WO2018023480A1 - 大数据中关键字分类搜索方法及系统 - Google Patents
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- WO2018023480A1 WO2018023480A1 PCT/CN2016/093038 CN2016093038W WO2018023480A1 WO 2018023480 A1 WO2018023480 A1 WO 2018023480A1 CN 2016093038 W CN2016093038 W CN 2016093038W WO 2018023480 A1 WO2018023480 A1 WO 2018023480A1
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- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
Definitions
- the present invention relates to the field of big data, and in particular, to a keyword classification search method and system in big data.
- Big data refers to the massive, high-growth, and diverse information assets that require new processing models to have greater decision-making, insight, and process optimization capabilities.
- big data refers to the use of all data for analysis without the use of random analysis (sample survey). 4V features of big data: Volume, Velocity, Variety, Value.
- a keyword classification search method in big data is provided, which solves the shortcoming of low user experience in the prior art.
- a method for keyword classification search in big data comprising the following steps:
- Search results based on the category of the keyword to get search results are search results.
- the method further includes:
- the method further includes:
- a keyword classification search system in big data comprising:
- a receiving unit configured to receive a keyword input by a user
- a query unit configured to query the category of the keyword according to the keyword
- a search unit for performing search based on the category of the keyword to obtain search results.
- system further includes:
- a sorting unit that sorts the search results based on the number of times the keyword appears.
- system further includes:
- the shielding unit is configured to obtain a historical search result of the user, and block the same content as the historical search result in the search result.
- the technical solution provided by the specific embodiment of the present invention receives a keyword input by a user, searches for a category of the keyword according to the keyword, and performs search according to the category of the keyword to obtain a search result, so that the search has the advantages of accurate search and high experience. .
- FIG. 1 is a flowchart of a keyword classification search method in big data according to the present invention.
- FIG. 2 is a structural diagram of a keyword classification search system in big data according to the present invention.
- FIG. 1 is a flowchart of a keyword classification search method in big data according to a first preferred embodiment of the present invention.
- the method is implemented by a server.
- the method is as shown in FIG. 1 and includes the following steps:
- Step S101 Receive a keyword input by a user
- Step S102 Query the category of the keyword according to the keyword
- Step S103 Perform a search according to the category of the keyword to obtain a search result.
- the technical solution provided by the specific embodiment of the present invention receives a keyword input by a user, searches for a category of the keyword according to the keyword, and performs search according to the category of the keyword to obtain a search result, so that the search has the advantages of accurate search and high experience. .
- the foregoing method may further include:
- the foregoing method may further include:
- FIG. 2 is a key classification search system for big data according to a second preferred embodiment of the present invention.
- the system includes:
- the receiving unit 201 is configured to receive a keyword input by the user
- the query unit 202 is configured to query the category of the keyword according to the keyword;
- the searching unit 203 is configured to perform a search according to the category of the keyword to obtain a search result.
- the technical solution provided by the specific embodiment of the present invention receives a keyword input by a user, searches for a category of the keyword according to the keyword, and performs search according to the category of the keyword to obtain a search result, so that the search has the advantages of accurate search and high experience. .
- the above system may further include:
- the sorting unit 204 is configured to sort the search results according to the number of times the keyword appears.
- the above system may further include:
- the masking unit 205 is configured to acquire a historical search result of the user, and block the same content as the historical search result in the search result.
- Computer readable media includes both computer storage media and communication media including any medium that facilitates transfer of a computer program from one location to another.
- a storage medium may be any available media that can be accessed by a computer.
- the computer readable medium may include random access memory (Random) Access Memory, RAM), Read-Only Memory (ROM), Electrically Erasable Programmable Read Only Memory (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory, EEPROM), Compact Disc Read-Only Memory, CD-ROM, or other optical disc storage, magnetic storage medium or other magnetic storage device, or any other medium that can be used to carry or store desired program code in the form of instructions or data structures and that can be accessed by a computer. Also. Any connection may suitably be a computer readable medium.
- a disk and a disc include a compact disc (CD), a laser disc, a compact disc, a digital versatile disc (DVD), a floppy disk, and a Blu-ray disc, wherein the disc is usually magnetically copied, and the disc is The laser is used to optically replicate the data. Combinations of the above should also be included within the scope of the computer readable media.
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Abstract
一种大数据中关键字分类搜索方法及系统，所述方法包括如下步骤：接收用户输入的关键字（101）；依据该关键字查询出该关键字的类别（102）；依据关键字的类别实现搜索得到搜索结果（103）。所述方法及系统具有用户体验度高的优点。
Description
本发明涉及大数据领域，尤其涉及一种大数据中关键字分类搜索方法及系统。
大数据(big
data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托?迈尔-舍恩伯格及肯尼斯?库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
现有大数据在搜索时不准确，用户体验度低。
提供一种大数据中关键字分类搜索方法，其解决了现有技术用户体验度低的缺点。
一方面，提供一种大数据中关键字分类搜索方法，所述方法包括如下步骤：
接收用户输入的关键字；
依据该关键字查询出该关键字的类别；
依据关键字的类别实现搜索得到搜索结果。
可选的，所述方法还包括：
依据关键字出现的次数对搜索结果排序。
可选的，所述方法还包括：
获取用户的历史搜索结果，在搜索结果中屏蔽与历史搜索结果相同的内容。
第二方面，提供一种大数据中关键字分类搜索系统，所述系统包括：
接收单元，用于接收用户输入的关键字；
查询单元，用于依据该关键字查询出该关键字的类别；
搜索单元，用于依据关键字的类别实现搜索得到搜索结果。
可选的，所述系统还包括：
排序单元，用于依据关键字出现的次数对搜索结果排序。
可选的，所述系统还包括：
屏蔽单元，用于获取用户的历史搜索结果，在搜索结果中屏蔽与历史搜索结果相同的内容。
本发明具体实施方式提供的技术方案接收用户输入的关键字，依据该关键字查询出该关键字的类别，依据关键字的类别实现搜索得到搜索结果，所以其具有搜索准确，体验度高的优点。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种大数据中关键字分类搜索方法的流程图；
图2为本发明提供的一种大数据中关键字分类搜索系统的结构图。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参阅图1，图1为本发明第一较佳实施方式提供的一种大数据中关键字分类搜索方法的流程图，该方法由服务器来完成，该方法如图1所示，包括如下步骤：
步骤S101、接收用户输入的关键字；
步骤S102、依据该关键字查询出该关键字的类别；
步骤S103、依据关键字的类别实现搜索得到搜索结果。
本发明具体实施方式提供的技术方案接收用户输入的关键字，依据该关键字查询出该关键字的类别，依据关键字的类别实现搜索得到搜索结果，所以其具有搜索准确，体验度高的优点。
可选的，上述方法在步骤S103之后还可以包括：
依据关键字出现的次数对搜索结果排序。
可选的，上述方法在步骤S103之后还可以包括：
获取用户的历史搜索结果，在搜索结果中屏蔽与历史搜索结果相同的内容。
参阅图2，图2为本发明第二较佳实施方式提供的一种大数据中关键字分类搜索系统，该系统包括：
接收单元201，用于接收用户输入的关键字；
查询单元202，用于依据该关键字查询出该关键字的类别；
搜索单元203，用于依据关键字的类别实现搜索得到搜索结果。
本发明具体实施方式提供的技术方案接收用户输入的关键字，依据该关键字查询出该关键字的类别，依据关键字的类别实现搜索得到搜索结果，所以其具有搜索准确，体验度高的优点。
可选的，上述系统还可以包括：
排序单元204，用于依据关键字出现的次数对搜索结果排序。
可选的，上述系统还可以包括：
屏蔽单元205，用于获取用户的历史搜索结果，在搜索结果中屏蔽与历史搜索结果相同的内容。
需要说明的是，对于前述的各方法实施方式或实施例，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，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为根据本发明，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，说明书中所描述实施方式或实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和单元并不一定是本发明所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。
本发明实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例以及不同实施例的特征进行结合或组合。
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可以用硬件实现，或固件实现，或它们的组合方式来实现。当使用软件实现时，可以将上述功能存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。以此为例但不限于：计算机可读介质可以包括随机存取存储器(Random
Access Memory，RAM)、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、电可擦可编程只读存储器(Electrically
Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(Compact Disc Read-Only
Memory，CD-ROM)或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。此外。任何连接可以适当的成为计算机可读介质。例如，如果软件是使用同轴电缆、光纤光缆、双绞线、数字用户线（Digital
Subscriber
Line，DSL）或者诸如红外线、无线电和微波之类的无线技术从网站、服务器或者其他远程源传输的，那么同轴电缆、光纤光缆、双绞线、DSL或者诸如红外线、无线和微波之类的无线技术包括在所属介质的定影中。如本发明所使用的，盘（Disk）和碟（disc）包括压缩光碟（CD）、激光碟、光碟、数字通用光碟（DVD）、软盘和蓝光光碟，其中盘通常磁性的复制数据，而碟则用激光来光学的复制数据。上面的组合也应当包括在计算机可读介质的保护范围之内。
总之，以上所述仅为本发明技术方案的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
- 一种大数据中关键字分类搜索方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：接收用户输入的关键字；依据该关键字查询出该关键字的类别；依据关键字的类别实现搜索得到搜索结果。
- 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：依据关键字出现的次数对搜索结果排序。
- 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取用户的历史搜索结果，在搜索结果中屏蔽与历史搜索结果相同的内容。
- 一种大数据中关键字分类搜索系统，其特征在于，所述系统包括：接收单元，用于接收用户输入的关键字；查询单元，用于依据该关键字查询出该关键字的类别；搜索单元，用于依据关键字的类别实现搜索得到搜索结果。
- 根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：排序单元，用于依据关键字出现的次数对搜索结果排序。
- 根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：屏蔽单元，用于获取用户的历史搜索结果，在搜索结果中屏蔽与历史搜索结果相同的内容。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/CN2016/093038 WO2018023480A1 (zh) | 2016-08-03 | 2016-08-03 | 大数据中关键字分类搜索方法及系统 |
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| PCT/CN2016/093038 WO2018023480A1 (zh) | 2016-08-03 | 2016-08-03 | 大数据中关键字分类搜索方法及系统 |
Publications (1)
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|---|---|
| WO2018023480A1 true WO2018023480A1 (zh) | 2018-02-08 |
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ID=61073781
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| PCT/CN2016/093038 WO2018023480A1 (zh) | 2016-08-03 | 2016-08-03 | 大数据中关键字分类搜索方法及系统 |
Country Status (1)
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| WO (1) | WO2018023480A1 (zh) |
Citations (5)
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-
2016
- 2016-08-03 WO PCT/CN2016/093038 patent/WO2018023480A1/zh active Application Filing
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