[发明专利]一种基于数据挖掘的智能信息浏览方法

摘要

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。

主权项

1.一种基于数据挖掘的智能信息浏览方法，其特征是，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PIN、信息跳出LTE网络概率POUT、信息停留WLAN网络概率PSTAY和信息跳出WLAN网络概率PSTAYOUT；根据信息时间的属性标签，得到信息实时概率PRT和信息非实时概率PNRT；根据信息内容属性标签，得到信息纯文本概率PPT和信息非纯文本概率PNPT；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Xij，其中i＝1,2，…，m，m为信息的个数，j＝1，2，3；其中：步骤8、由上述第i个信息在第j个属性标签下选择某一网络的概率矩阵概率矩阵Xij，得到决策概率矩阵Y：其中：Xi1为第i个信息在信息是否实时的属性标签下接入网络的参数，c1为Xi1的权重，Xi2为第i个信息在信息是否含有视频图片的属性标签下接入网络的参数，c2为Xi2的权重，Xi3为第i个信息的信息位置的属性标签下计入网络的参数；c3为Xi3的权重；步骤9、通过对决策概率矩阵Y中每一个元素的每一组数据进行遍历，即可确定信息在LTE或WLAN网络环境下送至用户浏览。