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[發明專利]一種基于情境的移動網頁內容推薦方法有效

專利信息
申請號: 201310028157.0 申請日: 2013-01-25
公開(公告)號: CN103106259A 公開(公告)日: 2013-05-15
發明(設計)人: 於志文;張欣欣;王志濤;郭斌;倪紅波 申請(專利權)人: 西北工業大學
主分類號: G06F17/30 分類號: G06F17/30
代理公司: 西北工業大學專利中心 61204 代理人: 王鮮凱
地址: 710072 *** 國省代碼: 陜西;61
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 情境 移動 網頁 內容 推薦 方法
【說明書】:

技術領域

本發明涉及一種在移動終端設備上根據當前情境為用戶提供個性化網頁瀏覽服務過程中內容推薦的具體方法。

背景技術

隨著社會的發展和科技的進步,互聯網技術正以不可預知的速度蓬勃發展,并逐漸步入千家萬戶,深入到人們的日常生活、學習和工作當中。互聯網為人們提供了大量豐富多彩的信息,涉及到各種領域包括新聞、科學研究、教育、娛樂等等,同時這些網絡資源數量也呈現著指數增長的趨勢。由于互聯網大小和規模的快速增長,其內容和類型也變得越來越復雜和多樣化。用戶瀏覽網頁時,通常會被海量的網絡信息所淹沒,在尋找自己感興趣的內容的過程中,通常要花費更多的精力和時間。個性化服務是一種具有針對性的服務方式,以用戶為中心,通過分析用戶的興趣點或偏好,為用戶提供和推薦相關的信息。個性化的網絡瀏覽能夠針對個體用戶僅為用戶推送其感興趣的內容,忽略其他信息,進而減輕用戶瀏覽網頁時信息泛濫的情況,改善用戶體驗。

近幾年來,隨著移動智能終端設備的普及,通過移動終端設備特別是智能手機接入互聯網獲取信息變得越來越普遍。由于移動智能終端設備具有屏幕小、網絡連接帶寬受限等特點,因此移動網頁的個性化瀏覽更成為研究的熱點,一方面,方便用戶閱讀其感興趣的內容,減少用戶分心;另一方面,通過服務器僅加載用戶感興趣的內容,可以加快網頁內容的顯示,也能夠節省流量,節省上網費用。

情境感知技術能夠為個性化的網頁瀏覽體驗提供技術支持。情境是用來描述實體特征的信息,實體包括人、物以及各種與用戶或應用交互的對象。情境感知就是感知實體或用戶身份,所處地點,當前時間,做什么,怎么做的過程。而這些信息,通常需要通過多種手段來獲得,移動智能終端設備為情境感知提供了硬件支持。現今的移動智能終端大多嵌入了多種傳感器包括加速度傳感器、GPS等。智能終端可以感知用戶情境,進而分析當前用戶及其個性化特征,包括用戶位置、當前時間、行為動作等。通過對用戶及其情境進行分析,能夠獲取用戶個性化信息,最終為用戶提供個性化服務。將情境感知技術融入到移動網頁的個性化瀏覽中,一方面能夠充分利用移動終端的移動性獲取多種用戶情境,另一方面能夠為用戶提供更加精準的個性化信息,進一步提高用戶體驗。

網頁個性化瀏覽多通過推薦技術實現,傳統的推薦技術包括協同過濾推薦、基于內容的推薦和知識型推薦等,而現代的推薦技術則包括了基于情景感知的推薦、語義推薦、跨域推薦等。目前已經出現了一些移動網頁個性化瀏覽的方法,多是通過用戶注冊信息、網頁瀏覽記錄和評論等信息獲取用戶偏好,對多個用戶進行分析,采用協同過濾的方法為用戶推薦用戶感興趣的內容,如專利200910089587.7。專利201110023436.9在此基礎上,添加了位置模塊,為用戶推薦當前所在地、常駐地或潛在目的地的相關新聞,而并未考慮用戶歷史位置信息對用戶偏好的作用。以上所述專利中,第一,用戶必須進行注冊,通過對多個注冊用戶進行分析,采用過協同過濾的方法為個體用戶進行內容推薦;第二,在獲取用戶偏好時,并未考慮用戶的情境信息,包括時間、地點和用戶的行為等。因此,若網頁不提供用戶注冊或身份識別等功能,要為個體用戶推送更加精準的個性化信息,進一步提高用戶體驗,則需要充分使用用戶情境信息分析用戶偏好,實現基于內容的推薦。

發明內容

要解決的技術問題

為了避免現有技術的不足之處,本發明提出一種基于情境的移動網頁個性化瀏覽的內容推薦方法。該方法能夠充分利用移動設備獲取用戶情境,通過情境分析用戶偏好和行為,在不同情境下為用戶推送不同的用戶感興趣的內容,提高用戶閱讀移動網頁的用戶體驗。

技術方案

一種基于情境的移動網頁內容推薦方法,其特征在于步驟如下:

步驟1:記錄用戶每次瀏覽移動網頁時的情境信息以及所瀏覽內容的類型,用戶每點擊一條網頁內容時,將當前網頁的情境信息以及點擊內容的類型以用戶網頁瀏覽歷史記錄發送到服務器數據庫中并保存;所述情境信息為日期、時間和地點;

所述用戶網頁瀏覽歷史記錄表示為:

R_history=(C1,C2,…,Cn,Conent)

其中,Ck表示用戶的不同情境信息,k表示情境的個數,Content是用戶所點擊的網頁內容的類型;

步驟2:對用戶瀏覽歷史記錄中的相同網頁瀏覽歷史記錄進行計數,以Clicktimes表示用戶在不同情境下分別點擊不同類型的內容的次數,生成的用戶偏好表為:

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