一种新建词条相关内容智能推送方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种新建词条相关内容智能推送方法和系统，能提高在词条结构化平台上创建新词条结构的效率和便利，提升了用户的体验度。其技术方案为：将平台上搜索到的原始的或者经合成的与新词条相关的词条结构提供给新词条创建者，将选定的词条结构插入到新词条的结构中，并经过编辑处理后形成属于该创建者的词条结构。

A New Intelligent Push Method and System for Related Contents of Terms

【技术实现步骤摘要】
一种新建词条相关内容智能推送方法和系统
本专利技术涉及词条结构化的优化技术，尤其涉及帮助用户快速构建自己知识结构的方法和系统。
技术介绍
在树状词条结构中存在很多根词条，根词条下会有多个层级的子词条，每一层次的每一个子词条下衍生出多个子词条，以此构成一个繁杂的词条结构体系。词条结构化平台上注册有很多用户，每一个用户都是属于自身的词条结构体系的创建者。当用户在平台上创建一个新的词条时，往往需要从零开始，只能凭借自己对词条相关知识的理解通过自己的努力一点一点的构建出词条结构体系。然而，这样的新词条结构的构建方法就不能充分利用平台上已有的词条结构，对于用户来说，构建新词条结构体系的过程非常费时费力。而且知识的一大特点是共享，而传统的新词条结构的构建恰恰无法实现共享机制，造成词条结构化平台用户体验度的下降。
技术实现思路
以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。本专利技术的目的在于解决上述问题，提供了一种新建词条相关内容智能推送方法和系统，能提高在词条结构化平台上创建新词条结构的效率和便利，提升了用户的体验度。本专利技术的技术方案为：本专利技术揭示了一种新建词条相关内容智能推送方法，包括：在词条结构中创建新的词条时，基于所要创建的新词条在词条结构化平台上搜索与其一致或相近的原始词条的词条结构，其中词条结构化平台存储多个用户创建的词条结构；向新词条创建者推荐搜索到的所有的词条结构供选择，将已选择的词条结构插入到所创建的新词条中。根据本专利技术的新建词条相关内容智能推送方法的一实施例，在将选择的词条结构插入到所创建的新词条中的过程中对所选择的词条结构进行编辑操作，编辑操作包括对词条结构的删除、增加、词条间逻辑关系的调整。本专利技术公开了一种新建词条相关内容智能推送方法，包括：在词条结构中创建新的词条时，基于所要创建的新词条在词条结构化平台上搜索与其一致或相近的合成词条的词条结构，其中词条结构化平台存储多个用户创建以及合成词条的词条结构，其中多个相似的原始词条结构合并成一个新的合成词条的词条结构；将搜索到的合成词条的词条结构插入到新词条的词条结构中。根据本专利技术的新建词条相关内容智能推送方法的一实施例，将搜索到的合成词条的词条结构插入到新词条的词条结构中的过程中包括对合成词条的词条结构进行编辑操作，编辑操作包括对词条结构的删除、增加、词条间逻辑关系的调整。根据本专利技术的新建词条相关内容智能推送方法的一实施例，基于词条结构和文本格式的相互转化以及文本格式基础上的余弦相似度参数对多个相似的原始词条结构自动合并为一个新的合成词条的词条结构。本专利技术还揭示了一种新建词条相关内容智能推送系统，包括：原始词条搜索模块，在词条结构中创建新的词条时，基于所要创建的新词条在词条结构化平台上搜索与其一致或相近的原始词条的词条结构，其中词条结构化平台存储多个用户创建的词条结构；词条插入模块，向新词条创建者推荐搜索到的所有的词条结构供选择，将已选择的词条结构插入到所创建的新词条中。根据本专利技术的新建词条相关内容智能推送系统的一实施例，词条插入模块包括：编辑单元，对所选择的词条结构进行编辑操作，编辑操作包括对词条结构的删除、增加、词条间逻辑关系的调整。本专利技术还揭示了一种新建词条相关内容智能推送系统，包括：合成词条推荐模块，在词条结构中创建新的词条时，基于所要创建的新词条在词条结构化平台上搜索与其一致或相近的合成词条的词条结构，其中词条结构化平台存储多个用户创建以及合成词条的词条结构，其中多个相似的原始词条结构合并成一个新的合成词条的词条结构；词条插入模块，将搜索到的合成词条的词条结构插入到新词条的词条结构中。根据本专利技术的新建词条相关内容智能推送系统的一实施例，词条插入模块包括：编辑单元，对需要插入的合成词条结构进行编辑操作，编辑操作包括对词条结构的删除、增加、词条间逻辑关系的调整。根据本专利技术的新建词条相关内容智能推送系统的一实施例，基于词条结构和文本格式的相互转化以及文本格式基础上的余弦相似度参数对多个相似的原始词条结构自动合并为一个新的合成词条的词条结构。本专利技术对比现有技术有如下的有益效果：本专利技术通过将平台上搜索到的原始的或者经合成的与新词条相关的词条结构提供给新词条创建者，将选定的词条结构插入到新词条的结构中，并经过编辑处理后形成属于该创建者的词条结构。相较于传统技术，本专利技术能够利用平台上已有的资源帮助用户迅速建立新词条的结构体系，提升了用户在平台上的工作效率。附图说明在结合以下附图阅读本公开的实施例的详细描述之后，能够更好地理解本专利技术的上述特征和优点。在附图中，各组件不一定是按比例绘制，并且具有类似的相关特性或特征的组件可能具有相同或相近的附图标记。图1示出了本专利技术的新建词条相关内容智能推送方法的第一实施例的流程图。图2示出了本专利技术的新建词条相关内容智能推送方法的第二实施例的流程图。图3示出了本专利技术的新建词条相关内容智能推送系统的第一实施例的原理图。图4示出了本专利技术的新建词条相关内容智能推送系统的第二实施例的原理图。图5示出了基于余弦相似度进行文本合并的方法的流程图。具体实施方式以下结合附图和具体实施例对本专利技术作详细描述。注意，以下结合附图和具体实施例描述的诸方面仅是示例性的，而不应被理解为对本专利技术的保护范围进行任何限制。新建词条相关内容智能推送方法的第一实施例图1示出了本专利技术的新建词条相关内容智能推送方法的第一实施例的流程。请参见图1，下面是对本实施例的推送方法的实施步骤的详细描述。步骤S11：在词条结构中创建新的词条时，基于所要创建的新词条在词条结构化平台上搜索与其一致或相近的原始词条的词条结构。其中词条结构化平台存储多个用户创建的词条结构。比如，当创建者输入“物理”时，平台自动在所存储的所有的词条结构中搜索出“核物理|从属根词条读书”、“天体物理|从属根词条读书”、“《物理学》|从属根词条代际简谱”等。步骤S12：向新词条创建者推荐搜索到的所有的词条结构供选择，将已选择的词条结构插入到所创建的新词条中。搜索结果展示给新词条创建者以供其选定后插入到新词条中，而在插入新词条的过程中还可以对所选择的词条结构进行编辑操作，包括对词条结构的删除、增加、以及词条间逻辑关系的调整等。新建词条相关内容智能推送方法的第二实施例图2示出了本专利技术的新建词条相关内容智能推送方法的第二实施例的流程。请参见图2，下面是对本实施例的推送方法的实施步骤的详细描述。步骤S21：在词条结构中创建新的词条时，基于所要创建的新词条在词条结构化平台上搜索与其一致或相近的合成词条的词条结构。其中词条结构化平台存储多个用户创建以及合成词条的词条结构，其中多个相似的原始词条结构合并成一个新的合成词条的词条结构。合成词条的形成依赖于基于词条结构和文本格式的相互转化以及文本格式基础上的余弦相似度参数。更具体而言，是先将原始词条结构格式转化为文本格式，在文本格式的基础上，基于词条与词条的余弦相似度以及词条与文本的余弦相似度将多个文本合并为一个文本，最后将合并后的文本格式再转化成词条本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种新建词条相关内容智能推送方法，其特征在于，包括：在词条结构中创建新的词条时，基于所要创建的新词条在词条结构化平台上搜索与其一致或相近的原始词条的词条结构，其中词条结构化平台存储多个用户创建的词条结构；向新词条创建者推荐搜索到的所有的词条结构供选择，将已选择的词条结构插入到所创建的新词条中。

【技术特征摘要】
1.一种新建词条相关内容智能推送方法，其特征在于，包括：在词条结构中创建新的词条时，基于所要创建的新词条在词条结构化平台上搜索与其一致或相近的原始词条的词条结构，其中词条结构化平台存储多个用户创建的词条结构；向新词条创建者推荐搜索到的所有的词条结构供选择，将已选择的词条结构插入到所创建的新词条中。2.根据权利要求1所述的新建词条相关内容智能推送方法，其特征在于，在将选择的词条结构插入到所创建的新词条中的过程中对所选择的词条结构进行编辑操作，编辑操作包括对词条结构的删除、增加、词条间逻辑关系的调整。3.一种新建词条相关内容智能推送方法，其特征在于，包括：在词条结构中创建新的词条时，基于所要创建的新词条在词条结构化平台上搜索与其一致或相近的合成词条的词条结构，其中词条结构化平台存储多个用户创建以及合成词条的词条结构，其中多个相似的原始词条结构合并成一个新的合成词条的词条结构；将搜索到的合成词条的词条结构插入到新词条的词条结构中。4.根据权利要求3所述的新建词条相关内容智能推送方法，其特征在于，将搜索到的合成词条的词条结构插入到新词条的词条结构中的过程中包括对合成词条的词条结构进行编辑操作，编辑操作包括对词条结构的删除、增加、词条间逻辑关系的调整。5.根据权利要求3所述的新建词条相关内容智能推送方法，其特征在于，基于词条结构和文本格式的相互转化以及文本格式基础上的余弦相似度参数对多个相似的原始词条结构自动合并为一个新的合成词条的词条结构。6.一...

【专利技术属性】
技术研发人员：马正方，
申请(专利权)人：上海颐为网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31