CN102722838A - 用于网站向用户推荐物品的方法和装置 - Google Patents
用于网站向用户推荐物品的方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102722838A CN102722838A CN2012101682117A CN201210168211A CN102722838A CN 102722838 A CN102722838 A CN 102722838A CN 2012101682117 A CN2012101682117 A CN 2012101682117A CN 201210168211 A CN201210168211 A CN 201210168211A CN 102722838 A CN102722838 A CN 102722838A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- article
- record
- hobby
- historical record
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明提出一种用于网站向用户推荐物品的方法和装置。其中,所述方法包括以下步骤:接收用户对于第一物品的选择;根据用户在网站上的注册资料查询与第一物品相关的第二物品数据库和用户的历史记录并根据用户的历史记录得到用户所属的群体;根据与第一物品相关的第二物品数据库和用户的历史记录以及用户所属的群体向用户推荐与第一物品相关的第二物品;接收用户对第一物品进行的评价;以及将用户对第一物品的评价记录到用户的历史记录中。根据本发明的方法,可迅速定位兴趣点,显著改善用户体验,增强用户黏度,增加推荐精度,同时对于新用户可根据群体进行推荐,有效解决数据稀疏性问题,且根据用户对推荐结果的反馈可提升推荐质量。
Description
技术领域
本发明涉及信息技术领域,尤其涉及一种服务的用于网站向用户推荐物品的方法和装置。
背景技术
用户在浏览互联网内容时,受到各种因素的影响而不能快速地找到自己感兴趣的内容,例如,移动终端的用户受移动终端尺寸的限制需要翻阅多个页面去寻找自己感兴趣的内容,或现代信息的多样化使得用户寻找感兴趣的内容需要花费更多的时间等,由此使得用户体验差。
目前,通过用户浏览行为获取浏览对象,然后根据浏览对象获取与用户浏览行为匹配的推荐信息以向用户推荐感兴趣的项目,或者根据用户的评分项目及邻居用户的评分项目获取待推荐项目集合,然后根据用户对待推荐项目集合的预测评分向用户推荐相应的项目。存在的问题是:前者依赖单个用户的行为,偶然性大且推荐面窄,后者依赖用户的评分,适用面窄。
发明内容
本发明旨在至少解决上述技术问题之一。
为了实现上述目的,本发明一方面的实施例提出一种用于网站向用户推荐物品的方法,包括以下步骤:接收所述用户对于第一物品的选择;根据所述用户在所述网站上的注册资料查询与所述第一物品相关的第二物品数据库和所述用户的历史记录并根据所述用户的历史记录得到所述用户所属的群体;根据与所述第一物品相关的第二物品数据库和所述用户的历史记录以及所述用户所属的群体向所述用户推荐与第一物品相关的第二物品;接收所述用户对所述第一物品进行的评价;以及将所述用户对所述第一物品的评价记录到所述用户的历史记录中。
根据本发明实施例的用于网站向用户推荐物品的方法,一方面根据第二物品数据库和用户的历史记录以及用户所属的群体向用户推荐第二物品,可以为用户提供个性化的推荐,同时可以将用户评价比较高的内容(例如根据用户的历史记录)和可能评价比较高的内容(例如第二物品数据库)优先展示,可迅速定位兴趣点,显著改善用户体验,增强用户的黏度,同时利用用户的所属群体可以增加推荐的精度,且对于新用户可以根据群体进行推荐,有效解决数据稀疏性问题;另一方面将用户对第一物品的评价记录到用户的历史记录中,根据用户对推荐结果的反馈有助于提升推荐的质量。
在本发明的一个实施例中,步进一步包括步骤:采集用户操作行为数据生成所述用户的喜好记录并将所述喜好记录存储到所述用户的历史记录中。
在本发明的一个实施例中,所述历史记录包括用户对各种物品的评分、用户对各种物品的浏览时间、用户查询的关键字。
在本发明的一个实施例中,根据与所述第一物品相关的第二物品数据库、所述用户的历史记录以及所述用户所属的群体向所述用户推荐与第一物品相关的第二物品的步骤包括:查询所述用户的历史记录以确定是否存在与所述第一物品匹配的所述用户的第一喜好记录;如果存在,则根据所述第一喜好记录从所述第二物品数据库中向所述用户推送匹配的喜好记录;如果不存在,则根据所述用户的历史记录分析得出所述用户的第一喜好记录;查询所述用户所属的群体中的用户的历史记录并抽取所述用户所属的群体中的用户的与所述第一物品匹配的第二喜好记录;以及根据所述第一喜好记录以及第二喜好记录从所述第二物品数据库中向所述用户推送匹配的喜好记录。
在本发明的一个实施例中,根据所述用户的历史记录查询所述用户的第一喜好记录的步骤包括:根据用户对于第一物品的选择提取所述用户的历史记录中与所述第一物品相关的第二物品,将不同的权重赋予用户对所述第二物品的评分、用户对所述第二物品的浏览时间、用户查询的关键字以获得所述用户的第一喜好记录。
在本发明的一个实施例中,所述第一物品是基于位置的服务中的餐厅、健身场所、商场或电影院。
为了实现上述目的,本发明另一方面的实施例还提出一种用于网站向用户推荐物品的装置,包括:接收模块,所述接收模块用于接收所述用户对于第一物品的选择;查询模块,所述查询模块用于根据所述用户在所述网站上的注册资料查询与所述第一物品相关的第二物品数据库、所述用户的历史记录并根据所述用户的历史记录得到所述用户所属的群体;以及推荐模块,所述推荐模块用于根据与所述第一物品相关的第二物品数据库和所述用户的历史记录以及所述用户所属的群体向所述用户推荐与第一物品相关的第二物品;反馈模块,所述反馈模块用于接收所述用户对所述第一物品进行的评价;以及记录模块,所述记录模块用于将所述用户对所述第一物品的评价记录到所述用户的历史记录中。
根据本发明实施例的用于网站向用户推荐物品的装置,一方面通过推荐模块根据第二物品数据库和用户的历史记录以及用户所属的群体向用户推荐第二物品,可以为用户提供个性化的推荐,同时可以将用户评价比较高的内容(例如根据用户的历史记录)和可能评价比较高的内容(例如第二物品数据库)优先展示,可迅速定位兴趣点,显著改善用户体验,增强用户的黏度,同时利用用户的所属群体可以增加推荐的精度,且对于新用户可以根据群体进行推荐,有效解决数据稀疏性问题;另一方面通过反馈模块和记录模块将用户对第一物品的评价记录到用户的历史记录中,根据用户对推荐结果的反馈有助于提升推荐的质量。
在本发明的一个实施例中,进一步包括:采集模块,所述采集模块用于采集用户操作行为数据生成所述用户的喜好记录并将所述喜好记录存储到所述用户的历史记录中。
在本发明的一个实施例中,所述历史记录包括用户对各种物品的评分、用户对各种物品的浏览时间、用户查询的关键字。
在本发明的一个实施例中,所述推荐模块包括:查询单元,所述查询单元用于查询所述用户的历史记录以确定是否存在与所述第一物品匹配的所述用户的第一喜好记录;第一推送单元,所述第一推送单元用于在所述用户的历史记录中存在与所述第一物品匹配的所述用户的第一喜好记录时,根据所述第一喜好记录从所述第二物品数据库中向所述用户推送匹配的喜好记录;分析单元,所述分析单元用于在所述用户的历史记录中不存在与所述第一物品匹配的所述用户的第一喜好记录时,根据所述用户的历史记录分析得出所述用户的第一喜好记录;查找单元,所述查找单元用于查找所述用户所属的群体中的用户的历史记录并抽取所述用户所属的群体中的用户的与所述第一物品匹配的第二喜好记录;以及第二推送单元,所述第二推送单元用于根据所述第一喜好记录以及第二喜好记录从所述第二物品数据库中向所述用户推送匹配的喜好记录。
在本发明的一个实施例中,所述查询单元用于根据用户对于第一物品的选择提取所述用户的历史记录中与所述第一物品相关的第二物品,将不同的权重赋予用户对所述第二物品的评分、用户对所述第二物品的浏览时间、用户查询的关键字以获得所述用户的第一喜好记录。
在本发明的一个实施例中,所述第一物品是基于位置的服务中的餐厅、健身场所、商场或电影院。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中,
图1是根据本发明一个实施例的用于网站向用户推荐物品的方法的流程图;
图2是根据本发明另一个实施例的用于网站向用户推荐物品的方法的流程图;
图3是根据本发明一个实施例的用于网站向用户推荐物品的装置的结构框图;以及
图4是根据本发明另一个实施例的用于网站向用户推荐物品的装置的结构框图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。相反,本发明的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外,在本发明的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
流程图中或在此以其他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,并且本发明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,这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
图1为本发明一个实施例的用于网站向用户推荐物品的方法的流程图。如图1所示,根据本发明实施例的用于网站向用户推荐物品的方法,包括下述步骤。
步骤S101,接收用户对于第一物品的选择。
具体地,网站为用户提供登陆界面,用户登陆之后根据可以选择第一物品,然后网站接收到用户对第一物品的选择,其中第一物品可以是基于位置的服务中的餐厅、健身场所、商场或电影院等,可以是其他任何与位置相关的用户感兴趣的信息点。
步骤S102,根据用户在网站上的注册资料查询与第一物品相关的第二物品数据库和用户的历史记录并根据用户的历史记录得到用户所属的群体。
具体地,接收到用户对第一物品的选择之后获取用户在网站上的注册资料,然后根据注册资料查询与第一物品相关的第二物品数据库和用户的历史记录,并根据用户的历史记录获取用户所属的群体,其中第二物体数据库可以是网站预先存储的,历史记录可以包括用户对各种物品的评分、用户对各种物品的浏览时间、用户查询的关键字等,用户的所属群体可以根据用户注册资料例如年龄、性别、居住地和职业等信息进行划分获得。
在本发明的一个实施例中,还包括:采集用户操作行为数据生成用户的喜好记录并将喜好记录存储到用户的历史记录中,其中用户操作行为包括评分、签到、评论、浏览时间、查询、单位时间浏览次数等,用户操作行为发生在用户浏览网站的整个过程中。
步骤S103,根据与第一物品相关的第二物品数据库和用户的历史记录以及用户所属的群体向用户推荐与第一物品相关的第二物品。
具体地,根据用户的历史记录例如用户对各种物品的评分、用户对各种物品的浏览时间、用户查询的关键字等以及用户所属的群体在第二物品数据库中查询用户可能的感兴趣点用以推荐与第一物品相关的第二物品,其中通过用户所属的群体可以将相同群体的其他用户的数据作为数据源,极大可能地为用户推荐感兴趣的内容,提高推荐精度。
步骤S104,接收用户对第一物品进行的评价。
步骤S105,将用户对第一物品的评价记录到用户的历史记录中。
根据本发明实施例的用于网站向用户推荐物品的方法,一方面根据第二物品数据库和用户的历史记录以及用户所属的群体向用户推荐第二物品,可以为用户提供个性化的推荐,同时可以将用户评价比较高的内容(例如根据用户的历史记录)和可能评价比较高的内容(例如第二物品数据库)优先展示,可迅速定位兴趣点,显著改善用户体验,增强用户的黏度,同时利用用户的所属群体可以增加推荐的精度,且对于新用户可以根据群体进行推荐,有效解决数据稀疏性问题;另一方面将用户对第一物品的评价记录到用户的历史记录中,根据用户对推荐结果的反馈有助于提升推荐的质量。
图2是根据本发明另一个实施例的用于网站向用户推荐物品的方法的流程图。如图2所示,根据本发明实施例的用于网站向用户推荐物品的方法,包括下述步骤。
步骤S201,接收用户对于第一物品的选择。
步骤S202,根据用户在网站上的注册资料查询与第一物品相关的第二物品数据库和用户的历史记录并根据用户的历史记录得到用户所属的群体。
在本发明的一个实施例中,还包括采集用户操作行为数据生成用户的喜好记录并将喜好记录存储到用户的历史记录中,其中用户操作行为包括评分、签到、评论、浏览时间、查询、单位时间浏览次数等,用户操作行为发生在用户浏览网站的整个过程中。
步骤S203,查询用户的历史记录以确定是否存在与第一物品匹配的用户的第一喜好记录。
具体地,根据用户对于第一物品的选择提取用户的历史记录中与第一物品相关的第二物品,将不同的权重赋予用户对第二物品的评分、用户对第二物品的浏览时间、用户查询的关键字以获得用户的第一喜好记录。根据物品的相关性且通过对不同的用户记录分配不同的权重获得的第一喜好记录可以帮助得到更为精确的推荐结果。
步骤S204,如果存在,则根据第一喜好记录从第二物品数据库中向用户推送匹配的喜好记录。
步骤S205,如果不存在,则根据用户的历史记录分析得出用户的第一喜好记录。
例如,可以根据某个用户购买过的衣服分析出该用户对于相机的喜好等。
步骤S206,查询用户所属的群体中的用户的历史记录并抽取用户所属的群体中的用户的与第一物品匹配的第二喜好记录。
其中,可以根据用户所属群体得到第二喜好记录,第二喜好记录代表了相同属性的或者相似性很高的一类用户的喜好。
步骤S207,根据第一喜好记录以及第二喜好记录从第二物品数据库中向用户推送匹配的喜好记录。
步骤S208,接收用户对第一物品进行的评价。
步骤S209,将用户对第一物品的评价记录到用户的历史记录中。
根据本发明实施例的用于网站向用户推荐物品的方法,通过第一喜好记录以及第二喜好记录从第二物品数据库中向用户推送匹配的喜好记录,进一步提升推荐质量及用户体验。
为了实现上述实施例的用于网站向用户推荐物品的方法,本发明的另一方面还提出一种用于网站向用户推荐物品的装置。
图3为本发明一个实施例的用于网站向用户推荐物品的装置的结构框图。如图3所示,根据本发明实施例的用于网站向用户推荐物品的装置包括接收模块100、查询模块200、推荐模块300、反馈模块400和记录模块500。
具体地,接收模块100用于接收用户对于第一物品的选择,其中网站为用户提供登陆界面,用户登陆之后根据可以选择第一物品,接收模块100接收到用户对第一物品的选择,第一物品可以是基于位置的服务中的餐厅、健身场所、商场或电影院等,可以是其他任何与位置相关的用户感兴趣的信息点。
查询模块200用于根据用户在网站上的注册资料查询与第一物品相关的第二物品数据库、用户的历史记录并根据用户的历史记录得到用户所属的群体。首先查询模块200根据注册资料查询与第一物品相关的第二物品数据库和用户的历史记录,并根据用户的历史记录获取用户所属的群体,其中第二物体数据库可以是网站预先存储的,历史记录可以包括用户对各种物品的评分、用户对各种物品的浏览时间、用户查询的关键字等,用户的所属属性可以根据用户注册资料例如年龄、性别、居住地和职业等信息进行划分。
推荐模块300用于根据与第一物品相关的第二物品数据库和用户的历史记录以及用户所属的群体向用户推荐与第一物品相关的第二物品。其中通过用户所属的群体可以将相同群体的其他用户的数据作为数据源,极大可能地为用户推荐感兴趣的内容,提高推荐精度。
反馈模块400用于接收用户对第一物品进行的评价。
记录模块500用于将用户对第一物品的评价记录到用户的历史记录中。
根据本发明实施例的用于网站向用户推荐物品的装置,一方面通过推荐模块根据第二物品数据库和用户的历史记录以及用户所属的群体向用户推荐第二物品,可以为用户提供个性化的推荐,同时可以将用户评价比较高的内容(例如根据用户的历史记录)和可能评价比较高的内容(例如第二物品数据库)优先展示,可迅速定位兴趣点,显著改善用户体验,增强用户的黏度,同时利用用户的所属群体可以增加推荐的精度,且对于新用户可以根据群体进行推荐,有效解决数据稀疏性问题;另一方面通过反馈模块和记录模块将用户对第一物品的评价记录到用户的历史记录中,根据用户对推荐结果的反馈有助于提升推荐的质量。
在本发明的一个实施例中,进一步包括采集模块(图中未示出),采集模块用于采集用户操作行为数据生成用户的喜好记录并将喜好记录存储到用户的历史记录中,其中用户操作行为包括评分、签到、评论、浏览时间、查询、单位时间浏览次数等,用户操作行为发生在用户浏览网站的整个过程中。
图4为本发明另一个实施例的用于网站向用户推荐物品的装置的结构框图。如图4所示,根据本发明实施例的用于网站向用户推荐物品的装置包括接收模块100、查询模块200、推荐模块300、反馈模块400、记录模块500、查询单元310、第一推送单元320、分析单元330、查找单元340和第二推送单元350,其中,推荐模块300包括查询单元310、第一推送单元320、分析单元330、查找单元340和第二推送单元350。
具体地,查询单元310用于查询用户的历史记录以确定是否存在与第一物品匹配的用户的第一喜好记录。更具体地,查询单元用于310根据用户对于第一物品的选择提取用户的历史记录中与第一物品相关的第二物品,将不同的权重赋予用户对第二物品的评分、用户对第二物品的浏览时间、用户查询的关键字以获得用户的第一喜好记录,根据物品的相关性且通过对不同的用户记录分配不同的权重获得的第一喜好记录可以帮助得到更为精确的推荐结果。
第一推送单元320用于在用户的历史记录中存在与第一物品匹配的用户的第一喜好记录时,根据第一喜好记录从第二物品数据库中向用户推送匹配的喜好记录。
分析单元330用于在用户的历史记录中不存在与第一物品匹配的用户的第一喜好记录时,根据用户的历史记录分析得出用户的第一喜好记录,例如,可以根据某个用户购买过的衣服分析出该用户对于相机的喜好等。
查找单元340用于查找用户所属的群体中的用户的历史记录并抽取用户所属的群体中的用户的与第一物品匹配的第二喜好记录,其中,第二喜好记录可以是根据用户所属群体得到的喜好记录,第二喜好记录代表了相同属性的或者相似性很高的一类用户的喜好。
第二推送单元350用于根据第一喜好记录以及第二喜好记录从第二物品数据库中向用户推送匹配的喜好记录。由此,进一步提升推荐的质量及用户体验。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
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发明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。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。
Claims (12)
1.一种用于网站向用户推荐物品的方法,其特征在于,包括以下步骤:
接收所述用户对于第一物品的选择;
根据所述用户在所述网站上的注册资料查询与所述第一物品相关的第二物品数据库和所述用户的历史记录并根据所述用户的历史记录得到所述用户所属的群体;
根据与所述第一物品相关的第二物品数据库和所述用户的历史记录以及所述用户所属的群体向所述用户推荐与第一物品相关的第二物品;
接收所述用户对所述第一物品进行的评价;以及
将所述用户对所述第一物品的评价记录到所述用户的历史记录中。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,进一步包括步骤:
采集用户操作行为数据生成所述用户的喜好记录并将所述喜好记录存储到所述用户的历史记录中。
3.根据权利要求1或2中任一项所述的方法,其特征在于,所述历史记录包括用户对各种物品的评分、用户对各种物品的浏览时间、用户查询的关键字。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据与所述第一物品相关的第二物品数据库、所述用户的历史记录以及所述用户所属的群体向所述用户推荐与第一物品相关的第二物品的步骤包括:
查询所述用户的历史记录以确定是否存在与所述第一物品匹配的所述用户的第一喜好记录;
如果存在,则根据所述第一喜好记录从所述第二物品数据库中向所述用户推送匹配的喜好记录;
如果不存在,则根据所述用户的历史记录分析得出所述用户的第一喜好记录;
查询所述用户所属的群体中的用户的历史记录并抽取所述用户所属的群体中的用户的与所述第一物品匹配的第二喜好记录;以及
根据所述第一喜好记录以及第二喜好记录从所述第二物品数据库中向所述用户推送匹配的喜好记录。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述用户的历史记录查询所述用户的第一喜好记录的步骤包括:
根据用户对于第一物品的选择提取所述用户的历史记录中与所述第一物品相关的第二物品,将不同的权重赋予用户对所述第二物品的评分、用户对所述第二物品的浏览时间、用户查询的关键字以获得所述用户的第一喜好记录。
6.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述第一物品是基于位置的服务中的餐厅、健身场所、商场或电影院。
7.一种用于网站向用户推荐物品的装置,其特征在于,包括:
接收模块,所述接收模块用于接收所述用户对于第一物品的选择;
查询模块,所述查询模块用于根据所述用户在所述网站上的注册资料查询与所述第一物品相关的第二物品数据库、所述用户的历史记录并根据所述用户的历史记录得到所述用户所属的群体;以及
推荐模块,所述推荐模块用于根据与所述第一物品相关的第二物品数据库和所述用户的历史记录以及所述用户所属的群体向所述用户推荐与第一物品相关的第二物品;
反馈模块,所述反馈模块用于接收所述用户对所述第一物品进行的评价;以及
记录模块,所述记录模块用于将所述用户对所述第一物品的评价记录到所述用户的历史记录中。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,进一步包括:
采集模块,所述采集模块用于采集用户操作行为数据生成所述用户的喜好记录并将所述喜好记录存储到所述用户的历史记录中。
9.根据权利要求7或8中任一项所述的装置,其特征在于,所述历史记录包括用户对各种物品的评分、用户对各种物品的浏览时间、用户查询的关键字。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述推荐模块包括:
查询单元,所述查询单元用于查询所述用户的历史记录以确定是否存在与所述第一物品匹配的所述用户的第一喜好记录;
第一推送单元,所述第一推送单元用于在所述用户的历史记录中存在与所述第一物品匹配的所述用户的第一喜好记录时,根据所述第一喜好记录从所述第二物品数据库中向所述用户推送匹配的喜好记录;
分析单元,所述分析单元用于在所述用户的历史记录中不存在与所述第一物品匹配的所述用户的第一喜好记录时,根据所述用户的历史记录分析得出所述用户的第一喜好记录;
查找单元,所述查找单元用于查找所述用户所属的群体中的用户的历史记录并抽取所述用户所属的群体中的用户的与所述第一物品匹配的第二喜好记录;以及
第二推送单元,所述第二推送单元用于根据所述第一喜好记录以及第二喜好记录从所述第二物品数据库中向所述用户推送匹配的喜好记录。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述查询单元用于根据用户对于第一物品的选择提取所述用户的历史记录中与所述第一物品相关的第二物品,将不同的权重赋予用户对所述第二物品的评分、用户对所述第二物品的浏览时间、用户查询的关键字以获得所述用户的第一喜好记录。
12.根据权利要求7或8所述的装置,其特征在于,所述第一物品是基于位置的服务中的餐厅、健身场所、商场或电影院。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2012101682117A CN102722838A (zh) | 2012-05-25 | 2012-05-25 | 用于网站向用户推荐物品的方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2012101682117A CN102722838A (zh) | 2012-05-25 | 2012-05-25 | 用于网站向用户推荐物品的方法和装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102722838A true CN102722838A (zh) | 2012-10-10 |
Family
ID=46948585
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN2012101682117A Pending CN102722838A (zh) | 2012-05-25 | 2012-05-25 | 用于网站向用户推荐物品的方法和装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN102722838A (zh) |
Cited By (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103324690A (zh) * | 2013-06-03 | 2013-09-25 | 焦点科技股份有限公司 | 基于因子化条件受限玻尔兹曼机的混合推荐方法 |
CN104317829A (zh) * | 2014-10-09 | 2015-01-28 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种用于推荐物件信息的方法与装置 |
CN104615626A (zh) * | 2013-11-05 | 2015-05-13 | 英奇达资讯股份有限公司 | 推荐浏览物件的方法 |
CN104699687A (zh) * | 2013-12-04 | 2015-06-10 | 中国移动通信集团广东有限公司 | 一种物品推荐方法及服务器 |
CN105045827A (zh) * | 2015-06-29 | 2015-11-11 | 北京邮电大学 | 基于熟悉度的信息推荐方法及装置 |
CN105760443A (zh) * | 2016-02-03 | 2016-07-13 | 广州市动景计算机科技有限公司 | 项目推荐系统、项目推荐装置以及项目推荐方法 |
CN105894357A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-24 | 北京金山安全软件有限公司 | 商品信息推送方法及装置 |
CN106095867A (zh) * | 2016-06-03 | 2016-11-09 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种基于行业分析的图书推荐方法及装置 |
CN106202446A (zh) * | 2016-07-14 | 2016-12-07 | 刘志军 | 一种网页信息显示方法和系统 |
CN106250541A (zh) * | 2016-08-09 | 2016-12-21 | 珠海市魅族科技有限公司 | 一种信息的推送方法及装置 |
CN106296368A (zh) * | 2016-08-19 | 2017-01-04 | 北京好车轰轰电子商务有限公司 | 一种车型推荐系统和方法 |
CN106408377A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-15 | 广东华邦云计算股份有限公司 | 购物推荐方法及系统 |
CN106447419A (zh) * | 2015-08-11 | 2017-02-22 | 奥多比公司 | 基于特征选择的拜访者标识 |
CN106708938A (zh) * | 2016-11-18 | 2017-05-24 | 北京大米科技有限公司 | 用于辅助推荐的方法及装置 |
CN107003978A (zh) * | 2014-08-15 | 2017-08-01 | 西尼·尼科尔·爱普斯坦 | 用于将用户视觉引导至当前兴趣的系统和计算机方法 |
CN108241690A (zh) * | 2016-12-26 | 2018-07-03 | 北京搜狗信息服务有限公司 | 一种数据处理方法和装置、一种用于数据处理的装置 |
CN108694624A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-10-23 | 赵东 | 一种烟品赠品评鉴方法及系统 |
CN108960915A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-12-07 | 赵东 | 一种烟品反馈评价方法及系统 |
CN109461012A (zh) * | 2017-09-06 | 2019-03-12 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种产品推荐方法、装置及终端 |
CN112001761A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-27 | 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 | 用户分类方法及相关装置 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100356319B1 (ko) * | 2000-03-27 | 2002-10-19 | 씨알엠위저드닷컴(주) | 지능형 실시간 개인 맞춤 정보 서비스 제공방법 |
CN102047249A (zh) * | 2008-05-27 | 2011-05-04 | 高通股份有限公司 | 用于聚合和呈现与地理位置相关联的数据的方法和设备 |
CN102214345A (zh) * | 2011-07-19 | 2011-10-12 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | 网购引导装置及方法 |
CN102270214A (zh) * | 2010-06-03 | 2011-12-07 | 索尼公司 | 内容推荐系统、内容推荐设备和内容推荐方法 |
CN102426686A (zh) * | 2011-09-29 | 2012-04-25 | 南京大学 | 一种基于矩阵分解的互联网信息产品推荐方法 |
-
2012
- 2012-05-25 CN CN2012101682117A patent/CN102722838A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100356319B1 (ko) * | 2000-03-27 | 2002-10-19 | 씨알엠위저드닷컴(주) | 지능형 실시간 개인 맞춤 정보 서비스 제공방법 |
CN102047249A (zh) * | 2008-05-27 | 2011-05-04 | 高通股份有限公司 | 用于聚合和呈现与地理位置相关联的数据的方法和设备 |
CN102270214A (zh) * | 2010-06-03 | 2011-12-07 | 索尼公司 | 内容推荐系统、内容推荐设备和内容推荐方法 |
CN102214345A (zh) * | 2011-07-19 | 2011-10-12 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | 网购引导装置及方法 |
CN102426686A (zh) * | 2011-09-29 | 2012-04-25 | 南京大学 | 一种基于矩阵分解的互联网信息产品推荐方法 |
Cited By (25)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103324690A (zh) * | 2013-06-03 | 2013-09-25 | 焦点科技股份有限公司 | 基于因子化条件受限玻尔兹曼机的混合推荐方法 |
CN104615626A (zh) * | 2013-11-05 | 2015-05-13 | 英奇达资讯股份有限公司 | 推荐浏览物件的方法 |
CN104699687A (zh) * | 2013-12-04 | 2015-06-10 | 中国移动通信集团广东有限公司 | 一种物品推荐方法及服务器 |
CN107003978B (zh) * | 2014-08-15 | 2021-01-22 | 西尼·尼科尔·爱普斯坦 | 用于将用户视觉引导至当前兴趣的系统和计算机方法 |
CN107003978A (zh) * | 2014-08-15 | 2017-08-01 | 西尼·尼科尔·爱普斯坦 | 用于将用户视觉引导至当前兴趣的系统和计算机方法 |
CN104317829A (zh) * | 2014-10-09 | 2015-01-28 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种用于推荐物件信息的方法与装置 |
CN105045827A (zh) * | 2015-06-29 | 2015-11-11 | 北京邮电大学 | 基于熟悉度的信息推荐方法及装置 |
CN106447419A (zh) * | 2015-08-11 | 2017-02-22 | 奥多比公司 | 基于特征选择的拜访者标识 |
CN106447419B (zh) * | 2015-08-11 | 2021-10-15 | 奥多比公司 | 基于特征选择的拜访者标识 |
CN105760443A (zh) * | 2016-02-03 | 2016-07-13 | 广州市动景计算机科技有限公司 | 项目推荐系统、项目推荐装置以及项目推荐方法 |
US10838985B2 (en) | 2016-02-03 | 2020-11-17 | Guangzhou Ucweb Computer Technology Co., Ltd. | Item recommendation method, device, and system |
CN105894357A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-08-24 | 北京金山安全软件有限公司 | 商品信息推送方法及装置 |
CN106095867A (zh) * | 2016-06-03 | 2016-11-09 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种基于行业分析的图书推荐方法及装置 |
CN106095867B (zh) * | 2016-06-03 | 2019-08-23 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种基于行业分析的图书推荐方法及装置 |
CN106202446B (zh) * | 2016-07-14 | 2020-02-07 | 刘志军 | 一种网页信息显示方法和系统 |
CN106202446A (zh) * | 2016-07-14 | 2016-12-07 | 刘志军 | 一种网页信息显示方法和系统 |
CN106250541A (zh) * | 2016-08-09 | 2016-12-21 | 珠海市魅族科技有限公司 | 一种信息的推送方法及装置 |
CN106296368A (zh) * | 2016-08-19 | 2017-01-04 | 北京好车轰轰电子商务有限公司 | 一种车型推荐系统和方法 |
CN106408377A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-15 | 广东华邦云计算股份有限公司 | 购物推荐方法及系统 |
CN106708938A (zh) * | 2016-11-18 | 2017-05-24 | 北京大米科技有限公司 | 用于辅助推荐的方法及装置 |
CN108241690A (zh) * | 2016-12-26 | 2018-07-03 | 北京搜狗信息服务有限公司 | 一种数据处理方法和装置、一种用于数据处理的装置 |
CN109461012A (zh) * | 2017-09-06 | 2019-03-12 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种产品推荐方法、装置及终端 |
CN108960915A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-12-07 | 赵东 | 一种烟品反馈评价方法及系统 |
CN108694624A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-10-23 | 赵东 | 一种烟品赠品评鉴方法及系统 |
CN112001761A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-27 | 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 | 用户分类方法及相关装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102722838A (zh) | 用于网站向用户推荐物品的方法和装置 | |
US11151630B2 (en) | On-line product related recommendations | |
CN102789462B (zh) | 一种项目推荐方法及系统 | |
CN103942712A (zh) | 基于产品相似度的电子商务推荐系统及其方法 | |
CN102855309B (zh) | 一种基于用户行为关联分析的信息推荐方法及装置 | |
CN102446326B (zh) | 一种信息推送的方法、系统及设备 | |
CN104166700A (zh) | 搜索词推荐方法及装置 | |
CN105488233A (zh) | 阅读信息推荐方法和系统 | |
US20200134689A1 (en) | Product and content association | |
CN104216965A (zh) | 信息推荐方法和装置 | |
Zhou et al. | Online video recommendation in sharing community | |
De et al. | Discriminative link prediction using local, community, and global signals | |
KR101770599B1 (ko) | 소셜 미디어에서 영향력 있는 사용자를 검색하기 위한 장치, 시스템 및 그 방법 | |
CN104462336A (zh) | 信息推送方法和装置 | |
CN104239450A (zh) | 搜索推荐方法和装置 | |
CN103207881A (zh) | 查询方法和装置 | |
US20140236969A1 (en) | Apparatus and method for recommending contents based on metadata graph | |
KR20170079429A (ko) | 사용자 속성을 고려한 클러스터링 기반의 협업 필터링 방법 및 영화 추천 시스템 | |
KR101647087B1 (ko) | 자연어 처리에 기반한 재화 제공 서버 및 방법 | |
AU2016203941A1 (en) | Visitor identification based on feature selection | |
CN103136213A (zh) | 一种提供相关词的方法及装置 | |
KR20140006516A (ko) | 위치 기반 콘텐츠 추천 서비스 제공 시스템 및 방법 | |
JP5492047B2 (ja) | 購買行動分析装置、購買行動分析方法、購買行動分析プログラム、購買行動分析システム及び制御方法 | |
CN103294721A (zh) | 具有数据推荐功能的电子装置及方法 | |
CN106951459B (zh) | 基于熵值法的改进协同过滤推荐方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C12 | Rejection of a patent application after its publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20121010 |