CN104516915B - 一种基于微博timeline的媒体数据发布方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于微博timeline的媒体数据发布方法和装置，该方法包括：获取信息发布用户关联的每个信息接收用户的微博相关信息；对信息发布用户关联的每个信息接收用户的微博相关信息进行分析，建立该信息接收用户的兴趣模型，所述兴趣模型包括至少一个筛选项和该信息接收用户在各筛选项下感兴趣的信息类型集合；接收到信息发布用户的信息发布请求时，根据各信息接收用户的兴趣模型、信息发布请求携带的筛选条件、以及信息发布请求携带的媒体数据所属的信息类型确定该信息发布请求的目标信息接收用户，将信息发布请求中携带的媒体数据发送到每个目标信息接收用户的timeline。应用本发明可以将媒体数据精确发送到感兴趣的微博用户。

Description

一种基于微博timeline的媒体数据发布方法和装置

技术领域

本申请涉及计算机软件及互联网技术领域，特别涉及一种基于微博timeline的媒体数据发布方法和装置。

背景技术

微博，即微型博客（MicroBlog），是一个基于用户关系信息分享、传播以及获取平台。用户可以通过WEB、WAP等各种客户端组建个人社区，以140字左右的文字更新信息，并实现即时分享。每个微博用户可以依照自己的兴趣选择关注的微博用户，成为关注的微博用户的粉丝。

微博时间轴（timeline）营销是指草根大号，营销帐号，官方微博等在微博中发布广告信息，如活动链接，商品链接等，引导微博用户到目的页面的一种营销方法。当前的微博timeline营销方式较粗放，通常是全员推送，也即将广告信息发送到所有微博用户的timeline，这种营销方式使得广告信息的覆盖率非常大，然而，在实际应用中，并非所有微博用户都希望看到这些广告信息，过多的广告消息会造成对微博用户的的骚扰，导致微博用户取消收听这些帐号发布的广告信息。

当前的微博timeline营销方式下，可以通过限定营销账号每天发布的广告信息条数来避免给微博用户造成困扰，但这样做又限制了营销帐号的广告信息发布，导致需要收听广告的微博用户不能及时收听到感兴趣的广告信息。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于微博timeline的媒体数据发布方法，该方法可以将媒体数据精确发送到感兴趣的微博用户。

为实现上述目的，本发明提供的技术方案为：

一种基于微博timeline的媒体数据发布方法，包括：

获取信息发布用户关联的每个信息接收用户的微博相关信息；

对信息发布用户关联的每个信息接收用户的微博相关信息进行分析，建立该信息接收用户的兴趣模型，所述兴趣模型包括至少一个筛选项和该信息接收用户在各筛选项下感兴趣的信息类型集合；

在接收到信息发布用户的信息发布请求的情况下，根据信息发布用户关联的各信息接收用户的兴趣模型、信息发布请求携带的筛选条件、以及信息发布请求携带的媒体数据所属的信息类型确定该信息发布请求的目标信息接收用户，将信息发布请求中携带的媒体数据发送到每个目标信息接收用户的timeline；

其中，所述筛选条件包括筛选项以及筛选项之间的计算关系。

一种基于微博timeline的媒体数据发布装置，包括：获取单元、建模单元、接收单元、分析单元、发送单元；

所述获取单元、用于获取信息发布用户关联的每个信息接收用户的微博相关信息；

所述建模单元，用于对信息发布用户关联的每个信息接收用户的微博相关信息进行分析，建立该信息接收用户的兴趣模型，所述兴趣模型包括至少一个筛选项和该信息接收用户在各筛选项下感兴趣的信息类型集合；

所述接收单元，用于接收信息发布用户的信息发布请求；

所述分析单元，用于在接收单元接收到信息发布用户的信息发布请求的情况下，根据信息发布用户关联的各信息接收用户的兴趣模型、信息发布请求携带的筛选条件、以及信息发布请求携带的媒体数据所属的信息类型确定该信息发布请求的目标信息接收用户；

所述发送单元，用于将信息发布请求中携带的媒体数据发送到信息发布请求的每个目标信息接收用户的timeline；

其中，所述筛选条件包括筛选项以及筛选项之间的计算关系。

综上所述，本发明通过为信息发布用户的每个信息接收用户建立兴趣模型，接收到信息发布用户的信息发布请求时，基于各信息接收用户的兴趣模型、信息发布请求携带的筛选条件以及信息发布请求携带的媒体数据所属的信息类型确定信息发布请求的目标信息接收用户，从而将媒体数据仅发送到各目标信息接收用户，而非全员发送，因而能够有效避免不必要媒体数据发送对信息接收用户造成的困扰。

附图说明

图1是本发明实施例基于微博timeline的媒体数据发布方法流程图；

图2是本发明实施例基于微博timeline的媒体数据发布装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对本发明所述方案作进一步地详细说明。

本发明中，为了便于描述，将需要发送媒体数据的微博用户成为信息发布用户，将接收媒体数据的微博用户称为信息接收用户。

当信息发布用户需要发布媒体数据时，综合考虑媒体数据所属信息类型和信息接收用户感兴趣的信息类型，将媒体数据精确投递到对该媒体数据感兴趣的信息接收用户，用以避免不必要媒体数据发送对信息接收用户造成的困扰，同时还能够减少网络中不必要的流量传输，减少带宽浪费。

参见图1，图1是本发明实施例基于微博时间轴timeline的媒体数据发布方法流程图，主要包括以下步骤：

步骤101、获取信息发布用户关联的每个信息接收用户的微博相关信息。

微博相关信息可以有多种，例如，微博浏览记录、媒体数据浏览记录、信息接收用户的用户属性信息、信息接收用户的微博使用场景等，本实施例中，微博相关信息包括这些信息中的一种或多种。其中，信息接收用户的属性信息包括：年龄、性别等；信息接收用户的微博使用场景包括：公司、家庭、网吧等。

其中，对于不同类型的微博相关信息，可以采用不同的获取方法，例如：

对于微博浏览记录和媒体数据浏览记录，可以通过日志记录获取；

对于信息接收用户的属性信息，可以根据信息接收用户的注册信息确定；

对于信息接收用户的微博使用场景，可以根据信息接收用户登录微博门户使用的设备的地址信息(例如IP地址)确定。

步骤102、对信息发布用户关联的每个信息接收用户的微博相关信息进行分析，建立该信息接收用户的兴趣模型，所述兴趣模型包括至少一个筛选项和该信息接收用户在各筛选项下感兴趣的信息类型集合。

本实施例中，信息类型可以根据实际情况进行划分，包括IT、美容、娱乐休闲、家具装饰、服饰、汽车、消费、电子、网络等多种信息类型。

在实际实现中，可以通过如下方式实现信息接收用户的兴趣模型建模：将信息接收用户的微博相关信息中的每种信息作为一个筛选项加入该信息接收用户的兴趣模型，并基于该种信息分析该信息接收用户感兴趣的信息类型，将分析出的信息类型加入到信息接收用户在该种信息对应筛选项下感兴趣的信息类型集合。

例如，

可以基于信息接收用户的微博浏览记录（包括信息接收用户最近预设时间段内浏览过的所有微博内容，最近预设时间段也即从此前某一时刻起到当前时刻结束的时间段，该时间段的长度为预先设定的时间长度，例如一个月、一年等）分析信息接收用户感兴趣的信息类型，当信息接收用户浏览的微博内容中包含某一信息类型的关键词较多时，表明信息接收用户对该类信息类型的媒体数据感兴趣，可以基于此建立信息接收用户的兴趣模型。

为此，需要预先配置一个词库，基于该词库对微博内容进行分析，词库中包括多条关键词信息，所述关键词信息包括关键词、关键词所属信息类型。

基于信息接收用户的微博浏览记录分析信息接收用户感兴趣的信息类型的方法具体可以为：

利用预先配置的词库对该信息接收用户的微博流量记录进行切词，去除无效词，确定剩余的每个关键词所属的信息类型，统计每种信息类型的关键词的出现次数，将关键词的出现次数超过第一预设阈值的信息类型确定为该信息接收用户感兴趣的信息类型；其中，所述词库包括多条关键词信息，所述关键词信息包括关键词、关键词所属信息类型。

需要说明的是，本申请文件中提到的无效词具体可以包括介词、副词、叹词、形容词、出现次数小于第一预设比例和/或大于第二预设比例的词（也即将在微博内容中出现次数过少或过多的词，视为无效词），其中，所述第一预设比例小于第二预设比例。

还可以基于信息接收用户的媒体数据浏览记录（包括信息接收用户最近预设时间段内点击过的所有媒体数据，最近预设时间段也即从此前某一时刻起到当前时刻结束的时间段，该时间段的长度为预先设定的时间长度，例如一个月、一年等）分析信息接收用户感兴趣的信息类型。本实施例中，媒体数据可以是指广告信息，通常情况下，都明确属于某一具体的信息类型，例如护肤品广告属于美容类，信息接收用户的媒体数据浏览记录在一定程度上表明了信息接收用户感兴趣的信息类型，可以基于此建立信息接收用户的兴趣模型。

基于信息接收用户的媒体数据浏览记录分析信息接收用户的感兴趣的信息类型的方法具体可以为：

确定该信息接收用户浏览过的每条媒体数据所属的信息类型，统计每种信息类型的媒体数据的浏览次数，将浏览次数超过第二预设阈值的信息类型确定为该信息接收用户感兴趣的信息类型。

另外，还可以基于信息接收用户的属性信息（包括性别、年龄等）分析信息接收用户感兴趣的信息类型，例如，年龄在30到40之间的女性信息接收用户对美容、服饰等相关产品的广告信息感兴趣，而年龄在30-40之间的男性信息接收用户则可能对IT、汽车等相关产品的广告信息感兴趣。因此，属性信息也可以在一定程度上表明信息接收用户感兴趣的信息类型。

为此，可以预先设定一个属性信息取值范围和信息类型对照表，如表一所示：

属性取值范围	该属性取值范围内的信息接收用户感兴趣的信息类型
		女性、年龄10-18	服饰
男性、年龄10-18	网络
		女性、年龄19-35	服饰、消费、美容
男性、年龄19-35	网络、IT、电子、汽车
		女性、年龄36-60	服饰、美容、保健
男性、年龄36-65	保健、娱乐休闲、电子
		……	……

表一

以上只是属性信息取值范围和信息类型对照表的一个简单实例，实际实现中可能有更细致的属性信息取值范围划分以及各个取值范围对应的信息类型。根据预先设定的属性信息取值范围和信息类型对照表，可以基于信息接收用户的属性信息建立兴趣模型。

基于信息接收用户的用户属性信息分析信息接收用户感兴趣的信息类型的方法具体可以为：

将该信息接收用户的用户属性信息与预先设置的属性信息取值范围和信息类型对照表进行匹配，将匹配成功的表项中的所有信息类型加入到该信息接收用户在第三筛选项下感兴趣的信息类型集合。

此外，还可以基于信息接收用户的微博使用场景（包括公司、网吧、家庭等多种使用场景）分析用户分析信息接收用户感兴趣的信息类型，例如，信息接收用户在网吧使用微博时，可能更希望收到游戏类产品相关的广告信息；在公司使用微博时，可能更希望看到IT类产品相关的广告信息，而在家中使用微博时，则可能更希望看到消费类产品相关的广告信息。微博使用场景可以在一定程度上表明信息接收用户当前感兴趣的信息类型。

为此，可以预先设定一个微博使用场景和信息类型对照表，如表二所示：

微博使用场景

信息接收用户在该微博使用场景下感兴趣的信息类型

公司	IT、电子、网络、汽车
		网吧	游戏、休闲娱乐
家中	消费、休闲娱乐、保健
		……	……

表二

以上只是微博使用场景和信息类型对照表的一个简单实例，实际实现中可能有更多微博使用场景以及在信息接收用户在各微博使用场景下感兴趣的信息类型。根据预先设定的微博使用场景和信息类型对照表，可以基于信息接收用户的微博使用场景建立兴趣模型。

基于信息接收用户的微博使用场景分析信息接收用户感兴趣的信息类型的方法具体可以为：

将信息接收用户的微博使用场景和预先设置的微博使用场景和信息类型对照表进行匹配，将匹配成功的表项中的所有信息类型确定为该信息接收用户感兴趣的信息类型。

在实际应用中，可以采用现有技术的方法分析信息接收用户的微博使用场景，例如，可以分析得到信息接收用户使用微博时借助的联网设备的IP地址，基于IP地址确定信息接收用户当前的微博使用场景，当然，在实际实现中，要准确分析信息接收用户的微博使用场景，可能需要多信息，例如信息接收用户当前所处的地理位置等信息，这不属于本发明要关注的内容，不在赘述。

步骤103、接收到信息发布用户的信息发布请求时，根据信息发布用户关联的各信息接收用户的兴趣模型、信息发布请求携带的筛选条件、以及信息发布请求携带的媒体数据所属的信息类型确定该信息发布请求的目标信息接收用户，将信息发布请求中携带的媒体数据发送到每个目标信息接收用户的timeline。

信息发布用户可以通过微博平台提供的信息发布页面发起信息发布请求，信息发布请求中携带要发布的媒体数据，在发起信息发布请求前，信息发布用户还可以有选择地设置筛选条件，筛选条件可携带在信息发布请求中，媒体数据最终只会发送到符合筛选条件的信息接收用户。

这里，所述筛选条件包括筛选项以及筛选项之间的计算关系，计算关系可以包括与运算、或运算等。其中，

当所述筛选条件中各筛选项之间的的计算关系为与运算时，根据各信息接收用户的兴趣模型、信息发布请求携带的筛选条件、以及信息发布请求携带的媒体数据所属的信息类型确定该信息发布请求的目标信息接收用户的方法为：计算该信息接收用户在所述筛选条件中各筛选项下感兴趣的信息类型集合的交集，如果交集运算结果中包括信息发布请求携带的媒体数据所属信息类型，则确定该信息接收用户是该信息发布请求的目标信息接收用户，否则，确定该信息接收用户不是该信息发布请求的目标信息接收用户。

当所述筛选条件中各筛选项之间的计算关系为或运算时，根据各信息接收用户的兴趣模型、信息发布请求携带的筛选条件、以及信息发布请求携带的媒体数据所属的信息类型确定该信息发布请求的目标信息接收用户的方法为：计算该信息接收用户在所述筛选条件中各筛选项下感兴趣的信息类型集合的并集，如果并集运算结果中包括信息发布请求携带的媒体数据所属信息类型，则确定该信息接收用户是该信息发布请求的目标信息接收用户，否则，确定该信息接收用户不是该信息发布请求的目标信息接收用户。

实际上，即使是感兴趣的媒体数据，如果过量发送，也可能会给信息接收用户造成困扰，因此，图1所示本发明实施例中，还可以预先设置每个信息接收用户在单位时间内的信息接收上限，例如，每天最多允许接收10条媒体数据。这样，在将媒体数据发送到每个目标信息接收用户的timeline之前，还可以先判断该目标信息接收用户在当前单位时间内的信息接收条数是否已经达到当前单位时间内的信息接收上限，如果是，则需要禁止将媒体数据发送到该目标信息接收用户的timeline，否则，才可以将媒体数据发送到该目标信息接收用户的timeline，同时还要更新该目标信息接收用户在当前单位时间内的信息接收条数。

图1所示本发明实施例中，给出了基于信息接收用户的微博相关信息分析并建立兴趣模型，用信息发布用户要发送的媒体数据和要求的筛选条件匹配信息接收用户的兴趣模型，最终确定目标信息接收用户并发送媒体数据到目标信息接收用户的技术方案。

在实际应用中，不仅可以通过对微博相关信息分析来建立信息接收用户的兴趣模型，还可以通过其他途径获取信息发布用户关联的每个信息接收用户的兴趣模型。

在现有实现中，允许用户使用同一标识访问多个系统，例如，微博服务提供商除了提供微博服务外，通常还会提供其它服务，例如论坛、博客等服务，并且允许用户在这些服务系统中使用相同的用户账号，而用户在这些服务系统中的信息，例如历史浏览信息、媒体数据浏览记录、使用场景等，也可以在一定程度上表明用户感兴趣的信息类型。

其它系统可以基于信息接收用户在标识信息（通常是唯一的），获取信息接收用户的在该系统中的历史浏览信息、媒体数据流浪记录、使用场景等，并进行分析和建立该信息接收用户的兴趣模型（与图2所示本发明实施例提供的兴趣模型建立方法相同或类似，因此不再赘述），并将该兴趣模型送至本系统（微博系统），使本系统还可以参考该兴趣模型执行媒体数据发布。

因此，图2所示本发明实施例中，还可以进一步根据信息接收用户的唯一标识，从其它系统中获取信息发布用户关联的每个信息接收用户的兴趣模型，作为该信息接收用户的第二兴趣模型，其中所述第二兴趣模型包括至少一个筛选项和该信息接收用户在各筛选项下感兴趣的信息类型集合。

这样，在接收到信息发布用户的信息发布请求的情况下，还可以根据信息发布用户关联的每个信息接收用户的第二兴趣模型、信息发布请求携带的筛选条件、以及信息发布请求携带的媒体数据所属的信息类型确定该信息发布请求的目标信息接收用户，将信息发布请求中携带的媒体数据发送到每个目标信息接收用户的timeline。其中，所述筛选条件包括筛选项以及筛选项之间的计算关系。

当然，也可以直接获取信息接收用户在其它系统中的信息，并基于这些信息建立信息接收用户的第二兴趣模型，但是这种方案需要在不同系统之间传输大量的数据传送，实现比较复杂且占用资源。

在现有应用中，微博系统中，每个微博用户通常会有多个粉丝，微博用户发布的消息一般会发布到其粉丝用户的timeline中，而粉丝用户登录微博后就可以从自身的timeline中读取该微博用户发布的信息。

当在微博系统中应用图1所示本发明实施例时，当某个微博用户需要发布媒体数据（例如广告信息）时，不需要再将媒体数据发到该微博用户的所有粉丝的timeline，而是根据该微博用户的各粉丝用户的兴趣模型，有目的地选择部分粉丝用户，仅将媒体数据发送到这部分粉丝用户的timeline，从而缩小媒体数据发送范围，尽量避免媒体数据发布给粉丝用户带来不必要的困扰。

以上对本发明实施例广告信息发布方法进行了详细说明，本发明还提供了一种广告信息发布装置。

参见图2，图2是本发明实施例基于微博时间轴timeline的媒体数据发布装置的结构示意图，如图2所示，该装置包括：获取单元201、建模单元202、接收单元203、分析单元204、发送单元205；其中，

获取单元201、用于获取信息发布用户关联的每个信息接收用户的微博相关信息；

建模单元202，用于对信息发布用户关联的每个信息接收用户的微博相关信息进行分析，建立该信息接收用户的兴趣模型，所述兴趣模型包括至少一个筛选项和该信息接收用户在各筛选项下感兴趣的信息类型集合；

接收单元203，用于接收信息发布用户的信息发布请求；

分析单元204，用于接收单元203接收到信息发布用户的信息发布请求时，根据信息发布用户关联的各信息接收用户的兴趣模型、信息发布请求携带的筛选条件、以及信息发布请求携带的媒体数据所属的信息类型确定该信息发布请求的目标信息接收用户；

发送单元205，用于将信息发布请求中携带的媒体数据发送到信息发布请求的每个目标信息接收用户的timeline；

其中，所述筛选条件包括筛选项以及筛选项之间的计算关系。

上述装置中，所述微博相关信息包括以下信息中的一种或多种：微博浏览记录、媒体数据浏览记录、用户属性信息、微博使用场景；

所述建模单元202在对信息接收用户的微博相关信息进行分析，建立该信息接收用户的兴趣模型时，用于：将微博相关信息中的每种信息作为一个筛选项加入该信息接收用户的兴趣模型，基于该种信息分析该信息接收用户感兴趣的信息类型，将分析出的信息类型加入到信息接收用户在该种信息对应筛选项下感兴趣的信息类型集合。

所述建模单元202基于该种信息分析该信息接收用户感兴趣的信息类型包括：

当微博相关信息包括微博浏览记录时，利用预先配置的词库对该信息接收用户的微博流量记录进行切词，去除无效词，确定剩余的每个关键词所属的信息类型，统计每种信息类型的关键词的出现次数，将关键词的出现次数超过第一预设阈值的信息类型确定为该信息接收用户感兴趣的信息类型；其中，所述词库包括多条关键词信息，所述关键词信息包括关键词、关键词所属信息类型；

当微博相关信息包括媒体数据浏览记录时，确定该信息接收用户浏览过的每条媒体数据所属的信息类型，统计每种信息类型的媒体数据的浏览次数，将浏览次数超过第二预设阈值的信息类型确定为该信息接收用户感兴趣的信息类型；

当微博相关信息包括用户属性信息时，将该信息接收用户的用户属性信息与预先设置的属性信息取值范围和信息类型对照表进行匹配，将匹配成功的表项中的所有信息类型确定为该信息接收用户在第三筛选项下感兴趣的信息类型；所述属性信息包括性别和年龄；

当微博相关信息包括微博使用场景时，将信息接收用户的微博使用场景和预先设置的微博使用场景和信息类型对照表进行匹配，将匹配成功的表项中的所有信息类型确定为该信息接收用户感兴趣的信息类型；所述微博使用场景包括网吧、公司、家庭。

上述装置中，所述计算关系包括与运算、或运算；

所述分析单元204在根据各信息接收用户的兴趣模型、信息发布请求携带的筛选条件、以及信息发布请求携带的媒体数据所属的信息类型确定该信息发布请求的目标信息接收用户时，用于：

当所述筛选条件中各筛选项之间的计算关系为与运算时，计算该信息接收用户在所述筛选条件中各筛选项下感兴趣的信息类型集合的交集，如果交集运算结果中包括信息发布请求携带的媒体数据所属信息类型，则确定该信息接收用户是该信息发布请求的目标信息接收用户，否则，确定该信息接收用户不是该信息发布请求的目标信息接收用户；

当所述筛选条件中各筛选项之间的计算关系为或运算时，计算该信息接收用户在所述筛选条件中各筛选项下感兴趣的信息类型集合的并集，如果并集运算结果中包括信息发布请求携带的媒体数据所属信息类型，则确定该信息接收用户是该信息发布请求的目标信息接收用户，否则，确定该信息接收用户不是该信息发布请求的目标信息接收用户。

上述装置还包括设置单元206；

所示设置单元206，用于预先为每个信息接收用户设置单位时间内的信息接收上限；

所述发送单元205在将信息发布请求携带的媒体数据发送到信息发布请求的每个目标信息接收用户之前，进一步用于：判断该目标信息接收用户在当前单位时间内的信息接收条数是否已经达到当前单位时间内的信息接收上限，如果是，则禁止将信息发布请求携带的媒体数据发送到该目标信息接收用户，否则，将信息发布请求携带的媒体数据发送到该目标信息接收用户，并更新该目标信息接收用户在当前单位时间内的信息接收条数。

所述获取单元201，进一步用于根据信息接收用户的唯一标识，从第三系统获取信息发布用户关联的每个信息接收用户的兴趣模型，作为信息接收用户的第二兴趣模型；

所述分析单元204，在接收单元203接收到信息发布用户的信息发布请求的情况下，还根据所述第二兴趣模型、信息发布请求携带的筛选条件、以及信息发布请求携带的媒体数据所属的信息类型确定该信息发布请求的目标信息接收用户，并由发送单元205将信息发布请求中携带的媒体数据发送到每个目标信息接收用户的timeline；

其中，所述筛选条件包括筛选项以及筛选项之间的计算关系。

综上所述，本发明实施例中，根据信息发布用户的每个信息接收用户的微博相关信息分析确定该信息接收用户的兴趣模型；根据信息发布用户的信息发布请求中携带的媒体数据所属信息类型、筛选条件、以及各信息接收用户的兴趣模型确定信息发布请求目标信息接收用户，从而将信息发布请求携带的媒体数据发送到各目标信息接收用户的timeline，一方面可以将信息发布用户要发布的媒体数据精确命中目标用户群，避免了对非目标用户群的骚扰，另一方面，也不需要为了避免对非目标用户群的骚扰而限定信息发布用户的媒体数据发布量和媒体数据所属信息类型，因而可以减少运营工作量。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非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，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种基于微博时间轴timeline的媒体数据发布方法，其特征在于，该方法包括：

获取信息发布用户关联的每个信息接收用户的微博相关信息；所述微博相关信息包括以下信息中的一种或多种：微博浏览记录、媒体数据浏览记录、用户属性信息、微博使用场景；

对信息发布用户关联的每个信息接收用户的微博相关信息进行分析，建立该信息接收用户的兴趣模型，所述兴趣模型包括至少一个筛选项和该信息接收用户在各筛选项下感兴趣的信息类型集合；

在接收到信息发布用户的信息发布请求的情况下，根据信息发布用户关联的各信息接收用户的兴趣模型、信息发布请求携带的筛选条件、以及信息发布请求携带的媒体数据所属的信息类型确定该信息发布请求的目标信息接收用户，将信息发布请求中携带的媒体数据发送到每个目标信息接收用户的timeline；

其中，所述筛选条件包括筛选项以及筛选项之间的计算关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

对信息接收用户的微博相关信息进行分析，建立该信息接收用户的兴趣模型的方法为：将微博相关信息中的每种信息作为一个筛选项加入该信息接收用户的兴趣模型，基于该种信息分析该信息接收用户感兴趣的信息类型，将分析出的信息类型加入到信息接收用户在该种信息对应筛选项下感兴趣的信息类型集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述基于该种信息分析该信息接收用户感兴趣的信息类型包括：

当该种信息为微博浏览记录时，利用预先配置的词库对该信息接收用户的微博浏览记录进行切词，去除无效词，确定剩余的每个关键词所属的信息类型，统计每种信息类型的关键词的出现次数，将关键词的出现次数超过第一预设阈值的信息类型确定为该信息接收用户感兴趣的信息类型；其中，所述词库包括多条关键词信息，所述关键词信息包括关键词、关键词所属信息类型；

当该种信息为媒体数据浏览记录时，确定该信息接收用户浏览过的每条媒体数据所属的信息类型，统计每种信息类型的媒体数据的浏览次数，将浏览次数超过第二预设阈值的信息类型确定为该信息接收用户感兴趣的信息类型；

当该种信息为用户属性信息时，将该信息接收用户的用户属性信息与预先设置的属性信息取值范围和信息类型对照表进行匹配，将匹配成功的表项中的所有信息类型确定为该信息接收用户感兴趣的信息类型；所述用户属性信息包括性别和年龄；

当该种信息为微博使用场景时，将微博使用场景和预先设置的微博使用场景和信息类型对照表进行匹配，将匹配成功的表项中的所有信息类型确定为该信息接收用户感兴趣的信息类型；所述微博使用场景包括网吧、公司、家庭。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述计算关系包括与运算、或运算；

根据各信息接收用户的兴趣模型、信息发布请求携带的筛选条件、以及信息发布请求携带的媒体数据所属的信息类型确定该信息发布请求的目标信息接收用户的方法为：

当所述筛选条件中各筛选项之间的计算关系为与运算时，计算该信息接收用户在所述筛选条件中各筛选项下感兴趣的信息类型集合的交集，如果交集运算结果中包括信息发布请求携带的媒体数据所属信息类型，则确定该信息接收用户是该信息发布请求的目标信息接收用户，否则，确定该信息接收用户不是该信息发布请求的目标信息接收用户；

当所述筛选条件中各筛选项之间的计算关系为或运算时，计算该信息接收用户在所述筛选条件中各筛选项下感兴趣的信息类型集合的并集，如果并集运算结果中包括信息发布请求携带的媒体数据所属信息类型，则确定该信息接收用户是该信息发布请求的目标信息接收用户，否则，确定该信息接收用户不是该信息发布请求的目标信息接收用户。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

预先为每个信息接收用户设置单位时间内的信息接收上限；

将信息发布请求中的媒体数据发送到信息发布请求的每个目标信息接收用户之前，进一步包括：判断该目标信息接收用户在当前单位时间内的信息接收条数是否已经达到当前单位时间内的信息接收上限，如果是，则禁止将信息发布请求中的媒体数据发送到该目标信息接收用户，否则，将信息发布请求中的媒体数据发送到该目标信息接收用户，并更新该目标信息接收用户在当前单位时间内的信息接收条数。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据信息接收用户的唯一标识，从第三系统获取信息发布用户关联的每个信息接收用户的兴趣模型，作为信息接收用户的第二兴趣模型；

在接收到信息发布用户的信息发布请求的情况下，还根据所述第二兴趣模型、信息发布请求携带的筛选条件、以及信息发布请求携带的媒体数据所属的信息类型确定该信息发布请求的目标信息接收用户，将信息发布请求中携带的媒体数据发送到每个目标信息接收用户的timeline；

其中，所述筛选条件包括筛选项以及筛选项之间的计算关系。

7.一种基于微博时间轴timeline的媒体数据发布装置，其特征在于，该装置包括：获取单元、建模单元、接收单元、分析单元、发送单元；

所述获取单元、用于获取信息发布用户关联的每个信息接收用户的微博相关信息；所述微博相关信息包括以下信息中的一种或多种：微博浏览记录、媒体数据浏览记录、用户属性信息、微博使用场景；

所述建模单元，用于对信息发布用户关联的每个信息接收用户的微博相关信息进行分析，建立该信息接收用户的兴趣模型，所述兴趣模型包括至少一个筛选项和该信息接收用户在各筛选项下感兴趣的信息类型集合；

所述接收单元，用于接收信息发布用户的信息发布请求；

所述分析单元，用于在接收单元接收到信息发布用户的信息发布请求的情况下，根据信息发布用户关联的各信息接收用户的兴趣模型、信息发布请求携带的筛选条件、以及信息发布请求携带的媒体数据所属的信息类型确定该信息发布请求的目标信息接收用户；

所述发送单元，用于将信息发布请求中携带的媒体数据发送到信息发布请求的每个目标信息接收用户的timeline；

其中，所述筛选条件包括筛选项以及筛选项之间的计算关系。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，

所述建模单元在对信息接收用户的微博相关信息进行分析，建立该信息接收用户的兴趣模型时，用于：将微博相关信息中的每种信息作为一个筛选项加入该信息接收用户的兴趣模型，基于该种信息分析该信息接收用户感兴趣的信息类型，将分析出的信息类型加入到信息接收用户在该种信息对应筛选项下感兴趣的信息类型集合。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，

所述建模单元基于该种信息分析该信息接收用户感兴趣的信息类型包括：

当微博相关信息包括微博浏览记录时，利用预先配置的词库对该信息接收用户的微博浏览记录进行切词，去除无效词，确定剩余的每个关键词所属的信息类型，统计每种信息类型的关键词的出现次数，将关键词的出现次数超过第一预设阈值的信息类型确定为该信息接收用户感兴趣的信息类型；其中，所述词库包括多条关键词信息，所述关键词信息包括关键词、关键词所属信息类型；

当微博相关信息包括媒体数据浏览记录时，确定该信息接收用户浏览过的每条媒体数据所属的信息类型，统计每种信息类型的媒体数据的浏览次数，将浏览次数超过第二预设阈值的信息类型确定为该信息接收用户感兴趣的信息类型；

当微博相关信息包括用户属性信息时，将该信息接收用户的用户属性信息与预先设置的属性信息取值范围和信息类型对照表进行匹配，将匹配成功的表项中的所有信息类型确定为该信息接收用户感兴趣的信息类型；所述用户属性信息包括性别和年龄；

当微博相关信息包括微博使用场景时，将该信息接收用户的微博使用场景和预先设置的微博使用场景和信息类型对照表进行匹配，将匹配成功的表项中的所有信息类型确定为该信息接收用户感兴趣的信息类型；所述微博使用场景包括网吧、公司、家庭。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，

所述计算关系包括与运算、或运算；

所述分析单元在根据各信息接收用户的兴趣模型、信息发布请求携带的筛选条件、以及信息发布请求携带的媒体数据所属的信息类型确定该信息发布请求的目标信息接收用户时，用于：

当所述筛选条件中各筛选项之间的计算关系为与运算时，计算该信息接收用户在所述筛选条件中各筛选项下感兴趣的信息类型集合的交集，如果交集运算结果中包括信息发布请求携带的媒体数据所属信息类型，则确定该信息接收用户是该信息发布请求的目标信息接收用户，否则，确定该信息接收用户不是该信息发布请求的目标信息接收用户；

当所述筛选条件中各筛选项之间的计算关系为或运算时，计算该信息接收用户在所述筛选条件中各筛选项下感兴趣的信息类型集合的并集，如果并集运算结果中包括信息发布请求携带的媒体数据所属信息类型，则确定该信息接收用户是该信息发布请求的目标信息接收用户，否则，确定该信息接收用户不是该信息发布请求的目标信息接收用户。

11.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，该装置还包括设置单元；

所示设置单元，用于预先为每个信息接收用户设置单位时间内的信息接收上限；

所述发送单元在将信息发布请求携带的媒体数据发送到信息发布请求的每个目标信息接收用户之前，进一步用于：判断该目标信息接收用户在当前单位时间内的信息接收条数是否已经达到当前单位时间内的信息接收上限，如果是，则禁止将信息发布请求携带的媒体数据发送到该目标信息接收用户，否则，将信息发布请求携带的媒体数据发送到该目标信息接收用户，并更新该目标信息接收用户在当前单位时间内的信息接收条数。

12.根据权利要求7-11任一项所述的装置，其特征在于，

所述获取单元，进一步用于根据信息接收用户的唯一标识，从第三系统获取信息发布用户关联的每个信息接收用户的兴趣模型，作为信息接收用户的第二兴趣模型；

所述分析单元，在接收单元接收到信息发布用户的信息发布请求的情况下，还根据所述第二兴趣模型、信息发布请求携带的筛选条件、以及信息发布请求携带的媒体数据所属的信息类型确定该信息发布请求的目标信息接收用户，并由发送单元将信息发布请求中携带的媒体数据发送到每个目标信息接收用户的timeline；

其中，所述筛选条件包括筛选项以及筛选项之间的计算关系。