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    重庆时时彩规则介绍后一直选: 网络信息的挖掘方法和装置.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201210321780.0

    申请日:

    2012.09.03

    公开号:

    CN103678320A

    公开日:

    2014.03.26

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20120903|||公开
    IPC分类号: G06F17/30 主分类号: G06F17/30
    申请人: 腾讯科技(深圳)有限公司
    发明人: 杨小锐; 肖镜辉; 周晓波; 司天歌; 刘玉国
    地址: 518044 广东省深圳市福田区振兴路赛格科技园2栋东403室
    优先权:
    专利代理机构: 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 代理人: 何平;曾旻辉
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201210321780.0

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.10.27|||2015.04.29|||2014.03.26

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    采用本发明提供了一种网络信息的挖掘方法和装置。所述方法包括:获取通过浏览器上传得到的浏览器数据;通过分类模型对上传的浏览器数据进行分类,得到所述浏览器数据所属的类别;获取与所述类别相关的网络信息,将所述获取的网络信息推送到所述浏览器。所述装置包括:数据获取???,用于获取通过浏览器上传得到的浏览器数据;分类???,用于通过分类模型对上传的浏览器数据进行分类,得到所述浏览器数据所属的类别;推送???,用于获取与所述类别相关的网络信息,将所述获取的网络信息推送到所述浏览器。采用本发明提高了针对性。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种网络信息的挖掘方法,包括如下步骤:
    获取通过浏览器上传得到的浏览器数据;
    通过分类模型对上传的浏览器数据进行分类,得到所述浏览器数据所属的类别;
    获取与所述类别相关的网络信息,将所述获取的网络信息推送到所述浏览器。

    2.  根据权利要求1所述的网络信息的挖掘方法,其特征在于,所述通过分类模型对上传的浏览器数据进行分类,得到所述浏览器数据所属的类别的步骤之前还包括:
    根据预设的类别信息对存储的浏览器数据进行扫描得到所述存储的浏览器数据对应的类别;
    对存储的浏览器数据和类别进行开方检验得到所述类别对应的特征,并通过所述特征得到所述类别的特征集合以及相应的特征向量;
    对所述类别的特征集合进行概率计算得到所述特征集合中特征对应的后验概率;
    通过所述类别、所述类别的特征集合、相应的特征向量以及所述特征集合中特征对应的后验概率构建分类模型。

    3.  根据权利要求2所述的网络信息的挖掘方法,其特征在于,所述对存储的浏览器数据和类别进行开方检验得到所述类别对应的特征,并通过所述特征得到所述类别的特征集合以及相应的特征向量的步骤为:
    将每一类别和所述存储的浏览器数据中的词进行开方检验得到所述词和所述类别之间的开方值;
    判断所述开方值是否大于阈值,若是,则将所述词作为所述类别的特征,并形成所述类别的特征集合;
    在与所述类别相对应的浏览器数据中查找与所述类别的特征相匹配的词,并根据查找结果生成所述特征集合的特征向量。

    4.  根据权利要求3所述的网络信息的挖掘方法,其特征在于,所述在与所 述类别相对应的浏览器数据中查找与所述类别的特征相同的词,并根据查找结果生成所述特征集合的特征向量的具体过程为:
    根据所述类别的特征在所述类别对应的浏览器数据中进行查找,判断所述特征是否存在于所述类别对应的浏览器数据中,若是,则
    将所述特征在特征向量中对应的元素设置为预设值;
    若否,则将所述特征在特征向量中对应的元素设置为零。

    5.  根据权利要求4所述的网络信息的挖掘方法,其特征在于,所述将所述特征向量中对应的元素设置为预设值的步骤之后还包括:
    计算所述类别对应的特征集合中每一特征所对应的权值,并将所述特征集合的特征向量中的预设值变换为特征对应的权值。

    6.  根据权利要求2所述的网络信息的挖掘方法,其特征在于,所述通过分类模型对上传的浏览器数据进行分类,得到所述浏览器数据所属的类别的步骤为:
    计算所述上传的浏览器数据和特征集合之间的匹配度,并选取所述计算得到的匹配度中的最高匹配度;
    获取所述最高匹配度对应的特征集合,并根据所述特征集合得到相应的类别,所述类别即为所述上传的浏览器数据所属的类别。

    7.  根据权利要求6所述的网络信息的挖掘方法,其特征在于,所述获取所述最高匹配度对应的特征集合,并根据所述特征集合得到相应的类别,所述类别即为所述上传的浏览器数据所属的类别的步骤之前还包括:
    判断所述最高匹配度是否大于匹配阈值,若是则进入所述获取所述最高匹配度对应的特征集合,并根据所述特征集合得到相应的类别,所述类别即为所述上传的浏览器数据所属的类别的步骤。

    8.  根据权利要求7所述的网络信息的挖掘方法,其特征在于,所述判断所述最高匹配度是大于匹配阈值的步骤之前还包括:
    判断所述上传的浏览器数据中记录的网络地址是否存在于存储的浏览器数据中,若是,则降低预设的匹配阈值;
    统计所述浏览器数据中包含的特征个数,根据所述统计的个数调整匹配阈 值。

    9.  一种网络信息的挖掘装置,其特征在于,包括:
    数据获取???,用于获取通过浏览器上传得到的浏览器数据;
    分类???,用于通过分类模型对上传的浏览器数据进行分类,得到所述浏览器数据所属的类别;
    推送???,用于获取与所述类别相关的网络信息,将所述获取的网络信息推送到所述浏览器。

    10.  根据权利要求9所述的网络信息的挖掘装置,其特征在于,还包括:
    扫描???,用于根据预设的类别信息对存储的浏览器进行扫描得到所述存储的浏览器数据对应的类别;
    处理???,用于对存储的浏览器数据和类别进行开方检验得到所述类别对应的特征,并通过所述特征得到所述类别的特征集合和相应的特征向量;
    概率计算???,用于对所述类别的特征集合进行概率计算得到所述特征集合中特征对应的后验概率;
    模型构建???,用于通过所述类别、所述类别的特征集合、相应的特征向量以及所述特征集合中特征对应的后验概率构建分类模型。

    11.  根据权利要求10所述的网络信息的挖掘装置,其特征在于,所述处理??榘ǎ?BR>开方检验单元,用于将每一类别和所述存储的浏览器数据中的词进行开方检验得到所述词和所述类别之间的开方值;
    特征选取单元,用于判断所述开方值是否大于阈值,若是,则将所述词作为所述类别的特征,并形成所述类别的特征集合;
    向量生成单元,用于在与所述类别相对应的浏览器数据中查找与所述类别的特征相匹配的词,并根据查找结果生成所述特征集合的特征向量。

    12.  根据权利要求11所述的网络信息的挖掘装置,其特征在于,所述向量生成单元包括:
    查找单元,用于根据所述类别的特征在所述类别对应的浏览器数据中进行 查找,判断所述特征是否存在于所述类别对应的浏览器数据中,若是,则通知元素设置单元将所述特征在特征向量中对应的元素设置为预设值,若否,则通知所述元素设置单元将所述特征在特征向量中对应的元素设置为零。

    13.  根据权利要求12所述的网络信息的挖掘装置,其特征在于,所述向量生成单元还包括:
    权值计算单元,用于计算所述类别对应的特征集合中每一特征所对应的权值,并将所述特征集合的特征向量中的预设值变换为特征对应的权值。

    14.  根据权利要求10所述的网络信息的挖掘装置,其特征在于,所述分类??榘ǎ?BR>匹配单元,用于计算所述上传的浏览器数据和特征集合之间的匹配度,并选取所述计算得到的匹配度中的最高匹配度;
    类别获取单元,用于获取所述最高匹配度对应的特征集合,并根据所述特征集合得到相应的类别,所述类别即为所述上传的浏览器数据所属的类别。

    15.  根据权利要求14所述的网络信息的挖掘装置,其特征在于,所述分类??榛拱ǎ?BR>阈值判断单元,用于判断所述最高匹配度是否大于匹配阈值,若是,则通知所述类别获取单元。

    16.  根据权利要求15所述的网络信息的挖掘装置,其特征在于,所述分类??榛拱ǎ?BR>数据判断单元,用于判断所述上传的浏览器数据中记录的网络地址是否存在于存储的浏览器数据中,若是,则通知阈值调整单元降低预设的匹配阈值;
    所述阈值调整单元还用于统计所述浏览器数据中包含的特征个数,根据所述统计的个数调整匹配阈值。

    关 键 词:
    网络 信息 挖掘 方法 装置
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