[发明专利]一种根据用户行为提炼关键字并智能分发的方法

说明书

技术领域：

本发明涉及智能手机阅读软件的资讯智能分发技术领域，特别地涉及一种互联网应用软件的资讯智能分发的技术方法。

背景技术：

随着互联网技术的发展，每天在我们的生活中出现了大量的信息，新闻信息飞速增加、广告信息铺天盖地、科技信息飞速递增。很多时候，用户并不想、也无法接受那么多的信息量，更加无法有效找到自身感兴趣的内容。目前，市面上的资讯聚合类软件，大多都只是通过设置频道、或者让用户选择标签的方式，来区分用户群体，未能实现每个用户差异化、智能化分发。

根据用户行为提炼关键字并智能分发资讯，解决了用户无法有效找到喜爱内容的问题，在算法逻辑上尚属首创。针对活跃用户，效果尤其明显。

实现资讯智能分发，通过分析用户所有的浏览记录，以及近30分钟的浏览记录，提炼出用户最喜欢的关键字是哪些，并储存在用户的个人数据库中。以后，用户请求资讯，服务器会根据该用户个人数据库中的关键字信息，自动匹配用户喜欢的资讯内容，分发给用户。

发明内容：

本发明的主要内容是提供一种根据用户行为提炼关键字并实现资讯智能分发的方法，以解决现有的资讯类软件，无法识别用户兴趣和行为的不同，按用户所需和兴趣爱好推荐服务的功能； 

为解决上述问题，提供如下解决方案：

一、  服务器建立一个关键字库，包含大量网络上、日常生活会碰到的关键字；

二、  服务器会为每个用户建立个人数据库，包含两个关键字评分表——历史数据关键字评分表，以及30分钟关键字评分表。用户每看一条资讯，服务器都会分析该资讯包含哪些关键字，并在历史数据关键字评分表中对这些关键字进行加分，等用户下次请求资讯时，服务器会先分析用户近30分钟的浏览记录，若30分钟内，浏览记录多于10条，则根据30分钟内，浏览记录最多的关键字，下发资讯，若否，服务器会优先下发历史数据关键字评分表中分数较高的关键字对应的资讯。

附图说明：

图1：用户历史数据关键字评分表

图2：用户30分钟关键字评分表

具体实施方式：

1、资讯软件发布的每一条资讯，在后台已通过文本数据挖掘的方法，分析出了关键字是哪些。当用户查看了某一条资讯，我们默认为用户喜欢这条资讯，于是，我们对这些关键字进行加分，对其余关键字进行减分，最终保证总分为零。

设现在共有关键词N个，总分为M，设每个关键词对应的分数为，最初状态，每个关键词对应的分数为0，即，则总分。

当用户查看一条资讯，不妨设这条资讯有k个关键词，对应分数为。

当用户看完这条资讯后，服务器对该用户的这k个关键词进行加分，即，，，……，，对剩下的个关键词进行减分，每个关键字减分一样多，同时要保证总分M恒等于0，即，，……，，

最终，总分

如果用户再看另一条资讯，同样的，那条资讯对应的关键词各加1分，其余关键字分摊减分，保证总分为零。

2、     每个用户都有两个关键字评分表（如图1、图2），一个是历史数据的关键字评分表，另一个是近30分钟的关键字评分表。

3、     服务器每隔一分钟，会分析每个用户近30分钟的浏览记录，如果某用户30分钟内浏览记录少于10条，不进行分析，如果该用户30分钟内浏览记录多于或等于10条，对该用户的这些记录进行分析：假设用户30分钟内看了条资讯，包含了n(n>0)个关键字，它们对应的分数为，每个关键字出现的次数分别是，则服务器会对这n个关键字加分，即各个关键字的新分数，，。