一种商品搜索推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种商品搜索推荐方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括：获取商品查询语句；将所述商品查询语句输入至预先训练好的意图分类模型，得到用户查询意图，其中，所述意图分类模型是基于查询语句训练语料和规则表达式，训练分类器模型所得到的；基于用户查询意图，从意图关联实体中解析得到用户目标意图和目标实体值；根据所述用户目标意图和所述目标实体值，采用预设排序匹配以及检索数据源字段，得到商品搜索推荐结果。本发明专利技术在用户进行商品搜索查询时，能根据用户的查询意图和意向价格，在海量的商品数据中获得较为准确地查询搜索结果，尤其是针对用户输入的长文本查询语句，能在高速检索场景下进一步减少误匹配情况。况。况。

【技术实现步骤摘要】
一种商品搜索推荐方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种商品搜索推荐方法及系统。

技术介绍

[0002]随着网络购物的兴起，越来越多的人倾向于在线上进行购物。线上购物通常需要对商家展示的海量商品数据进行大量的搜索和查询后，才能锁定购买目标。
[0003]现有的针对商品搜索推荐方法主要基于图谱，或者采用文本的关键词匹配等方法，需要通过用户输入的查询条件进行分析，得到关键词，再将关键词语分别与商品图谱中的所有字段或者索引文本中的所有字段进行关键词匹配，待搜索结果命中对应字段的商品，再按照匹配分值以及人为设定的重排序条件进行商品信息结果展示。
[0004]上述基于关键词匹配的方法，不能很好的识别用户意图，更注重关键词的匹配。特别是针对价格范围的识别，需要有效的识别出查询中的价格值，而且需要支持范围价格波动范围的查询。以往的查询基于关键字匹配的方式无法进行查询中精确的意图分析，也无法进行价格范围的查询。
[0005]针对现有的商品搜索不太准确的情况，需要提出一种新的商品搜索推荐方法。

技术实现思路

[0006]本专利技术提供一种商品搜索推荐方法及系统，用以解决现有技术中采用图谱或关键词进行线上商品搜索，导致搜索结果不准确的缺陷。
[0007]第一方面，本专利技术提供一种商品搜索推荐方法，包括：获取商品查询语句；将所述商品查询语句输入至预先训练好的意图分类模型，得到用户查询意图，其中，所述意图分类模型是基于查询语句训练语料和规则表达式，训练分类器模型所得到的；基于用户查询意图，从意图关联实体中解析得到用户目标意图和目标实体值；根据所述用户目标意图和所述目标实体值，采用预设排序匹配以及检索数据源字段，得到商品搜索推荐结果。
[0008]根据本专利技术提供的一种商品搜索推荐方法，所述商品查询语句包括购买意图、意向价格和预设长度文本结构。
[0009]根据本专利技术提供的一种商品搜索推荐方法，所述意图分类模型，通过以下步骤获得：确定待推荐商品，将所述待推荐商品按照多个维度建立多个字段索引，得到商品数据源；获取与所述商品数据源对应的意图关联实体，分别对具有名称属性的所述意图关联实体增加名称标签，以及对具有价格属性的所述意图关联实体增加数字标签；基于所述名称标签和所述数字标签构建多个查询语句训练语料，将所述查询语句训练语料输入至所述分类器模型中，训练得到所述意图分类模型。
[0010]根据本专利技术提供的一种商品搜索推荐方法，所述基于用户查询意图，从意图关联实体中解析得到用户目标意图和目标实体值，包括：通过所述意图分类模型获取至少一个用户查询意图；基于所述用户查询意图，从所述意图关联实体中进行实体抽取，获得所述用户目标意图和所述目标实体值。
[0011]根据本专利技术提供的一种商品搜索推荐方法，所述基于用户查询意图，从意图关联实体中解析得到用户目标意图和目标实体值，之后还包括：对所述目标实体值中的价格实体增加预设匹配范围。
[0012]根据本专利技术提供的一种商品搜索推荐方法，所述根据所述用户目标意图和所述目标实体值，采用预设排序匹配以及检索数据源字段，得到商品搜索推荐结果，包括：根据所述目标实体值检索指定字段，得到实体值检索结果，根据匹配结果得分对所述实体值检索结果进行排序，按照从高到低的顺序排列所述实体值检索结果；从所述查询语句训练语料的数据源中提取除去所述指定字段的其它字段，将所述其它字段与排序后的所述实体值检索结果进行匹配，得到所述商品搜索推荐结果。
[0013]根据本专利技术提供的一种商品搜索推荐方法，所述根据所述用户目标意图和所述目标实体值，采用预设排序匹配以及检索数据源字段，得到商品搜索推荐结果，之后还包括：向用户展示所述商品搜索推荐结果。
[0014]第二方面，本专利技术还提供一种商品搜索推荐系统，包括：获取模块，用于获取商品查询语句；查询模块，用于将所述商品查询语句输入至预先训练好的意图分类模型，得到用户查询意图，其中，所述意图分类模型是基于查询语句训练语料和规则表达式，训练分类器模型所得到的；解析模块，用于基于用户查询意图，从意图关联实体中解析得到用户目标意图和目标实体值；处理模块，用于根据所述用户目标意图和所述目标实体值，采用预设排序匹配以及检索数据源字段，得到商品搜索推荐结果。
[0015]第三方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述商品搜索推荐方法。
[0016]第四方面，本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述商品搜索推荐方法。
[0017]第五方面，本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述商品搜索推荐方法。
[0018]本专利技术提供的商品搜索推荐方法及系统，在用户进行商品搜索查询时，能根据用户的查询意图和意向价格，在海量的商品数据中获得较为准确地查询搜索结果，尤其是针对用户输入的长文本查询语句，能在高速检索场景下进一步减少误匹配情况。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本专利技术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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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。
[0020]图1是本专利技术提供的商品搜索推荐方法的流程示意图；图2是本专利技术提供的搜索推荐实例的流程示意图；图3是本专利技术提供的商品搜索推荐系统的结构示意图；图4是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0021]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0022]针对现有技术中商品搜索推荐时过于依赖关键词的局限，本专利技术提出一种商品搜索推荐方法，尤其是针对包含长文本的查询语句，能根据查询语句中包含的查询意图和价格区间，精确匹配商品查询搜索结果。
[0023]图1是本专利技术提供的商品搜索推荐方法的流程示意图，如图1所示，包括：步骤S1，获取商品查询语句；步骤S2，将所述商品查询语句输入至预先训练好的意图分类模型，得到用户查询意图，其中，所述意图分类模型是基于查询语句训练语料和规则表达式，训练分类器模型所得到的；步骤S3，基于用户查询意图，从意图关联实体中解析得到用户目标意图和目标实体值；步骤S4，根据所述用户目标意图和所述目标实体值，采用预设排序匹配以及检索数据源字段，得到商品搜索推荐结果。
[0024]具体地，用户根据意向购买的商品输入商品查询语句，由预先训练好的意图分类模型识本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种商品搜索推荐方法，其特征在于，包括：获取商品查询语句；将所述商品查询语句输入至预先训练好的意图分类模型，得到用户查询意图，其中，所述意图分类模型是基于查询语句训练语料和规则表达式，训练分类器模型所得到的；基于用户查询意图，从意图关联实体中解析得到用户目标意图和目标实体值；根据所述用户目标意图和所述目标实体值，采用预设排序匹配以及检索数据源字段，得到商品搜索推荐结果。2.根据权利要求1所述的商品搜索推荐方法，其特征在于，所述商品查询语句包括购买意图、意向价格和预设长度文本结构。3.根据权利要求2所述的商品搜索推荐方法，其特征在于，所述意图分类模型，通过以下步骤获得：确定待推荐商品，将所述待推荐商品按照多个维度建立多个字段索引，得到商品数据源；获取与所述商品数据源对应的意图关联实体，分别对具有名称属性的所述意图关联实体增加名称标签，以及对具有价格属性的所述意图关联实体增加数字标签；基于所述名称标签和所述数字标签构建多个查询语句训练语料，将所述查询语句训练语料输入至所述分类器模型中，训练得到所述意图分类模型。4.根据权利要求1所述的商品搜索推荐方法，其特征在于，所述基于用户查询意图，从意图关联实体中解析得到用户目标意图和目标实体值，包括：通过所述意图分类模型获取至少一个用户查询意图；基于所述用户查询意图，从所述意图关联实体中进行实体抽取，获得所述用户目标意图和所述目标实体值。5.根据权利要求4所述的商品搜索推荐方法，其特征在于，所述基于用户查询意图，从意图关联实体中解析得到用户目标意图和目标实体值，之后还包括：对所述目标实体值中的价格实体增加预设匹配范围。6.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕向楠，
申请(专利权)人：北京沃丰时代数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：