[发明专利]一种基于数据挖掘的智能信息浏览方法

权利要求书

1.一种基于数据挖掘的智能信息浏览方法，其特征是，包括步骤如下：

步骤1、对涌入的信息进行预处理，去除冗余的分类干扰，得到待分类信息中关键词向量；同时，为涌入的信息附上属性标签，其中属性标签包括信息位置、信息时间和信息内容；

步骤2、利用待处理信息的关键词向量进行信息间的相似度计算，并根据信息间的相似度对待处理信息进行信息分类；

步骤3、根据用户偏好对分类好的信息集合进行基础权重赋值，即对于符合用户过往浏览信息记录的信息集合赋予高基础权重值；对于不符合用户过往浏览信息记录的信息集合赋予低基础权重值；

步骤4、根据信息所处的热度等级，对每个信息赋予对应的热度权重值；

步骤5、将信息的热度权重值与信息所处信息集合的基础权重值相乘，得到每个信息的顺序权重值，并根据顺序权重值由高到低的顺序对信息进行排序，以得到信息的推送顺序；

步骤6、根据信息位置的属性标签，得到信息停留LTE网络概率P_IN、信息跳出LTE网络概率P_OUT、信息停留WLAN网络概率P_STAY和信息跳出WLAN网络概率P_STAYOUT；根据信息时间的属性标签，得到信息实时概率P_RT和信息非实时概率P_NRT；根据信息内容属性标签，得到信息纯文本概率P_PT和信息非纯文本概率P_NPT；

步骤7、根据贝叶斯概率公式，并利用步骤6所得的概率计算第i个信息在第j个属性标签下选择某一网络的概率矩阵X_ij，其中i＝1,2，…，m，m为信息的个数，j＝1，2，3；

其中：

步骤8、由上述第i个信息在第j个属性标签下选择某一网络的概率矩阵X_ij，得到决策概率矩阵Y：

其中：X_i1为第i个信息在信息是否实时的属性标签下接入网络的参数，c₁为X_i1的权重，X_i2为第i个信息在信息是否含有视频图片的属性标签下接入网络的参数，c₂为X_i2的权重，X_i3为第i个信息的信息位置的属性标签下接 入网络的参数；c₃为X_i3的权重；

步骤9、通过对决策概率矩阵Y中每一个元素的每一组数据进行遍历，即可确定信息在LTE或WLAN网络环境下送至用户浏览。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的智能信息浏览方法，其特征是，步骤9中，对于适合当前网络环境下的信息会直接推送使用，而对于不适合当前网络环境下的信息会存放在浏览器存储器中供下次推送使用。