实体推荐方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及实体推荐方法及装置。
【背景技术】
[0002]在目前的搜索技术中，为激发用户更多的搜索需求，在接收到用户输入的搜索语句之后，搜索引擎除了将搜索到的与该搜索语句相关的网页链接展现给用户外，还会通过设定的推荐算法计算该搜索语句中包含的实体的相关实体，并将该相关实体作为推荐实体展现给用户，同时将相应的推荐理由也进行展现。
[0003]其中，推荐算法主要采用协同过滤算法。协同过滤算法分为两大类:基于用户的协同过滤算法和基于推荐内容的协同过滤算法。目前，较为主流的是利用基于用户的协同过滤算法，即利用搜索语句中包含的实体之间的共现特征来计算实体间的相关性，从而来做推荐计算。
[0004]然而，基于用户的协同过滤算法的相关实体推荐方案存在如下缺陷:推荐实体与搜索语句中包含的实体的相关度较低，导致推荐实体的可解释性差。
【发明内容】
[0005]本发明实施例提供实体推荐方法及装置，以提高推荐实体与搜索语句中包含的实体之间的相关度，增强推荐实体的可解释性。
[0006]—方面，本发明实施例提供了一种实体推荐方法，该方法包括:
[0007]接收用户通过文字输入方式或语音输入方式输入的搜索语句，识别所述搜索语句中包含的搜索实体；
[0008]根据预先创建的实体关联关系网，获取所述搜索实体的N阶相关实体，其中所述N阶相关实体中的第一阶相关实体为同所述搜索实体具有直接关联关系的实体，第i阶相关实体为同第i_l阶相关实体具有直接关联关系的实体，所述N为大于I的自然数，所述i大于2小于或等于N ;
[0009]将获取的各阶相关实体进行展现。
[0010]另一方面，本发明实施例还提供了一种实体推荐装置，该装置包括:
[0011]搜索实体识别单元，用于接收用户通过文字输入方式或语音输入方式输入的搜索语句，识别所述搜索语句中包含的搜索实体；
[0012]相关实体获取单元，用于根据预先创建的实体关联关系网，获取所述搜索实体的N阶相关实体，其中所述N阶相关实体中的第一阶相关实体为同所述搜索实体具有直接关联关系的实体，第i阶相关实体为同第i_l阶相关实体具有直接关联关系的实体，所述N为大于I的自然数，所述i大于2小于或等于N;
[0013]展现单元，用于将所述相关实体获取单元获取的各阶相关实体进行展现。
[0014]本发明实施例提供的技术方案，基于预先创建的实体关联关系网，查询与搜索实体具有直接关联关系和间接关联关系的多阶相关实体，作为推荐实体展现给用户，可以提高推荐实体与搜索语句中包含的实体之间的相关度，增强推荐实体的可解释性。
【附图说明】
[0015]图1是本发明实施例一提供的一种实体推荐方法的流程示意图；
[0016]图2是本发明实施例二提供的一种实体推荐方法的流程示意图；
[0017]图3是本发明实施例三提供的一种实体推荐方法的流程示意图；
[0018]图4是本发明实施例四提供的一种实体推荐方法的流程示意图；
[0019]图5是本发明实施例五提供的一种实体推荐装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0020]下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
[0021 ] 在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
[0022]实施例一
[0023]图1是本发明实施例一提供的一种实体推荐方法的流程示意图。本实施例可用于引导用户发现真正意图或引起用户的相关兴趣进行再次搜索。本实施例的方法可以由实体推荐装置来执行，该装置可通过软件实现，集成于为各式各样的终端设备提供搜索服务的搜索引擎中。参见图1，本实施例提供的实体推荐方法具体包括如下操作:
[0024]操作110、接收用户通过文字输入方式或语音输入方式输入的搜索语句，识别搜索语句中包含的搜索实体。
[0025]在本实施例中，搜索语句可以是用户通过键盘或手写操作在搜索框中输入的文本格式的语句，也可以是用户通过语音采集装置(例如麦克风)输入的语音信息，将该语音信息作为本次搜索对应的搜索语句。
[0026]在接收到搜索语句后，对该搜索语句进行识别，以提取其中所包含的实体，作为搜索实体。例如，输入的搜索语句为“鼓浪屿是在厦门吗”，则搜索实体为“鼓浪屿”和“厦门”。其中，对于语音格式的搜索语句而言，需先将其转换为文本格式的搜索语句，然后进行搜索实体识别。具体的转换操作可在本地由实体推荐装置完成，或者上报语音识别服务器，由该服务器完成，本实施例对此不作具体限定。
[0027]操作120、根据预先创建的实体关联关系网，获取搜索实体的N阶相关实体。
[0028]在本实施例中，可预先对语料库进行挖掘，来创建实体关联关系网。实体关联关系网为用于描述实体之间关联关系的语义网络。语料库可由基于设定算法从互联网中爬取到的大量网站所提供的网页组成，这些网页中可包含有结构化数据和/或非结构化数据。示例性的，实体关联关系网为知识图谱。
[0029]其中，N阶相关实体中的第一阶相关实体为同搜索实体具有直接关联关系的实体，第i阶相关实体为同第1-Ι阶相关实体具有直接关联关系的实体，N为大于I的自然数，i大于2且小于或等于N。优选的，如果不同阶相关实体出现相同的实体(例如，第一阶相关实体中包括“九寨沟”，第三阶相关实体中也存在“九寨沟”)，则可仅保留相同实体中的一个实体即可。
[0030]所谓两个实体具有直接关联关系指的是:这两个实体之间无需通过第三实体就具备关联关系。例如，用户输入了“红高粱”这一电视剧类别的搜索实体，由于其主演是“周迅”这一人物类别的实体，而“周迅”演过的作品有“大明宫词”、“橘子红了”等电视剧类别的实体，所以:“周迅”与“红高粱”具有直接关联关系，为“红高粱”的第一阶相关实体；而“大明宫词”或者“橘子红了”只是与“周迅”具有直接关联关系，其并不与“红高粱”具有直接关联关系，要借助于“周迅”这一中间实体才能与“红高粱”间接产生关联关系，为“红高粱”的第二阶相关实体。
[0031]再例如，搜索实体为“刘德华”，与其具有夫妻这一直接关联关系的相关实体是“朱丽倩”，而与实体“朱丽倩”具有父女这一直接关联关系的相关实体是“朱建城”。则“朱丽倩”为搜索实体“刘德华”的第一阶相关实体，而“朱建城”要借助于“朱丽倩”这一中间实体才能与“刘德华”间接产生关联关系，为“刘德华”的第二阶相关实体。
[0032]操作130、将获取的各阶相关实体进行展现。
[0033]本实施例提供的技术方案，基于预先创建的实体关联关系网，查询与搜索实体具有直接关联关系和间接关联关系的多阶相关实体，作为推荐实体展现给用户，可以提高推荐实体与搜索语句中包含的实体之间的相关度，增强推荐实体的可解释性。
[0034]实施例二
[0035]图2是本发明实施例二提供的一种实体推荐方法的流程示意图。本实施例在上述实施例一的基础上，增加了“创建实体关联关系网”以及“获取并展现推荐理由”的操作。参见图2，本实施例提供的实体推荐方法具体包括如下操作:
[0036]操作210、获取知识图谱，其中知识图谱包括至少一个实体和实体的特征。
[0037]在知识