[发明专利]一种数字化资源个性化推荐方法

说明书

本发明公开了一种数字化资源个性化推荐方法，通过脚本获取用户浏览数字化资源历史记录，对其进行分析，结合页面标签，产生推荐结果进行个性化推荐。手工为页面标注标签，形成标签库；对于未标注页面，进行页面相似度匹配，在已标注页面中找出最相似页面，将该页面标签赋予未标注页面；统计用户历史记录计算标签访问频次，对用户进行个性化推荐。本发明采用人工标注的方式为页面标注标签，通过页面相似度匹配自动为未标注页面标注标签，生成的页面标签更能够体现页面内容，更能够体现用户的潜在兴趣；用户访问网站已存在于网络中，资源更加丰富和多样，因此，本发明具有推荐精确和多样的特点，更能体现出用户的个性化。

技术领域

本发明属于网络应用个性化推荐技术领域，涉及数字化资源个性化推荐方法。

背景技术

随着互联网快速发展，资源数量爆炸性增长，在面对如此浩瀚的资源海洋时，用户很难在短时间内找到自己真正需要的资源。因此，造成了信息迷航与信息过载的问题。信息迷航是指用户在复杂的网络信息空间中浏览信息时迷失方向，不清楚所要找的资源在哪里，无法返回到某个节点，在寻找的过程中忘记自己的初衷目的。而信息过载则是由于Internet提供的复杂且广泛的资源，致使资源的使用者常常受制于认知能力和各方面知识的约束，难以正确的获取和使用网络上给予的资源。

数字化资源与传统资源有所区别，它是文本、图片、音频、视频、动画等多种资源的结合，并提供丰富的交互能力，能够激发用户通过自主、合作、创造的方式来寻找和处理资源。数字化资源相比传统资源有以下优势：1)扩展性，用户学习数字化资源不受时空和传递呈现方式的限制，通过多种设备，可以获得高质量的数字化资源；2)多样式，多种呈现形式，丰富的内容表现力，激发用户的学习动力；3)共享性，不同用户可以共享数字化资源，极大地提高学习效率。

用户在网络上检索相关数字化资源时，需要花费大量的时间才能找到自己需要的资源。这种浏览大量无关的信息无疑会使淹没在信息过载和信息迷航问题中的用户迷茫，为了解决这些问题，个性化推荐方法应运而生。个性化推荐方法是建立在海量数据挖掘基础上的一种智能方法，充分利用用户在网站上访问记录，对用户行为进行用户偏好分析，帮助网站为其用户提供个性化的服务。

个性化推荐是根据用户的兴趣特点和行为记录，向用户推荐用户感兴趣的资源。个性化推荐技术中，个性化是指使资源具有个性化的属性。主要是在非一般大众化的基础上增加独特、拥有本身特点的需要，使资源具有个性，或者使其凸显个性。个性化一般包含两层含义，第一、用户个性化的过程，这是需要经过培养逐步形成的；第二，资源个性化的过程，资源的个性化以特定的方式得到体现和展示，此个性化的过程是每个用户都应拥有的潜在需求的过程。

在目前的推荐方法中，标签逐渐成为一种表现用户特征的重要方式。标签类似于一种关键字标记，来源于标注者对资源主观感受的概括，被用于描述资源，当一个资源被标注多个标签后，其相对于其他资源而言，已具有个性化的特点；用户在长期学习数字化资源的过程中，会形成属于个人的标签库，其相对其他用户而言，已拥有独特的特征，在不同用户学习相同资源后，其又拥有共性，而个性化推荐方法就是利用这些特点向用户推荐个性化的资源和用户。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术不足，使用能准确表示页面内容的标签，更能体现用户的潜在兴趣，并自动为未访问页面标注标签，使得推荐结果更具人性化。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种数字化资源个性化推荐方法，通过脚本获取用户浏览数字化资源历史记录，对其进行分析，结合页面标签，产生推荐结果进行个性化推荐，具体包括以下步骤：

(1)标注标签，获取指定网站的网站地图，分析地图文件获得页面URL，为每个URL标注标签，具体包括以下子步骤：

(1.1)在获取网站全部页面URL后，去掉无效页面，比如脚本文件URL，样式表文件URL 以及一些错误页面；