[发明专利]根据用户网页浏览行为判断用户偏好的方法及装置有效
申请号: | 201110448763.9 | 申请日: | 2011-12-28 |
公开(公告)号: | CN103186565B | 公开(公告)日: | 2017-02-22 |
发明(设计)人: | 戴和忠;邱一丰;田原;张仲广;谢建文 | 申请(专利权)人: | 中国移动通信集团浙江有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 北京银龙知识产权代理有限公司11243 | 代理人: | 许静,赵爱军 |
地址: | 310006 *** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 根据 用户 网页 浏览 行为 判断 偏好 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及互联网通信领域,特别涉及一种根据用户网页浏览行为判断用户偏好的方法及装置。
背景技术
用户偏好挖掘是一切电子商务类网站面临的核心问题。一般常见的用户偏好挖掘方法有:
1.根据经常浏览或者购买的商品类型,判断出用户对商品类型的偏好。
2.根据经常浏览的网页类型,判断用户感兴趣的信息类型。
3.向正在购买该商品的用户推荐“购买过某商品的用户群还购买过的商品。
4.若网站中包含社区关系,可以根据好友的偏好,推断某用户的偏好。
5.直接收集用户公开的身份信息,例如年龄,性别等判断用户偏好。
6.基于标签(即关键词)推荐方式的用户喜好发掘,根据用户收藏的物品或文章中出现最多的标签,找到用户偏好。
现有的偏好发掘方法的出发点都是用户或者用户好友对某商品和网页表现出兴趣。那么对商品和网页所属的分类越精细越好,但在实际中,对商品,特别是对网页的分类无法达到十分精确的程度。
由此可见现有技术中存在如下的问题:不能够更精确的判断出用户偏好。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术中存在的,不能够更精确的判断出用户偏好的问题,提供一种根据用户网页浏览行为判断用户倾向性的方法及装置,该方法包括:
服务器接收客户端上报的用户所浏览网页中文档的标识信息,以及客户端屏幕显示内容在文档的位置集合和显示内容的停留时间的对应关系;
若显示内容包括目标段落,则服务器根据显示内容的停留时间,确定目标段落的停留时间,目标段落预设有用户倾向性描述信息;
服务器将根据目标段落的停留时间确定的用户对目标段落的兴趣度以及用户倾向性描述信息,确定用户偏好。
进一步,服务器将根据目标段落的停留时间确定的用户对目标段落的兴趣度以及用户倾向性描述信息,确定用户偏好具体为:
服务器将根据目标段落的停留时间确定的用户对目标段落的兴趣度,和兴趣度阈值比较,根据比较结果和用户倾向性描述信息确定用户偏好。
进一步,服务器接收客户端上报的客户端屏幕显示内容在文档的位置集合和显示内容的停留时间的对应关系具体为:
服务器接收客户端软件上报的,客户端屏幕显示内容在文档的位置集合和显示内容的停留时间的对应关系;或
服务器接收客户端利用客户端脚本语言捕捉的通过创建交互式网页应用的网页开发技术的方式上报的,客户端屏幕显示内容在文档的位置集合和显示内容的停留时间的对应关系。
进一步,还包括:
服务器根据目标段落的停留时间和位置集合比重,确定用户对指定段落的兴趣度,位置集合比重为目标段落在文档的位置集合与执行从屏幕移出目标段落操作时屏幕显示内容在文档的位置集合的比例。
进一步,服务器将根据目标段落的停留时间、和位置集合比重,确定用户对指定段落的兴趣度具体为:
服务器计算兴趣度公式如下,兴趣度=k*t+l*q%,其中,k为时间权重系数,t为目标段落的停留时间,l为比重权重系数,q%位置集合比重。
进一步,还包括:服务器根据客户端上报的与屏幕显示内容在文档的位置集合和屏幕显示内容的停留时间,相互对应的操作行为类别,确定时间权重系数k。
进一步,还包括:服务器根据确定的用户偏好,以及用户偏好和用户特征的对应关系,得到确定的用户偏好对应的用户特征。
进一步,还包括:服务器根据客户端上报的目标段落的预设关键词,以及关键词和用户标签的对应关系,确定上报的关键词所对应的用户标签,并根据用户标签和图书标签的对应关系,得到确定的用户标签对应的图书标签,建立图书标签和用户特征的对应关系。
本发明实施例还提供一种根据用户网页浏览行为判断用户倾向性的服务器,包括:
接收模块,用于接收客户端上报的用户所浏览网页中文档的标识信息,以及客户端屏幕显示内容在文档的位置集合和显示内容的停留时间的对应关系;
确定模块,用于若显示内容包括目标段落,则根据显示内容的停留时间,确定目标段落的停留时间,目标段落预设有用户倾向性描述信息;
比较模块,用于将根据目标段落的停留时间确定的用户对目标段落的兴趣度以及用户倾向性描述信息,确定用户偏好。
进一步,比较模块,还用于将根据目标段落的停留时间确定的用户对目标段落的兴趣度,和兴趣度阈值比较,根据比较结果和用户倾向性描述信息确定用户偏好。
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