随着互联网上的数据量不断增长，自定义搜索引擎也迅速增长。中，关键词推荐技术用于搜索与初始关键词相关的其他关键词，帮助用户快速准确地搜索目标，并广泛应用于搜索和控制系统。索引擎。专利文献的基础上，分析了推荐技术专利申请的年度数量，申请领域的细分和主要申请人。
时，对关键词推荐技术进行了排名，将几个典型的典型专利视为主线，并对关键词推荐技术的发展过程进行了考察。他工作人员必须了解该技术的背景以及未来的专利审查。键词：搜索引擎;关键词推荐;定制;专利分析介绍随着互联网的普及，搜索引擎已成为人们获取信息的最重要方式之一。索引擎采用的主要交互方式是用户独立输入关键字，恢复系统根据输入的关键字提供检索结果。而，由于用户输入的关键字通常较短并且可能存在模糊，故意模糊等情况，因此不可能准确地表达其搜索意图。帮助用户更好地构建关键字，搜索引擎通常使用自定义关键字推荐技术通过分析文档的结构，用户的导航行为及其评价，建立用户感兴趣的模型，推荐用户真正需要的关键词，搜索的准确性是改进，以及用户智能和实践研究经验。定义关键字推荐技术概述早在20世纪90年代，研究人员就关键词推荐进行了研究。技术已成为搜索引擎的基本技术之一。定义关键字建议可以基于它们所基于的数据源大致分为三类：基于文档的词典，基于研究的期刊和其他相关技术，如图1所示。-clés。于用户的搜索日志的关键字推荐技术基于用户的观点来自用户的搜索日志的历史记录。使用分组技术来计算关键字之间的相似性，并返回具有更高相关性的关键字。技术通常从搜索日志中分析用户行为，并检索用户ID和组的特征。于与推荐自定义关键字相关的其他技术，它主要包括一些其他技术，使用户更容易使用搜索引擎。如，用户与用户交互并组合用户的当前位置信息以提供关键字。关键字建议相关的专利申请的定制分析在CNABS和DWPI数据库中，通过“搜索”，“关键词”，“推荐”及其扩展的英语和中文词汇作为关键词并且不包括IPC分类号G06Q使用2016年5月之前发布的300多份专利文献的样本来分析全球专利申请的发展，应用领域的分布和重要存款人的分配，以及在不同阶段获得技术发展趋势和专利申请。人所属的地理分布和主要申请人的分布。中，每个家庭中最早的优先日期被视为申请日期，一系列家庭申请被视为申请。际专利申请量趋势分析图2说明了专利申请的自定义关键词推荐技术的总体趋势，可以将其分为四个时期，这四个时期基于增长率增长。求量。芽研究引擎（2003年之前）诞生于1990年，经过近10年的发展，它开始向个性化趋势发展。1998-2003是自定义搜索引擎中关键词推荐技术的新生阶段，现阶段的应用程序数量非常少。表候选人是国际商业机器（IBM）和皇家飞利浦（KONINK PHILIPS）电子。续增长阶段（2004 - 2007年）始于2004年。性化关键词推荐技术每年的专利申请数量明显高于2003年之前。请量和应用量的总体趋势申请人的发展趋于稳定。
长目前，申请量排名前三的国家如图3所示。美国提交的专利申请数量为67％，其中前四名申请人是微软，谷歌，雅虎和IBM。外，韩国和中国分别占25％和5％，这也表明中国和韩国在信息技术领域迅速发展，涉及搜索引擎。此期间。2008年至2011年的快速增长阶段（2008 - 2011年），除了2009年观察到的下降趋势（经济环境的影响），
宁波网站优化申请数量和申请人数增加没有巨人。是由于计算机行业在此期间的快速发展，导致了定制关键词推荐技术的商业关注度的急剧增加，从而应用程序的快速增长。时，图4显示了四个主要应用程序的国家/地区细分。以看出，中国在此期间的应用保持了快速发展，应用数量超过了早期开始的韩国和日本，这与快速发展密切相关。2008年以后，中国各种计算机企业都在中国。美国，申请数量趋于稳定，技术发展成熟度也很高，保持了绝对的领导地位。
成熟阶段（从2012年至今），个性化关键词推荐技术的专利申请数量自2012年以来一直呈稳步上升趋势。时，图5显示了五大应用的国家。这个阶段，中国的大型中国公司充分意识到知识产权的重要性，申请数量超过了美国。别是百度，奇虎和腾讯等公司在中国提交的专利数量和质量都有了显着提高。该领域重要候选人的分析本节将更详细地分析该领域的重要候选人，主要考虑候选人多年来提交的申请总数及其根据申请总数的排名。名前16位候选人的分布如图6所示。中：GOOG：Google（美国）; MICT：微软（美国）; BAID：百度（中国）;雅虎：雅虎（美国）; IBMC：国际商业机器（美国）; QIHU：奇虎（中国）; ABAB：阿里巴巴（中国）; NHNN：NHN Co.，Ltd。韩国）; TNCT：腾讯（中国）; ETRI：韩国电子和电信研究所（韩国）; EBAY：E-Bay（美国）;泄漏：富士通株式会社（日本）; INCR：INCRUIT（韩国）; KING：金山（中国）; NITE：日本电信电话有限公司（日本）; SOGO：搜狗（中国）。图6所示，在该领域，谷歌，微软，雅虎，IBM等国际公司。相对活跃的候选人，他们在应用程序和质量方面处于领先地位，如百度。虎，阿里巴巴和腾讯等知名国家公司也占据了更大的席位。自定义关键字建议相关的专利技术开发分析自定义关键字推荐技术可分为基于文档的字典，基于研究的期刊和其他相关技术。7显示了1998年至2015年与三种技术相关的专利申请的分布。图7所示，基于文献字典和研究期刊的关键词推荐的主要技术是该技术。
章将分析基于文档的词典和基于研究的期刊的开发，并将为每年提供代表性的专利技术。请专利是主线，基于文档字典的示例性专利如图8所示。申请时间为主线，关键词推荐技术的专利实例基于搜索日志的自定义在图4中呈现。论本文结合国内外专利申请的现状，对自定义搜索引擎中关键词推荐专利技术进行深入分析和研究，并对其过程进行了回顾。展。述分析表明，虽然中国的关键词推荐技术起步较晚，但在过去十年中发展迅速，并出现了许多大型竞争公司。外，已经开发并广泛使用基于文档字典和研究期刊的关键字推荐技术。
未来，关键词推荐技术应该在混合推荐的意义上发展，充分利用每种推荐方法的好处并提高推荐的有效性。考文献[1]张波，周瑞瑞，于兵。同过滤推荐算法专利审查[J.]河南科技，2015（10）：3~5。2]王莹，罗坤，姜磊等。容图像恢复技术专利技术综述[J]。视技术，2013，27（2）：62-65。3]李亚楠，王斌，李金涛。荐技术综述搜索引擎查询[J]。文信息学报，2010，24（6）：75-84。4]王芬，王慈，熊静。定义搜索基于协同过滤推荐专利技术[J] .Science和技术展望，2016.26（29）：266- 267简介作者：李欢（1989-），妻子汉族，湖南娄底，江苏省专利审查合作研究院硕士研究生，国家知识产权局专利办公室，研究培训生，研究方向：工作在搜索信息和处理图像时检查专利。
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