CN103905489B - 网络信息服务处理方法和系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种网络信息服务处理系统和方法，包括：行为特征计算装置，用于获取用户的网络行为数据，根据所述网络行为数据计算不同用户各自对应的网络行为特征数据；网络信息服务装置，用于为用户提供网络信息服务，并在接收请求用户发起的访问请求后，从所述行为特征计算装置获取该请求用户的网络行为特征数据，根据该请求用户的网络行为特征数据，确定该请求用户所属的对应用户类别，调用该用户类别对应的个性化服务处理逻辑对该请求用户的访问请求进行个性化处理，返回应答数据给该请求用户的终端。利用本发明，可以提高用户的操作效率和系统的处理效率，降低对网络信息处理资源的占用量。

Description

网络信息服务处理方法和系统

技术领域

本申请涉及互联网信息处理技术领域，尤其涉及一种网络信息服务处理方法和系统。

背景技术

现有互联网的网络信息服务处理系统中，大多数都是按照相同的服务处理逻辑，给所有用户提供同质化的网络信息服务。有些个别现有的网络信息服务处理系统，提供了用户差异化和个性化的网络信息服务，其主要的技术方案是基于用户主动式内容订阅，即在前端向用户展示两种以上差异化的网络信息服务的订阅选项，由用户主动选择一种订阅选项后向网络信息服务系统发起内容订阅请求，该内容订阅请求中包括用户所选的订阅选项，网络信息服务系统收到用户的内容订阅请求后，根据用户选定的订阅选项确定该用户对应的个性化服务处理逻辑，后续在向该用户提供网络信息服务时，则调用该用户对应的个性化服务处理逻辑进行个性化处理。

但是，上述现有技术存在如下缺点：

（1）现有技术的个性化网络信息服务需要由用户通过人机交互主动发起，前端的人机交互次数多，严重影响了用户的操作效率，而且还过多地占用了网络信息处理资源，如网络带宽资源和设备计算资源等。

（2）与用户真实网络行为特征匹配度高的个性化服务处理逻辑不但可以满足用户的特性需求，提高网络信息的服务质量，更重要的是可以针对不同类型的用户采用有针对性的、优化的处理方式，从而优化网络信息服务系统的处理效率，避免对网络信息处理资源的浪费。然而，在上述现有技术中，用户主动选择的个体化的网络信息服务的订阅选项不能客观反应该用户真实的网络行为特征，用户通常的选定的选项只是用户本身的兴趣偏好或随意选择，这样导致后台的个性化服务处理逻辑与用户真实的网络行为特征的匹配度较低，有时还会导致后台的个性化服务处理逻辑与用户真实的网络行为特征相互冲突和矛盾，不但降低了服务质量，而且降低了网络信息服务系统的处理效率，造成了对网络信息处理资源的浪费。例如，一个普通的微博用户，平时只有很少的其他用户与该用户有互动（如转播评论该用户的消息，或给他发私信），所以该用户设置了“接收提及他的所有消息”的订阅选项。但某一天，该用户发表了一条很有趣的微博，导致其它用户的大范围转播，每个转发消息都会“提及”该用户。如果后台完全按照该用户的主动设置的订阅选项去处理，那该用户就会收到大量“提及他”的消息，因此该用户会受到严重的骚扰，不但影响该用户的操作效率和系统的处理效率，而且还占用了大量的网络信息处理资源，造成资源浪费。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种网络信息服务处理方法和系统，以提高用户的操作效率和系统的处理效率，降低对网络信息处理资源的占用量。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种网络信息服务处理方法，包括：

获取用户的网络行为数据，根据所述网络行为数据计算不同用户各自对应的网络行为特征数据；

在向用户提供网络信息服务时，包括：

在接收到请求用户的终端发起的访问请求后，从已经计算的网络行为特征数据中，获取该请求用户的网络行为特征数据；

根据该请求用户的网络行为特征数据，确定该请求用户所属的对应用户类别；

按照该用户类别，从预设的不同用户类别对应的个性化服务处理逻辑中，调用该用户类别对应的个性化服务处理逻辑对该请求用户的访问请求进行个性化处理，返回应答数据给该请求用户的终端。

一种网络信息服务处理系统，包括：

行为特征计算装置，用于获取用户的网络行为数据，根据所述网络行为数据计算不同用户各自对应的网络行为特征数据；

网络信息服务装置，用于为用户提供网络信息服务，其中包括：

第一服务模块，用于在接收请求用户发起的访问请求后，从所述行为特征计算装置获取该请求用户的网络行为特征数据；

第二服务模块，用于根据该请求用户的网络行为特征数据，确定该请求用户所属的对应用户类别；

第三服务模块，用于设置各种不同的用户类别对应的不同的个性化服务处理逻辑，按照所述第二服务模块所确定的用户类别，调用该用户类别对应的个性化服务处理逻辑对该请求用户的访问请求进行个性化处理，返回应答数据给该请求用户的终端。

与现有技术相比，本发明不是基于用户的主动选项来确定该用户对应的个性化服务处理逻辑，而是根据用户的客观的网络行为数据计算不同用户各自对应的网络行为特征数据，在向请求用户提供网络信息服务时，根据该请求用户的网络行为特征数据确定该请求用户所属的对应用户类别，按照该用户类别对应的个性化服务处理逻辑，对该请求用户的访问请求进行个性化处理，返回应答数据给该请求用户的终端。一方面，对于前端的用户来说，不需要提交主动提交相关的选择就可以接受到个性化的网络信息服务，降低了前端人机交互次数，提高了用户的操作效率，也降低了由于过多人机交互导致对网络信息处理资源的占用。另一方面，本发明根据用户的客观的网络行为数据计算不同用户各自对应的网络行为特征数据，为用户提供的个性化服务处理逻辑与用户真实网络行为特征的匹配度高，避免个性化服务处理逻辑与用户真实的网络行为特征相互冲突和矛盾，不但可以提高网络信息的服务质量，更重要的是可以提高网络信息服务系统的处理效率，降低对网络信息处理资源的占用。

附图说明

图1为本发明所述网络信息服务处理方法的一种流程图；

图2为本发明所述的网络信息服务处理系统的一种组成示意图；

图3为本发明所述网络信息服务处理系统的一种具体实施例的组成示意图；

图4为本发明所述网络信息服务处理系统的又一种实施例的组成示意图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明再作进一步详细的说明

图1为本发明所述网络信息服务处理方法的一种流程图。参见图1，该方法包括：

步骤101、获取用户的网络行为数据，根据所述网络行为数据计算不同用户各自对应的网络行为特征数据。

在向用户提供网络信息服务时，包括以下步骤102至104：

步骤102、在接收到请求用户的终端发起的访问请求后，从已经计算的网络行为特征数据中，获取该请求用户的网络行为特征数据。

步骤103、根据该请求用户的网络行为特征数据，确定该请求用户所属的对应用户类别；

步骤104、按照该用户类别，从预设的不同用户类别对应的个性化服务处理逻辑中，调用该用户类别对应的个性化服务处理逻辑对该请求用户的访问请求进行个性化处理，返回应答数据给该请求用户的终端。

请求用户的终端在收到所述应答数据后，将相关应答结果展示给用户。由于所述应答数据已在系统后台进行了个性化的处理，从而实现用户的个性化网络信息服务。

所述用户的网络行为数据主要是指用户在上网时的行为所触发记录的数据。例如用户在使用微博等网络服务时，导致的各种数据读写行为，以及用户在各种产品界面的各种点击动作等记录数据。具体的实例1：记录用户什么时候发表了什么微博；具体实例2：记录对用户进行的弹窗引导，用户是直接关闭该弹窗，还是在该弹窗中读消息，或在该弹窗中写消息，或者是该弹窗自动消失，该弹窗引导数据、用户对应的动作数据、以及对应的时刻等都是用户的网络行为数据。

与本发明所述的方法对应，本发明还公开了一种网络信息服务处理系统，用于执行本发明的方法。图2为本发明所述的网络信息服务处理系统的一种组成示意图。参见图2，该网络信息服务处理系统200包括：

行为特征计算装置201，用于获取用户的网络行为数据，根据所述网络行为数据计算不同用户各自对应的网络行为特征数据；

网络信息服务装置202，用于为用户提供网络信息服务，其中包括：

第一服务模块221，用于在接收请求用户发起的访问请求后，从所述行为特征计算装置201获取该请求用户的网络行为特征数据；

第二服务模块222，用于根据该请求用户的网络行为特征数据，确定该请求用户所属的对应用户类别；

第三服务模块223，用于预设各种不同用户类别对应的不同的个性化服务处理逻辑，例如图2中有n个性化服务处理逻辑，分别对应n种用户类别，该第三服务模块223按照所述第二服务模块222所确定的用户类别，调用该用户类别对应的个性化服务处理逻辑对该请求用户的访问请求进行个性化处理，返回应答数据给该请求用户的终端。

图3为本发明所述网络信息服务处理系统的一种具体实施例的组成示意图。参见图3，在该实施例中，所述行为特征计算装置201具体包括：

实时计算模块211，用于通过订阅操作获取网络中转系统203传输的不同用户的各自的实时网络行为数据，根据预定的行为特征策略分析逻辑对所述实时网络行为数据进行实时的分析计算，实时得到不同用户各自对应的网络行为特征数据；

和/或，包括定期计算模块212，用于定期从网络信息系统的数据仓库204中获取用户网络行为数据的数据切片，根据预定的行为特征策略分析逻辑对所述数据切片进行分析计算，得到不同用户各自对应的网络行为特征数据。

对应的，在所述步骤101中，所述行为特征计算装置201获取用户的网络行为数据，根据所述网络行为数据计算不同用户各自对应的网络行为特征数据的具体方式可以包括以下第一种方式和/或第二种方式。

第一种方式，即实时计算方式：行为特征计算装置201通过订阅操作获取网络中转系统203传输的不同用户的各自的实时网络行为数据，根据预定的行为特征策略分析逻辑对所述实时网络行为数据进行实时的分析计算，实时得到不同用户各自对应的网络行为特征数据。

在该第一种方式中，所述行为特征计算装置201需要向网络信息系统中的中转系统203发出订阅操作，所述中转系统203是网络信息系统模块间信息流转的中转枢纽系统，负责确保数据流在生产者和订阅者间传输的可靠性，其核心功能在于解除系统模块间的耦合关系。网络信息系统中的消息发表模块的消息发表操作、消息读取模块的消息读取操作、关系链模块的关系链变更操作等核心操作，或其它模块的非核心的用户操作行为，都可以通过旁路分发的方式，将相关的用户实时网络行为数据导入到中转系统203中。所述旁路分发的方式是指系统模块间的数据传递方式，传递者不需等待接收者的收到确认，且数据分发逻辑和产品形态核心处理逻辑间存在低耦合关系。所述中转系统203在实时收到所述实时的网络行为数据后，根据行为特征计算装置201的订阅内容，将其订阅的实时网络行为数据发送给行为特征计算装置201，行为特征计算装置201再根据预定的行为特征策略分析逻辑对所述实时网络行为数据进行实时的分析计算，实时得到不同用户各自对应的网络行为特征数据。

所述预定的行为特征策略分析逻辑可以根据具体的业务需求进行针对性地具体设置。例如在微博服务系统中，所述行为特征策略分析逻辑之一可以为：分析统计最近各段时间内用户收到的“提及他”的消息量，例如统计各用户在最近一个月、最近一周、最近一天、最近一小时等（还可以按照其它时间段划分方式进行划分）各个时间段内所收到的“提及他”的消息量，对应的分析统计计算结果即用户的在最近各时间段内收到的“提及他”的消息量就是该用户的网络行为特征数据。

再例如，对于上述用户网络行为数据的具体实例2，即所述弹窗引导数据、用户对应的动作数据（用户对弹窗的读、写、关闭、或自动消失行为）、以及对应的时刻等网络行为数据，则对应的行为特征策略分析逻辑可以为：分析统计用户对所有弹窗引导的总体反应结果，即该用户对弹窗引导是倾向于读、写、关闭、还是自动消失；或者按照时刻进一步划分，统计出用户在各个时间段对弹窗引导的总体反应结果。所述对弹窗引导的总体反应结果就属于该用户的一种网络行为特征数据。

第二种方式，即定期计算方式：上述消息发表模块的消息发表操作、消息读取模块的消息读取操作、关系链模块的关系链变更操作等核心操作，或其它模块的非核心的用户操作行为所导致的相关数据也可以通过记录流水日志或数据切片冷备的方式加载到数据仓库204中；所述行为特征计算装置201定期从网络信息系统的数据仓库204中获取用户网络行为数据的数据切片，根据预定的行为特征策略分析逻辑对所述数据切片进行分析计算，得到不同用户各自对应的网络行为特征数据。

在具体的实施例中，可以根据各种用户特征在时效性方面的要求，可有选择地选择上述实时计算方式和定期计算方式中的一种，或者可以两种方式都选择。从而保证用户行为特征数据的数据来源，可以按照业务需覆盖到各种各样的用户行为。

在分析计算出不同用户的各自对应的网络行为特征数据后，需要将用户ID及其对应的网络行为特征数据对应保存。在所述步骤102中，所述接收到请求用户的终端发起的访问请求中后，根据该访问请求中的请求用户的ID，从已经计算的网络行为特征数据中，获取该请求用户ID对应的网络行为特征数据。

本发明中，需要在网络信息服务处理系统中预先设定不同的用户类别及其对应的网络行为特征数据的筛选条件，不同的用户类别分别设置对应的不同的个性化服务处理逻辑。在步骤103中，具体包括：根据预设的不同用户类别对应的网络行为特征数据的筛选条件对步骤102中所获取的请求用户的网络行为特征数据进行判断，如果该网络行为特征数据符合某种筛选条件，则将该筛选条件对应的用户类别确定为该请求用户所属的对应用户类别。然后在步骤104中，按照所确定的用户类别，从预设的不同用户类别对应的个性化服务处理逻辑中，调用该用户类别对应的个性化服务处理逻辑对该请求用户的访问请求进行个性化处理，返回应答数据给该请求用户的终端。

例如，对于上述的网络行为特征数据：用户的在最近各时间段内收到的“提及他”的消息量，对应的筛选条件之一是：将最近时间段（如最近一天）内收到的“提及他”的消息量和较早的时间段（如最近一周）内收到的“提及他”的消息量进行对比，如果比值超过预设的某个阈值（例如70%），则判定最近“提及他”的消息量暴增，对应用户类别A，且该用户类别A对应的个性化服务处理逻辑为：不接收陌生人且低质量的“提及他”的消息；如果所述比值在某个阈值范围之间（例如40%～70%之间），则判定最近“提及他”的消息量有较高增加但没有暴增，对应的用户类型为用户类型B，且该用户类型B对应的个性化服务处理逻辑可以为：去除低质量的“提及他”的消息。通过这种处理，能够实时根据该用户收到的“提及他”的消息的频度，及时过滤掉一定数量的无意义的消息，只提醒用户那些好友转播、或高质量评论的消息，从而减少骚扰，提高用户的服务质量。另外，该例子也可用于说明，常见的定期离线计算方式也无法解决这些实时性要求较高的问题，相对于所述定期计算行为特征数据的方式，所述实时计算行为特征数据的方式可以解决实时性较高的业务处理问题。

再例如，对于所述网络行为特征数据：用户对弹窗引导的总体反应结果，或用户在各个时间段对弹窗引导的总体反应结果，具体的筛选条件是：根据该用户对弹窗引导的总体反应结果即：读、写、关闭、或自动消失行为，分别判定该用户所属的用户类别，从而决定后续对用户是否还要进行弹窗引导动作，以及下次弹窗引导的时间间隔和引导力度。例如如果用户直接关闭弹窗，则该用户属于对弹窗反感的用户类型C，该用户类型C对应的个性化服务处理逻辑为：在后续的一段指定时间段内，降低对该用户的弹窗引导的频率；而如果用户对弹窗引导的反应结果是读或写，则该用户属于对弹窗不反感、甚至是感兴趣的用户类型D，该用户类型D对应的个性化服务处理逻辑为：在后续的一段指定时间段内，继续对该用户的弹窗引导，甚至加强对该用户的弹窗引导。

步骤103中，还可以进一步包括：如果所述请求用户的网络行为特征数据不符合任何一种所述的筛选条件，则可以将该请求用户的用户类别确定为默认用户，在步骤104中，调用默认的服务处理逻辑对该请求用户的访问请求进行处理，返回应答数据给该请求用户的终端。

与上述方法对应的，所述网络信息服务处理系统的一种具体实施例中，所述第二服务模块222可以具体用于：根据预设的不同用户类别对应的网络行为特征数据的筛选条件，对该请求用户的网络行为特征数据进行判断，如果该网络行为特征数据符合某种筛选条件，则将该筛选条件对应的用户类别确定为该请求用户所属的对应用户类别。

而且，所述网络信息服务处理系统的又一种具体实施例中，所述第二服务模块22进一步用于：在根据预设的不同用户类别对应的网络行为特征数据的筛选条件，对该请求用户的网络行为特征数据进行判断时，如果所述请求用户的网络行为特征数据不符合任何一种所述的筛选条件，则将该请求用户的用户类别确定为默认用户；所述第三服务模块223进一步用于：设置默认的服务处理逻辑，如果所述第二服务模块确定的请求用户的用户类别为默认用户，则调用默认的服务处理逻辑对该请求用户的访问请求进行处理，返回应答数据给该请求用户的终端。

通过上述方案，本发明中，网络信息服务处理系统可以在网络后台自动地实时或定期地统计分析用户在最近一段时间内的网络行为特征数据。这些网络行为特征数据，可以支持从多种用户属性维度，将全量用户划分成行为习惯差异较大的多个子群体。在此基础上，服务处理逻辑可以根据用户间的差异性，给不同类别的用户提供不同的引导，并提供更切合用户需求的个性化功能服务。

例如，在类似微博的网络信息服务处理系统中，其消息内容具有很强的时效性。无论用户多久没有使用微博，微博首页展现给用户的内容都是最新的，过去的消息都会被淹没在信息流中而不被展现。这种消息展现规则支持用户在最短的时间内获得最新的消息。但如果用户在较长的一段时间内未登录微博，用户就会错过这段时间内的精彩内容。而采用本发明的方案，可以够根据用户在微博的网络行为特征数据，区别性地给不同用户推送最新的消息或离线期间精彩的消息。对于最近经常登录微博的用户，例如每天都登录微博，则该用户登录微博发出访问请求后，对应的个性化服务处理逻辑是向该用户返回最新的消息；对于很长时间没有登录微博的用户，一旦该用户再次登录微博发出访问请求后，则对应的个性化服务处理逻辑是向该用户返回其离线期间的精彩的消息。通过这种处理，就可以优化用户的体验，降低用户获取精华消息的操作难度。

但是，随着智能终端的发展，网络信息服务处理系统的用户终端的具体实现方案越来越呈现多样化，例如微博的用户终端就包括：Web终端、Wap终端、PC/Android/IOS客户端等。所述web终端是指以网页的形式提供微博服务，所述web终端其实是设置在服务器的前端页面，用户可以利用计算机网络浏览器访问该前端页面，从而接受微博服务。所述wap终端是指以wap网页的形式提供微博服务，所述wap终端其实是设置在服务器的前端wap页面，用户可以利用手机浏览器访问该wap前端页面，从而接受微博服务。所述PC/Android/IOS客户端是指以客户端的形式安装在用户本地智能处理设备上的用户终端。

由于用户终端的多样化，给网络信息服务处理的升级带来很大的复杂性。而本发明中，是基于用户网络行为特征数据对用户的访问请求做出个性化的处理，而用户网络行为特征是经常变化的，因此本发明的这种处理方式需要根据用户网络行为特征的改变而调整对应的个性化服务处理逻辑，即需要经常对网络信息服务处理系统中的个性化服务处理逻辑进行增加修改升级操作，每次升级操作都会带来一次网络信息服务的版本升级。而于此同时，由于用户终端的多样化以及用户终端版本升级速度的相对滞后，那么不断升级的个性化服务处理逻辑就会导致多终端多服务版本之间的兼容问题，造成某些较旧的用户终端或低服务版本的用户终端无法正常使用其已有功能。

为了解决上述这个问题，本发明的方法还可以进一步包括：

在请求用户的终端发起的所述访问请求中进一步增加终端标识加所述网络信息服务的版本号，通常将该终端标识加版本号存放在访问请求的报头部分；并且，在所述按照所述用户类别对应的个性化服务处理逻辑，对该请求用户的访问请求进行个性化处理之后，返回应答数据给该请求用户的终端之前，进一步包括：根据所述访问请求中的终端标识加版本号，从预设的不同终端标识加版本号对应的不同的附加服务处理逻辑中，确定该访问请求中的终端标识加版本号对应的附加服务处理逻辑；按照该附加服务处理逻辑对经过所述个性化处理后的应答数据进行进一步处理，将处理后的应答数据返回给请求用户的终端。

对应的，参见图4，本发明所述的网络信息服务处理系统中进一步包括终端模块225，用于设置在请求用户的终端中，用于在请求用户的终端发起的所述访问请求中进一步增加终端标识和所述网络信息服务的版本号。所述网络信息服务装置202中进一步包括第四服务模块224，所述第三服务模块223的应答数据传给该第四服务模块224；该第四服务模块224用于根据所述访问请求中的终端标识加版本号，从预设的不同终端标识加版本号对应的不同的附加服务处理逻辑（例如图4中的附加服务处理逻辑1～附件服务处理逻辑m）中，确定该访问请求中的终端标识加版本号对应的附加服务处理逻辑；按照该附加服务处理逻辑对经过所述个性化处理后的应答数据进行进一步处理，将处理后的应答数据返回给请求用户的终端。

如果所述终端标识加版本号没有对应的附件服务处理逻辑，则按照原有的默认服务处理逻辑进行处理，并将处理后的应答数据返回给请求用户的终端。

进一步地，为了解决不同终端和不同服务版本之间的数据包解析冲突的问题。本发明还可以进一步包括：在所述访问请求和应答数据中包括可变长度扩展字段，该可变长度扩展字段以wNum字段开头，wNum字段的取值表示后续所跟的扩展参数的个数w；每个扩展参数的结构为{Type+Length+Value}，其中Type字段表示该扩展参数的类别，Length字段表示该扩展参数的长度，Value字段表示该扩展参数的内容；

所述终端和网络信息服务端进一步解析所述可变长度扩展字段，具体解析方法为：根据所述wNum字段获得后续扩展参数的个数w，判定后续w个参数为扩展参数，依次解析所述w个扩展参数。如果采用原有的默认服务处理逻辑对访问请求进行处理，则在应答数据中将所述wNum字段的值设置为0，后面也不必增加扩展参数。

在用户终端和网络信息服务端解析扩展参数的过程中，如果能够识别某扩展参数的Type字段，即能够识别该Type字段对应的内容所代表的类别，则进一步根据该扩展参数的Length字段表示的长度，解析出该扩展参数的value字段的内容；如果不能识别某扩展参数的Type字段，则根据该扩展参数的Length字段表示的长度，直接跳过该扩展参数的Value字段对应的内容。

通过上述的解析处理，可以在网络信息服务对应的多应用终端多版本共存的情况下，当较旧的终端或版本收到所述可变长度扩展字段时，如果其不识别该Type对应的内容所代表的意思，就可以根据Length字段的长度，直接跳过其后Value字段对应的内容，对这些数据不进行处理。从而可以解决不同终端和不同服务版本之间的数据包解析冲突的问题。从而在网络信息服务处理系统的处理逻辑在动态调整过程中，保证各终端各版本能够正常使用其已有功能，不受系统后台升级的影响。

本发明所述的网络信息服务处理系统优选可以是微博系统，也可以是其它提供网络信息服务的处理系统，如网站系统、网络即时通信系统、邮件系统等等。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。所述各实施例的功能模块可以位于一个终端或网络节点，或者也可以分布到多个终端或网络节点上。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (11)

1.一种网络信息服务处理方法，其特征在于，包括：

获取用户的网络行为数据，根据所述网络行为数据计算不同用户各自对应的网络行为特征数据；

在向用户提供网络信息服务时，包括：

在接收到请求用户的终端发起的访问请求后，从已经计算的网络行为特征数据中，获取该请求用户的网络行为特征数据；

根据该请求用户的网络行为特征数据，确定该请求用户所属的对应用户类别；

按照该用户类别，从预设的不同用户类别对应的个性化服务处理逻辑中，调用该用户类别对应的个性化服务处理逻辑对该请求用户的访问请求进行个性化处理，返回应答数据给该请求用户的终端；

在请求用户的终端发起的所述访问请求中进一步增加终端标识和所述网络信息服务的版本号；

所述按照所述用户类别对应的个性化服务处理逻辑，对该请求用户的访问请求进行个性化处理之后，返回应答数据给该请求用户的终端之前，进一步包括：根据所述访问请求中的终端标识加版本号，从预设的不同终端标识加版本号对应的不同的附加服务处理逻辑中，确定该访问请求中的终端标识加版本号对应的附加服务处理逻辑；按照该附加服务处理逻辑对经过所述个性化处理后的应答数据进行进一步处理，将处理后的应答数据返回给请求用户的终端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户的网络行为数据，根据所述网络行为数据计算不同用户各自对应的网络行为特征数据，具体包括：

通过订阅操作获取网络中转系统传输的不同用户的各自的实时网络行为数据，根据预定的行为特征策略分析逻辑对所述实时网络行为数据进行实时的分析计算，实时得到不同用户各自对应的网络行为特征数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户的网络行为数据，根据所述网络行为数据计算不同用户各自对应的网络行为特征数据，具体包括：

定期从网络信息系统的数据仓库中获取用户网络行为数据的数据切片，根据预定的行为特征策略分析逻辑对所述数据切片进行分析计算，得到不同用户各自对应的网络行为特征数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据该请求用户的网络行为特征数据，确定该请求用户所属的对应用户类别的具体方法包括：

根据预设的不同用户类别对应的网络行为特征数据的筛选条件，对该请求用户的网络行为特征数据进行判断，如果该网络行为特征数据符合某种筛选条件，则将该筛选条件对应的用户类别确定为该请求用户所属的对应用户类别。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据预设的不同用户类别对应的网络行为特征数据的筛选条件，对该请求用户的网络行为特征数据进行判断时，进一步包括：如果所述请求用户的网络行为特征数据不符合任何一种所述的筛选条件，则将该请求用户的用户类别确定为默认用户，并调用默认的服务处理逻辑对该请求用户的访问请求进行处理，返回应答数据给该请求用户的终端。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述访问请求和应答数据中包括可变长度扩展字段，该可变长度扩展字段以wNum字段开头，wNum字段的取值表示后续所跟的扩展参数的个数w；每个扩展参数的结构为{Type+Length+Value}，其中Type字段表示该扩展参数的类别，Length字段表示该扩展参数的长度，Value字段表示该扩展参数的内容；

所述终端和网络信息服务端进一步解析所述可变长度扩展字段，具体解析方法为：根据所述wNum字段获得后续扩展参数的个数w，判定后续w个参数为扩展参数，依次解析所述w个扩展参数；在解析扩展参数的过程中，如果能够识别某扩展参数的Type字段，则进一步根据该扩展参数的Length字段表示的长度，解析出该扩展参数的value字段的内容；如果不能识别某扩展参数的Type字段，则根据该扩展参数的Length字段表示的长度，直接跳过该扩展参数的Value字段对应的内容。

7.一种网络信息服务处理系统，其特征在于，包括：

行为特征计算装置，用于获取用户的网络行为数据，根据所述网络行为数据计算不同用户各自对应的网络行为特征数据；

网络信息服务装置，用于为用户提供网络信息服务，其中包括：

第一服务模块，用于在接收请求用户发起的访问请求后，从所述行为特征计算装置获取该请求用户的网络行为特征数据；

第二服务模块，用于根据该请求用户的网络行为特征数据，确定该请求用户所属的对应用户类别；

第三服务模块，用于设置各种不同的用户类别对应的不同的个性化服务处理逻辑，按照所述第二服务模块所确定的用户类别，调用该用户类别对应的个性化服务处理逻辑对该请求用户的访问请求进行个性化处理，返回应答数据给该请求用户的终端；

该系统进一步包括终端模块，用于设置在请求用户的终端中，用于在请求用户的 终端发起的所述访问请求中进一步增加终端标识和所述网络信息服务的版本号；

所述网络信息服务装置中进一步包括第四服务模块，所述第三服务模块的应答数据传给该第四服务模块；该第四服务模块用于根据所述访问请求中的终端标识加版本号，从预设的不同终端标识加版本号对应的不同的附加服务处理逻辑中，确定该访问请求中的终端标识加版本号对应的附加服务处理逻辑；按照该附加服务处理逻辑对经过所述个性化处理后的应答数据进行进一步处理，将处理后的应答数据返回给请求用户的终端。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述行为特征计算装置具体包括：

实时计算模块，用于通过订阅操作获取网络中转系统传输的不同用户的各自的实时网络行为数据，根据预定的行为特征策略分析逻辑对所述实时网络行为数据进行实时的分析计算，实时得到不同用户各自对应的网络行为特征数据。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述行为特征计算装置具体包括：

定期计算模块，用于定期从网络信息系统的数据仓库中获取用户网络行为数据的数据切片，根据预定的行为特征策略分析逻辑对所述数据切片进行分析计算，得到不同用户各自对应的网络行为特征数据。

10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第二服务模块具体用于：

根据预设的不同用户类别对应的网络行为特征数据的筛选条件，对该请求用户的网络行为特征数据进行判断，如果该网络行为特征数据符合某种筛选条件，则将该筛选条件对应的用户类别确定为该请求用户所属的对应用户类别。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述第二服务模块进一步用于：在根据预设的不同用户类别对应的网络行为特征数据的筛选条件，对该请求用户的网络行为特征数据进行判断时，如果所述请求用户的网络行为特征数据不符合任何一种所述的筛选条件，则将该请求用户的用户类别确定为默认用户；

所述第三服务模块进一步用于：设置默认的服务处理逻辑，如果所述第二服务模块确定的请求用户的用户类别为默认用户，则调用默认的服务处理逻辑对该请求用户的访问请求进行处理，返回应答数据给该请求用户的终端。