[发明专利]一种网页推荐方法和装置

权利要求书

1.一种网页推荐的方法，其特征在于，该方法包括：

获取点击查询日志，所述点击查询日志包括用户ID、关键词、以及网页ID；

汇总每个用户ID的关键词，建立该用户ID的兴趣模型；汇总所有用户ID的网页ID，获取每个网页ID对应的网页中的关键词，建立该网页ID的兴趣模型；根据用户ID的兴趣模型和网页ID的兴趣模型确定用户ID和网页ID的关联度；其中，所述汇总所有用户ID的网页ID，获取每个网页ID对应的网页中的关键词，建立该网页ID的兴趣模型包括：对该网页ID对应的网页的内容进行分词，去除无效词，统计剩余的每个关键词在该网页中的出现次数，根据该关键词的出现次数确定该网页ID对该关键词的兴趣度；所述汇总每个用户ID的关键词，建立该用户ID的兴趣模型包括：汇总该用户ID对应的用户查询过的所有关键词，统计该用户查询每个关键词时点击网页ID的个数，根据点击网页ID的个数确定该用户ID对该关键词的兴趣度；

当接收到用户的点击搜索结果命令进入无线网页搜索转码页时，按照和用户ID的关联度从高到低的顺序选择第一预设个数的网页ID，将选择的每个网页ID对应的网页在该转码页中进行推荐。

2.根据权利要求1所述的网页推荐方法，其特征在于，

所述用户ID的兴趣模型包括第一兴趣项，所述第一兴趣项包括多个第一兴趣子项，所述第一兴趣子项包括关键词、用户ID对关键词的兴趣度；

所述网页ID的兴趣模型包括第二兴趣项，所述第二兴趣项包括多个第二兴趣子项，所述第二兴趣子项包括关键词、网页ID对关键词的兴趣度。

3.根据权利要求2所述的网页推荐方法，其特征在于，

所述根据用户ID的兴趣模型和网页ID的兴趣模型确定用户ID和网页ID的关联度包括：

根据每个用户ID的兴趣模型中用户ID对各个关键词的兴趣度生成N维向量V_K1；

根据每个网页ID的兴趣模型中网页ID对各个关键词的兴趣度生成N维向量V_K2；

计算N维向量V_K1和V_K2间的距离D_K，将D_K记为该用户ID和该网页ID间的关联度。

4.根据权利要求2所述的网页推荐方法，其特征在于，

所述用户ID的兴趣模型包括第三兴趣项，所述第三兴趣项包括多个第三兴趣子项，所述第一兴趣子项包括关键词类型、用户ID对关键词类型的兴趣度；

所述汇总每个用户ID的关键词，建立该用户ID的兴趣模型包括：汇总该用户ID对应的用户查询过的所有关键词并确定每个关键词所属类型；统计该用户查询每类关键词时点击网页ID的个数，根据点击网页ID的个数确定该用户ID对该类关键词的兴趣度；

所述网页ID的兴趣模型包括第四兴趣项，所述第四兴趣项包括多个第四兴趣子项，所述第四兴趣子项包括关键词类型、网页ID对关键词类型的兴趣度；

所述汇总所有用户ID的网页ID，获取每个网页ID对应的网页中的关键词，建立该网页ID的兴趣模型包括：对该网页ID对应的网页的内容进行分词，去除无效词，确定剩余每个关键词所属类型，统计每类关键词在该网页中的出现次数，根据该类关键词的出现次数确定该网页ID对该类关键词的兴趣度。

5.根据权利要求4所述的网页推荐方法，其特征在于，

所述根据用户ID的兴趣模型和网页ID的兴趣模型确定用户ID和网页ID的关联度包括：

根据每个用户ID的兴趣模型中用户ID对各类关键词的兴趣度生成N维向量V_C1；

根据每个网页ID的兴趣模型中网页ID对各类关键词的兴趣度生成N维向量V_C2；

计算N维向量V_C1和V_C2间的距离D_C，将D_C记为该用户ID和该网页ID间的关联度。