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对比文件列表
2000-04-25_US6055569A_发明授权_US6055569A Accelerating web access by predicting user action_+++A_B_E_F_J_M_c+++.docx
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2002-09-05_US2002124075A_发明申请_US20020124075A1 Probability associative matrix algorithm_+++A_B_E_F_G_j_m+++.docx
2026-06-17 01:37
2002-09-19_CA2437933A_发明专利_CA2437933A1 PREDICTIVE CACHING AND HIGHLIGHTING OF WEB PAGES_+++a_b_c_d_e_f_g_h_j_l+++.docx
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2002-09-19_WO2002073460A_发明申请_WO2002073460A2 PREDICTIVE CACHING AND HIGHLIGHTING OF WEB PAGES_+++B_J_h_l+++.docx
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2002-11-07_US2002165925A_发明申请_US20020165925A1 Predictive caching and highlighting of web pages_+++A_B_C_H_J_e_l+++.docx
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2003-05-27_US6571279B_发明授权_US06571279B1 Location enhanced information delivery system_+++A_B_C_E_F_G_J_K_M+++.docx
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2003-09-11_TW552521B_发明专利_TW552521B 網頁之預測緩衝及强調方法_+++j+++.docx
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2003-12-10_EP1368752A_发明公开_EP1368752A2 PREDICTIVE CACHING AND HIGHLIGHTING OF WEB PAGES_+++B_j+++.docx
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2004-05-27_US2004103371A_发明申请_US20040103371A1 Small form factor web browsing_+++A_B_E_F_G_H_I_J_K_L_c_d_m+++.docx
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2006-02-02_WO2006012144A_发明申请_WO2006012144A2 ACCELERATING USER INTERFACES BY PREDICTING USER ACTIONS_+++A_B_C_D_E_F_G_J_K+++.docx
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2006-06-08_US2006123042A_发明申请_US20060123042A1 Block importance analysis to enhance browsing of web page search results_+++L_b_h_i_j+++.docx
2026-06-17 01:37
2007-05-29_US7225397B_发明授权_US07225397B2 Display annotation and layout processing_+++E_H_J_K_L+++.docx
2026-06-17 01:37
2008-08-21_US2008201242A_发明申请_US20080201242A1 Dynamic reconfiguration of web pages based on user behavioral portrait_+++A_C_E_F_b_d_j+++.docx
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2009-06-03_CN101446979A_发明公开_CN101446979A 动态热点跟踪的方法_+++A_B_C_E_M_f_j+++.docx
2026-06-17 01:37
2003-09-11_TW552521B_发明专利_TW552521B 網頁之預測緩衝及强調方法_+++j+++.docx

对比文件的名称:2003-09-11_TW552521B_发明专利_TW552521B 網頁之預測緩衝及强調方法

目标专利的名称:963浏览建模的方法和装置CN102473187B

本次调用的模型名称:GPT-4

## 特征比对表格

技术特征描述及公开性判断对比文件原文引用公开性论述
**特征A**:收集与导航行为相对应的数据(未公开)无直接或隐含引用对比文件全文未涉及“收集与导航行为相对应的数据”。其方法以用户兴趣关键词列表为基础,通过扫描链接页面内容进行预测缓存,并未记录用户的导航操作(如滚动、点击序列、页面停留区域等)作为数据。虽然浏览器会因用户选择而加载网页,但对比文件未将这种选择行为作为“数据”进行系统性收集和存储,因此不构成公开。
**特征B**:所述导航行为涉及对浏览器应用的页面进行导航(未公开)无直接或隐含引用由于特征A未公开,作为其限定的特征B自然未公开。对比文件未定义或涉及“导航行为”的特定含义,其方法中的用户选择仅触发预测缓存,而非对导航行为本身进行采集和分析。
**特征C**:其中所述数据包括计时数据(未公开)无直接或隐含引用对比文件虽定义了“專注時間”(使用者花在觀看一網頁的時間),但仅将其用于决定是否继续扫描,并未将其作为数据的一部分进行收集、存储或用于生成模型。浏览器可能隐含知晓页面停留时间,但对比文件未公开将该时间数据纳入后续处理流程,因此不构成隐含公开。
**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(未公开)无直接或隐含引用对比文件完全没有“页面内区域”的概念,其预测基于整个网页内容,而非页面内的具体显示区域。因此,涉及区域显示时间的计时数据无从谈起,未公开。
**特征E**:启动对所述数据的存储(未公开)无直接或隐含引用对比文件存储了用户兴趣关键词列表和预测缓存的网页,但未存储与导航行为相关的数据(如特征A所述)。由于特征A未公开,特征E缺乏存储对象,故未公开。
**特征F**:基于所述数据生成预测模型(未公开)无直接或隐含引用对比文件未生成任何预测模型。其预测直接基于关键词匹配:下载链接页面部分,检查是否包含兴趣用语,若包含则完整缓存。不存在像马尔可夫链等基于历史数据的概率模型,也未公开任何模型构建步骤。
**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(未公开)无直接或隐含引用对比文件无预测模型可执行。其预测行为是扫描并缓存包含兴趣用语的链接页面,而非通过模型预测。且未预测“页面内的区域”,仅预测整个页面。因此未公开。
**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(未公开)无直接或隐含引用对比文件在分析网页时使用了HTML原始内容(如“現行網頁的原始內容,如現行網頁的HTML碼”),但该HTML码是用于关键词搜索的当前页面内容,并非作为导航行为数据的一部分被收集存储。目标专利的“页面结构数据”是收集的与导航行为关联的数据集合中的一部分,对比文件未建立这种关联,因此不构成公开。
**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(未公开)无直接或隐含引用对比文件未涉及“页面查看区域”概念,也没有将页面内的区域与页面结构(如DOM子树)进行映射或相关。其处理对象是整个网页,不区分区域。因此未公开。
**特征J**:其进一步包括:接收对所述另一页面的请求(隐含公开)“預測緩衝方法在網路瀏覽器下載任何依使用者選擇或其它動作而選擇之網頁後就已開始”(參見“發明詳細說明”部分)对比文件明确表示其预测缓存方法始于用户选择或动作(如点击超链接、导航按钮)后下载的网页。这隐含了接收用户对另一页面的请求(即用户选择链接或输入URL),因为浏览器必须接收该请求才能开始下载。虽然对比文件未用“接收请求”的措辞,但该步骤是方法启动的必要前提,本领域技术人员可以合理推断出存在接收请求的环节。因此特征J被隐含公开。
**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(未公开)无直接或隐含引用对比文件没有比较页面结构类似性的步骤。它使用URL前缀或DOM结构比较来确定是否共享模型,而是直接扫描所有链接。因此未公开。
**特征L**:其中,所述页面结构数据对应于文档对象模型格式(未公开)无直接或隐含引用对比文件仅提及HTML原始内容,未提到文档对象模型(DOM)或相关格式。HTML与DOM不同,DOM是解析后的结构化树,对比文件未涉及DOM的使用或对应。因此未公开。
**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(未公开)无直接或隐含引用对比文件无预测模型,因此无更新机制。其兴趣关键词列表可能被用户编辑,但非基于模型或数据量的自动更新。因此未公开。

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