[發(fā)明專利]給游客推薦其很可能會瀏覽的景點的方法

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• 申請日: 2013-11-01
• 公開（公告）號: CN103559252A
• 公開（公告）日: 2014-02-05
• 發(fā)明（設計）人: 史一帆;文益民;繆裕青;李芳
• 申請（專利權）人: 桂林電子科技大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q10/04;G06Q50/14
• 代理公司: 桂林市華杰專利商標事務所有限責任公司 45112
• 代理人: 巢雄輝

1.給游客推薦其很可能會瀏覽的景點的方法，其特征在于包括以下關鍵步驟：數據采集、數據預處理、偏好模型建立、游客聚類、預測模型建立、景點預測：

1）數據采集：收集游客訪問某旅游網站的真實在線瀏覽行為并存入數據庫；

2）數據預處理：建立景點庫，提取每條行為記錄中的景點，去除無效和重復的瀏覽記錄，并為每個游客構建其景點瀏覽行為序列；

3）偏好矩陣建立：根據游客瀏覽所有景點的總次數以及其瀏覽某特定景點的次數，通過分析游客的景點瀏覽行為序列，計算每個游客對各景點的偏好度，為每個游客構建景點偏好向量，繼而構造游客與景點之間的景點偏好矩陣M；

4）游客聚類：根據每個游客對景點的偏好度，將偏好相似的游客聚類到同一游客群；

5）預測模型建立：根據每個游客群中每個游客的景點瀏覽行為序列，分別為每個游客群生成其對應的Markov鏈，繼而為每個游客群構建其對應的Markov狀態(tài)轉移概率矩陣，并進一步建立預測模型；

6）景點預測：根據游客是否為新訪客，采取不同的預測模式:

若游客之前已經訪問過該網站，則根據該游客當前瀏覽的景點，利用該游客所在游客群的預測模型，預測該游客下一步可能會瀏覽的景點；

若游客是該網站的新訪客，首先將熱度最高的景點推薦給該游客；隨著該游客瀏覽行為的增加，按步驟3）為其構建一個景點偏好向量，按步驟4）將該游客歸入與其相似度最高的游客群，利用其歸入的游客群的預測模型，預測該游客下一步盡可能會瀏覽的景點。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于：步驟1）中，當游客瀏覽旅游網站的網頁時，首先利用JavaScript在客戶端獲取游客的行為類型，然后利用AJAX交互技術將行為數據傳送至服務器端，最后通過PHP的數據操作接口將數據存儲至MySQL數據庫；

所述行為類型包括鍵盤搜索、鼠標拖選、頁面瀏覽截取和鼠標點擊四類。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于：步驟2）中，所述景點庫中的景點為步驟1）中的旅游網站上的所有景點；

將游客行為記錄中第一個匹配景點庫中景點的景點作為該行為記錄的當前狀態(tài)；所述無效行為記錄是指沒有當前狀態(tài)的行為記錄；若屬于同一游客的連續(xù)行為記錄具有相同的當前狀態(tài)，則保留這些行為中最先存儲的行為記錄，刪除重復記錄。