施例中，所述装置还可以包括如下模块：
源数据文档获取模块，用于获取一个或多个用户群体的源数据文档；
关联数据提取模块，用于从所述源数据文档中提取出所述一个或多个用户群体对应 的关联数据；
语义词典组织模块，用于按照用户群体将所述关联数据组织为的语义词典。
在本申请的一种优选实施例中，所述搜索结果可以具有对应的用户群体，所述的装置还可以包括如下模块：
用户群体一致性判断模块，用于判断所述用户点击的搜索结果对应的用户群体是否与所述用户的用户群体一致；若否，则调用权重数值修改模块；
权重数值修改模块，用于修改所述关联数据的权重数值。
在本申请的一种优选实施例中，所述权重数值修改模块可以包括如下子模块：
第三权重数值赋值子模块，用于将所述关联数据的第一权重数值修改为第三权重数值，以及将关联数据的第二权重数值修改为第四权重数值；其中，所述第三权重数值等于所述第四权重数值。
在本申请的一种优选实施例中，所述关联数据可以包括中文名称，英文名称，英文缩略词，中文缩略词，相似词，近义词，和/或同义词。
参照图10，示出了本申请的一种基于用户的个性化数据搜索装置实施例2的结构框图，具体可以包括如下模块：
搜索关键词获取模块601，用于获取用户输入的搜索关键词；
搜索关键词发送模块602，用于将所述搜索关键词发送至服务器；所述服务器用于采用所述搜索关键词从预置的语义词典中获取所述搜索关键词的关联数据，所述关联数据和所述用户分别具有对应的用户群体；
反馈数据接收模块603，用于接收所述服务器依据所述用户群体和关联数据为用户反馈的数据；
反馈数据展现模块604，用于展现所述反馈的数据。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本申请实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本申请实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软 件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
在一个典型的配置中，所述计算机设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非持续性的电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本申请所提供的一种基于用户的个性化数据搜索方法和一种基于用户的个性化数据搜索装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (17)

  1. 一种基于用户的个性化数据搜索方法，其特征在于，包括：
    接收用户输入的搜索关键词；
    从预置的语义词典中获取所述搜索关键词的关联数据；所述关联数据和所述用户分别具有对应的用户群体；
    依据所述用户群体和所述关联数据为用户反馈数据。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语义词典通过如下方式生成：
    获取一个或多个用户群体的源数据文档；
    从所述源数据文档中提取出所述一个或多个用户群体对应的关联数据；
    按照用户群体将所述关联数据组织为的语义词典。
  3. 根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述依据用户群体和所述关联数据为用户反馈数据的步骤包括：
    依据所述用户群体确定所述关联数据的权重数值；
    采用所述关联数据进行搜索得到搜索结果；
    按照所述权重数值将所述关联数据对应的搜索结果反馈给用户。
  4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据用户群体确定所述关联数据的权重数值的步骤包括：
    判断所述用户下的所述关联数据是否已记录有对应的权重数值；
    若是，则采用所述已记录的权重数值作为所述关联数据的权重数值；
    若否，则采用所述用户对应的用户群体和所述关联数据的用户群体确定所述关联数据的权重数值。
  5. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用用户对应的用户群体和所述关联数据的用户群体确定所述关联数据的权重数值的步骤包括：
    分别判断所述关联数据的用户群体与所述用户对应的用户群体是否一致；
    若是，则为所述关联数据分配第一权重数值；
    若否，则为所述关联数据分配第二权重数值；
    其中，所述第一权重数值大于所述第二权重数值。
  6. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述搜索结果具有对应的用户群体，所述搜索结果对应的关联数据具有对应的用户群体，在所述按照权重数值将所述关联数据对应的搜索结果反馈给用户的步骤之后，还包括：
    判断所述用户点击的搜索结果对应的用户群体是否与所述用户的用户群体一致；
    若否，则修改所述关联数据的权重数值。
  7. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述修改所述关联数据的权重数值的步骤包括：
    将所述关联数据的第一权重数值修改为第三权重数值，以及将关联数据的第二权重数值修改为第四权重数值；其中，所述第三权重数值等于所述第四权重数值。
  8. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联数据包括中文名称，英文名称，英文缩略词，中文缩略词，相似词，近义词，和/或同义词。
  9. 一种基于用户的个性化数据搜索装置，其特征在于，包括：
    搜索关键词接收模块，用于接收用户输入的搜索关键词；
    关联数据获取模块，用于从预置的语义词典中获取所述搜索关键词的关联数据；所述关联数据和所述用户分别具有对应的用户群体；
    用户数据反馈模块，用于依据所述用户群体和所述关联数据为用户反馈数据。
  10. 根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
    源数据文档获取模块，用于获取一个或多个用户群体的源数据文档；
    关联数据提取模块，用于从所述源数据文档中提取出所述一个或多个用户群体对应的关联数据；
    语义词典组织模块，用于按照用户群体将所述关联数据组织为的语义词典。
  11. 根据权利要求9或10所述的装置，其特征在于，所述用户数据反馈模块包括：
    权重数值确定子模块，用于依据所述用户群体确定所述关联数据的权重数值；
    结果数据搜索子模块，用于采用所述关联数据进行搜索得到搜索结果；
    搜索结果反馈子模块，用于按照所述权重数值将所述关联数据对应的搜索结果反馈给用户。
  12. 根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述权重数值确定子模块包括：
    权重数值判断单元，用于判断所述用户下的所述关联数据是否已记录有对应的权重数值；若是，则调用第一权重数值赋值单元，若否，则调用二权重数值赋值单元；
    第一权重数值赋值单元，用于采用所述已记录的权重数值作为所述关联数据的权重数值；
    第二权重数值赋值单元，用于采用所述用户对应的用户群体和所述关联数据的用户群体确定所述关联数据的权重数值。
  13. 根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第二权重数值赋值单元包括：
    用户群体判断子单元，用于分别判断所述关联数据的用户群体与所述用户对应的用户群体是否一致；若是，则调用第一权重数值分配子单元，若否，则调用第二权重数值分配子单元；
    第一权重数值分配子单元，用于为所述关联数据分配第一权重数值；
    第二权重数值分配子单元，用于为所述关联数据分配第二权重数值；
    其中，所述第一权重数值大于所述第二权重数值。
  14. 根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述搜索结果具有对应的用户群体，所述的装置还包括：
    用户群体一致性判断模块，用于判断所述用户点击的搜索结果对应的用户群体是否与所述用户的用户群体一致；若否，则调用权重数值修改模块；
    权重数值修改模块，用于修改所述关联数据的权重数值。
  15. 根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述权重数值修改模块包括：
    第三权重数值赋值子模块，用于将所述关联数据的第一权重数值修改为第三权重数值，以及将关联数据的第二权重数值修改为第四权重数值；其中，所述第三权重数值等于所述第四权重数值。
  16. 一种基于用户的个性化数据搜索方法，其特征在于，包括：
    获取用户输入的搜索关键词；
    将所述搜索关键词发送至服务器；所述服务器用于采用所述搜索关键词从预置的语义词典中获取所述搜索关键词的关联数据，所述关联数据和所述用户分别具有对应的用户群体；
    接收所述服务器依据所述用户群体和关联数据为用户反馈的数据；
    展现所述反馈的数据。
  17. 一种基于用户的个性化数据搜索装置，其特征在于，包括：
    搜索关键词获取模块，用于获取用户输入的搜索关键词；
    搜索关键词发送模块，用于将所述搜索关键词发送至服务器；所述服务器用于采用所述搜索关键词从预置的语义词典中获取所述搜索关键词的关联数据，所述关联数据和所述用户分别具有对应的用户群体；
    反馈数据接收模块，用于接收所述服务器依据所述用户群体和关联数据为用户反馈的数据；
    反馈数据展现模块，用于展现所述反馈的数据。
PCT/CN2017/077245 2016-04-01 2017-03-20 一种基于用户的个性化数据搜索方法和装置 Ceased WO2017167043A1 (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/149,046 US20190034546A1 (en) 2016-04-01 2018-10-01 Method and apparatus for user-based personalized data search

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610203900.5A CN107291753A (zh) 2016-04-01 2016-04-01 一种基于用户的个性化数据搜索方法和装置
CN201610203900.5 2016-04-01

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US16/149,046 Continuation US20190034546A1 (en) 2016-04-01 2018-10-01 Method and apparatus for user-based personalized data search

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2017167043A1 true WO2017167043A1 (zh) 2017-10-05

Family

ID=59963477

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2017/077245 Ceased WO2017167043A1 (zh) 2016-04-01 2017-03-20 一种基于用户的个性化数据搜索方法和装置

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20190034546A1 (zh)
CN (1) CN107291753A (zh)
TW (1) TW201810084A (zh)
WO (1) WO2017167043A1 (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7343311B2 (ja) * 2019-06-11 2023-09-12 ファナック株式会社 文書検索装置及び文書検索方法
CN115271888A (zh) * 2022-08-18 2022-11-01 周跃军 一种智能处理电子商务数据的方法及云计算的系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090083029A1 (en) * 2007-09-25 2009-03-26 Kabushiki Kaisha Toshiba Retrieving apparatus, retrieving method, and computer program product
CN103020049A (zh) * 2011-09-20 2013-04-03 中国电信股份有限公司 搜索方法及搜索系统
CN103955480A (zh) * 2014-04-02 2014-07-30 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种用于确定用户所对应的目标对象信息的方法与设备
CN105302810A (zh) * 2014-06-12 2016-02-03 北京搜狗科技发展有限公司 一种信息搜索方法和装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090083029A1 (en) * 2007-09-25 2009-03-26 Kabushiki Kaisha Toshiba Retrieving apparatus, retrieving method, and computer program product
CN103020049A (zh) * 2011-09-20 2013-04-03 中国电信股份有限公司 搜索方法及搜索系统
CN103955480A (zh) * 2014-04-02 2014-07-30 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种用于确定用户所对应的目标对象信息的方法与设备
CN105302810A (zh) * 2014-06-12 2016-02-03 北京搜狗科技发展有限公司 一种信息搜索方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN107291753A (zh) 2017-10-24
US20190034546A1 (en) 2019-01-31
TW201810084A (zh) 2018-03-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9607048B2 (en) Generation of synthetic context frameworks for dimensionally constrained hierarchical synthetic context-based objects
CN101416186B (zh) 增强的搜索结果
US9418128B2 (en) Linking documents with entities, actions and applications
TWI463337B (zh) 用於實施於跨多搜尋引擎之結盟搜尋之方法及系統
CN107291792B (zh) 用于确定相关实体的方法和系统
US20120059838A1 (en) Providing entity-specific content in response to a search query
CN111566638B (zh) 向应用编程接口添加描述性元数据以供智能代理使用
US9135307B1 (en) Selectively generating alternative queries
US20120016863A1 (en) Enriching metadata of categorized documents for search
US20100161631A1 (en) Techniques to share information about tags and documents across a computer network
US9639627B2 (en) Method to search a task-based web interaction
US20130290323A1 (en) Systems and methods for automatically associating tags with files in a computer system
CN107567620A (zh) 基于上下文的即时搜索建议
US10496686B2 (en) Method and system for searching and identifying content items in response to a search query using a matched keyword whitelist
US10635725B2 (en) Providing app store search results
CN103123632A (zh) 搜索中心词确定方法及装置、搜索方法及搜索设备
CN106407377A (zh) 基于人工智能的搜索方法和装置
CN115496044A (zh) 一种在线表格数据生成方法、设备及介质
CN110609959A (zh) 基于项目生命周期的检索方法、存储介质及电子设备
WO2017167043A1 (zh) 一种基于用户的个性化数据搜索方法和装置
CN102693267B (zh) 扩大搜索结果
JP2020016960A (ja) 推定装置、推定方法及び推定プログラム
TWI547888B (zh) A method of recording user information and a search method and a server
JP6079207B2 (ja) キーワード提示プログラム、キーワード提示方法及びキーワード提示装置
US10528564B2 (en) Identifying teachable moments for contextual search

Legal Events

Date Code Title Description
NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 17773073

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 17773073

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1