[发明专利]一种基于用户行为的信息推荐方法

摘要

本发明涉及一种基于用户行为的信息推荐方法，方法步骤为：步骤（1）数据来源；通过网络爬虫爬取了网络上的网页信息，并使用最大块密度算法抽取了网页中的正文，使用IKAnalyzer进行分词，使用聚类算法将词进行聚类，最终通过多个类形成了一个索引网；步骤（2）用户行为处理：系统会自动为用户分配一个唯一的用户号；会自动记录用户的搜索内容和与搜索结果的交互情况下来并存入；步骤（3）进行推荐：以现有数据为基础，用基于内容推荐的算法为用户推荐。本发明添加相应的推荐算法，为用户推荐感兴趣的信息供用户进行选择，并在一定程度上影响搜索结果的排名，使得排名更符合不同用户的兴趣。

主权项

一种基于用户行为的信息推荐方法，其特征在于，方法步骤为：步骤（1）数据来源，具体为：通过网络爬虫爬取了网络上的网页信息，并使用最大块密度算法抽取了网页中的正文，使用IKAnalyzer进行分词，使用聚类算法将词进行聚类，最终通过形成了多个类，同时在每个类中都有一个中心词用于较好地刻画这个类，如此网络中的海量词语就形成了一个索引网；步骤（2）用户行为处理，具体为：当用户使用搜索引擎进行搜索时，系统会自动为该用户分配一个唯一的用户号；当用户登录后，系统会自动把用户的搜索内容和与搜索结果的交互情况记录下来，并存入数据库中；所述数据库使用了一维向量来刻画用户的搜索行为；当用户登录系统之后，输入关键字进行搜索，那么就使用向量（ID表示用户ID，word表示关键词，num表示搜索该关键词的次数,class表示该关键词所属的类）来记录用户的搜索行为；当呈现了搜索结果之后，如果用户点击了相应的搜索内容，则同样记录用户点击行为，即使用向量（ID表示用户ID，class表示点击内容所属的类，count表示点击该类的次数）来表示；步骤（3）进行推荐，具体为：推荐算法是以现有数据为基础，采用基于内容推荐的算法为用户进行推荐。