[发明专利]一种基于深度神经网络的搜索优化方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于深度神经网络的搜索优化方法及装置，涉及深度神经网络的搜索优化技术领域，针对目前在搜索技术领域缺少对深度神经网络的利用，搜索针对性和精确度低的问题，现提出如下方案，其包括所述深度神经网络的搜索优化方法包括如下步骤：S1、搜索接收：接受用户的搜索请求，并接收用户输入的搜索内容；S2、搜索分析：对输入的搜索内容进行分析，然后根据分析对搜索内容的关键词进行提取；S3、关键词比对：对提取的搜索关键词与数据库现有的数据关键词进行比对，根据比对对关键词进行判断，以及进行优化完善。本发明通过关键词分析比对和搜索内容列表选择进行双重判断，提高搜索是针对性和精确度，优化搜索效果。

技术领域

本发明涉及深度神经网络的搜索优化技术领域，尤其涉及一种基于深度神经网络的搜索优化方法及装置。

背景技术

深度神经网络是机器学习领域中一种技术，其可以用于处理数据拟合、数据分类、聚类和降维问题，从应用的角度上可以做趋势预测、天气预报、文本分类、图像识别、语音识别、情感识别、特征提取和特征发现。

搜索技术可以帮助用户从庞大的信息库中找到自己需要的信息，但是随着数据的壮大和搜索技术的进步，可搜索的信息越来越多，为保证搜索的准确性，需要对搜索方法和装置进行优化，以满足搜索需求，提高搜索的针对性和精确度，因此，为了解决此类问题，我们提出了一种基于深度神经网络的搜索优化方法及装置。

发明内容

本发明提出的一种基于深度神经网络的搜索优化方法及装置，解决了目前在搜索技术领域缺少对深度神经网络的利用，搜索针对性和精确度低的问题。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于深度神经网络的搜索优化方法，所述深度神经网络的搜索优化方法包括如下步骤：

S1、搜索接收：接受用户的搜索请求，并接收用户输入的搜索内容；

S2、搜索分析：对输入的搜索内容进行分析，然后根据分析对搜索内容的关键词进行提取；

S3、关键词比对：对提取的搜索关键词与数据库现有的数据关键词进行比对，根据比对对关键词进行判断，以及进行优化完善；

S4、搜索列表：根据比对完成的搜索关键词，根据选择对关键词搜索的相关内容进行列表显示，供用户根据搜索内容的匹配度进行搜索选择；

S5、列表选择：用户根据自己的搜索内容需求对列表的内容的进行选择；

S6、内容提取：根据用户对搜索列表的选择，对搜索内容进行提取，完成搜索。

所述步骤S1搜索接收所述涉及的接受用户的搜索请求，并接收用户输入的搜索内容，其在接收到搜索内容后，将搜索内容进行过滤、整理和完善，并将过滤、整理和完善后的搜索内容传输至下一环节。

所述步骤S2搜索分析所涉及的对输入的搜索内容进行分析，然后根据分析对搜索内容的关键词进行提取，其在对搜索内容的关键词进行提取时，首先接受来自数据库的关键词提取模型，根据数据库的搜索关键词提取模型进行提取。

所述步骤S3关键词比对所涉及的对提取的搜索关键词与数据库现有的数据关键词进行比对，根据比对对关键词进行判断，以及进行优化完善，其当数据库出现与提取的关键词相似及相关联的关键词时，对关键词继续进行搜索，当数据库无相似及关联关键词时，跳转返回至搜索分析步骤，对搜索内容进行再次分析，直至与提取的关键词与数据库相似及相关联的关键词，或用户取消搜索，且其数据库数据来源于深度神经网络和用户录入。

所述步骤S4搜索列表所涉及的根据比对完成的搜索关键词，根据选择对关键词搜索的相关内容进行列表显示，供用户根据搜索内容的匹配度进行搜索选择，其根据关键词对搜索内容进行列表显示，列表顺序分为关联性、时间、搜索频率的升序和降序。