CN103841122A - 目标对象信息推荐方法、服务器及客户端 - Google Patents

目标对象信息推荐方法、服务器及客户端 Download PDF

Info

Publication number
CN103841122A
CN103841122A CN201210470206.1A CN201210470206A CN103841122A CN 103841122 A CN103841122 A CN 103841122A CN 201210470206 A CN201210470206 A CN 201210470206A CN 103841122 A CN103841122 A CN 103841122A
Authority
CN
China
Prior art keywords
alternative objects
information
user
destination object
request
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.)
Granted
Application number
CN201210470206.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103841122B (zh
Inventor
容嘉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Alibaba Group Holding Ltd
Original Assignee
Alibaba Group Holding Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Alibaba Group Holding Ltd filed Critical Alibaba Group Holding Ltd
Priority to CN201210470206.1A priority Critical patent/CN103841122B/zh
Priority to TW102107873A priority patent/TWI571815B/zh
Priority to US14/073,740 priority patent/US9317864B2/en
Priority to EP13795111.7A priority patent/EP2923278A4/en
Priority to JP2015538164A priority patent/JP5945369B2/ja
Priority to PCT/US2013/068972 priority patent/WO2014081579A2/en
Publication of CN103841122A publication Critical patent/CN103841122A/zh
Priority to US15/067,748 priority patent/US9418123B2/en
Priority to US15/210,564 priority patent/US10133786B2/en
Application granted granted Critical
Publication of CN103841122B publication Critical patent/CN103841122B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs
    • G06F16/24575—Query processing with adaptation to user needs using context
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2455—Query execution
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/248—Presentation of query results
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/284—Relational databases
    • G06F16/285—Clustering or classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)

Abstract

本发明涉及一种目标对象信息推荐方法，所述方法包括：接收目标对象信息推荐请求，所述请求包含所述第一用户选定的多个备选对象的信息；确定所述多个备选对象的历史选择信息；根据所述历史次数和所述选择次数，获取所述备选对象中至少一个备选对象的支持信息；将所述多个备选对象中部分或全部所述备选对象的所述支持信息或历史选择信息发送给客户端。本申请提供的目标对象信息推荐方法，能够提高业务对象可靠性。

Description

目标对象信息推荐方法、服务器及客户端
技术领域
本发明涉及互联网领域，具体涉及一种目标对象信息推荐方法、服务器及客户端。
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。
基于互联网的普及性，互联网成为承载业务的基本方式，一般将通过互联网实现的业务称为互联网业务。目前，互联网业务的种类非常多，主要通过部署在网络中的各服务器实现相应的业务。例如，在应用非常普及的交易类网站中，网络服务器主要向广大用户提供各类交易服务，包括实体交易服务、信息交易服务等，在此类网站中的业务实现方式主要是用户将所能提供的业务对象的描述信息展示在网页上供其他用户选择。例如，业务对象为实体时，网页上展示的描述信息可以为该实体的图片、名称、用途以及价格等信息；业务对象为信息时，网页上展示的描述信息可以为该信息的摘要或关键字段等。在用户将所能提供的业务对象的描述信息展示在网页上后，其他用户可以通过浏览网页上展示的业务对象选择出自身需要的对象以进行后续业务。例如，向网站服务器发送获取该对象的请求，从而网站服务器可以按照规定的处理方式实现该用户对该对象的获取，其中，规定的处理方式可以有多种，例如，要求该用户进行登录，或者要求该用户对该对象支付一定的费用等。
目前，用户在选择网页上展示的业务对象时，主要基于该业务对象的描述信息进行选择。例如，用户查看网页上展示的业务对象的名称、用途、图片等信息，从而确定该业务对象是否符合自身要求。实际应用中，网络中会存在大量的业务对象，各业务对象的描述信息一般是对该业务对象的简单描述，用户往往很难根据业务对象的描述信息就能够完全了解该对象的相关情况。例如，网页上所描述的业务对象在使用中是否存在弊端、图片是否真实、描述信息是否准确等，对于未实际获取到该业务对象的用户来说，都是无法确定的，尤其在业务对象被添加了虚假描述信息的情况下，用户要选择出自身实际需要的业务对象会更困难。
基于以上的问题，现有技术中，第一用户在浏览业务对象时，通常会通过服务器与可能了解用户浏览的业务对象的第二用户建立连接，通过与第二用户的沟通，得到对所述业务对象的信息确认。
上述技术方案，存在的问题就是：第一，第二用户并不一定了解第一用户浏览的业务，因此，得到的确认信息可能不准确。第二，这种通信方式，缺乏针对性，浪费服务器和网络资源。第三，即使第一用户知道第二用户了解浏览的业务对象，但第二用户不一定保持上线的状态，此时，第一用户不能及时与其建立连接并得到回复，因此，无法获取业务对象的信息确认，效率低下；第四，即使第一用户能够与一个或两个第二用户建立通信连接，所能获知的确认数据也是相当有限的，这极有可能是业务对象的提供者提供的虚假交易对象，不能反映业务对应描述信息的准确性。
因此，对于互联网上提供的业务对象的描述信息可能存在不全面、不真实等情况，通过现有技术获知业务对象的可靠性的技术存在浪费通信资源、效率低、有效性差的问题。
发明内容
本申请的目的是提供一种目标对象信息推荐方法，以实现提高获知业务对象可靠性的有效性的目的，并节约通信资源、提高通信效率。
一方面，本申请提供了一种目标对象信息推荐方法，所述方法包括：
接收目标对象信息推荐请求，所述请求包含所述第一用户选定的多个备选对象的信息；
确定所述多个备选对象的历史选择信息，所述历史选择信息中包括所述多个备选对象中的每个备选对象被第二用户选择并向服务器发出所述目标对象信息推荐请求的历史次数以及所述备选对象在所述历史次数的目标对象信息推荐请求中被所述第二用户作为目标对象的选择次数；
将所述多个备选对象中至少一个所述备选对象的所述支持信息发送给客户端。
另一方面，本申请提供了一种目标对象信息推荐方法，所述方法包括：
接收所述第一用户选定的多个备选对象的选定信息；
根据所述选定信息，生成目标对象信息推荐请求，所述请求包含所述第一用户选定的多个备选对象的信息；
向服务器发送所述目标对象信息推荐请求，以便于所述服务器根据所述目标对象推荐请求，确定所述多个备选对象的历史选择信息，所述历史选择信息中包括所述多个备选对象中的每个备选对象被第二用户选择并向服务器发出所述目标对象信息推荐请求的历史次数和/或所述备选对象在所述历史次数的目标对象信息推荐请求中被所述第二用户作为目标对象的选择次数；
接收所述服务器发送的部分或全部所述备选对象的历史选择信息或支持信息，所述支持信息为参考所述历史次数和所述选择次数，获取到的所述备选对象中至少一个备选对象的支持信息。
另一方面，本申请提供了一种服务器，所述服务器包括：
接收单元，用于接收目标对象信息推荐请求，所述请求包含所述第一用户选定的多个备选对象的信息；
确定单元，用以确定所述多个备选对象的历史选择信息，所述历史选择信息中包括所述多个备选对象中的每个备选对象被第二用户选择并向服务器发出所述目标对象信息推荐请求的历史次数以及所述备选对象在所述历史次数的目标对象信息推荐请求中被所述第二用户作为目标对象的选择次数；
发送单元，用于将所述多个备选对象中部分或全部所述备选对象的历史选择信息或者参考历史选择信息得到的支持信息发送给客户端。
另一方面，本申请提供了一种客户端，所述客户端包括：
第一接收单元，用于接收所述第一用户选定的多个备选对象的选定信息；
生成单元，用以根据所述选定信息，生成目标对象信息推荐请求，所述请求包含所述第一用户选定的多个备选对象的信息；
发送单元，向服务器发送所述目标对象信息推荐请求，以便于所述服务器根据所述目标对象推荐请求，确定所述多个备选对象的历史选择信息，所述历史选择信息中包括所述多个备选对象中的每个备选对象被第二用户选择并向服务器发出所述目标对象信息推荐请求的历史次数和/或所述备选对象在所述历史次数的目标对象信息推荐请求中被所述第二用户作为目标对象的选择次数；
第二接收单元，用于接收所述服务器发送的部分或全部所述备选对象的历史选择信息或支持信息，所述支持信息为参考所述历史次数和所述选择次数，获取到的所述备选对象中至少一个备选对象的支持信息。
通过本申请提供的目标对象信息推荐方法，服务器根据用户在浏览器界面选定的备选对象之后，通过客户端的目标对象信息推荐请求，确定所述多个备选对象的历史选择信息，并根据备选对象的历史选择信息获得每个备选对象的支持信息；之后，根据支持信息的不同，将至少一个备选对象的支持信息反馈给客户端，使得用户能够在客户端根据服务器反馈的支持信息确认业务对象的可靠性，在所述多个备选对象中选择目标对象，通过此方法，能够使得用户及时获取到备选对象的支持信息，这不但节约了通信资源、提高了通信效率，而且提高对业务对象进行确认的有效性和可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请提供的目标对象信息推荐方法的应用系统架构图；
图2是本申请提供的目标对象信息推荐方法一实施例的流程图；
图3是本申请提供的目标对象信息推荐方法一应用例的系统结构图；
图4为本申请提供的目标对象信息推荐方法一种应用例中，客户端浏览器显示状态示意图；
图5是本申请提供的目标对象信息推荐方法另一实施例的流程图；
图6A是本申请提供的目标对象信息推荐方法另一实施例的流程图；
图6B是本申请提供的目标对象信息推荐方法另一实施例的流程图；
图7是本申请提供的目标对象信息推荐方法另一实施例的流程图；
图8是本申请提供的目标对象信息推荐方法另一实施例的流程图；
图9是本申请提供的目标对象信息推荐方法另一实施例的流程图；
图10是本申请实施例提供的一种服务器的结构图；
图11是本申请实施例提供的一种客户端的结构图。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种目标对象信息推荐方法以及服务器，该技术方案可以应用于用户浏览网页上的业务对象的过程，既可以实现为一种方法，也可以实现为一种产品。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。
本申请实施例提供的目标对象信息推荐方法，可以应用于各类现互联网业务的网站，所涉及的网站的类型根据具体实现的业务而有所不同，但不论何种类型的网站，本实施例一提供的方案均可适用。例如，包括图1所示的应用架构，包含互联网连接的服务器10、多个客户端20，当然客户端20并不局限于计算机、智能手机、平板电脑等硬件本身，更重要的是藉由这些硬件呈现的网页、应用等。客户端20的操控者为参与网上业务的一个或者多个用户。
实施例一
依据上述架构，本申请实施例提供一种目标对象信息推荐方法，该方法执行主体为上述架构中的服务器，图2是目标对象信息推荐方法的流程图，由图2可见，所述方法包括：
步骤201，接收目标对象信息推荐请求，所述请求包含所述第一用户选定的多个备选对象的信息；
具体而言，第一用户可以通过浏览器等客户端访问网站，在网站上浏览对应网页上展示的业务对象，并对业务对象行选择，以确定最终的目标对象。例如，在网站中，对应网页上展示的商品对象即为业务对象，例如，实体商品、虚拟商品或者价值信息等，通过浏览对应网页上展示的业务对象，并对业务对象行选择，以确定最终的目标对象。
由于业务对象众多，并且网页上展示的业务对象的信息有限，第一用户在其浏览的多个业务对象中难以选择最终的目标对象。因此，在本申请实施例中，第一用户可以根据页面上显示的业务对象，选择多个业务对象作为备选对象。
第一用户在客户端选定了多个备选对象之后，通过客户端生成目标对象推荐请求之后，向提供业务对象展示的服务器发起目标对象信息推荐请求，在所述的目标对象信息推荐请求中，可以携带有第一用户选择的备选对象的信息，例如，备选对象所属的类目、名称、编号、ID等信息中的一种或多种。
在实际应用中，以图3所述的架构为例，服务器10作为提供网上购物平台，例如，淘宝、天猫商城等。用户通过客户端30登陆网站访问商务平台的服务器10，在服务器10展示的多种商品中选择其要购买的商品。
用户A作为第一用户，通过其客户端30的如图4所示的网页页面登陆到电子商务平台之后，在商务平台的服务器10提供的多种商品中进行选择。在用户A对同一类商品确定了多个备选对象的情况下，需要在多个备选对象中选择一个或几个作为最终购买的商品，进行下单。在面对所有的备选对象时，用户A面临多种选择，因此，希望由服务器10对作为备选对象的商品进行信息推荐。
例如，商务平台的服务器10提供了一种征求多个用户建议的应用。用户A在浏览淘宝网后，想要购买一种挎包，经过浏览之后，选中6-7个作为备选的商品，但是，用户A很难在这些备选的商品中作出取舍。因此，用户可通过在客户端30的浏览器中“我的淘宝”界面选中这种应用，选中后，用户可以发起信息推荐的应用请求，请求服务器10给出用户A选定的备选商品的信息推荐。首先，用户可先选中需要进行推荐的商品，作为备选对象。在选择信息推荐的产品时，用户A可以在浏览记录中选择浏览过的商品，在收藏夹中选择收藏的商品，在购买记录中选择过的商品，或者直接在提示框中输入商品的链接，通过上述的方式选择需要加入信息推荐的产品。
例如，图4所示的X、Y、Z、Q四个商品。用户A希望平台服务器10能够邀请多个用户帮其在X、Y、Z、Q四件商品中，给出信息推荐。
用户A在客户端30的浏览器界面选定了备选对象X、Y、Z、Q之后，点击客户端20上的界面控件，由客户端20发出目标对象信息推荐请求。
步骤202，确定所述多个备选对象的历史选择信息，所述历史选择信息中包括所述多个备选对象中的每个备选对象被第二用户选择并向服务器发出所述目标对象信息推荐请求的历史次数和/或所述备选对象在所述历史次数的目标对象信息推荐请求中被所述第二用户作为目标对象的选择次数；
具体而言，服务器根据第一用户发起的目标对象信息推荐请求中携带的备选对象的特征信息，可采用查表的方式，在对象信息数据库中查找确定这些备选对象的历史选择信息。
本申请实施例中的历史选择信息可包括这些备选对象中的一个或多个，曾经由第二用户发起的向服务器获取目标对象信息确认和/或信息推荐的活动中，被所述的第二用户选择为备选对象的次数，以及被第二用户选择为最终目标对象的次数。但是，历史选择信息并不局限于前述的两种次数，还可以包括第二用户对备选对象的评价信息等。第一用户是指此刻浏览页面，准备进行目标对象选择的用户，第二用户则是在此刻之前曾经进行过目标对象选择的用户。
服务器在对象信息数据库中确定与第一用户的每个备选对象对应的历史选择信息。例如，每个备选对象被所有曾经发起过目标对象信息确认活动的第二用户选中为备选对象的次数，在这次被选中作为备选对象的次数中被第二用户选中作为最终目标对象的次数等，以及第二用户对该备选对象的评价信息等。
服务器获取这些备选对象历史选择信息的方法，即可以是通过在线统计的方式，也可以是离线统计的方式得到。前者是每次有一个用户通过客户端发出目标对象信息推荐请求之后，确定相关备选对象的历史选择信息；后者是以离线的方式进行统计，服务器自动将每个备选对象的被选择参与信息确认活动的次数和被选为最终目标对象的次数保存，每次接收到一个新的第一用户发送的目标对象请求之后，只需要从对象信息数据库中查找目标对象的相关数据即可。
所述一次历史选择信息的产生可以有多种方式，例如，服务器将多个备选对象中的一个备选对象曾经被第一用户或第二用户选中为备选对象的次数，作为历史选择信息中的历史次数，而将第一用户或第二用户最终选择某一个备选对象为最终目标对象的次数，统计为该备选对象的选中次数。
再例如，第一用户在选择了几个备选对象之后，自主选择N（N为大于1的整数）个第三用户，例如，该第三用户为第一用户的好友，或者为该第一用户互相关注的用户。第一用户将其选中的备选对象的选定信息通过客户端发送给这N个第三用户，N个第三用户分别选中其支持的一个或多个备选商品，此时，备选对象被推荐给N个第三用户，即可算作历史次数中的N次，而该些备选对象中被第三用户支持的次数，可以统计到历史选择信息中的选中次数。
再例如，服务器可以在接收到目标对象信息推荐请求之后，随机选择N个注册用户作为第三用户，服务器将第一用户选中的备选对象的选定信息通过客户端发送给这N个第三用户，第三用户分别选中其支持的一个或多个备选商品，此时备选对象被推荐给N个第三用户，即可算作历史次数中的N次，而该些备选对象中被第三用户支持的次数，可以统计到历史选择信息中的选中次数。
在前述的几种方式中，服务器中不仅记录挑选记录和选择记录，还可保存每个备选对象每次被选中作为备选对象的时间和/或每个备选对象被选中做目标对象的时间，或者每个备选对象被第三用户推荐的时间等。
以图3所示的应用为例，连接到服务器10接收到用户A的请求之后，服务器根据请求的内容，备选对象的特征信息，在对象信息数据库中，采用查表、索引等方式确定每个备选对象X、Y、Z、Q的历史挑选记录。也就是说被选中参与信息推荐活动的次数，以及在被选中参与信息推荐活动的次数中，被选中和/或被购买的次数等数据。
步骤203、将所述多个备选对象中部分或全部所述备选对象的历史选择信息或者参考历史选择信息得到的支持信息发送给客户端；
具体而言，服务器可根据在对象信息数据库查找得到的所述备选对象的所述多个备选对象中的每个备选对象被选择参与辅助请求的历史次数，并且获取所述备选对象在所述历史次数的辅助请求中被作为所述目标商品的选择的次数，通过历史次数和所述选中次数，计算每个备选对象的支持率，将支持率作为支持信息发送给客户端，供选定备选对象的第一用户对备选对象进行确认，获取备选对象的可靠性数据。或者直接将历史选择信息发送给客户端，由客户端对历史选择信息中的历史次数和选择次数进行运算获取支持率。
例如，备选对象X被选中作为备选对象的历史次数为1000次，而备选对象A作为最终目标对象的选中次数为400次，则备选对象A的支持率为40%。服务器可以选择只返回支持率最高的一个或支持率排名靠前的一个或几个备选对象的支持率。
具体到图3所示的应用中，服务器在计算到第一用户A选定的备选对象X、Y、Z、Q中至少一个备选对象的支持率等数据供给客户端，使第一用户A读取。
通过上述实施例，服务器能够根据备选对象的特征信息确定备选对象在历史的协助请求活动中的支持信息，从而给出目标对象信息推荐，使得用户根据参考数据，对备选对象的业务信息可靠性进行确认，这提高了获取业务对象可靠性时的及时性和可靠程度，避免用户过长时间等待其他用户的反馈造成的通信资源消耗。
在实际应用中，由于互联网网站业务对象的业务量非常大，持续时间也较长，有些信息可能已经过时，第一用户可能只希望获取备选对象最近的一段时间内的历史选择信息，此时，在第一用户可以在客户端选定了备选对象之后，优选地，还可设定一个时间范围或者选择服务器设定的默认推荐时间范围参数，之后再发起目标对象信息推荐请求，这样在目标对象信息推荐请求中，就同时携带了第一用户设定的推荐时间范围参数。
因此，在本申请实施例的另一种优选的实施方式中，服务器在接收到第一用户发出的目标对象信息推荐请求之后，在其中读取第一用户设定的推荐时间范围参数，之后确定所述推荐时间范围参数对应的时间范围，之后再确定所述多个备选对象的在所述时间范围内的历史选择信息。
由于服务器中保存了备选对象每次被选中为备选对象的时间和被选中为最终目标对象的时间，因此，服务器可根据此时间范围参数，在对象信息数据库内查找所述多个备选对象的在所述推荐时间范围参数对应的时间范围内的历史选择信息，之后根据所述的历史选择信息，计算所述备选对象在所述推荐时间范围参数对应的时间范围内的支持信息，例如支持率。
以图3所示的应用为例，第一用户A希望获取其选择的几个备选对象近一个月的历史选择信息，则在发起目标对象信息推荐请求之前，选定时间范围为最近一个月，则服务器在接到第一用户A的请求之后，根据筛选，只给出备选对象一个月内的历史选择信息。
通过上述的实施方式，能够避免数据冗余，提高业务对象信息推荐的精确度和时效性，提高查询效率。
优选的，由于目标对象信息推荐请求需要耗费较多网络资源，当某些注册用户不断的发出类似请求，容易造成服务器负担过重，为了避免恶意请求，减少服务器负担，还可以对发起请求的用户进行限定。如图5所示，在确定所述多个备选对象的历史选择信息，之前，还包括：
步骤501，根据所述第一用户的信息，在用户数据库中确定所述第一用户的等级；
用户的等级可以根据用户的网络行为信息确定并记录在用户数据库中，如用户的注册信息、购物信息、访问信息等中的至少一种确定。
具体而言，服务器可以根据第一用户的ID信息或其他信息，在用户数据库中确定该第一用户的等级。
步骤502，判断所述第一用户的信誉等级是否满足设定的等级限定；
服务器可以设定对目标对象信息推荐请求进行回应的用户的等级门限，例如，在图3所示的淘宝应用例中，可设定需要达到设定级别才能发起目标对象信息推荐请求。
因此，服务器在确定备选对象的历史数据之前，可以先根据标对象信息推荐请求中的信息获取第一用户的身份信息，判断第一用户的身份是否满足设定的等级限定标准，例如，该用户是否为二级以上用户。这样，服务器可以减少额外负担，也可以保证提供数据的可靠性。
之后，如果此次发起目标对象信息推荐请求的用户满足设定的等级限定，服务器根据该第一用户的请求，确定历史选择信息，反之，服务器可以拒绝或中止对历史选择信息的查询。
步骤503，对于信誉满足设定的等级限定的第一用户，确定该第一用户的所述多个备选对象的历史选择信息。
例如，在图3所示的淘宝应用例中，第一用户A是等级达到二级以上的良好的用户，服务器判断第一用户A满足服务器设定的等级，才开始为第一用户A查询第一用户A选定的备选对象的历史选择信息，计算备选对象支持率。如果发起目标对象信息推荐请求的是用户M，用户M的等级为一级，不满足服务器设定的标准，服务器拒绝用户M的要求，或者不提供发起目标对象信息推荐请求的选项。
通过上述的实施方式，服务器可以进一步减少负担，也可以保证提供数据的可靠性，避免因恶意请求对历史选择信息的影响。
优选的，在另外一种实施方式中，在服务器接收到的目标对象信息推荐请求中，携带了备选对象的属性信息，服务器在确定所述多个备选对象的历史选择信息之前，还包括：
检测所述多个备选对象的属性是否属于设定的属性标准；
如果具有相同的属性，则进行相应历史选择信息查询，否则，服务器只查询具有相同属性的一个或者几个备选商品的历史选择信息。
具体而言，服务器可以对第一用户选定的备选对象的属性进行检测。通常第一用户需要挑选的对象属性相同。例如，假设第一用户想要选择的目标对象是鞋子，那么只有属性同样为鞋子的商品，才具备参考性。因此，服务器判断所选的几个备选对象是否具有相同的属性，属于同一类目。这样能够提高服务器提供的历史选择信息的有效性，避免不同属性的商品进行比较，造成数据参考性下降的问题。
具体到前述的应用中，由于第一用户A想要选择的是挎包，因此，只有同为挎包的几种商品的对比数据才是有意义的，但是由于第一用户A的误操作，可能将鞋子也加入到备选对象中。此时，服务器根据目标对象业务推荐请求中携带的备选对象的特征信息，例如，商品的类目、ID等信息，判定几种作为备选对象的商品是否具有相同的属性。
优选的，另外一种实施例如图6A所示，服务器在确定所述多个备选对象的历史选择信息之前，还可包括：
步骤601，根据所述备选对象的信息，确定所述备选对象的属性信息；
具体而言，服务器可以根据备选对象的信息，在对象信息数据库中查找备选对象的属性，例如类目、品种、品牌、价格等信息。
步骤602，根据所述多个备选对象的属性信息，对所述多个备选对象中具有部分或全部相同属性的备选对象进行分组；
具体而言，由于第一用户选择备选对象的方式不同，例如，第一用户是通过历史浏览记录批量选择了很多个备选对象，因此，这些备选对象可能分别具有不同的属性，例如分属于不同的类目。具体到图3所述的应用例中，用户A可能选定了50个备选对象，这50个备选对象中有鞋子，也有裤子，甚至帽子等，显然如果不对这些备选对象进行区分，获取到的历史选择信息和支持信息就不具有参考价值，因此需要对这些备选对象进行分组，将属于同一类目的备选对象分为一组。
在所述确定所述多个备选对象的历史选择信息之后，按照所述分组，返回每个分组中的备选对象的支持信息。
例如，在分组之后鞋子对应的类目中包含8个备选对象、裤子对应的类目中包含10个备选对象，因此，服务器针对鞋子的类目分组返回支持率排序较高的一个或两个备选对象的支持率，针对裤子对应的类目分组，返回支持率排序较高的一个或两个备选对象的支持率。
此外，第一用户选定的多个备选对象的类目可能相同，但是，技术两种备选对象的所属的类目相同，彼此之间的相似度可能也相差较大。例如一线品牌的鞋子和三线品牌的鞋子，同属相同的类目，但是相似度较远。因此，如图6B所示，作为优选实施例，所述对所述多个备选对象中具有相同属性的备选对象进行分组，步骤602之后，还可以进一步包括：
步骤603，确定每个分组中的多个备选对象的相似度；
具体而言，服务器在根据备选对象的属性信息，进行分组之后，还可以根据备选对象的品牌，价格等因素，计算具有相同属性的备选对象之间的相似度，例如同为一线品牌的鞋子相似度较高。
步骤604，根据所述相似度，对所述备选对象进行二次分组；
具体而言，服务器根据备选对象的相似度，将具有相同属性的备选对象中相似度高的备选对象进行二次分组，例如，在鞋子对应的类目中，将一线品牌的鞋子分为一个次级组，将二线品牌的鞋子分为一个次级组。
在服务器所述确定所述多个备选对象的历史选择信息之后，服务器按照所述二次分组，返回每个二次分组中的备选对象的支持信息。
具体而言，服务器可以只返回每个次级分组后的几个备选对象中支持率较高的一个或几个备选对象的支持率。
通过上述实施例，能够提高服务器提供的历史选择信息的有效性，避免不同属性的商品进行比较，造成数据参考性下降的问题，方便用户选择确定。
优选的，在另外一种实施方式中，服务器接收到的目标对象信息推荐请求中，可以包含备选对象的链接地址，因此，服务器在确定备选对象的历史选择信息之前，还可以检测所述多个备选对象中的任意一个备选对象的链接地址是否有效。
具体而言，第一用户选择的备选对象，有可能是在浏览日志中选择的，因此，备选对象的链接地址，就可能存在无效的情况，例如，商品下架，缺货等。因此，服务器可以监测备选对象的链接地址是否还有效，如果无所述链接地址效，可以报告无效信息。只确定链接地址有效的备选对象的历史选择信息。显然，链接无效的备选对象的历史选择信息，对于第一用户的参考价值并不大。
结合到前述的图3所示的应用例中，由于第一用户A在添加备选对象时，可能是通过页面添加、地址链接添加、浏览日志添加。收藏夹添加等方式，在发起请求时，该备选对象可能已经处于不可用状态，因此，服务器需要对这些信息进行核实，对于已经下架或不再出售的商品，不再给出历史选择信息，中止进行信息推荐处理。
因此，通过上述方式，可以进一步提高业务对象可靠性判断的准确度。
优选的，如图7所示，在本申请实施例的另外一种实施方式中，服务器接收到的所述目标对象信息推荐请求中包含所述多个备选对象的信息，例如ID，所述确定所述多个备选对象的历史选择信息，之前，还包括：
S701，根据所述备选对象的信息，确定所述备选对象的提供对象信息；
具体的，如果第一用户只关注信誉较高的卖家的商品，则可以在客户端的页面选定任意一个备选对象的提供对象的标准，例如，提供对象的信誉标准。例如，只关注高等级的提供商的提供的商品的历史选择信息，因此，第一用户发送的目标对象信息推荐请求中，附带第一用户选定的设定信誉标准。服务器根据目标对象信息推荐请求中携带的备选对象的ID，在对象信息数据库中查找备选对象的提供对象的等级信息。
S702，检测所述多个备选对象中的任意一个备选对象的提供对象是否满足设定的标准；
具体的，服务器在确定到所述备选对象的提供对象的信誉等级之后，与第一用户设定的信誉标准要求对比，如果该备选对象的提供者不满足第一用户通过客户端设定的信誉标准，则剔除该备选对象的历史选择信息，只提供对象满足设定信誉标准的备选对象的历史选择信息。
结合前述的应用例，第一用户A为了保证商品的质量，只希望选择信誉较高的淘宝卖家提供的商品，因此，第一用户A也只关注信誉较高的淘宝卖家提供的商品的历史选择信息。因此，在发起目标对象推荐请求之前，第一用户A在页面选择了设定卖家信誉标准范围，例如为皇冠级卖家，则服务器接收到第一用户A的请求之后，自动筛选，不统计卖家信誉达不到皇冠级的商户提供的商品的历史选择信息。
通过上述的方案，能够避免查询用户不感兴趣的信息，提高查询效率，节省通信资源。
特别需要注意的是，前述的几种可选的实施方式，可以按照任意的顺序，按照任意的组合进行选择执行，前述的顺序仅仅是为了方便说明的目的，不应理解为对本申请的限制。
通过前述的几个实施例，服务器能够获取备选对象的历史选择信息，供第一用户参考，确认备选对象的可靠性，在其中选择的目标对象。那么，最终服务器需要获取并记录所述第一用户依据所述多个备选对象的历史选择信息，在所述多个备选对象中选择目标对象，更新该备选对象的历史选择信息，供下一次的第一用户进行参考。
如图8所示，在另外一种优选方式中，服务器还可以：
步骤801，查询第四用户，该些第四用户与所述备选对象关联，曾经将所述备选对象中的至少一个作为最终目标对象。
具体而言，服务器可在对象信息数据库中确定曾经购买或使用过某种备选对象的用户。
步骤802，向第四用户发送邀请信息，所述邀请信息用于邀请所述第四用户对所述第一用户的备选对象进行目标对象信息推荐；
具体的，服务器向查询到的一个或多个第四用户发送邀请信息，邀请这些第四用户对其曾使用过的备选对象进行评价、投票或者打分。
步骤803，记录所述第四用户对所述第一用户的备选对象的推荐信息，并将所述第四用户对所述备选对象的推荐信息作为所述备选对象的支持信息。
具体而言，服务器将第四用户对某种作为备选对象的商品的评级等推荐信息作为备选对象的支持信息发送给客户端，供用户参考。
通过上述实施例，服务器不仅能够将备选对象的历史支持信息返回给第一用户参考，还能够将曾使用或购买过备选对象的用户对备选对象的评价信息和使用信息发送给客户端供用户参考。
如图9所示，本申请实施例还提供一种目标对象信息推荐方法，该实施例的执行主体为客户端，所述方法包括：
S901，接收所述第一用户选定的多个备选对象的选定信息；
具体而言，所述的客户端包括但不限定于智能手机、平板电脑、个人电脑。第一用户通过所述客户端访问互联网网站，在网站上浏览对应网页上展示的业务对象，并对业务对象行选择，以确定最终的目标对象。例如，在网站中，对应网页上展示的商品对象即为业务对象，例如，实体商品、虚拟商品或者价值信息等，通过浏览对应网页上展示的业务对象，并对业务对象行选择，以确定最终的目标对象。第一用户可以根据客户端展示的页面上显示的业务对象，选择多个业务对象作为备选对象。
第一用户选定备选对象的方式包括但不限定于通过收藏夹中的收藏记录添加备选对象、通过历史浏览记录中的浏览日志添加备选对象、通过输入备选对象链接地址的方式添加备选对象。
在实际应用中，以图3所述的架构为例，服务器10作为提供网上购物的电子商务平台，例如淘宝、天猫商城等。用户通过客户端30登陆网站访问商务平台的服务器10，在商务平台服务器10展示的多种商品中选择其要购买的商品。
用户A作为第一用户，通过其客户端30的如图4所示的网页页面登陆到电子商务平台之后，在商务平台的服务器10提供的多种商品中进行选择。在第一用户A对同一类商品确定了多个备选对象的情况下，需要在多个备选对象中选择一个或几个作为最终购买的商品，进行下单。在面对所有的备选对象时，第一用户A面临多种选择，因此希望由服务器10对作为备选对象的商品进行信息推荐。
例如，商务平台的服务器10提供了一种征求多个用户建议的应用。第一用户A在浏览淘宝网后，想要购买一种挎包，经过浏览之后，选中6-7个作为备选的商品，但是第一用户A很难在这些备选的商品中作出取舍。首先，用户将选中需要加入需要信息推荐的商品，作为备选对象。在选择信息推荐的产品时，第一用户A可以在浏览记录中选择浏览过的商品，在收藏夹中选择收藏的商品，在购买记录中选择过的商品，或者直接在提示框中输入商品的链接，通过上述的方式选择需要加入信息推荐的产品。
例如图4所示的X、Y、Z、Q四个商品。第一用户A希望商务平台的服务器10能够邀请多个用户帮其在X、Y、Z、Q四件商品中，给出信息推荐。
S902，根据所述选定信息，生成目标对象信息推荐请求，所述请求包含所述第一用户选定的多个备选对象的信息；
具体而言，第一用户在客户端选定了多个备选对象之后，客户端根据所述选定信息生成目标对象推荐请求在所述的目标对象信息推荐请求中，可以携带有第一用户选择的备选对象的特征信息，例如备选对象所属的的类目、名称、编号、ID、以及链接地址URL等信息中的一种或多种。
例如，第一用户A在客户端30的浏览器界面选定了备选对象X、Y、Z、Q之后，点击客户端20上的界面控件，即触发客户端生成目标对象信息推荐请求。在生成的目标对象推荐请求中，携带备选对象X、Y、Z、Q的信息。
S903，向服务器发送所述目标对象信息推荐请求；
具体而言，客户端在为第一用户选定的备选对象生成目标对象信息推荐请求之后，即通过互联网将所述目标对象信息推荐请求发送给服务器，由服务器进行备选对象的历史选择信息反馈，其实施过程和图3所示的实施例类似，因此不多赘述。
S904，接收所述服务器发送的部分或全部所述备选对象的历史选择信息或支持信息。其中，所述历史选择信息中包括所述多个备选对象中的每个备选对象被第二用户选择并向服务器发出所述目标对象信息推荐请求的历史次数以及所述备选对象在所述历史次数的目标对象信息推荐请求中被所述第二用户作为目标对象的选择次数；所述支持信息为参考所述历史次数和所述选择次数，获取到的所述备选对象中至少一个备选对象的支持信息
第一用户可根据所述备选对象的历史次数和所述选择次数，或者支持信息，进行选择。
具体地，客户端接收到的是历史次数和所述选择次数时，可根据两者计算支持信息。接收服务器返回的所述备选对象中的一个或多个的支持信息，所述支持信息可以包括所述备选对象的历史支持率和所述备选对象的评价信息，所述支持率的计算方式和前述的实施例相同，因此不多赘述。
再以图3所示的应用例作为说明，服务器在接收到客户端发送的目标对象信息推荐请求之后，查询所述备选对象X、Y、Z、Q的被选为备选对象的历史次数和最终被选择为目标对象的选中次数，得到每个备选对象的支持率，假设X的支持率为30%、Y的支持率为50%、Z的支持率为18%、Q的支持率为40%，因此，服务器可以选择只返回支持率最高的备选对象Y的支持信息，将Y推荐给第一用户，客户端只显示Y的支持信息，也可以将支持率排名为前两名的备选对象Y和Q的支持率都返回给客户端，客户端显示Y和Q的支持率，将两者都推荐给用户A，不多赘述。
需要指出的是，支持率并不一定需要服务器计算，服务器也可只将备选对象的被选中为备选对象的历史次数和被选中成为目标对象的选中次数返回给客户端，由客户端计算每个备选对象的支持率，不多赘述。
通过上述的实施例，使得用户能够对商品信息进行确认，节省通信资源。
相应的，请参考图10，本申请实施例还提供一种服务器，该服务器包括：
接收单元1001，用于接收目标对象信息推荐请求，所述请求包含所述第一用户选定的多个备选对象的信息；
确定单元1002，用以确定所述多个备选对象的历史选择信息，所述历史选择信息中包括所述多个备选对象中的每个备选对象被第二用户选择并向服务器发出所述目标对象信息推荐请求的历史次数和/或所述备选对象在所述历史次数的目标对象信息推荐请求中被所述第二用户作为目标对象的选择次数；
发送单元1003，用于将所述多个备选对象中部分或全部所述备选对象的历史选择信息或者参考历史选择信息得到的支持信息发送给客户端。
具体的，第一用户可以通过各种浏览器，例如PC、智能手机、平板电脑等客户端，在具有多种备选对象被选择时，通过触发客户端的浏览器或应用界面的相应控件，由客户端发出目标对象信息推荐请求。接收单元601接收所述目标对象信息推荐请求，同时获取到在一次目标对象信息推荐中的多个备选对象的特征信息，例如分类，名称、
确定单元1002根据目标对象信息推荐请求的内容，和获取到的备选对象的特征信息，在对象信息数据库中，查找确定每个备选对象的历史选择信息。也就是说被选中作为备选对象的历史次数，以及在被选中参与协助挑选的次数中，被选中作为最终目标对象的选中次数等数据。
发送单元1003在确定单元1002获取到备选对象的历史选择信息之后，将历史选择信息或者参考历史选择信息获得的支持信息发送给客户端，通过客户端将获取到的信息显示出来，供用户参考。
另一方面，本申请提供了一种客户端，如图11所示，所述客户端包括：
第一接收单元1101，用于接收所述第一用户选定的多个备选对象的选定信息；
生成单元1102，用以根据所述选定信息，生成目标对象信息推荐请求，所述请求包含所述第一用户选定的多个备选对象的信息；
发送单元1103，向服务器发送所述目标对象信息推荐请求，以便于所述服务器根据所述目标对象推荐请求，确定所述多个备选对象的历史选择信息，所述历史选择信息中包括所述多个备选对象中的每个备选对象被第二用户选择并向服务器发出所述目标对象信息推荐请求的历史次数和/或所述备选对象在所述历史次数的目标对象信息推荐请求中被所述第二用户作为目标对象的选择次数；
第二接收单元1104，用于接收所述服务器发送的部分或全部所述备选对象的历史选择信息或支持信息，所述支持信息为参考所述历史次数和所述选择次数，获取到的所述备选对象中至少一个备选对象的支持信息。
以上的服务器和客户端仅仅是针对功能进行各个单元的划分，在实际应用中，两种实施例的服务器完全可以合并为同一个硬件设备中，采用软件、硬件或者软件硬件结合的方式，实现上述两种服务器的功能。
专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器（RAM）、内存、只读存储器（ROM）、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (20)

1.一种目标对象信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
接收目标对象信息推荐请求，所述请求包含所述第一用户选定的多个备选对象的信息；
确定所述多个备选对象的历史选择信息，所述历史选择信息中包括所述多个备选对象中的每个备选对象被第二用户选择并向服务器发出所述目标对象信息推荐请求的历史次数和/或所述备选对象在所述历史次数的目标对象信息推荐请求中被所述第二用户作为目标对象的选择次数；
将所述多个备选对象中部分或全部所述备选对象的历史选择信息或者参考历史选择信息得到的支持信息发送给客户端。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史选择信息中还包括：所述备选对象在被选中的次数中，所述第二用户对所述备选对象的评价信息；
所述服务器发送给所述客户端的信息中还包括所述第二用户对所述备选对象的评价信息。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象信息推荐请求中包含设定的推荐时间范围参数；
所述确定所述多个备选对象的历史选择信息进一步包括：
确定所述推荐时间范围参数对应的时间范围；
确定所述多个备选对象的在所述时间范围内的历史选择信息。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象信息推荐请求中包含所述第一用户的信息，所述确定所述多个备选对象的历史选择信息，之前，还包括：
根据所述第一用户的信息，在用户数据库中查找所述第一用户的等级；
判断所述第一用户的等级是否满足设定的等级限定；
对于满足设定的等级限定的第一用户，执行确定该第一用户的所述多个备选对象的历史选择信息的步骤。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象信息推荐请求中包含所述多个备选对象的属性信息，在所述确定所述多个备选对象的历史选择信息之前，还包括：
检测所述多个备选对象的属性是否属于设定的属性标准；
所述确定所述多个备选对象的历史选择信息具体为：
确定所述多个备选对象中属性属于设定的属性标准的备选对象的历史选择信息。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象信息推荐请求中包含所述多个备选对象的信息，所述确定所述多个备选对象的历史选择信息，之前，还包括：
根据所述备选对象的信息，确定所述备选对象的属性信息；
根据所述多个备选对象的属性信息，对所述多个备选对象中具有相同属性的备选对象进行分组；
所述确定所述多个备选对象的历史选择信息之后：
按照所述分组，返回每个分组中的备选对象的支持信息。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述多个备选对象中具有相同属性的备选对象进行分组之后，还包括：
确定每个分组中的多倍备选对象的相似度；
根据所述相似度，对所述备选对象进行二次分组；
所述确定所述多个备选对象的历史选择信息之后：
按照所述二次分组，返回每个二次分组中的备选对象的支持信息。
8.如权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述支持信息为所述备选对象的支持率，所述将所述多个备选对象中至少一个所述备选对象的所述支持信息发送给客户端，具体为：
将所述备选对象中支持率排序靠前的一个或多个备选对象的所述支持信息发送给客户端。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象信息推荐请求中包含所述多个备选对象的链接地址，所述确定所述多个备选对象的历史选择信息，之前，还包括：
检测所述多个备选对象中的任意一个备选对象的链接地址是否有效；
所述确定所述多个备选对象的历史选择信息具体为：
确定链接地址有效的备选对象的历史选择信息。
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象信息推荐请求中包含所述多个备选对象的信息，所述确定所述多个备选对象的历史选择信息，之前，还包括：
根据所述备选对象的信息，确定所述备选对象的提供对象信息；
检测所述多个备选对象中的任意一个备选对象的提供对象是否满足设定的标准；
所述确定所述多个备选对象的历史选择信息，具体为：
确定提供对象满足设定标准的备选对象的历史选择信息。
11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述多个备选对象中至少一个所述备选对象的所述支持信息发送给客户端之后，还包括：
记录所述第一用户依据所述多个备选对象的历史选择信息，在所述多个备选对象中选择的目标对象；
将该第一用户的该次选择，作为该目标对象的一次历史选择信息。
12.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收第一用户发送的目标对象信息推荐请求，所述请求包含所述第一用户选定的多个备选对象的信息，之后还包括：
确定服务器的第三用户；
向第三用户发起参与请求，用以邀请所述第三用户对所述第一用户的备选对象进行目标对象信息推荐；
记录所述第三用户对所述第一用户的备选对象的推荐信息，将所述第三用户对所述备选对象的推荐信息作为所述备选对象的一次历史选择信息。
13.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
向第四用户发送邀请信息，所述邀请信息用于邀请所述第四用户对所述第一用户的备选对象进行目标对象信息推荐；
记录所述第四用户对所述第一用户的备选对象的推荐信息，并将所述第四用户对所述备选对象的推荐信息作为所述备选对象的支持信息。
14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，所述第四用户为与所述备选对象关联的用户，所述第四用户是曾将所述多个备选对象中的至少一个选择为目标对象的用户。
15.一种目标对象信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
接收所述第一用户选定的多个备选对象的选定信息；
根据所述选定信息，生成目标对象信息推荐请求，所述请求包含所述第一用户选定的多个备选对象的信息；
向服务器发送所述目标对象信息推荐请求，以便于所述服务器根据所述目标对象推荐请求，确定所述多个备选对象的历史选择信息，所述历史选择信息中包括所述多个备选对象中的每个备选对象被第二用户选择并向服务器发出所述目标对象信息推荐请求的历史次数和/或所述备选对象在所述历史次数的目标对象信息推荐请求中被所述第二用户作为目标对象的选择次数；
接收所述服务器发送的部分或全部所述备选对象的历史选择信息，或者支持信息，所述支持信息为参考所述历史次数和所述选择次数，获取到的所述备选对象中至少一个备选对象的支持信息。
16.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述接收所述第一用户选定的多个备选对象的选定信息具体包括：
接收所述第一用户通过收藏夹或历史浏览记录选定的备选对象，所述选定信息中包含所述备选对象的信息；
所述目标对象信息推荐请求，所述请求包含所述第一用户选定的多个备选对象的信息。
17.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述接收所述第一用户选定的多个备选对象的选定信息具体包括：
接收所述第一用户通过链接地址选定的备选对象，所述选定信息中包含所述备选对象的链接地址；
所述目标对象信息推荐请求，所述请求包含所述第一用户选定的多个备选对象的链接地址。
18.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述支持信息为参考所述历史次数和所述选择次数，获取到的所述备选对象中至少一个备选对象的支持率。
19.一种服务器，其特征在于，包括：
接收单元，用于接收目标对象信息推荐请求，所述请求包含所述第一用户选定的多个备选对象的信息；
确定单元，用以确定所述多个备选对象的历史选择信息，所述历史选择信息中包括所述多个备选对象中的每个备选对象被第二用户选择并向服务器发出所述目标对象信息推荐请求的历史次数以及所述备选对象在所述历史次数的目标对象信息推荐请求中被所述第二用户作为目标对象的选择次数；
发送单元，用于将所述多个备选对象中部分或全部所述备选对象的历史选择信息或者参考历史选择信息得到的支持信息发送给客户端。
20.一种客户端，其特征在于，包括：
第一接收单元，用于接收所述第一用户选定的多个备选对象的选定信息；
生成单元，用以根据所述选定信息，生成目标对象信息推荐请求，所述请求包含所述第一用户选定的多个备选对象的信息；
发送单元，向服务器发送所述目标对象信息推荐请求，以便于所述服务器根据所述目标对象推荐请求，确定所述多个备选对象的历史选择信息，所述历史选择信息中包括所述多个备选对象中的每个备选对象被第二用户选择并向服务器发出所述目标对象信息推荐请求的历史次数以及所述备选对象在所述历史次数的目标对象信息推荐请求中被所述第二用户作为目标对象的选择次数；
第二接收单元，用于接收所述服务器发送的部分或全部所述备选对象的历史选择信息或支持信息，所述支持信息为参考所述历史次数和所述选择次数，获取到的所述备选对象中至少一个备选对象的支持信息。
CN201210470206.1A 2012-11-20 2012-11-20 目标对象信息推荐方法、服务器及客户端 Active CN103841122B (zh)

Priority Applications (8)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210470206.1A CN103841122B (zh) 2012-11-20 2012-11-20 目标对象信息推荐方法、服务器及客户端
TW102107873A TWI571815B (zh) 2012-11-20 2013-03-06 Audience information recommendation method, server and client
US14/073,740 US9317864B2 (en) 2012-11-20 2013-11-06 Method and system for recommending target object information
JP2015538164A JP5945369B2 (ja) 2012-11-20 2013-11-07 目的物品情報を推薦するための方法およびシステム
EP13795111.7A EP2923278A4 (en) 2012-11-20 2013-11-07 METHOD AND SYSTEM FOR RECOMMENDING TARGET OBJECT INFORMATION
PCT/US2013/068972 WO2014081579A2 (en) 2012-11-20 2013-11-07 Method and system for recommending target object information
US15/067,748 US9418123B2 (en) 2012-11-20 2016-03-11 Method and system for recommending target object information
US15/210,564 US10133786B2 (en) 2012-11-20 2016-07-14 Method and system for recommending target object information

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210470206.1A CN103841122B (zh) 2012-11-20 2012-11-20 目标对象信息推荐方法、服务器及客户端

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103841122A true CN103841122A (zh) 2014-06-04
CN103841122B CN103841122B (zh) 2017-07-28

Family

ID=50728936

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201210470206.1A Active CN103841122B (zh) 2012-11-20 2012-11-20 目标对象信息推荐方法、服务器及客户端

Country Status (6)

Country Link
US (3) US9317864B2 (zh)
EP (1) EP2923278A4 (zh)
JP (1) JP5945369B2 (zh)
CN (1) CN103841122B (zh)
TW (1) TWI571815B (zh)
WO (1) WO2014081579A2 (zh)

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105260781A (zh) * 2015-09-22 2016-01-20 百度在线网络技术（北京）有限公司 电影在线选座的方法和装置
WO2016101832A1 (zh) * 2014-12-26 2016-06-30 阿里巴巴集团控股有限公司 座位信息的提供方法及装置
CN105787574A (zh) * 2014-12-26 2016-07-20 阿里巴巴集团控股有限公司 提供座位信息的方法及装置
WO2016180266A1 (zh) * 2015-05-13 2016-11-17 阿里巴巴集团控股有限公司 业务对象信息提供方法及装置
CN107302556A (zh) * 2016-04-15 2017-10-27 阿里巴巴集团控股有限公司 对象交互方法及装置
CN107920100A (zh) * 2016-10-10 2018-04-17 北京京东尚科信息技术有限公司 信息推送方法和装置
CN109766142A (zh) * 2019-01-04 2019-05-17 中国银行股份有限公司 定制用户界面方法、自助终端设备、服务器及存储介质
CN110147495A (zh) * 2019-04-26 2019-08-20 平安普惠企业管理有限公司 基于在线配置的页面响应方法、装置、设备及介质
CN110245999A (zh) * 2018-03-09 2019-09-17 阿里巴巴集团控股有限公司 信息推荐方法、信息显示方法、装置及计算设备
CN111259274A (zh) * 2018-11-30 2020-06-09 阿里巴巴集团控股有限公司 信息处理方法、装置、设备以及信息显示装置
CN111612557A (zh) * 2019-02-25 2020-09-01 阿里巴巴集团控股有限公司 提供商品对象信息的方法、装置及电子设备
CN113641893A (zh) * 2021-07-15 2021-11-12 红毛猩猩(深圳)科技有限公司 基于用户画像深层解析技术的喜好推荐方法

Families Citing this family (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10127240B2 (en) * 2014-10-17 2018-11-13 Zestfinance, Inc. API for implementing scoring functions
SG10201600561YA (en) * 2016-01-25 2017-08-30 Mastercard Asia Pacific Pte Ltd A Method For Facilitating A Transaction Using A Humanoid Robot
CN107545450A (zh) * 2016-06-27 2018-01-05 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种交易信息推送方法和装置
CN108255893B (zh) * 2016-12-29 2021-03-30 北京国双科技有限公司 个性化对象推荐方法和装置
CN109670817B (zh) * 2017-10-17 2023-09-12 阿里巴巴集团控股有限公司 一种数据处理方法及设备
CN108492188B (zh) * 2018-03-12 2021-04-16 平安信托有限责任公司 客户推荐方法、装置、设备及存储介质
CN109460512B (zh) * 2018-10-25 2022-04-22 腾讯科技（北京）有限公司 推荐信息处理方法、装置、设备及存储介质
CN111695023A (zh) * 2019-03-11 2020-09-22 北京京东尚科信息技术有限公司 信息推荐方法、装置、存储介质及设备
CN109948057B (zh) * 2019-03-21 2022-03-01 北京地平线机器人技术研发有限公司 感兴趣内容推送方法、装置及电子设备和介质
CN111984839A (zh) * 2019-05-21 2020-11-24 北京沃东天骏信息技术有限公司 绘制用户画像的方法和装置
CN110851737B (zh) * 2019-11-13 2024-03-12 哈工大机器人湖州国际创新研究院 推荐方法、装置、电子设备及计算机存储介质
CN111159564A (zh) * 2019-12-31 2020-05-15 联想(北京)有限公司 信息推荐方法、装置、存储介质及计算机设备
CN111581452B (zh) * 2020-03-26 2023-10-17 浙江口碑网络技术有限公司 推荐对象数据的获得方法、装置及电子设备
CN111767473B (zh) * 2020-07-30 2023-11-14 腾讯科技（深圳）有限公司 一种对象选取方法及计算机可读存储介质
CN112257060B (zh) * 2020-11-12 2024-06-11 支付宝(杭州)信息技术有限公司 一种数据的处理方法、装置及设备
CN113781149A (zh) * 2021-01-22 2021-12-10 北京沃东天骏信息技术有限公司 信息推荐方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备
CN113130052A (zh) * 2021-03-09 2021-07-16 深圳星医科技有限公司 医生推荐方法、医生推荐装置、终端设备及存储介质
CN113158037A (zh) * 2021-03-31 2021-07-23 支付宝(杭州)信息技术有限公司 一种面向对象的信息推荐方法和装置
CN113570095A (zh) * 2021-07-30 2021-10-29 阳光电源股份有限公司 充电桩预约推荐方法、装置、设备及计算机程序产品
CN114218499B (zh) * 2022-02-22 2022-05-13 腾讯科技（深圳）有限公司 资源推荐方法、装置、计算机设备及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101226555A (zh) * 2008-02-15 2008-07-23 北京中星微电子有限公司 购物辅助系统、服务器及方法
US20110196923A1 (en) * 2010-02-08 2011-08-11 At&T Intellectual Property I, L.P. Searching data in a social network to provide an answer to an information request
CN102663626A (zh) * 2012-04-26 2012-09-12 焦点科技股份有限公司 基于区域特征的协同过滤推荐方法

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7809601B2 (en) 2000-10-18 2010-10-05 Johnson & Johnson Consumer Companies Intelligent performance-based product recommendation system
JP3898498B2 (ja) * 2001-12-06 2007-03-28 富士通株式会社 サーバ負荷分散システム
JP2003296542A (ja) * 2002-03-29 2003-10-17 Mazda Motor Corp 情報処理装置、情報処理プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、及び情報処理方法
US8255263B2 (en) 2002-09-23 2012-08-28 General Motors Llc Bayesian product recommendation engine
US7401072B2 (en) 2003-06-10 2008-07-15 Google Inc. Named URL entry
JP2005084743A (ja) * 2003-09-04 2005-03-31 Fuji Electric Retail Systems Co Ltd 自動販売機の制御装置
US7197502B2 (en) * 2004-02-18 2007-03-27 Friendly Polynomials, Inc. Machine-implemented activity management system using asynchronously shared activity data objects and journal data items
JP2007109058A (ja) * 2005-10-14 2007-04-26 Seiko Epson Corp 商品選択情報提供装置
US7953619B2 (en) 2006-11-21 2011-05-31 International Business Machines Corporation Business process diagram visualization using timeline-based heat maps
US8296198B2 (en) 2007-06-28 2012-10-23 Sap Ag Method and system for distribution of information
US7792813B2 (en) 2007-08-31 2010-09-07 Microsoft Corporation Presenting result items based upon user behavior
US9110979B2 (en) * 2009-12-01 2015-08-18 Apple Inc. Search of sources and targets based on relative expertise of the sources
US20120078822A1 (en) * 2010-09-28 2012-03-29 Nokia Corporation Method and apparatus for providing a framework for generating recommedation models
US20120143718A1 (en) 2010-12-03 2012-06-07 Choicestream, Inc. Optimization of a web-based recommendation system

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101226555A (zh) * 2008-02-15 2008-07-23 北京中星微电子有限公司 购物辅助系统、服务器及方法
US20110196923A1 (en) * 2010-02-08 2011-08-11 At&T Intellectual Property I, L.P. Searching data in a social network to provide an answer to an information request
CN102663626A (zh) * 2012-04-26 2012-09-12 焦点科技股份有限公司 基于区域特征的协同过滤推荐方法

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016101832A1 (zh) * 2014-12-26 2016-06-30 阿里巴巴集团控股有限公司 座位信息的提供方法及装置
CN105787574A (zh) * 2014-12-26 2016-07-20 阿里巴巴集团控股有限公司 提供座位信息的方法及装置
CN105787573A (zh) * 2014-12-26 2016-07-20 阿里巴巴集团控股有限公司 座位信息的提供方法及装置
WO2016180266A1 (zh) * 2015-05-13 2016-11-17 阿里巴巴集团控股有限公司 业务对象信息提供方法及装置
CN105260781A (zh) * 2015-09-22 2016-01-20 百度在线网络技术（北京）有限公司 电影在线选座的方法和装置
CN107302556A (zh) * 2016-04-15 2017-10-27 阿里巴巴集团控股有限公司 对象交互方法及装置
CN107920100B (zh) * 2016-10-10 2021-07-30 北京京东尚科信息技术有限公司 信息推送方法和装置
CN107920100A (zh) * 2016-10-10 2018-04-17 北京京东尚科信息技术有限公司 信息推送方法和装置
CN110245999A (zh) * 2018-03-09 2019-09-17 阿里巴巴集团控股有限公司 信息推荐方法、信息显示方法、装置及计算设备
CN111259274A (zh) * 2018-11-30 2020-06-09 阿里巴巴集团控股有限公司 信息处理方法、装置、设备以及信息显示装置
CN111259274B (zh) * 2018-11-30 2024-03-05 阿里巴巴集团控股有限公司 信息处理方法、装置、设备以及信息显示装置
CN109766142A (zh) * 2019-01-04 2019-05-17 中国银行股份有限公司 定制用户界面方法、自助终端设备、服务器及存储介质
CN109766142B (zh) * 2019-01-04 2021-11-19 中国银行股份有限公司 定制用户界面方法、自助终端设备、服务器及存储介质
CN111612557A (zh) * 2019-02-25 2020-09-01 阿里巴巴集团控股有限公司 提供商品对象信息的方法、装置及电子设备
CN111612557B (zh) * 2019-02-25 2023-06-30 阿里巴巴集团控股有限公司 提供商品对象信息的方法、装置及电子设备
CN110147495A (zh) * 2019-04-26 2019-08-20 平安普惠企业管理有限公司 基于在线配置的页面响应方法、装置、设备及介质
CN113641893A (zh) * 2021-07-15 2021-11-12 红毛猩猩(深圳)科技有限公司 基于用户画像深层解析技术的喜好推荐方法

Also Published As

Publication number Publication date
EP2923278A2 (en) 2015-09-30
US9418123B2 (en) 2016-08-16
US20140143233A1 (en) 2014-05-22
TWI571815B (zh) 2017-02-21
JP2015536495A (ja) 2015-12-21
US20160321326A1 (en) 2016-11-03
CN103841122B (zh) 2017-07-28
US20180196853A9 (en) 2018-07-12
JP5945369B2 (ja) 2016-07-05
EP2923278A4 (en) 2016-03-30
TW201421402A (zh) 2014-06-01
US9317864B2 (en) 2016-04-19
WO2014081579A2 (en) 2014-05-30
US10133786B2 (en) 2018-11-20
US20160196315A1 (en) 2016-07-07
WO2014081579A3 (en) 2014-07-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103841122A (zh) 目标对象信息推荐方法、服务器及客户端
US8655949B2 (en) Correlated information recommendation
US8447643B2 (en) System and method for collecting and distributing reviews and ratings
CN104978346A (zh) 提供用户评价信息的方法及系统
CN102081776A (zh) 搜索结果排序方法及系统
JP2013506934A (ja) ウェブページの閲覧および変換と外部参照との関連付け
CN102959572A (zh) 信息提供装置、信息提供方法、信息提供程序以及记录了信息提供程序的记录介质
CN102708132A (zh) 一种网页推荐方法及系统
US20140214621A1 (en) Method and device for pushing information
TWI605402B (zh) Internet service recommendation method and device
CN102629265B (zh) 一种建立网页数据库的方法及系统
TW201333857A (zh) 資訊處理裝置、資訊處理方法、資訊處理程式產品及記錄媒體
JP2012501492A (ja) インターネット上で商品のオブジェクト情報を提供するための方法およびシステム
US20120303714A1 (en) Method for managing a personalized social network map in an application server which provides personalized content, and program recording medium for executing the method
CN111654714B (zh) 信息处理方法、装置、电子设备和存储介质
CN104951941A (zh) 提供商品对象转让信息的方法及系统
CA2826355A1 (en) Social media integration for offer searching
CN102955805B (zh) 网站信息推荐数据处理方法及系统
US11172015B1 (en) Methods and systems for evergreen link generation and processing
Bare et al. A Comparison of Food Delivery Applications (GrabFood, FoodPanda, and Pick. A. Roo) in the Philippines through Utilization of Analytical Hierarchy Process
CN106326273A (zh) 一种数据交互处理方法、装置及系统
CN113301094A (zh) 一种信息推送方法及装置
CN104717210A (zh) 一种将自选媒体接入dsp的方法和系统

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: DE

Ref document number: 1195172

Country of ref document: HK

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: GR

Ref document number: 1195172

Country of ref document: HK