CN103116581A - 一种电子信息的推荐方法以及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种电子信息的推荐方法以及装置,能够预先生成推荐任务,并监控预先生成的推荐任务集合中的每个推荐任务分别包括的推荐周期,在监控到推荐周期到达的推荐任务后,根据该推荐任务包括的电子信息标识,确定包括该电子信息标识对应的电子信息的推荐信息,并根据该推荐任务包括的终端标识,向与该终端标识对应的终端发送确定出的推荐信息,从而实现了主动向用户终端推荐有重复获取的需求的电子信息的目的,方便了用户获取相关的电子信息,这减轻了检索服务器的负担,节约了网络带宽。

Description

一种电子信息的推荐方法以及装置
技术领域
本申请涉及互联网技术领域,尤其涉及一种电子信息的推荐方法以及装置。
背景技术
随着电子信息化时代的到来,互联网在人们的生活中发挥着越来越重要的作用,人们通过互联网可以快速、实时地获取各种信息,互联网应用给人们的生活、工作提供了很大的方便,从而成为目前应用非常普及的一种技术。
互联网作为用户获取信息、资源等的重要途径,为了使得用户能够更高效的获取到用户感兴趣的信息和对用户有用的信息,推荐系统已经逐渐成为互联网中各网站服务器的基础设施。当用户请求浏览网站服务器提供的电子信息时,会向网站服务器发送信息获取请求,该网站服务器通过推荐系统可以确定出与用户请求的电子信息相关的多个电子信息推荐给用户选择,并将用户请求的电子信息与推荐的电子信息一同在网页中显示给用户,以供用户在浏览请求的电子信息的同时,还可以了解与该电子信息相关的电子信息。
目前,推荐系统所采用的算法主要包括:热门排名推荐算法以及用户偏好推荐算法。其中,热门排名推荐算法使用基础的统计方法,为来访用户推荐全网站热门,或者某个类目热门等,这类算法没有考虑单个用户的喜好,无法针对单个用户的网络行为进行推荐。用户偏好推荐算法通过对用户在一个时期内,如一个月或者三个月,在各种网站的网络行为的分析,例如涵盖了用户对电子信息的浏览、搜索、反馈,对电子信息对应的实体(如产品、商品、服务、消费品等)的下单,购买等网络行为,分析该用户的偏好,如对电子信息归属的类目偏好、地区偏好等,并基于这些偏好信息,为该用户推荐其最有可能感兴趣的电子信息。
上述推荐算法能够基于用户的电子信息获取请求向用户进行信息推荐。实际应用中,用户对于特定类别的电子信息有重复获取的需求,例如,对于周期性更新的电子信息、或所对应的实体为消耗品需要重复购买或获取的电子信息等,对于这样一类电子信息,用户都希望能够在更新周期到达前获取到该电子信息,或在消耗周期到达之前,通过购买等方式获取到该电子信息对应的实体,而基于上述的推荐策略,是在用户终端发起信息获取请求之后才向用户进行推荐的,如果用户忘记发送信息获取请求或未能及时地发送信息获取请求,则可能无法及实地获取到电子信息,导致电子信息更新的延误或未及时获取到电子信息对应的实体等问题,因此,主动向用户推荐电子信息是目前推荐系统需要完善的一个重要方面,而上述的推荐系统都无法实现。
综上所述,现有的网站服务器中的推荐系统主要是基于用户发送的信息获取请求向用户推荐与该信息获取请求相关的电子信息,而不能实现主动向用户推荐有重复获取的需求的电子信息的功能,导致用户需要重新检索相关实体对应的电子信息,这不但增加了检索服务器的负担,而且占用了大量的网络带宽。
发明内容
有鉴于此,本申请实施例提供一种电子信息的推荐方法以及装置,采用该技术方案,能够实现服务器主动向用户终端推荐有重复获取的需求的电子信息的目的。
本申请实施例通过如下技术方案实现:
根据本申请实施例的一个方面,提供了一种电子信息的推荐方法,包括:
监控预先生成的推荐任务集合中的每个推荐任务分别包括的推荐周期;
在监控到推荐周期到达的推荐任务后,根据所述推荐任务包括的电子信息标识,确定包括所述电子信息标识对应的电子信息的推荐信息;
根据所述推荐任务包括的终端标识,向与所述终端标识对应的终端发送确定出的所述推荐信息。
根据本申请实施例的另一个方面,还提供了一种电子信息的推荐装置,包括:
监控单元,用于监控预先生成的推荐任务集合中的每个推荐任务分别包括的推荐周期;
推荐信息确定单元,用于在所述监控单元监控到推荐周期到达的推荐任务后,根据所述推荐任务包括的电子信息标识,确定包括所述电子信息标识对应的电子信息的推荐信息;
推荐信息发送单元,用于根据所述推荐任务包括的终端标识,向与所述终端标识对应的终端发送所述推荐信息确定单元确定出的所述推荐信息。
通过本申请实施例提供的上述至少一个技术方案,能够预先生成推荐任务,并监控预先生成的推荐任务集合中的每个推荐任务分别包括的推荐周期,在监控到推荐周期到达的推荐任务后,根据该推荐任务包括的电子信息标识,确定包括该电子信息标识对应的电子信息的推荐信息,并根据该推荐任务包括的终端标识,向与该终端标识对应的终端发送确定出的推荐信息,从而实现了主动向用户终端推荐有重复获取的需求的电子信息的目的,方便了用户获取相关的电子信息,这减轻了检索服务器的负担,节约了网络带宽。
本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本申请的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本申请实施例一起用于解释本申请,并不构成对本申请的限制。在附图中:
图1为本申请实施例一提供的生成推荐任务的流程示意图;
图2为本申请实施例一提供的根据用户的获取行为设置电子信息的推荐周期的流程示意图;
图3为本申请实施例一提供的监控推荐任务并进行推荐的流程示意图;
图4为本申请实施例一提供的监控到推荐任务的推荐周期是否到达的流程示意图;
图5为本申请实施例一提供的确定包括该电子信息标识对应的电子信息的推荐信息的流程示意图;
图6为本申请实施例一提供的服务器控制推荐任务的流程示意图;
图7为本申请实施例二提供的电子信息推荐方法所涉及的推荐系统示意图;
图8为本申请实施例二提供的基于图7所示的系统实现产品信息推荐的流程示意图;
图9为本申请实施例二提供的推荐任务管理模块进行相应的任务状态更新和处理的流程示意图;
图10为本申请实施例三提供的一种电子信息的推荐装置的结构示意图;
图11为本申请实施例二提供的又一种电子信息的推荐装置的结构示意图;
图12为本申请实施例二提供的又一种电子信息的推荐装置的结构示意图。
具体实施方式
为了给出实现服务器主动向用户终端推荐电子信息的目的的实现方案,本申请实施例提供了一种电子信息的推荐方法以及装置,该技术方案可以应用于互联网中的各网站服务器向用户终端推荐信息的过程,既可以实现为一种方法,也可以实现为一种装置。以下结合说明书附图对本申请的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本申请,并不用于限定本申请。并且在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
本申请实施例一提供了一种电子信息的推荐方法,基于该推荐方法,能够实现主动向用户推荐电子信息的目的,具体地,该推荐方法主要涉及生成推荐任务的过程以及监控推荐任务并进行推荐的过程,以下针对这两部分进行详细说明。
本申请实施例一中,生成的推荐任务主要用于指示服务器在设定的时间对设定的用户推荐电子信息,该推荐任务中一般包括如下字段:
推荐周期,用于指示该电子信息进行推荐的时间间隔;
电子信息标识,用于指示要进行推荐的电子信息,即该电子信息标识对应的电子信息,该电子信息标识可以为电子信息对应实体的编号等能够唯一标识电子信息的信息;
终端标识,用于指示推荐信息的接收终端,该终端标识可以为终端的通信号码、IP地址等能够唯一标识终端的信息。
可选地,为了便于对推荐任务进行管理,该推荐任务在包括上述信息的基础上,还可以进一步包括如下字段中的一个或多个:
任务ID(标识),该任务ID为系统自动生成的序列号,用于唯一标识一个推荐任务;
任务状态,用于标识任务的执行情况,一般包括休眠状态和非休眠状态(如执行中),其中,休眠状态的推荐任务需要进行定期监控,非休眠状态的任务则不需要定期监控;
生成时间,用于标识该推荐任务的生成时间,可以为年/月/日/时/分/秒的格式;
最近成交时间,用于标识该推荐任务包括的电子信息标识对应的电子信息或电子信息对应的实体被用户终端最近一次获取的时间,可以为年/月/日/时/分/秒的格式;
发送方式,用于标识向用户进行推荐时发送推荐信息的方式,例如,可以为Email(邮件)方式、SMS(短消息)方式等;
开始推荐日期,用于标识在一个推荐周期到达后,向用户发送推荐信息的起始时间;
结束推荐日期,用于标识在一个推荐周期到达后,向用户发送推荐信息的结束时间。
实际应用中,推荐任务根据实际需要灵活设置其中所包括的字段,此处不再一一列举。
图1示出了生成推荐任务的流程示意图,该流程示意图以推荐任务包括推荐周期、电子信息标识以及终端标识三个字段为例说明生成推荐任务的过程,主要包括如下步骤:
步骤101、在检测到终端获取电子信息或电子信息对应的实体后,判断是否需要针对该电子信息生成推荐任务,若是,执行步骤102,若否,结束流程。
该步骤101中,对于不对应实体的电子信息,如学术论文、电子书刊等,一般在检测到终端获取该电子信息后,进入判断是否需要针对该电子信息生成推荐任务的过程;对于对应实体的电子信息,如产品信息,一般在检测到终端获取该电子信息对应的实体后,进入判断是否需要针对该电子信息生成推荐任务的过程。其中,可以进一步设定获取电子信息或电子信息对应的实体的获取方式,即在终端采用设定的获取方式获取到电子信息或电子信息对应的实体后进入判断是否需要针对该电子信息生成推荐任务的过程,具体地,获取电子信息的方式可以包括:通过在线支付获取到电子信息、通过注册网站会员获取到电子信息等,获取电子信息对应的实体的方式可以包括:通过在线支付成功完成针对该电子信息对应的实体的付款、通过注册网站会员成功申请到该电子信息对应的实体等,此处不再一一列举。
步骤102、确定该电子信息对应的推荐周期。
步骤103、生成包括该电子信息的电子信息标识、确定出的推荐周期以及该终端的终端标识的周期推荐任务。
该步骤103中,电子信息的电子信息标识通常包括在电子信息的设定字段中,可以从该电子信息的设定字段提取;获取电子信息或电子信息对应的实体的终端的终端标识可以为该终端的通信号码、IP地址等,具体可以预先设定。
至此,生成推荐任务的流程结束。通过该流程,能够生成一个推荐任务,在推荐任务集合中插入该条推荐任务,其中,推荐任务集合可以以推荐任务列表的方式存在。
图1对应的流程主要针对推荐任务包括推荐周期、电子信息标识以及终端标识三个字段时生成该推荐任务的过程进行了说明,实际应用中,若推荐任务中还包括其他字段,则在步骤101确定需要针对该电子信息生成推荐任务后,确定出各字段的信息,并生成包括相应字段的推荐任务。例如,若推荐任务在包括上述三个字段的基础上,还进一步包括发送方式字段,则在上述步骤103中,生成包括该电子信息的电子信息标识、确定出的推荐周期、发送方式以及该终端的终端标识的周期推荐任务,其中,发送方式可以预先设置。
图1对应流程包括的上述步骤101中,服务器判断是否需要针对该电子信息生成推荐任务,主要基于预先设定的用于表征电子信息或电子信息对应的实体具备周期性获取特征的信息属性,即确定该电子信息是否包括设定的用于表征电子信息或电子信息对应的实体具备周期性获取特征的信息属性,若确定包括,则确定需要针对该电子信息生成推荐任务,若不包括,则确定不需要针对该电子信息生成推荐任务。其中,对于不对应实体的电子信息,该用于表征电子信息具备周期性获取特征的信息属性可以包括:标识该电子信息周期性更新的属性,例如,该电子信息为电子周刊,则可以确定该电子信息具备周期性获取特征;对于对应实体的电子信息,该用于表征电子信息具备周期性获取特征的信息属性可以根据该实体所在类目确定,例如,根据该电子信息对应的实体所在类目,以及系统定义的“日用易耗品”类目,判断出是否为日用易耗品,如果是,则确定该电子信息对应的实体具备周期性获取特征。
应当理解,以上针对用于表征电子信息具备周期性获取特征的信息属性仅为举例,实际应用中,根据针对不同类型的电子信息或不同类型的电子信息对应的实体进行具体设置,凡是能够表征该电子信息或电子信息对应的实体需要用户终端重复获取的属性均可以被设置为用于表征电子信息具备周期性获取特征的信息属性,此处不再一一列举。
本申请实施例一中,图1对应流程包括的上述步骤102中的推荐周期可以由系统设置,也可以根据用户的获取行为设置,图2示出了根据用户的获取行为设置电子信息的推荐周期的流程示意图,该过程主要包括如下步骤:
步骤201、确定该终端获取该电子信息或电子信息对应的实体的记录。
终端获取电子信息或电子信息对应的实体的记录通常保存在系统数据库中,并且与终端标识对应保存,该步骤201中,可以基于终端的终端标识从系统数据库中查找与该终端标识对应的记录。
步骤202、根据确定出的记录确定该终端是否为首次获取该电子信息或该电子信息对应的实体,若是,则执行步骤203,若否,则执行步骤204。
确定出的记录一般会详细记录用户终端获取电子信息或电子信息对应的实体的情况,例如,每次获取的时间,该步骤202中,可以根据记录中包括的每次获取时间,确定出该终端获取该电子信息或该电子信息对应的实体的次数。进一步地,该记录中还可以直接包括该终端获取该电子信息或该电子信息对应的实体的次数。
步骤203、确定该电子信息的推荐周期为默认周期。
该步骤203中,可以由系统通过对电子信息或电子信息对应的实体的评估确定出推荐周期,也可以根据其他用户获取电子信息或电子信息对应的实体的时间确定出默认周期,如,将设定用户群两次获取该电子信息或电子信息对应的实体的时间的查找的平均值确定为默认周期。
步骤204、根据该终端每次获取电子信息或电子信息对应的实体的时间,确定该电子信息对应的推荐周期。
该步骤204中,具体可以确定该电子信息的推荐周期为该终端本次与上次获取该电子信息或电子信息对应的实体的时间的差值减去设定值,或确定该电子信息的推荐周期为每相邻两次获取该电子信息或电子信息对应的实体的时间的差值的平均值减去设定值,其中,该设定值可以为大于等于零且小于得到的差值或平均值的值。
至此,根据用户的获取行为设置电子信息的推荐周期的流程结束。
以上针对本申请实施例一提供的生成推荐任务的过程进行了详细说明,以下进一步对监控推荐任务并进行推荐的过程进行详细说明。
图3示出了监控推荐任务并进行推荐的流程示意图,即服务器向终端推荐电子信息的过程,主要包括如下步骤:
步骤301、服务器监控预先生成的推荐任务集合中的每个推荐任务分别包括的推荐周期。
该步骤301可以在按照设定周期执行,例如,在每天的固定时刻执行。
步骤302、判断是否监控到推荐周期到达的推荐任务,若是,则执行步骤303,若否,返回步骤301。
步骤303、根据该推荐任务包括的电子信息标识,确定包括该电子信息标识对应的电子信息的推荐信息。
步骤304、根据该推荐任务包括的终端标识,向与该终端标识对应的终端发送确定出的推荐信息。
该步骤304中,若推荐任务中还包括发送方式信息,则服务器向与该终端标识对应的终端发送确定出的推荐信息时,根据该推荐任务包括的发送方式信息,采用与该发送方式信息对应的发送方式向与该终端标识对应的终端发送确定出的所述推荐信息。例如,若该推荐任务中包括的发送方式信息为Email方式,则服务器通过Email向该终端发送推荐信息。
至此,服务器向终端推荐电子信息的流程结束。通过该流程,服务器能够监控预先生成的推荐任务集合中的每个推荐任务分别包括的推荐周期,在监控到推荐周期到达的推荐任务后,根据该推荐任务包括的电子信息标识,确定包括该电子信息标识对应的电子信息的推荐信息,并根据该推荐任务包括的终端标识,向与该终端标识对应的终端发送确定出的推荐信息,从而实现了主动向用户终端推荐有重复获取的需求的电子信息的目的,方便了用户获取相关的电子信息,这减轻了检索服务器的负担,节约了网络带宽。
本申请实施例一进一步针对图3对应流程包括的步骤302给出了优选实施方式,即监控到推荐任务的推荐周期是否到达的优选实现方式,该过程如图4所示,主要包括如下步骤:
步骤401、确定该推荐任务包括的用于表征包括的电子信息标识对应的电子信息或电子信息对应的实体被最近一次获取的时间为起始时间。
步骤402、确定当前时间与该起始时间的差值。
步骤403、判断确定出的差值是否与该推荐任务包括的推荐周期匹配,若是,执行步骤404,若否,执行步骤405。
该步骤403中,判断确定出的差值是否与该推荐任务包括的推荐周期匹配,可以判断确定出的差值与该推荐周期是否相等,还可以设置以该推荐周期为中点的设定时间段,若该差值落入该时间段内,则确定该差值与该推荐周期匹配。
步骤404、确定该推荐任务的推荐周期到达。
步骤405、确定该推荐任务的推荐周期未到达。
至此,监控到推荐任务的推荐周期是否到达的流程结束。
本申请实施例一进一步针对图3对应流程包括的步骤303给出了优选实施方式,即根据推荐任务包括的电子信息标识,确定包括该电子信息标识对应的电子信息的推荐信息的过程,如图5所示,该过程主要包括如下步骤:
步骤501、确定与该推荐任务包括的电子信息标识对应的电子信息。
步骤502、根据该电子信息包括的至少一个设定属性,获取包括该设定属性的关联电子信息。
该步骤502中,设定属性一般指一组电子信息所共有的属性,例如,对于对应实体的商品电子信息,该设定属性可以为商品所在的类目属性,对于书刊电子信息,该设定属性可以为该书刊电子信息对应的书刊类别。实际应用中,该设定属性可以灵活设置,此处不再一一列举。
步骤503、将该电子信息以及关联电子信息确定为推荐信息。
至此,确定包括该电子信息标识对应的电子信息的推荐信息的流程结束。
通过图5对应的流程,能够基于推荐任务中包括的电子信息标识,确定出该电子信息标识对应的电子信息以及该电子信息的关联电子信息,将确定出的电子信息作为向用户终端发送的推荐信息。其中,在确定电子信息的关联电子信息时,需要从该电子信息对应的属性中预先确定出用于确定关联电子信息的属性,例如,电子信息对应属性A、B、C、D,则可以设定该A、B、C、D属性中的一个或多个用于确定关联电子信息,一般情况下,设定的属性越少,则可以确定出的关联电子信息越多,设定的属性越多,确定出的关联电子信息越少,如设定属性为A,则只要对应属性A,均可以被确定为该电子信息的关联电子信息,若设定属性为A、B、C,则只有同时对应属性A、B、C,才可以被确定为该电子信息的关联电子信息。
本申请实施例一针对上述确定推荐信息的过程给出了又一优选实施方式,该优选实施方式中,可以在确定出推荐信息之后,以及向与推荐任务中包括的终端标识对应的终端发送确定出的推荐信息之前,对确定出的推荐信息进行预处理,并向与推荐任务中包括的终端标识对应的终端发送经过预处理的推荐信息。具体地,对确定出的推荐信息进行预处理的方式可以通过如下任一一种方式:
方式一、将推荐信息中包括的设定属性中的第一属性不满足设定要求的电子信息删除。例如,推荐信息包括的设定属性为A、B、C(即各电子信息的共有属性),第一属性为A(应当理解,此处第一属性可以设置多个,如设置为A、B),设定要求为第一属性A对应的值大于设定阈值,若电子信息包括的属性A大于设定阈值,则确定满足设定要求,需要将该电子信息从推荐信息中删除,其中,若第一属性设置了多个属性,则在电子信息包括的每个第一属性均不满足设定要求的情况下,删除该电子信息。
方式二、将推荐信息中的各电子信息按照包括的设定属性中的第二设定属性的设定方向进行排序。例如,推荐信息包括的设定属性为A、B、C(即各电子信息的共有属性),第二属性为C,设定方向为第二属性C由小到大,则按照包括的属性C由小到大的顺序对推荐信息中的各电子信息进行排序。
实际应用中,还可以采用其他方式对推荐信息进行预处理,例如,对推荐信息按照包括的同一属性的不同值进行分组、或按照用户的获取习惯筛选出于用户获取习惯最接近的设定数目的电子信息等,还可以将各种处理方式结合,例如,将上述方式一和方式二结合对推荐信息进行预处理,即先采用方式一删除一部分电子信息,然后采用方式二对剩下的电子信息进行排序,或者先采用方式二对推荐信息中的各电子信息进行排序,然后采用方式一删除其中不符合要求的电子信息,实际应用中,对推荐信息的预处理方式可以灵活设置,此处不再一一列举。
本申请实施例一提供的上述技术方案,能够实现主动向用户终端推荐信息的目的。在此基础上,本申请实施例一提供了又一优选实施方式,该优选实施方式中,服务器能够在执行上述步骤304之后,即服务器向用户终端发送推荐信息后,结合用户终端的操作对推荐任务进行后续控制。图6示出了服务器控制推荐任务的流程示意图,主要包括如下步骤:
步骤601、确定该终端是否获取该推荐信息中的电子信息或电子信息对应的实体,若是,执行步骤602,若否,执行步骤603。
步骤602、更新该推荐任务包括的推荐周期或/和设置该推荐任务的任务状态为休眠。
步骤603、确定是否超过该推荐周期的设定时长,若是,执行步骤604,若否,执行步骤605。
步骤604、删除该推荐任务。
优选地,在该步骤604删除该推荐任务之前,还可以进一步在确定该终端是否在设定个推荐周期均未获取该推荐信息中的电子信息或电子信息对应的实体,若是,则删除该推荐任务,若否,则暂不删除该推荐任务,可以将该推荐任务设置为休眠状态,等待下一推荐周期的到来。
步骤605、再次向与推荐任务包括的终端标识对应的终端发送确定出的推荐信息。
至此,服务器控制推荐任务的流程结束。通过该流程,服务器能够在向用户终端发送推荐信息后,根据用户终端对该推荐信息的后续操作执行推荐任务的更新、删除以及再次执行,从而能够更好地达到向用户终端推荐电子信息的目的。
图6对应流程中,若通过步骤602设置该推荐任务的任务状态为休眠,则上述步骤301中,服务器监控预先生成的推荐任务集合中的每个推荐任务分别包括的推荐周期,包括:
监控预先生成的推荐任务集合中任务状态为休眠的每个推荐任务分别包括的推荐周期;
相应地,在上述步骤302监控到推荐周期到达的推荐任务后,还包括:
将该推荐任务的任务状态设置为非休眠状态。
本申请实施例一提供的上述技术方案,能够预先生成推荐任务,并监控预先生成的推荐任务集合中的每个推荐任务分别包括的推荐周期,在监控到推荐周期到达的推荐任务后,根据该推荐任务包括的电子信息标识,确定包括该电子信息标识对应的电子信息的推荐信息,并根据该推荐任务包括的终端标识,向与该终端标识对应的终端发送确定出的推荐信息,从而实现了主动向用户终端推荐有重复获取的需求的电子信息的目的,方便了用户获取相关的电子信息,这减轻了检索服务器的负担,节约了网络带宽。
实施例二
为了更好地理解本申请实施例一提供的信息推荐方法,以下结合具体应用场景对上述确定推荐电子信息以及对推荐电子信息进行预处理的过程进行说明。
该具体应用场景为:
在C2C(Consumer to Consumer,客户与客户)网站或B2C(Business toConsumer,商家与客户)网站,购物已被越来越多的用户所使用,各类产品都可以在这些网站进行购买。其中,用户购买的一大部分产品是经常性消耗产品,如日化清洁品、各类食品、化妆品、办公耗材等等。这种产品根据用户的实际使用情况,会有周期性的重复购买。本实施例二针对该场景,对用户可能需要重复购买的产品的电子信息进行预推荐。
本申请实施例二中,实现重复购买产品的电子信息推荐主要涉及推荐任务的管理、重复购买的任务管理、数据处理、推荐算法以及重复购买接口等方面。图7示出了本申请实施例二给出的该电子信息推荐方法所涉及的推荐系统示意图,该推荐系统主要包括:
推荐子系统701、相关业务子系统702以及电子信息显示界面703;
其中,该系统的主要工作原理如下:
推荐子系统701包括预先建立的推荐任务数据库,该推荐任务数据库中保存建立的推荐任务,其中,推荐任务的详细建立过程请参见上述实施例一中图1以及图2对应流程。
推荐子系统701包括的推荐任务管理模块,可以对该推荐任务数据库中的推荐任务进行监控,在监控到推荐周期达到的推荐任务时,通过包括的推荐信息处理模块获取推荐信息。
推荐子系统701包括的推荐信息处理模块获取推荐信息,主要通过访问相关业务子系统702获取推荐信息,具体地,该推荐信息处理模块通过相关业务子系统702提供的系统接口访问各数据库,主要包括交易数据库、产品数据库、店铺数据库以及用户行为属性数据库等,通过访问这些数据库,并结合同款/同类产品查询、产品分析、店铺分析以及用户分析,获取到相应的推荐信息,并采用设定的推荐算法对获取到的推荐信息进行预处理后,通过推荐接口发送至相应用户终端的电子信息显示界面703显示推荐信息。
图8示出了基于图7所示的系统实现产品信息推荐的流程示意图,主要包括如下步骤:
步骤801、推荐子系统701包括的推荐信息处理模块通过访问交易数据库,确定用户终端成功交易。
步骤802、确定本次交易购买的产品是否需要重复购买,即确定是否需要生产推荐任务,若是,执行步骤803,若否,结束。
步骤803、确定重复购买周期(即推荐周期)。
步骤804、生成推荐任务,即生成包括购买周期、产品标识(即电子信息标识)以及该用户终端标识的推荐任务,并存入推荐任务数据库。
上述步骤801至步骤804独立地构成了生成推荐任务的流程。
步骤805、推荐子系统701包括的推荐任务管理模块监控推荐任务数据库,确定该推荐任务的购买周期是否到达,若是,执行步骤806,否则等待并返回步骤805。
步骤806、根据该推荐任务中包括的产品标识查询同款或同类产品的产品信息作为推荐信息。
该步骤806中,查询同款或同类产品,即根据当前产品的属性,查询出同款同类产品。其中,同类的定义包括:同一个一级、二级、三级类目,同一品牌(如果有),例如,奶粉(一级类目)→婴幼儿奶粉(二级类目)→雅培(品牌);日化/清洁/护理(一级类目)→日化用品(二级类目)→洗发水(三级类目)→飘柔(品牌)。同款的定义包括:在同类的基础上,增加产品属性的限制,例如,奶粉(一级类目)→婴幼儿奶粉(二级类目)→雅培(品牌)→幼儿喜康力(属性)→900g/听(属性);日化/清洁/护理(一级类目)→日化用品(二级类目)→洗发水(三级类目)→飘柔(品牌)→去屑洗发露(属性)。
步骤807、对查询到的推荐信息通过访问产品数据库进行产品分析、访问店铺数据库进行店铺分析以及访问行为属性数据库进行用户分析。
该步骤807中,产品分析,主要是对查询出的产品列表,分析产品成交、好评、价格等因素,例如,根据列表的产品查找每款产品成交评价情况,如果该产品的历史成交好评率低于99%,则从列表中去除该产品;店铺分析,主要是对查询出的产品对应的店铺列表,分析成交、动态评分、店铺物流等因素,例如,对同款同类产品列表进行分析,查询产品对应的店铺具体情况,有以下条件之一的,则从列表中去除该店铺对应的产品:历史有欺诈的投诉、动态评分低于行业平均分等;用户分析,主要是获取该用户的属性和行为数据,用户喜好、消费能力、支付方式等,如,计算该用户之前购买的同类、同款产品的成交均价、上一次用户购买该类产品使用的支付方式(支付宝、网银、货到付款等)、上一次用户购买该类产品使用的物流公司等。
步骤808、通过推荐算法对各分析结果进行整合,对推荐信息进行处理。
该步骤808中,推荐算法可以灵活设置,例如,通过推荐算法对各分析结果进行整合,可以包括:把该用户终端上次成交产品始终排在第一位,以成交均价为条件把推荐产品列表分三个区段(除上次成交产品),成交均价在正负10%的产品排在最前段,成交均价低于10%的排在中间段,成交均价高于10%的排在最后段;以支付方式为条件,在产品列表的同一个区段内,支持相同支付方式的排在前,不支持的排在后;以物流方式为条件,在产品列表的同一个区段内,支持相同物流公司的排在前,不支持的排在后;计算每个产品的物流费用,在产品列表的同一个区段内,产品按物流费用按从低到高进行排序;以产品成交数量为条件,在产品列表的同一个区段内,产品按成交数量从高到低进行排序;以产品的成交价格为条件,在产品列表的同一个区段内,产品按价格从低到高进行排序。
步骤809、将处理后的推荐信息通过推荐接口发送给推荐任务包括的终端标识对应的终端的电子信息显示界面703显示。
至此,流程结束。
针对推荐任务执行的整体流程,该推荐子系统中的推荐任务管理模块会定期(如每天)运行一次,遍历推荐任务数据库中的所有推荐任务,进行相应的任务状态更新和处理,图9示出了推荐任务管理模块进行相应的任务状态更新和处理的流程示意图,主要包括如下步骤:
步骤901、监控处于休眠状态的推荐任务。
在每笔交易完成后,服务器会在判断该交易对应的产品需要重复购买时,生成推荐任务。一个具体示例中,该推荐任务具体字段的值可以包括:任务状态字段(设为休眠)、推荐周期字段、发送方式字段(可让用户设定发送方式,默认为空)、开始提醒日期字段(一般开始提醒日期可取推荐周期的10%,如上次购买时间是1月1日,购买周期是30天,则开始提醒日期在上次购买时间加上购买周期后的日期,再提前3天)、结束提醒日期字段(一般提醒时间可取购买周期的10%,如上次购买时间是1月1日,购买周期是30天,则开始提醒日期在上次购买时间加上购买周期后的日期,再延后3天)。
步骤902、判断推荐任务的推荐周期是否达到,若是,执行步骤903,否则等待并返回步骤902。
步骤903、将该推荐任务包括的任务状态字段更新为非休眠状态(如执行中)。
步骤904、推荐任务管理模块固定时间检查该产品是否被用户购买,若是,执行步骤905,若否,执行步骤906。
步骤905、将该推荐任务的任务状态设置为休眠状态,并返回步骤901。
该步骤905中,在将该推荐任务的任务状态设置为休眠状态后,还可以进一步将推荐任务包括的“推荐周期”更新为当天购买日期减去最近成交日期的差值(天),并将“最近成交时间”更新为当前购买时间,更新“开始提醒日期”和“结束提醒日期”。
步骤906、判断是否在提醒期间内,若是,返回步骤904,若否,执行步骤907。
该步骤906中,若当前日期在提醒结束日期内,则确定在提醒期间内。
步骤907、是否设定个周期未购买,若是,执行步骤908,否则执行步骤905。
步骤908、删除该推荐任务。
至此,推荐任务管理模块进行相应的任务状态更新和处理的流程结束。
实施例三
与上述方法实施例一对应,本申请实施例三提供了一种电子信息的推荐装置。
图10示出了本申请实施例三提供的电子信息的推荐装置的结构示意图,该装置主要包括:
推荐任务生成单元1001、周期监控单元1002、推荐信息确定单元1003以及推荐信息发送单元1004;
其中:
推荐任务生成单元1001,用于生成推荐任务集合;
周期监控单元1002,用于监控推荐任务生成单元1001预先生成的推荐任务集合中的每个推荐任务分别包括的推荐周期;
推荐信息确定单元1003,用于在周期监控单元1002监控到推荐周期到达的推荐任务后,根据推荐任务包括的电子信息标识,确定包括电子信息标识对应的电子信息的推荐信息;
推荐信息发送单元1004,用于根据推荐任务包括的终端标识,向与终端标识对应的终端发送推荐信息确定单元1003确定出的推荐信息。
如图11所示,本申请实施例三提供的一个优选实施方式中,图10所示的装置包括的推荐任务生成单元1001,还可以包括:
信息属性确定模块1001A、推荐周期确定模块1001B以及推荐任务生成模块1001C;
其中:
信息属性确定模块1001A,用于在检测到终端获取电子信息或电子信息对应的实体后,确定电子信息是否包括用于表征电子信息或电子信息对应的实体具备周期性获取特征的信息属性;
推荐周期确定模块1001B,用于在信息属性确定模块1001A的确定结果为是时,确定电子信息对应的推荐周期;
推荐任务生成模块1001C,用于生成包括电子信息的电子信息标识、推荐周期确定模块1001B确定出的推荐周期以及终端的终端标识的周期推荐任务。
本申请实施例三提供的一个优选实施方式中,图11所示的装置包括的推荐周期确定模块1001B,具体用于确定终端获取电子信息或电子信息对应的实体的记录;若根据记录确定终端首次获取电子信息或电子信息对应的实体,则确定电子信息的推荐周期为默认周期;若根据记录确定终端非首次获取电子信息或电子信息对应的实体,则确定电子信息的推荐周期为本次与上次获取电子信息或电子信息对应的实体的时间的差值减去设定值,或确定电子信息的推荐周期为每相邻两次获取电子信息或电子信息对应的实体的时间的差值的平均值减去设定值。
本申请实施例三提供的一个优选实施方式中,图10所示的装置包括的周期监控单元1002,具体用于以推荐任务包括的用于表征包括的电子信息标识对应的电子信息或电子信息对应的实体被最近一次获取的时间为起始时间,在当前时间与起始时间的差值与推荐周期或以推荐周期为中点的设定时间段匹配时,监控到推荐任务的推荐周期到达。
本申请实施例三提供的一个优选实施方式中,图10所示的装置包括的推荐信息确定单元1003,具体用于确定与推荐任务包括的电子信息标识对应的电子信息,并根据电子信息包括的至少一个设定属性,获取包括设定属性的关联电子信息,将电子信息以及关联电子信息确定为推荐信息。
本申请实施例三提供的一个优选实施方式中,图10所示的装置包括的推荐信息发送单元1004,还用于在向与终端标识对应的终端发送确定出的推荐信息之前,将推荐信息中包括的设定属性中的第一属性不满足设定要求的电子信息删除;和/或将推荐信息中的各电子信息按照包括的设定属性中的第二设定属性的设定方向进行排序。
本申请实施例三提供的一个优选实施方式中,图10所示的装置包括的推荐信息发送单元1004,具体用于根据推荐任务包括的发送方式信息,采用与发送方式信息对应的发送方式向与终端标识对应的终端发送确定出的推荐信息。
如图12所示,本申请实施例三提供的一个优选实施方式中,图10所示的装置还可以进一步包括:
任务监控单元1005,用于在推荐信息发送单元1004向与终端标识对应的终端发送确定出的推荐信息之后,确定终端是否获取推荐信息中的电子信息或电子信息对应的实体;若是,则更新推荐任务包括的推荐周期或/和设置推荐任务的任务状态为休眠;若否,则在确定超过推荐周期的设定时长时,删除推荐任务,在确定未超出推荐周期的设定时长时,指示推荐信息发送单元再次向与终端标识对应的终端发送确定出的推荐信息。
本申请实施例三提供的一个优选实施方式中,图12所示的装置周期监控单元1002,具体用于在任务监控单元1005设置推荐任务的任务状态为休眠后,监控预先生成的推荐任务集合中任务状态为休眠的每个推荐任务分别包括的推荐周期,并在监控到推荐周期到达的推荐任务后,将推荐任务的任务状态设置为非休眠状态。
本申请实施例三提供的一个优选实施方式中,图12所示的装置任务监控单元1005,还用于在删除推荐任务之前,确定终端在设定个推荐周期均未获取推荐信息中的电子信息或电子信息对应的实体。
本实施例三中的电子信息的推荐装置还具有能够实现实施例一中流程的相应功能模块,此处不再赘述。
应当理解,以上电子信息的推荐装置包括的单元或模块仅为根据该装置实现的功能进行的逻辑划分,实际应用中,可以进行上述单元或模块的叠加或拆分。并且该实施例提供的电子信息的推荐装置所实现的功能与上述实施例一提供的电子信息的推荐方法流程一一对应,对于该装置所实现的更为详细的处理流程,在上述方法实施例中已做详细描述,此处不再详细描述。
本申请的实施例所提供的电子信息的推荐装置可通过计算机程序实现。本领域技术人员应该能够理解,上述的单元划分方式仅是众多单元划分方式中的一种,如果划分为其他单元或不划分单元,只要电子信息的推荐装置具有上述功能,都应该在本申请的保护范围之内。
本领域的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、装置(设备)、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、装置(设备)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。显然,本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样,倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内,则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (20)

1.一种电子信息的推荐方法,其特征在于,包括:
监控预先生成的推荐任务集合中的每个推荐任务分别包括的推荐周期;
在监控到推荐周期到达的推荐任务后,根据所述推荐任务包括的电子信息标识,确定包括所述电子信息标识对应的电子信息的推荐信息;
根据所述推荐任务包括的终端标识,向与所述终端标识对应的终端发送确定出的所述推荐信息。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述推荐任务的生成过程,包括:
在检测到终端获取电子信息或电子信息对应的实体后,确定所述电子信息是否包括用于表征电子信息或电子信息对应的实体具备周期性获取特征的信息属性;
在确定结果为是时,确定所述电子信息对应的推荐周期;并
生成包括所述电子信息的电子信息标识、确定出的所述推荐周期以及所述终端的终端标识的周期推荐任务。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,确定所述电子信息对应的推荐周期,包括:
确定所述终端获取所述电子信息或所述电子信息对应的实体的记录;
若根据所述记录确定所述终端首次获取所述电子信息或所述电子信息对应的实体,则确定所述电子信息的推荐周期为默认周期;
若根据所述记录确定所述终端非首次获取所述电子信息或所述电子信息对应的实体,则确定所述电子信息的推荐周期为本次与上次获取所述电子信息或所述电子信息对应的实体的时间的差值减去设定值,或确定所述电子信息的推荐周期为每相邻两次获取所述电子信息或所述电子信息对应的实体的时间的差值的平均值减去设定值。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,监控到推荐任务的推荐周期到达,包括:
以所述推荐任务包括的用于表征包括的电子信息标识对应的电子信息或电子信息对应的实体被最近一次获取的时间为起始时间,在当前时间与所述起始时间的差值与所述推荐周期或以所述推荐周期为中点的设定时间段匹配时,监控到所述推荐任务的推荐周期到达。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述推荐任务包括的电子信息标识,确定包括所述电子信息标识对应的电子信息的推荐信息,包括:
确定与所述推荐任务包括的电子信息标识对应的电子信息;并
根据所述电子信息包括的至少一个设定属性,获取包括所述设定属性的关联电子信息;
将所述电子信息以及所述关联电子信息确定为推荐信息。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,向与所述终端标识对应的终端发送确定出的所述推荐信息之前,还包括:
将所述推荐信息中包括的所述设定属性中的第一属性不满足设定要求的电子信息删除;和/或
将所述推荐信息中的各电子信息按照包括的所述设定属性中的第二设定属性的设定方向进行排序。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,向与所述终端标识对应的终端发送确定出的所述推荐信息,包括:
根据所述推荐任务包括的发送方式信息,采用与所述发送方式信息对应的发送方式向与所述终端标识对应的终端发送确定出的所述推荐信息。
8.如权利要求1或7所述的方法,其特征在于,向与所述终端标识对应的终端发送确定出的所述推荐信息之后,还包括:
确定所述终端是否获取所述推荐信息中的电子信息或电子信息对应的实体;
若是,则更新所述推荐任务包括的推荐周期或/和设置所述推荐任务的任务状态为休眠;
若否,则在确定超过所述推荐周期的设定时长时,删除所述推荐任务,在确定未超出所述推荐周期的设定时长时,再次向与所述终端标识对应的终端发送确定出的所述推荐信息。
9.如权利要求8所述的方法,其特征在于,若设置所述推荐任务的任务状态为休眠,则监控预先生成的推荐任务集合中的每个推荐任务分别包括的推荐周期,包括:
监控预先生成的推荐任务集合中任务状态为休眠的每个推荐任务分别包括的推荐周期;
在监控到推荐周期到达的推荐任务后,还包括:
将所述推荐任务的任务状态设置为非休眠状态。
10.如权利要求8所述的方法,其特征在于,删除所述推荐任务之前,还包括:
确定所述终端在设定个所述推荐周期均未获取所述推荐信息中的电子信息或电子信息对应的实体。
11.一种电子信息的推荐装置,其特征在于,包括:
推荐任务生成单元,用于生成推荐任务集合;
周期监控单元,用于监控所述推荐任务生成单元预先生成的推荐任务集合中的每个推荐任务分别包括的推荐周期;
推荐信息确定单元,用于在所述周期监控单元监控到推荐周期到达的推荐任务后,根据所述推荐任务包括的电子信息标识,确定包括所述电子信息标识对应的电子信息的推荐信息;
推荐信息发送单元,用于根据所述推荐任务包括的终端标识,向与所述终端标识对应的终端发送所述推荐信息确定单元确定出的所述推荐信息。
12.如权利要求11所述的装置,其特征在于,所述推荐任务生成单元,包括:
信息属性确定模块,用于在检测到终端获取电子信息或电子信息对应的实体后,确定所述电子信息是否包括用于表征电子信息或电子信息对应的实体具备周期性获取特征的信息属性;
推荐周期确定模块,用于在所述信息属性确定模块的确定结果为是时,确定所述电子信息对应的推荐周期;
推荐任务生成模块,用于生成包括所述电子信息的电子信息标识、所述推荐周期确定模块确定出的所述推荐周期以及所述终端的终端标识的周期推荐任务。
13.如权利要求12所述的装置,其特征在于,所述推荐周期确定模块,具体用于确定所述终端获取所述电子信息或所述电子信息对应的实体的记录;若根据所述记录确定所述终端首次获取所述电子信息或所述电子信息对应的实体,则确定所述电子信息的推荐周期为默认周期;若根据所述记录确定所述终端非首次获取所述电子信息或所述电子信息对应的实体,则确定所述电子信息的推荐周期为本次与上次获取所述电子信息或所述电子信息对应的实体的时间的差值减去设定值,或确定所述电子信息的推荐周期为每相邻两次获取所述电子信息或所述电子信息对应的实体的时间的差值的平均值减去设定值。
14.如权利要求11所述的装置,其特征在于,所述周期监控单元,具体用于以所述推荐任务包括的用于表征包括的电子信息标识对应的电子信息或电子信息对应的实体被最近一次获取的时间为起始时间,在当前时间与所述起始时间的差值与所述推荐周期或以所述推荐周期为中点的设定时间段匹配时,监控到所述推荐任务的推荐周期到达。
15.如权利要求11所述的装置,其特征在于,所述推荐信息确定单元,具体用于确定与所述推荐任务包括的电子信息标识对应的电子信息,并根据所述电子信息包括的至少一个设定属性,获取包括所述设定属性的关联电子信息,将所述电子信息以及所述关联电子信息确定为推荐信息。
16.如权利要求15所述的装置,其特征在于,所述推荐信息发送单元,还用于在向与所述终端标识对应的终端发送确定出的所述推荐信息之前,将所述推荐信息中包括的所述设定属性中的第一属性不满足设定要求的电子信息删除;和/或将所述推荐信息中的各电子信息按照包括的所述设定属性中的第二设定属性的设定方向进行排序。
17.如权利要求11所述的装置,其特征在于,所述推荐信息发送单元,具体用于根据所述推荐任务包括的发送方式信息,采用与所述发送方式信息对应的发送方式向与所述终端标识对应的终端发送确定出的所述推荐信息。
18.如权利要求11或17所述的装置,其特征在于,还包括:
任务监控单元,用于在所述推荐信息发送单元向与所述终端标识对应的终端发送确定出的所述推荐信息之后,确定所述终端是否获取所述推荐信息中的电子信息或电子信息对应的实体;若是,则更新所述推荐任务包括的推荐周期或/和设置所述推荐任务的任务状态为休眠;若否,则在确定超过所述推荐周期的设定时长时,删除所述推荐任务,在确定未超出所述推荐周期的设定时长时,指示所述推荐信息发送单元再次向与所述终端标识对应的终端发送确定出的所述推荐信息。
19.如权利要求18所述的装置,其特征在于,所述周期监控单元,具体用于在所述任务监控单元设置所述推荐任务的任务状态为休眠后,监控预先生成的推荐任务集合中任务状态为休眠的每个推荐任务分别包括的推荐周期,并在监控到推荐周期到达的推荐任务后,将所述推荐任务的任务状态设置为非休眠状态。
20.如权利要求18所述的装置,其特征在于,所述任务监控单元,还用于在删除所述推荐任务之前,确定所述终端在设定个所述推荐周期均未获取所述推荐信息中的电子信息或电子信息对应的实体。
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Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104599160A (zh) * 2015-02-06 2015-05-06 腾讯科技(深圳)有限公司 商品推荐方法和装置
CN104951361A (zh) * 2014-03-27 2015-09-30 阿里巴巴集团控股有限公司 一种定时任务的触发方法和装置
CN105335868A (zh) * 2014-07-25 2016-02-17 阿里巴巴集团控股有限公司 一种资源对象的转化质量确定方法及装置
CN105761094A (zh) * 2015-01-05 2016-07-13 Sk普兰尼特有限公司 定期购买商品推荐服务提供系统及其方法以及为此的设备
CN105809465A (zh) * 2014-12-31 2016-07-27 中国移动通信集团公司 一种信息处理方法及装置
WO2016155493A1 (zh) * 2015-04-01 2016-10-06 阿里巴巴集团控股有限公司 数据处理方法及装置
CN106570725A (zh) * 2016-11-02 2017-04-19 北京小度信息科技有限公司 服务推广方法及装置
CN106598987A (zh) * 2015-10-16 2017-04-26 阿里巴巴集团控股有限公司 信息推荐方法及装置
CN107368483A (zh) * 2016-05-11 2017-11-21 阿里巴巴集团控股有限公司 信息推荐方法、装置及服务器
CN108242016A (zh) * 2018-01-25 2018-07-03 阿里巴巴集团控股有限公司 一种产品推荐的方法和装置
CN108256910A (zh) * 2018-01-10 2018-07-06 京东方科技集团股份有限公司 内容推荐方法、装置及电子设备
CN110049079A (zh) * 2018-01-16 2019-07-23 阿里巴巴集团控股有限公司 信息推送及模型训练方法、装置、设备及存储介质
CN112215638A (zh) * 2020-09-23 2021-01-12 支付宝(杭州)信息技术有限公司 推荐处理方法及装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6334127B1 (en) * 1998-07-17 2001-12-25 Net Perceptions, Inc. System, method and article of manufacture for making serendipity-weighted recommendations to a user
CN1798032A (zh) * 2004-12-30 2006-07-05 腾讯科技(深圳)有限公司 一种互联网上实现资讯订阅的方法及系统
CN101814068A (zh) * 2009-02-24 2010-08-25 日电(中国)有限公司 时序控制的基于评分预测的项目推荐方法和系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6334127B1 (en) * 1998-07-17 2001-12-25 Net Perceptions, Inc. System, method and article of manufacture for making serendipity-weighted recommendations to a user
CN1798032A (zh) * 2004-12-30 2006-07-05 腾讯科技(深圳)有限公司 一种互联网上实现资讯订阅的方法及系统
CN101814068A (zh) * 2009-02-24 2010-08-25 日电(中国)有限公司 时序控制的基于评分预测的项目推荐方法和系统

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104951361A (zh) * 2014-03-27 2015-09-30 阿里巴巴集团控股有限公司 一种定时任务的触发方法和装置
CN104951361B (zh) * 2014-03-27 2018-10-09 阿里巴巴集团控股有限公司 一种定时任务的触发方法和装置
CN105335868A (zh) * 2014-07-25 2016-02-17 阿里巴巴集团控股有限公司 一种资源对象的转化质量确定方法及装置
CN105809465A (zh) * 2014-12-31 2016-07-27 中国移动通信集团公司 一种信息处理方法及装置
CN105761094A (zh) * 2015-01-05 2016-07-13 Sk普兰尼特有限公司 定期购买商品推荐服务提供系统及其方法以及为此的设备
CN104599160B (zh) * 2015-02-06 2020-09-08 腾讯科技(深圳)有限公司 商品推荐方法和装置
CN104599160A (zh) * 2015-02-06 2015-05-06 腾讯科技(深圳)有限公司 商品推荐方法和装置
CN110457577A (zh) * 2015-04-01 2019-11-15 阿里巴巴集团控股有限公司 数据处理方法、装置、设备和计算机存储介质
WO2016155493A1 (zh) * 2015-04-01 2016-10-06 阿里巴巴集团控股有限公司 数据处理方法及装置
US10657143B2 (en) 2015-04-01 2020-05-19 Alibaba Group Holding Limited Recommending a data handling method for a pending data handling process
CN106598987A (zh) * 2015-10-16 2017-04-26 阿里巴巴集团控股有限公司 信息推荐方法及装置
CN106598987B (zh) * 2015-10-16 2020-08-07 阿里巴巴集团控股有限公司 信息推荐方法及装置
CN107368483A (zh) * 2016-05-11 2017-11-21 阿里巴巴集团控股有限公司 信息推荐方法、装置及服务器
CN106570725A (zh) * 2016-11-02 2017-04-19 北京小度信息科技有限公司 服务推广方法及装置
CN108256910A (zh) * 2018-01-10 2018-07-06 京东方科技集团股份有限公司 内容推荐方法、装置及电子设备
CN110049079A (zh) * 2018-01-16 2019-07-23 阿里巴巴集团控股有限公司 信息推送及模型训练方法、装置、设备及存储介质
CN108242016A (zh) * 2018-01-25 2018-07-03 阿里巴巴集团控股有限公司 一种产品推荐的方法和装置
CN112215638A (zh) * 2020-09-23 2021-01-12 支付宝(杭州)信息技术有限公司 推荐处理方法及装置

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