基于用户行为分析的搜索引擎精准推荐方法与流程

本发明涉及内容推荐，尤其涉及基于用户行为分析的搜索引擎精准推荐方法。

背景技术：

1、现代搜索引擎技术已经实现了信息检索的高效性和广泛性，主要通过关键词匹配和基本的用户偏好分析来提供搜索结果，这些技术依赖于复杂的算法和大规模的数据索引，旨在从海量信息中快速提取相关内容，然而，尽管当前的搜索引擎在处理大量数据方面非常高效，它们在个性化和深入理解用户需求方面仍然存在限制。

2、缺乏深入的用户行为理解：目前的搜索引擎主要关注用户的显性搜索行为（如输入的关键词），而对用户的隐性需求（如浏览习惯、设备使用偏好）的理解不足。

3、个性化推荐的不足：虽然一些搜索引擎尝试通过跟踪用户的搜索历史来实现个性化，但这种方法往往不能全面反映用户的多元化需求和动态变化的兴趣。

4、跨设备搜索体验的一致性问题：随着多种设备的普及，用户的搜索行为在不同设备之间存在差异，现有技术未能充分适应这种跨设备的搜索体验。

5、随着人工智能和机器学习技术的发展，存在着对更智能、更个性化的搜索引擎技术的需求。这包括利用先进的数据分析技术深入理解用户的行为和偏好，并根据这些信息提供更加定制化的搜索结果，此外，随着用户在多种设备上进行搜索的趋势，对于能够跨设备提供一致且高质量搜索体验的技术的需求也在增长。

6、总结而言，尽管当前的搜索引擎技术在信息检索方面取得了巨大进展，但在个性化推荐、用户行为深度理解以及跨设备体验优化方面仍有待提升。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了基于用户行为分析的搜索引擎精准推荐方法。

2、基于用户行为分析的搜索引擎精准推荐方法，包括以下步骤：

3、s1：用户行为收集，记录用户在目标搜索引擎的搜索历史、点击行为、页面停留时间，收集用户在不同设备上的搜索行为以及用户在目标搜索引擎的浏览深度和浏览速度；

4、s2：行为数据分析，利用机器学习算法分析用户行为，对不同设备使用习惯和浏览深度、速度进行分析，以提取用户的具体偏好；

5、s3：生成用户画像，基于行为数据分析结果，考虑不同设备使用习惯和浏览深度及速度，创建详细用户画像；

6、s4：推荐算法优化，根据用户画像，包括用户的设备偏好和浏览习惯，优化搜索引擎的推荐算法；

7、s5：结果呈现，将优化后的搜索结果呈现，确保结果符合用户在不同设备上的使用习惯和浏览偏好。

8、进一步的，所述s1具体包括：

9、s11，自动记录用户在目标搜索引擎上的每次搜索查询，包括搜索词、搜索时间和日期；

10、s12，监测和记录用户在搜索结果页面上的点击行为，包括点击的链接、点击时间以及点击顺序；

11、s13，记录用户在每个搜索结果页面上的停留时间，以衡量用户对特定内容的兴趣程度；

12、s14，识别用户使用的设备类型（手机、平板电脑、台式机等），并记录在不同设备上的搜索行为，包括设备特定的搜索查询和点击行为；

13、s15，评估用户在搜索结果页面的浏览深度（是否浏览至下一页）和浏览速度（页面间的快速切换或慢速阅读），推断用户对内容的兴趣和阅读习惯；

14、s16，对收集的数据被汇总和分析，以揭示用户的搜索偏好、兴趣领域以及在不同设备上的使用习惯。

15、进一步的，所述s2具体包括：

16、s21，设备使用习惯分析：应用机器学习算法分析用户在不同设备上的搜索行为差异，识别用户在各类设备上的偏好模式；

17、s22，浏览深度和速度模式识别：使用长短期记忆网络（lstm），分析用户浏览网页的深度和速度，推断用户对内容的关注度和阅读习惯；

18、s23，个性化偏好提取：结合设备使用习惯和浏览深度、速度分析结果，运用k-均值聚类分析，综合识别和提取用户的个性化偏好；

19、s24，动态学习和优化：利用强化学习算法持续优化模型，以适应用户偏好和行为的变化，根据用户对推荐内容的实时反馈动态调整推荐策略。

20、进一步的，所述机器学习算法基于支持向量机（svm）来分类和回归分析，找到一个超平面，使不同类别的数据被最大间隔分开，其中，

21、决策函数为：；

22、其中，表示向量和的内积，是拉格朗日乘子，是训练样本的类别标签；

23、目标函数为：；同时满足且。

24、进一步的，所述k均值聚类是无监督学习算法，用于将数据点划分为个集群，目标函数为：，其中，是第个集群中的数据点集合，是的均值。

25、进一步的，所述强化学习算法基于深度q网络(dqn)，深度q网络结合q学习的原理和深度神经网络,用于在具有连续状态空间的问题中学习策略，q学习更新规则为：

26、

27、其中，是在状态下采取动作的预期回报，是学习率，是收到的奖励，是折扣因子。

28、进一步的，所述s3中的用户画像具体包括：

29、用户的设备偏好和在不同设备上的搜索习惯；

30、用户对各类内容的兴趣级别；

31、用户的信息消费模式，包括偏好快速浏览或深入阅读；

32、用户搜索活动的时间模式，包括特定时间段内的活跃度。

33、进一步的，所述s4具体包括：

34、设备偏好适应：根据用户画像中识别的设备使用偏好，调整推荐内容的呈现方式；

35、浏览习惯定制：利用用户画像中的浏览习惯数据，包括页面停留时间和浏览深度，调整推荐内容的深度和复杂度；

36、个性化推荐：结合用户的兴趣点、搜索历史和互动模式，提供个性化的搜索推荐。

37、进一步的，所述s4还包括动态优化，所述动态优化包括：

38、实时监控用户对推荐内容的点击率和互动情况，定期分析用户反馈数据，包括显式反馈（评分、评论）和隐式反馈（停留时间、浏览路径），以识别推荐内容的优势和不足，根据反馈数据，定期更新推荐算法，确保推荐内容与用户的最新偏好和行为模式保持一致。

39、本发明的有益效果：

40、本发明，通过对用户的搜索历史、点击行为、页面停留时间、浏览深度和速度等行为数据进行全面分析，能够精准地识别用户的兴趣点和浏览习惯，使用高级的机器学习技术，支持向量机（svm）和k-均值聚类，能够从大量复杂数据中提取出用户的具体偏好模式，深入的行为数据分析使得推荐系统不仅反映了用户的显性需求，还能洞察到隐性的兴趣和习惯，从而提供更个性化的搜索体验。

41、本发明，利用收集和分析得到的行为数据，在创建用户画像时能够考虑用户的多维度信息，包括在不同设备上的使用习惯、信息获取的模式（快速浏览或深入阅读）、兴趣的广度和深度，这些画像不仅全面，而且具有动态性，能够根据用户行为的变化进行实时更新，保证了推荐内容随着用户的变化而适时调整，持续保持相关性和吸引力。

技术特征：

1.基于用户行为分析的搜索引擎精准推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于用户行为分析的搜索引擎精准推荐方法，其特征在于，所述s1具体包括：

3.根据权利要求2所述的基于用户行为分析的搜索引擎精准推荐方法，其特征在于，所述s2具体包括：

4.根据权利要求3所述的基于用户行为分析的搜索引擎精准推荐方法，其特征在于，所述机器学习算法基于支持向量机来分类和回归分析，找到一个超平面，使不同类别的数据被最大间隔分开，其中，

5.根据权利要求3所述的基于用户行为分析的搜索引擎精准推荐方法，其特征在于，所述k均值聚类是无监督学习算法，用于将数据点划分为个集群，目标函数为：，其中，是第个集群中的数据点集合，是的均值。

6.根据权利要求3所述的基于用户行为分析的搜索引擎精准推荐方法，其特征在于，所述强化学习算法基于深度q网络，深度q网络结合q学习的原理和深度神经网络，用于在具有连续状态空间的问题中学习策略，q学习更新规则为：

7.根据权利要求3所述的基于用户行为分析的搜索引擎精准推荐方法，其特征在于，所述s3中的用户画像具体包括：

8.根据权利要求3所述的基于用户行为分析的搜索引擎精准推荐方法，其特征在于，所述s4具体包括：

9.根据权利要求8所述的基于用户行为分析的搜索引擎精准推荐方法，其特征在于，所述s4还包括动态优化，所述动态优化包括：

技术总结
本发明涉及内容推荐技术领域，具体涉及基于用户行为分析的搜索引擎精准推荐方法，包括以下步骤：用户行为收集；利用机器学习算法分析用户行为，对不同设备使用习惯和浏览深度、速度进行分析，以提取用户的具体偏好；生成用户画像，基于行为数据分析结果，考虑不同设备使用习惯和浏览深度及速度，创建详细用户画像；推荐算法优化，根据用户画像，包括用户的设备偏好和浏览习惯，优化搜索引擎的推荐算法；结果呈现，将优化后的搜索结果呈现，确保结果符合用户在不同设备上的使用习惯和浏览偏好。本发明，深入的行为数据分析使得推荐系统不仅反映了用户的显性需求，还能洞察到隐性的兴趣和习惯，从而提供更个性化的搜索体验。

技术研发人员：路华,孟超然
受保护的技术使用者：山东怡然信息技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17