[发明专利]智能个性化服务网站构造方法无效

专利信息
申请号: 200810010317.8 申请日: 2008-02-01
公开(公告)号: CN101236563A 公开(公告)日: 2008-08-06
发明(设计)人: 刘峰;孙宏 申请(专利权)人: 刘峰;孙宏
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30
代理公司: 沈阳杰克知识产权代理有限公司 代理人: 杨华
地址: 110013辽宁省沈阳*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要:
搜索关键词: 智能 个性化 服务 网站 构造 方法
【权利要求书】:

1、智能个性化服务网站构造方法,其特征在于:步骤如下:

(1)数据监测与清洗程序每天定时读取访问记录,并对访问记录进行分析、清洗、过滤,形成符合客户个性学习记录,存入“用户个性学习集”内;

(2)用户内容喜好分析程序对“用户个性学习集”中记录进行统计分析,得到用户访问网站各个栏目分别占总栏目访问数的百分比集合,即“内容喜好”集合,并保存到“个性知识库”中,同时形成每个用户的“内容喜好”集合记录;

(3)预测喜好程序分析程序,以每个用户的“内容喜好”中的栏目为基本集合,选择所有其他用户“内容喜好”中包含该用户“内容喜好”栏目的记录,得到每个用产的“相似喜好”记录;在这些记录中,以用户的“内容喜好”栏目为基本条件,分别对不包含在“内容喜好”的栏目分别逐个进行关联分析,并按出现频率和支持度进行排序,得到每个用户的“预测喜好”,保存到“个性知识库”中;

(4)访问习惯分析程序,对“用户个性学习集”中记录进行统计分析,抽取客户最经常出现的访问栏目访问行为轨迹,作为“访问习惯”个性保存到“个性知识库”;

(5)通过系统接口程序与网站应用程序进行交互,应用程序将用户ID交给系统,系统判断如客户ID在知识库中,系统将用户的个性:“内容喜好”、“预测喜好”和“访问习惯”返回给应用程序。

2、根据权利要求1所述的根据权利要求1所述的智能个性化服务网站构造方法,其特征在于:所述的“用户个性学习集”,为每个用户保存规定数量的学习记录,当某个用户学习记录大规定数量时,删除旧的记录,补充最新的记录,以保证用户个性学习集是最近的记录。

3、根据权利要求1所述的智能个性化服务网站构造方法,其特征在于:所述的数据监测与清洗程序步骤如下:

(1)每天定时读取访问记录,将没有访问会话标识Session ID的访问记录转换为有会话标识Session ID的访问记录;

(2)URL栏目转换模块读取访问会话Session记录,查找URL栏目对照表,判断URL所属栏目,将访问会话Session记录的URL转换为栏目,保存到用户栏目访问记录;

(3)栏目归并:当一个访问步骤中包含多个相同栏目时,用1个栏目来代替,对栏目访问记录进行归并。

4、根据权利要求1所述的智能个性化服务网站构造方法,其特征在于:所述的内容喜好分析程序的步骤如下:

(1)读取用户个性学习集的记录,统计用户栏目访问数;

(2)汇总用户栏目总访问数;

(3)分别计算客户访问每个栏目数占总栏目访问数的百分比,得出客户对网站的内容喜好;

(4)将客户对网站的内容喜好保存到个性知识库中,同时临时保存到“客户对网站内容喜好”中,供“预测喜好”分析使用。

5、根据权利要求1所述的智能个性化服务网站构造方法,其特征在于:预测喜好分析程序步骤如下:

(1)读取“内容喜好”集合的记录,找出包含该“内容喜好”的其他用户“内容喜好”记录,为“相似喜好”记录;

(2)分别统计“相似喜好”记录中,不包含在“内容喜好”中出现栏目的出现次数,再被“相似喜好”记录总数除,得到这些栏目的出现频率;

(3)对上面出现频率进行排序,以排序结果的先后次序,组成“预测喜好”集合;

(4)将每个用户的“预测喜好”保存到个性知识库中。

6、根据权利要求1所述的智能个性化服务网站构造方法,其特征在于:访问习惯分析程序步骤如下:

(1)读取用户个性学习集的记录,统计每个用户栏目访问序列出现次数;

(2)对访问系列出现次数进行排序,得到最频繁出现的栏目访问序列;

(3)将最频繁出现的栏目访问序列作为“访问习惯”,保存到个性知识库中。

7、根据权利要求1所述的智能个性化服务网站构造方法,其特征在于:所述的系统接口程序步骤如下:

(1)当某个用户访问网站时,应用程序将用户识别ID传送给应用接口程序,应用接口程序判断用户识别ID是否在“个性知识库”中存在?

(2)如果存在,提取“内容喜好”、“预测喜好”和“访问习惯”,以扩展标记语言XML格式返回给网站应用程序;

(3)如果不存在,应用接口程序返回“没有个性”信息。

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