专利名称：一种移动通信用户搜索请求响应系统及其处理方法
技术领域：
本发明属于电通信技术领域，涉及一种基于数据挖掘的移动用户搜索请求响应系 统及其处理方法。
背景技术：
互联网上的信息搜索技术已经发展了二三十年，基本上已成为了现代人们的生活 不可或缺的一部分。互联网信息的爆炸式发展，使得直接获取所需信息的可能性与便利性 大大降低。信息搜索技术的出现，极大地解决了这一日渐扰人的问题。然而，传统的信息搜索技术手段离不开电脑这一终端的支持，要求人们在固定的 场所，并且需要网络畅通的条件下，才能进行信息搜索，其局限性显而易见。而今，移动通信已经迈入了 3G时代，无线网络的带宽资源越来越大，信息资源越 来越丰富。再加上移动终端硬件技术的飞速进步，使用手机等移动终端上网的用户越来越 多。人们已经不再满足于访问有限的几个wap网站，而是提出了通过手机等终端连接互联 网，使用搜索引擎技术来搜索访问广阔的互联网资源。常见的解决办法是通过使用专门的 软件来使手机等移动终端可以直接访问互联网，让用户使用互联网上的搜索引擎来检索所 需要的信息。这种方法实现起来非常简单，而且成本也低廉，是目前手机检索的主要解决方案。 然而，这种方法忽视了手机检索的特性，没有利用起手机检索所隐含的一些重要信息，比如 手机用户的群体特征、用户所处移动环境、手机等移动终端的硬件规格等，致使手机检索得 到的结果并不具有个性化特征。例如，用户输入查询串为“火箭”，对于不同用户查询意图不 同，体育爱好者可能喜欢“篮球比赛的火箭、NBA相关赛事”等，而对于军事专家可能喜欢“火 箭发射相关信息”等。对于不同领域兴趣的用户，搜索相同关键词，他们意图并不相同。即 使搜索相关的查询词的用户，兴趣可能相同，如何有效的获取识别用户兴趣类别偏好，有效 识别用户搜索意图，这是当前研究工作的关键问题。再加上手机屏幕的限制，用户如果需要 翻页数次才能找到预期的信息，势必会对搜索结果不甚满意，进而丧失对手机检索的兴趣。有鉴于此，开发适合手机等移动终端的无线环境个性化搜索技术的呼声越来越强 烈，然而这方面的解决方法却少之又少。这些少量的解决方法虽然试图通过发掘移动用户 的兴趣特征，来提供个性化搜索服务，但是由于着眼点比较狭窄，所处理的用户信息量太 小，因此得到的结果并不令用户十分满意。
发明内容
为了解决上述技术存在的问题，本发明提供了一种移动用户搜索请求响应系统， 其特征在于，包括数据准备模块、挖掘处理模块、搜索响应模块，所述数据准备模块，用于采集用户信息数据，所述用户信息数据包括用户属性资 料和发起搜索请求的行为资料，建立用户属性资料库和用户搜索请求行为资料库，为挖掘 处理模块提供数据支持；
所述挖掘处理模块，用于对所述数据准备模块提供的用户属性资料库和用户搜索 请求行为资料库进行数据挖掘分析，建立或更新用户搜索响应规则，并将经过数据挖掘分 析后的数据反馈给数据准备模块；所述搜索响应模块，用于根据所述用户搜索响应规则，对用户提出的搜索请求进 行处理，给出搜索结果，并将用户搜索行为资料反馈给所述数据准备模块。所述用户属性资料库，包含用户的性别、年龄、职业、收入信息、用户大类；用户属 性资料库包括属性最新表和属性历史表，所述属性最新表存储未经挖掘处理的原始数据， 经挖掘处理后的数据存入属性历史表；所述用户行为资料库，储存用户搜索请求行为资料，该行为资料库包含了用户标 识、搜索关键字1、搜索关键字2、搜索关键字3、搜索时间、所处基站号、浏览内容关键字1、 浏览内容关键字2、浏览内容关键字3 ；用户行为资料库包括行为最新表和行为历史表，行 为最新表存储未经处理的用户发起的搜索请求行为资料，处理后的搜索请求行为资料存入 行为历史表；所述用户搜索响应规则库包含以下信息用户大类、搜索关键字1、搜索关键字2、 搜索关键字3、相关关键字1、相关关键字2、相关关键字3。本发明还提出了一种根据权利要求1所述移动用户搜索请求响应系统的处理方 法，其特征在于，包括以下步骤步骤1、数据准备阶段采集用户信息数据，该用户信息数据包括用户属性资料和 用户搜索请求行为资料，建立用户属性资料库和用户搜索请求行为资料库；步骤2、数据处理阶段对用户属性资料库和用户搜索请求行为资料库进行数据 挖掘分析，建立或更新用户搜索响应规则库；步骤3、搜索响应阶段针对移动用户当前发起的搜索请求，访问搜索响应规则 库，给出搜索结果，将用户搜索行为资料记录到用户搜索请求行为资料库。步骤1中所述用户属性资料统一入库管理，进一步包含a、建立用户属性资料库，用户属性资料库的字段包含用户的性别、年龄、职业、收 入信息、用户大类；用户属性资料库包括属性最新表和属性历史表，两表结构相同；所述属 性最新表存未经挖掘处理的原始数据，经挖掘处理过后存入属性历史表；b、建立用户行为资料库，所述用户行为资料库储存用户搜索请求行为资料，用户 发起的搜索请求得到响应后记载入用户行为资料库；该行为资料库的字段包含用户标识、 搜索关键字1、搜索关键字2、搜索关键字3、搜索时间、所处基站号、浏览内容关键字1、浏览 内容关键字2、浏览内容关键字3 ；用户行为资料库包括行为最新表和行为历史表，行为最新表存储未经处理的用户 发起的搜索请求行为，处理过后存入行为历史表；步骤2中对属性资料库和行为资料库进行数据挖掘分析包括以下步骤a、首次对所述属性最新表和行为最新表里的数据进行挖掘处理，建立用户搜索响 应规则库，所述用户搜索响应规则库包含以下信息用户大类、搜索关键字1、搜索关键字 2、搜索关键字3、相关关键字1、相关关键字2、相关关键字3。b、定期对所述属性最新表和行为最新表进行数据挖掘处理，根据数据挖掘结果对 所述用户搜索响应规则库进行更新；
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C、将属性最新表里的数据转移到属性历史表，清空属性最新表。步骤2_a中对用户属性最新表和行为最新表的挖掘处理，进一步包含a、对用户属性最新表进行K均值聚类计算，生成各个用户的用户大类属性，所述 用户大类属性作为用户搜索请求响应规则的基准类别；b、将聚类得到的每个用户所属的用户大类写入所述用户行为最新表；C、根据用户大类和搜索请求关键字，以及用户的浏览内容关键字，对用户行为最 新表进行朴素贝叶斯分类计算，得到用户大类的请求关键字与实际浏览内容关键字的关 系。步骤3中对用户搜索请求的响应过程，进一步包括以下步骤a、根据用户的属性资料查找用户属性历史表，得到用户所属的大类；b、根据用户所属的大类以及用户发出搜索请求的关键字查找用户搜索响应规则 库，找出用户搜索请求响应规则；C、向用户发送搜索请求响应，并记录用户得到响应后所浏览内容的关键字，以此 更新用户行为最新表；d、将用户行为最新表转移到用户行为历史表，清空用户行为最新表。本发明具有如下优点1)所处理的数据定义清晰，而且都可从运营商数据库中获取。2)全面考虑了移动用户的属性资料与行为资料，采用恰当的数据挖掘技术，是检 索结果更加符合用户的需求3)规则模型采用增量更新的方式，每天只需处理部分数据即可保持规则库的有效 性和准确性。处理速度快，且不占用服务器的忙碌时段。
图1为本发明的基于移动用户属性和行为资料的搜索请求响应系统的结构示意 图。图2为本发明的三大模块的结构关系图。图3为本发明的数据的采集准备流程示意图。图4为本发明的对用户属性和行为资料的分析处理流程图。图5为本发明的用户搜索请求响应规则生成流程图。
具体实施例方式有关本发明的具体内容和实施方式，现结合
如下本发明提供一种基于移动用户属性和行为挖掘的搜索请求响应方法，通过对移动 用户的属性资料和行为资料进行数据挖掘，得到该用户提出的搜索请求相应的响应规则， 并最终可以据此规则提供给用户符合其需求的搜索结果。本发明分为三大模块数据准备模块、挖掘处理模块、搜索响应模块。如图1所示， 各个模块负责独立的功能。数据准备模块的功能包括接收用户申请入网、建立用户属性库、用户行为库、接 收用户搜索请求；
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挖掘处理模块的功能包括对用户属性库、用户行为库进行数据挖掘、建立或更新 用户搜索响应规则；搜索响应模块的功能包括根据用户的属性资料查找用户属性历史表，得到用户 所属的大类；根据用户所属的大类以及用户发出搜索请求的关键字查找用户搜索响应规则 库，找出用户搜索请求响应规则；向用户发送搜索请求响应，并记录用户得到响应后所浏览 内容的关键字，以此更新用户行为最新表；将用户行为最新表转移到用户行为历史表，清空 用户行为最新表。数据准备模块、挖掘处理模块、搜索响应模块三大模块关系如图2所示。数据准备 模块采集数据，格式化储存，为挖掘处理模块提供数据支持。挖掘处理模块对这些数据进行 相应的数据挖掘分析，得到响应规则，提供给搜索响应模块。搜索响应模块根据这些响应规 则，对用户提出的搜索请求进行处理，给出搜索结果，并且将用户在结果中所浏览的内容反 馈给数据准备模块，作为将要挖掘的用户数据的一部分。用户的搜索请求只与搜索响应模 块有关，处理时间短，实时性高。由于本发明需要具备较高的实时性，因此数据挖掘处理和规则生成这两个过程必 须是在用户提出搜索请求前就已经完成，而用户提出搜索请求时所要处理的过程只是查找 响应规则库，根据规则响应用户搜索请求。因此，数据挖掘处理和规则生成这两个处理过程 优选在需在服务器的空闲时段完成。例如在每天凌晨两点到四点间的时间段内，使用移动 网络的用户极少，服务器处于空闲时段。下面将结合附图对本发明的处理方法进行具体介绍。1、数据准备阶段如图3所示，数据准备阶段主要分为两部分一部分是用户属性资料的数据准备； 一部分是用户行为资料的数据准备。事实上，用于后面挖掘处理模块的数据还包括了另外 一部分，即用户浏览内容的数据准备。因为这部分数据只有在移动用户搜索请求响应之后 用户浏览了响应结果才能获取，所以放在搜索响应模块里。用户属性库结构如下表所示。
用户在申请入网时，将会被鼓励填写完整的用户资料，比如姓名、民族、性别、年 龄、生日、证件编号、地址、职业、收入水平、爱好、婚姻状况、宗教信仰、注册时间等，其中，性 别、年龄、职业、收入这几项用户属性资料是后面使用聚类方法得到用户大类的主要依据。用户入网成功后，会得到一个手机号，运营商的系统会为用户分配一个用户标识。 用户第一次连接网络时，系统会获取用户手机的IMEI号，并且与用户标识和用户手机号关 联在一起。用户属性资料生成时格式各异，有的是纸质的，有的是电脑存储的。为了实现对用 户属性资料的处理，需要将这些格式不同的数据定期汇总起来，然后统一按照上表的格式 存储。这些格式化后的数据都存储在用户属性最新表里。用户属性最新表还有一项是用户大类，这项资料并不是直接获取的，而是由后面 的挖掘处理模块对最新表里的属性数据进行聚类分析后得到的结果。对于已经注册的用户，上述的用户属性资料可以从运营商的用户资料库中获取， 同样需要对取到的数据进行格式化操作。用户行为库结构如下表所示。 用户提出搜索请求时，数据准备模块将根据用户的手机号查找到该用户的用户标 识，并且将该用户的搜索语句提炼出关键字，最多三个。记录下该用户提出搜索请求时所处 的时间和基站号，按照表中格式转化之后存入到用户行为最新表。用户行为库还包含了三个浏览内容关键字，这部分数据将有后面的搜索响应模块写入。2、挖掘处理阶段如图4所示，挖掘处理阶段主要分为了以下几个步骤a、对用户属性最新表进行K均值聚类分析，得到该用户所属的用户大类。b、对用户属性最新表的每个用户大类的搜索关键字和浏览内容关键字进行朴素 贝叶斯分类分析，生成该用户大类的对于该搜索关键字的预测规则。C、将生成的用户大类搜索响应的预测规则存入响应规则库。在步骤a中，对用户属性最新表进行K均值聚类分析，首先就要确定K的值。在这 里，参考罗兰贝格公司曾经做过的的移动用户分类标准，本模块将用户分为八大类。具体分 类标准如下表所示。 依据上表中的分类标准，对用户属性最新表进行聚类分析，得到每个用户所属的 用户大类。在用户发起搜索请求和浏览搜索内容时，系统会自动记录用户搜索关键字和浏览 关键字的次数，这些次数将作为权重加入到朴素贝叶斯分类分析中来。朴素贝叶斯分类理论是基于条件概率的，搜索关键字和浏览内容关键字的次数权 重比即是分析所需的条件概率。依据这一对对的条件概率，可以得出该用户大类在搜索某个关键字时可能感兴趣的其他关键字。由于本模块的分析是基于用户大类，而不是基于单 个用户的。因此由本模块生成的响应规则除了能够提供给用户他所需要查找的内容，另外 还能够提供给用户他所未想到但是却感兴趣的内容，因为这部分内容正是与他同属一个大 类的其他用户所感兴趣的，而该用户对此内容感兴趣的概率也极大。响应规则库结构如下表所示。 生成的响应规则库结果简单，由用户大类、搜索关键字和相关关键字。相关关键字 即为挖掘处理模块得出的结果，即用户可能感兴趣的相关内容。由于响应规则库的基准是用户大类，而不是单个用户。因此该库的数据规模较小， 访问起来速度非常快，几乎没有延时影响。而且该库的结构简单，相关关键字可以直接用于 搜索结果的个性化处理，缩短了规则的处理时间。3、搜索响应阶段如图5所示，搜索响应模块执行搜索响应功能时包括以下几个步骤a、用户提出搜索请求，本模块从中提取出用户的搜索关键字，最多为三个。b、根据用户手机号，本模块查找用户属性历史表，得到用户大类。C、根据用户的用户大类和搜索关键字，本模块查找响应规则库，得到相应的响应 规则。d、根据响应规则返回搜索结果给用户。e、记录用户浏览内容的关键字，写入用户行为最新库。用户提出搜索请求时，本模块将提取出用户的手机号、搜索语句的关键字。根据用 户的手机号，本模块从用户属性库的用户标识与用户手机号、IMEI号映射分表里查找到该 用户的用户标识，进而查从用户属性历史表里找到该用户所属的用户大类。根据用户大类 和搜索关键字，查找响应规则库，给出用户可能感兴趣的其他关键字，加入到用户搜索响应 结果中去。最后，记录用户在搜索结果中浏览的内容，提取其关键字，写入用户行为最新表
11中去。该过程不涉及任何数据挖掘处理操作，所需处理时间极短，可以满足用户搜索请求的 实时性需要。 上述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用来限定本发明实施范围。即凡依照本 发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆为本发明专利范围所涵盖。
权利要求
一种移动用户搜索请求响应系统，其特征在于，包括数据准备模块、挖掘处理模块、搜索响应模块，所述数据准备模块，用于采集用户信息数据，所述用户信息数据包括用户属性资料和发起搜索请求的行为资料，建立用户属性资料库和用户搜索请求行为资料库，为挖掘处理模块提供数据支持；所述挖掘处理模块，用于对所述数据准备模块提供的用户属性资料库和用户搜索请求行为资料库进行数据挖掘分析，建立或更新用户搜索响应规则，并将经过数据挖掘分析后的数据反馈给数据准备模块；所述搜索响应模块，用于根据所述用户搜索响应规则，对用户提出的搜索请求进行处理，给出搜索结果，并将用户搜索行为资料反馈给所述数据准备模块。2、根据权利要求1所述的一种移动用户搜索请求响应系统，其特征在于，所述用户属性资料库，包含用户的性别、年龄、职业、收入信息、用户大类；用户属性资料库包括属性最新表和属性历史表，所述属性最新表存储未经挖掘处理的原始数据，经挖掘处理后的数据存入属性历史表；所述用户行为资料库，储存用户搜索请求行为资料，该行为资料库包含了用户标识、搜索关键字1、搜索关键字2、搜索关键字3、搜索时间、所处基站号、浏览内容关键字1、浏览内容关键字2、浏览内容关键字3；用户行为资料库包括行为最新表和行为历史表，所述行为最新表存储未经处理的用户发起的搜索请求行为资料，处理后的搜索请求行为资料存入行为历史表。3、根据权利要求1所述的一种移动用户搜索请求响应系统，其特征在于，所述用户搜索响应规则库包含以下信息用户大类、搜索关键字1、搜索关键字2、搜索关键字3、相关关键字1、相关关键字2、相关关键字3。4、一种根据权利要求1所述移动用户搜索请求响应系统的处理方法，其特征在于，包括以下步骤步骤1、数据准备阶段采集用户信息数据，该用户信息数据包括用户属性资料和用户搜索请求行为资料，建立用户属性资料库和用户搜索请求行为资料库；步骤2、挖掘处理阶段对用户属性资料库和用户搜索请求行为资料库进行数据挖掘分析，建立或更新用户搜索响应规则库；步骤3、搜索响应阶段针对移动用户当前发起的搜索请求，访问搜索响应规则库，给出搜索结果，将用户搜索行为资料记录到用户搜索请求行为资料库。5、根据权利要求4所述的一种移动用户搜索请求响应方法，其特征在于，步骤1中所述用户属性资料统一入库管理，进一步包含a、建立用户属性资料库，用户属性资料库的字段包含用户的性别、年龄、职业、收入信息、用户大类；用户属性资料库包括属性最新表和属性历史表，两表结构相同；所述属性最新表存未经挖掘处理的原始数据，经挖掘处理过后存入属性历史表；b、建立用户行为资料库，所述用户行为资料库储存用户搜索请求行为资料，用户发起的搜索请求得到响应后记载入用户行为资料库；该行为资料库的字段包含用户标识、搜索关键字1、搜索关键字2、搜索关键字3、搜索时间、所处基站号、浏览内容关键字1、浏览内容关键字2、浏览内容关键字3；用户行为资料库包括行为最新表和行为历史表，行为最新表存储未经处理的用户发起的搜索请求行为，处理过后存入行为历史表。6、根据权利要求4所述的一种移动用户搜索请求响应方法，其特征在于，步骤2中对属性资料库和行为资料库进行数据挖掘分析包括以下步骤a、首次对所述属性最新表和行为最新表里的数据进行挖掘处理，建立用户搜索响应规则库，所述用户搜索响应规则库包含以下信息用户大类、搜索关键字1、搜索关键字2、搜索关键字3、相关关键字1、相关关键字2、相关关键字3；b、定期对所述属性最新表和行为最新表进行数据挖掘处理，根据数据挖掘结果对所述用户搜索响应规则库进行更新；c、将属性最新表里的数据转移到属性历史表，清空属性最新表。7、根据权利要求6所述的一种移动用户搜索请求响应方法，其特征在于，步骤2 a中对用户属性最新表和行为最新表的挖掘处理，进一步包含a、对用户属性最新表进行K均值聚类计算，生成各个用户的用户大类属性，所述用户大类属性作为用户搜索请求响应规则的基准类别；b、将聚类得到的每个用户所属的用户大类写入所述用户行为最新表；c、根据用户大类和搜索请求关键字，以及用户的浏览内容关键字，对用户行为最新表进行朴素贝叶斯分类计算，得到用户大类的请求关键字与实际浏览内容关键字的关系。8、根据权利要求4所述的一种移动用户搜索请求响应方法，其特征在于，步骤3中对用户搜索请求的响应过程，进一步包括以下步骤a、根据用户的属性资料查找用户属性历史表，得到用户所属的大类；b、根据用户所属的大类以及用户发出搜索请求的关键字查找用户搜索响应规则库，找出用户搜索请求响应规则；c、向用户发送搜索请求响应，并记录用户得到响应后所浏览内容的关键字，以此更新用户行为最新表；d、将用户行为最新表转移到用户行为历史表，清空用户行为最新表。
2、根据权利要求1所述的一种移动用户搜索请求响应系统，其特征在于，所述用户属性资料库，包含用户的性别、年龄、职业、收入信息、用户大类；用户属性资 料库包括属性最新表和属性历史表，所述属性最新表存储未经挖掘处理的原始数据，经挖 掘处理后的数据存入属性历史表；所述用户行为资料库，储存用户搜索请求行为资料，该行为资料库包含了用户标识、搜 索关键字1、搜索关键字2、搜索关键字3、搜索时间、所处基站号、浏览内容关键字1、浏览内 容关键字2、浏览内容关键字3 ；用户行为资料库包括行为最新表和行为历史表，所述行为 最新表存储未经处理的用户发起的搜索请求行为资料，处理后的搜索请求行为资料存入行 为历史表。
3、根据权利要求1所述的一种移动用户搜索请求响应系统，其特征在于，所述用户搜 索响应规则库包含以下信息用户大类、搜索关键字1、搜索关键字2、搜索关键字3、相关关 键字1、相关关键字2、相关关键字3。
4、一种根据权利要求1所述移动用户搜索请求响应系统的处理方法，其特征在于，包 括以下步骤步骤1、数据准备阶段采集用户信息数据，该用户信息数据包括用户属性资料和用户 搜索请求行为资料，建立用户属性资料库和用户搜索请求行为资料库；步骤2、挖掘处理阶段对用户属性资料库和用户搜索请求行为资料库进行数据挖掘 分析，建立或更新用户搜索响应规则库；步骤3、搜索响应阶段针对移动用户当前发起的搜索请求，访问搜索响应规则库，给 出搜索结果，将用户搜索行为资料记录到用户搜索请求行为资料库。
5、根据权利要求4所述的一种移动用户搜索请求响应方法，其特征在于，步骤1中所述 用户属性资料统一入库管理，进一步包含a、建立用户属性资料库，用户属性资料库的字段包含用户的性别、年龄、职业、收入信 息、用户大类；用户属性资料库包括属性最新表和属性历史表，两表结构相同；所述属性最 新表存未经挖掘处理的原始数据，经挖掘处理过后存入属性历史表；b、建立用户行为资料库，所述用户行为资料库储存用户搜索请求行为资料，用户发起 的搜索请求得到响应后记载入用户行为资料库；该行为资料库的字段包含用户标识、搜索 关键字1、搜索关键字2、搜索关键字3、搜索时间、所处基站号、浏览内容关键字1、浏览内容 关键字2、浏览内容关键字3;用户行为资料库包括行为最新表和行为历史表，行为最新表存储未经处理的用户发起 的搜索请求行为，处理过后存入行为历史表。
6、根据权利要求4所述的一种移动用户搜索请求响应方法，其特征在于，步骤2中对属 性资料库和行为资料库进行数据挖掘分析包括以下步骤a、首次对所述属性最新表和行为最新表里的数据进行挖掘处理，建立用户搜索响应规 则库，所述用户搜索响应规则库包含以下信息用户大类、搜索关键字1、搜索关键字2、搜 索关键字3、相关关键字1、相关关键字2、相关关键字3 ；b、定期对所述属性最新表和行为最新表进行数据挖掘处理，根据数据挖掘结果对所述 用户搜索响应规则库进行更新；c、将属性最新表里的数据转移到属性历史表，清空属性最新表。
7、根据权利要求6所述的一种移动用户搜索请求响应方法，其特征在于，步骤2-a中对 用户属性最新表和行为最新表的挖掘处理，进一步包含a、对用户属性最新表进行K均值聚类计算，生成各个用户的用户大类属性，所述用户 大类属性作为用户搜索请求响应规则的基准类别；b、将聚类得到的每个用户所属的用户大类写入所述用户行为最新表；C、根据用户大类和搜索请求关键字，以及用户的浏览内容关键字，对用户行为最新表 进行朴素贝叶斯分类计算，得到用户大类的请求关键字与实际浏览内容关键字的关系。
8、根据权利要求4所述的一种移动用户搜索请求响应方法，其特征在于，步骤3中对用 户搜索请求的响应过程，进一步包括以下步骤a、根据用户的属性资料查找用户属性历史表，得到用户所属的大类；b、根据用户所属的大类以及用户发出搜索请求的关键字查找用户搜索响应规则库，找 出用户搜索请求响应规则；C、向用户发送搜索请求响应，并记录用户得到响应后所浏览内容的关键字，以此更新 用户行为最新表；d、将用户行为最新表转移到用户行为历史表，清空用户行为最新表。
全文摘要
本发明提供一种移动通信用户搜索请求响应系统及其处理方法，包括数据准备模块、挖掘处理模块、搜索响应模块。其处理方法包括数据准备阶段采集用户信息数据，建立用户属性资料库和用户行为资料库；挖掘处理阶段对用户属性资料库和用户行为资料库进行数据挖掘分析，建立或更新用户搜索响应规则库；搜索响应阶段针对搜索请求，访问搜索响应规则库，给出搜索结果，并将用户搜索行为资料记录到用户搜索请求行为资料库。本发明的优点在于将数据挖掘技术引入到移动用户搜索请求响应中来，并且对移动用户的属性资料和行为资料同时进行处理，使个性化搜索结果更符合用户需求，处理过程复杂度低，响应时间短。
文档编号G06F17/30GK101916288SQ20101026251
公开日2010年12月15日 申请日期2010年8月25日 优先权日2010年8月25日
发明者王芙蓉, 郑兵文 申请人:华中科技大学