CN112417351B - 用户视觉轨迹的确定方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种用户视觉轨迹的确定方法、装置、计算机设备及存储介质，包括以下步骤：获取网页上的所有关注点，确定每个关注点的位置坐标；其中，所述每个关注点对应所述网页上的一个内容对象；根据所述位置坐标将所述多个关注点划分到多个子树；其中，每个子树中包含多个相连的关注点，任意两个相连的关注点之间的距离小于或等于所述相连的关注点与其它关注点之间的距离；根据所述子树之间的距离进行连接，得到包含所有子树的树状结构；从所述树状结构中获取多条视觉轨迹；从所述多条视觉轨迹中确定包含关注点数量最多的目标视觉轨迹。

Description

用户视觉轨迹的确定方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本申请涉及网页开发技术领域，特别涉及一种用户视觉轨迹的确定方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着信息科技的进步和社会经济水平的发展，用户在网页中参与交互的需求越来越高，因此网页内容也日益丰富。为了吸引更多的客户以及增加客户粘度，目前很多网络平台通过添加更多内容来不断丰富页面，但是往往效果不是很好，这是因为，网页页面上承载的信息越多，用户认知的负担就会越大，因此用户离开并寻找其他替代品的可能性就越大。

用户在浏览网页页面或与网页互动时，视线经过的所有关注点可以连接成一条完整的路径，即视觉轨迹。为了获取用户浏览网页的视觉轨迹，目前常用的方法包括眼动实验、点击热力图等。其中，眼动实验是利用眼动仪测试出用户的视线在网页上移动的轨迹和关注的重点部位，从而帮助研究者对页面设计进行改进。热力图可以通过图表形式获取用户在网页上的总体访问和交互情况，与标准数据分析报告相比，热力图也更加具有视觉效果，可以让人们一目了然地进行分析。然而，上述方法操作过程复杂、耗时较长、成本昂贵，无法快速简便地检测用户在网页中的视觉浏览轨迹。

发明内容

本申请的目的是提供一种不需要借助外力即可准确迅速地确定用户在网页中的视觉浏览轨迹，进而判断网页布局合理性的方案，以解决现有技术中存在的上述问题。

为实现上述目的，本申请提供一种用户视觉轨迹的确定方法，包括以下步骤：

获取网页上的所有关注点，确定每个关注点的位置坐标；其中，所述每个关注点对应所述网页上的一个内容对象；

根据所述位置坐标将所述多个关注点划分到多个子树；其中，每个子树中包含多个相连的关注点，任意两个相连的关注点之间的距离小于或等于所述相连的关注点与其它关注点之间的距离；

根据所述子树之间的距离进行连接，得到包含所有子树的树状结构；

从所述树状结构中获取多条视觉轨迹；

从所述多条视觉轨迹中确定包含关注点数量最多的目标视觉轨迹。

根据本申请提供的用户视觉轨迹的确定方法，所述根据所述位置坐标将所述多个关注点划分到多个子树的步骤包括：

从所有关注点中任选第一关注点；

根据所述位置坐标计算所述第一关注点与其它关注点之间的第一距离，将第一距离最短的第二关注点与所述第一关注点相连并划分到第一子树；

获取未被划分到所述第一子树的任一第三关注点，计算所有关注点中与所述第三关注点距离最近的关注点；

判断所述与所述第三关注点距离最近的关注点是否被划分到所述第一子树；

若是，将所述与所述第三关注点距离最近的关注点与所述第三关注点相连，并将所述第三关注点划分到所述第一子树；

若否，重复执行获取任意第三关注点的步骤，直至遍历所有关注点。

根据本申请提供的用户视觉轨迹的确定方法，所述根据所述子树之间的距离进行连接，得到包含所有子树的树状结构的步骤包括：

从所有子树中获取任一个第二子树；

计算与所述第二子树距离最近的第三子树；

将所述第三子树与所述第二子树连接以生成第四子树；

将所述第四子树作为所述第二子树，重复执行计算第三子树和生成第四子树的步骤。

根据本申请提供的用户视觉轨迹的确定方法，所述计算与所述第二子树距离最近的第三子树的步骤包括：

计算所述第二子树中任一个关注点和其它子树中任一个关注点之间的第三距离；

将第三距离最近的关注点所在的其它子树作为所述第三子树。

根据本申请提供的用户视觉轨迹的确定方法，所述从所述树状结构中获取多条视觉轨迹的步骤包括：

根据位置关系确定每个所述关注点的类型；所述类型包括边缘节点、中间节点和分叉节点，所述边缘节点表征所述关注点与一个其它关注点相连，所述中间节点表征所述关注点与两个其它关注点相连，所述分叉节点表征所述关注点与三个或三个以上其它关注点相连；

任选一个类型为边缘节点的第四关注点，根据所述树状结构依次查找相连的第五关注点，直到所述第五关注点的类型为边缘节点；

根据所述第四关注点和所有第五关注点确定第一视觉轨迹。

根据本申请提供的用户视觉轨迹的确定方法，所述任选一个类型为边缘节点的第四关注点，根据所述树状结构依次查找相连的第五关注点，直到所述第五关注点的类型为边缘节点的步骤包括：

在所述第五关注点的类型为分叉节点的情况下，获取与所述第五关注点相连的上一个关注点、上上个关注点和下一个关注点；

计算所述上上个关注点、所述上一个关注点和所述第五关注点组成的第一角度，以及所述上上个关注点、所述上一个关注点和所述下一个关注点组成的第二角度；

在所述第二角度小于所述第一角度的情况下，将所述下一个关注点作为所述第五关注点。

根据本申请提供的用户视觉轨迹的确定方法，所述从所述树状结构中获取多条视觉轨迹的步骤还包括：

在所述第一视觉轨迹中的其中一个第五关注点为分叉节点的情况下，将类型为边缘节点的第五关注点作为起始点，沿所述第一视觉轨迹反向查找其它第五关注点，在所述其它第五关注点为分叉节点的情况下，查找与第一视觉轨迹中包含的所有关注点不同的第六关注点；

根据所述第六关注点继续查找相连的第七关注点，直到所述第七关注点的类型为边缘节点；

根据所述类型为边缘节点的第五关注点、反向查找的所述其它第五关注点、所述第六关注点和所述第七关注点确定第二视觉轨迹。

根据本申请提供的用户视觉轨迹的确定方法，所述从所述多条视觉轨迹中确定包含关注点数量最多的目标视觉轨迹的步骤之后，还包括：

根据所述目标视觉轨迹中包含的关注点数量判断所述网页的布局是否合理。

为实现上述目的，本申请还提供一种用户视觉轨迹的确定装置，包括：

关注点模块，适用于获取网页上的所有关注点，确定每个关注点的位置坐标；其中，所述每个关注点对应所述网页上的一个内容对象；

子树模块，适用于根据所述位置坐标将所述多个关注点划分到多个子树；其中，每个子树中包含多个相连的关注点，任意两个相连的关注点之间的距离小于或等于所述相连的关注点与其它关注点之间的距离；

树状结构模块，适用于根据所述子树之间的距离进行连接，得到包含所有子树的树状结构；

视觉轨迹模块，适用于从所述树状结构中获取多条视觉轨迹；

目标确定模块，适用于从所述多条视觉轨迹中确定包含关注点数量最多的目标视觉轨迹。

为实现上述目的，本申请还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。

为实现上述目的，本申请还提供计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

本申请提供的用户视觉轨迹的确定方法及装置，首先将网页中的每个内容对象抽象为一个关注点，基于最小距离原则将距离最近的关注点划分为一个子树，然而再根据子树与子树之间的最短距离将所有字数连接为树状结构，最后根据树状结构中的连接关系确定由多个关注点组成的包含关注点数量最多的目标视觉轨迹。通过上述步骤，本申请无需借助任何外部设备或者第三方介入，根据网页中内容的分布位置就可以准确快速地确定用户在网页中地视线浏览轨迹。进一步，本申请根据已确定的包含关注点数量最多的目标视觉轨迹与预设的人眼注意力时长进行对比，判断网页中的内容对象的分布位置或者数量是否合理，从而根据判断结果及时调整网页布局，提高用户体验。

附图说明

图1为本申请的用户视觉轨迹的确定方法实施例一的流程图；

图2A至图2C分别示出了三种网页中包含的关注点的排布方式示意图；

图3A至图3C分别示出了根据三种网页中包含的关注点形成的子树示意图；

图4A至图4C分别示出了根据三种网页中包含的子树得到树状结构的示意图；

图5A、图5B和图5C分别示出了根据本申请实施例一中又一网页的关注点示意图、子树示意图和树状结构示意图；

图6示出了根据本申请实施例一将多个关注点划分到多个子树的示意性流程图；

图7示出了根据本申请实施例一的获取树状结构的示意性流程图；

图8示出了根据本申请实施例一获取多条视觉轨迹的示意性流程图；

图9示出了根据本申请实施例一的另一个树状结构示意图；

图10示出了本申请实施例一的另一个示例中获取多条视觉轨迹的示意性流程图；

图11示出了根据本申请实施例一的查找第五关注点的又一示意性流程图；

图12示出了根据本申请实施例一的多条视线轨迹的示意图；

图13示出了根据本申请实施例一的目标视线轨迹的示意图；

图14A示出了根据本申请实施例一的另一个树状结构示意图；

图14B示出了根据图14A的树状结构查找相邻关注点的路线示意图；

图14C示出了对图14B中的视觉轨迹进行合并的路线示意图；

图15为本申请的用户视觉轨迹的确定装置实施例一的程序模块示意图；

图16为本申请的用户视觉轨迹的确定装置实施例一的硬件结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。

实施例一

在目前常用的检测用户在网页中的视觉浏览轨迹的方法中，眼动实验成本比较高，需要提前和用户预约时间，且前期准备工作也比较复杂，不太适用需要大量检测的情况；点击热力图的方式都依赖于上线后的用户行为数据采集，属于后发验证，反馈迭代的时间周期比较长，不适用于需要快速验证的场景。因此，本实施例提出一种用户视觉轨迹的确定方法，如图1所示，包括以下步骤：

S100:获取网页上的所有关注点，确定每个关注点的位置坐标；其中，所述每个关注点对应所述网页上的一个内容对象。

网页上的内容对象可以包括图片、文字、对话框等多种形式，通常内容对象以矩形框的形式排布，每一个内容对象占据一个矩形框所在面积。为了方便统计，本申请将网页中的每一个内容对象抽象为一个关注点，每个关注点在网页对象中具有特定的位置坐标。其中，该位置坐标可以是对应矩形框中心点的坐标或者顶点(如左上角)的坐标等。

具体的，上述关注点的数据结构可以通过以下代码进行定义：

属性名	值类型	描述
			id	Number	关注点对象的唯一标识，主要通过一个全局自增量实现；
px	Number	关注点对象相对页面坐标的x坐标位置；
			py	Number	关注点对象相对页面坐标的y坐标位置；
subfork	Number	在该关注点的分叉数目；
			done	Boolean	表示该关注点处理状态，默认false表示还未处理；
related	Array	最近点是此关注点的所有关注点列表；
			traveled	Array	用于存储related中已被遍历的关注点的id；

表一 关注点的数据结构组成

上述代码中的每个属性名及其类型和描述信息如表一所示。由于页面一般都是向下滚动翻页，因此本发明中的坐标系设定左上角为坐标原点，设定向右为x轴正方向，向下为y轴正方向。

图2A至图2C分别示出了三种网页中包含的关注点的排布方式示意图。其中，图2A中的所有的关注点位于一条直线上，图2B中的关注点分别位于矩形的四个顶点附近，图2C中的关注点的分布形式则类似于不规则的折线形。总之，根据网页布局的不同，网页中包含的关注点可以具有任意分布形式，本申请对此不做限定。

S200:根据所述位置坐标将所述多个关注点划分到多个子树；其中，每个子树中包含多个相连的关注点，任意两个相连的关注点之间的距离小于或等于所述相连的关注点与其它关注点之间的距离。

可以根据每个关注点的位置坐标计算任意两个关注点之间的距离。本步骤基于最短距离原则将距离最近的关注点彼此相连以形成子树，任何一个关注点与距离其最近的关注点通过直线相连以形成链路。每个子树中包含的关注点的个数与网页布局中的密集程度有关，当网页布局较为密集时，子树中包含的关注点的个数较多；当网页布局较为分散时，子树中包含的关注点的个数较少。可以理解，每个子树中至少包含两个关注点。本步骤根据关注点之间的距离划分子树，主要是基于用户在浏览网页时一般会沿着邻近的内容对象逐步扩大范围。通过将所有关注点划分为多个子树，可以大致确定用户在每一个关注点附近的浏览范围。

图3示出了根据三种网页中包含的关注点形成的子树示意图。其中图3A中的关注点划分为子树A1、A2和A3，图3B中的关注点划分为子树B1、B2、B3和B4，图3C中的关注点划分为子树C1、C2、C3、C4、C5和C6。

S300:根据所述子树之间的距离进行连接，得到包含所有子树的树状结构。

可以理解，用户浏览网页时很少只关注其中一块区域，而是会基于某一块区域逐渐扩大浏览范围最终延伸至整个网络页面。上文所称关注的区域相当于本申请中的子树，建立子树与子树之间的连接关系，就是确定用户基于网页中的某一个区域最有可能转移到的下一个区域。

本步骤同样可以基于最短距离原则，将距离最近的子树彼此相连，最终形成所有子树之间的连接关系，即树状结构。因此，树状结构可以表征用户在浏览网页时的视线转移轨迹。其中，子树与子树之间的距离，可以是子树与子树之间任意两个关注点之间的距离，也可以是子树于子树之间特定两个关注点之间的距离，或者是子树与子树之间中心点的距离等，本申请对此不做限制。

图4示出了根据三种网页中包含的子树得到树状结构的示意图。其中，图4A中子树A1与A2相连，A2与A3相连；图4B中子树B3和B1相连，B1和B2相连，B2和B4相连；图4C中子树C1和C2相连，C2和C3相连，C3和C4相连，C4和C5相连，C5和C6相连。可以看出，图4中每个示例得到的树状结构为首尾相连的非闭环结构，用来作为确定用户视觉轨迹的基础。

图5A、图5B和图5C分别示出了根据本申请实施例一中又一网页的关注点示意图、子树示意图和树状结构示意图。其中图5A为根据网页中的内容对象得到的多个关注点分布图；图5B将多个关注点划分为多个子树，可以看出，关注点114、104和109划分为第一个子树，关注点113、105、103、106、108、101和102划分为第二个子树，关注点110、115、107、112和111划分为第三个子树；图5C示出了将图5B中得到的子树相连，从而得到树状结构。

S400:从所述树状结构中获取多条视觉轨迹。

视觉轨迹就是按照树状结构中的连接关系确定的用户在网页中的视线浏览轨迹。根据用户的浏览习惯，通常会从网页的一侧(例如上侧或左侧)开始浏览，到网页的另一侧(例如下侧或右侧)结束。因此本申请中的每一条视觉轨迹包含起始关注点和终端关注点，其中起始关注点和终端关注点位于网页的边缘区域，例如上侧、下侧、左侧或右侧。可以理解，网页中包含的关注点越多，排布越密集，可获取的视觉轨迹数量就越多。

S500:从所述多条视觉轨迹中确定包含关注点数量最多的目标视觉轨迹。

包含关注点数量最多的目标视觉轨迹是指用户花费时间精力最多的一条浏览轨迹。可以理解，根据人脑信息接收水平以及视疲劳状态，当信息量超出一定范围后容易造成用户兴趣减退，从而影响对网页内容的接受度。因此本步骤确定包含关注点数量最多的目标视觉轨迹，是为了确定网页中可吸引用户注意力的内容数量是否合适。在前文已经确定树状结构中多条视觉轨迹的基础上，可以根据每条视觉轨迹中包含的关注点的总数量确定距离最长的目标视觉轨迹。

通过上述步骤，本申请基于距离关系将网页中的所有关注点相互连接在一起，进而根据连接关系确定用户浏览网页时可能经历的浏览路线，无需借助外力即可快速、准确地获取用户视觉轨迹，从而有效提高视觉轨迹获取过程的准确性和效率性。

进一步，在步骤S500之后，还可以包括以下步骤：

根据所述目标视觉轨迹中包含的关注点数量判断所述网页的布局是否合理。如前所述，包含关注点数量最多的目标视觉轨迹是指用户花费时间精力最多的一条浏览轨迹。因此，本步骤可以通过目标视觉轨迹中包含的关注点数量对网页布局进行合理性判断。例如设定关注点数量的阈值范围，当目标视觉轨迹中包含的关注点数量咯如上述阈值范围之内时，说明网页布局是合理的；当目标视觉轨迹中包含的关注点数量咯如上述阈值范围之内时，说明网页布局不合理，相应地可以对网页中的内容板块进行适当地删除或增加，从而提升网页对用户的吸引力。

图6示出了根据本申请实施例一将多个关注点划分到多个子树的示意性流程图。如图所示，步骤S200包括：

S210:从所有关注点中任选第一关注点，例如从所有关注点中任选一个关注点P0。

S220:根据所述位置坐标计算所述第一关注点与其它关注点之间的第一距离，将第一距离最短的第二关注点与所述第一关注点相连并划分到第一子树。

具体的，计算与P0距离最近的关注点P1，其中P1可以包含一个或多个关注点，当P1包含多个关注点时，说明多个关注点P1与P0的之间的距离D0均相等。那么可以将P0和P1用直线连接在一起，此时P0和P1被划分到第一子树。

S230:获取未被划分到所述第一子树的任一第三关注点，计算所有关注点中与所述第三关注点距离最近的关注点。

具体的，获取不同于P0和P1的任一关注点P2，计算所有关注点中与P2距离最近的点，这里的所有关注点包括P0和P1。

S240:判断所述与所述第三关注点距离最近的关注点是否被划分到所述第一子树。例如，判断与关注点P2距离最近的点是否为P0或P1。

S250:若是，将所述与所述第三关注点距离最近的关注点与所述第三关注点相连，并将所述第三关注点划分到所述第一子树。

如果该距离最近的点已被划分到第一子树，例如是P0或P1其中之一，那么就将P2与P0或P1相连，并且将P2划分到第一子树。

S260:若否，重复步骤S230，直至遍历所有关注点。例如网页中共包含n个关注点，那么需要依次遍历这n个关注点，以确定与每个关注点距离最近的关注点是否已被划分到第一子树，从而确定每个关注点是否需要被划分到第一子树中。这样可以保证兼顾到所有关注点而不会出现遗漏。

通过上述步骤，可以准确地将所有关注点划分为对应的子树，每个子树中包含距离最近的关注点，也即用户进行网页浏览时最可能延伸关注的内容对象，从而精准获得用户的浏览趋势，为准确确定视觉轨迹提供基础。

图7示出了根据本申请实施例一的获取树状结构的示意性流程图。如图7所示，步骤S300包括：

S310:从所有子树中获取任一个第二子树。

以图4B为例，其中第二子树可以是B1、B2、B3、B4中的任一个，例如B1。

S320:计算与所述第二子树距离最近的第三子树。

计算两个子树之间的距离，可以是两个子树中任意关注点之间的距离，以距离最短的为准。例如子树B3中最上方的关注点与子树B1中最下方的关注点距离为3，是所有关注点距离之中的最小值，因此子树B3为本实施例所述的第三子树。

S330:将所述第三子树与所述第二子树连接以生成第四子树。

将子树B3与子树B1相连，可以理解，相连后的B1B3可以作为一个新的子树，即本实施例中的第四子树。

S340:将所述第四子树作为所述第二子树，重复执行计算第三子树和生成第四子树的步骤。

计算与新的子树B1B3距离最近的子树，从图4B可以看出，子树B2和子树B4与子树B1B3的距离均为4，此时可以任选一个子树连接，例如选择B2，此时B1B3与B2相连，进一步得到新的子树B1B2B3。重复计算与新的子树B1B2B3距离最近的子树，即为子树B4。因此将子树B1B2B3与子树B4相连，可以得到树状结构B1B2B3B4。

需要说明的是，本实施例中的树状结构为非闭环的，这是因为，根据用户的浏览习惯，通常对于已经浏览过的内容不会再重新回去浏览。因此将树状结构限制为非闭环结构，更加符合用户的实际应用场景。

如前所述，子树与子树之间的距离，可以是子树与子树之间任意两个关注点之间的距离，也可以是子树于子树之间特定两个关注点之间的距离，或者是子树与子树之间中心点的距离等。在一个具体示例中，将子树之间的距离限定为子树与子树的任意两个关注点之间的距离。因此步骤S320中计算与所述第二子树距离最近的第三子树的步骤包括：

计算所述第二子树中任一个关注点和其它子树中任一个关注点之间的第三距离，将第三距离最近的关注点所在的其它子树作为所述第三子树。

仍以图4B为例，可以看出，子树B3中最上方的关注点与子树B1中最下方的关注点距离为3，是所有关注点距离之中的最小值，因此子树B3为本实施例所述的第三子树。

图8示出了根据本申请实施例一获取多条视觉轨迹的示意性流程图。如图8所示，步骤S400包括：

S410:根据位置关系确定每个所述关注点的类型。

根据关注点与其它关注点之间的连接关系，可以将关注点的类型划分为边缘节点、中间节点和分叉节点。其中边缘节点表征所述关注点与一个其它关注点相连，中间节点表征所述关注点与两个其它关注点相连，分叉节点表征所述关注点与三个或三个以上其它关注点相连。

图9示出了根据本申请实施例一的另一个树状结构示意图。在图9的树状结构中，可以看出关注点114、关注点113、关注点101和关注点111只和一个其它关注点相连，因此关注点114、关注点113、关注点101和关注点111的类型为边缘节点。关注点106和关注点103均与三个其它关注点相连，因此关注点106和关注点103的类型为分叉节点。图9中的其它关注点均与两个其它关注点相连，因此对应的类型为中间节点。

S420:任选一个类型为边缘节点的第四关注点，根据所述树状结构依次查找相连的第五关注点，直到所述第五关注点的类型为边缘节点。

以图9为例，假设任选的第四关注点为关注点111，根据树形结构中的连接关系，可以查找到相连接的第五关注点依次包括关注点112、107、115、110、102、106、108、101，其中关注点101为边缘节点；或者是112、107、115、110、102、106、103、105、113，其中关注点113为边缘节点；或者是112、107、115、110、102、106、103、109、114、104，其中关注点104为边缘节点。

S430:根据所述第四关注点和所有第五关注点确定第一视觉轨迹。

仍以图9为例，根据查找到的所有第五关注点，可以确定至少三条第一视觉轨迹，其中第一条轨迹为111→112→107→115→110→102→106→108→101，第二条轨迹为111→112→107→115→110→102→106→103→105→113，第三条轨迹为111→112→107→115→110→102→106→103→109→114→104。

图10示出了本申请实施例一的另一个示例中获取多条视觉轨迹的示意性流程图。如图10所示，步骤S400还还包括：

S410’:在所述第一视觉轨迹中的其中一个第五关注点为分叉节点的情况下，将类型为边缘节点的第五关注点作为起始点，沿所述第一视觉轨迹反向查找其它第五关注点，在所述其它第五关注点为分叉节点的情况下，查找与第一视觉轨迹中包含的所有关注点不同的第六关注点。

例如对于第一条轨迹111→112→107→115→110→102→106→108→101，其中关注点106的类型为分叉节点。这种情况下，需要将边缘节点101作为起始点，眼第一条轨迹反向查询，可以得到101→108→106，其中106为分叉节点。接下来查找与第一条轨迹中包含的所有关注点不同的第六关注点，即关注点103。

S420’:根据所述第六关注点继续查找相连的第七关注点，直到所述第七关注点的类型为边缘节点。

基于关注点103查找相连的第一关注点，可以为109或105中的任一个。假设选择105作为第七关注点，依次查找，可以得到103→105→113。其中关注点113为边缘节点，查找过程结束。

S430’:根据所述类型为边缘节点的第五关注点、反向查找的所述其它第五关注点、所述第六关注点和所述第七关注点确定第二视觉轨迹。

根据上文确定的第二视觉轨迹具体包括101→108→106→103→105→113。

可以看出，上述确定视觉轨迹的过程中某些关注点被查找了两次。实际上对于某些被查找了两次的关注点可以直接跳过，从而将两条视觉轨迹合并为一条，以延长一条视觉轨迹的距离。图11示出了根据本申请实施例一的查找第五关注点的又一示意性流程图。如图11所示，步骤S420包括：

S421:在所述第五关注点的类型为分叉节点的情况下，获取与所述第五关注点相连的上一个关注点、上上个关注点和下一个关注点。

例如对于上文中的第一条轨迹111→112→107→115→110→102→106→108→101，可以理解，关注点101也可以作为起始关注点，那么关注点111就作为终端关注点。当以101作为起始关注点时，依次经过关注点108和关注点106，其中关注点106的类型为分叉节点。此时，与关注点106相连的上一个关注点为108，上上个关注点为101，下一个关注点为103。

S422:计算所述上上个关注点、所述上一个关注点和所述第五关注点组成的第一角度，以及所述上上个关注点、所述上一个关注点和所述下一个关注点组成的第二角度。

在图9的例子中，第一角度可以是由101、108和106组成的角，第二角度可以是由101、108和103组成的角度，明显可以看出，第二角度明显小于第一角度。

S423:在所述第二角度小于所述第一角度的情况下，将所述下一个关注点作为所述第五关注点。

也就是说，原作为分叉节点的第五关注点跳过，直接将下一个关注点作为新的第五关注点。这种情况下，关注点101直接与关注点103相连，无需再重复经过关注点108和关注点106，这样可以得到新的视觉轨迹111→112→107→115→110→102→106→108→101→103→109→114→104，或者111→112→107→115→110→102→106→108→101→103→105→113，如图12所示。

可以看出，图12中仍包含类型为分叉节点的关注点103。对此，可以继续根据步骤S431至S423跳过相应的关注点，最终得到包含关注点数量最多的目标视觉轨迹111→112→107→115→110→102→106→108→101→113→105→103→109→104→114k，如图13所示。

可以理解，用户的有效注意力时长是在一定范围之内的，当网络页面中的内容过多，使得用户浏览是的视线轨迹对应的注意力时长超出范围时，将会降低用户对网页的关注兴趣，有可能造成用户流失。因此，本申请根据已确定的关注点数量最多的目标视觉轨迹与预设的人眼注意力时长进行对比，判断网页中的内容对象的分布位置或者数量是否合理，从而根据判断结果及时调整网页布局，提高用户体验。

图14A示出了根据本申请实施例一的另一个树状结构示意图。在图14A中，标识为102,104,111,103,112的5个关注点对象属于边缘节点，可以在其中任意选择两个点作为起点和终点。图14B示出了根据图14A的树状结构查找相邻关注点的路线示意图。从图14B中可以看出，关注点115、114和105分别为分叉节点，因此在经过关注点115、114和105时，需要反向查找与分叉节点相连的其它关注点，例如关注点104、关注点111和关注点103。图14C示出了对图14B中的视觉轨迹进行合并的路线示意图。以图14B中的线路轨迹113→110→115→104→115→114为例，其中关注点113、110和115组成的第一角度明显大于110、104和115组成的第二角度，因此直接将104作为110的下一个关注点。同理，103作为106的下一个关注点，111作为108的下一个关注点，从而可以得到关注点数量最多的目标视觉轨迹102→113→110→104→115→114→111→108→109→105→103→106→107→101→112。

需要说明的是，本申请采用了双向链表来存储路径数据。一方面，在前面跳过中间节点时，对应到数据操作，即需移除双向链表中一个节点，这里需要修改被移除节点的上一节点和下一节点指向当前节点的引用，并解除被移除节点对前后节点的引用，以及销毁该节点。另一方面，链表中两个节点交换时，需要做以下处理:a.判断节点的方向b.倒置两个节点之间的节点c.修改两个节点外的节点对于此两个节点的引用，由此完成节点交换操作。

另外，本申请采用了浏览器提供的localStorage来存储路径数据信息，数据格式是JSON字符串。其中对于路径数据的存储方面，需要存储路径数据时，需先将路径上的每一个节点的信息提取出来转换为JSON格式的数组，然后将JSON数据通过JSON.stringify(…)方法序列化成字符串，最后使用localStorage.setItem(key,dataString)将路径数据存储到磁盘上。对于路径数据的恢复方面，当需要恢复路径数据时，需先使用localStorage的getItem(key)方法从磁盘上把路径数据读取出来，然后将拿到的字符串通过JSON.parse(…)方法解析成JSON格式的数组，最后把得到的节点信息还原成路径数据即可。

请继续参阅图15，示出了一种用户视线轨迹的确定装置，在本实施例中，用户视线轨迹的确定装置150可以包括或被分割成一个或多个程序模块，一个或者多个程序模块被存储于存储介质中，并由一个或多个处理器所执行，以完成本申请，并可实现上述用户视线轨迹的确定方法。本申请所称的程序模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，比程序本身更适合于描述用户视线轨迹的确定装置150在存储介质中的执行过程。以下描述将具体介绍本实施例各程序模块的功能：

关注点模块151，适用于获取网页上的所有关注点，确定每个关注点的位置坐标；其中，所述每个关注点对应所述网页上的一个内容对象；

子树模块152，适用于根据所述位置坐标将所述多个关注点划分到多个子树；其中，每个子树中包含多个相连的关注点，任意两个相连的关注点之间的距离小于或等于所述相连的关注点与其它关注点之间的距离；

树状结构模块153，适用于根据所述子树之间的距离进行连接，得到包含所有子树的树状结构；

视觉轨迹模块154，适用于从所述树状结构中获取多条视觉轨迹；

目标确定模块155，适用于从所述多条视觉轨迹中确定包含关注点数量最多的目标视觉轨迹。

本实施例还提供一种计算机设备，如可以执行程序的智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等。本实施例的计算机设备160至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信连接的存储器161、处理器162，如图16所示。需要指出的是，图16仅示出了具有组件161-162的计算机设备160，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。

本实施例中，存储器161(即可读存储介质)包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器161可以是计算机设备160的内部存储单元，例如该计算机设备160的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器161也可以是计算机设备160的外部存储设备，例如该计算机设备160上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，存储器161还可以既包括计算机设备160的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器161通常用于存储安装于计算机设备160的操作系统和各类应用软件，例如实施例一的用户视线轨迹的确定装置160的程序代码等。此外，存储器161还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。

处理器162在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其它数据处理芯片。该处理器162通常用于控制计算机设备160的总体操作。本实施例中，处理器162用于运行存储器161中存储的程序代码或者处理数据，例如运行用户视线轨迹的确定装置160，以实现实施例一的用户视线轨迹的确定方法。

本实施例还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现相应功能。本实施例的计算机可读存储介质用于存储用户视线轨迹的确定装置130，被处理器执行时实现实施例一的用户视线轨迹的确定方法。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

流程图中或在此以其它方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

本技术领域的普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。

以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (11)

1.一种用户视觉轨迹的确定方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取网页上的所有关注点，确定每个关注点的位置坐标；其中，所述每个关注点对应所述网页上的一个内容对象；

根据所述位置坐标将所述多个关注点划分到多个子树；其中，每个子树中包含多个相连的关注点，任意两个相连的关注点之间的距离小于或等于所述相连的关注点与其它关注点之间的距离；

根据所述子树之间的距离进行连接，得到包含所有子树的树状结构；

从所述树状结构中获取多条视觉轨迹；

从所述多条视觉轨迹中确定包含关注点数量最多的目标视觉轨迹。

2.根据权利要求1所述的用户视觉轨迹的确定方法，其特征在于，所述根据所述位置坐标将所述多个关注点划分到多个子树的步骤包括：

从所有关注点中任选第一关注点；

根据所述位置坐标计算所述第一关注点与其它关注点之间的第一距离，将第一距离最短的第二关注点与所述第一关注点相连并划分到第一子树；

获取未被划分到所述第一子树的任一第三关注点，计算所有关注点中与所述第三关注点距离最近的关注点；

判断所述与所述第三关注点距离最近的关注点是否被划分到所述第一子树；

若是，将所述与所述第三关注点距离最近的关注点与所述第三关注点相连，并将所述第三关注点划分到所述第一子树；

若否，重复获取任意第三关注点的步骤，直至遍历所有关注点。

3.根据权利要求1或2所述的用户视觉轨迹的确定方法，其特征在于，所述根据所述子树之间的距离进行连接，得到包含所有子树的树状结构的步骤包括：

从所有子树中获取任一个第二子树；

计算与所述第二子树距离最近的第三子树；

将所述第三子树与所述第二子树连接以生成第四子树；

将所述第四子树作为所述第二子树，重复执行计算第三子树和生成第四子树的步骤。

4.根据权利要求3所述的用户视觉轨迹的确定方法，其特征在于，所述计算与所述第二子树距离最近的第三子树的步骤包括：

计算所述第二子树中任一个关注点和其它子树中任一个关注点之间的第三距离；

将第三距离最近的关注点所在的其它子树作为所述第三子树。

5.根据权利要求1、2、4中任一项所述的用户视觉轨迹的确定方法，其特征在于，所述从所述树状结构中获取多条视觉轨迹的步骤包括：

根据位置关系确定每个所述关注点的类型；所述类型包括边缘节点、中间节点和分叉节点，所述边缘节点表征所述关注点与一个其它关注点相连，所述中间节点表征所述关注点与两个其它关注点相连，所述分叉节点表征所述关注点与三个或三个以上其它关注点相连；

任选一个类型为边缘节点的第四关注点，根据所述树状结构依次查找相连的第五关注点，直到所述第五关注点的类型为边缘节点；

根据所述第四关注点和所有第五关注点确定第一视觉轨迹。

6.根据权利要求5所述的用户视觉轨迹的确定方法，其特征在于，所述任选一个类型为边缘节点的第四关注点，根据所述树状结构依次查找相连的第五关注点，直到所述第五关注点的类型为边缘节点的步骤包括：

在所述第五关注点的类型为分叉节点的情况下，获取与所述第五关注点相连的上一个关注点、上上个关注点和下一个关注点；

计算所述上上个关注点、所述上一个关注点和所述第五关注点组成的第一角度，以及所述上上个关注点、所述上一个关注点和所述下一个关注点组成的第二角度；

在所述第二角度小于所述第一角度的情况下，将所述下一个关注点作为所述第五关注点。

7.根据权利要求5或6所述的用户视觉轨迹的确定方法，其特征在于，所述从所述树状结构中获取多条视觉轨迹的步骤还包括：

在所述第一视觉轨迹中的其中一个第五关注点为分叉节点的情况下，将类型为边缘节点的第五关注点作为起始点，沿所述第一视觉轨迹反向查找其它第五关注点，在所述其它第五关注点为分叉节点的情况下，查找与第一视觉轨迹中包含的所有关注点不同的第六关注点；

根据所述第六关注点继续查找相连的第七关注点，直到所述第七关注点的类型为边缘节点；

根据所述类型为边缘节点的第五关注点、反向查找的所述其它第五关注点、所述第六关注点和所述第七关注点确定第二视觉轨迹。

8.根据权利要求1所述的用户视觉轨迹的确定方法，其特征在于，所述从所述多条视觉轨迹中确定包含关注点数量最多的目标视觉轨迹的步骤之后，还包括：

根据所述目标视觉轨迹中包含的关注点数量判断所述网页的布局是否合理。

9.一种用户视觉轨迹的确定装置，其特征在于，包括：

关注点模块，适用于获取网页上的所有关注点，确定每个关注点的位置坐标；其中，所述每个关注点对应所述网页上的一个内容对象；

子树模块，适用于根据所述位置坐标将所述多个关注点划分到多个子树；其中，每个子树中包含多个相连的关注点，任意两个相连的关注点之间的距离小于或等于所述相连的关注点与其它关注点之间的距离；

树状结构模块，适用于根据所述子树之间的距离进行连接，得到包含所有子树的树状结构；

视觉轨迹模块，适用于从所述树状结构中获取多条视觉轨迹；

目标确定模块，适用于从所述多条视觉轨迹中确定包含关注点数量最多的目标视觉轨迹。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一项所述方法的步骤。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述方法的步骤。

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