CN103942193A - 一种信息推送的方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种信息推送的方法，包括：获取用户选择的第一商品信息，其中，所述第一商品信息包括预定特性信息；获取具有相同预定特性信息的第二商品信息；提取获取到的每一第二商品信息中的至少两个预定属性信息；根据提取到的至少两个预定属性信息推荐所述具有相同预定特性信息的第二商品信息，使得推送的商品信息符合买家的喜好，从而提高了信息推送的准确性。本发明还提供一种信息推送装置。

Description

一种信息推送的方法及装置
技术领域
本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种信息推送的方法及装置。
背景技术
随着网络业务的扩张，越来越多的电子商务网站给用户提供了大量销售商品信息。与此同时，随着销售商品的数目及种类的增加，买家在选购商品时很难在短时间内寻找到其喜好的商品。鉴于此，电子商务网站通常会记录买家浏览过的商品信息，当该买家再次登陆该网站时向其推荐与记录的买家曾经浏览过的商品同类目的商品信息。但是，这样的信息推荐方式的推荐准确性不高。即这样的信息推荐方式推荐给买家的商品信息繁多，且大部分的商品信息不符合买家的喜好，买家仍然不能在短时间内寻找到其喜好的商品信息。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种信息推送的方法及装置，使得推送的商品信息符合买家的喜好，以提高信息推送的准确性。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种信息推送的方法，其特征在于，包括：
获取用户选择的第一商品信息，其中，所述第一商品信息包括预定特性信息；
获取具有相同预定特性信息的第二商品信息；
提取获取到的每一第二商品信息中的至少两个预定属性信息；
根据提取到的至少两个预定属性信息推荐所述具有相同预定特性信息的第二商品信息。
本发明还提供一种信息推送装置，包括：
获取模块，用于获取用户选择的第一商品信息，其中，所述第一商品信息包括预定特征信息；所述获取模块还用于获取具有相同预定特性信息的第二商品信息；
提取模块，用于提取获取到的每一第二商品信息中的至少两个预定属性信息；
推荐模块，用于根据提取到的至少两个预定属性信息推荐所述具有相同预定特性信息的第二商品信息。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
实施本发明的实施例，通过获取用户选择的第一商品信息，其中，所述第一商品信息包括预定特性信息；获取具有相同预定特性信息的第二商品信息；提取获取到的每一第二商品信息中的至少两个预定属性信息；根据提取到的至少两个预定属性信息推荐所述具有相同预定特性信息的第二商品信息。本发明推送的商品信息符合买家的喜好，提高了信息推送的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明较佳实施方式提供的一种商品推荐的方法的流程示意图；
图2是图1的第四步骤的具体流程示意图；
图3是图2的第一步骤的具体流程示意图；
图4是图3的第二步骤的具体流程示意图；
图5是本发明较佳实施方式提供的一种信息推送装置的结构示意图；
图6是图5中的推荐模块的结构示意图；
图7是图6中的计算单元的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1，本发明较佳实施方式提供的一种商品推送的方法的流程示意图，该方法包括：
步骤101、获取用户选择的第一商品信息，其中，所述第一商品信息包括预定特性信息。
其中，提供商品销售的电子商务网站中显示各种销售商品的商品信息，如商品图标及相应的描述信息等。当买家选择购买某一商品时，点击选择所述电子商务网站中该商品的商品图标，以使所述电子商务网站的服务器端发送相应的商品信息，如商品特性信息。例如，当买家选择购买一款智能手机时，则在所述电子商务网站上点击选取其喜好的一款智能手机的图标，所述电子商务网站的服务器端发送被选择的智能手机的商品特性信息，如型号信息、类目信息、颜色信息及功能信息等。
步骤102、获取具有相同预定特性信息的第二商品信息。
具体的，根据所述预定特性信息从所述服务器端中存储的商品信息中获取具有相同预定特性信息的第二商品信息。在本实施方式中，所述预定特性信息可以为商品信息中的最小类目信息，则获取具有相同预定特性信息的第二商品信息则为获取与用户选择的第一商品信息属于相同最小类目的第二商品信息。例如，买家点击的商品为一款手机，该手机的商品信息中的最小类目信息为触摸屏智能手机，则从服务器端中获取具有“触摸屏智能手机”这一预定特定信息的第二商品信息。
步骤103、提取获取到的每一第二商品信息中的至少两个预定属性信息。
其中，所述第二商品信息中包括预定属性信息。在本实施方式中，所述预定属性信息为商品信息的固有信息，如商品评论信息、商品颜色信息、商品性价比信息、型号信息、商品功能信息等。
步骤104、根据提取到的至少两个预定属性信息推荐所述具有相同预定特性信息的第二商品信息。
在本较佳实施方式中，通过获取用户选择的第一商品信息，其中，所述第一商品信息包括预定特性信息；获取具有相同预定特性信息的第二商品信息；提取获取到的每一第二商品信息中的至少两个预定属性信息；根据提取到的至少两个预定属性信息推荐所述具有相同预定特性信息的第二商品信息，使得推送的商品信息符合买家的喜好，从而提高了信息推送的准确性。
请继续参见图2，该步骤104可以包括：
S1041、根据提取到的至少两个预定属性信息来计算相应的具有相同预定特性信息的第二商品信息的推荐指数；
S1042、对推荐指数进行高低排序；
其中，所述推荐指数越大，表明所述推荐指数对应的商品越接近买家的喜好品。
S1043、推荐预定数量的最高推荐指数对应的具有相同预定特性信息的第二商品信息。
具体地，该步骤S1043可以包括：
显示预定数量的最高推荐指数对应的具有相同预定特性信息的第二商品信息。
请继续参见图3，步骤S1041可以包括：
S1044、提取存储的与所述预定特性信息对应的加权系数组。
其中，由于买家选择的商品信息的不同，买家对商品信息的固有信息的要求也不同。故，根据买家对商品信息的各固有信息的喜好侧重程度，预设相应的加权系统组。所述商品信息的固有信息包括商品功能信息及商品颜色信息等。例如，当买家购买长袖上衣时，相较于商品功能信息，买家更重视商品颜色信息。当买家购买触摸屏智能手机时，相较于商品颜色信息，买家更重视商品功能信息。故，在预设对应最小类目为“长袖上衣”的加权系数组中，商品颜色分值的加权系数高于商品功能分值的加权系数。在预设对应最小类目为“触摸屏智能手机”的加权系数组中，商品功能分值的加权系数高于商品颜色分值的加权系数组。
S1045、根据提取到的预定属性信息及相应的加权系数组来计算相应的具有相同预定特性信息的第二商品信息的推荐指数。
请继续参见图4，具体地，计算相应的具有相同预定特性信息的第二商品信息的推荐指数包括：
S1046、将每一预定属性信息的每一预定属性信息分值与其对应的加权系数进行乘法运算得到相应的指数单元。
S1047、将每一预定属性信息的指数单元进行加法运算得到相应的具有相同预定特性信息的第二商品信息的推荐指数。
例如， F = Σ i = 1 n α i w i = α 1 w 1 + α 2 w 2 + α 3 w 3 + . . . . . . + α n w n ;
其中F为推荐指数，αi为所述预定属性信息分值，wi为其αi加权系数，w1、w2、w3……wn为加权系数组，且0≦wi≦1；n为提取的商品信息的预定属性信息的数量。
在本实施方式中，每一个预定特性信息对应一组加权系数组。所述预定属性信息分值为提取的具有相同预定特性信息的第二商品信息的固有信息分值。如，商品评论分值、商品性价比分值、商品颜色分值、商品功能分值等。由于买家选择的第二商品信息的不同，买家对第二商品信息的固有信息的要求也不同。故，根据买家对商品信息的各固有信息的喜好侧重程度，预设相应的加权系统组。所述商品信息的固有信息包括商品功能信息及商品颜色信息等。例如，当买家购买长袖上衣时，相较于商品功能信息，买家更重视商品颜色信息。当买家购买触摸屏智能手机时，相较于商品颜色信息，买家更重视商品功能信息。故，在预设对应最小类目为“长袖上衣”的加权系数组中，商品颜色分值的加权系数高于商品功能分值的加权系数。在预设对应最小类目为“触摸屏智能手机”的加权系数组中，商品功能分值的加权系数高于商品颜色分值的加权系数组。由于在计算推荐指数时考虑到多个预定属性信息分值及相应预定属性信息分值的加权系数，从而使得计算后的推荐指数越高，越表明其对应的商品越接近买家的喜好。
在其他实施方式中，所述加权系数组中的加权系数可以根据实际需要及买家对属性信息的喜好侧重程度进行适应的调整。
参见图5至图7，为本发明较佳实施方式提供的一种信息推送装置100的结构示意图，该装置100包括获取模块11、提取模块12及推荐模块13。
所述获取模块11用于获取用户选择的第一商品信息，其中，所述第一商品信息包括预定特征信息；所述获取模块还用于获取具有相同预定特性信息的第二商品信息。
其中，提供商品销售的电子商务网站中显示各种销售商品的商品信息，如商品图标及相应的描述信息等。当买家选择购买某一商品时，点击选择所述电子商务网站中该商品的商品图标，以使所述电子商务网站的服务器端发送相应的商品信息，如商品特性信息。例如，当买家选择购买一款智能手机时，则在所述电子商务网站上点击选取其喜好的一款智能手机的图标，所述电子商务网站的服务器端发送被选择的智能手机的商品特性信息，如型号信息、类目信息、颜色信息及功能信息等。
所述获取模块11获取到的第一商品信息中包括所述预定特性信息。所述获取模块11根据所述预定特性信息从所述服务器端中存储的商品信息中获取具有相同预定特性信息的第二商品信息。在本实施方式中，所述预定特性信息可以为商品信息中的最小类目信息，则获取具有相同预定特性信息的第二商品信息则为获取与用户选择的第一商品信息属于相同最小类目的第二商品信息。例如，买家点击的商品为一款手机，该手机的商品信息中的最小类目信息为触摸屏智能手机，则从服务器端中获取具有“触摸屏智能手机”这一预定特定信息的第二商品信息。
所述提取模块12用于提取获取到的每一第二商品信息中的至少两个预定属性信息。
其中，所述第二商品信息中包括预定属性信息。在本实施方式中，所述预定属性信息为商品信息的固有信息，如商品评论信息、商品颜色信息、商品性价比信息、型号信息、商品功能信息等。
所述推荐模块13用于根据提取到的至少两个预定属性信息推荐所述具有相同预定特性信息的第二商品信息。
在本较佳实施方式中，所述信息推送装置100通过获取模块11获取用户选择的第一商品信息，其中，所述第一商品信息包括预定特性信息；并获取具有相同预定特性信息的第二商品信息；通过提取模块12提取获取到的每一第二商品信息中的至少两个预定属性信息；通过推荐模块13根据提取到的至少两个预定属性信息推荐所述具有相同预定特性信息的第二商品信息，使得推送的商品信息符合买家的喜好，从而提高了信息推送的准确性。
请继续参考图6，所述推荐模块13可以包括计算单元131、排序单元132及推荐单元133。
所述计算单元131用于根据提取到的至少两个预定属性信息来计算相应的具有相同预定特性信息的第二商品信息的推荐指数。
所述排序单元132用于对所述推荐指数进行高低排序。
其中，所述推荐指数越大，表明所述推荐指数对应的商品越接近买家的喜好品。
所述推荐单元133用于推荐预定数量的最高推荐指数对应的具有相同预定特性信息的第二商品信息。
其中，所述推荐单元133可以包括显示子单元1332。所述显示子单元1332用于显示预定数量的最高推荐指数对应的具有相同预定特性信息的第二商品信息。
请继续参见图7，所述信息推送装置100还可以包括存储模块14。所述存储模块14用于存储与所述预定特性信息对应的加权系数组。所述计算单元131可以包括提取子单元1311及计算子单元1312。
所述提取子单元1311用于提取存储的与所述预定特性信息对应的加权系数组。
其中，由于买家选择的商品信息的不同，买家对商品信息的固有信息的要求也不同。故，根据买家对商品信息的各固有信息的喜好侧重程度，预设相应的加权系统组。所述商品信息的固有信息包括商品功能信息及商品颜色信息等。例如，当买家购买长袖上衣时，相较于商品功能信息，买家更重视商品颜色信息。当买家购买触摸屏智能手机时，相较于商品颜色信息，买家更重视商品功能信息。故，在预设对应最小类目为“长袖上衣”的加权系数组中，商品颜色分值的加权系数高于商品功能分值的加权系数。在预设对应最小类目为“触摸屏智能手机”的加权系数组中，商品功能分值的加权系数高于商品颜色分值的加权系数组。
在其他实施方式中，所述加权系数组中的加权系数可以根据实际需要及通过调查买家普遍侧重的属性信息来进行适应的调整。
所述计算子单元1312用于根据提取到的预定属性信息及相应的加权系数组来计算相应的具有相同预定特性信息的第二商品信息的推荐指数。
进一步地，所述计算子单元1312包括乘法器1313及加法器1314。
所述乘法器1313用于将每一预定属性信息的每一预定属性信息分值与其对应的加权系数做乘积得到相应的指数单元。
所述加法器1314用于将每一预定属性信息的指数单元进行加法运算得到相应的具有相同预定特性信息的第二商品信息的推荐指数。
例如， F = Σ i = 1 n α i w i = α 1 w 1 + α 2 w 2 + α 3 w 3 + . . . . . . + α n w n ;
其中F为推荐指数，αi为所述预定属性信息分值，wi为其αi加权系数，w1、w2、w3……wn为加权系数组，且0≦wi≦1；n为提取的商品信息的预定属性信息的数量。
在本实施方式中，每一个预定特性信息对应一组加权系数组。所述预定属性信息分值为提取的具有相同预定特性信息的第二商品信息的固有信息分值。如，商品评论分值、商品性价比分值、商品颜色分值、商品功能分值等。由于买家选择的第二商品信息的不同，买家对第二商品信息的固有信息的要求也不同。故，根据买家对商品信息的各固有信息的喜好侧重程度，预设相应的加权系统组。所述商品信息的固有信息包括商品功能信息及商品颜色信息等。例如，当买家购买长袖上衣时，相较于商品功能信息，买家更重视商品颜色信息。当买家购买触摸屏智能手机时，相较于商品颜色信息，买家更重视商品功能信息。故，在预设对应最小类目为“长袖上衣”的加权系数组中，商品颜色分值的加权系数高于商品功能分值的加权系数。在预设对应最小类目为“触摸屏智能手机”的加权系数组中，商品功能分值的加权系数高于商品颜色分值的加权系数组。由于在计算推荐指数时考虑到多个预定属性信息分值及相应预定属性信息分值的加权系数，从而使得计算后的推荐指数越高，越表明其对应的商品越接近买家的喜好。
在本较佳实施方式中，所述信息推送装置100通过获取模块11获取用户选择的第一商品信息，其中，所述第一商品信息包括预定特性信息；并获取具有相同预定特性信息的第二商品信息；通过提取模块12提取获取到的每一第二商品信息中的至少两个预定属性信息；通过推荐模块13根据提取到的至少两个预定属性信息推荐所述具有相同预定特性信息的第二商品信息，使得推送的商品信息符合买家的喜好，从而提高了信息推送的准确性。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（Read-Only Memory，ROM）或随机存储记忆体（Random Access Memory，RAM）等。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。

Claims (12)

1.一种信息推送的方法，其特征在于，包括：
获取用户选择的第一商品信息，其中，所述第一商品信息包括预定特性信息；
获取具有相同预定特性信息的第二商品信息；
提取获取到的每一第二商品信息中的至少两个预定属性信息；
根据提取到的至少两个预定属性信息推荐所述具有相同预定特性信息的第二商品信息。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据提取到的至少两个预定属性信息推荐所述具有相同预定特性信息的第二商品信息包括：
根据提取到的至少两个预定属性信息来计算相应的具有相同预定特性信息的第二商品信息的推荐指数；
对推荐指数进行高低排序；
推荐预定数量的最高推荐指数对应的具有相同预定特性信息的第二商品信息。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据提取到的至少两个预定属性信息来计算相应的具有相同预定特性信息的第二商品信息的推荐指数包括：
提取存储的与所述预定特性信息对应的加权系数组；
根据提取到的预定属性信息及相应的加权系数组来计算相应的具有相同预定特性信息的第二商品信息的推荐指数。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，计算相应的具有相同预定特性信息的第二商品信息的推荐指数包括：
将每一预定属性信息的每一预定属性信息分值与其对应的加权系数进行乘法运算得到相应的指数单元；
将每一预定属性信息的指数单元进行加法运算得到相应的具有相同预定特性信息的第二商品信息的推荐指数。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预定属性信息分值为提取的具有相同预定特性信息的第二商品信息的固有信息分值。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，推荐预定数量的最高推荐指数对应的具有相同预定特性信息的第二商品信息包括：
显示预定数量的最高推荐指数对应的具有相同预定特性信息的第二商品信息。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定特性信息为商品信息的类目，则获取具有相同预定特性信息的第二商品信息则为获取与用户选择的第一商品信息属于相同类目的第二商品信息。
8.一种信息推送装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用户选择的第一商品信息，其中，所述第一商品信息包括预定特征信息；所述获取模块还用于获取具有相同预定特性信息的第二商品信息；
提取模块，用于提取获取到的每一第二商品信息中的至少两个预定属性信息；
推荐模块，用于根据提取到的至少两个预定属性信息推荐所述具有相同预定特性信息的第二商品信息。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述推荐模块包括：
计算单元，用于根据提取到的至少两个预定属性信息来计算相应的具有相同预定特性信息的第二商品信息的推荐指数；
排序单元，用于对所述推荐指数进行高低排序；
推荐单元，推荐预定数量的最高推荐指数对应的具有相同预定特性信息的第二商品信息。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：
存储模块，用于存储与所述预定特性信息对应的加权系数组；其中，所述计算单元包括：
提取子单元，用于提取存储的与所述预定特性信息对应的加权系数组；
计算子单元，用于根据提取到的预定属性信息及相应的加权系数组来计算相应的具有相同预定特性信息的第二商品信息的推荐指数。
11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述计算子单元包括：
乘法器，用于将每一预定属性信息的每一预定属性信息分值与其对应的加权系数进行乘法运算得到相应的指数单元；
加法器，用于将每一预定属性信息的指数单元进行加法运算得到相应的具有相同预定特性信息的第二商品信息的推荐指数。
12.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述推荐单元包括：
显示子单元，用于显示预定数量的最高推荐指数对应的具有相同预定特性信息的第二商品信息。
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