一种用户偏好分析方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种用户偏好分析方法，包括以下步骤：基于用户的访问行为获取所述用户访问的初始信息；对所述初始信息中所述用户所涉及的网络内容进行分类处理；对初始信息中所述用户所涉及的用户浏览频次进行整理；根据所述内容信息和频次信息对所述用户的偏好进行评分，得出所述用户的偏好信息。本发明专利技术还提供了一种用户偏好分析系统，包括：初始信息获取模块、内容信息分类模块、频次信息排序模块和评分模块，本发明专利技术通过以上技术方案，其内容分类算法的复杂度也较低；在资源需求和推广可行性方面，本技术方案基于简单的系统架构，对硬件资源要求很低，容易在各地推广。

User preference analysis method and system

The invention provides a user preference analysis method, which comprises the following steps: initial information access by the user based on the user's access behavior; Internet content related to the user information in the initial classification processing; related to the user information in the initial user browsing frequency for consolidation; score according to the content and frequency of information preference information to the user, that the user preference information. The invention also provides a user preference analysis system, including: the initial information acquisition module, information classification module, frequency information sorting module and scoring module, the invention through the above technical scheme, the complexity of its content classification algorithm is low; in the resource demand and promotion of the feasibility, the technical scheme of simple system architecture based on the requirements of the hardware resources is very low, easy to promote around.

【技术实现步骤摘要】
一种用户偏好分析方法及系统
本专利技术涉及计算机网络数据
，特别是一种用户偏好分析方法及系统。
技术介绍
随着技术的不断发展，网络社交逐渐成为了一种新的社交方式，网络社交从最初的电子邮件发展到现在的各种社交网站(SNS，SocialNetworkSites)，如购物、交友网站。通常情况下，社交网站需要用户在相应的网站上进行申请注册，并填写相关的个人信息，从而获取个人账号。当用户登录社交网站时，个人账号及相关信息便成为网站或者他人识别用户身份的主要标识。在某些社交网站中，为了更好的推广网站信息，例如购物类网站的卖家对商品进行推广，通常会在某一卖家的商品页面内对其他商品进行推荐展示。而此类推荐展示信息通常结合用户所感兴趣的内容推荐，则能大大提高用户的使用体验。因此亟需设计一种用户偏好分析方法及系统。
技术实现思路
针对现有技术存在的上述问题，本专利技术的目的在于提供一种用户偏好分析方法及系统。本专利技术提供了一种用户偏好分析方法，包括以下步骤：基于用户的访问行为获取所述用户访问的初始信息；对所述初始信息中所述用户所涉及的网络内容进行分类处理，得到内容信息；对初始信息中所述用户所涉及的用户浏览频次进行整理，得到频次信息；根据所述内容信息和频次信息对所述用户的偏好进行评分，得出所述用户的偏好信息。优选地，所述基于用户的访问行为获取所述用户访问的初始信息包括：根据所述用户的访问行为从服务器中得到所述用户访问的基础数据；根据所述基础数据获取所述用户访问的业务内容，并根据所述基础数据的增加，对所述业务内容进行扩展，生成所述初始信息。优选地，所述对所述初始信息中用户所涉及的网络内容进行分类处理包括：基于用户的访问行为获取所述用户访问的初始信息；判断所述初始信息中每一业务内容是否具有预设的第一分类规则，并得一判断结果；对所述判断结果为具有所述第一分类规则的业务内容，按照所述第一分类规则对所述业务内容进行分类；对所述判断结果为不具有所述第一分类规则的业务内容，按照第二分类规则对所述业务内容进行分类；根据所述内容信息和频次信息对所述用户的偏好进行评分，得出所述用户的偏好信息。优选地，所述第二分类规则为临时构建的分类规则，且所述构建的方法参照所述第一分类规则的构建方法。优选地，所述第一分类规则的构建方法采用URL匹配法或文本匹配法，并且对所述业务内容分类后所产生的网络内容的分类粒度控制在预定级别以内。本专利技术还提供了一种用户偏好分析系统，包括：初始信息获取模块，用于基于用户的访问行为获取所述用户访问的初始信息；内容信息分类模块，用于对所述初始信息中所述用户所涉及的网络内容进行分类处理，得到内容信息；频次信息排序模块，用于对初始信息中所述用户所涉及的用户浏览频次进行整理，得到频次信息；评分模块，用于根据所述内容信息和频次信息对所述用户的偏好进行评分，得出所述用户的偏好信息。优选地，初始信息获取模块包括：基础数据获取单元，用于根据所述用户的访问行为从服务器中得到所述用户访问的基础数据；扩展单元，用于根据所述基础数据获取所述用户访问的业务内容，并根据所述基础数据的增加，对所述业务内容进行扩展，生成所述初始信息。优选地，所述内容信息分类模块包括：包括判断单元，用于判断所述初始信息中每一业务内容是否具有预设的第一分类规则，并得一判断结果；分类单元，用于对所述判断结果为具有所述第一分类规则的业务内容，按照所述第一分类规则对所述业务内容进行分类；对所述判断结果为不具有所述第一分类规则的业务内容，按照第二分类规则对所述业务内容进行分类。优选地，所述分类单元所构建的第二分类规则为临时构建的分类规则，且所述构建的方法参照所述第一分类规则的构建方法。优选地，所述分类单元所构建的第一分类规则的构建方法采用URL匹配法或文本匹配法，并且对所述业务内容分类后所产生的网络内容的分类粒度控制在预定级别以内。综上所述，本专利技术具有以下优点：本专利技术通过以上技术方案，通过综合和关联不同性质业务的内容来定位用户的偏好，其对内容分类的准确度要求较低，因此其内容分类算法的复杂度也较低；在资源需求和推广可行性方面，本技术方案基于简单的系统架构，对硬件资源要求很低，容易在各地推广。附图说明图1为本实施例偏好分析方法的流程示意图；图2为本实施例的偏好分析系统的结构框图。具体实施方式下面结合实施方式及附图对本专利技术作进一步详细、完整地说明。如图1-2所示，一种用户偏好分析方法，包括以下步骤：基于用户的访问行为获取所述用户访问的初始信息；对所述初始信息中所述用户所涉及的网络内容进行分类处理，得到内容信息；对初始信息中所述用户所涉及的用户浏览频次进行整理，得到频次信息；根据所述内容信息和频次信息对所述用户的偏好进行评分，得出所述用户的偏好信息。所述基于用户的访问行为获取所述用户访问的初始信息包括：根据所述用户的访问行为从服务器中得到所述用户访问的基础数据；根据所述基础数据获取所述用户访问的业务内容，并根据所述基础数据的增加，对所述业务内容进行扩展，生成所述初始信息。所述对所述初始信息中用户所涉及的网络内容进行分类处理包括：基于用户的访问行为获取所述用户访问的初始信息；判断所述初始信息中每一业务内容是否具有预设的第一分类规则，并得一判断结果；对所述判断结果为具有所述第一分类规则的业务内容，按照所述第一分类规则对所述业务内容进行分类；对所述判断结果为不具有所述第一分类规则的业务内容，按照第二分类规则对所述业务内容进行分类；根据所述内容信息和频次信息对所述用户的偏好进行评分，得出所述用户的偏好信息。所述第二分类规则为临时构建的分类规则，且所述构建的方法参照所述第一分类规则的构建方法。所述第一分类规则的构建方法采用URL匹配法或文本匹配法，并且对所述业务内容分类后所产生的网络内容的分类粒度控制在预定级别以内。本专利技术还提供了一种用户偏好分析系统，包括：初始信息获取模块，用于基于用户的访问行为获取所述用户访问的初始信息；内容信息分类模块，用于对所述初始信息中所述用户所涉及的网络内容进行分类处理，得到内容信息；频次信息排序模块，用于对初始信息中所述用户所涉及的用户浏览频次进行整理，得到频次信息；评分模块，用于根据所述内容信息和频次信息对所述用户的偏好进行评分，得出所述用户的偏好信息。初始信息获取模块包括：基础数据获取单元，用于根据所述用户的访问行为从服务器中得到所述用户访问的基础数据；扩展单元，用于根据所述基础数据获取所述用户访问的业务内容，并根据所述基础数据的增加，对所述业务内容进行扩展，生成所述初始信息。所述内容信息分类模块包括：包括判断单元，用于判断所述初始信息中每一业务内容是否具有预设的第一分类规则，并得一判断结果；分类单元，用于对所述判断结果为具有所述第一分类规则的业务内容，按照所述第一分类规则对所述业务内容进行分类；对所述判断结果为不具有所述第一分类规则的业务内容，按照第二分类规则对所述业务内容进行分类。所述分类单元所构建的第二分类规则为临时构建的分类规则，且所述构建的方法参照所述第一分类规则的构建方法。所述分类单元所构建的第一分类规则的构建方法采用URL匹配法或文本匹配法，并且对所述业务内容分类后所产生的网络内容的分类粒度控制在预定级别以内同时本专利技术上述实施例仅为说明本专利技术技术方案本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用户偏好分析方法，其特征在于，包括以下步骤：基于用户的访问行为获取所述用户访问的初始信息；对所述初始信息中所述用户所涉及的网络内容进行分类处理，得到内容信息；对初始信息中所述用户所涉及的用户浏览频次进行整理，得到频次信息；根据所述内容信息和频次信息对所述用户的偏好进行评分，得出所述用户的偏好信息。

【技术特征摘要】
1.一种用户偏好分析方法，其特征在于，包括以下步骤：基于用户的访问行为获取所述用户访问的初始信息；对所述初始信息中所述用户所涉及的网络内容进行分类处理，得到内容信息；对初始信息中所述用户所涉及的用户浏览频次进行整理，得到频次信息；根据所述内容信息和频次信息对所述用户的偏好进行评分，得出所述用户的偏好信息。2.如权利要求1所述的用户偏好分析方法，其特征在于，所述基于用户的访问行为获取所述用户访问的初始信息包括：根据所述用户的访问行为从服务器中得到所述用户访问的基础数据；根据所述基础数据获取所述用户访问的业务内容，并根据所述基础数据的增加，对所述业务内容进行扩展，生成所述初始信息。3.如权利要求1所述的用户偏好分析方法，其特征在于，所述对所述初始信息中用户所涉及的网络内容进行分类处理包括：基于用户的访问行为获取所述用户访问的初始信息；判断所述初始信息中每一业务内容是否具有预设的第一分类规则，并得一判断结果；对所述判断结果为具有所述第一分类规则的业务内容，按照所述第一分类规则对所述业务内容进行分类；对所述判断结果为不具有所述第一分类规则的业务内容，按照第二分类规则对所述业务内容进行分类；根据所述内容信息和频次信息对所述用户的偏好进行评分，得出所述用户的偏好信息。4.如权利要求3所述的用户偏好分析方法，其特征在于，所述第二分类规则为临时构建的分类规则，且所述构建的方法参照所述第一分类规则的构建方法。5.如权利要求4所述的用户偏好分析方法，其特征在于，所述第一分类规则的构建方法采用URL匹配法或文本匹配法，并且对所述业务内容分类后所产生的网络内容的分类粒度控制在预定...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏伟，尤育晓，潘钦苗，
申请(专利权)人：浙江敢尚网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33