[发明专利]基于搜索词自主学习的信息推荐方法及电子装置

权利要求书

1.一种基于搜索词自主学习的信息推荐方法，其特征在于，包括：

获取用户输入的搜索词；

根据所述搜索词和所述用户的特征数据信息生成第一搜索集合；

根据所述第一搜索集合和第二搜索集合，确定所述搜索词对应的推荐数据信息；其中，所述第二搜索集合用于表征历史中出现过所述搜索词的搜索集合；

将所述推荐数据信息反馈给所述用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一搜索集合和第二搜索集合，确定所述搜索词对应的推荐数据信息，包括：

根据所述搜索词在历史搜索集合库中确定第二搜索集合；其中，所述第二搜索集合的数量为至少一个；

根据所述第一搜索集合和所述第二搜索集合的相似度，确定所述搜索词对应的推荐数据信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一搜索集合和所述第二搜索集合的相似度，确定所述搜索词对应的推荐数据信息，包括：

计算所述第一搜索集合和所述第二搜索集合的相似度，将所述相似度高于阈值的所述第二搜索集合作为推荐数据信息集合；

将所述推荐数据信息集合中的关键词确定为所述搜索词对应的推荐数据信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，计算所述第一搜索集合和所述第二搜索集合的相似度，包括：

获取所述第一搜索集合和所述第二搜索集合中相似的数据信息，并统计所述相似的数据信息的个数；

将所述第一搜索集合和所述第二搜索集合做对数处理，得到对数处理后的结果；

根据所述个数和所述对数处理后的结果，确定所述相似度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述个数和所述对数处理后的结果，确定所述相似度，包括：

计算所述个数和所述对数处理后的结果的商值，将所述商值确定为所述相似度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取用户输入的搜索词之前，还包括：

获取至少一个用户的特征数据信息；其中，所述至少一个用户的特征数据信息包括如下至少一项：用户的生物特征数据信息、用户的行为特征数据信息和用户的环境特征数据信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述搜索词和所述用户的特征数据信息生成第一搜索集合，包括：

识别所述用户的特征数据信息中的文本特征数据信息和数字特征数据信息；

提取所述文本特征数据信息，得到提取结果；

将所述数字特征数据信息中的数值除以预设数值，得到商值结果；

将所述搜索词、所述提取结果和所述商值结果生成第一搜索集合。

8.一种基于搜索词自主学习的信息推荐装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取用户输入的搜索词；

生成单元，用于根据所述搜索词和所述用户的特征数据信息生成第一搜索集合；

确定单元，用于根据所述第一搜索集合和第二搜索集合，确定所述搜索词对应的推荐数据信息；其中，所述第二搜索集合用于表征历史中出现过所述搜索词的搜索集合；

反馈单元，用于将所述推荐数据信息反馈给所述用户。

9.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行权利要求1至7中任一项所述的方法。