[发明专利]基于用户特征识别和行为分析的网页搜索智能匹配推荐方法

说明书

本发明公开基于用户特征识别和行为分析的网页搜索智能匹配推荐方法，通过获取用户在文档网页搜索栏中输入的搜索词，统计用户输入的搜索词中各词意，筛选用户输入的各词意搜索词在各领域中各篇相关文档，获取用户输入的各词意搜索词在各领域中各篇相关文档的各属性数据，计算用户输入的各词意搜索词在各领域中各篇相关文档的权重值，同时统计用户的历史浏览记录中各领域的各文档数据，分析用户对各领域文档的喜爱度系数，筛选用户喜爱度系数最高的领域文档，并计算用户输入的各词意搜索词在喜爱领域文档中各篇相关文档的推荐预估系数，对比筛选用户输入的各词意搜索词在喜爱领域文档中排名靠前的各篇相关文档进行文档推荐。

技术领域

本发明涉及网页搜索推荐技术领域，涉及到基于用户特征识别和行为分析的网页搜索智能匹配推荐方法。

背景技术

随着互联网技术的发展和普及，文档网页搜索几乎已经成为现代人工作和生活获取信息和知识的必备途经。传统的文档网页搜索中，服务器根据用户输入的搜索词进行搜索，并向用户反馈与搜索词匹配的各文档信息，然而搜索词可能包含有多个词意，服务器无法根据各词意搜索词进行分类推荐，从而增加搜索过程中服务器的负荷，并导致用户需求的文档信息被深埋在众多文档中难以快速获取，增加用户获取需求文档信息的时间，降低用户获取需求文档的效率，同时传统的文档网页搜索无法精准推荐用户喜爱领域的文档，从而导致推荐的文档不符合用户需求，降低用户的文档网页搜索体验感和满意感，为了解决以上问题，现设计基于用户特征识别和行为分析的网页搜索智能匹配推荐方法。

发明内容

本发明的目的在于提供基于用户特征识别和行为分析的网页搜索智能匹配推荐方法，本发明通过获取用户在文档网页搜索栏中输入的搜索词，统计用户输入的搜索词中各词意，筛选用户输入的各词意搜索词在各领域中各篇相关文档，获取用户输入的各词意搜索词在各领域中各篇相关文档的各属性数据，计算用户输入的各词意搜索词在各领域中各篇相关文档的权重值，同时获取用户在文档网页中历史浏览记录，统计用户的历史浏览记录中各领域的各文档数据，分析用户对各领域文档的喜爱度系数，筛选用户喜爱度系数最高的领域文档，并综合计算用户输入的各词意搜索词在喜爱领域文档中各篇相关文档的推荐预估系数，对比筛选用户输入的各词意搜索词在喜爱领域文档中排名靠前的各篇相关文档进行文档推荐，解决了背景技术中存在的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

基于用户特征识别和行为分析的网页搜索智能匹配推荐方法，包括如下步骤：

S1、获取用户在文档网页搜索栏中输入的搜索词，统计用户输入的搜索词中各词意；

S2、筛选用户输入的各词意搜索词在各领域中各篇相关文档，获取用户输入的各词意搜索词在各领域中各篇相关文档的各属性数据；

S3、计算用户输入的各词意搜索词在各领域中各篇相关文档的权重值；

S4、同时获取用户在文档网页中历史浏览记录，统计用户的历史浏览记录中各领域的各文档数据；

S5、分析用户对各领域文档的喜爱度系数，筛选用户喜爱度系数最高的领域文档；

S6、并综合计算用户输入的各词意搜索词在喜爱领域文档中各篇相关文档的推荐预估系数；

S7、对比筛选用户输入的各词意搜索词在喜爱领域文档中排名靠前的各篇相关文档进行文档推荐；

上述基于用户特征识别和行为分析的网页搜索智能匹配推荐方法使用了一种基于用户特征识别和行为分析的网页搜索智能匹配推荐系统，包括搜索词获取模块、词意统计模块、文档筛选模块、属性数据获取模块、属性数据分析模块、历史记录获取模块、历史数据统计模块、历史数据分析模块、云存储数据库、分析服务器和云推荐平台；