本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種用戶偏好分析方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)社交逐漸成為了一種新的社交方式，網(wǎng)絡(luò)社交從最初的電子郵件發(fā)展到現(xiàn)在的各種社交網(wǎng)站(sns，socialnetworksites)，如購(gòu)物、交友網(wǎng)站。通常情況下，社交網(wǎng)站需要用戶在相應(yīng)的網(wǎng)站上進(jìn)行申請(qǐng)注冊(cè)，并填寫相關(guān)的個(gè)人信息，從而獲取個(gè)人賬號(hào)。當(dāng)用戶登錄社交網(wǎng)站時(shí)，個(gè)人賬號(hào)及相關(guān)信息便成為網(wǎng)站或者他人識(shí)別用戶身份的主要標(biāo)識(shí)。

在某些社交網(wǎng)站中，為了更好的推廣網(wǎng)站信息，例如購(gòu)物類網(wǎng)站的賣家對(duì)商品進(jìn)行推廣，通常會(huì)在某一賣家的商品頁(yè)面內(nèi)對(duì)其他商品進(jìn)行推薦展示。而此類推薦展示信息通常結(jié)合用戶所感興趣的內(nèi)容推薦，則能大大提高用戶的使用體驗(yàn)。因此亟需設(shè)計(jì)一種用戶偏好分析方法及系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種用戶偏好分析方法及系統(tǒng)。

本發(fā)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(duì)所述初始信息中所述用戶所涉及的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容進(jìn)行分類處理，得到內(nèi)容信息；

對(duì)初始信息中所述用戶所涉及的用戶瀏覽頻次進(jìn)行整理，得到頻次信息；

根據(jù)所述內(nèi)容信息和頻次信息對(duì)所述用戶的偏好進(jìn)行評(píng)分，得出所述用戶的偏好信息。

優(yōu)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(jù)所述用戶的訪問行為從服務(wù)器中得到所述用戶訪問的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取所述用戶訪問的業(yè)務(wù)內(nèi)容，并根據(jù)所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的增加，對(duì)所述業(yè)務(wù)內(nèi)容進(jìn)行擴(kuò)展，生成所述初始信息。

優(yōu)選地，所述對(duì)所述初始信息中用戶所涉及的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容進(jìn)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(yè)務(wù)內(nèi)容是否具有預(yù)設(shè)的第一分類規(guī)則，并得一判斷結(jié)果；

對(duì)所述判斷結(jié)果為具有所述第一分類規(guī)則的業(yè)務(wù)內(nèi)容，按照所述第一分類規(guī)則對(duì)所述業(yè)務(wù)內(nèi)容進(jìn)行分類；

對(duì)所述判斷結(jié)果為不具有所述第一分類規(guī)則的業(yè)務(wù)內(nèi)容，按照第二分類規(guī)則對(duì)所述業(yè)務(wù)內(nèi)容進(jìn)行分類；

根據(jù)所述內(nèi)容信息和頻次信息對(duì)所述用戶的偏好進(jìn)行評(píng)分，得出所述用戶的偏好信息。

優(yōu)選地，所述第二分類規(guī)則為臨時(shí)構(gòu)建的分類規(guī)則，且所述構(gòu)建的方法參照所述第一分類規(guī)則的構(gòu)建方法。

優(yōu)選地，所述第一分類規(guī)則的構(gòu)建方法采用url匹配法或文本匹配法，并且對(duì)所述業(yè)務(wù)內(nèi)容分類后所產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的分類粒度控制在預(yù)定級(jí)別以內(nèi)。

本發(fā)明還提供了一種用戶偏好分析系統(tǒng)，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(nèi)容信息分類模塊，用于對(duì)所述初始信息中所述用戶所涉及的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容進(jìn)行分類處理，得到內(nèi)容信息；

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

評(píng)分模塊，用于根據(jù)所述內(nèi)容信息和頻次信息對(duì)所述用戶的偏好進(jìn)行評(píng)分，得出所述用戶的偏好信息。

優(yōu)選地，初始信息獲取模塊包括：

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取單元，用于根據(jù)所述用戶的訪問行為從服務(wù)器中得到所述用戶訪問的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；

擴(kuò)展單元，用于根據(jù)所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取所述用戶訪問的業(yè)務(wù)內(nèi)容，并根據(jù)所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的增加，對(duì)所述業(yè)務(wù)內(nèi)容進(jìn)行擴(kuò)展，生成所述初始信息。

優(yōu)選地，所述內(nèi)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(yè)務(wù)內(nèi)容是否具有預(yù)設(shè)的第一分類規(guī)則，并得一判斷結(jié)果；

分類單元，用于對(duì)所述判斷結(jié)果為具有所述第一分類規(guī)則的業(yè)務(wù)內(nèi)容，按照所述第一分類規(guī)則對(duì)所述業(yè)務(wù)內(nèi)容進(jìn)行分類；

對(duì)所述判斷結(jié)果為不具有所述第一分類規(guī)則的業(yè)務(wù)內(nèi)容，按照第二分類規(guī)則對(duì)所述業(yè)務(wù)內(nèi)容進(jìn)行分類。

優(yōu)選地，所述分類單元所構(gòu)建的第二分類規(guī)則為臨時(shí)構(gòu)建的分類規(guī)則，且所述構(gòu)建的方法參照所述第一分類規(guī)則的構(gòu)建方法。

優(yōu)選地，所述分類單元所構(gòu)建的第一分類規(guī)則的構(gòu)建方法采用url匹配法或文本匹配法，并且對(duì)所述業(yè)務(wù)內(nèi)容分類后所產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的分類粒度控制在預(yù)定級(jí)別以內(nèi)。

綜上所述，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：

本發(fā)明通過以上技術(shù)方案，通過綜合和關(guān)聯(lián)不同性質(zhì)業(yè)務(wù)的內(nèi)容來定位用戶的偏好，其對(duì)內(nèi)容分類的準(zhǔn)確度要求較低，因此其內(nèi)容分類算法的復(fù)雜度也較低；在資源需求和推廣可行性方面，本技術(shù)方案基于簡(jiǎn)單的系統(tǒng)架構(gòu)，對(duì)硬件資源要求很低，容易在各地推廣。

附圖說明

圖1為本實(shí)施例偏好分析方法的流程示意圖；

圖2為本實(shí)施例的偏好分析系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合實(shí)施方式及附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)、完整地說明。

如圖1-2所示，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(duì)所述初始信息中所述用戶所涉及的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容進(jìn)行分類處理，得到內(nèi)容信息；

對(duì)初始信息中所述用戶所涉及的用戶瀏覽頻次進(jìn)行整理，得到頻次信息；

根據(jù)所述內(nèi)容信息和頻次信息對(duì)所述用戶的偏好進(jìn)行評(píng)分，得出所述用戶的偏好信息。

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(jù)所述用戶的訪問行為從服務(wù)器中得到所述用戶訪問的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取所述用戶訪問的業(yè)務(wù)內(nèi)容，并根據(jù)所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的增加，對(duì)所述業(yè)務(wù)內(nèi)容進(jìn)行擴(kuò)展，生成所述初始信息。

所述對(duì)所述初始信息中用戶所涉及的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容進(jìn)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(yè)務(wù)內(nèi)容是否具有預(yù)設(shè)的第一分類規(guī)則，并得一判斷結(jié)果；

對(duì)所述判斷結(jié)果為具有所述第一分類規(guī)則的業(yè)務(wù)內(nèi)容，按照所述第一分類規(guī)則對(duì)所述業(yè)務(wù)內(nèi)容進(jìn)行分類；

對(duì)所述判斷結(jié)果為不具有所述第一分類規(guī)則的業(yè)務(wù)內(nèi)容，按照第二分類規(guī)則對(duì)所述業(yè)務(wù)內(nèi)容進(jìn)行分類；

根據(jù)所述內(nèi)容信息和頻次信息對(duì)所述用戶的偏好進(jìn)行評(píng)分，得出所述用戶的偏好信息。

所述第二分類規(guī)則為臨時(shí)構(gòu)建的分類規(guī)則，且所述構(gòu)建的方法參照所述第一分類規(guī)則的構(gòu)建方法。

所述第一分類規(guī)則的構(gòu)建方法采用url匹配法或文本匹配法，并且對(duì)所述業(yè)務(wù)內(nèi)容分類后所產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的分類粒度控制在預(yù)定級(jí)別以內(nèi)。

本發(fā)明還提供了一種用戶偏好分析系統(tǒng)，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(nèi)容信息分類模塊，用于對(duì)所述初始信息中所述用戶所涉及的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容進(jìn)行分類處理，得到內(nèi)容信息；

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

評(píng)分模塊，用于根據(jù)所述內(nèi)容信息和頻次信息對(duì)所述用戶的偏好進(jìn)行評(píng)分，得出所述用戶的偏好信息。

初始信息獲取模塊包括：

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取單元，用于根據(jù)所述用戶的訪問行為從服務(wù)器中得到所述用戶訪問的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；

擴(kuò)展單元，用于根據(jù)所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取所述用戶訪問的業(yè)務(wù)內(nèi)容，并根據(jù)所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的增加，對(duì)所述業(yè)務(wù)內(nèi)容進(jìn)行擴(kuò)展，生成所述初始信息。

所述內(nèi)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(yè)務(wù)內(nèi)容是否具有預(yù)設(shè)的第一分類規(guī)則，并得一判斷結(jié)果；

分類單元，用于對(duì)所述判斷結(jié)果為具有所述第一分類規(guī)則的業(yè)務(wù)內(nèi)容，按照所述第一分類規(guī)則對(duì)所述業(yè)務(wù)內(nèi)容進(jìn)行分類；

對(duì)所述判斷結(jié)果為不具有所述第一分類規(guī)則的業(yè)務(wù)內(nèi)容，按照第二分類規(guī)則對(duì)所述業(yè)務(wù)內(nèi)容進(jìn)行分類。

所述分類單元所構(gòu)建的第二分類規(guī)則為臨時(shí)構(gòu)建的分類規(guī)則，且所述構(gòu)建的方法參照所述第一分類規(guī)則的構(gòu)建方法。

所述分類單元所構(gòu)建的第一分類規(guī)則的構(gòu)建方法采用url匹配法或文本匹配法，并且對(duì)所述業(yè)務(wù)內(nèi)容分類后所產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的分類粒度控制在預(yù)定級(jí)別以內(nèi)

同時(shí)本發(fā)明上述實(shí)施例僅為說明本發(fā)明技術(shù)方案之用，僅為本發(fā)明技術(shù)方案的列舉，并不用于限制本發(fā)明的技術(shù)方案及其保護(hù)范圍。采用等同技術(shù)手段、等同設(shè)備等對(duì)本發(fā)明權(quán)利要求書及說明書所公開的技術(shù)方案的改進(jìn)應(yīng)當(dāng)認(rèn)為是沒有超出本發(fā)明權(quán)利要求書及說明書所公開的范圍。