[发明专利]智能个性化服务网站构造方法

说明书

技术领域：

本发明涉及智能化网站构造技术，应用对象是互联网的网站。任何网站都可以利用本发明技术，实现针对不同的访问用户，安排网页内容和布局，为每个访问者提供个性化服务。

背景技术：

现在的网站内容安排大多数都是“静态”的，网页上的内容和布局是事先设计好的，对所有访问者都是固定不变的，不能根据每个访问者的个性来提供“个性化服务”。很多学者提出了下一代互联网Web 3.0的概念，虽然Web 3.0并没有准确的定义，但其核心思路是更加“智能化”的互联网。

如何让互联网更加智能化，网站服务的智能化是其发展的重要组成部分。

数据挖掘技术起源于上个世纪90年代，其核心思想是：“从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程”。现在有很多人研究数据挖掘技术，并将其运用到网站“个性化服务”，取得了很多成果。有些成果已经得到实际应用，并获得了较满意的成效。但也有很多成果在理论上很好，由于计算量大、算法过于复杂，离实际应用还存在相当的距离，在实用上存在诸多的不便。即便是已经应用的成果，也存在个性化知识的描述和提取方法的方面的缺陷，个性化刻画不够全面、准确以及通用性不强等问题。

目前大多数实现网站个性化服务的方法，都存在两个问题：

第一、个性不强

现在很多方法和已经实现的系统，不是针对每个客户的“个性化服务”，而是针对“类”的“个性化服务”。很多“个性化服务”都是通过数据挖掘中的 “聚类”办法，将客户划分成若干个类，当问客访问网站时，先将用户影射到所事先划分好的“类”中，再根据“类”的“个性”进行“个性化服务”。严格上讲，这并不是针对每个用户的个性化服务，而是针对“类”的个性化服务。

第二、只强调客户对内容的兴趣，忽略了访问习惯

一个客户访问网站，就如同进入一个商场，不仅仅可以通过其购买的商品反映客户的个性，还可以通过其逛商场的习惯行进路径，如：先逛什么地方、再看什么商品等来反映客户的个性。一个人访问网站的也是一样，不仅仅是通过其浏览了哪些内容可以反映一个人的个性，还可以通过其习惯性的访问路径：先看什么内容、后看什么内容来反映一个人的个性。

现在所有实现网站“个性化服务”的方法，都忽略了客户的“访问习惯路径”，只是单纯地从用户访问网站的内容来抽取个性。显然，只针对用户访问内容而不考虑访问行为习惯的“个性化服务”还是不完备的。

发明内容：

为了解决上述存在的问题，本发明不将用户划分成“类”，而是完全针对每个用户进行真正的“个性化服务”。将每个用户访问网站的“个性”进行了更加详细的数字化分析，将“个性”抽象为三个集合：“内容喜好”集合、“预测喜好”集合和“访问习惯”集合。

“内容喜好”集合：反映一个人对网站各个栏目内容的喜好程度。

“预测喜好”集合：对于没有包含在“内容喜好”中网站栏目喜好的预测，是通过对于与该用户有相似“内容喜好”用户的栏目进行关联分析所得到的。

“访问习惯”集合：是每个用户每次访问网站最频繁出现的栏目访问行为轨迹。

本发明不直接参与最终的个性化服务，而是以“中间件”的形式提供给网站应用程序，由网站应用程序根据“中间件”提供的用户个性知识，来安排网页内容、

页面架构和布局，提供下一步操作的链接索引，从而达到网站智能个性化服务。

本发明目的是通过下述技术方案实现的：

智能个性化服务网站构造方法，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，得到每个用户的“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；