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申请/专利权人：厦门路桥信息股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于朴素贝叶斯的移动端网页内容推送方法及装置，该方法包括以下步骤：获取历史浏览数据，包括内容类别和每个内容类别对应的浏览数据；根据浏览数据获得每个内容类别的基础概率模型；当待推送内容的用户进入网页后，判断该用户是否存在对应的概率模型；如果不存在则获取该用户的当前浏览数据，并基于基础概率模型得到每个内容的预测概率值，并将最大预测概率值对应的内容推送给该用户；当该用户浏览已推送内容时，基于对应的概率模型得到实际概率值；判断预测概率值和实际概率值之间的差值是否大于第一预设阈值；如果是则将对应的概率模型的权重值进行调整，以得到新的用户概率模型；从而提高内容推送的精准度。

主权项：1.一种基于朴素贝叶斯的移动端网页内容推送方法，其特征在于，包括以下步骤：获取已有历史浏览数据，其中，所述历史浏览数据包括内容类别和每个内容类别对应的浏览数据；采用朴素贝叶斯算法对所述每个内容类别对应的浏览数据进行计算，以获得每个内容类别的基础概率模型；当待推送网页内容的用户进入网页后，判断所述待推送网页内容的用户是否存在对应的用户概率模型；如果所述待推送网页内容的用户不存在对应的用户概率模型，则获取所述待推送网页内容的用户的当前浏览数据，并基于基础概率模型以得到每个内容类别的用户概率模型和相应概率值中的最大预测概率值，并将所述最大预测概率值对应的内容推送给所述待推送网页内容的用户；当所述待推送网页内容的用户浏览已推送内容时，获取所述待推送网页内容的用户的当前浏览数据，并基于所述用户概率模型得到实际概率值；判断所述已推送内容的最大预测概率值和所述实际概率值之间的差值是否大于第一预设阈值；如果所述差值大于第一预设阈值，则对所述用户概率模型的权重值进行调整，以得到新的用户概率模型；其中，采用朴素贝叶斯算法对所述每个内容类别对应的浏览数据进行计算，以获得每个内容类别的基础概率模型，包括：设定所述每个内容类别对应的浏览数据与对应用户的喜欢程度呈高斯正态分布，以得到每个内容类别对应的各个浏览参数的均值和方差；根据所述各个浏览参数的均值和方差获得各个浏览参数对应的正态分布密度函数；根据所述各个浏览参数对应的正态分布密度函数采用朴素贝叶斯算法获得每个用户对应的每个内容类别的基础概率模型。

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