[發(fā)明專利]內(nèi)鏈信息推薦方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310174941.2
• 申請(qǐng)日: 2013-05-13
• 公開（公告）號(hào): CN104156359B
• 公開（公告）日: 2018-10-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 潘璇;程剛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 騰訊科技(深圳)有限公司
• 主分類號(hào): G06F17/30
• 分類號(hào): G06F17/30
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫;熊永強(qiáng)

本發(fā)明公開一種內(nèi)鏈信息推薦方法及裝置，通過接收用戶端發(fā)送的獲取文檔內(nèi)容的請(qǐng)求，查找對(duì)應(yīng)的文檔內(nèi)容；根據(jù)存儲(chǔ)的用戶端訪問所有文檔內(nèi)容的歷史數(shù)據(jù)及挖掘模型，識(shí)別該文檔內(nèi)容對(duì)應(yīng)的服務(wù)類型，并選擇與所述服務(wù)類型適配的挖掘模型；根據(jù)與所述服務(wù)類型適配的挖掘模型，對(duì)查找的所述文檔內(nèi)容進(jìn)行待內(nèi)鏈的詞語(yǔ)的挖掘后，在所述文檔內(nèi)容中將挖掘的詞語(yǔ)進(jìn)行內(nèi)鏈，并將詞語(yǔ)內(nèi)鏈后的文檔內(nèi)容發(fā)送至用戶端的方法，使服務(wù)器端具有實(shí)時(shí)、主動(dòng)向用戶端發(fā)送詞語(yǔ)內(nèi)鏈后的文檔內(nèi)容的有益效果，提高了系統(tǒng)效率，節(jié)省了大量的人力成本。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，尤其涉及一種內(nèi)鏈信息推薦方法及裝置。

背景技術(shù)

在用戶端訪問一些電子商務(wù)平臺(tái)、社區(qū)或者使用即時(shí)通訊等包含有文字內(nèi)容的產(chǎn)品時(shí)，服務(wù)器端通常會(huì)針對(duì)用戶端的點(diǎn)擊率或者近期的熱點(diǎn)話題，從上述文字產(chǎn)品中選取一些專用術(shù)語(yǔ)如人名、地名、歷史事件或者網(wǎng)頁(yè)地址等內(nèi)鏈信息發(fā)送至用戶端，供用戶端訪問；當(dāng)用戶端點(diǎn)擊上述內(nèi)鏈信息比如某一內(nèi)鏈詞語(yǔ)時(shí)，便會(huì)跳轉(zhuǎn)至該內(nèi)鏈詞語(yǔ)對(duì)應(yīng)的搜索結(jié)果頁(yè)面或者是百科詞條頁(yè)面或者是該內(nèi)鏈詞語(yǔ)所對(duì)應(yīng)的其他相應(yīng)頁(yè)面。

目前，選取上述內(nèi)鏈詞語(yǔ)的方式通常是由服務(wù)器后臺(tái)的工作人員進(jìn)行人工搜集、統(tǒng)計(jì)、排序后，再推送至用戶端；由于網(wǎng)絡(luò)訪問的用戶不計(jì)其數(shù)而訪問內(nèi)容也千差萬(wàn)別，且新的詞語(yǔ)和社會(huì)熱點(diǎn)也不斷涌現(xiàn)，信息更新速度也很快，因此采用人工搜集、統(tǒng)計(jì)、排序后進(jìn)行推送的實(shí)現(xiàn)方式浪費(fèi)大量的人力、物力和時(shí)間，內(nèi)鏈信息推薦效率低，實(shí)施過程不智能。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的是提供一種內(nèi)鏈信息推薦方法及裝置，旨在達(dá)到服務(wù)器端能夠主動(dòng)發(fā)送內(nèi)鏈信息至用戶端的目的。

本發(fā)明實(shí)施例公開了一種內(nèi)鏈信息推薦方法，包括以下步驟：

接收用戶端發(fā)送的獲取文檔內(nèi)容的請(qǐng)求，查找對(duì)應(yīng)的所述文檔內(nèi)容；

根據(jù)存儲(chǔ)的用戶端訪問所有文檔內(nèi)容的歷史數(shù)據(jù)及挖掘模型，識(shí)別所述文檔內(nèi)容對(duì)應(yīng)的服務(wù)類型，并選擇與所述服務(wù)類型適配的挖掘模型；

根據(jù)與所述服務(wù)類型適配的挖掘模型，對(duì)查找的所述文檔內(nèi)容進(jìn)行待內(nèi)鏈的詞語(yǔ)的挖掘后，在所述文檔內(nèi)容中將挖掘的詞語(yǔ)進(jìn)行內(nèi)鏈，并將詞語(yǔ)內(nèi)鏈后的文檔內(nèi)容發(fā)送至用戶端。

本發(fā)明實(shí)施例還公開了一種內(nèi)鏈信息推薦裝置，包括：

前端服務(wù)模塊，用于接收用戶端發(fā)送的獲取文檔內(nèi)容的請(qǐng)求，查找對(duì)應(yīng)的所述文檔內(nèi)容；

模型適配模塊，用于根據(jù)存儲(chǔ)的用戶端訪問所有文檔內(nèi)容的歷史數(shù)據(jù)及挖掘模型，識(shí)別所述文檔內(nèi)容對(duì)應(yīng)的服務(wù)類型，并選擇與所述服務(wù)類型適配的挖掘模型；

在線挖掘模塊，用于根據(jù)與所述服務(wù)類型適配的挖掘模型，對(duì)查找的所述文檔內(nèi)容進(jìn)行待內(nèi)鏈的詞語(yǔ)的挖掘后，在所述文檔內(nèi)容中將挖掘的詞語(yǔ)進(jìn)行內(nèi)鏈，并將詞語(yǔ)內(nèi)鏈后的文檔內(nèi)容發(fā)送至用戶端。

本發(fā)明通過接收用戶端發(fā)送的獲取文檔內(nèi)容的請(qǐng)求，查找對(duì)應(yīng)的文檔內(nèi)容；根據(jù)存儲(chǔ)的用戶端訪問所有文檔內(nèi)容的歷史數(shù)據(jù)及挖掘模型，識(shí)別該文檔內(nèi)容對(duì)應(yīng)的服務(wù)類型，并選擇與所述服務(wù)類型適配的挖掘模型；根據(jù)與所述服務(wù)類型適配的挖掘模型，對(duì)查找的所述文檔內(nèi)容進(jìn)行待內(nèi)鏈的詞語(yǔ)的挖掘后，在所述文檔內(nèi)容中將挖掘的詞語(yǔ)進(jìn)行內(nèi)鏈，并將詞語(yǔ)內(nèi)鏈后的文檔內(nèi)容發(fā)送至用戶端的方法，使服務(wù)器端具有實(shí)時(shí)、主動(dòng)向用戶端發(fā)送詞語(yǔ)內(nèi)鏈后的文檔內(nèi)容的有益效果，提高了系統(tǒng)效率，節(jié)省了大量的人力成本。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明內(nèi)鏈信息推薦方法第一實(shí)施例流程示意圖；

圖2是本發(fā)明內(nèi)鏈信息推薦方法第二實(shí)施例流程示意圖；

圖3是本發(fā)明內(nèi)鏈信息推薦方法中獲取并存儲(chǔ)用戶端訪問所有文檔內(nèi)容的歷史數(shù)據(jù)和挖掘模型一實(shí)施例流程示意圖；