搜寻方法及搜寻系统技术方案

本发明专利技术公开一种搜寻方法，其包含下列操作：接收搜寻关键字，根据搜寻关键字产生复数个第一图形化节点；根据选取的第一图形化节点中的至少一个以推荐复数个第二图形化节点；以及根据选取第一图形化节点中的至少一个及选取的第二图形化节点中的至少一个，以推荐目标图形化节点。

Search method and search system

【技术实现步骤摘要】
搜寻方法及搜寻系统
本专利技术涉及一种搜寻系统及方法，特别是一种基于数据关联性的搜寻系统及方法。
技术介绍
传统搜寻数据的系统及数据显示方式多为使用列表显示，用户需要逐一查阅或过滤内容后，才能寻找到所需的数据，用户不易在传统的列表呈现中判断哪个搜寻结果才是最符合自己所需的文件数据，主要原因是列表无法呈现搜寻结果之间的关联性。而人类对于图像的处理速度比文字更快速，因此，将数据显示方式以图形化的方式呈现，让使用者更直观地搜寻到所需的数据。藉由互动的方式刺激视觉，可以帮助用户更快速、更清楚地理解搜寻的文件数据所涉及的专业领域中各个主题的相对关系。
技术实现思路
本申请内容的一实施例中，一种搜寻方法包含下列操作：接收搜寻关键字，根据搜寻关键字产生复数个第一图形化节点；根据选取的第一图形化节点中的至少一个以推荐复数个第二图形化节点；根据选取第一图形化节点中的至少一个及选取的该些第二图形化节点中的至少一个，以推荐目标图形化节点。本申请内容的另一实施例中，一种搜寻系统包含处理器及储存装置。处理器用以接收搜寻关键字，并根据搜寻关键字及选取纪录产生复数个第一图形化节点，处理器更根据选取的第一图形化节点中的至少一个，以推荐复数个第二图形化节点，处理器更根据选取的第二图形化节点中的至少一个，以推荐目标图形化节点。储存装置耦接于处理器，并用以将已被选取的第一图形化节点中的至少一个、第二图形化节点中的至少一个及推荐图形化节点储存为选取纪录。此外，第一图形化节点、第二图形化节点及目标图形化节点之间根据关联性运算的关连强度选择性地连接。综上所述，搜寻系统及搜寻方法以图形化节点改善传统搜寻接口带来的不便，并根据用户输入的搜寻关键字产生复数个图形化节点，再根据用户选取的图形化节点计算相关性，找出用户所需要的目标图形化节点，并以不同显示方式表现不同目标图形化节点之间的关联强度，让使用者能够快速搜寻到需要的文件数据。附图说明图1绘示根据本申请文件的一实施例的搜寻系统的功能模块图。图2绘示根据本申请文件的一实施例的产生图形化节点的示意图。图3绘示根据本申请文件的另一实施例的图形化节点关联强度的示意图。图4绘示根据本申请文件的一实施例的搜寻方法的流程图。图5绘示于部分实施例中图4搜寻方法当中的步骤S410所包含的进一步步骤的详细流程图。图6绘示于部分实施例中图4搜寻方法当中的步骤S420所包含的进一步步骤的详细流程图。图7绘示于部分实施例中图4搜寻方法当中的步骤S430所包含的进一步步骤的详细流程图。符号说明：100：搜寻系统120：处理器140：数据库160：储存装置n0、n11、n12、n21、n22、n31、n32、n33、n34、n41、n42、nf：图形化节点400：方法S410～S417、S420～S427、S430～S437：步骤具体实施方式在本文中所使用的用词“包含”、“具有”等等，均为开放性的用语，即意指“包含但不限于”。此外，本文中所使用之“及/或”，包含相关列举项目中一或多个项目的任意一个以及其所有组合。于本文中，当一组件被称为“链接”或“耦接”时，可指“电性连接”或“电性耦接”。“连结”或“耦接”亦可用以表示二或多个组件间相互搭配操作或互动。此外，虽然本文中使用“第一”、“第二”…等用语描述不同组件，该用语仅是用以区别以相同技术用语描述的组件或操作。除非上下文清楚指明，否则该用语并非特别指称或暗示次序或顺位，亦非用以限定本申请文件。请参考图1，图1绘示根据本申请文件的一实施例的搜寻系统的功能模块图。搜寻系统100包含处理器120、数据库140及储存装置160，处理器120通讯连接于数据库140及储存装置160。于一实施例中，搜寻系统100可以是文件搜寻系统，处理器120可以是中央处理器、微处理器等或其他具有数据处理功能的组件，数据库140可以是储存文件的文件数据库，储存装置160可以是硬盘、磁盘阵列、磁带机、非挥发性内存或其他电子储存媒体。应注意到，上述搜寻系统100中的装置及组件的实现方式不以上述实施例所揭露的为限，且连接关系亦不以上述实施例为限，凡足以令搜寻系统100实现下述
技术实现思路
的连接方式与实现方式皆可运用于本案。请参考图2，图2绘示根据本申请文件的一实施例的产生图形化节点的知识关联图的示意图。于一实施例中，搜寻系统100中的处理器120接收搜寻关键字，并根据搜寻关键字及选取纪录产生复数个第一图形化节点，处理器120根据用户选取的第一图形化节点中的至少一个，以推荐复数个第二图形化节点，处理器120更根据选取的第二图形化节点中的至少一个，以推荐目标图形化节点。例如用户想要查阅有关晶体管的文件数据，可以于搜寻系统100输入“晶体管”做为搜寻关键字。搜寻系统100中的处理器120接收搜寻关键字后，根据搜寻关键字及选取纪录产生如图2所绘示的复数个图形化节点。例如，图形化节点n12为场效晶体管，图形化节点n21为N型，图形化节点nf为N型金氧半场效晶体管(MOSFET)。当用户点选图形化节点n12，处理器120判断场效晶体管与N型有关，则推荐图形化节点n21给使用者，当用户点选图形化节点n21时，处理器120判断使用者最终可能想找寻N型金氧半场效晶体管的数据，处理器120将图形化节点nf设定为目标图形化节点，将图形化节点nf推荐给使用者。于一实施例中，搜寻系统100中的储存装置160耦接于处理器120，并将已被选取的第一图形化节点中的至少一个、第二图形化节点中的至少一个目标图形化节点储存为选取纪录。储存装置160将上述用户操作的结果储存为选取纪录，下次产生图形化节点时会根据对应用户选取纪录产生更为精准的图形化节点。当储存装置160内的选取纪录的量够多时(例如数千笔以上)，可将之作为机器学习的参考数据，建立类神经网络模型，未来可在用户初始操作关联图时的图形数据，以类神经网络模型判别分类，预测用户目标图形化节点，将最终可能选择的目标图形化节点显亮或显示不同颜色，或直接开启目标图形化节点的相关数据。于一实施例中，第一图形化节点各自包含第一节点关键字，第一节点关键字为处理器120对搜寻关键字进行关联性运算所产生。第二图形化节点各自包含第二节点关键字，第二节点关键字为处理器120对第一节点关键字进行关联性运算所产生。目标图形化节点包含目标节点关键字，目标节点关键字为处理器120对第一节点关键字及第二节点关键字进行关联性运算所产生。于一实施例中，搜寻系统100更包含数据库140，数据库140耦接于处理器120，并用以储存文件数据。关联性运算包含处理器120使用搜寻关键字、第一节点关键字或第二节点关键字对文件数据的内容进行搜寻，筛选包含搜寻关键字、第一节点关键字或第二节点关键字的文件数据。于一实施例中，关联性运算包含处理器120对筛选过的文件数据计算第一关键字的第一出现次数，当第一出现次数高于参考出现次数，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种搜寻方法，其特征在于，包含：/n接收一搜寻关键字，根据该搜寻关键字产生复数个第一图形化节点；/n根据选取的该些第一图形化节点中的至少一个，以推荐复数个第二图形化节点；以及/n根据选取该些第一图形化节点中的至少一个及选取的该些第二图形化节点中的至少一个，以推荐一目标图形化节点。/n

【技术特征摘要】
1.一种搜寻方法，其特征在于，包含：
接收一搜寻关键字，根据该搜寻关键字产生复数个第一图形化节点；
根据选取的该些第一图形化节点中的至少一个，以推荐复数个第二图形化节点；以及
根据选取该些第一图形化节点中的至少一个及选取的该些第二图形化节点中的至少一个，以推荐一目标图形化节点。


2.如权利要求1所述的搜寻方法，其特征在于，其中该些第一图形化节点各自包含一第一节点关键字，该些第二图形化节点各自包含一第二节点关键字，该目标图形化节点包含一目标节点关键字，其中该搜寻方法更包含：
对该搜寻关键字进行一关联性运算以产生该第一节点关键字；
对该第一节点关键字进行该关联性运算以产生第二节点关键字；以及
对第一节点关键字及该第二节点关键字进行该关联性运算以产生该目标节点关键字。


3.如权利要求2所述的搜寻方法，其特征在于，其中该关联性运算包含：
根据该搜寻关键字、该第一节点关键字或该第二节点关键字对储存于一数据库中的文件数据的内容进行搜寻；以及
筛选出包含该搜寻关键字、该第一节点关键字或该第二节点关键字的该些文件数据。


4.如权利要求3所述的搜寻方法，其特征在于，其中该关联性运算更包含：
对筛选出的该些文件数据计算一第一关键字的一第一出现次数，其中当该第一出现次数高于一参考出现次数，将该第一关键字设定为该第一节点关键字；
对筛选出的该些文件数据计算一第二关键字的一第二出现次数，其中当该第二出现次数高于该参考出现次数，将该第二关键字设定为该第二节点关键字；以及
对筛选出的该些文件数据计算一第三关键字的一第三出现次数，其中当该第三出现次数高于该参考出现次数，将该第三关键字设定为该目标节点关键字。


5.如权利要求4所述的搜寻方法，其特征在于，其中该关联性运算更包含：
当该第一出现次数、第二出现次数或该第三出现次数高于一高标出现次数，将该第一关键字、该第二关键字或该第三关键字排除。


6.一种搜寻系统，其特征在于，包含：
一处理器，用以接收一搜寻关键字，并根据该搜寻关键字及一选取纪录产生复数个第一图形化节点，其中该处理器更根据选取...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈振兴，林俊鸿，尹燕越，
申请(专利权)人：英业达科技有限公司，英业达股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31