一种智能搜索方法和装置

1.一种智能搜索方法，其特征在于，包括：
步骤一，获取用户的当前位置信息；
步骤二，根据所述当前位置信息以及当前时间，通过对应所述用户的定制搜索模型进行搜索，获得针对所述用户的兴趣点信息和/或事件信息；其中，所述定制搜索模型是通过对所述用户所属的基本人群进行各时间段的需求分析而获得；
步骤三，将所述兴趣点信息和/或事件信息推送给所述用户。
2.根据权利要求1所述的智能搜索方法，其特征在于，所述定制搜索模型包括：
根据所述用户所属的基本人群计算需求的关注度，建立时间为横轴，关注度为纵轴的需求关注曲线，并且依据不同需求的需求关注曲线获得当前时间点的按照关注度数值高低排列的需求顺序；
将各种需求进行分类定义，并与兴趣点建立对应关系。
3.根据权利要求2所述的智能搜索方法，其特征在于，
根据所述用户的用户特征确定所述用户所属的基本人群；
所述用户特征包括：通过用户注册、使用分析、问答互动、主动添加等方式获得的年龄参数、性别参数、职业参数和/或爱好参数。
4.根据权利要求2所述的智能搜索方法，其特征在于，还包括，通过兴趣点区域影响力模型对所述定制搜索模型进行修正，所述兴趣点区域影响力模型包括：根据兴趣点的级别和类型确定影响力的衰减半径和衰减曲线，根据兴趣点与所述用户的当前位置之间的距离修正需求和兴趣点的关注度。
5.根据权利要求2所述的智能搜索方法，其特征在于，还包括，通过扰动因素模型对所述定制搜索模型进行修正，所述扰动因素模型包括：根据客观事件修正需求和兴趣点的关注度。
6.根据权利要求5所述的智能搜索方法，其特征在于，所述客观事件包括预置的已知事件和获取的突发事件；
所述预置的已知事件为：季节、时令、节气、节日和/或地方风俗；
所述获取的突发事件为：天气、交通状况、社会新闻事件和/或潮流热点。
7.根据权利要求2所述的智能搜索方法，其特征在于，还包括，通过日常累计的所述用户在特定位置或兴趣点位置的出现频率和出现时间段，对所述定制搜索模型进行修正。
8.根据权利要求3所述的智能搜索方法，其特征在于，
所述步骤三中还包括，根据所述用户的用户特征，确定所述兴趣点信息和/或事件信息的显示种类、显示条数和/或排列顺序；
所述兴趣点信息包括：名称、类别、经度、纬度、以及电话；
所述兴趣点信息还包括：体验评论、动态优惠、百科知识和/或专题；
所述事件信息为：交通状况、与消费相关的社会新闻事件和/或潮流热点。
9.一种智能搜索装置，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于：获取用户的当前位置信息；
搜索模块，用于：根据所述当前位置信息以及当前时间，通过对应所述用户的定制搜索模型进行搜索，获得针对所述用户的兴趣点信息和/或事件信息；其中，所述定制搜索模型是通过对所述用户所属的基本人群进行各时间段的需求分析而获得；
推送模块，用于：将所述兴趣点信息和/或事件信息推送给所述用户。
10.根据权利要求9所述的智能搜索装置，其特征在于，
所述信息获取模块还用于：在用户知情的前提下，通过用户注册、使用分析、问答互动、主动添加等方式获得用户的年龄参数、性别参数、职业参数和/或爱好参数；在用户知情的前提下，在用户登录或刷新软件时获取用户的时间以及用户身份标识号码；
所述搜索模块包括：建模模块，用于：根据所述用户所属的基本人群计算需求的关注度，建立时间为横轴，关注度为纵轴的需求关注曲线，并且依据不同需求的需求关注曲线获得当前时间点的按照关注度数值高低排列的需求顺序；需求编码挂接模块，用于：将各种需求进行分类定义，并与兴趣点建立对应关系；
所述建模模块还用于：通过兴趣点区域影响力模型对所述定制搜索模型进行修正，通过扰动因素模型对所述定制搜索模型进行修正，通过日常累计的所述用户在特定位置、兴趣点位置的出现频率和出现时间段，对所述定制搜索模型进行修正；
所述推送模块还用于：根据所述用户的用户特征，确定所述兴趣点信息和/或事件信息的显示种类、显示条数和/或排列顺序；所述兴趣点信息包括：名称、类别、经度、纬度、以及电话；所述兴趣点信息还包括：体验评论、动态优惠、百科知识和/或专题。

暂无