專利名稱：一種推薦產(chǎn)品介紹信息的方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本申請(qǐng)涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種推薦產(chǎn)品介紹信息的方法和裝置。
背景技術(shù)：
隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)能夠提供的信息越來越豐富。因此，互聯(lián)網(wǎng)作為一個(gè)龐大的信息源，成為人們獲取信息的最方便快捷、也是最重要的途徑之一。用戶在互聯(lián)網(wǎng)上了解一個(gè)產(chǎn)品時(shí)，通常希望通過相應(yīng)的產(chǎn)品網(wǎng)站的介紹頁面來了解該產(chǎn)品，產(chǎn)品網(wǎng)站通常為產(chǎn)品供應(yīng)商的官方網(wǎng)站，產(chǎn)品網(wǎng)站提供的產(chǎn)品介紹信息在真實(shí)性、權(quán)威性、及時(shí)性和全面性等方面都優(yōu)于與產(chǎn)品相關(guān)的其他信息。現(xiàn)有技術(shù)在推薦產(chǎn)品介紹信息時(shí)，通常先借助于搜索引擎獲取與產(chǎn)品名稱相關(guān)的文檔，再使用產(chǎn)品名稱對(duì)所有獲取到的文檔進(jìn)行匹配，將匹配度最高的文檔作為產(chǎn)品介紹 信息推薦給用戶。在實(shí)現(xiàn)本申請(qǐng)的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)至少存在如下問題面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)龐大的信息資源以及大量的干擾因素，搜索引擎通常會(huì)獲取到大量的與產(chǎn)品名稱相關(guān)的文檔，相應(yīng)的匹配過程的計(jì)算量也會(huì)非常龐大，從而大量地占用系統(tǒng)資源，降低了系統(tǒng)的工作效率。

發(fā)明內(nèi)容
本申請(qǐng)的目的在于提供一種推薦產(chǎn)品介紹信息的方法和裝置，以減小確定產(chǎn)品介紹信息的過程中的計(jì)算量，為此，本申請(qǐng)采用如下技術(shù)方案—種推薦產(chǎn)品介紹信息的方法，包括根據(jù)產(chǎn)品名稱獲取與所述產(chǎn)品名稱相關(guān)的文檔，從獲取的文檔中選擇來源于與所述產(chǎn)品名稱對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品網(wǎng)站的文檔；根據(jù)選擇出的文檔的特征信息和預(yù)先構(gòu)建的文檔分類模型，從所述選擇出的文檔中確定出多個(gè)候選文檔；分別計(jì)算各個(gè)候選文檔的標(biāo)題與產(chǎn)品名稱的相關(guān)度，將相關(guān)度最大的候選文檔確定為向用戶推薦的產(chǎn)品介紹信息。一種推薦產(chǎn)品介紹信息的裝置，包括獲取模塊，用于根據(jù)產(chǎn)品名稱獲取與所述產(chǎn)品名稱相關(guān)的文檔；選擇模塊，用于從所述獲取模塊獲取的文檔中選擇來源于與所述產(chǎn)品名稱對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品網(wǎng)站的文檔；信息確定模塊，用于根據(jù)所述選擇模塊選擇出的文檔的特征信息和預(yù)先構(gòu)建的文檔分類模型，從所述選擇出的文檔中確定出向用戶推薦的產(chǎn)品介紹信息；所述信息確定模塊，包括候選文檔確定子模塊，用于根據(jù)獲取的文檔的特征信息和預(yù)先構(gòu)建的文檔分類模型，從所述獲取的文檔中確定多個(gè)候選文檔；
計(jì)算子模塊，用于分別計(jì)算各個(gè)候選文檔的標(biāo)題與產(chǎn)品名稱的相關(guān)度；介紹信息確定子模塊，用于將相關(guān)度最大的候選文檔確定為向用戶推薦的產(chǎn)品介紹信息。本申請(qǐng)的實(shí)施例包括以下優(yōu)點(diǎn)，根據(jù)與產(chǎn)品名稱對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品網(wǎng)站對(duì)獲取到的文檔進(jìn)行過濾，并根據(jù)來源于產(chǎn)品網(wǎng)站的文檔的特征信息和預(yù)先構(gòu)建的文檔分類模型，確定出向用戶推薦的產(chǎn)品介紹信息，能夠縮小產(chǎn)品介紹信息的定位范圍，減小確定產(chǎn)品介紹信息的過程中的計(jì)算量和對(duì)系統(tǒng)資源的占用，提高推薦產(chǎn)品介紹信息的效率和準(zhǔn)確率。當(dāng)然，實(shí)施本申請(qǐng)的實(shí)施例的任一產(chǎn)品并不一定需要同時(shí)達(dá)到以上所述的所有優(yōu)點(diǎn)。


圖I為本申請(qǐng)實(shí)施例中的構(gòu)建文檔分類模型的流程圖；圖2為本申請(qǐng)實(shí)施例中的推薦產(chǎn)品介紹信息的方法流程圖；圖3為本申請(qǐng)實(shí)施例中的構(gòu)建網(wǎng)站分類模型的流程圖；圖4為本申請(qǐng)實(shí)施例中的確定產(chǎn)品網(wǎng)站的方法流程圖；圖5為本申請(qǐng)實(shí)施例中的推薦產(chǎn)品介紹信息的裝置結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式本申請(qǐng)實(shí)施例提供的技術(shù)方案中，可以根據(jù)產(chǎn)品名稱獲取與產(chǎn)品名稱相關(guān)的文檔，從獲取的文檔中選擇來源于與產(chǎn)品名稱對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品網(wǎng)站的文檔，并根據(jù)選擇出的文檔的特征信息和預(yù)先構(gòu)建的文檔分類模型，從選擇出的文檔中確定出向用戶推薦的產(chǎn)品介紹信息。下面將結(jié)合本申請(qǐng)中的附圖，對(duì)本申請(qǐng)中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整的描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本申請(qǐng)的一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒旧暾?qǐng)中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本申請(qǐng)保護(hù)的范圍。本申請(qǐng)實(shí)施例提供的推薦產(chǎn)品介紹信息的方法中，可以預(yù)先構(gòu)建文檔分類模型，該文檔分類模型用于確定向用戶推薦的產(chǎn)品介紹信息。構(gòu)建文檔分類模型的流程圖，如圖I所示，包括以下步驟步驟101，根據(jù)預(yù)設(shè)數(shù)量的產(chǎn)品名稱，獲取與各個(gè)產(chǎn)品名稱相關(guān)的文檔作為文檔分類模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)源。具體地，可以根據(jù)多個(gè)產(chǎn)品名稱獲取與各個(gè)產(chǎn)品名稱相關(guān)的文檔的內(nèi)容、URL (Uniform/Universal Resource Locator,統(tǒng)一資源定位符)和Title(標(biāo)題)等信息，其中，上述與產(chǎn)品名稱相關(guān)的文檔可以是后續(xù)向用戶推薦的產(chǎn)品介紹信息，也可以不是后續(xù)向用戶推薦的產(chǎn)品介紹信息；可以來源于與該產(chǎn)品名稱對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品網(wǎng)站，如產(chǎn)品供應(yīng)商的官方網(wǎng)站；也可以不是來源于與該產(chǎn)品名稱對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品網(wǎng)站，如非產(chǎn)品供應(yīng)商的官方網(wǎng)站。步驟102，從訓(xùn)練數(shù)據(jù)源中提取特征信息作為文檔分類模型的訓(xùn)練樣本。
其中，特征信息可以包括URL特征、Title特征、內(nèi)容特征、搜索排名以及是否為向用戶推薦的產(chǎn)品介紹信息。URL特征可以基于文檔的整體URL獲取得到，也可以基于文檔的除域名之外的部分URL獲取得到。例如，作為訓(xùn)練特征源的文檔A的整體URL為http://www. nokia. com/N0KIA_C0M_l/Microsites/Nokia_5800_XpressMusic/ ;相應(yīng)地，文檔 A 的除域名之外的部分 URL 為N0KIA_C0M_l/Microsites/Nokia_5800_XpressMusic/。搜索排名可以為文檔所在的網(wǎng)站在搜索引擎獲取的搜索結(jié)果中的排名，例如，網(wǎng)站的Google rank。如表I所示，為文檔分類模型的特征信息列表。表I文檔分類模型的特征信息列表
權(quán)利要求
1.一種推薦產(chǎn)品介紹信息的方法，其特征在于，包括 根據(jù)產(chǎn)品名稱獲取與所述產(chǎn)品名稱相關(guān)的文檔，從獲取的文檔中選擇來源于與所述產(chǎn)品名稱對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品網(wǎng)站的文檔； 根據(jù)選擇出的文檔的特征信息和預(yù)先構(gòu)建的文檔分類模型，從所述選擇出的文檔中確定出多個(gè)候選文檔； 分別計(jì)算各個(gè)候選文檔的標(biāo)題與產(chǎn)品名稱的相關(guān)度，將相關(guān)度最大的候選文檔確定為向用戶推薦的產(chǎn)品介紹信息。
2.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述文檔分類模型通過以下方式構(gòu)建得到 根據(jù)預(yù)設(shè)數(shù)量的產(chǎn)品名稱，獲取與各個(gè)產(chǎn)品名稱相關(guān)的文檔作為文檔分類模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)源； 從所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)源中提取特征信息作為文檔分類模型的訓(xùn)練樣本，根據(jù)所述訓(xùn)練樣本構(gòu)建文檔分類模型。
3.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述與產(chǎn)品名稱對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品網(wǎng)站通過以下方式確定 從廣品名稱中提取對(duì)應(yīng)的品牌關(guān)鍵詞； 根據(jù)品牌關(guān)鍵詞獲取與品牌關(guān)鍵詞相關(guān)的網(wǎng)站； 根據(jù)獲取的網(wǎng)站的特征信息和預(yù)先構(gòu)建的網(wǎng)站分類模型，從獲取的網(wǎng)站中確定出與產(chǎn)品名稱對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品網(wǎng)站。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述網(wǎng)站分類模型通過以下方式構(gòu)建得到 從預(yù)設(shè)數(shù)量的產(chǎn)品名稱中分別提取與各個(gè)產(chǎn)品名稱對(duì)應(yīng)的品牌關(guān)鍵詞； 根據(jù)所述品牌關(guān)鍵詞獲取與所述品牌關(guān)鍵詞相關(guān)的網(wǎng)站作為網(wǎng)站分類模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)源； 從所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)源中提取特征信息作為網(wǎng)站分類模型的訓(xùn)練樣本，根據(jù)所述訓(xùn)練樣本構(gòu)建網(wǎng)站分類模型。
5.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)獲取的網(wǎng)站的特征信息和預(yù)先構(gòu)建的網(wǎng)站分類模型，從獲取的網(wǎng)站中確定出與產(chǎn)品名稱對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品網(wǎng)站，包括 根據(jù)獲取的網(wǎng)站的特征信息和預(yù)先構(gòu)建的網(wǎng)站分類模型，從獲取的網(wǎng)站中確定出多個(gè)候選網(wǎng)站； 將搜索排名最靠前的候選網(wǎng)站確定為與產(chǎn)品名稱對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品網(wǎng)站。
6.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，其特征在于，所述計(jì)算各個(gè)候選文檔的標(biāo)題與廣品名稱的相關(guān)度，包括 分別計(jì)算所述產(chǎn)品名稱中的每個(gè)詞語與候選文檔的標(biāo)題中的每個(gè)詞語的語義相似度，并確定出與所述產(chǎn)品名稱中的每個(gè)詞語對(duì)應(yīng)的語義相似度最大的詞語對(duì)； 確定所述詞語對(duì)中的兩個(gè)詞語的位置相似度和詞性相似度，并根據(jù)所述位置相似度、所述詞性相似度、所述語義相似度、所述候選文檔的標(biāo)題的詞語數(shù)和所述產(chǎn)品名稱的詞語數(shù)確定所述候選文檔的標(biāo)題與所述產(chǎn)品名稱的相關(guān)度。
7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述位置相似度、所述詞性相似度、所述語義相似度、所述候選文檔的標(biāo)題的詞語數(shù)和所述產(chǎn)品名稱的詞語數(shù)確定所述候選文檔的標(biāo)題與所述產(chǎn)品名稱的相關(guān)度，具體為按照以下公式確定所述候選文檔的標(biāo)題與所述產(chǎn)品名稱的相關(guān)度
8.一種推薦產(chǎn)品介紹信息的裝置，其特征在于，包括 獲取模塊，用于根據(jù)產(chǎn)品名稱獲取與所述產(chǎn)品名稱相關(guān)的文檔； 選擇模塊，用于從所述獲取模塊獲取的文檔中選擇來源于與所述產(chǎn)品名稱對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品網(wǎng)站的文檔； 信息確定模塊，用于根據(jù)所述選擇模塊選擇出的文檔的特征信息和預(yù)先構(gòu)建的文檔分類模型，從所述選擇出的文檔中確定出向用戶推薦的產(chǎn)品介紹信息； 所述信息確定模塊，包括 候選文檔確定子模塊，用于根據(jù)獲取的文檔的特征信息和預(yù)先構(gòu)建的文檔分類模型，從所述獲取的文檔中確定多個(gè)候選文檔； 計(jì)算子模塊，用于分別計(jì)算各個(gè)候選文檔的標(biāo)題與產(chǎn)品名稱的相關(guān)度； 介紹信息確定子模塊，用于將相關(guān)度最大的候選文檔確定為向用戶推薦的產(chǎn)品介紹信肩、。
9.如權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，還包括 文檔模型構(gòu)建模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)數(shù)量的產(chǎn)品名稱，獲取與各個(gè)產(chǎn)品名稱相關(guān)的文檔作為文檔分類模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)源；從所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)源中提取特征信息作為文檔分類模型的訓(xùn)練樣本，根據(jù)所述訓(xùn)練樣本構(gòu)建文檔分類模型。
10.如權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，還包括 網(wǎng)站確定模塊，用于從產(chǎn)品名稱中提取對(duì)應(yīng)的品牌關(guān)鍵詞，根據(jù)品牌關(guān)鍵詞獲取與品牌關(guān)鍵詞相關(guān)的網(wǎng)站，根據(jù)獲取的網(wǎng)站的特征信息和預(yù)先構(gòu)建的網(wǎng)站分類模型，從獲取的網(wǎng)站中確定出與產(chǎn)品名稱對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品網(wǎng)站。
11.如權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，還包括 網(wǎng)站模型構(gòu)建模塊，用于從預(yù)設(shè)數(shù)量的產(chǎn)品名稱中分別提取與各個(gè)產(chǎn)品名稱對(duì)應(yīng)的品牌關(guān)鍵詞，根據(jù)所述品牌關(guān)鍵詞獲取與所述品牌關(guān)鍵詞相關(guān)的網(wǎng)站作為網(wǎng)站分類模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)源；從所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)源中提取特征信息作為網(wǎng)站分類模型的訓(xùn)練樣本，根據(jù)所述訓(xùn)練樣本構(gòu)建網(wǎng)站分類模型。
12.如權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于， 所述網(wǎng)站確定模塊，具體用于根據(jù)獲取的網(wǎng)站的特征信息和預(yù)先構(gòu)建的網(wǎng)站分類模型，從獲取的網(wǎng)站中確定出多個(gè)候選網(wǎng)站，將搜索排名最靠前的候選網(wǎng)站確定為與產(chǎn)品名稱對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品網(wǎng)站。
13.如權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于， 所述計(jì)算子模塊，具體用于分別計(jì)算所述產(chǎn)品名稱中的每個(gè)詞語與候選文檔的標(biāo)題中的每個(gè)詞語的語義相似度，并確定出與所述產(chǎn)品名稱中的每個(gè)詞語對(duì)應(yīng)的語義相似度最大的詞語對(duì)；確定所述詞語對(duì)中的兩個(gè)詞語的位置相似度和詞性相似度，并根據(jù)所述位置相似度、所述詞性相似度、所述語義相似度、所述候選文檔的標(biāo)題的詞語數(shù)和所述產(chǎn)品名稱的詞語數(shù)確定所述候選文檔的標(biāo)題與所述產(chǎn)品名稱的相關(guān)度。
14.如權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于， 所述計(jì)算子模塊，具體用于按照以下公式確定所述候選文檔的標(biāo)題與所述產(chǎn)品名稱的相關(guān)度
全文摘要
本申請(qǐng)公開了一種推薦產(chǎn)品介紹信息的方法和裝置，該方法包括根據(jù)產(chǎn)品名稱獲取與所述產(chǎn)品名稱相關(guān)的文檔，從獲取的文檔中選擇來源于與所述產(chǎn)品名稱對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品網(wǎng)站的文檔；根據(jù)選擇出的文檔的特征信息和預(yù)先構(gòu)建的文檔分類模型，從所述選擇出的文檔中確定出多個(gè)候選文檔；分別計(jì)算各個(gè)候選文檔的標(biāo)題與產(chǎn)品名稱的相關(guān)度，將相關(guān)度最大的候選文檔確定為向用戶推薦的產(chǎn)品介紹信息。通過本申請(qǐng)，可以減小確定產(chǎn)品介紹信息的過程中的計(jì)算量。
文檔編號(hào)G06F17/30GK102646101SQ20111004219
公開日2012年8月22日 申請(qǐng)日期2011年2月22日 優(yōu)先權(quán)日2011年2月22日
發(fā)明者許洋波 申請(qǐng)人:阿里巴巴集團(tuán)控股有限公司