一种要素知识结构的生成方法，搜索方法，装置及系统与流程

本申请实施例涉及信息搜索
技术领域：
，特别涉及一种要素知识结构的生成方法，搜索方法，装置及系统。
背景技术：
：近年来，我国的企业推广多样化的产品，以适应不同的消费群体。但是，用户在琳琅满目的产品中选择一款最适合自己的产品需要花费大量的时间。如何根据用户的需求，为用户推荐一款适合该用户的产品，成为一个亟待解决的问题。为了解决上述问题，现有技术示出一种智力问答系统，如图1所示，智力问答系统通过分析用户的需求，搜索一款适合用户的产品，然后将该产品推荐给用户。例如，图2为某家保险公司示出的一种智力问答系统的显示界面；其中，问答界面中的每一列称之为“要素”，问答界面中的每一行均称之为“知识”。首先知识问答处理器向用户展示问答界面，用户填写界面中每个知识的所有要素的要素信息，例如：“对象是儿童走失险”、“被投保人是儿童”、“地区是北京”、“价格是3000”、“期限是1-3年”；智能问答处理器对用户填写的要素信息进行分析，搜索一款适合用户的保险险种，并将该保险险种推荐给用户。现有技术示出的智力问答系统要素采取一轮问答的方式，显示所有要素，用户通过自身需求填写每个要素对应的要素信息，智能问答处理器根据要素信息，搜索一款适合用户的产品。由于采用一轮问答的方式，问答处理器对所有要素对应的要素信息进行分析，延长信息搜索的时间，降低信息搜索的效率。技术实现要素：为克服相关技术中存在的问题，本申请实施例示出一种要素知识结构的生成方法，搜索方法，装置及系统。本申请实施例第一方面示出要素知识结构的生成方法，包括：s101生成预置触发信息集，所述预置触发信息集包括至少一条预置触发信息；s102生成与所述预置触发信息对应的反问知识；s103生成所述反问知识对应的预置要素集，所述预置要素集包括至少一条预置要素；s104判断所述预置要素是否为结束要素；s105如果所述预置要素为结束要素，则生成所述预置要素对应的产品；s106否则，生成所述预置要素对应的反问知识，继续执行s103。本申请实施例示出的要素知识结构的生成方法，在要素知识结构生成过程避免了一些“无意义的反问知识”的生成，提高了知识结构的生成效率。本申请实施例第二方面示出基于要素知识结构的搜索方法，包括：s201接收用户的触发信息，遍历预置触发信息集，筛选出与所述触发信息相似度最高的预置触发信息；s202显示与所述预置触发信息对应的反问知识，每个所述反问知识对应一个预置要素集，所述预置要素集包括至少一条预置要素；s203获取所述反问知识的答案信息，筛选出目标预置要素，所述目标预置要素为与所述答案信息相匹配的预置要素；s204判断所述目标预置要素是否为结束要素；s205如果所述目标预置要素是结束要素，则显示所述目标预置要素对应的产品；s206否则，调取并显示所述目标预置要素对应的反问知识，继续执行步骤s203。本申请实施例示出的搜索方法。采用多轮问答的方式搜索出适合用户的产品。在搜索的过程中每款产品对应一系列的“问答过程”在保证搜索到适合用户的产品的前提下，避免一些“无意义的反问知识”的出现，提高了处理器的信息搜索效率；同时，本申请实施例示出的一种基于要素知识结构的搜索方法，降低处理器对数据分析的次数，进而缩短信息搜索的时间，提高了信息搜索的效率。本申请实施例第三方面示出一种要素知识结构的生成装置，所述装置包括：触发信息生成装置，用于生成预置触发信息集，所述预置触发信息集包括至少一条预置触发信息；反问知识生成装置，用于生成与所述预置触发信息对应的反问知识；要素生成装置，用于生成所述反问知识对应的预置要素集；第一判断装置，用于判断所述预置要素是否为结束要素；第一产品生成装置，用于生成所述预置要素对应的产品；要素反问知识生成装置，用于生成所述预置要素对应的反问知识。本申请实施例示出的要素知识结构的生成装置，在要素知识结构生成过程避免了一些“无意义的反问知识”的生成，提高了知识结构的生成效率。本申请实施例第四方面示出一种基于要素知识结构的搜索装置，所述装置包括；信息筛选装置，用于接收用户的触发信息，遍历预置触发信息集，筛选出与所述触发信息相似度最高的预置触发信息；显示装置，用于显示与所述预置触发信息对应的反问知识；要素筛选装置，用于获取所述反问知识的答案信息，筛选出目标预置要素；第二判断装置，用于判断所述目标预置要素是否为结束要素；第二产品生成装置，用于显示所述目标预置要素对应的产品；调取显示装置，用于调取并显示所述目标预置要素对应的反问知识。本申请实施例示出的搜索装置。采用多轮问答的方式搜索出适合用户的产品。在搜索的过程中每款产品对应一系列的“问答过程”在保证搜索到适合用户的产品的前提下，无需遍历所有知识，从而，提高了处理器的信息搜索效率；同时，本申请实施例示出的一种基于要素知识结构的搜索方法，降低处理器对数据分析的次数，进而缩短信息搜索的时间，提高了信息搜索的效率。本申请实施例第五方面是出一种基于要素知识结构的搜索系统，所述处理器包括：所述信息采集终端用于向客户显示反问知识，预置要素集，提示界面，以及产品；所述数据传输设备用于实现信息采集终端和知识存储与分析服务器的交互；所述知识存储与分析服务器用于种要素知识结构的生成，根据输入的答案信息搜索出相应的产品。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为一种智能问答处理器的应用场景图；图2为某家保险公司示出的一智力问答系统的问答界面；图3为本申请一优选实施例示出的一种要素知识结构的生成方法的流程图；图4为本申请一优选实施例示出的一种要素知识结构的生成方法的生成界面；图5为本申请一优选实施例示出的一种基于要素知识结构的搜索方法的流程图；图6为本申请一优选实施例示出的步骤s203的详细流程图；图7为本申请又一优选实施例示出的步骤s203的详细流程图；图8为本申请再一优选实施例示出的步骤s203的详细流程图；图9为本申请一优选实施例示出一种要素知识结构的生成装置的结构框图；图10为本申请一优选实施例示出一种基于要素知识结构的搜索装置的结构框图；图11为本申请一优选实施例示出一种基于要素知识结构的搜索系统的结构框图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。表一为某家保险公司的保险产品的数据表：对象名称被保人地区价格期限产品儿童走失险儿童北京1000元-2000元1年险种1儿童走失险儿童北京1000元-2000元2年险种2儿童走失险儿童北京5000元-8000元3年险种3儿童走失险儿童北京8000元-10000元5年险种4儿童走失险儿童沈阳1000元-2000元1年险种5教育险小学生北京1000元-2000元1年险种6教育险小学生北京1000元-2000元2年险种7教育险小学生北京3000元-4000元5年险种8教育险中学生北京4000元-5000元6年险种9教育险中学生北京4000元-5000元8年险种10教育险中学生北京5000元-6000元2年险种11教育险中学生北京6000元-8000元5年险种12教育险小学生沈阳1000元-2000元1年险种13教育险中学生沈阳1000元-2000元1年险种14传统问答处理器采用表格型知识列表对保险产品的数据进行录入。在表格型知识列表的生成的过程中，首先输入“对象名称儿童走失险”“被投保人是儿童”、“地区是北京”、“价格是1000元-2000元”、“期限是1年”然后输入目标产品是险种1，依次类推，直至完成表一中的所有的数据录入。实施例1:请参阅图3本申请实施例示出一种要素知识结构的生成方法，所述方法包括：s101生成预置触发信息集；所述预置触发信息集包括至少一条预置触发信息；通常情况下每个要素知识结构包括多个触发场景，例如：办保险，买车，买房，买衣服等等。每个场景对应一个标准问和/或至少一个扩展问。以办保险这一触发场景为例，其中，标准问为：我要办保险；对应的扩展问可以为：1.哪款保险适合我，2.我想买保险，3.帮我推荐一款保险，等等。将所有触发场景对应的标准问和扩展问存储入预置触发信息集。其中每个触发场景对应的标准问和扩展问构成一个触发场景的预置触发信息。s102生成与所述预置触发信息对应的反问知识；例如办保险场景的预置触发信息对应的反问知识“您想要投保哪一种保险？”s103生成所述反问知识对应的预置要素集，所述预置要素集包括至少一条预置要素；例如，“您想要投保哪一种保险？”这一条反问知识对应的预置要素集中包括：儿童走失险和教育险等预置要素。s104判断所述预置要素是否为结束要素；s105如果所述预置要素为结束要素，则生成所述预置要素对应的产品；s106否则，生成所述预置要素对应的反问知识，继续执行s103。本申请实施例示出的生成方法的生成过程，知识编辑人员录入知识时，不用再输入繁琐的知识，只需要录入触发信息、添加要素、添加反问知识就完成知识录入过程。以表一示出的数据为例，具体说明本申请实施例示出的生成方法的生成过程具体为，“触发信息”就是触发这一场景的知识。当所述知识录入人员输入数据，处理器获取知识录入人员输入数据，并将数据进行存储，生成相应的预置触发信息集，预置触发信息对应的反问知识，预置要素集；以表一的保险的问答处理器示出的数据为例。请参见图4，其中，1为编辑触发信息，知识录入人员输入或导入：我要办保险，哪款保险适合我，我想买保险，帮我推荐一款保险，等一系列预置触发信息，处理器获取这一系列预置触发信息，并将这一系列预置触发信息与办保险这一知识场景建立联系，生成预置触发信息集。处理器获取知识录入人员编辑的预置触发信息对应的反问知识，并将反问知识与预置触发信息建立联系，然后生成每条反问知识的预置要素集；生成每条反问知识的预置要素集的过程如下：处理器获取预置触发信息对应的反问知识如“您想要投保哪一种保险？”，处理器生成预置要素集中的预置要素如：保险的种类“儿童走失险”“教育险”等预置要素；判断每条所述预置要素是否为结束要素；如果所述预置要素为结束要素，则生成所述预置要素对应的产品；s106否则，生成所述预置要素对应的反问知识，继续执行s103其中“儿童走失险”对应反问知识为“您投保的地区是哪里？”。值得注意的是，由于“儿童走失险”的被保人只有儿童，因此，处理器在“儿童走失险”后生成的反问知识为“您投保的地区是哪里？”。而不是像传统的表格型列表生成方法生成“您的投保人是谁？”处理器再生成“儿童走失险”；生成反问知识“您投保的地区是哪里？”；反问知识“您投保的地区是哪里？”对应的预置要素集中的预置要素包括：“北京”和“沈阳”；其中，“沈阳”为结束要素，处理器生成与“沈阳”对应的产品“险种5”。对于预置要素“北京”，处理器继续生成“北京”对应反问知识为“您希望投保的价格区间是多少？”；处理器生成“您希望投保的价格区间是多少？”对应的预置要素集的预置要素包括：“1000元-2000元”，“5000元-10000元”，“8000元-10000元”；对于预置要素“5000元-8000元”为结束要素，处理器生成“5000元-8000元”对应的产品“险种3”；对于预置要素“8000元-10000元”为结束要素，处理器生成“8000元-10000元”对应的产品“险种4”；对于预置要素“1000元-2000元”对应反问知识为“您需要的投保的期限是几年？”；处理器生成反问知识“您需要的投保的期限是几年？”对应的预置要素集中的预置要素，“1年”和“2年”；其中，“1年”为结束要素，处理器生成“1年”对应的产品“险种1”；“2年”为结束要素，处理器生成“1年”对应的产品“险种2”。以此类推完成表1对应的要素知识结构的生成，直到完成所有产品的生成。。本申请实施例示出的生成方法针对每一款产品设计一系列属于该产品的“问答过程”。所述“问答过程”通过添加反问知识，填写反问知识对应的预置要素集，然后根据预置要素集中每个预置问题要是填写所述预置要素对应的“反问知识”直至预置要素为结束要素，填写所述预置要素对应的产品。本申请实施例示出的要素知识结构的生成方法，在要素知识结构生成过程避免了一些“无意义的反问知识”的生成，提高了知识结构的生成效率。所述“无意义反问知识”如实施例1中对象名称为儿童走失险，投保地区为沈阳的产品只有险种5。那么对于对象名称为儿童走失险，投保地区为沈阳的条件下，“您的投保人是谁？”“您希望投保的价格区间是多少？”“您需要的投保的期限是几年？”均为无意义的反问知识。本申请第二方面示出一种基于要素知识结构的搜索方法，如图5所示所述方法包括：s201接收用户的触发信息，遍历预置触发信息集，筛选出与所述触发信息相似度最高的预置触发信息；接收用户的触发信息，首先筛选出与所述触发信息相似度最高的预置反馈信息。由于不同用户的习惯不同，不同的用户针对同一问题也会给出不同的触发信息，本申请中，每个触发消息对应一条标准问和多条扩展问，以满足本申请实施例示出的搜索方法适用于不同的用户给出的触发信息。在实际应用中，系统可以直接给定某一个场景，也可以给出若干个场景供用户选择，从而触发相应的反问知识。另外，也可以是要素知识与其他知识类型共存的系统，此时需要先判断接收到的用户触发信息是否为要素知识，所述要素知识通常为对一种产品的需求。如：我想办保险，保险即为一种产品。将我要办保险划分为要素知识。如果接收到的用户触发信息是要素知识，显示与所述预置触发信息对应的反问知识。如果接收到的用户触发信息不是要素知识，则进入其他类型的搜索界面或者给出提示信息。s202显示与所述预置触发信息对应的反问知识，每个所述反问知识对应一个预置要素集，所述预置要素集包括至少一条预置要素；s203获取所述反问知识的答案信息，筛选出目标预置要素，所述目标预置要素为与所述答案信息相匹配的预置要素；当与用户输入的触发信息相似度最高的预置反馈信息为要素知识时，用户的显示界面显示出与所述预置反馈信息相对应的反问知识。值得注意的是：本申请的反问知识均采用反问句的形式进行问答，例如“您希望投保的价格区间是多少”，反问知识中出现“价格”二字对用户起到提示作用，提醒用户在该轮问答的过程中填写的是价格。用户根据提示结合自己的需求填写相应的答案信息。通过反问中的提示意思引导用户进行多轮问答最终得到用户的目标信息。s204判断所述目标预置要素是否为结束要素；s205如果所述目标预置要素是结束要素，则显示所述目标预置要素对应的产品；s206否则，调取并显示所述目标预置要素对应的反问知识，继续执行步骤s203。直至用户输入的答案信息对应的预置要素为结束要素。本申请实施例示出的搜索方法。采用多轮问答的方式搜索出适合用户的产品。在搜索的过程中，无需遍历所有知识，从而提高了问答处理器的信息搜索效率。实施例2：请继续参考表一示出的数据，用户输入反馈信息“保险”；处理器筛选出与所述“保险”相似度最高的预置触发信息“我想办保险”；处理器判断预置触发信息“我想办保险”为要素知识；处理器调出与所述预置触发信息“我想办保险”相对应的反问知识“您想要投保哪一种保险？”；用户输入答案信息“教育险”；处理器筛选出与所述答案信息“教育险”相匹配的目标预置要素“教育险”。处理器判断所述目标预置要素“教育险”是否为结束要素，“教育险”不为结束要素；处理器调取并显示“教育险”对应的反问知识“您的投保人是谁？”。用户输入答案信息“7岁儿童”。处理器筛选出与所述答案信息“7岁儿童”相匹配的目标预置要素“小学生”。处理器判断目标预置要素“小学生”是否为结束要素，目标预置要素“小学生”不为结束要素；此时，处理器调取并显示目标预置要素“小学生”对应的反问知识“您投保的地区是哪里？”。用户输入答案信息“沈阳”；处理器筛选出与所述答案信息“沈阳”相匹配的目标预置要素“沈阳”。处理器判断目标预置要素“沈阳”为结束要素，显示目标预置要素“沈阳”对应的产品“险种13”给用户。可见在此次搜索过程中用户共填写了3次答案信息，处理器分别对3次答案信息进行分析最终搜索到适合用户的产品。传统的问答方法用户需要填写5次答案信息，处理器分别对5次答案信息进行分析方可搜索到适合用户的产品。综上所述，本申请实施例示出的一种基于要素知识结构的搜索方法，降低处理器对数据分析的次数，进而缩短信息搜索的时间，提高了信息搜索的效率。实施例3：请继续参考表一示出的数据；处理器筛选出与所述“我要办保险”相似度最高的预置触发信息“我想办保险”；处理器判断“我想办保险”为要素知识；处理器调出与所述“我想办保险”相对应的反问知识“您想要投保哪一种保险？”；用户输入答案信息“教育险”；处理器判断所述“教育险”是否为结束要素，教育险不为结束要素；处理器筛选出与所述答案信息“教育险”相匹配的目标预置要素“教育险”；处理器判断所述目标预置要素“教育险”是否为结束要素，“教育险”不为结束要素；处理器调取并显示所“教育险”对应的反问知识“您的投保人是谁？”。“您的投保人是谁？”；用户输入答案信息“小学生”。处理器筛选出与所述答案信息“小学生”相匹配的目标预置要素“小学生”。处理器判断目标预置要素“小学生”是否为结束要素，目标预置要素“小学生”不为结束要素；此时，处理器调取并显示目标预置要素“小学生”对应的反问知识“您投保的地区是哪里？”；用户输入答案信息“北京”；处理器筛选出与所述答案信息“北京”相匹配的目标预置要素“北京”。处理器判断目标预置要素“北京”不是结束要素；此时，处理器调取并显示目标预置要素“北京”对应的反问知识“您希望投保的价格区间是多少？”；用户输入答案信息“2000”；处理器筛选出与所述答案信息“1000”相匹配的目标预置要素“1000元-2000元”。处理器判断目标预置要素“1000元-2000元”不是结束要素；此时，处理器调取并显示目标预置要素“1000元-2000元”对应的反问知识“您需要的投保的期限是几年？”；用户输入答案信息“1”；处理器筛选出与所述答案信息“1”相匹配的目标预置要素“1年”。处理器判断目标预置要素“1年”是结束要素，显示目标预置要素“1年”对应的产品“险种6”给用户。本申请实施例3示出的搜索方法虽然用户填写5次答案信息，处理器分别对5次行分析方可搜索到适合用户的产品。但是本申请实施例3示出的搜索方法，在搜索与答案信息相匹配的预置问题答案的过程中处理器的计算量明显减少。例如实施例3中处理器调出并显示“您需要的投保的期限是几年？”用户给出1的答案信息时，采用本申请实施例3示出搜索方法“您需要的投保的期限是几年？”对应的预置要素集中包括：“1年”和“2年”，两个预置要素。处理器在两个预置要素中筛出一个与所述“1”的答案信息相匹配的预置要素。而传统的问答方法处理器针对表一示出的数据“您需要的投保的期限是几年”，处理器需要从“1年，2年，3年，8年，10年”甚至更多个预置要素中筛选出与所述“1”相匹配的预置问题答案的计算量远大于本申请实施例3示出的方法在处理相同的问题时处理器的计算量。综上所述本申请实施例示出的方法降低了处理器的运算量，提高了信息的搜索效率。本申请实施例示出的搜索方法用户体验感非常好，本申请实施例示出的处理器是升级成一个智能对话处理器，传统的问答处理器都是用户提问，处理器回答，而我们的处理器达到了处理器和用户对话的效果。实施例4：为了进一步降低处理器的运算量，提高信息的搜索效率本申请又一实施例目标预置要素方法：请参阅图6所述步骤203包括：s20311调取并显示所述反问知识对应的预置要素集；s20312接收从所述提示界面上获取的目标预置要素。本实施例中当与用户输入的触发信息相似度最高的预置反馈信息为要素知识时，显示与所述预置反馈信息相对应的反问知识的同时，调取并显示所述反问知识对应的预置要素集，用户根据自身需求选择适合自己的预置问题要素，此时，处理器判断所述预置要素是否为结束要素，如果所述预置要素是结束要素，则显示所述预置要素对应的产品，如果所述预置要素不是结束要素，则直接调取并显示所述预置要素对应的下一条反问知识。本申请实施例中用户直接在预置要素集中选取所需的预置要素，处理器无需搜索与用户输入的答案信息相匹配的预置答案信息，进一步降低处理器的运算量，缩短信息搜索时间，提高信息搜索的效率。为了详述上述实施例中筛选出目标预置要素执行流程，在本申请的又一实施例中示出一种目标预置要素的筛选方法，如图7所示：20321遍历所述预置要素集；20322计算所述预置要素集中每个预置要素与所述要素信息的相似度，选取最大相似度；20323判断所述最大相似度是否大于或等于预置相似度阈值；20324如果最大相似度大于或等于预置相似度阈值，则确定产生所述最大相似度的预置要素为目标预置要素；20325如果最大相似度小于预置相似度阈值，则显示用于提示是否进行重新输入要素信息的提示界面；提示界面包括，提示用户“是否重新输入要素信息”，客户根据自身的需求选择是否重新输入要素信息；提示界面也可以包括“继续弹出上一条反问句”；例如当反问知识为“您想要投保哪一种保险？”，用户给出的答案信息为“3年”，显然用户输入的答案信息与预置要素不匹配，此时提示界面显示“输入的要素信息有误，您想要投保哪一种保险？”。提示界面还可以包括提示用户需要输入的内容，例如当反问知识为“您想要投保哪一种保险？”，用户给出的答案信息为“3年”，显然用户输入的答案信息与预置要素不匹配，此时提示界面显示“儿童走失险或教育险中选择适合您的保险”等提示性的内容。20326接收从所述提示界面上获取的反馈信息；20327当所述反馈信息为重新输入要素信息时，再次接收答案信息，继续执行步骤s20321。实施例中，计算所述相似度的方法可采用cos法。当用户输入的答案信息为文本或图片时，本申请实施例采用cos法计算答案信息与预置要素之间的匹配度。首先计算所述预置要素集中每个预置要素与所述要素信息的相似度，选取最大相似度；当最大相似度值小于预置相似度预置时，证明预置要素集中不存在与所述答案信息匹配的预置答案信息，此时用户可以选择放弃搜索或者重新输入答案信息。为了进一步降低处理器的计算量，本申请实施例示出一筛选目标预置要素的过程，如图8所示；s20331当所述答案信息为数字信息时，遍历所述预置答案集；s20332判断所述预置答案集中是否存在数字预置问题答案；所述数字预置问题答案为数值范围大于或等于所述答案信息的数值范围的预置问题答案；如果存在所述数字预置问题答案，则执行s20333选取数字预置问题答案为目标预置要素；如果不存在所述数字预置问题答案，则执行s20334显示用于提示是否进行重新输入答案信息的提示界面；s20335接收从所述提示界面上获取的反馈信息；s20336当所述反馈信息为重新输入要素信息时，再次接收答案信息，继续执行步骤s20331。本申请实施例示出的目标预置要素的筛选方法，当用户输入的当所述答案信息为数字信息时，无需计算所述预置要素集中每个预置要素与所述要素信息的相似度，仅仅通判断是否存在数字预置问题答案，便可找到目标预置要素。减少处理器的计算量，提高信息搜索的效率。本申请第三方面示出一种要素知识结构的生成装置，如图9所示所述装置包括：触发信息生成装置，用于生成预置触发信息集，所述预置触发信息集包括至少一条预置触发信息；反问知识生成装置，用于生成与所述预置触发信息对应的反问知识；要素生成装置，用于生成所述反问知识对应的预置要素集；第一判断装置，用于判断所述预置要素是否为结束要素；第一产品生成装置，用于生成所述预置要素对应的产品；要素反问知识生成装置，用于生成所述预置要素对应的反问知识。本申请实施例示出的要素知识结构的生成装置，在要素知识结构生成过程避免了一些“无意义的反问知识”的生成，提高了知识结构的生成效率。本申请第四方面示出一种基于要素知识结构的搜索装置，如图10所示所述装置包括：信息筛选装置，用于接收用户的触发信息，遍历预置触发信息集，筛选出与所述触发信息相似度最高的预置触发信息；显示装置，用于显示与所述预置触发信息对应的反问知识；要素筛选装置，用于获取所述反问知识的答案信息，筛选出目标预置要素；第二判断装置，用于判断所述目标预置要素是否为结束要素；第二产品生成装置，用于显示所述目标预置要素对应的产品；调取显示装置，用于调取并显示所述目标预置要素对应的反问知识。本申请实施例示出的搜索装置。采用多轮问答的方式搜索出适合用户的产品。在搜索的过程中每款产品对应一系列的“问答过程”在保证搜索到适合用户的产品的前提下，避免一些“无意义的反问知识”的出现，提高了处理器的信息搜索效率；同时，本申请实施例示出的一种基于要素知识结构的搜索方法，降低处理器对数据分析的次数，进而缩短信息搜索的时间，提高了信息搜索的效率。本申请第五方面示出一种基于要素知识结构的搜索系统，如图11所示所述系统包括：所述信息采集终端用于向客户显示反问知识，预置要素集，提示界面，以及产品；所述数据传输设备用于实现信息采集终端和知识存储与分析服务器的交互；所述知识存储与分析服务器用于种要素知识结构的生成，根据输入的答案信息搜索出相应的产品。由以上技术方案可知，本申请实施例示出要素知识结构的生成方法，搜索方法，装置及系统，其中要素知识结构的生成方法，在要素知识结构生成过程避免了一些“无意义的反问知识”的生成，提高了知识结构的生成效率；一种基于要素知识结构的搜索方法，采用多轮问答的方式搜索出适合用户的产品。在搜索的过程中每款产品对应一系列的“问答过程”在保证搜索到适合用户的产品的前提下，避免一些“无意义的反问知识”的出现，提高了处理器的信息搜索效率；同时，本申请实施例示出的一种基于要素知识结构的搜索方法，降低处理器对数据分析的次数，进而缩短信息搜索的时间，提高了信息搜索的效率。可以理解的是，本申请可用于众多通用或专用的计算处理器环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器处理器、基于微处理器的处理器、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络pc、小型计算机、大型计算机、包括以上任何处理器或设备的分布式计算环境等等。本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。需要说明的是，在本申请中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的申请后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本
技术领域：
中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。当前第1页12