基于多维度实体分析与混合检索的商品推荐方法及系统

本发明提出一种基于多维度实体分析与混合检索的商品推荐方法及系统，属于自然语言处理领域。方法为：对用户问题进行预处理，得到初步用户优化问题及通用建议；抽取初步用户优化问题的关键实体，基于实体匹配筛选商品推荐相关问题；基于用户行为记录得到偏好实体；对商品推荐相关问题的关键实体和偏好实体进行语义扩展，得到扩展实体；将扩展实体进行拼接重组，基于语义检索和全文检索的混合检索，匹配历史推荐结果；将历史推荐结果进行聚合，基于指定格式及字数生成商品推荐要点语句，输出商品推荐要点语句和所述通用建议。从而克服常规技术在问题筛选、偏好分析、检索及结果呈现等方面的不足，多环节全方位提高商品推荐的效率与质量。