一种基于搜索引擎的关键词推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于搜索引擎的关键词推荐方法及系统。所述方法包括：获取用户输入搜索引擎的输入信息；根据所述用户的输入信息，从引擎数据库中获取与所述输入信息相关的数据信息；所述与所述输入信息相关的数据信息包括N条数据信息；获取烟花算法的爆炸次数M；根据所述N条数据信息、所述爆炸次数M获取烟花算法第K次爆炸的爆炸点；根据所述N条数据信息、所述爆炸次数M获取烟花算法中第K次爆炸的爆炸半径和火花数量；采用烟花算法进行爆炸，获得与所述用户的输入信息相关的关键词；将所述关键词通过所述搜索引擎推荐给用户，供所述用户选择。本发明专利技术的方法及系统，提高推荐关键词的准确性和效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于搜索引擎的关键词推荐方法及系统
本专利技术涉及互联网领域，特别是涉及一种基于搜索引擎的关键词推荐方法及系统。
技术介绍
随着互联网的快速发展，网上资源已达海量规模，且结构多样化、分布不均衡、动态更新变化速度快，有用的信息的更新速度和存储情况具有动态性。搜索引擎技术作为一种有效的信息获取工具和重要的网络应用，帮助人们从广阔的信息资源海洋里寻找需要的信息。当用户通过搜索引擎进行搜索时，通常搜索引擎根据用户的输入会推荐相关的关键词，用户可以优先从推荐的关键词中选取符合的搜索条件。而传统搜索引擎在大数据环境下不能很好的为用户提供感兴趣信息，并且搜索关键词的效率不高，导致呈现出的信息的准确性偏低。现代搜索引擎的效率和性能必须在个性化、智能化的检索需求前提下有所改进。搜索引擎的框架结构和核心算法基本上就决定了其效率高低，当前基于粒子群的多目标大数据高效的智能搜索优化算法容易陷入局部最优解，局部寻优能力较差，导致给用户推荐关键词的准确性偏低，效率低。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于搜索引擎的关键词推荐方法及系统，以提高关键词推荐的准确性。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种基于搜索引擎的关键词推荐方法，所述方法包括：获取用户输入搜索引擎的输入信息；根据所述用户的输入信息，从引擎数据库中获取与所述输入信息相关的数据信息；所述与所述输入信息相关的数据信息包括N条数据信息；获取烟花算法的爆炸次数M；根据所述N条数据信息、所述爆炸次数M获取烟花算法第K次爆炸的爆炸点，其中1≤K≤M；根据所述N条数据信息、所述爆炸次数M获取烟花算法中第K次爆炸的爆炸半径和火花数量；采用烟花算法进行爆炸，获得与所述用户的输入信息相关的关键词；将所述关键词通过所述搜索引擎推荐给用户，供所述用户选择。可选的，所述根据所述N条数据信息、所述爆炸次数M获取烟花算法第K次爆炸的爆炸点，具体包括：当K＝1时，将所述N条数据信息确定为烟花算法的初始种群，将所述N条数据信息的N个位置确定为第1次爆炸的N个爆炸点；当2≤K≤M-1时，获得第K-1火花的适应度值；所述第K-1火花为第K-1次爆炸后产生的火花；将所述第K-1火花中适应度值最小的火花确定为第K次爆炸的一个爆炸点；根据所述第K-1火花中火花之间的距离，利用选中概率确定第K次爆炸的其余N-1个爆炸点；当K＝M时，获得第M-1火花的适应度值；所述第M-1火花为第M-1次爆炸后产生的火花；将所述第M-1火花中适应度值最小的火花确定为第M次爆炸的一个爆炸点。可选的，所述根据所述第K-1火花中火花之间的距离，利用选中概率确定第K次爆炸的其余N-1个爆炸点，具体包括：利用公式计算第K-1火花中每个火花的选中概率P(Xi)；其中R(Xi)为所述第K-1火花中第Xi火花与其他火花之间的距离之和，R(Xj)为所述第K-1火花中第Xj火花与其他火花之间的距离之和；将第K-1火花中所有火花的选中概率排序；将选中概率最高的前N-1个火花确定为第K次爆炸的其余N-1个爆炸点。可选的，所述根据所述N条数据信息、所述爆炸次数M获取烟花算法中第K次爆炸的爆炸半径和火花数量，具体包括：当K＝1时，获取预设的爆炸半径和火花数量作为第1次爆炸的爆炸半径和火花数量；当2≤K≤M时；利用公式确定第K次爆炸的爆炸点Xi的爆炸半径Ri；利用公式确定第K次爆炸的爆炸点Xi的火花数量Si；其中，f(Xi)为爆炸点Xi的适应度值，ymin＝min(f(Xj))，ymax＝max(f(Xj))，(j＝1,2,…N)，ymin为第K-1火花中所有n个火花的适应度值中的最小值，ymax为第K-1火花中所有n个火花的适应度值中的最大值；为烟花算法中预设的最大半径，为所述烟花算法中预设的火花数量最大值；ε为机器最小量；所述第K-1火花为第K-1次爆炸后产生的火花。可选的，所述确定第K次爆炸的爆炸点Xi的火花数量之后，还包括：利用公式将第K次爆炸的爆炸点Xi的火花数量修正为Si′，其中a和b为任意常数，且a＜b＜1。可选的，所述采用烟花算法进行爆炸，具体包括：采用烟花爆炸产生爆炸火花和高斯变异火花；对于爆炸点Xi，获取产生爆炸火花的多个爆炸方向；对于第k个爆炸方向，利用公式确定爆炸火花的位置其中Ri为爆炸点Xi的爆炸半径；为爆炸前的位置；对于爆炸点Xi，获取产生高斯变异火花的多个爆炸方向；对于第j个爆炸方向，利用公式确定高斯变异火花的位置其中e～N(1,1)，N(1,1)表示均值为1、方差为1的高斯分布函数。可选的，所述确定高斯变异火花的位置之后，还包括：判断所述爆炸火花的位置是否超出可行域的边界范围，得到第一判断结果；当所述第一判断结果表示所述爆炸火花的位置超出可行域的边界范围时，利用公式将第K个爆炸方向的爆炸火花的位置更新为其中XUB,k为所述可行域的上边界，XLB,k为所述可行域的下边界；判断所述高斯变异火花的位置是否超出可行域的边界范围，得到第二判断结果；当所述第二判断结果表示所述高斯变异火花的位置超出可行域的边界范围时，利用公式将第j个爆炸方向的高斯变异火花的位置更新为本专利技术还提供一种基于搜索引擎的关键词推荐系统，所述系统应用于上述方法，所述系统包括：输入信息获取模块，用于获取用户输入搜索引擎的输入信息；数据信息获取模块，用于根据所述用户的输入信息，从引擎数据库中获取与所述输入信息相关的数据信息；所述与所述输入信息相关的数据信息包括N条数据信息；爆炸次数获取模块，用于获取烟花算法的爆炸次数M；爆炸点获取模块，用于根据所述N条数据信息、所述爆炸次数M获取烟花算法第K次爆炸的爆炸点，其中1≤K≤M；爆炸半径和火花数量获取模块，用于根据所述N条数据信息、所述爆炸次数M获取烟花算法中第K次爆炸的爆炸半径和火花数量；爆炸模块，用于采用烟花算法进行爆炸，获得与所述用户的输入信息相关的关键词；关键词推荐模块，用于将所述关键词通过所述搜索引擎推荐给用户，供所述用户选择。可选的，所述爆炸点获取模块，具体包括：第一爆炸点确定单元，用于当K＝1时，将所述N条数据信息确定为烟花算法的初始种群，将所述N条数据信息的N个位置确定为第1次爆炸的N个爆炸点；第二爆炸点确定单元，用于当2≤K≤M-1时，获得第K-1火花的适应度值；所述第K-1火花为第K-1次爆炸后产生的火花；将所述第K-1火花中适应度值最小的火花确定为第K次爆炸的一个爆炸点；根据所述第K-1火花中火花之间的距离，利用选中概率确定第K次爆炸的其余N-1个爆炸点；第三爆炸点确定单元，用于当K＝M时，获得第M-1火花的适应度值；所述第M-1火花为第M-1次爆炸后产生的火花；将所述第M-1火花中适应度值最小的火花确定为第M次爆炸的一个爆炸点。可选的，所述爆炸半径和火花数量获取模块，具体包括：第一获取单元，用于当K＝1时，获取预设的爆炸半径和火花数量作为第1次爆炸的爆炸半径和火花数量；第二获取单元，用于当2≤K≤M时；利用公式确定第次爆炸的爆炸点Xi的爆炸半径Ri；利用公式确定第K次爆炸的爆炸点Xi的火花数量Si；其中，f(Xi)为爆炸点Xi的适应度值，ymin＝min(f(Xj))，ymax＝max(f(Xj))，(j＝1,2,…N)，ymin为第K-1火花中所有n个火花的适应度值中的最小值，yma本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于搜索引擎的关键词推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户输入搜索引擎的输入信息；根据所述用户的输入信息，从引擎数据库中获取与所述输入信息相关的数据信息；所述与所述输入信息相关的数据信息包括N条数据信息；获取烟花算法的爆炸次数M；根据所述N条数据信息、所述爆炸次数M获取烟花算法第K次爆炸的爆炸点，其中1≤K≤M；根据所述N条数据信息、所述爆炸次数M获取烟花算法中第K次爆炸的爆炸半径和火花数量；采用烟花算法进行爆炸，获得与所述用户的输入信息相关的关键词；将所述关键词通过所述搜索引擎推荐给用户，供所述用户选择。

【技术特征摘要】
1.一种基于搜索引擎的关键词推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户输入搜索引擎的输入信息；根据所述用户的输入信息，从引擎数据库中获取与所述输入信息相关的数据信息；所述与所述输入信息相关的数据信息包括N条数据信息；获取烟花算法的爆炸次数M；根据所述N条数据信息、所述爆炸次数M获取烟花算法第K次爆炸的爆炸点，其中1≤K≤M；根据所述N条数据信息、所述爆炸次数M获取烟花算法中第K次爆炸的爆炸半径和火花数量；采用烟花算法进行爆炸，获得与所述用户的输入信息相关的关键词；将所述关键词通过所述搜索引擎推荐给用户，供所述用户选择。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述N条数据信息、所述爆炸次数M获取烟花算法第K次爆炸的爆炸点，具体包括：当K＝1时，将所述N条数据信息确定为烟花算法的初始种群，将所述N条数据信息的N个位置确定为第1次爆炸的N个爆炸点；当2≤K≤M-1时，获得第K-1火花的适应度值；所述第K-1火花为第K-1次爆炸后产生的火花；将所述第K-1火花中适应度值最小的火花确定为第K次爆炸的一个爆炸点；根据所述第K-1火花中火花之间的距离，利用选中概率确定第K次爆炸的其余N-1个爆炸点；当K＝M时，获得第M-1火花的适应度值；所述第M-1火花为第M-1次爆炸后产生的火花；将所述第M-1火花中适应度值最小的火花确定为第M次爆炸的一个爆炸点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第K-1火花中火花之间的距离，利用选中概率确定第K次爆炸的其余N-1个爆炸点，具体包括：利用公式计算第K-1火花中每个火花的选中概率P(Xi)；其中R(Xi)为所述第K-1火花中第Xi火花与其他火花之间的距离之和，R(Xj)为所述第K-1火花中第Xj火花与其他火花之间的距离之和；将第K-1火花中所有火花的选中概率排序；将选中概率最高的前N-1个火花确定为第K次爆炸的其余N-1个爆炸点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述N条数据信息、所述爆炸次数M获取烟花算法中第K次爆炸的爆炸半径和火花数量，具体包括：当K＝1时，获取预设的爆炸半径和火花数量作为第1次爆炸的爆炸半径和火花数量；当2≤K≤M时；利用公式确定第K次爆炸的爆炸点Xi的爆炸半径Ri；利用公式确定第K次爆炸的爆炸点Xi的火花数量Si；其中，f(Xi)为爆炸点Xi的适应度值，ymin＝min(f(Xj))，ymax＝max(f(Xj))，(j＝1,2,…N)，ymin为第K-1火花中所有n个火花的适应度值中的最小值，ymax为第K-1火花中所有n个火花的适应度值中的最大值；为烟花算法中预设的最大半径，为所述烟花算法中预设的火花数量最大值；ε为机器最小量；所述第K-1火花为第K-1次爆炸后产生的火花。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定第K次爆炸的爆炸点Xi的火花数量之后，还包括：利用公式将第K次爆炸的爆炸点Xi的火花数量修正为Si′，其中a和b为任意常数，且a＜b＜1。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用烟花算法进行爆炸，具体包括：采用烟花爆炸产生爆炸火花和高斯变异火花；对于爆炸点Xi，获取产生爆炸火花的多个爆炸方向；对于第k个爆炸方向，利用公式确定爆炸火花的位置其中Ri为爆炸点Xi的爆...

【专利技术属性】
技术研发人员：王春枝，王毅超，宗欣露，刘敏，陈颖哲，严灵毓，吴盼，任紫扉，蔡文成，王鑫，周方禹，
申请(专利权)人：湖北工业大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42