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基于关键词库的相关搜索词推荐算法 | 实现步骤与代码示例

2024-07-01 18:09 标签:相关搜索词

在一个关键词库中拉取推荐与某个关键词相关的关键词,可以通过多种算法实现。以下是一个详细的实现方案,涵盖了数据准备、算法选择和具体步骤。

实现方案

  1. 数据准备

    • 关键词库:包含所有可能的关键词及其相关信息(如搜索频率、点击率等)。
    • 共现矩阵:记录每对关键词在同一会话中的共现次数。
    • 词向量模型:使用预训练的词向量模型(如Word2Vec、GloVe等)表示每个关键词。
  2. 算法选择

    • 基于共现矩阵的相关度计算(例如点互信息PMI)。
    • 基于词向量的余弦相似度计算。
    • 混合方法:结合以上两种方法,综合评估相关度。
  3. 具体步骤

方法一:基于共现矩阵的相关度计算

  1. 构建共现矩阵

    • 创建一个N×N的矩阵,N是关键词库中的总关键词数。
    • 填充矩阵,记录每对关键词在同一会话中的共现次数。
  2. 计算点互信息(PMI)

    • PMI公式:PMI(x, y) = log(P(x, y) / (P(x) * P(y)))
      • P(x, y) 是查询词 x 和 y 的联合概率。
      • P(x) 和 P(y) 分别是查询词 x 和 y 的边际概率。
  3. 推荐相关关键词

    • 对于给定的关键词,从共现矩阵中提取与之共现次数最多或PMI值最高的关键词作为推荐。

方法二:基于词向量的余弦相似度计算

  1. 训练或加载预训练的词向量模型

    • 可以使用Word2Vec、GloVe等预训练模型,也可以根据自己的数据进行训练。
  2. 获取目标关键词的词向量

    • 从词向量模型中提取目标关键词对应的向量表示。
  3. 计算余弦相似度

    • 对于每个候选关键词,计算其与目标关键词之间的余弦相似度。
      
      from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

    def cosine_similarity(vec1, vec2):
    return np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2))

    target_vector = model[target_keyword]

    similarities = {}
    for keyword in keyword_list:
    if keyword != target_keyword:
    similarity = cosine_similarity(target_vector, model[keyword])
    similarities[keyword] = similarity

  4. 推荐相关关键词

    • 根据余弦相似度排序,选择相似度最高的一些关键词作为推荐。

方法三:混合方法

  1. 结合共现矩阵和词向量模型

    • 先根据共现矩阵筛选出一部分候选关键词。
    • 再使用词向量模型计算这些候选关键词与目标关键词之间的余弦相似度。
  2. 综合评分

    • 为每个候选关键词分配一个综合评分,可以是简单加权平均,也可以是其他更复杂的方法。
  3. 推荐相关关键词

    • 根据综合评分排序,选择得分最高的一些关键词作为推荐。

示例代码

以下是基于词向量模型和余弦相似度的方法实现示例:

import numpy as np
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 加载预训练的Word2Vec模型
model = Word2Vec.load("path/to/word2vec/model")

def get_related_keywords(target_keyword, keyword_list, top_n=10):
    if target_keyword not in model.wv:
        return []

    target_vector = model.wv[target_keyword]

    similarities = {}

    for keyword in keyword_list:
        if keyword in model.wv and keyword != target_keyword:
            similarity = cosine_similarity([target_vector], [model.wv[keyword]])[0][0]
            similarities[keyword] = similarity

    # 按照相似度排序并返回前N个相关关键字
    sorted_keywords = sorted(similarities.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)

    return [keyword for keyword, _ in sorted_keywords[:top_n]]

# 示例使用
keyword_list = ["iPhone", "手机壳", "耳机", "保护膜", "蓝牙耳机"]
target_keyword = "iPhone"

related_keywords = get_related_keywords(target_keyword, keyword_list)
print(related_keywords)

总结

通过上述步骤,我们可以实现一个基于共现矩阵和/或词向量模型的相关搜索词推荐系统。选择适合的数据和算法,可以有效提升站内搜索体验。

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