[發明專利]網站推薦方法和系統以及網絡服務器

有效

• 申請號: 201110289037.7
• 申請日: 2011-09-26
• 公開（公告）號: CN102316167A
• 公開（公告）日: 2012-01-11
• 發明（設計）人: 吳軍;王欣;金鍵
• 申請（專利權）人: 中國科學院計算機網絡信息中心
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 丁琛

1.一種網站推薦方法，其特征在于，包括：

網絡服務器根據本地存儲的上網信息獲取預設時間段內進行網絡訪問的用戶訪問網站的特征信息；

所述網絡服務器根據所述特征信息對所述用戶進行聚類分析獲取多個用戶簇，以便在接收用戶終端發送的包括用戶標識的網絡訪問請求時，判斷所述用戶是否包括與所述用戶標識對應的第一用戶，若是，則根據所述第一用戶所在的用戶簇中的用戶的所述特征信息確定向所述第一用戶推薦的網站，并將所述推薦的網站的網址嵌入到網絡訪問響應中返回給所述用戶終端。

2.根據權利要求1所述的網站推薦方法，其特征在于，若判斷獲知所述用戶沒有包括與所述用戶標識對應的第一用戶，所述方法還包括：

所述網絡服務器向其余網絡服務器廣播包括所述用戶標識和所述預設時間段的上網信息查詢請求，若接收到所述其余網絡服務器返回的所述第一用戶在所述預設時間段內的上網信息，根據所述上網信息獲取所述第一用戶訪問的網站對應的特征信息；

所述網絡服務器根據每個用戶簇中用戶的所述特征信息獲取對應的聚集輪廓信息，并根據所述第一用戶的所述特征信息和所述聚集輪廓信息通過相似性度量確定所述第一用戶所屬的用戶簇。

3.根據權利要求1所述的網站推薦方法，其特征在于，所述根據所述特征信息對所述用戶進行聚類分析包括：

根據所述特征信息通過分裂法、層次法、基于密度的方法、基于網格的方法和基于模型的方法對所述用戶進行聚類分析。

4.根據權利要求1所述的網站推薦方法，其特征在于，所述根據所述第一用戶所在的用戶簇中的其余用戶的所述特征信息確定向所述第一用戶推薦的網站包括：

根據所述第一用戶所在的用戶簇中的其余用戶的所述特征信息獲取所述其余用戶訪問的網站的推薦分數；

根據所述推薦分數按照預設的推薦準則確定向所述第一用戶推薦的網站。

5.根據權利要求1-4任一項所述的網站推薦方法，其特征在于，所述特征信息包括：預設時間段內所述用戶訪問網站的頻率特征和/或每次訪問的時段特征。

6.根據權利要求1-4任一項所述的網站推薦方法，其特征在于，所述網址包括：域名和/或IP地址。

7.一種網絡服務器，其特征在于，包括：

第一獲取模塊，用于根據本地存儲的上網信息獲取預設時間段內進行網絡訪問的用戶訪問網站的特征信息；

第二獲取模塊，用于根據所述特征信息對所述用戶進行聚類分析獲取多個用戶簇；

判斷模塊，用于在接收用戶終端發送的包括用戶標識的網絡訪問請求時，判斷所述用戶是否包括與所述用戶標識對應的第一用戶；

處理模塊，用于若判斷獲知所述用戶包括與所述用戶標識對應的第一用戶，則根據所述第一用戶所在的用戶簇中用戶的所述特征信息確定向所述第一用戶推薦的網站，并將所述推薦的網站的網址嵌入到網絡訪問響應中返回給所述用戶終端。

8.根據權利要求7所述的網絡服務器，其特征在于，所述處理模塊，還用于：

若判斷獲知所述用戶沒有包括與所述用戶標識對應的第一用戶，則向其余網絡服務器廣播包括所述用戶標識和所述預設時間段的上網信息查詢請求，若接收到所述其余網絡服務器返回的所述第一用戶在所述預設時間段內的上網信息，根據所述上網信息獲取所述第一用戶訪問的網站對應的特征信息；

根據每個用戶簇中用戶的所述特征信息獲取對應的聚集輪廓信息，并根據所述第一用戶的所述特征信息和所述聚集輪廓信息通過相似性度量確定所述第一用戶所屬的用戶簇。

9.根據權利要求8所述的網絡服務器，其特征在于，所述第二獲取模塊具體用于：

根據所述特征信息通過分裂法、層次法、基于密度的方法、基于網格的方法和基于模型的方法對所述用戶進行聚類分析。

10.一種網站推薦系統，其特征在于，包括如權利要求7或8或9任一項所述的網絡服務器，以及用戶終端。