[发明专利]个性化网址导航系统无效
申请号: | 201210401529.5 | 申请日: | 2012-10-19 |
公开(公告)号: | CN102937983A | 公开(公告)日: | 2013-02-20 |
发明(设计)人: | 周浩;邓夏玮 | 申请(专利权)人: | 北京奇虎科技有限公司;奇智软件(北京)有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 北京市德权律师事务所 11302 | 代理人: | 刘丽君 |
地址: | 100088 北京市西城区新*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 个性化 网址 导航系统 | ||
技术领域
本发明涉及浏览器技术领域,具体涉及个性化网址导航系统。
背景技术
随着计算机技术的发展和互联网用户规模的不断扩大,越来越多的互联网用户使用个人计算机通过互联网获得各种各样所需的信息。同时,为互联网用户提供信息服务的网站也越来越多,互联网网页的数量每天都在以惊人的速度增长,互联网信息呈现出爆发式的增长。对于用户来说,经常需要通过一定的手段,才能在浩如烟海的互联网信息中迅速定位最适合自己需求的网站或者需要的信息,比如通过网址导航服务。
网址导航是一个集合较多网址,并按一定条件进行分类的一种网址站,主要为用户提供网址导航服务。网址导航可以使用户不用记忆网站的网址,就能通过网址导航页面提供的链接方便找到自己需要的网站进行浏览和信息检索。同时,现有的网址导航有的还提供了一些比较实用的功能,如号码查询、邮箱登陆、热点新闻、搜索引擎入口等,在一定程度上也为用户的互联网冲浪提供了便利。据统计,目前有相当比例的互联网用户将浏览器的主页设置为网址导航页面,从一个侧面也说明了网址导航服务在实际应用中确实有着方便用户浏览的作用,从而受到了许多用户的欢迎。
然而,在现有的网址导航服务技术中,导航内容页面大多是由网址导航产品的运营维护人员人工推荐的静态页面,虽然页面内容内的导航网址可能涉及到许多门类,但相对于互联网上数量巨大并且高速增长的信息量,网址导航内容往往不能够适应互联网用户的浏览需求。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的个性化网址导航系统。
依据本发明,提供了一种个性化网址导航系统,包括服务器端及客户端,其中,所述服务器端包括网址导航的装置,以及
待展现网址确定单元,用于确定网址导航页面中展现的各个网址类别下分别需展现的网址条目;
数据返回单元,用于接收到客户端发出的浏览网址导航页面的请求后,将所述网址导航页面中需展现的网址类别及各类别下需展现的网址条目返回给客户端;
所述客户端包括:
展现单元,用于对所述数据返回单元返回的数据进行解析,展现所述网址导航页面。
可选地,所述网址导航的装置包括:
数据获取单元,用于获取多台基于客户端设备的访问事件的历史行为数据;
建立模型单元,用于根据所述历史行为数据建立客户端设备访问方的群体兴趣模型,所述兴趣模型中保存有体现客户端设备访问方群体访问兴趣点的类别信息;
确定类别单元,用于根据所述类别信息确定在网址导航页面中显示的网址类别。
可选地,所述建立模型单元,包括:
特征词提取子单元,用于从所述历史行为数据中提取特征词;
第一建立模型子单元,用于对所述特征词进行聚类,获得多个特征词类别,保存所述多个特征词类别,得到所述群体兴趣模型。
可选地,所述群体兴趣模型中还保存有各个类别的权重,所述权重用于体现客户端设备访问方群体对各个类别的感兴趣程度,所述确定类别单元包括:
第一确定类别子单元,用于根据各个类别的权重对各个类别进行排序,根据排序结果确定在网址导航页面中显示的网址类别及排列顺页序。
可选地,所述建立模型单元,包括:
频度获取子单元,用于从所述历史行为数据中提取特征词,并获取各个特征词的出现频度;
聚类子单元,用于对所述特征词进行聚类,获得多个特征词类别;
类别权重获取子单元,用于根据各个类别下的各个特征词的出现频度,获得各个类别的权重;
第二建立模型子单元,用于保存所述多个特征词类别以及各自的权重,得到所述群体兴趣模型。
可选地,所述类别包括一级类别以及二级类别,每个一级类别下包括多个二级类别,所述第二建立模型子单元包括:
权重保存子单元,用于以二维矩阵的形式保存各个二级类别的权重,其中,所述二维矩阵中的每一行对应每一一级分类下的各个二级类别;
所述第一确定类别子单元包括:
一级类别权重获取子单元,用于分别将所述二维矩阵中每一行的各个二级类别的权重相加,得到各个一级类别的权重;
排序子单元,用于根据各个一级类别的权重对各个一级类别进行排序,并根据一级类别下各个二级类别的权重,对各个二级类别进行排序。
可选地,所述类别权重获取子单元包括:
第一类别权重获取子单元,用于分别对各个类别下的各个特征词的出现频度进行累加,得到各个类别的权重。
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