CN104182516A - 信息推荐方法、装置和移动终端 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信息推荐方法、装置和移动终端，所述信息推荐方法，包括以下步骤：获取用户针对多个页面的浏览行为记录；对浏览行为记录进行分析以分别获取每个页面对应的用户喜好信息；根据每个页面对应的用户喜好信息，获取每个页面对应的页面类别的用户喜好信息；根据页面类别的用户喜好信息进行信息推荐。本发明实施例的信息推荐方法，有效提高了对用户喜好信息的类别判断的准确性，从而能够更精准的为用户推荐个性化信息。此外，获取用户喜好信息无需用户设定的标记，用户的使用体验更加流畅自然。

Description

信息推荐方法、装置和移动终端

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种信息推荐方法、装置和移动终端。

背景技术

随着互联网技术的迅猛发展，个性化推荐已成为了人们网络生活中不可或缺的网络服务之一，也成为了互联网产品未来发展的一个重点。

目前，现有的个性化推荐方案主要为：1、用户根据自身兴趣设定喜欢或感兴趣的类别，系统根据用户设定的喜好或感兴趣的类别获取对应的推荐信息，并推荐给用户。例如，以新闻推荐为例，如果用户设定感兴趣的新闻类别为时事热点、体育等，系统可获取对应的热点新闻内容、体育新闻内容推荐给用户。2、系统根据用户对不同类别的信息标注的喜好标记分析出用户喜欢或感兴趣的类别，并获取相应的推荐信息进行推荐。例如，信息展示页面中具有用户可点击的支持或者不支持、喜欢或者不喜欢、收藏等按钮，用户在浏览时可通过对这些按钮的点击操作表明自己的喜好，从而系统可根据为用户推荐喜欢的类型的信息。

但是上述方案存在的问题是，无论是用户自己设定喜好或感兴趣的类别，还是通过对浏览的页面中的按钮输入自己对该页面的态度，均依赖于用户自身的操作，增加了用户操作成本，并且由于一些用户自行选择标签的时间及精力有限，或者鉴于个人隐私不愿意去设定喜好或感兴趣的类别，此时只能根据大多数用户的喜好来为特定用户进行推荐，从而导致推荐结果的准确率降低，用户体验差。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明第一方面的目的在于提出一种信息推荐方法，能够提高对用户喜好信息的类别判断的准确性，更精准的为用户推荐个性化信息，。

本发明的第二方面的目的在于提出一种信息推荐装置。

本发明的第三方面的目的在于提出一种移动终端。

为达上述目的，根据本发明第一方面实施例提出了一种信息推荐方法，包括以下步骤：获取用户针对多个页面的浏览行为记录；对所述浏览行为记录进行分析以分别获取每个所述页面对应的用户喜好信息；根据每个所述页面对应的用户喜好信息，获取每个所述页面对应的页面类别的用户喜好信息；根据所述页面类别的用户喜好信息进行信息推荐。

本发明实施例的信息推荐方法，通过获取用户针对多个页面的浏览行为记录并进行分析以获取每个页面对应的用户喜好信息，并根据每个页面对应的用户喜好信息获取每个页面对应的页面类别的用户喜好信息，从而根据页面类别对应的用户喜好信息进行信息推荐，有效提高了对用户喜好信息的类别判断的准确性，从而能够更精准的为用户推荐个性化信息。此外，获取用户喜好信息无需用户设定的标记，用户的使用体验更加流畅自然。

本发明的第二方面的实施例提供了一种信息推荐装置，包括：第一获取模块，用于获取用户针对多个页面的浏览行为记录；分析模块，用于对所述浏览行为记录进行分析以分别获取每个所述页面对应的用户喜好信息；第二获取模块，用于根据每个所述页面对应的用户喜好信息，获取每个所述页面对应的页面类别的用户喜好信息；推荐模块，用于根据所述页面类别的用户喜好信息进行信息推荐。

本发明实施例的装置，通过获取用户针对多个页面的浏览行为记录并进行分析以获取每个页面对应的用户喜好信息，并根据每个页面对应的用户喜好信息获取每个页面对应的页面类别的用户喜好信息，从而根据页面类别对应的用户喜好信息进行信息推荐，有效提高了对用户喜好信息的类别判断的准确性，从而能够更精准的为用户推荐个性化信息。此外，获取用户喜好信息无需用户设定的标记，用户的使用体验更加流畅自然。

本发明的第三方面的实施例提供了一种移动终端，壳体、处理器、存储器、电路板和电源电路，其中，所述电路板安置在所述壳体围成的空间内部，所述处理器和所述存储器设置在所述电路板上；所述电源电路，用于为所述移动终端的各个电路或器件供电；所述存储器用于存储可执行程序代码；所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于：获取用户针对多个页面的浏览行为记录；对所述浏览行为记录进行分析以分别获取每个所述页面对应的用户喜好信息；根据每个所述页面对应的用户喜好信息，获取每个所述页面对应的页面类别的用户喜好信息；根据所述页面类别的用户喜好信息进行信息推荐。

本发明实施例的移动终端，通过获取用户针对多个页面的浏览行为记录并进行分析以获取每个页面对应的用户喜好信息，并根据每个页面对应的用户喜好信息获取每个页面对应的页面类别的用户喜好信息，从而根据页面类别对应的用户喜好信息进行信息推荐，有效提高了对用户喜好信息的类别判断的准确性，从而能够更精准的为用户推荐个性化信息。此外，获取用户喜好信息无需用户设定的标记，用户的使用体验更加流畅自然。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本发明一个实施例的信息推荐方法的流程图；

图2为根据本发明一个实施例的图1所示信息推荐方法中S103的流程图；

图3为根据本发明一个实施例的信息推荐装置的结构示意图；

图4为根据本发明一个具体实施例的信息推荐装置的结构示意图。

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，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参考附图描述根据本发明实施例的信息推荐方法、装置和移动终端。

图1为根据本发明一个实施例的信息推荐方法的流程图。

如图1所示，该信息推荐方法，包括：

S101，获取用户针对多个页面的浏览行为记录。

本发明实施例中，所述浏览行为记录包括浏览页面时的页面停留时间和/或页面下拉长度。

其中，页面停留时间是指从页面打开到退出页面之间的时间。具体地，在用户浏览页面时，可通过计时器从页面打开时开始计时，直到退出该页面停止计时，并由此得到页面停留时间。另外，在用户浏览页面的过程中，如果中途其他进程进入前台运行(如在浏览页面过程中有来电进入)，则计时器停止计时，并在该进程退出前台运行时继续计时。当然如果用户退出浏览的页面，例如，通过“返回”键或“Home”键返回其他页面或者恢复到桌面，则计时器停止计时，如果用户再次打开该页面，则可继续计时，因此，页面停留时间可以为针对一个页面的累计停留时间。从而，避免了因其他操作导致误认为用户已经不会再浏览该页面的可能，能够更准确获取用户针对页面的浏览行为记录。

而页面下拉长度是指在浏览页面过程中向下拉动页面对应的拉动距离，也可称之为页面浏览长度，即浏览页面的过程中，通过向下拉动页面进行页面浏览时页面被向下拉动的距离。可通过页面滚动条的移动距离来获取页面下拉长度。例如，可在用户进入页面时记录页面滚动条的初始位置，用户离开页面时记录页面滚动条的位置，从而可通过这两个位置得到页面滚动条的移动距离即得到页面下拉长度。可以理解的是，如果同一个页面被分页显示，那么页面下拉长度可根据浏览该页面的页数获得，也可以结合浏览该页面的页数和页面滚动条的移动距离获得，本领域技术人员可以任意选择。

经过发明人的研究发现，页面停留时间和页面下拉长度可以用来体现用户对这个页面的喜好程度，例如，如果一个用户进入一个页面后扫了一眼立即离开，说明这个页面对于用户而言并没有很大的吸引力，用户并不喜欢这个页面；或者，在一个用户进入一个页面进行浏览时没有下拉这个页面或者只向下拉动一点就离开这个页面，也可说明这个页面对于用户而言并没有很大的吸引力，用户并不喜欢这个页面。基于此，本发明实施例中，通过获取用户的页面停留时间和/页面下拉长度，来分析用户对页面的喜好程度，进而按照用户对于不同页面的喜好程度进行信息推荐。

本发明实施例中，每个页面对应至少一种页面类别。具体的，可根据页面类型、页面主题、页面关键字等信息将页面划分给至少一个页面类别。以新闻页面为例，可分为热点新闻、经济新闻、体育新闻、娱乐新闻等类别。一个页面可以对应一个或多个页面类别，例如，在奥运会期间发布的赛事新闻的新闻页面，可对应热点新闻和体育新闻两个页面类别。

S102，对浏览行为记录进行分析以分别获取每个页面对应的用户喜好信息。

其中，页面对应的用户喜好信息是指用户是否喜欢该页面或者对该页面是否感兴趣。

具体地，在本发明的一个实施例中，本步骤中，对浏览行为记录中的页面停留时间进行分析以分别获取每个页面对应的用户喜好信息，包括：如果用户针对页面的页面停留时间大于第一时间阈值，则判断用户喜欢页面，或者，如果用户针对页面的页面停留时间小于第二时间阈值，则判断用户不喜欢页面。其中，第二时间阈值小于或等于第一时间阈值，第一时间阈值和第二时间阈值可根据一定数量的用户的阅读速度进行统计，并结合页面中信息量预先设定，例如，第一时间阈值可设为10秒，第二时间阈值可设为3秒。本发明对于第一时间阈值和第二时间阈值如何设定并不限制。

在本发明的另一个实施例中，上述页面包括内容区域和评论区域，浏览行为记录包括浏览页面的内容区域时的第一页面下拉长度即针对内容区域的页面下拉长度和浏览页面的评论区域时的第二页面下拉长度即针对评论区域的页面下拉长度，因此，本步骤中，如果第一页面下拉长度占内容区域长度的比例大于第一预设比例，则判断用户喜欢页面。如果第二页面下拉长度占评论区域长度的比例大于第二预设比例，则判断用户喜欢页面。

其中，第一预设比例和第二预设比例为预先设定，第一预设比例与第二预设比例可以相等也可以不相等，例如，第二预设比例可小于或等于第一预设比例，本发明对于第一预设比例和第二预设比例如何设定不做限制。

在本发明的另一个实施例中，浏览行为记录中除浏览页面的内容区域时的第一页面下拉长度和浏览页面的评论区域时的第二页面下拉长度之外，还可包括浏览页面的内容区域的第一页面下拉时间和浏览页面的评论区域的第二页面下拉时间，由此，还可根据第一页面下拉时间和第二页面下拉时间以及第一页面下拉长度和第二页面下拉长度获取每个页面对应的用户喜好信息，具体地，对浏览行为记录进行分析以分别获取每个页面对应的用户喜好信息，包括：如果第一页面下拉长度占内容区域长度的比例大于第一预设比例，且第一页面下拉时间大于第三时间阈值，则判断用户喜欢页面；如果第二页面下拉长度占评论区域长度的比例大于第二预设比例，且第二页面下拉时间大于第四时间阈值，则判断用户喜欢页面。同样，本发明实施例对于第三时间阈值和第四时间阈值如何设定并不限制。

S103，根据每个页面对应的用户喜好信息获取每个页面对应的页面类别的用户喜好信息。

其中，页面类别对应的喜好信息是指用户是否喜欢该页面类别，或者对该页面类别是否感兴趣。

在本发明的一个实施例中，每个页面可对应一个或多个页面类别，而一个页面类别可对应多个页面，则如图2所示，S103具体可包括：

S201，根据每个页面对应的用户喜好信息，筛选出页面中对应于相同页面类别的页面的用户喜好信息。

S202，根据筛选出的对应于相同页面类别的页面的用户喜好信息，确定对应于相同页面类别的页面的用户喜好信息中指示用户喜欢的用户喜好信息所占比例。

例如，在S101中共获取50个页面的浏览行为记录，并在S102中获取了这50个页面的用户喜好信息，这50个页面中共有20个页面对应体育这个类别，S201中，从S102中获取的用户喜好信息中，筛选出了对应体育类别的20个页面的用户喜好信息，S202中，确定了对应选出了对应体育类别的20个页面的用户喜好信息中指示用户喜欢的用户喜好信息在这20个用户信号信息中所占比例，假设15个用户喜好信息表明用户喜欢，则比例为75％。

S203，如果比例大于第三预设比例，则判断用户喜欢该页面类别。

进一步的，还可包括S204，如果比例小于第四预设比例，则判断用户不喜欢该页面类别。

其中，第三预设比例和第四预设比例为预先设定的，第三预设比例与第四预设比例可以相同也可以不相同。本发明对于第三预设比例和第四预设比例如何设定不做限制。

S104，根据页面类别的用户喜好信息进行信息推荐。

在本发明的实施例中，具体地，可首先根据页面类别的用户喜好信息获取用户喜欢的至少一个页面类别，然后根据用户喜欢的至少一个页面类别获取待推荐信息，并将待推荐信息推荐给用户。

举例来说，如果用户喜欢的页面类别为体育、娱乐，则可获取包含体育和/或娱乐内容的信息或者与体育和/或娱乐相关的信息作为待推荐信息，推荐给用户。

当然，对于每个页面类别可进一步包括至少一个子类别，例如，体育可进一步包括足球、篮球、棒球、田径等子类别，娱乐可包括明星、八卦、影视等子类别。对此，可通过上述方案获取每个子类别的用户喜好信息，并根据用户喜欢的子类别获取相应的待推荐信息，推荐给用户。

本发明实施例的信息推荐方法，通过获取用户针对多个页面的浏览行为记录并进行分析以获取每个页面对应的用户喜好信息，并根据每个页面对应的用户喜好信息获取每个页面对应的页面类别的用户喜好信息，从而根据页面类别对应的用户喜好信息进行信息推荐，提高了对用户喜好信息的类别判断的准确性，从而能够更精准的为用户推荐个性化信息。此外，获取用户喜好信息无需用户设定的标记，用户的使用体验更加流畅自然。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种信息推荐装置。

图3为根据本发明一个实施例的信息推荐装置的结构示意图。

如图3所示，该信息推荐装置，包括：第一获取模块10、分析模块20、第二获取模块30和推荐模块40。

具体地，第一获取模块10用于获取用户针对多个页面的浏览行为记录，并分别获取每个页面对应的至少一个页面类别。本发明实施例中，所述浏览行为记录包括浏览页面时的页面停留时间和/或页面下拉长度。本发明实施例中，每个页面对应至少一种页面类别。具体的，可根据页面类型、页面主题、页面关键字等信息将页面划分给至少一个页面类别。以新闻页面为例，可分为热点新闻、经济新闻、体育新闻、娱乐新闻等类别。一个页面可以对应一个或多个页面类别，例如，在奥运会期间发布的赛事新闻的新闻页面，可对应热点新闻和体育新闻两个页面类别。

页面停留时间是指从页面打开到退出页面之间的时间。具体地，在用户浏览页面时，第一获取模块10可通过计时器从页面打开时开始计时，直到退出该页面停止计时，并由此得到页面停留时间。另外，在用户浏览页面的过程中，如果中途其他进程进入前台运行(如在浏览页面过程中有来电进入)，则计时器停止计时，并在该进程退出前台运行时继续计时。当然如果用户退出浏览的页面，例如，通过“返回”键或“Home”键返回其他页面或者恢复到桌面，则计时器停止计时，如果用户再次打开该页面，则可继续计时，因此，页面停留时间可以为针对一个页面的累计停留时间。从而，避免了因其他操作导致误认为用户已经不会再浏览该页面的可能，能够更准确获取用户针对页面的浏览行为记录。

而页面下拉长度是指在浏览页面过程中向下拉动页面对应的拉动距离，也可称之为页面浏览长度，即浏览页面的过程中，通过向下拉动页面进行页面浏览时页面被向下拉动的距离。可通过页面滚动条的移动距离来获取页面下拉长度。例如，可在用户进入页面时记录页面滚动条的初始位置，用户离开页面时记录页面滚动条的位置，从而可通过这两个位置得到页面滚动条的移动距离即得到页面下拉长度。可以理解的是，如果同一个页面被分页显示，那么页面下拉长度可根据浏览该页面的页数获得，也可以结合浏览该页面的页数和页面滚动条的移动距离获得，本领域技术人员可以任意选择。

经过发明人的研究发现，页面停留时间和页面下拉长度可以用来体现用户对这个页面的喜好程度，例如，如果一个用户进入一个页面后扫了一眼立即离开，说明这个页面对于用户而言并没有很大的吸引力，用户并不喜欢这个页面；或者，在一个用户进入一个页面进行浏览时没有下拉这个页面或者只向下拉动一点就离开这个页面，也可说明这个页面对于用户而言并没有很大的吸引力，用户并不喜欢这个页面。基于此，本发明实施例中，通过获取用户的页面停留时间和/页面下拉长度，来分析用户对页面的喜好程度，进而按照用户对于不同页面的喜好程度进行信息推荐。

分析模块20用于对浏览行为记录进行分析以分别获取每个页面对应的用户喜好信息。其中，页面对应的用户喜好信息是指用户是否喜欢该页面或者对该页面是否感兴趣。

在本发明的一个实施例中，分析模块20具体用于：在用户针对页面的页面停留时间大于第一时间阈值时，判断用户喜欢页面，或者，在用户针对页面的页面停留时间小于第二时间阈值时，判断用户不喜欢页面，其中，第二时间阈值小于或等于第一时间阈值。其中，第二时间阈值小于或等于第一时间阈值，第一时间阈值和第二时间阈值可根据一定数量的用户的阅读速度进行统计，并结合页面中信息量预先设定，例如，第一时间阈值可设为10秒，第二时间阈值可设为3秒。本发明对于第一时间阈值和第二时间阈值如何设定并不限制。

在本发明的另一个实施例中，页面包括内容区域和评论区域，浏览行为记录包括浏览页面的内容区域时的第一页面下拉长度即针对内容区域的页面下拉长度和浏览页面的评论区域时的第二页面下拉长度即针对评论区域的页面下拉长度，分析模块20具体用于在第一页面下拉长度占内容区域长度的比例大于第一预设比例时，判断用户喜欢页面，并在第二页面下拉长度占评论区域长度的比例大于第二预设比例时，判断用户喜欢页面。其中，第一预设比例和第二预设比例为预先设定，第一预设比例与第二预设比例可以相等也可以不相等，例如，第二预设比例可小于或等于第一预设比例，本发明对于第一预设比例和第二预设比例如何设定不做限制。

在本发明的另一个实施例中，浏览行为记录中除包括浏览页面的内容区域时的第一页面下拉长度和浏览页面的评论区域时的第二页面下拉长度之外，还可包括内容区域对应的第一页面下拉时间和评论区域对应的第二页面下拉时间，由此，分析模块20还可根据第一页面下拉时间和第二页面下拉时间以及第一页面下拉长度和第二页面下拉长度获取每个页面对应的用户喜好信息，分析模块20具体用于：在第一页面下拉长度占内容区域长度的比例大于第一预设比例，且第一页面下拉时间大于第三时间阈值时，判断用户喜欢页面，以及在第二页面下拉长度占评论区域长度的比例大于第二预设比例，且第二页面下拉时间大于第四时间阈值时，判断用户喜欢页面。同样，本发明实施例对于第三时间阈值和第四时间阈值如何设定并不限制。

第二获取模块30用于根据每个页面对应的用户喜好信息，获取每个页面对应的页面类别的用户喜好信息。其中，页面类别对应的喜好信息是指用户是否喜欢该页面类别，或者对该页面类别是否感兴趣。

在本发明的一个实施例中，每个页面可对应一个或多个页面类别，而一个页面类别可对应多个页面，每个页面类别对应多个页面，如图4所示，第二获取模块30可具体包括：筛选单元31、确定单元32和判断单元33，其中：

筛选单元31用于根据每个页面对应的用户喜好信息，筛选出页面中对应于相同页面类别的页面的用户喜好信息；

确定单元32用于根据筛选出的对应于相同页面类别的页面的用户喜好信息，确定对应于相同页面类别的页面的用户喜好信息中指示用户喜欢的用户喜好信息所占比例；

例如，第一获取模块10共获取50个页面的浏览行为记录，分析模块20获取了这50个页面的用户喜好信息，这50个页面中共有20个页面对应体育这个类别，筛选单元31从分析模块20获取的用户喜好信息中，筛选出了对应体育类别的20个页面的用户喜好信息，确定单元32则可确定对应选出了对应体育类别的20个页面的用户喜好信息中指示用户喜欢的用户喜好信息在这20个用户信号信息中所占比例，假设15个用户喜好信息表明用户喜欢，则比例为75％。

判断单元33用于在比例大于第三预设比例时，判断用户喜欢该页面类别，当然，也可在比例小于第四预设比例时，判断用户不喜欢该页面类别。其中，第三预设比例和第四预设比例为预先设定的，第三预设比例与第四预设比例可以相同也可以不相同。本发明对于第三预设比例和第四预设比例如何设定不做限制。

推荐模块40用于根据页面类别的用户喜好信息进行信息推荐。更具体地，推荐模块40具体包括：获取单元41和推荐单元42，其中：

获取单元41用于根据页面类别的用户喜好信息获取用户喜欢的至少一个页面类别；

推荐单元42用于根据用户喜欢的至少一个页面类别获取待推荐信息，并将与至少一个页面类别相关的待推荐信息推荐给用户。

举例来说，如果用户喜欢的页面类别为体育、娱乐，则可获取包含体育和/或娱乐内容的信息或者与体育和/或娱乐相关的信息作为待推荐信息，推荐给用户。

当然，对于每个页面类别可进一步包括至少一个子类别，例如，体育可进一步包括足球、篮球、棒球、田径等子类别，娱乐可包括明星、八卦、影视等子类别。对此，可通过上述方案获取每个子类别的用户喜好信息，并根据用户喜欢的子类别获取相应的待推荐信息，推荐给用户。

本发明实施例的信息推荐装置，通过获取用户针对多个页面的浏览行为记录并进行分析以获取每个页面对应的用户喜好信息，并根据每个页面对应的用户喜好信息获取每个页面对应的页面类别的用户喜好信息，从而根据页面类别对应的用户喜好信息进行信息推荐，提高了对用户喜好信息的类别判断的准确性，从而能够更精准的为用户推荐个性化信息。此外，获取用户喜好信息无需用户设定的标记，用户的使用体验更加流畅自然。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种移动终端。

本发明实施例的移动终端，包括：壳体、处理器、存储器、电路板和电源电路，其中，电路板安置在壳体围成的空间内部，处理器和存储器设置在电路板上；电源电路，用于为移动终端的各个电路或器件供电；存储器用于存储可执行程序代码；处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于执行：

S101’，获取用户针对多个页面的浏览行为记录，并分别获取每个页面对应的至少一个页面类别。

本发明实施例中，所述浏览行为记录包括浏览页面时的页面停留时间和/或页面下拉长度。

其中，页面停留时间是指从页面打开到退出页面之间的时间。具体地，在用户浏览页面时，可通过计时器从页面打开时开始计时，直到退出该页面停止计时，并由此得到页面停留时间。另外，在用户浏览页面的过程中，如果中途其他进程进入前台运行(如在浏览页面过程中有来电进入)，则计时器停止计时，并在该进程退出前台运行时继续计时。当然如果用户退出浏览的页面，例如，通过“返回”键或“Home”键返回其他页面或者恢复到桌面，则计时器停止计时，如果用户再次打开该页面，则可继续计时，因此，页面停留时间可以为针对一个页面的累计停留时间。从而，避免了因其他操作导致误认为用户已经不会再浏览该页面的可能，能够更准确获取用户针对页面的浏览行为记录。

而页面下拉长度是指在浏览页面过程中向下拉动页面对应的拉动距离，也可称之为页面浏览长度，即浏览页面的过程中，通过向下拉动页面进行页面浏览时页面被向下拉动的距离。可通过页面滚动条的移动距离来获取页面下拉长度。例如，可在用户进入页面时记录页面滚动条的初始位置，用户离开页面时记录页面滚动条的位置，从而可通过这两个位置得到页面滚动条的移动距离即得到页面下拉长度。可以理解的是，如果同一个页面被分页显示，那么页面下拉长度可根据浏览该页面的页数获得，也可以结合浏览该页面的页数和页面滚动条的移动距离获得，本领域技术人员可以任意选择。

经过发明人的研究发现，页面停留时间和页面下拉长度可以用来体现用户对这个页面的喜好程度，例如，如果一个用户进入一个页面后扫了一眼立即离开，说明这个页面对于用户而言并没有很大的吸引力，用户并不喜欢这个页面；或者，在一个用户进入一个页面进行浏览时没有下拉这个页面或者只向下拉动一点就离开这个页面，也可说明这个页面对于用户而言并没有很大的吸引力，用户并不喜欢这个页面。基于此，本发明实施例中，通过获取用户的页面停留时间和/页面下拉长度，来分析用户对页面的喜好程度，进而按照用户对于不同页面的喜好程度进行信息推荐。

本发明实施例中，每个页面对应至少一种页面类别。具体的，可根据页面类型、页面主题、页面关键字等信息将页面划分给至少一个页面类别。以新闻页面为例，可分为热点新闻、经济新闻、体育新闻、娱乐新闻等类别。一个页面可以对应一个或多个页面类别，例如，在奥运会期间发布的赛事新闻的新闻页面，可对应热点新闻和体育新闻两个页面类别。

S102’，对浏览行为记录进行分析以分别获取每个页面对应的用户喜好信息。

其中，页面对应的用户喜好信息是指用户是否喜欢该页面或者对该页面是否感兴趣。

具体地，在本发明的一个实施例中，本步骤中，对浏览行为记录中的页面停留时间进行分析以分别获取每个页面对应的用户喜好信息，包括：如果用户针对页面的页面停留时间大于第一时间阈值，则判断用户喜欢页面，或者，如果用户针对页面的页面停留时间小于第二时间阈值，则判断用户不喜欢页面，其中，第二时间阈值小于或等于第一时间阈值，第一时间阈值和第二时间阈值可根据一定数量的用户的阅读速度进行统计，并结合页面中信息量预先设定，例如，第一时间阈值可设为10秒，第二时间阈值可设为3秒。本发明对于第一时间阈值和第二时间阈值如何设定并不限制。

在本发明的另一个实施例中，上述页面包括内容区域和评论区域，浏览行为记录包括浏览页面的内容区域时的第一页面下拉长度即针对内容区域的页面下拉长度和浏览页面的评论区域时的第二页面下拉长度即针对评论区域的页面下拉长度，因此，本步骤中，S201’，如果第一页面下拉长度占内容区域长度的比例大于第一预设比例，则判断用户喜欢页面。

S202’，如果第二页面下拉长度占评论区域长度的比例大于第二预设比例，则判断用户喜欢页面。

其中，第一预设比例和第二预设比例为预先设定，第一预设比例与第二预设比例可以相等也可以不相等，例如，第二预设比例可小于或等于第一预设比例，本发明对于第一预设比例和第二预设比例如何设定不做限制。

在本发明的另一个实施例中，浏览行为记录中除浏览页面的内容区域时的第一页面下拉长度和浏览页面的评论区域时的第二页面下拉长度之外，还可包括浏览页面的内容区域的第一页面下拉时间和浏览页面的评论区域的第二页面下拉时间，由此，还可根据第一页面下拉时间和第二页面下拉时间以及第一页面下拉长度和第二页面下拉长度获取每个页面对应的用户喜好信息，具体地，对浏览行为记录进行分析以分别获取每个页面对应的用户喜好信息，包括：如果第一页面下拉长度占内容区域长度的比例大于第一预设比例，且第一页面下拉时间大于第三时间阈值，则判断用户喜欢页面；如果第二页面下拉长度占评论区域长度的比例大于第二预设比例，且第二页面下拉时间大于第四时间阈值，则判断用户喜欢页面。

S103’，根据每个页面对应的用户喜好信息获取每个页面对应的页面类别的用户喜好信息。

其中，页面类别对应的喜好信息是指用户是否喜欢该页面类别，或者对该页面类别是否感兴趣。

在本发明的一个实施例中，每个页面可对应一个或多个页面类别，而一个页面类别可对应多个页面，则如图3所示，S103具体可包括：

S301’，根据每个页面对应的用户喜好信息，筛选出页面中对应于相同页面类别的页面的用户喜好信息。

S302’，根据筛选出的对应于相同页面类别的页面的用户喜好信息，确定对应于相同页面类别的页面的用户喜好信息中指示用户喜欢的用户喜好信息所占比例。

例如，在S101’中共获取50个页面的浏览行为记录，并在S102’中获取了这50个页面的用户喜好信息，这50个页面中共有20个页面对应体育这个类别，S201’中，从S102’中获取的用户喜好信息中，筛选出了对应体育类别的20个页面的用户喜好信息，S202’中，确定了对应选出了对应体育类别的20个页面的用户喜好信息中指示用户喜欢的用户喜好信息在这20个用户信号信息中所占比例，假设15个用户喜好信息表明用户喜欢，则比例为75％。

S303’，如果比例大于第三预设比例，则判断用户喜欢该页面类别。

进一步的，还可包括S304’，如果比例小于第四预设比例，则判断用户不喜欢该页面类别。

其中，第三预设比例和第四预设比例为预先设定的，第三预设比例与第四预设比例可以相同也可以不相同。本发明对于第三预设比例和第四预设比例如何设定不做限制。

S104’，根据页面类别的用户喜好信息进行信息推荐。

在本发明的实施例中，具体地，可首先根据页面类别的用户喜好信息获取用户喜欢的至少一个页面类别，然后根据用户喜欢的至少一个页面类别获取待推荐信息，并将待推荐信息推荐给用户。

举例来说，如果用户喜欢的页面类别为体育、娱乐，则可获取包含体育和/或娱乐内容的信息或者与体育和/或娱乐相关的信息作为待推荐信息，推荐给用户。

当然，对于每个页面类别可进一步包括至少一个子类别，例如，体育可进一步包括足球、篮球、棒球、田径等子类别，娱乐可包括明星、八卦、影视等子类别。对此，可通过上述方案获取每个子类别的用户喜好信息，并根据用户喜欢的子类别获取相应的待推荐信息，推荐给用户。

本发明实施例的移动终端，通过获取用户针对多个页面的浏览行为记录并进行分析以获取每个页面对应的用户喜好信息，并根据每个页面对应的用户喜好信息获取每个页面对应的页面类别的用户喜好信息，从而根据页面类别对应的用户喜好信息进行信息推荐，提高了对用户喜好信息的类别判断的准确性，从而能够更精准的为用户推荐个性化信息。此外，获取用户喜好信息无需用户设定的标记，用户的使用体验更加流畅自然。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；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，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

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必须针对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一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (15)

1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取用户针对多个页面的浏览行为记录；

对所述浏览行为记录进行分析以分别获取每个所述页面对应的用户喜好信息；

根据每个所述页面对应的用户喜好信息，获取每个所述页面对应的页面类别的用户喜好信息；

根据所述页面类别的用户喜好信息进行信息推荐。

2.如权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述浏览行为记录包括浏览页面时的页面停留时间和/或页面下拉长度。

3.如权利要求2所述的信息推荐方法，其特征在于，

所述对所述浏览行为记录进行分析以分别获取每个所述页面对应的用户喜好信息，包括：

如果所述用户针对所述页面的页面停留时间大于第一时间阈值，则判断所述用户喜欢所述页面；

或者，

如果所述用户针对所述页面的页面停留时间小于第二时间阈值，则判断所述用户不喜欢所述页面，其中，所述第二时间阈值小于或等于所述第一时间阈值。

4.如权利要求2所述的信息推荐方法，其特征在于，

所述页面包括内容区域和评论区域；

所述浏览行为记录包括浏览所述页面的内容区域时的第一页面下拉长度和浏览所述页面的评论区域时的第二页面下拉长度；

所述对所述浏览行为记录进行分析以分别获取每个所述页面对应的用户喜好信息，包括：

如果所述第一页面下拉长度占所述内容区域长度的比例大于第一预设比例，则判断所述用户喜欢所述页面；

如果所述第二页面下拉长度占所述评论区域长度的比例大于第二预设比例，则判断所述用户喜欢所述页面。

5.如权利要求2所述的信息推荐方法，其特征在于，

所述页面包括内容区域和评论区域；

所述浏览行为记录包括浏览所述页面的内容区域时的第一页面下拉长度和浏览所述页面的评论区域时的第二页面下拉长度，还包括浏览所述页面的内容区域的第一页面下拉时间和浏览所述页面的评论区域的第二页面下拉时间；

所述对所述浏览行为记录进行分析以分别获取每个所述页面对应的用户喜好信息，包括：

如果所述第一页面下拉长度占所述内容区域长度的比例大于所述第一预设比例，且所述第一页面下拉时间大于第三时间阈值，则判断所述用户喜欢所述页面；

如果所述第二页面下拉长度占所述评论区域的长度比例大于所述第二预设比例，且所述第二页面下拉时间大于第四时间阈值，则判断所述用户喜欢所述页面。

6.如权利要求1-5任一项所述的信息推荐方法，其特征在于，

所述根据每个所述页面对应的用户喜好信息，获取每个所述页面对应的页面类别的用户喜好信息，包括：

根据每个所述页面对应的用户喜好信息，筛选出所述页面中对应于相同页面类别的页面的用户喜好信息；

根据所述筛选出的对应于相同页面类别的页面的用户喜好信息，确定所述对应于相同页面类别的页面的用户喜好信息中指示用户喜欢的用户喜好信息所占比例；

如果所述比例大于第三预设比例，则判断所述用户喜欢该页面类别。

7.如权利要求1-6任一项所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述页面类别的用户喜好信息进行信息推荐，包括：

根据所述页面类别的用户喜好信息获取用户喜欢的至少一个页面类别；

根据所述用户喜欢的至少一个页面类别获取与所述至少一个页面类别相关的待推荐信息，并将所述待推荐信息推荐给所述用户。

8.一种信息推荐装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取用户针对多个页面的浏览行为记录；

分析模块，用于对所述浏览行为记录进行分析以分别获取每个所述页面对应的用户喜好信息；

第二获取模块，用于根据每个所述页面对应的用户喜好信息，获取每个所述页面对应的页面类别的用户喜好信息；

推荐模块，用于根据所述页面类别的用户喜好信息进行信息推荐。

9.如权利要求7所述的信息推荐装置，其特征在于，所述浏览行为记录包括浏览页面时的页面停留时间和/或页面下拉长度。

10.如权利要求9所述的信息推荐装置，其特征在于，所述分析模块具体用于：

在所述用户针对所述页面的页面停留时间大于第一时间阈值时，判断所述用户喜欢所述页面，或者，在所述用户针对所述页面的页面停留时间小于第二时间阈值时，判断所述用户不喜欢所述页面，其中，所述第二时间阈值小于或等于所述第一时间阈值。

11.如权利要求9所述的信息推荐装置，其特征在于，

所述页面包括内容区域和评论区域；

所述浏览行为记录包括浏览所述页面的内容区域时的第一页面下拉长度和浏览所述页面的评论区域时的第二页面下拉长度；

所述分析模块具体用于在所述第一页面下拉长度占所述内容区域长度的比例大于第一预设比例时，判断所述用户喜欢所述页面，并在所述第二页面下拉长度占所述评论区域长度的比例大于第二预设比例时，判断所述用户喜欢所述页面。

12.如权利要求9所述的信息推荐装置，其特征在于，

所述页面包括内容区域和评论区域；

所述浏览行为记录包括浏览所述页面的内容区域时的第一页面下拉长度和浏览所述页面的评论区域时的第二页面下拉长度，还包括浏览所述页面的内容区域的第一页面下拉时间和浏览所述页面的评论区域的第二页面下拉时间；

所述分析模块具体用于：

在所述第一页面下拉长度占所述内容区域长度的比例大于所述第一预设比例，且所述第一页面下拉时间大于第三时间阈值时，判断所述用户喜欢所述页面，以及在所述第二页面下拉长度占所述评论区域长度的比例大于所述第二预设比例，且所述第二页面下拉时间大于第四时间阈值时，判断所述用户喜欢所述页面。

13.如权利要求8-12任一项所述的信息推荐装置，其特征在于，所述第二获取模块具体包括：

筛选单元，用于根据每个所述页面对应的用户喜好信息，筛选出所述页面中对应于相同页面类别的页面的用户喜好信息；

确定单元，用于根据所述筛选出的对应于相同页面类别的页面的用户喜好信息，确定所述对应于相同页面类别的页面的用户喜好信息中指示用户喜欢的用户喜好信息所占比例；

判断单元，用于在所述比例大于第三预设比例时，判断所述用户喜欢该页面类别。

14.如权利要求8-13任一项所述的信息推荐装置，其特征在于，所述推荐模块具体包括：

获取单元，用于根据所述页面类别的用户喜好信息获取用户喜欢的至少一个页面类别；

推荐单元，用于根据所述用户喜欢的至少一个页面类别获取与所述至少一个页面类别相关的待推荐信息，并将所述待推荐信息推荐给所述用户。

15.一种移动终端，其特征在于，包括：壳体、处理器、存储器、电路板和电源电路，其中，

所述电路板安置在所述壳体围成的空间内部，所述处理器和所述存储器设置在所述电路板上；

所述电源电路，用于为所述移动终端的各个电路或器件供电；

所述存储器用于存储可执行程序代码；

所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于：

获取用户针对多个页面的浏览行为记录；

对所述浏览行为记录进行分析以分别获取每个所述页面对应的用户喜好信息；

根据每个所述页面对应的用户喜好信息，获取每个所述页面对应的页面类别的用户喜好信息；

根据所述页面类别的用户喜好信息进行信息推荐。