[發明專利]一種用戶偏好分析方法及系統

在審

• 申請號: 201710319067.5
• 申請日: 2017-05-08
• 公開（公告）號: CN107169825A
• 公開（公告）日: 2017-09-15
• 發明（設計）人: 魏偉;尤育曉;潘欽苗
• 申請（專利權）人: 浙江敢尚網絡科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06F17/30
• 代理公司: 北京國坤專利代理事務所(普通合伙)11491
• 代理人: 黃耀鈞

技術領域

本發明涉及計算機網絡數據技術領域，特別是一種用戶偏好分析方法及系統。

背景技術

隨著技術的不斷發展，網絡社交逐漸成為了一種新的社交方式，網絡社交從最初的電子郵件發展到現在的各種社交網站(SNS，SocialNetwork Sites)，如購物、交友網站。通常情況下，社交網站需要用戶在相應的網站上進行申請注冊，并填寫相關的個人信息，從而獲取個人賬號。當用戶登錄社交網站時，個人賬號及相關信息便成為網站或者他人識別用戶身份的主要標識。

在某些社交網站中，為了更好的推廣網站信息，例如購物類網站的賣家對商品進行推廣，通常會在某一賣家的商品頁面內對其他商品進行推薦展示。而此類推薦展示信息通常結合用戶所感興趣的內容推薦，則能大大提高用戶的使用體驗。因此亟需設計一種用戶偏好分析方法及系統。

發明內容

針對現有技術存在的上述問題，本發明的目的在于提供一種用戶偏好分析方法及系統。

本發明提供了一種用戶偏好分析方法，包括以下步驟：

基于用戶的訪問行為獲取所述用戶訪問的初始信息；

對所述初始信息中所述用戶所涉及的網絡內容進行分類處理，得到內容信息；

對初始信息中所述用戶所涉及的用戶瀏覽頻次進行整理，得到頻次信息；

根據所述內容信息和頻次信息對所述用戶的偏好進行評分，得出所述用戶的偏好信息。

優選地，所述基于用戶的訪問行為獲取所述用戶訪問的初始信息包括：

根據所述用戶的訪問行為從服務器中得到所述用戶訪問的基礎數據；

根據所述基礎數據獲取所述用戶訪問的業務內容，并根據所述基礎數據的增加，對所述業務內容進行擴展，生成所述初始信息。

優選地，所述對所述初始信息中用戶所涉及的網絡內容進行分類處理包括：

基于用戶的訪問行為獲取所述用戶訪問的初始信息；

判斷所述初始信息中每一業務內容是否具有預設的第一分類規則，并得一判斷結果；

對所述判斷結果為具有所述第一分類規則的業務內容，按照所述第一分類規則對所述業務內容進行分類；

對所述判斷結果為不具有所述第一分類規則的業務內容，按照第二分類規則對所述業務內容進行分類；

根據所述內容信息和頻次信息對所述用戶的偏好進行評分，得出所述用戶的偏好信息。

優選地，所述第二分類規則為臨時構建的分類規則，且所述構建的方法參照所述第一分類規則的構建方法。

優選地，所述第一分類規則的構建方法采用URL匹配法或文本匹配法，并且對所述業務內容分類后所產生的網絡內容的分類粒度控制在預定級別以內。

本發明還提供了一種用戶偏好分析系統，包括：

初始信息獲取模塊，用于基于用戶的訪問行為獲取所述用戶訪問的初始信息；

內容信息分類模塊，用于對所述初始信息中所述用戶所涉及的網絡內容進行分類處理，得到內容信息；

頻次信息排序模塊，用于對初始信息中所述用戶所涉及的用戶瀏覽頻次進行整理，得到頻次信息；

評分模塊，用于根據所述內容信息和頻次信息對所述用戶的偏好進行評分，得出所述用戶的偏好信息。

優選地，初始信息獲取模塊包括：

基礎數據獲取單元，用于根據所述用戶的訪問行為從服務器中得到所述用戶訪問的基礎數據；

擴展單元，用于根據所述基礎數據獲取所述用戶訪問的業務內容，并根據所述基礎數據的增加，對所述業務內容進行擴展，生成所述初始信息。

優選地，所述內容信息分類模塊包括：

包括判斷單元，用于判斷所述初始信息中每一業務內容是否具有預設的第一分類規則，并得一判斷結果；

分類單元，用于對所述判斷結果為具有所述第一分類規則的業務內容，按照所述第一分類規則對所述業務內容進行分類；

對所述判斷結果為不具有所述第一分類規則的業務內容，按照第二分類規則對所述業務內容進行分類。

優選地，所述分類單元所構建的第二分類規則為臨時構建的分類規則，且所述構建的方法參照所述第一分類規則的構建方法。

優選地，所述分類單元所構建的第一分類規則的構建方法采用URL匹配法或文本匹配法，并且對所述業務內容分類后所產生的網絡內容的分類粒度控制在預定級別以內。

綜上所述，本發明具有以下優點：