[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

说明书

本申请公开了一种基于搜索词自主学习的信息推荐方法及电子装置，涉及数据处理技术领域，该基于搜索词自主学习的信息推荐方法包括：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；将推荐数据信息反馈给用户。采用本技术方案，不仅能根据用户搜索词生成推荐数据信息，还利用历史中该搜索词的搜索集合以及该用户的个人数据信息共同生成推荐数据信息，这样使得推荐的数据信息更为合理和准确。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种基于搜索词自主学习的信息推荐方法及电子装置。

背景技术

在日新月异的互联网时代，用户想在某个购物软件上购买心仪的产品，通常情况是通过在软件上输入关键字来获取结果，在软件获取结果前会推荐一些联想词供用户进行选择，目前推荐的联想词主要是基于后台统计热词搜索量生成的。

但是这种方式有的时候不能够准确地满足用户的预期，使得所推荐的数据信息没有用户所需的内容，因此，亟需一种搜索词的推荐数据信息的推荐方法，能够提高所推荐的数据信息的准确性，进而能够满足用户的预期，提升用户体验。

发明内容

本申请提供一种基于搜索词自主学习的信息推荐方法及电子装置，能够提高所推荐的数据信息的准确性，进而能够满足用户的预期，提升用户体验。

第一方面，本申请提供一种基于搜索词自主学习的信息推荐方法，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。

在一个可选的示例中，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。

在一个可选的示例中，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。

在一个可选的示例中，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。

在一个可选的示例中，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。

在一个可选的示例中，在获取用户输入的搜索词之前，还包括：