[发明专利]网页跳转路径确定方法及装置在审
申请号: | 202010757950.4 | 申请日: | 2020-07-31 |
公开(公告)号: | CN111881400A | 公开(公告)日: | 2020-11-03 |
发明(设计)人: | 吴鹏程 | 申请(专利权)人: | 中国农业银行股份有限公司 |
主分类号: | G06F16/958 | 分类号: | G06F16/958;G06F16/955 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 张建 |
地址: | 100005 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 网页 跳转 路径 确定 方法 装置 | ||
1.一种网页跳转路径确定方法,其特征在于,包括:
获得当前网页的网页标识和最终目的网页的网页标识;
根据所述当前网页的网页标识和所述最终目的网页的网页标识,确定可从所述当前网页跳转到所述最终目的网页的至少一个网页跳转路径;
获得各所述网页跳转路径上各网页对应的当前服务状态;
根据所述当前服务状态对各所述网页跳转路径的跳转完成时长进行预测;
将预测的各所述网页跳转路径的跳转完成时长输出。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述当前服务状态对各所述网页跳转路径的跳转完成时长进行预测,包括:
对每一个网页跳转路径:将该网页跳转路径中各网页对应的当前服务状态输入预先训练好的时长预测机器模型中,获得所述时长预测机器模型输出的跳转完成时长,其中,所述时长预测机器模型的输入为网页跳转路径中各网页对应的当前服务状态,输出为跳转完成时长。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述时长预测机器模型的训练过程包括:
将多个网页跳转路径上各网页对应的历史服务状态下的网页停留时长、网页跳转时长和网页异常时长作为训练数据;
对所述训练数据进行机器学习,获得训练好的时长预测机器模型。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法,其特征在于,所述当前服务状态包括:阻塞状态、快速状态和暂停状态。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
将确定的各所述网页跳转路径输出;
或者,根据所述跳转完成时长从确定的各所述网页跳转路径中选择至少一个作为推荐路径输出。
6.一种网页跳转路径确定装置,其特征在于,包括:网页标识获得单元、路径确定单元、服务状态获得单元、时长预测单元和时长输出单元,
所述网页标识获得单元,用于获得当前网页的网页标识和最终目的网页的网页标识;
所述路径确定单元,用于根据所述当前网页的网页标识和所述最终目的网页的网页标识,确定可从所述当前网页跳转到所述最终目的网页的至少一个网页跳转路径;
所述服务状态获得单元,用于获得各所述网页跳转路径上各网页对应的当前服务状态;
所述时长预测单元,用于根据所述当前服务状态对各所述网页跳转路径的跳转完成时长进行预测;
所述时长输出单元,用于将预测的各所述网页跳转路径的跳转完成时长输出。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述时长预测单元具体用于:
对每一个网页跳转路径:将该网页跳转路径中各网页对应的当前服务状态输入预先训练好的时长预测机器模型中,获得所述时长预测机器模型输出的跳转完成时长,其中,所述时长预测机器模型的输入为网页跳转路径中各网页对应的当前服务状态,输出为跳转完成时长。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,还包括:用于对所述时长预测机器模型进行训练的模型训练单元,
所述模型训练单元包括:训练数据确定单元和机器学习单元,
所述训练数据确定单元,用于将多个网页跳转路径上各网页对应的历史服务状态下的网页停留时长、网页跳转时长和网页异常时长作为训练数据;
所述机器学习单元,用于对所述训练数据进行机器学习,获得训练好的时长预测机器模型。
9.根据权利要求6至8中任一项所述的装置,其特征在于,所述当前服务状态包括:阻塞状态、快速状态和暂停状态。
10.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,还包括:第一输出单元或第二输出单元,
所述第一输出单元,用于将确定的各所述网页跳转路径输出;
所述第二输出单元,用于根据所述跳转完成时长从确定的各所述网页跳转路径中选择至少一个作为推荐路径输出。
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