[發明專利]一種網頁推薦方法和裝置

有效

• 申請號: 201210080831.5
• 申請日: 2012-03-23
• 公開（公告）號: CN103324645B
• 公開（公告）日: 2018-10-09
• 發明（設計）人: 王犇;何軍;楊志峰
• 申請（專利權）人: 深圳市世紀光速信息技術有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 蘇培華

1.一種網頁推薦的方法，其特征在于，該方法包括：

獲取點擊查詢日志，所述點擊查詢日志包括用戶ID、關鍵詞、以及網頁ID；

匯總每個用戶ID的關鍵詞，建立該用戶ID的興趣模型；匯總所有用戶ID的網頁ID，獲取每個網頁ID對應的網頁中的關鍵詞，建立該網頁ID的興趣模型；根據用戶ID的興趣模型和網頁ID的興趣模型確定用戶ID和網頁ID的關聯度；其中，所述匯總所有用戶ID的網頁ID，獲取每個網頁ID對應的網頁中的關鍵詞，建立該網頁ID的興趣模型包括：對該網頁ID對應的網頁的內容進行分詞，去除無效詞，統計剩余的每個關鍵詞在該網頁中的出現次數，根據該關鍵詞的出現次數確定該網頁ID對該關鍵詞的興趣度；所述匯總每個用戶ID的關鍵詞，建立該用戶ID的興趣模型包括：匯總該用戶ID對應的用戶查詢過的所有關鍵詞，統計該用戶查詢每個關鍵詞時點擊網頁ID的個數，根據點擊網頁ID的個數確定該用戶ID對該關鍵詞的興趣度；

當接收到用戶的點擊搜索結果命令進入無線網頁搜索轉碼頁時，按照和用戶ID的關聯度從高到低的順序選擇第一預設個數的網頁ID，將選擇的每個網頁ID對應的網頁在該轉碼頁中進行推薦。

2.根據權利要求1所述的網頁推薦方法，其特征在于，

所述用戶ID的興趣模型包括第一興趣項，所述第一興趣項包括多個第一興趣子項，所述第一興趣子項包括關鍵詞、用戶ID對關鍵詞的興趣度；

所述網頁ID的興趣模型包括第二興趣項，所述第二興趣項包括多個第二興趣子項，所述第二興趣子項包括關鍵詞、網頁ID對關鍵詞的興趣度。

3.根據權利要求2所述的網頁推薦方法，其特征在于，

所述根據用戶ID的興趣模型和網頁ID的興趣模型確定用戶ID和網頁ID的關聯度包括：

根據每個用戶ID的興趣模型中用戶ID對各個關鍵詞的興趣度生成N維向量V_K1；

根據每個網頁ID的興趣模型中網頁ID對各個關鍵詞的興趣度生成N維向量V_K2；

計算N維向量V_K1和V_K2間的距離D_K，將D_K記為該用戶ID和該網頁ID間的關聯度。

4.根據權利要求2所述的網頁推薦方法，其特征在于，

所述用戶ID的興趣模型包括第三興趣項，所述第三興趣項包括多個第三興趣子項，所述第一興趣子項包括關鍵詞類型、用戶ID對關鍵詞類型的興趣度；

所述匯總每個用戶ID的關鍵詞，建立該用戶ID的興趣模型包括：匯總該用戶ID對應的用戶查詢過的所有關鍵詞并確定每個關鍵詞所屬類型；統計該用戶查詢每類關鍵詞時點擊網頁ID的個數，根據點擊網頁ID的個數確定該用戶ID對該類關鍵詞的興趣度；

所述網頁ID的興趣模型包括第四興趣項，所述第四興趣項包括多個第四興趣子項，所述第四興趣子項包括關鍵詞類型、網頁ID對關鍵詞類型的興趣度；

所述匯總所有用戶ID的網頁ID，獲取每個網頁ID對應的網頁中的關鍵詞，建立該網頁ID的興趣模型包括：對該網頁ID對應的網頁的內容進行分詞，去除無效詞，確定剩余每個關鍵詞所屬類型，統計每類關鍵詞在該網頁中的出現次數，根據該類關鍵詞的出現次數確定該網頁ID對該類關鍵詞的興趣度。

5.根據權利要求4所述的網頁推薦方法，其特征在于，

所述根據用戶ID的興趣模型和網頁ID的興趣模型確定用戶ID和網頁ID的關聯度包括：

根據每個用戶ID的興趣模型中用戶ID對各類關鍵詞的興趣度生成N維向量V_C1；

根據每個網頁ID的興趣模型中網頁ID對各類關鍵詞的興趣度生成N維向量V_C2；

計算N維向量V_C1和V_C2間的距離D_C，將D_C記為該用戶ID和該網頁ID間的關聯度。