关键词推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种关键词推荐方法及系统，该方法包括：接收用户输入的查询词，采用第一推荐策略获取与所述查询词的相关性满足预设第一相关性要求的关键词作为推荐词词源；计算所述查询词与已有关键词的相关性；判断所述查询词与已有关键词的相关性是否达到预设的触发阈值，若是，则触发个性化推荐，若否，则得到关键词的推荐结果；其中，所述触发个性化推荐具体包括：对所述推荐词词源进行扩充，采用第二推荐策略获取与所述查询词或所述用户的已有关键词的相关性满足预设第二相关性要求的关键词添加到所述推荐词词源中。相较于现有技术，本发明专利技术在推荐时引入更多用户信息，判断用户需求，防止出现盲目的个性化推荐，同时又保证推荐结果的多样性。

【技术实现步骤摘要】
关键词推荐方法及系统
本专利技术涉及互联网应用技术，尤其涉及一种关键词推荐方法及系统。
技术介绍
网络推广技术是随搜索引擎的发展而发展起来的一种技术，例如百度推广、 Google关键字广告(AdWords)和广告联盟(AdSense)等。当在搜索引擎中输入关键词检索信息时，系统投放与输入的关键词相匹配的网络广告，以纯文本的方式设置于搜索结果页面的右侧空白处，或者，以相应关键词匹配的广告出现在搜索结果中，并处于较前的位置。 此类广告是按照用户购买的关键词进行推广的，其关键词的选择对于推广计划是否成功有着密不可分的关系。为了帮助用户在新建或完善推广单元时选取更好的关键词，有效地实现网络营销，推广网站都会有辅助推荐工具进行关键词的推荐。特别是在用户的推广计划、 推广单元层级不断增多的情况下，辅助推荐工具的作用尤为明显，可以帮助用户快速完成关键词的选取。现有的关键词推荐的主要形式是根据用户的输入内容，推荐出与输入内容在字面、结构、语义上相关的关键词，类似于搜索技术，其推荐结果质量的好坏往往与用户输入内容密切相关。对于目标不明确的输入内容，会使得推荐结果覆盖业务范围较广泛，可能只有一小部分结果符合该用户的实际需求，这样会增加用户的筛选难度，降低实际的推荐质量。在实际使用的过程中，由于用户输入内容的不确定性，并不是每次查询都需要个性化推荐，现有的推荐方法由于所依赖的信息不足，并不能判断是否需要，而盲目地进行个性化推荐导致需求判断错误，推荐结果丧失多样性，影响实际的推荐质量。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提供了一种关键词推荐方法及系统，以便于防止出现盲目的个性化推荐，同时又保证推荐结果的多样性。具体技术方案如下本专利技术实施例提供的一种关键词推荐方法，包括接收用户输入的查询词，采用第一推荐策略获取与所述查询词的相关性满足预设第一相关性要求的关键词作为推荐词词源；获取所述用户的推广集合中的已有关键词，并计算所述查询词与已有关键词的相关性；判断所述查询词与已有关键词的相关性是否达到预设的触发阈值，若是，则触发个性化推荐，若否，则将所述推荐词词源作为推荐结果推荐给所述用户；其中，所述触发个性化推荐具体包括对所述推荐词词源进行扩充，采用第二推荐策略获取与所述查询词或所述用户的已有关键词的相关性满足第二相关性要求的关键词作为扩充词添加到所述推荐词词源中；将扩充后的推荐词词源作为推荐结果推荐给所述用户。根据本专利技术之一优选实施例，所述计算查询词与已有关键词的相关性具体包括对所述查询词进行分词处理，得到查询词集合Tb ；利用查询词集合Tb对已有关键词的命中情况，计算查询词与已有关键词之间的相关系数X，该相关系数X表征所述查询词与已有关键词之间的相关性。根据本专利技术之一优选实施例，所述计算查询词与已有关键词之间的相关系数χ包括所述相关系数χ等于所有查询词集合Tb中命中已有关键词的元素的总字节长度与查询词的字节长度的比值；或者，所述相关系数χ根据查询词集合Tb中命中已有关键词的各元素的权值进行计算，所述相关系数X等于查询词集合Ib中命中已有关键词的各个元素的字节长度乘以各个元素对应的权值之和，与查询词集合Tb中所有元素的字节长度乘以各个元素对应的权值之和的比值；或者，所述相关系数χ根据查询词集合Tb中的元素命中的已有关键词的权值进行计算，所述相关系数X等于查询词集合Ib中命中已有关键词的各个元素的字节长度乘以各个元素对应的已有关键词的权值之和，与查询词集合Tb的各个元素的字节长度乘以各个元素对应的已有关键词的权值之和的比值。根据本专利技术之一优选实施例，所述推广集合由所述用户的单个或多个推广单元构成。根据本专利技术之一优选实施例，所述采用第一推荐策略获取的关键词包括与所述查询词的字面相关性满足预设要求的关键词；与所述查询词的语义相关性满足预设要求的关键词；或者与所述查询词属于同一个行业类目或存在同一个购买者的关键词。根据本专利技术之一优选实施例，在所述个性化推荐之前，还包括对所述已有关键词进行过滤，去掉与输入的查询词相关性较低的已有关键词。根据本专利技术之一优选实施例，所述采用第二推荐策略获取的扩充词包括与所述查询词或所述用户的已有关键词满足预设第二相关性要求的同行已有关键词，或者，与所述查询词或所述用户的已有关键词属于同一聚类且满足预设第二相关性要求的搜索关键词。根据本专利技术之一优选实施例，在对所述推荐词词源进行扩充之后，还包括计算扩充后的推荐词词源中的推荐词与查询词和已有关键词之间的相关性；根据所述相关性计算结果对扩充后的推荐词词源中的各推荐词进行排序。根据本专利技术之一优选实施例，所述计算推荐词与查询词和已有关键词之间的相关性的方法是31{ιλτ,场，= (1 - λ) X 31{ιλτ, + λχu)场，仪)是推荐词,与查询词0和已有关键词#的相关性，灾(价，场)是推荐词,与查询词场的相关性，W(^，是推荐词,与已有关键词#的相关性，λ为调整因子，由查询词场与已有关键词#之间的相关性确定。相应地，本专利技术实施例提供一种关键词推荐系统，包括词源获取模块，用于接收用户输入的查询词，并采用第一推荐策略获取与所述查询词的相关性满足预设第一相关性要求的关键词，得到推荐词词源；相关性计算模块，用于获取所述用户的推广集合中的已有关键词，并计算查询词与已有关键词的相关性；判断模块，用于判断所述相关性计算模块计算得到的相关性是否达到预设的触发阈值，若是，则触发个性化推荐，触发词源扩充模块，若否，则触发推荐结果模块；词源扩充模块，用于受到触发后，对所述推荐词词源进行扩充，采用第二推荐策略获取与查询词或已有关键词的相关性满足第二相关性要求的关键词作为扩充词添加到所述推荐词词源中，并触发推荐结果模块；推荐结果模块，用于受到触发后，将推荐词词源作为推荐结果推荐并显示给所述用户。根据本专利技术之一优选实施例，所述相关性计算模块先对所述查询词进行分词处理，得到查询词集合TB，再利用查询词集合Tb对已有关键词的命中情况，计算查询词与所有已有关键词之间的相关系数X，该相关系数χ表征所述查询词与已有关键词之间的相关性。根据本专利技术之一优选实施例，所述相关性计算模块计算查询词与已有关键词之间的相关系数X包括所述相关系数χ等于所有查询词集合Tb中命中已有关键词的元素的总字节长度与查询词的字节长度的比值；或者，所述相关系数χ等于查询词集合Tb中命中已有关键词的各个元素的字节长度乘以各个元素对应的权值之和，与查询词集合Tb中所有元素的字节长度乘以各个元素对应的权值之和的比值；或者，所述相关系数χ等于查询词集合Tb中命中已有关键词的各个元素的字节长度乘以各个元素对应的已有关键词的权值之和，与查询词集合Tb的各个元素的字节长度乘以各个元素对应的已有关键词的权值之和的比值。根据本专利技术之一优选实施例，所述推广集合由所述用户的单个或多个推广单元构成。根据本专利技术之一优选实施例，所述词源获取模块采用第一推荐策略获取的关键词包括与所述查询词的字面相关性满足预设要求的关键词；与所述查询词的语义相关性满足预设要求的关键词；或者与所述查询词属于同一个行业类目或存在同一个购买者的关键词。根据本专利技术之一优选实施例，还包括已有关键词过滤模块，用于对已有关键词进行过滤，去掉与输入的查询词相关性低的已有关键词，并将过滤后本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种关键词推荐方法，其特征在于，包括：接收用户输入的查询词，采用第一推荐策略获取与所述查询词的相关性满足预设第一相关性要求的关键词作为推荐词词源；获取所述用户的推广集合中的已有关键词，并计算所述查询词与已有关键词的相关性；判断所述查询词与已有关键词的相关性是否达到预设的触发阈值，若是，则触发个性化推荐，若否，则将所述推荐词词源作为推荐结果推荐给所述用户；其中，所述触发个性化推荐具体包括：对所述推荐词词源进行扩充，采用第二推荐策略获取与所述查询词或所述用户的已有关键词的相关性满足第二相关性要求的关键词作为扩充词添加到所述推荐词词源中；将扩充后的推荐词词源作为推荐结果推荐给所述用户。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：傅强，江申，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：11