1.用戶訪問行為數(shù)據(jù)的特征提取方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用戶訪問行為數(shù)據(jù)的特征提取方法，其特征在于：步驟2中，從用戶打開當(dāng)前網(wǎng)頁頁面開始計時，若在最小停留時間閾值內(nèi)用戶關(guān)閉當(dāng)前網(wǎng)頁頁面則直接執(zhí)行步驟4。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的用戶訪問行為數(shù)據(jù)的特征提取方法，其特征在于，步驟1中，若超過最小停留時間閾值當(dāng)前網(wǎng)頁頁面仍然處于打開狀態(tài)，則采用以下步驟獲取當(dāng)前網(wǎng)頁頁面數(shù)據(jù)：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用戶訪問行為數(shù)據(jù)的特征提取方法，其特征在于，步驟1中，采用javascript工具跟蹤鼠標(biāo)滑動軌跡數(shù)據(jù)，將停留時間超過0.2mm的點記錄為頓點，形成頓點集合，并將頓點按照時間順序連接為軌跡曲線，即為鼠標(biāo)滑動軌跡數(shù)據(jù)；將頓點集合嵌入停頓時間后即為鼠標(biāo)頓點時間數(shù)據(jù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的用戶訪問行為數(shù)據(jù)的特征提取方法，其特征在于，步驟3用戶訪問行為分析包括以下步驟；
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的用戶訪問行為數(shù)據(jù)的特征提取方法，其特征在于，步驟32中，計算橫線上方矩形區(qū)域的方法是：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的用戶訪問行為數(shù)據(jù)的特征提取方法，其特征在于，彈窗導(dǎo)向推薦操作包括以下步驟：提取對應(yīng)頁面資源的關(guān)鍵詞，在彈窗導(dǎo)向推薦數(shù)據(jù)庫內(nèi)進行關(guān)鍵詞匹配，將匹配成功的興趣導(dǎo)向關(guān)鍵詞進行環(huán)繞式彈窗推薦，先確定匹配成功的興趣導(dǎo)向關(guān)鍵詞數(shù)量，使用javascript工具創(chuàng)建并顯示多個推薦方塊，將多個推薦方塊環(huán)繞顯示在當(dāng)前鼠標(biāo)光標(biāo)周圍。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的用戶訪問行為數(shù)據(jù)的特征提取方法，其特征在于：彈窗導(dǎo)向推薦操作中，方塊采用淡入或旋轉(zhuǎn)的方式出現(xiàn)，創(chuàng)建動態(tài)的視覺反饋效果，根據(jù)需要調(diào)整動畫的持續(xù)時間、類型和復(fù)雜度。
9.用戶訪問行為數(shù)據(jù)的特征提取系統(tǒng)，其特征在于：包括多個用戶智能終端、服務(wù)器計算機和數(shù)據(jù)庫存儲器，所述服務(wù)器計算機分別與多個用戶智能終端網(wǎng)絡(luò)通信連接，多個用戶智能終端分別通過網(wǎng)絡(luò)訪問服務(wù)器計算機的網(wǎng)頁，服務(wù)器計算機安裝采用權(quán)利要求1-8任一項所述的用戶訪問行為數(shù)據(jù)的特征提取方法設(shè)計的程序，運行程序或用戶智能終端的用戶所瀏覽當(dāng)前網(wǎng)頁頁面數(shù)據(jù)和用戶訪問行為數(shù)據(jù)，并基于彈窗導(dǎo)向推薦數(shù)據(jù)庫存儲的彈窗導(dǎo)向推薦數(shù)據(jù)進行彈窗導(dǎo)向推薦。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的用戶訪問行為數(shù)據(jù)的特征提取系統(tǒng)，其特征在于：彈窗導(dǎo)向推薦數(shù)據(jù)包括推薦關(guān)鍵詞文本、關(guān)鍵詞配套圖形數(shù)據(jù)和關(guān)鍵詞鏈節(jié)數(shù)據(jù)。