[发明专利]一种基于数据挖掘的智能信息浏览方法

说明书

本发明公开一种基于数据挖掘的智能信息浏览方法，首先将涌入数据库中的信息分为不同的信息集合，并对信息附上属性标签，对每一条信息进行热度统计；接着在完成信息分类后，分类后的不同信息集合进入结合数据库内用户过往浏览记录得到兴趣匹配的基础权重值；之后针对不同信息集合中的每一条信息的热度值来计算每一条信息的排位顺序；最后在数据进行兴趣匹配，信息集合赋值的同时，针对信息在进入数据库被贴上的属性标签得到信息在何种网络环境下推送。本发明能够有效保证用户浏览信息的完整性和时效性。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于数据挖掘的智能信息浏览方法。

背景技术

当前，人们无时无刻都在通过智能终端来获得最新的资讯，但伴随而来的是对流量的更大需求，很多用户在进行浏览体验时，需要去顾及自身流量的使用情况，会关注自身所处网络环境是否具有免费的无线网络，从而极大地影响了用户对信息摄取的时效性以及用户在浏览信息过程中的流畅体验。当用户在没有流量的情况下，现有的浏览系统和方法需要手动调用是否启用无图模式等节约流量的浏览模式，或者通过程序本身对其限流，这样的浏览系统会给用户造成很大的困扰：第一是视频和图片信息也是表达文意的一部分，在无图模式下的浏览信息，虽然对用户流量进行了控制，但却充满着强制性，此时的信息因为图片视频的缺失具有很大的信息量，但是也失去了信息的准确性，这些都会在一定程度上影响用户的浏览体验；第二采用根据兴趣推送的信息，不符合用户兴趣的信息则简单选择删除并不予推送的方式，会遗漏一些突发和偶发信息，造成用户浏览信息的缺失，并不能满足用户对信息的实时性的需求，且这样的信息推送的信息量是逐渐减少的。

发明内容

本发明旨在提供一种基于数据挖掘的智能信息浏览方法，其能够在保持信息的时效性以及准确性的前提下，让信息浏览系统在流量的控制下更加的智能化。

为解决上述问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于数据挖掘的智能信息浏览方法，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：