一種基于關鍵字匹配的內容推薦方法技術

本發明專利技術公開了一種基于關鍵字匹配的內容推薦方法，包括：Web服務器獲取用戶經常瀏覽的信息，進行分析并從這些信息中取到關鍵字形成用戶關鍵字集合；再對數據庫中所有的信息進行分析，形成系統關鍵字集合；Web服務器把用戶關鍵字集合在系統關鍵字集合中進行匹配，把兩個集合中相同的關鍵字形成推薦關鍵字集合；再根據推薦關鍵字集合從數據庫中得到對應的推薦信息，把用戶瀏覽過的信息去除并生成信息推薦列表，在網頁中推薦給用戶。本發明專利技術是通過關鍵字把所有具有相同關鍵字的信息串聯起來，Web服務器獲取用戶經常瀏覽的、感興趣的信息，并在數據庫中匹配查找類似的信息并將用戶沒有瀏覽過的類似信息推薦給用戶，為用戶瀏覽信息提供方便。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及互聯網應用
，特別涉及一種網站中自動為用戶推薦用戶感興趣的相關內容的方法。
技術介紹
隨著網絡的發展及普及，互聯網上的信息資料呈指數增長，用戶在瀏覽網站時從大量的網絡信息中挑選自己需要的信息將會花費大量時間。如何幫助用戶更快更方便的找到需要的信息一直是關注的焦點。 目前，很多網站是采用自己對信息進行篩選然后推薦到網站首頁讓用戶瀏覽，這樣用戶就需要在網站進行逐條查找自己感興趣的信息，這樣的方法造成用戶只能看到網站推薦給他的一些最新的信息，這些信息并非都是用戶感興趣的信息，而以前用戶感興趣的相關的信息則看不到，所以這種方法是網站按照自己的主觀意愿篩選的信息，不能夠滿足所有用戶的需求。這就需要一種能夠為用戶精準的推薦信息內容的方法。
技術實現思路
本專利技術針對上述現有技術中存在的不足，提供了一種在網站中為用戶瀏覽節約時間，并可精確為用戶推薦用戶感興趣的內容的方法。本專利技術的技術方案是這樣實現的，包括以下步驟步驟一 Web服務器根據用戶的登錄名或者瀏覽時所用的IP獲取用戶在網站中經常瀏覽的信息，并把獲取到的信息數據存儲在數據庫中；步驟二 Web服務器分別對獲取到的每條信息進行內容分析，分析方法為把信息內容正向拆分成多個關鍵字，然后統計每個關鍵字的數量，并計算該條信息中每個關鍵字數量在所有關鍵字的數量總和中占的比例，然后根據分詞詞典把存在于分詞詞典中并且在該條信息中所占比例最高的關鍵字獲取到，最后把從這些信息中取到的關鍵字形成用戶關鍵字集合；步驟三:Web服務器對數據庫中所有的信息進行分析，分析方法同步驟二中的分析方法一致，得到每條信息的關鍵字，形成系統關鍵字集合；步驟四Web服務器把從用戶經常瀏覽信息得到的用戶關鍵字集合在系統關鍵字集合中進行匹配，把系統關鍵字集合中與用戶關鍵字集合中相同的關鍵字形成推薦關鍵字集合;步驟五Web服務器根據推薦關鍵字集合從數據庫中所有的信息里得到對應的推薦信息，然后把用戶瀏覽過的信息去除并按照信息的發布時間倒序排列生成信息推薦列表，并在網頁中特定的區域推薦給用戶；步驟六用戶再次根據用戶名登錄網站或者使用相同的IP地址訪問該網站時，在上述特定區域就會看到更多相關的內容。作為優選，在步驟二中，如果出現多個關鍵字在信息中占的比例都是最高時，則按照如下方法確定關鍵字把信息內容正向拆分成多個關鍵字，然后根據每個關鍵字在信息中的位置從頭到尾標注序號，并取這些比例最高的關鍵字中序號最小的關鍵字做為該信息的關鍵字。采用了上述技術方案的本專利技術的原理及有益效果是本專利技術的核心思想是通過關鍵字把所有具有相同關鍵字的信息串聯起來，Web服務器獲取用戶經常瀏覽的、感興趣的信息，并在數據庫中匹配查找類似的信息并將用戶沒有瀏覽過的類似信息推薦給用戶，為用戶瀏覽信息提供方便，用戶在瀏覽需要的信息時只需要在特定的推薦區域查看相關信息就可以獲取到整個網站中與正在瀏覽的信息相關的內容，而且系統能夠保證推薦的內容是用戶從未瀏覽過的，是用戶感興趣的內容，不為用戶推薦無關的信息，為用戶節省時間。 附圖說明圖I為本專利技術根據用戶瀏覽信息得到用戶關鍵字集合的流程圖；圖2為根據數據庫中所有的信息得到系統關鍵字集合的流程圖；圖3為根據用戶關鍵字集合在系統關鍵字集合中匹配得到推薦關鍵字集合的流程圖；圖4為根據推薦關鍵字集合生成信息推薦列表最終推薦給用戶的流程圖。具體實施例方式本專利技術的具體實施方式如下實施例本專利技術的，包括以下步驟步驟一 Web服務器根據用戶A的登錄名或者瀏覽時所用的IP地址獲取用戶A在網絡中經常瀏覽的信息Xp X2、X3，并把獲取到的信息數據存儲在數據庫中。步驟二 Web服務器對獲取到的信息XpX2、X3進行分析，得到每條信息對應的關鍵字分別為甲、乙、丙，形成用戶關鍵字集合{甲、乙、丙}。以獲取關鍵字“甲”為例，該獲取關鍵字的方法為把信息X1正向拆分為N個關鍵字，不論是否重復，并根據每個關鍵字在信息中的位置從頭到尾標注序號，其中關鍵字甲出現了 M次，序號分別為O:、02、…、0M(O1 < O2〈…< 0M);關鍵字甲!出現了 M1次，序號分別為P” P2,…、PM1 (P1 < P2〈…< Pmi);關鍵字甲2出現了 M2次，序號分別為Q1' Q2'…、Qm2 (Q1 < Q2〈…< Qm2)，若只有關鍵字甲和甲2存在于分詞詞典中并且(M/N) > (M2/N)則取關鍵字甲為信息X1的關鍵字，若關鍵字甲和甲2存在于分詞詞典中并且(M/N) = (M2/N)時則根據關鍵字的序號來取序號小的關鍵字為信息X1的關鍵字，因為中文信息都是在內容前段表明信息主題，所以當P1 < Q1時則信息X1的關鍵字為關鍵字甲。上述中文分詞詞典，可以從邁點網站上下載到，下載頁面為http://papers.meadin. com/document/detail/9e2f3662-431e-4eal-b431-a9c77188e7bd ；該文檔上傳日期2012-05-17,資源大小776KB ;資源類型文檔；該中文分詞詞典收錄了大多數詞匯，并排除了諸如“的”、“地” “得”等沒有實質意義的定語詞匯。步驟三:Web服務器以相同的方法對數據庫中所有的信息進行分析得到每條信息對應的關鍵字，其中對應關鍵字甲的信息有500條，對應關鍵字乙的信息有600條，對應關鍵字丙的信息有800條，對應關鍵字丁的信息有700條，對應關鍵字戊的信息有400條。Web服務器把數據庫中所有信息對應的關鍵字形成系統關鍵字集合{甲、乙、丙、丁、戊}。步驟四Web服務器把從用戶A經常瀏覽信息得到的用戶關鍵字集合中的關鍵字甲、乙、丙在系統關鍵字集合{甲、乙、丙、丁、戊}中進行匹配，把系統關鍵字集合中與用戶關鍵字集合中相同的關鍵字甲、乙、丙形成推薦關鍵字集合{甲、乙、丙}。步驟五Web服務器根據推薦關鍵字集合{甲、乙、丙}得到對應的信息，然后進行去重排序生成信息推薦列表X，在網頁中特定的區域推薦給用戶A。 步驟六用戶A在瀏覽信息時就可以看到系統推薦的信息列表X，從而更方便快捷的得到大量需要的信息。通過本方法用再從大量的網絡信息中挑選自己需要的信息將會方便快捷，并且保證獲取到的信息的精準。用戶在瀏覽信息時就可以看到更多相關的內容，系統并且能夠保證推薦給用戶的是用戶從未瀏覽過的最新最及時的信息。從而用戶能夠更方便快捷的得到大量需要的信息。權利要求1.，其特征是包括以下步驟 步驟ー Web服務器根據用戶的登錄名或者瀏覽時所用的IP獲取用戶在網站中經常瀏覽的信息，并把獲取到的信息數據存儲在數據庫中； 步驟ニ Web服務器分別對獲取到的每條信息進行內容分析，分析方法為把信息內容正向拆分成多個關鍵字，然后統計每個關鍵字的數量，并計算該條信息中每個關鍵字數量在所有關鍵字的數量總和中占的比例，然后根據分詞詞典把存在于分詞詞典中并且在該條信息中所占比例最高的關鍵字獲取到，最后把從這些信息中取到的關鍵字形成用戶關鍵字集合; 步驟三:Web服務器對數據庫中所有的信息進行分析，分析方法同步驟ニ中的分析方法一致，得到每條信息的關鍵字，形成系統關鍵字集合； 步驟四Web服務器把從用戶經常瀏覽信息得到的用戶關鍵字集合在系統關鍵字集合中進行本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于關鍵字匹配的內容推薦方法，其特征是包括以下步驟：步驟一：Web服務器根據用戶的登錄名或者瀏覽時所用的IP獲取用戶在網站中經常瀏覽的信息，并把獲取到的信息數據存儲在數據庫中；步驟二：Web服務器分別對獲取到的每條信息進行內容分析，分析方法為把信息內容正向拆分成多個關鍵字，然后統計每個關鍵字的數量，并計算該條信息中每個關鍵字數量在所有關鍵字的數量總和中占的比例，然后根據分詞詞典把存在于分詞詞典中并且在該條信息中所占比例最高的關鍵字獲取到，最后把從這些信息中取到的關鍵字形成用戶關鍵字集合；步驟三：Web服務器對數據庫中所有的信息進行分析，分析方法同步驟二中的分析方法一致，得到每條信息的關鍵字，形成系統關鍵字集合；步驟四：Web服務器把從用戶經常瀏覽信息得到的用戶關鍵字集合在系統關鍵字集合中進行匹配，把系統關鍵字集合中與用戶關鍵字集合中相同的關鍵字形成推薦關鍵字集合；步驟五：Web服務器根據推薦關鍵字集合從數據庫中所有的信息里得到對應的推薦信息，然后把用戶瀏覽過的信息去除并按照信息的發布時間倒序排列生成信息推薦列表，并在網頁中特定的區域推薦給用戶；步驟六：用戶再次根據用戶名登錄網站或者使用相同的IP地址訪問該網站時，在上述特定區域就會看到更多相關的內容。...

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：蒯斌毅，萬仁良，
申請(專利權)人：杭州東方網升科技有限公司，
類型：發明
國別省市：