[发明专利]一种基于深度学习的访客搜索行为特征提取方法在审
| 申请号： | 201710281437.0 | 申请日： | 2017-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN108804429A | 公开（公告）日： | 2018-11-13 |
| 发明（设计）人： | 林正春;梁文庆 | 申请（专利权）人： | 广东原昇信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京鼎承知识产权代理有限公司 11551 | 代理人： | 李伟波;韩德凯 |
| 地址： | 510635 广东省广州市天河区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的访客搜索行为特征提取方法，包括以下步骤：A、记录访客搜索访问的历史记录，并根据搜索关键词的先后顺序建立搜索记录矩阵T，在搜索记录矩阵T中每个搜索关键词均关联有与前一次搜索关键词的逻辑关系、本次关键词搜索结果的浏览时间、本次搜索使用的关键词的点击率、本次关键词搜索的效果评估系数；B、对搜索记录矩阵T中与搜索关键词关联的各数据进行归一化处理，得到矩阵T′；C、对矩阵T′中的特征数据进行提取；D、对提取的特征数据进行关联组合，形成不同访客搜索行为的特征集合。本发明能够解决现有技术的不足，提高了访客搜索行为特征提取的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 搜索 矩阵 访客 行为特征提取 搜索关键词 特征数据 记录 关联 关键词搜索结果 关键词搜索 归一化处理 历史记录 逻辑关系 顺序建立 特征集合 效果评估 一次搜索 准确度 点击率 浏览 学习 访问 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的访客搜索行为特征提取方法，其特征在于包括以下步骤：A、记录访客搜索访问的历史记录，并根据搜索关键词的先后顺序建立搜索记录矩阵T，在搜索记录矩阵T中每个搜索关键词均关联有与前一次搜索关键词的逻辑关系、本次关键词搜索结果的浏览时间、本次搜索使用的关键词的点击率、本次关键词搜索的效果评估系数；B、对搜索记录矩阵T中与搜索关键词关联的各数据进行归一化处理，得到矩阵T′；C、对矩阵T′中的特征数据进行提取；D、对提取的特征数据进行关联组合，形成不同访客搜索行为的特征集合。
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