一种基于概率模型的网页推荐解决方法

摘要

本发明涉及网络技术，特别是一种基于概率模型的网页推荐解决方法。本发明首先根据分词后的网页文本数据集和索引向量中的关键词，计算关键词的逆文档频率；然后根据分词后的网页文本数据集和关键词逆文档频率，计算关键词与网页文本文档的概率相似度；根据分词后的网页文本数据集，采用Softmax分类函数计算网页文本的类别概率；根据类别向量和网页文本类别概率，计算出网页文本与类别向量的概率相似度；对两者进行融合，计算网页推荐的最终相似度，并进行降序排列，把相似度最高的K个网页推荐给用户，生成推荐列表。本专利性能优于当前的网页推荐方法，能有效地提高推荐的精度，从而达到用户准确搜索信息的目的。