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[發明專利]個性化網址導航系統無效

專利信息
申請號: 201210401529.5 申請日: 2012-10-19
公開(公告)號: CN102937983A 公開(公告)日: 2013-02-20
發明(設計)人: 周浩;鄧夏瑋 申請(專利權)人: 北京奇虎科技有限公司;奇智軟件(北京)有限公司
主分類號: G06F17/30 分類號: G06F17/30
代理公司: 北京市德權律師事務所 11302 代理人: 劉麗君
地址: 100088 北京市西城區新*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 個性化 網址 導航系統
【說明書】:

技術領域

發明涉及瀏覽器技術領域,具體涉及個性化網址導航系統。

背景技術

隨著計算機技術的發展和互聯網用戶規模的不斷擴大,越來越多的互聯網用戶使用個人計算機通過互聯網獲得各種各樣所需的信息。同時,為互聯網用戶提供信息服務的網站也越來越多,互聯網網頁的數量每天都在以驚人的速度增長,互聯網信息呈現出爆發式的增長。對于用戶來說,經常需要通過一定的手段,才能在浩如煙海的互聯網信息中迅速定位最適合自己需求的網站或者需要的信息,比如通過網址導航服務。

網址導航是一個集合較多網址,并按一定條件進行分類的一種網址站,主要為用戶提供網址導航服務。網址導航可以使用戶不用記憶網站的網址,就能通過網址導航頁面提供的鏈接方便找到自己需要的網站進行瀏覽和信息檢索。同時,現有的網址導航有的還提供了一些比較實用的功能,如號碼查詢、郵箱登陸、熱點新聞、搜索引擎入口等,在一定程度上也為用戶的互聯網沖浪提供了便利。據統計,目前有相當比例的互聯網用戶將瀏覽器的主頁設置為網址導航頁面,從一個側面也說明了網址導航服務在實際應用中確實有著方便用戶瀏覽的作用,從而受到了許多用戶的歡迎。

然而,在現有的網址導航服務技術中,導航內容頁面大多是由網址導航產品的運營維護人員人工推薦的靜態頁面,雖然頁面內容內的導航網址可能涉及到許多門類,但相對于互聯網上數量巨大并且高速增長的信息量,網址導航內容往往不能夠適應互聯網用戶的瀏覽需求。

發明內容

鑒于上述問題,提出了本發明以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的個性化網址導航系統。

依據本發明,提供了一種個性化網址導航系統,包括服務器端及客戶端,其中,所述服務器端包括網址導航的裝置,以及

待展現網址確定單元,用于確定網址導航頁面中展現的各個網址類別下分別需展現的網址條目;

數據返回單元,用于接收到客戶端發出的瀏覽網址導航頁面的請求后,將所述網址導航頁面中需展現的網址類別及各類別下需展現的網址條目返回給客戶端;

所述客戶端包括:

展現單元,用于對所述數據返回單元返回的數據進行解析,展現所述網址導航頁面。

可選地,所述網址導航的裝置包括:

數據獲取單元,用于獲取多臺基于客戶端設備的訪問事件的歷史行為數據;

建立模型單元,用于根據所述歷史行為數據建立客戶端設備訪問方的群體興趣模型,所述興趣模型中保存有體現客戶端設備訪問方群體訪問興趣點的類別信息;

確定類別單元,用于根據所述類別信息確定在網址導航頁面中顯示的網址類別。

可選地,所述建立模型單元,包括:

特征詞提取子單元,用于從所述歷史行為數據中提取特征詞;

第一建立模型子單元,用于對所述特征詞進行聚類,獲得多個特征詞類別,保存所述多個特征詞類別,得到所述群體興趣模型。

可選地,所述群體興趣模型中還保存有各個類別的權重,所述權重用于體現客戶端設備訪問方群體對各個類別的感興趣程度,所述確定類別單元包括:

第一確定類別子單元,用于根據各個類別的權重對各個類別進行排序,根據排序結果確定在網址導航頁面中顯示的網址類別及排列順頁序。

可選地,所述建立模型單元,包括:

頻度獲取子單元,用于從所述歷史行為數據中提取特征詞,并獲取各個特征詞的出現頻度;

聚類子單元,用于對所述特征詞進行聚類,獲得多個特征詞類別;

類別權重獲取子單元,用于根據各個類別下的各個特征詞的出現頻度,獲得各個類別的權重;

第二建立模型子單元,用于保存所述多個特征詞類別以及各自的權重,得到所述群體興趣模型。

可選地,所述類別包括一級類別以及二級類別,每個一級類別下包括多個二級類別,所述第二建立模型子單元包括:

權重保存子單元,用于以二維矩陣的形式保存各個二級類別的權重,其中,所述二維矩陣中的每一行對應每一一級分類下的各個二級類別;

所述第一確定類別子單元包括:

一級類別權重獲取子單元,用于分別將所述二維矩陣中每一行的各個二級類別的權重相加,得到各個一級類別的權重;

排序子單元,用于根據各個一級類別的權重對各個一級類別進行排序,并根據一級類別下各個二級類別的權重,對各個二級類別進行排序。

可選地,所述類別權重獲取子單元包括:

第一類別權重獲取子單元,用于分別對各個類別下的各個特征詞的出現頻度進行累加,得到各個類別的權重。

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