[发明专利]基于3G网络的个性化手机智能搜索系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于3G网络的个性化手机智能搜索系统领域

背景技术

因为手机配置较低，手机上网具有很大的局限性，大多数手机不能访问传统互联网(web页面)。这主要是因为以下原因：

1、大多数手机浏览器为单纯的wap浏览器，不支持访问传统web页面；

2、传统互联网页面信息量大，一般一个页面容量达到几百K，而手机单机处理传统页面时压力很大、速度较慢甚至不能处理；

3、传统互联网页面是针对pc终端设计，对手机终端小屏幕而言，页面效果差，可读性很不好。

发明内容

本发明为可克服上述缺点，而提供一种基于3G网络的个性化手机智能搜索系统。具体实现为：

基于用户行为分析模型、网页特征分析模型、动态变量分析模型等模型的基础上，自主开发了“改进型pagerank搜索算法”，提供以用户为中心的个性化手机搜索服务，显著提高了手机搜索结果满意率。包括如下步骤。

1，基于传统搜索引擎技术建立数据源库，就是首先以客观、公正的网页重要性对网页进数据分析处理；

2，引入“网页特征分析模型”

“网页特征分析模型”是通过对网页大量分析后，用一组具有特征描述的关键词组成多维阵列，如“所属行业”可以作为一个网页一级特征，而“旅游”、“汽车”都可以看作这一特征下的子级描述，网页特征的判断和各级特征之间的逻辑关系都符合固定规则和算法。

3，引入“用户行为分析模型”

每个用户都有自己的行为特征，反映在网络上就是他们会有不同的操作习惯和网页访问习惯。我们通过对用户较长时间操作行为进行记录，通过数据挖掘中“神经网络聚类分析方法”对用户的行为进行分析，建立“用户行为分析模型”。这个模型反映了一个用户较长时期的行为习惯，且这种行为习惯具有连续性和惯性。

4，引入“动态因素分析模型”

“动态因素”主要是采集分析某时间段内的变量，如最近十分钟内用户的搜索关键词、武汉的手机号码目前出现在杭州等。动态因素发生是在短期内的，是变化的，但是“动态因素分析模型”则是根据对众多“动态因素”分析，运用数据挖掘中“神经网络聚”中的分类(Classification)、估值(Estimation)、预言(Prediction)等算法推演出“动态因素”导致的变化趋势。对用户某一个“动态因素”，可以通过“动态因素分析模型”分析其行为的最大可能性。

本发明有益的结果是：

1，更符合用户需求 通过对用户行为模型的分析，考虑用户“移动”的特性，提供更符合用户习惯和需求的搜索结果。

2，成长性 “用户行为分析模型”需要长期记录、分析用户的行为习惯，随着时间的增加，“用户行为分析模型”将更有权威性，更接近真实。

3，兼容性 改进手机搜索实在传统pc搜索的基础上发展而来，与传统搜索兼容。

附图说明

图1实施例中本发明方法得以实现的原理流程图

图2实施例中功能效果图

图3实施例中手机页面截图

图4实施例中手机手机搜索结果截图

具体实施方式

目前手机访问传统互联网一直存在较大障碍，只有少数高端手机才能够自主访问。这里边的主要障碍包括：基于手机终端的无线搜索是“面向3G网络的手机上网和搜索的支持系统”中最重要的应用功能，我们在对以google、baidu为代表的传统pc搜索引擎技术进行深入研究后，认为目前的搜索技术直接移植到无线搜索领域有较大局限性：

1，目前的搜索原理主要是基于PageRank算法，pagerank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量来衡量网站的价值，它对网页主要评价标准就是“重要性”(PR值)，但是对网页自身文本的语义逻辑重视不够，这就相当于了解一个人主要听第三方的介绍而没有直接与本人沟通；

2，客观、公正是pagerank为代表的传统pc搜索算法的特点和优点，但是这种排名在某种角度考虑就是死板、生硬。比如对不同人搜索同一个关键词的搜索结果是固定的，从简单逻辑角度分析，我们就知道有人对这个结果排序比较满意，肯定也有人不太满意，这就说明客观、公正的pagerank算法忽略了“人”这一动态变量在搜索中的影响；