[發(fā)明專利]基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)頁組件布局方法、裝置、電子設備及介質

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011486892.2
• 申請日: 2020-12-16
• 公開（公告）號: CN112528183B
• 公開（公告）日: 2023-08-18
• 發(fā)明（設計）人: 李海平;楊真;吳其敏
• 申請（專利權）人: 平安銀行股份有限公司
• 主分類號: G06F16/957
• 分類號: G06F16/957;G06F40/106;G06F40/117;G06F40/242;G06F40/279;G06F18/20
• 代理公司: 深圳市沃德知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術，揭露了一種基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)頁組件布局方法，包括：將網(wǎng)頁組件的評價數(shù)據(jù)集分詞處理，得到分詞集；計算分詞集中各分詞的特征指標；根據(jù)特征指標構建各分詞的特征向量；篩選出模長大于預設閾值的特征向量對應的分詞，并獲取篩選出的分詞對應的網(wǎng)頁組件；根據(jù)網(wǎng)頁組件生成組件請求指令以從瀏覽器中獲取組件生成器；利用組件生成器生成一個或多個目標組件；將生成的目標組件在所述瀏覽器內進行布局，得到布局網(wǎng)頁。本發(fā)明還提出了基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)頁組件布局裝置、設備及計算機可讀存儲介質。此外，本發(fā)明還涉及區(qū)塊鏈技術，評價數(shù)據(jù)集可存儲于區(qū)塊鏈節(jié)點中。本發(fā)明可以實現(xiàn)基于用戶個性化需求對網(wǎng)頁內組件進行展示。

技術領域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)頁組件布局方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，越來越多的用戶通過瀏覽器來實現(xiàn)與外界的信息交流，瀏覽器指的是能夠運行在計算機等終端的軟件，用戶通過瀏覽器能夠獲得網(wǎng)站服務器內的文件，并與計算機等終端產(chǎn)生交互。

目前，用戶通過瀏覽器進行網(wǎng)頁瀏覽時，瀏覽器通常會展示用戶感興趣的頁面組件，以方便用戶的使用，提高用戶使用感受。但現(xiàn)有的頁面組件展示方法多為基于熱點的組件展示，例如將使用人數(shù)較多的組件優(yōu)先展示在用戶的瀏覽器頁面中，但在用戶的個性化需求越來越多的今天，該方法已不能滿足用戶的個性化組件展示需求。

發(fā)明內容

本發(fā)明提供一種基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)頁組件布局方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，其主要目的在于實現(xiàn)基于用戶個性化需求對網(wǎng)頁內組件進行展示。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供的一種基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)頁組件布局方法，包括：

獲取用戶對多個網(wǎng)頁組件的評價數(shù)據(jù)集，對所述評價數(shù)據(jù)集進行分詞處理，得到分詞集；

利用指標算法計算所述分詞集中每個分詞的特征指標；

根據(jù)所述特征指標構建所述分詞集中每個分詞的特征向量；

篩選出模長大于預設閾值的特征向量對應的分詞，并獲取篩選出的分詞對應的網(wǎng)頁組件；

根據(jù)獲取的所述網(wǎng)頁組件生成組件請求指令，執(zhí)行所述組件請求指令從預設瀏覽器中獲取組件生成器；

利用所述組件生成器生成一個或多個目標組件；

構建所述目標組件的組件向量，并根據(jù)所述組件向量的模長將所述目標組件在所述瀏覽器內進行布局，得到布局網(wǎng)頁。

可選地，所述對所述評價數(shù)據(jù)集進行分詞處理，得到分詞集，包括：

利用預設的標準詞典對所述評價數(shù)據(jù)集進行標準詞拆分，得到標準詞集；

對所述標準詞集中的詞語進行詞性標注；

根據(jù)所述詞性標注，遍歷并刪除所述標準詞集中預設詞性的詞語后得到分詞集。

可選地，所述根據(jù)所述特征向量的模長將所述目標組件在所述瀏覽器內進行布局，包括：

獲取所述瀏覽器中可布局組件位置，其中，所述可布局組件位置為所述瀏覽器中可用于布局網(wǎng)頁組件的區(qū)域；

按照所述組件向量的模長從大到小的順序將生成的目標組件布局至所述可布局組件位置。

可選地，所述根據(jù)所述特征指標構建所述分詞集中每個分詞的特征向量，包括：

將所述分詞集中每個分詞轉換為詞向量，得到詞向量集；

將所述詞向量集中的詞向量與分詞集中每個分詞對應的特征指標進行算術運算，得到每個分詞的特征向量。

可選地，所述將所述分詞集中每個分詞轉換為詞向量，得到詞向量集，包括：