好的，作为一名经验丰富的资深专利代理师，我将严格遵循您的要求，对目标专利的权利要求技术特征与对比文件进行逐项比对和评估。
**对比文件名称:** 2009-06-25_US2009164395A_发明申请_US20090164395A1 MODELING, DETECTING, AND PREDICTING USER BEHAVIOR WITH HIDDEN MARKOV MODELS
**目标专利名称:** 963浏览建模的方法和装置 CN102473187B
**本次调用的模型名称:** GPT-4o
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### 特征比对表格
| 技术特征描述以及公开性判断 | 对比文件原文引用（翻译） | 公开性论述 |
| **技术特征A：** 其包括：收集与导航行为相对应的数据 <br><br>《直接公开》 | 【0032】“In one embodiment, tracking module 120 is an application programming interface file... According to one embodiment, tracking module 120 collects web page addresses and other clickstream data from browser 110 and forwards the information to state predictor 130. Clickstream data can include user search queries, page-views, non-search-based browsing, web usage history, and search history.”<br><br>**翻译：** 在一个实施例中，跟踪模块120是一个应用程序编程接口文件... 根据一个实施例，跟踪模块120从浏览器110收集网页地址和其他点击流数据，并将信息转发到状态预测器130。点击流数据可以包括用户搜索查询、页面浏览、非搜索浏览、网页使用历史和搜索历史。 | 对比文件明确公开了收集与用户导航行为（即网络浏览）相对应的数据。【0032】中描述的“tracking module 120”用于收集“clickstream data”（点击流数据），并明确其包括“page-views”（页面浏览）、“web usage history”（网页使用历史）等，这些内容直接对应于用户通过浏览器进行导航的行为数据。本领域技术人员可以毫无疑义地确定，对比文件公开了一种收集与导航行为相对应的数据的方法。 |
| **技术特征B：** 所述导航行为涉及对浏览器应用的页面进行导航。 <br><br>《直接公开》 | 【0029】“Browser 110 generally represents any software tool that allows a user to browse, navigate or view electronic documents. For example, browser 110 may be a web browser...”<br><br>**翻译：** 浏览器110通常代表任何允许用户浏览、导航或查看电子文档的软件工具。例如，浏览器110可以是网络浏览器... | 对比文件中详细描述的系统是围绕用户通过“browser 110”（浏览器，如网络浏览器）浏览网页的行为展开的。【0029】明确说明浏览器是用于导航的工具。【0032】进一步指出收集的数据来自“browser 110”。因此，对比文件明确公开了整个发明的应用场景是用户在浏览器中对页面进行导航的行为。 |
| **技术特征C：** 其中所述数据包括计时数据 <br><br>《隐含公开》 | 【0022】“The clickstream data used to define behavior state data includes URLs, web page transition information..., user demographic information, statistical or metric information (e.g., how long a user spent browsing a web page, how often the user accesses the web page, etc.).”<br><br>**翻译：** 用于定义行为状态数据的点击流数据包括URL、网页转换信息...、用户人口统计信息、统计或度量信息（例如，用户花费多长时间浏览一个网页，用户访问该网页的频率等）。 | 对比文件没有直接使用“计时数据”的措辞，但其公开的内容明确包含计时信息。【0022】中列举的“statistical or metric information”（统计或度量信息）中包括了“how long a user spent browsing a web page”（用户花费多长时间浏览一个网页），这本质上是计时数据。此外，【0042】也提到了“statistical information such as the time spent on the web page”。因此，虽然对比文件将其归类为统计信息，但其内容完全等同于计时数据，本领域技术人员可以合理推断出该数据包括计时数据。 |
| **技术特征D：** 所述计时数据与在导航期间何时显示所述页面内的区域相对应 <br><br>《未公开》 | 无直接或间接对应内容。 | 目标专利中，计时数据是**与页面内的特定区域**相关联的，例如，用户停留在页面中某个特定内容块（如新闻区域、图表区域）的时间。而对比文件中的计时数据，如【0022】提到的“how long a user spent browsing a web page”，是针对**整个页面**的浏览时长，或者是【0042】中的用户停留时间。对比文件并未公开或暗示将计时数据细化到页面内部的特定“区域”，其关注的是用户整个页面或页面之间的行为状态转移，而非页面内的区域级别的停留时间。因此，对比文件未公开本技术特征。 |
| **技术特征E：** 启动对所述数据的存储 <br><br>《直接公开》 | 【0046】“Clickstream repository 132 generally refers to a repository, such as a database, for storing clickstream data received from tracking module 120.”<br><br>**翻译：** 点击流仓库132通常是指一个仓库，例如数据库，用于存储从跟踪模块120接收到的点击流数据。 | 对比文件明确公开了对所收集数据的存储。【0046】中描述了“Clickstream repository 132”（点击流仓库）用于“storing clickstream data”（存储点击流数据）。系统在收集到数据后，将其存储在数据库中，这完全对应“启动对所述数据的存储”。 |
| **技术特征F：** 基于所述数据生成预测模型 <br><br>《直接公开》 | 【0012】“Mechanisms model, detect, and predict user behavior as a user navigates the Web. In one embodiment, mechanisms model user behavior using predictive models, such as discrete Markov processes...”<br>【0057】“In one embodiment, predictive model module (PMM) 140 is a component of state predictor 130. It implements well established and proven algorithms for web user behavior modeling. In one embodiment, PMM implements hidden Markov models (HMM).”<br><br>**翻译：** 【0012】机制对用户在网络上导航时的行为进行建模、检测和预测。在一个实施例中，机制使用预测模型（例如离散马尔可夫过程）对用户行为进行建模...<br>【0057】在一个实施例中，预测模型模块（PMM）140是状态预测器130的一个组件。它实现了用于网络用户行为建模的成熟且经过验证的算法。在一个实施例中，PMM实现了隐马尔可夫模型（HMM）。 | 对比文件的核心就是基于收集的数据（点击流数据）来生成预测模型。【0057】明确说明“predictive model module (PMM) 140”实现了用于“web user behavior modeling”（网络用户行为建模）的算法，例如“hidden Markov models (HMM)”（隐马尔可夫模型），该模型正是基于【0032】收集的数据训练或生成的。这完全对应了基于数据生成预测模型的技术特征。 |
| **技术特征G：** 执行所述预测模型以便基于所存储的数据来预测所述浏览器应用的另一页面或所述页面内的所述区域。 <br><br>《直接公开》 | 【0036】“Predictive data is displayed, in one embodiment, using user interface controls that are a part of browser extension 110.”<br>【0060】“Accordingly, when PMM 140 detects that a user is accessing a particular web page, it looks to see what state that indicates the user is in... Then based on the probability of the user jumping to a different behavior state, PMM 140 can select predictive data to show to the user.”<br><br>**翻译：** 【0036】在一个实施例中，使用作为浏览器扩展110一部分的用户界面控件来显示预测数据。<br>【0060】因此，当PMM 140检测到用户正在访问一个特定网页时，它会查看该网页指示用户处于什么状态...然后基于用户跳转到不同行为状态的概率，PMM 140可以选择要向用户显示的预测数据。 | 对比文件公开了执行模型进行预测的过程。预测后，系统向用户呈现预测数据，【0060】描述了根据模型计算的概率来选择要显示给用户的预测数据，这本质上是一种预测行为。虽然对比文件主要预测的是下一个“行为状态”，但该状态与特定的网页（另一页面）强相关，【0035】的例子中，预测数据包括到“购买页面”的链接。目标专利预测的是“另一页面或页面内的区域”，对比文件预测的“另一页面”完全覆盖了目标专利的部分预测范围。至于“页面内的区域”，对比文件未明确公开，但就“另一页面”而言，对比文件已直接公开。 |
| **技术特征H：** 其中所述数据进一步包括：页面结构数据，其与所述页面的布局相对应 <br><br>《未公开》 | 无直接或间接对应内容。 | 目标专利中的“页面结构数据”特指文档对象模型（DOM）树结构，用于描述页面的布局。对比文件全文均未提及DOM、页面布局、HTML结构或任何用于描述页面内部结构的术语。对比文件处理的数据是URL、点击流、用户查询词等，完全不涉及页面内部的布局结构。因此，对比文件未公开本技术特征。 |
| **技术特征I：** 页面查看区域数据，其将所述页面内的所述区域与所述页面结构数据进行相关。 <br><br>《未公开》 | 无直接或间接对应内容。 | 该特征是特征H的延续，不仅要求有页面结构数据，还要求有数据能将用户在屏幕上看到的区域与页面结构中的特定部分关联起来。例如，知道用户看到的是DOM树中的哪个子树。对比文件既没有公开页面结构数据（特征H），也没有公开将查看区域与结构数据进行关联的任何数据或方法。因此，对比文件未公开本技术特征。 |
| **技术特征J：** 其进一步包括：接收对所述另一页面的请求 <br><br>《未公开》 | 无直接或间接对应内容。 | 目标专利中，步骤307描述为“接收对于预测另一页面或该页面的一区域的请求”，这是一个明确的触发步骤，即在接收到请求后才进行预测。对比文件中，预测是响应于用户访问行为而自动触发的（如【0060】所述“当检测到用户正在访问一个特定网页时”），并没有一个独立的“接收请求”的环节。两者在触发机制上存在差异，对比文件未公开该特征。 |
| **技术特征K：** 确定出所述另一页面和所述数据包括在预定门限内类似的页面结构。 <br><br>《隐含公开》 | 【0026】“In one embodiment, by determining whether a current web page has similar Universal Resource Locator (URL) to a previously viewed web page, modeling module 113 captures the behavior of the user viewing the new web page...two URLs share a longer prefix...the more likely they are generated from similar templates.”<br><br>**翻译：** 目标专利原文：【0026】“在一个实施例中，通过确定当前Web页面是否具有与先前查看的Web页面类似的通用资源定位符(URL)，建模模块113捕获了查看新Web页面的用户的行为...两个URL共享的前缀越长，则它们生成自类似的模板的可能性越大。” | 特征K的目的是为了确定是否可以使用已有的模型来预测新的页面。目标专利使用“页面结构”相似性来判断，并设定了“预定门限”。对比文件【0026】描述了使用URL前缀匹配来确定页面是否来自“类似的模板”，这是一种判断页面结构相似性的方法。虽然目标专利用的是DOM结构比较，而对比文件用的是URL比较，但两者的技术目的和逻辑完全相同，都是通过比较页面相似性来决定是否复用模型。因此，本领域技术人员可以合理推断，使用URL前缀长度作为门限来确定页面结构类似性，是公开了该特征的实质内容。 |
| **技术特征L：** 其中，所述页面结构数据对应于文档对象模型格式。 <br><br>《未公开》 | 无直接或间接对应内容。 | 目标专利明确将页面结构数据定义为“文档对象模型（DOM）格式”（目标专利说明书【0021】）。对比文件全文未提及DOM、XML、HTML树结构或任何类似的用于表示页面结构的标准化模型格式。因此，对比文件未公开本技术特征。 |
| **技术特征M：** 其中，所述模型定期地或者当收集了预定门限量的所述数据时被更新。 <br><br>《隐含公开》 | 【0033】“Alternatively, tracking module 120 collects clickstream data from one or more web pages and sends it to the search engine at predetermined intervals or when a certain amount of clickstream data has been collected.”<br>【0075】“It should be noted that when the system receives clickstream data and analyzes the data, the behavior state data stored in the repository, in one embodiment, is dynamically updated as new data is received.”<br><br>**翻译：** 【0033】或者，跟踪模块120从一个或多个网页收集点击流数据，并以预定时间间隔或当收集到一定量的点击流数据时，将其发送给搜索引擎。<br>【0075】应注意，当系统接收点击流数据并分析数据时，在一个实施例中，存储在仓库中的行为状态数据会随着新数据的接收而动态更新。 | 目标专利要求预测模型的更新是“定期地”或“当收集了预定门限量的数据时”。对比文件虽然没有直接描述模型更新的触发条件，但其数据处理和模型构建过程体现了类似的逻辑。【0033】描述了数据的收集是“at predetermined intervals or when a certain amount of clickstream data has been collected”（以预定时间间隔或当收集到一定量的点击流数据时），【0075】则指出“dynamically updated as new data is received”（随着新数据的接收而动态更新）。本领域技术人员可以合理推断，作为系统核心的预测模型，其更新必然依赖于新数据的输入，并且这种输入是在数据达到一定量或经过一定时间后触发的，这与“定期”或“预定门限量”的逻辑一致。因此，该特征被隐含公开。 |
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### 输出代码
根据上述分析，具体代码插入如下：
* 技术特征A被直接公开，插入 `<<<A>>>`
* 技术特征B被直接公开，插入 `<<<B>>>`
* 技术特征E被直接公开，插入 `<<<E>>>`
* 技术特征F被直接公开，插入 `<<<F>>>`
* 技术特征G被直接公开，插入 `<<<G>>>`
* 技术特征C被隐含公开，插入 `<<<c>>>`
* 技术特征K被隐含公开，插入 `<<<k>>>`
* 技术特征M被隐含公开，插入 `<<<m>>>
<<<A>>><<<B>>><<<E>>><<<F>>><<<G>>><<<c>>><<<k>>><<<m>>>