CN105335509B - 一种推荐活动信息的方法、装置及服务器 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种推荐活动信息的方法、装置及服务器。其中，该方法包括：接收用户的终端发送的新闻浏览请求，新闻浏览请求包括用户标识和网页地址；根据网页地址获取新闻信息列表，及根据用户标识获取用户的历史点击记录；根据历史点击记录，从活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息；将筛选的活动信息插入新闻信息列表中，发送新闻信息列表给用户的终端。本发明选取了用户偏好值最大的活动信息，并且将该活动信息插入新闻信息列表中，如此推荐的活动信息是用户感兴趣的信息，且活动信息可以与新闻同时显示，用户在浏览新闻信息列表时就可以看到活动信息，提高了活动信息对应的用户参与量。

Description

一种推荐活动信息的方法、装置及服务器

技术领域

本发明涉及互联网通信领域，具体而言，涉及一种推荐活动信息的方法、装置及服务器。

背景技术

阅读新闻已成为用户的生活习惯，每天都有大量用户登录新闻类的服务器阅读新闻，此时为了充分发掘这部分用户市场，服务器通常向用户推荐活动信息，以引导用户参与活动来创造商业价值。

当前，相关技术中提供了一种推荐活动信息的方法，包括：当检测到用户的终端登录服务器时，服务器获取预设的活动信息，以短消息的形式将获取的活动信息推荐给用户的终端。用户的终端以提醒消息的形式提示用户接收到短消息，用户点击该短消息时显示短消息中的活动信息。

但以短消息来推荐活动信息时，活动信息与新闻无法同时显示，且推荐的活动信息并不一定是用户感兴趣的活动信息，因此用户查看活动信息的可能性很低，进而降低了活动信息对应的用户参与量。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种推荐活动信息的方法及装置，选取用户偏好值最大的活动信息，并且将该活动信息插入新闻信息列表中，如此推荐的活动信息是用户感兴趣的信息，且活动信息可以与新闻同时显示，提高了活动信息对应的用户参与量。

第一方面，本发明实施例提供了一种推荐活动信息的方法，所述方法包括：

接收用户的终端发送的新闻浏览请求，所述新闻浏览请求包括用户标识和网页地址；

根据所述网页地址获取新闻信息列表，及根据所述用户标识获取所述用户的历史点击记录；

根据所述历史点击记录，从活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息；

将筛选的所述活动信息插入所述新闻信息列表中，发送所述新闻信息列表给所述用户的终端。

结合第一方面，本发明实施例提供了上述第一方面的第一种可能的实现方式，其中，所述根据所述历史点击记录，从活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息，包括：

分别确定活动列表包括的每个活动信息对应的类型标签；

根据所述历史点击记录及所述每个活动信息对应的类型标签，分别计算所述每个活动信息的用户偏好值；

从所述每个活动信息中选择用户偏好值最大的活动信息。

结合第一方面的第一种可能的实现方式，本发明实施例提供了上述第一方面的第二种可能的实现方式，其中，所述历史点击记录包括所述用户过去预设时间段内点击的新闻信息对应的类型标签及所述类型标签的点击次数；

所述根据所述历史点击记录及所述每个活动信息对应的类型标签，分别计算所述每个活动信息的用户偏好值，包括：

从所述历史点击记录中，获取活动信息对应的每个类型标签的点击次数；

统计所述活动信息对应的每个类型标签的点击次数之和，将统计的和值确定为所述活动信息的用户偏好值。

结合第一方面，本发明实施例提供了上述第一方面的第三种可能的实现方式，其中，所述将筛选的所述活动信息插入所述新闻信息列表中，包括：

将筛选的所述活动信息插入所述新闻信息列表中的预设位置处；或者，

从所述新闻信息列表中确定与筛选的所述活动信息之间的相似度最高的新闻信息，将所述活动信息插入确定的所述新闻信息的位置处。

结合第一方面的第三种可能的实现方式，本发明实施例提供了上述第一方面的第四种可能的实现方式，其中，所述从所述新闻信息列表中确定与筛选的所述活动信息之间的相似度最高的新闻信息，包括：

分别确定所述新闻信息列表中每个新闻信息对应的类型标签，及确定筛选的所述活动信息对应的类型标签；

分别确定所述每个新闻信息对应的类型标签中与所述活动信息对应的类型标签相同的个数；

将确定的所述每个新闻信息对应的个数分别确定为所述每个新闻信息与所述活动信息之间的相似度；

从所述每个新闻信息中选择相似度最高的新闻信息。

结合第一方面，本发明实施例提供了上述第一方面的第五种可能的实现方式，其中，所述发送所述新闻信息列表给所述用户的终端之后，还包括：

接收用户的终端发送的某个新闻信息的浏览请求，所述新闻信息的浏览请求包括所述用户的用户标识和所述新闻信息的标识；

根据所述用户标识获取所述用户的历史点击记录，根据所述新闻信息的标识确定所述新闻信息对应的类型标签；

查询所述历史点击记录中是否包含所述新闻信息对应的类型标签；

如果是，则将所述历史点击记录中所述新闻信息对应的类型标签对应的点击次数加一；

如果否，则将所述新闻信息对应的类型标签添加到所述历史点击记录中，并设置所述类型标签对应的点击次数为一。

结合第一方面，本发明实施例提供了上述第一方面的第六种可能的实现方式，其中，所述根据所述用户标识获取所述用户的历史点击记录之前，还包括：

根据所述用户标识获取所述用户对应的集中浏览时间区间，判断当前时间是否在所述集中浏览时间区间内，如果是，则执行所述根据所述用户标识获取所述用户的历史点击记录的操作；如果否，则直接将所述新闻信息列表发送给所述用户的终端。

结合第一方面的第六种可能的实现方式，本发明实施例提供了上述第一方面的第七种可能的实现方式，其中，所述根据所述用户标识获取所述用户对应的集中浏览时间区间之前，还包括：

每次接收到用户的终端发送的新闻浏览请求时，将所述新闻浏览请求的接收时间记录在所述用户的浏览时间记录中；根据所述用户的浏览时间记录确定所述用户的集中浏览时间区间，存储所述用户的用户标识与所述集中浏览时间区间的对应关系。

结合第一方面，本发明实施例提供了上述第一方面的第八种可能的实现方式，其中，所述将筛选的所述活动信息插入所述新闻信息列表中之前，还包括：

根据所述用户标识获取所述用户对应的已下发活动队列；

判断所述已下发活动队列中是否包含与筛选的所述活动信息之间的相似度大于预设阈值的活动信息；

如果否，则执行将筛选的所述活动信息插入所述新闻信息列表中的操作；

如果是，则从所述活动列表剔除所述活动信息，从剔除后的活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息。

结合第一方面的第八种可能的实现方式，本发明实施例提供了上述第一方面的第九种可能的实现方式，其中，所述判断所述已下发活动队列中是否包含与筛选的所述活动信息之间的相似度大于预设阈值的活动信息，包括：

确定筛选的所述活动信息对应的类型标签，及确定所述已下发活动队列中每个活动信息对应的类型标签；

获取所述已下发活动队列的每个活动信息对应的类型标签中与筛选的所述活动信息对应的类型标签相同的类型标签的个数；

将所述已下发活动队列的每个活动信息对应的个数分别确定为每个活动信息与筛选的所述活动信息之间的相似度；

将所述已下发活动队列的每个活动信息对应的相似度与预设阈值进行比较，确定所述已下发活动队列中是否包含相似度大于预设阈值的活动信息。

结合第一方面的第八种可能的实现方式，本发明实施例提供了上述第一方面的第十种可能的实现方式，其中，所述将筛选的所述活动信息插入所述新闻信息列表中之后，还包括：

将当前时间作为所述活动信息的下发时间，将所述下发时间及所述活动信息添加到所述用户对应的已下发活动队列中。

结合第一方面的第十种可能的实现方式，本发明实施例提供了上述第一方面的第十一种可能的实现方式，其中，所述将所述下发时间及所述活动信息添加到所述用户对应的已下发活动队列中之前，还包括：

判断所述已下发活动队列是否已存满，如果否，则执行所述将所述下发时间及所述活动信息添加到所述用户对应的已下发活动队列中的操作；

当判断出所述已下发活动队列已存满时，从所述已下发活动队列中确定下发时间与当前时间之间的时间差最大的活动信息，从所述已下发活动队列中移除确定的所述活动信息，执行所述将所述下发时间及所述活动信息添加到所述用户对应的已下发活动队列中的操作。

结合第一方面，本发明实施例提供了上述第一方面的第十二种可能的实现方式，其中，所述接收用户的终端发送的新闻浏览请求之前，还包括：

对活动列表中包括的每个活动信息进行语义分析，分别从所述每个活动信息中提取预设个数个主题词，将所述每个活动信息对应的主题词分别确定为所述每个活动信息对应的类型标签。

结合第一方面的第十二种可能的实现方式，本发明实施例提供了上述第一方面的第十三种可能的实现方式，其中，所述将所述每个活动信息对应的主题词分别确定为所述每个活动信息对应的类型标签之后，还包括：

将所述每个活动信息对应的类型标签组成标签集合；

对新闻信息进行语义分析，从新闻信息中提取多个关键词，查询所述标签集合中是否包含提取的关键词，若包含，则将所述标签集合中包含的关键词确定为所述新闻信息对应的类型标签。

第二方面，本发明实施例提供了一种推荐活动信息的装置，所述装置包括：

接收模块，用于接收用户的终端发送的新闻浏览请求，所述新闻浏览请求包括用户标识和网页地址；

获取模块，用于根据所述网页地址获取新闻信息列表，及根据所述用户标识获取所述用户的历史点击记录；

筛选模块，用于根据所述历史点击记录，从活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息；

插入发送模块，用于将筛选的所述活动信息插入所述新闻信息列表中，发送所述新闻信息列表给所述用户的终端。

结合第二方面，本发明实施例提供了上述第二方面的第一种可能的实现方式，其中，所述筛选模块包括：

第一确定单元，用于分别确定活动列表包括的每个活动信息对应的类型标签；

计算单元，用于根据所述历史点击记录及所述每个活动信息对应的类型标签，分别计算所述每个活动信息的用户偏好值；

选择单元，用于从所述每个活动信息中选择用户偏好值最大的活动信息。

结合第二方面的第一种可能的实现方式，本发明实施例提供了上述第二方面的第二种可能的实现方式，其中，所述历史点击记录包括所述用户过去预设时间段内点击的新闻信息对应的类型标签及所述类型标签的点击次数；所述计算单元包括：

获取子单元，用于从所述历史点击记录中，获取活动信息对应的每个类型标签的点击次数；

统计子单元，用于统计所述活动信息对应的每个类型标签的点击次数之和，将统计的和值确定为所述活动信息的用户偏好值。

结合第二方面，本发明实施例提供了上述第二方面的第三种可能的实现方式，其中，所述插入发送模块包括：

第一插入单元，用于将筛选的所述活动信息插入所述新闻信息列表中的预设位置处；或者，

第二插入单元，用于从所述新闻信息列表中确定与筛选的所述活动信息之间的相似度最高的新闻信息，将所述活动信息插入确定的所述新闻信息的位置处。

结合第二方面的第三种可能的实现方式，本发明实施例提供了上述第二方面的第四种可能的实现方式，其中，所述第二插入单元包括：

确定子单元，用于分别确定所述新闻信息列表中每个新闻信息对应的类型标签，及确定筛选的所述活动信息对应的类型标签；分别确定所述每个新闻信息对应的类型标签中与所述活动信息对应的类型标签相同的个数；将确定的所述每个新闻信息对应的个数分别确定为所述每个新闻信息与所述活动信息之间的相似度；

选择子单元，用于从所述每个新闻信息中选择相似度最高的新闻信息。

结合第二方面，本发明实施例提供了上述第二方面的第五种可能的实现方式，其中，所述装置还包括：

点击次数修改模块，用于接收用户的终端发送的某个新闻信息的浏览请求，所述新闻信息的浏览请求包括所述用户的用户标识和所述新闻信息的标识；根据所述用户标识获取所述用户的历史点击记录，根据所述新闻信息的标识确定所述新闻信息对应的类型标签；查询所述历史点击记录中是否包含所述新闻信息对应的类型标签；如果是，则将所述历史点击记录中所述新闻信息对应的类型标签对应的点击次数加一；如果否，则将所述新闻信息对应的类型标签添加到所述历史点击记录中，并设置所述类型标签对应的点击次数为一

结合第二方面，本发明实施例提供了上述第二方面的第六种可能的实现方式，其中，所述装置还包括：

推荐时间判断模块，用于根据所述用户标识获取所述用户对应的集中浏览时间区间，判断当前时间是否在所述集中浏览时间区间内，如果是，则执行所述根据所述用户标识获取所述用户的历史点击记录的操作；如果否，则直接将所述新闻信息列表发送给所述用户的终端。

结合第二方面的第六种可能的实现方式，本发明实施例提供了上述第二方面的第七种可能的实现方式，其中，所述装置还包括：

存储模块，用于每次接收到用户的终端发送的新闻浏览请求时，将所述新闻浏览请求的接收时间记录在所述用户的浏览时间记录中；根据所述用户的浏览时间记录确定所述用户的集中浏览时间区间，存储所述用户的用户标识与所述集中浏览时间区间的对应关系。

结合第二方面，本发明实施例提供了上述第二方面的第八种可能的实现方式，其中，所述装置还包括：

活动信息去重模块，用于根据所述用户标识获取所述用户对应的已下发活动队列；判断所述已下发活动队列中是否包含与筛选的所述活动信息之间的相似度大于预设阈值的活动信息；如果否，则执行将筛选的所述活动信息插入所述新闻信息列表中的操作；如果是，则从所述活动列表剔除所述活动信息，从剔除后的活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息。

结合第二方面的第八种可能的实现方式，本发明实施例提供了上述第二方面的第九种可能的实现方式，其中，所述活动信息去重模块包括：

第二确定单元，用于确定筛选的所述活动信息对应的类型标签，及确定所述已下发活动队列中每个活动信息对应的类型标签；

获取单元，用于获取所述已下发活动队列的每个活动信息对应的类型标签中与筛选的所述活动信息对应的类型标签相同的类型标签的个数；

第三确定单元，用于将所述已下发活动队列的每个活动信息对应的个数分别确定为每个活动信息与筛选的所述活动信息之间的相似度；

比较单元，用于将所述已下发活动队列的每个活动信息对应的相似度与预设阈值进行比较，确定所述已下发活动队列中是否包含相似度大于预设阈值的活动信息。

结合第二方面的第八种可能的实现方式，本发明实施例提供了上述第二方面的第十种可能的实现方式，其中，所述装置还包括：

添加模块，用于将当前时间作为所述活动信息的下发时间，将所述下发时间及所述活动信息添加到所述用户对应的已下发活动队列中。

结合第二方面的第十种可能的实现方式，本发明实施例提供了上述第二方面的第十一种可能的实现方式，其中，所述装置还包括：

判断模块，用于判断所述已下发活动队列是否已存满，如果否，则执行所述将所述下发时间及所述活动信息添加到所述用户对应的已下发活动队列中的操作；当判断出所述已下发活动队列已存满时，从所述已下发活动队列中确定下发时间与当前时间之间的时间差最大的活动信息，从所述已下发活动队列中移除确定的所述活动信息，执行所述将所述下发时间及所述活动信息添加到所述用户对应的已下发活动队列中的操作。

结合第二方面，本发明实施例提供了上述第二方面的第十二种可能的实现方式，其中，所述装置还包括：

类型标签确定模块，用于对活动列表中包括的每个活动信息进行语义分析，分别从所述每个活动信息中提取预设个数个主题词，将所述每个活动信息对应的主题词分别确定为所述每个活动信息对应的类型标签。

结合第二方面的第十二种可能的实现方式，本发明实施例提供了上述第二方面的第十三种可能的实现方式，其中，所述类型标签确定模块，还用于将所述每个活动信息对应的类型标签组成标签集合；对新闻信息进行语义分析，从新闻信息中提取多个关键词，查询所述标签集合中是否包含提取的关键词，若包含，则将所述标签集合中包含的关键词确定为所述新闻信息对应的类型标签。

第三方面，本发明实施例提供了一种服务器，所述服务器包括：接收器、发送器和处理器；

所述接收器，用于接收用户的终端发送的新闻浏览请求，所述新闻浏览请求包括用户标识和网页地址；

所述处理器，用于根据所述网页地址获取新闻信息列表，及根据所述用户标识获取所述用户的历史点击记录；根据所述历史点击记录，从活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息；将筛选的所述活动信息插入所述新闻信息列表中；

所述发送器，用于发送所述新闻信息列表给所述用户的终端。

在本发明实施例提供的方法、装置及服务器中，根据历史点击记录，从活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息；将筛选的活动信息插入新闻信息列表中，发送新闻信息列表给用户的终端。本发明选取了用户偏好值最大的活动信息，并且将该活动信息插入新闻信息列表中，如此推荐的活动信息是用户感兴趣的信息，且活动信息可以与新闻同时显示，用户在浏览新闻信息列表时就可以看到活动信息，提高了活动信息对应的用户参与量。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1A示出了本发明实施例1所提供的一种推荐活动信息的方法流程图；

图1B示出了本发明实施例1所提供的一种新闻页面的示意图；

图2示出了本发明实施例2所提供的一种推荐活动信息的装置结构示意图；

图3示出了本发明实施例3所提供的一种服务器的装置结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图，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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。

考虑到相关技术中以短消息来推荐活动信息时，活动信息与新闻无法同时显示，且推荐的活动信息并不一定是用户感兴趣的活动信息，因此用户查看活动信息的可能性很低，进而降低了活动信息对应的用户参与量。基于此，本发明实施例提供了一种推荐活动信息的方法、装置及服务器。下面通过实施例进行描述。

实施例1

本发明实施例提供了一种推荐活动信息的方法。本发明实施例的执行主体为服务器。用户通过终端登录服务器请求浏览新闻时，服务器可以通过本发明实施例提供的方法，将奖品信息或活动规则等活动信息推荐给用户。

服务器中预先设置了活动列表，该活动列表中包括多个活动信息，服务器对该活动列表中包括的每个活动信息进行语义分析，分别从每个活动信息中提取预设个数个主题词，将每个活动信息对应的主题词分别确定为每个活动信息对应的类型标签。

为了便于理解上述服务器确定活动信息对应的类型标签的操作，下面举例进行说明。例如，假设预设个数为2，活动信息为“极地赛车运动邀您参加”，则服务器对该活动信息进行语义分析，从该活动信息中提取出2个主题词，假设提取的2个主题词为“赛车”和“运动”，则将主题词“赛车”和“运动”确定为该活动信息对应的类型标签。

服务器通过上述方式确定出活动列表中每个活动信息对应的类型标签后，还将每个活动信息对应的类型标签组成标签集合。通过上述方式确定活动信息对应的类型标签时，不同的活动信息可能存在相同的类型标签。因此在组成上述标签集合后，对于该标签集合中重复的类型标签，可以只保留一个，将其余的删除。

服务器还对新闻信息进行语义分析，从新闻信息中提取多个关键词，查询上述标签集合中是否包含提取的关键词，若包含，则将标签集合中包含的关键词确定为新闻信息对应的类型标签。对于服务器中存储的每个新闻信息，都按照上述方式分别确定出每个新闻信息对应的类型标签。

例如，假设新闻信息为“亚洲赛车运动张三夺冠”，标签集合为{赛车、运动、图书}，服务器对该新闻信息进行语义分析，从该新闻信息中提取出的关键词为“赛车”、“运动”和“张三”，则将提取的关键词中，在该标签集合中存在的关键词作为该新闻信息对应的类型标签，即将关键词“赛车”和“运动”确定为该新闻信息对应的类型标签。

服务器通过上述方式确定出活动列表中每个活动信息对应的类型标签，以及确定出每个新闻信息对应的类型标签之后，如图1A所示，通过如下步骤101-104的操作来将活动信息推荐给用户。

步骤101：接收用户的终端发送的新闻浏览请求，该新闻浏览请求包括用户标识和网页地址。

当用户需要通过终端阅读新闻时，用户点击终端显示的新闻导航链接来触发浏览指令，当终端检测到该新闻导航链接触发的浏览指令时，终端获取该用户的用户标识及该新闻导航链接对应的网页地址，发送新闻浏览请求给服务器，并在该新闻浏览请求中携带获取的用户标识和网页地址。服务器接收用户的终端发送的该新闻浏览请求。上述用户的用户标识可以为用户的用户账号。

步骤102：根据该网页地址获取新闻信息列表，及根据该用户标识获取用户的历史点击记录。

服务器中存储有新闻导航链接对应的网页地址与新闻信息列表的对应关系，新闻信息列表中包括多个新闻信息。服务器接收到终端发送的新闻浏览请求后，根据该新闻浏览请求包括的网页地址，从存储的网页地址与新闻信息列表的对应关系中获取对应的新闻信息列表。

另外，服务器中还存储有用户标识与历史点击记录的对应关系，用户的历史点击记录中记录了用户在过去预设时间段内点击的新闻信息对应的类型标签及类型标签的点击次数。例如，历史点击记录中记录了用户在过去一天里点击的新闻信息对应的类型标签分别为“赛车”和“运动”，且类型标签“赛车”对应的点击次数为10次，类型标签“运动”对应的点击次数为20次。

服务器接收到终端发送的新闻浏览请求后，根据该新闻浏览请求包括的用户标识，从用户标识与历史点击记录的对应关系中获取该用户的历史点击记录。

由于一天当中用户可能在多个时间段阅读新闻，但用户阅读新闻的时间可能集中在某个时间段内，如用户可能习惯在早上或晚上的某个时间段内阅读新闻。如果在用户集中阅读新闻的时间段内向用户推荐活动信息，则用户浏览该活动信息并参与该活动的可能性更大，因此本发明实施例中，服务器还确定用户阅读新闻的集中浏览时间区间，具体确定过程如下：

每次接收到用户的终端发送的新闻浏览请求时，将新闻浏览请求的接收时间记录在用户的浏览时间记录中；根据用户的浏览时间记录确定用户的集中浏览时间区间，存储用户的用户标识与集中浏览时间区间的对应关系。

在本发明实施例中，服务器可以根据用户的浏览时间记录，通过K-means(K均值)算法等聚类算法来确定用户的集中浏览时间区间。

上述浏览时间记录中记录了用户每天浏览新闻的时间。服务器中预先设置了预设时间长度的时间单位，预设时间长度可以为一个小时或两个小时等。服务器从用户的浏览时间记录中获取过去一天用户浏览新闻的时间记录，根据预设的时间单位将过去一天的时间记录划分为若干子记录，确定每个子记录中包括的接收时间的数目，将包括接收时间的数目最多的子记录对应的时间区间确定为用户的集中浏览时间区间。或者将包括接收时间的数目大于预设数目的子记录对应的时间区间确定为用户的集中浏览时间区间。

在本发明实施例中，服务器还可以从用户的浏览时间记录中获取过去预设天数的时间记录，然后按照上述方式分别确定过去预设天数的时间记录中每天的时间记录对应的集中浏览时间区间，计算确定的每个集中浏览时间区间的下限值的平均值及上限值的平均值，将该下限值的平均值与上限值的平均值组成的时间区间确定为用户的集中浏览时间区间。

通过上述方式获取到用户的集中浏览时间区间后，存储该用户的用户标识与集中浏览时间区间的对应关系。本发明实施例在根据用户标识获取用户的历史点击记录之前，服务器先根据用户的用户标识，从用户标识与集中浏览时间区间的对应关系中获取用户对应的集中浏览时间区间，判断当前时间是否在该集中浏览时间区间内，如果是，则确定当前用户浏览新闻的可能性很大，则执行根据用户标识获取用户的历史点击记录的操作，如此后续将活动信息推荐给用户时用户浏览活动信息并参与活动的可能性很大；如果否，则确定用户当前浏览新闻的可能性很小，若此时推荐活动信息给用户，则用户浏览活动信息并参与活动的可能性很小，所以此时可不推荐活动信息给用户，而是直接将获取的新闻信息列表发送给用户的终端，。

通过上述步骤102的操作获取用户的历史点击记录后，通过如下步骤103的操作获取用户偏好值最大的活动信息，以提高用户浏览活动信息并参与活动的可能性。

步骤103：根据该历史点击记录，从活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息。

服务器分别确定活动列表包括的每个活动信息对应的类型标签；根据该历史点击记录及每个活动信息对应的类型标签，分别计算每个活动信息的用户偏好值；从每个活动信息中选择用户偏好值最大的活动信息。

历史点击记录包括用户过去预设时间段内点击的新闻信息对应的类型标签及类型标签的点击次数。对于活动列表中包括的每个活动信息，服务器都从该历史点击记录中，获取活动信息对应的每个类型标签的点击次数。统计活动信息对应的每个类型标签的点击次数之和，将统计的和值确定为活动信息的用户偏好值。通过上述方式统计出活动列表中每个活动信息的用户偏好值后，从活动列表中选择出用户偏好值最大的活动信息。

步骤104：将筛选的活动信息插入新闻信息列表中，发送该新闻信息列表给用户的终端。

在本发明实施例中，可以在服务器中预先设置插入活动信息的预设位置，该预设位置可以为新闻信息列表的上侧、下侧、左侧、右侧或新闻信息列表中排序的序号为预设序号的新闻信息的位置处。服务器将筛选的活动信息插入新闻信息列表中的上述预设位置处，然后将该新闻信息列表发送给用户的终端。

由于新闻信息列表中包含多个不同信息内容的新闻信息，因此可能存在信息内容与筛选的活动信息的内容相似的新闻信息，由于筛选的活动信息的用户偏好值是依据历史点击记录中用户过去预设时间段内点击的新闻信息来计算的，因此与筛选的活动信息的内容相似的新闻信息也是用户比较偏好的新闻信息，用户浏览该新闻信息的可能性很大，若将筛选的活动信息插入与其相似的新闻信息处，则用户在浏览该新闻信息时会看到该活动信息，并极有可能参与该活动信息对应的活动。

所以本发明实施例中，服务器还从新闻信息列表中确定与筛选的活动信息之间的相似度最高的新闻信息，并将活动信息插入确定的新闻信息的位置处。

服务器分别确定新闻信息列表中每个新闻信息对应的类型标签，及确定筛选的活动信息对应的类型标签；分别确定每个新闻信息对应的类型标签中与该活动信息对应的类型标签相同的个数；将确定的每个新闻信息对应的个数分别确定为每个新闻信息与该活动信息之间的相似度；从每个新闻信息中选择相似度最高的新闻信息。

服务器通过上述方式选择出相似度最高的新闻信息，并将用户偏好值最大的活动信息插入到新闻信息列表中该相似度最高的新闻信息处后，发送该新闻信息列表给用户的终端。

在本发明实施例中，虽然用户偏好的新闻信息的类型会随着时间发生改变，但是两天或一周等短时间内用户偏好的新闻信息的类型可能会保持不变，如此在短时间内根据用户的历史点击记录可能会筛选出相同或相似的活动信息。例如，在连续两天内筛选出的用户偏好值最大的活动信息为相同的活动信息。此时若连续两天都推荐相同的活动信息给用户，则用户浏览该活动信息的可能性很低，且用户体验很差。

为了避免推荐相同或相似的活动信息的问题，本发明实施例在服务器中存储了用户标识与已下发活动队列的对应关系，该已下发活动队列中存储了已给用户推荐过的活动信息。服务器在将筛选的活动信息插入新闻信息列表中之前，还根据用户的用户标识，从用户表示与已下发活动队列中获取该用户对应的已下发活动队列。判断该已下发活动队列中是否包含与筛选的活动信息之间的相似度大于预设阈值的活动信息，如果否，则将筛选的活动信息插入新闻信息列表中，然后将新闻信息列表发送给用户的终端。如果是，则从活动列表中剔除筛选的活动信息，然后从剔除后的活动列表中重新筛选用户偏好值最大的活动信息，此处筛选操作与步骤103中的操作相同，不再赘述。再次筛选出用户偏好值最大的活动信息后，还需要查看已下发活动队列中是否包含与其相同或相似的活动信息，直到最终筛选出不重复的活动信息。

上述判断已下发活动队列中是否包含与筛选的活动信息之间的相似度大于预设阈值的活动信息，具体包括：

服务器确定筛选的活动信息对应的类型标签，及确定该已下发活动队列中每个活动信息对应的类型标签；获取已下发活动队列的每个活动信息对应的类型标签中与筛选的活动信息对应的类型标签相同的类型标签的个数；将已下发活动队列的每个活动信息对应的个数分别确定为每个活动信息与筛选的活动信息之间的相似度；将已下发活动队列的每个活动信息对应的相似度与预设阈值进行比较，确定已下发活动队列中是否包含相似度大于预设阈值的活动信息。

通过上述方式对筛选的活动信息进行去重处理后，将最终筛选的活动信息插入新闻信息列表中，然后服务器还将当前时间作为活动信息的下发时间，将该下发时间及插入新闻信息列表中的活动信息添加到用户对应的已下发活动队列中。

在将上述下发时间及活动信息添加到用户对应的已下发活动队列中时，服务器还需先判断用户对应的已下发活动队列是否已存满，在未存满时将上述下发时间及活动信息直接添加到已下发活动队列中，在已存满时先对已下发活动队列进行溢出处理，再将上述下发时间及活动信息添加到已下发活动队列中。具体包括：

服务器判断已下发活动队列是否已存满，如果否，则执行将下发时间及活动信息添加到用户对应的已下发活动队列中的操作；当判断出已下发活动队列已存满时，从已下发活动队列中确定下发时间与当前时间之间的时间差最大的活动信息，从已下发活动队列中移除确定的活动信息，执行将下发时间及活动信息添加到用户对应的已下发活动队列中的操作。

在本发明实施例中，服务器发送插入了活动信息的新闻信息列表给用户的终端。用户的终端接收该新闻信息列表，根据该新闻信息列表渲染并显示新闻页面，该新闻页面中包括多个新闻信息对应的超链接及服务器推荐的活动信息。用户的终端显示的新闻页面可以为如图1B所示的页面，在图1B中推荐的活动信息“极地赛车运动邀您参加”插入在新闻信息“亚洲赛车运动张三夺冠”处，该活动信息与该新闻信息的内容相似，用户在浏览该新闻信息时会看到该活动信息。

用户浏览该新闻页面，当用户需要阅读某个新闻信息的详细内容时，用户点击该新闻信息对应的超链接，用户的终端当检测到该超链接触发的浏览指令时，发送该新闻信息的浏览请求给服务器，该新闻信息的浏览请求包括该用户的用户标识和该新闻信息的标识，该新闻信息的标识可以为该新闻信息对应的网页地址或新闻标题等。

此时服务器接收用户的终端发送的该新闻信息的浏览请求，根据该用户标识获取该用户的历史点击记录，根据该新闻信息的标识确定该新闻信息对应的类型标签；查询历史点击记录中是否包含该新闻信息对应的类型标签；如果是，则将历史点击记录中该新闻信息对应的类型标签对应的点击次数加一；如果否，则将该新闻信息对应的类型标签添加到历史点击记录中，并设置该类型标签对应的点击次数为一。

通过上述方式在用户浏览某个新闻信息时，在该用户的历史点击记录中修改该新闻信息对应的类型标签的点击次数，如此确保历史点击记录中记录用户最新的浏览新闻的情况，后续利用该历史点击记录来筛选活动信息时准确性更高，筛选出的用户偏好值最大的活动信息更加符合用户的偏好。

本发明实施例中，通过类型标签将新闻信息和活动信息关联起来，根据用户的历史点击记录，识别用户近期阅读新闻的个人喜好情况，筛选出用户偏好值最大的活动信息，并将用户偏好值最大的活动信息插入到新闻信息列表中，如此可以增加用户阅读新闻信息的趣味性和多元化，提高用户对活动信息对应的活动的参与度，而且活动信息也会吸引用户每天浏览新闻，提高新闻信息的访问量。本发明实施例中，活动信息的推荐具有一定的实时性，若用户个人喜好发生变化，则推荐的活动信息的类型也会自适应的发生变化。且活动信息的推荐是基于用户的历史点击记录的，不需要人工干预，自动化程度高，可节约人力成本，活动列表中包括的活动信息的数目越多，本发明实施例的推荐效果越明显。

在本发明实施例中，根据历史点击记录，从活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息；将筛选的活动信息插入新闻信息列表中，发送新闻信息列表给用户的终端。本发明选取了用户偏好值最大的活动信息，并且将该活动信息插入新闻信息列表中，如此推荐的活动信息是用户感兴趣的信息，且活动信息可以与新闻同时显示，用户在浏览新闻信息列表时就可以看到活动信息，提高了活动信息对应的用户参与量。

实施例2

参见图2，本发明实施例提供了一种推荐活动信息的装置，该装置用于执行上述实施例1提供的推荐活动信息的方法。该装置具体包括：

接收模块201，用于接收用户的终端发送的新闻浏览请求，新闻浏览请求包括用户标识和网页地址；

获取模块202，用于根据网页地址获取新闻信息列表，及根据用户标识获取用户的历史点击记录；

筛选模块203，用于根据获取模块202获取的历史点击记录，从活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息；

插入发送模块204，用于将筛选模块203筛选的活动信息插入新闻信息列表中，发送新闻信息列表给用户的终端。

上述筛选模块203通过第一确定单元、计算单元和选择单元来筛选用户偏好值最大的活动信息。

第一确定单元，用于分别确定活动列表包括的每个活动信息对应的类型标签；计算单元，用于根据历史点击记录及每个活动信息对应的类型标签，分别计算每个活动信息的用户偏好值；选择单元，用于从每个活动信息中选择用户偏好值最大的活动信息。

在本发明实施例中，历史点击记录包括用户过去预设时间段内点击的新闻信息对应的类型标签及类型标签的点击次数；上述计算单元通过获取子单元和统计子单元来计算活动信息的用户偏好值。

获取子单元，用于从历史点击记录中，获取活动信息对应的每个类型标签的点击次数；统计子单元，用于统计活动信息对应的每个类型标签的点击次数之和，将统计的和值确定为活动信息的用户偏好值。

在本发明实施例中，可以预先设置插入活动信息的预设位置，该预设位置可以为新闻信息列表的上侧、下侧、左侧、右侧或新闻信息列表中排序的序号为预设序号的新闻信息的位置处。此时插入发送模块204可以通过第一插入单元来将活动信息插入新闻信息列表中。

另外，由于新闻信息列表中包含多个不同信息内容的新闻信息，新闻信息列表中可能存在信息内容与筛选的活动信息的内容相似的新闻信息，由于筛选的活动信息的用户偏好值是依据历史点击记录中用户过去预设时间段内点击的新闻信息来计算的，因此与筛选的活动信息的内容相似的新闻信息也是用户比较偏好的新闻信息，用户浏览该新闻信息的可能性很大，若将筛选的活动信息插入与其相似的新闻信息处，则用户在浏览该新闻信息时会看到该活动信息，并极有可能参与该活动信息对应的活动。所以本发明实施例中，插入发送模块204还可以通过第二插入单元来将活动信息插入新闻信息列表中。

第一插入单元，用于将筛选的活动信息插入新闻信息列表中的预设位置处；或者，

第二插入单元，用于从新闻信息列表中确定与筛选的活动信息之间的相似度最高的新闻信息，将活动信息插入确定的新闻信息的位置处。

上述第二插入单元通过确定子单元和选择子单元来确定与筛选的活动信息之间的相似度最高的新闻信息。

确定子单元，用于分别确定新闻信息列表中每个新闻信息对应的类型标签，及确定筛选的活动信息对应的类型标签；分别确定每个新闻信息对应的类型标签中与活动信息对应的类型标签相同的个数；将确定的每个新闻信息对应的个数分别确定为每个新闻信息与活动信息之间的相似度；选择子单元，用于从每个新闻信息中选择相似度最高的新闻信息。

在本发明实施例中，插入发送模块204发送插入了活动信息的新闻信息列表给用户的终端。用户的终端接收该新闻信息列表，根据该新闻信息列表渲染并显示新闻页面，该新闻页面中包括多个新闻信息对应的超链接及服务器推荐的活动信息。用户浏览该新闻页面，当用户需要阅读某个新闻信息的详细内容时，用户点击该新闻信息对应的超链接，用户的终端当检测到该超链接触发的浏览指令时，发送该新闻信息的浏览请求给本发明实施例提供的装置，该新闻信息的浏览请求包括该用户的用户标识和该新闻信息的标识，该新闻信息的标识可以为该新闻信息对应的网页地址或新闻标题等。此时该装置还通过点击次数修改模块来修改历史点击记录中类型标签的点击次数。

点击次数修改模块，用于接收用户的终端发送的某个新闻信息的浏览请求，新闻信息的浏览请求包括用户的用户标识和新闻信息的标识；根据用户标识获取用户的历史点击记录，根据新闻信息的标识确定新闻信息对应的类型标签；查询历史点击记录中是否包含新闻信息对应的类型标签；如果是，则将历史点击记录中新闻信息对应的类型标签对应的点击次数加一；如果否，则将新闻信息对应的类型标签添加到历史点击记录中，并设置类型标签对应的点击次数为一。

由于在一天当中用户可能在多个时间段阅读新闻，但用户阅读新闻的时间可能集中在某个时间段内，如用户可能习惯在早上或晚上的某个时间段内阅读新闻。如果在用户集中阅读新闻的时间段内向用户推荐活动信息，则用户浏览该活动信息并参与该活动的可能性更大，因此本发明实施例中，还通过存储模块来存储用户的集中浏览时间区间。

存储模块，用于每次接收到用户的终端发送的新闻浏览请求时，将新闻浏览请求的接收时间记录在用户的浏览时间记录中；根据用户的浏览时间记录确定用户的集中浏览时间区间，存储用户的用户标识与集中浏览时间区间的对应关系。

然后该装置还通过推荐时间判断模块判断当前时间是否在该用户的集中浏览时间区间内。

推荐时间判断模块，用于根据用户标识获取用户对应的集中浏览时间区间，判断当前时间是否在集中浏览时间区间内，如果是，则执行根据用户标识获取用户的历史点击记录的操作；如果否，则直接将新闻信息列表发送给用户的终端。

在本发明实施例中，虽然用户偏好的新闻信息的类型会随着时间发生改变，但是两天或一周等短时间内用户偏好的新闻信息的类型可能会保持不变，如此在短时间内根据用户的历史点击记录可能会筛选出相同或相似的活动信息。例如，在连续两天内筛选出的用户偏好值最大的活动信息为相同的活动信息。此时若连续推荐相同的活动信息给用户，则用户浏览该活动信息的可能性很低，且用户体验很差。

为了避免推荐相同或相似的活动信息的问题，本发明实施例中，在该装置中存储了用户标识与已下发活动队列的对应关系，该已下发活动队列中存储了已给用户推荐过的活动信息。该装置还通过如下活动信息去重模块判断筛选的活动信息是否在该用户的已下发活动队列中。

活动信息去重模块，用于根据用户标识获取用户对应的已下发活动队列；判断已下发活动队列中是否包含与筛选的活动信息之间的相似度大于预设阈值的活动信息；如果否，则执行将筛选的活动信息插入新闻信息列表中的操作；如果是，则从活动列表剔除活动信息，从剔除后的活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息。

上述活动信息去重模块通过第二确定单元、获取单元、第三确定单元和比较单元来判断已下发活动队列中是否包含与筛选的活动信息之间的相似度大于预设阈值的活动信息。

第二确定单元，用于确定筛选的活动信息对应的类型标签，及确定已下发活动队列中每个活动信息对应的类型标签；获取单元，用于获取已下发活动队列的每个活动信息对应的类型标签中与筛选的活动信息对应的类型标签相同的类型标签的个数；第三确定单元，用于将已下发活动队列的每个活动信息对应的个数分别确定为每个活动信息与筛选的活动信息之间的相似度；比较单元，用于将已下发活动队列的每个活动信息对应的相似度与预设阈值进行比较，确定已下发活动队列中是否包含相似度大于预设阈值的活动信息。

在插入发送模块204将最终筛选的活动信息插入新闻信息列表中之后，该装置还通过添加模块将该活动信息添加到该用户的已下发活动队列中。添加模块，用于将当前时间作为活动信息的下发时间，将下发时间及活动信息添加到用户对应的已下发活动队列中。

在添加模块将该活动信息添加到该用户的已下发活动队列中之前，还通过判断模块判断该已下发活动队列是否已存满。

判断模块，用于判断已下发活动队列是否已存满，如果否，则执行将下发时间及活动信息添加到用户对应的已下发活动队列中的操作；当判断出已下发活动队列已存满时，从已下发活动队列中确定下发时间与当前时间之间的时间差最大的活动信息，从已下发活动队列中移除确定的活动信息，执行将下发时间及活动信息添加到用户对应的已下发活动队列中的操作。

在本发明实施例中，该装置中预设了活动列表，且该装置中存储了大量的新闻信息，该装置通过如下类型标签确定模块来确定活动列表中每个活动信息对应的类型标签，以及确定每个新闻信息对应的类型标签。

类型标签确定模块，用于对活动列表中包括的每个活动信息进行语义分析，分别从每个活动信息中提取预设个数个主题词，将每个活动信息对应的主题词分别确定为每个活动信息对应的类型标签。

上述类型标签确定模块，还用于将每个活动信息对应的类型标签组成标签集合；对新闻信息进行语义分析，从新闻信息中提取多个关键词，查询标签集合中是否包含提取的关键词，若包含，则将标签集合中包含的关键词确定为新闻信息对应的类型标签。

在本发明实施例中，根据历史点击记录，从活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息；将筛选的活动信息插入新闻信息列表中，发送新闻信息列表给用户的终端。本发明选取了用户偏好值最大的活动信息，并且将该活动信息插入新闻信息列表中，如此推荐的活动信息是用户感兴趣的信息，且活动信息可以与新闻同时显示，用户在浏览新闻信息列表时就可以看到活动信息，提高了活动信息对应的用户参与量。

实施例3

参见图3，本发明实施例提供了一种服务器，该服务器用于执行上述实施例1提供的推荐活动信息的方法，该服务器包括：接收器301、发送器302和处理器303；

接收器301，用于接收用户的终端发送的新闻浏览请求，该新闻浏览请求包括用户标识和网页地址；

处理器303，用于根据网页地址获取新闻信息列表，及根据用户标识获取用户的历史点击记录；根据历史点击记录，从活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息；将筛选的活动信息插入新闻信息列表中；

发送器302，用于发送该新闻信息列表给用户的终端。

上述处理器303，用于分别确定活动列表包括的每个活动信息对应的类型标签；根据历史点击记录及每个活动信息对应的类型标签，分别计算每个活动信息的用户偏好值；从每个活动信息中选择用户偏好值最大的活动信息。

在本发明实施例中，历史点击记录包括用户过去预设时间段内点击的新闻信息对应的类型标签及类型标签的点击次数；上述处理器303，用于从历史点击记录中，获取活动信息对应的每个类型标签的点击次数；统计活动信息对应的每个类型标签的点击次数之和，将统计的和值确定为活动信息的用户偏好值。

在本发明实施例中，可以预先设置插入活动信息的预设位置，该预设位置可以为新闻信息列表的上侧、下侧、左侧、右侧或新闻信息列表中排序的序号为预设序号的新闻信息的位置处。此时处理器303，用于将筛选的活动信息插入新闻信息列表中的预设位置处。

另外，由于新闻信息列表中包含多个不同信息内容的新闻信息，新闻信息列表中可能存在信息内容与筛选的活动信息的内容相似的新闻信息，由于筛选的活动信息的用户偏好值是依据历史点击记录中用户过去预设时间段内点击的新闻信息来计算的，因此与筛选的活动信息的内容相似的新闻信息也是用户比较偏好的新闻信息，用户浏览该新闻信息的可能性很大，若将筛选的活动信息插入与其相似的新闻信息处，则用户在浏览该新闻信息时会看到该活动信息，并极有可能参与该活动信息对应的活动。所以本发明实施例中，处理器303，还用于从新闻信息列表中确定与筛选的活动信息之间的相似度最高的新闻信息，将活动信息插入确定的新闻信息的位置处。

在从新闻信息列表中确定与筛选的活动信息之间的相似度最高的新闻信息时，处理器303，用于分别确定新闻信息列表中每个新闻信息对应的类型标签，及确定筛选的活动信息对应的类型标签；分别确定每个新闻信息对应的类型标签中与活动信息对应的类型标签相同的个数；将确定的每个新闻信息对应的个数分别确定为每个新闻信息与活动信息之间的相似度；从每个新闻信息中选择相似度最高的新闻信息。

在本发明实施例中，发送器302发送新闻信息列表给用户的终端之后，接收器301，还用于接收用户的终端发送的某个新闻信息的浏览请求，该新闻信息的浏览请求包括用户的用户标识和新闻信息的标识；

处理器303，还用于根据用户标识获取用户的历史点击记录，根据新闻信息的标识确定新闻信息对应的类型标签；查询历史点击记录中是否包含新闻信息对应的类型标签；如果是，则将历史点击记录中新闻信息对应的类型标签对应的点击次数加一；如果否，则将新闻信息对应的类型标签添加到历史点击记录中，并设置类型标签对应的点击次数为一。

在本发明实施例中，处理器303根据用户标识获取用户的历史点击记录之前，还用于根据用户标识获取用户对应的集中浏览时间区间，判断当前时间是否在集中浏览时间区间内，如果是，则执行根据用户标识获取用户的历史点击记录的操作；如果否，则直接通过发送器302将新闻信息列表发送给用户的终端。

在本发明实施例中，该服务器还包括存储器。在处理器303根据用户标识获取用户对应的集中浏览时间区间之前，还用于在接收器301每次接收到用户的终端发送的新闻浏览请求时，将新闻浏览请求的接收时间记录在用户的浏览时间记录中；根据用户的浏览时间记录确定用户的集中浏览时间区间；

上述存储器，用于存储用户的用户标识与集中浏览时间区间的对应关系。

处理器303将筛选的活动信息插入新闻信息列表中之前，还用于根据用户标识获取用户对应的已下发活动队列；判断已下发活动队列中是否包含与筛选的活动信息之间的相似度大于预设阈值的活动信息；如果否，则执行将筛选的活动信息插入新闻信息列表中的操作；如果是，则从活动列表剔除活动信息，从剔除后的活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息。

在处理器303判断已下发活动队列中是否包含与筛选的活动信息之间的相似度大于预设阈值的活动信息时，处理器303，用于确定筛选的活动信息对应的类型标签，及确定已下发活动队列中每个活动信息对应的类型标签；获取已下发活动队列的每个活动信息对应的类型标签中与筛选的活动信息对应的类型标签相同的类型标签的个数；将已下发活动队列的每个活动信息对应的个数分别确定为每个活动信息与筛选的活动信息之间的相似度；将已下发活动队列的每个活动信息对应的相似度与预设阈值进行比较，确定已下发活动队列中是否包含相似度大于预设阈值的活动信息。

在处理器303将筛选的活动信息插入新闻信息列表中之后，处理器303，还用于将当前时间作为活动信息的下发时间，将下发时间及活动信息添加到用户对应的已下发活动队列中。

处理器303将下发时间及活动信息添加到用户对应的已下发活动队列中之前，还用于判断已下发活动队列是否已存满，如果否，则执行将下发时间及活动信息添加到用户对应的已下发活动队列中的操作；当判断出已下发活动队列已存满时，从已下发活动队列中确定下发时间与当前时间之间的时间差最大的活动信息，从已下发活动队列中移除确定的活动信息，执行将下发时间及活动信息添加到用户对应的已下发活动队列中的操作。

在接收器301接收用户的终端发送的新闻浏览请求之前，处理器303，还用于对活动列表中包括的每个活动信息进行语义分析，分别从每个活动信息中提取预设个数个主题词，将每个活动信息对应的主题词分别确定为每个活动信息对应的类型标签。

在处理器303将每个活动信息对应的主题词分别确定为每个活动信息对应的类型标签之后，还用于将每个活动信息对应的类型标签组成标签集合；对新闻信息进行语义分析，从新闻信息中提取多个关键词，查询标签集合中是否包含提取的关键词，若包含，则将标签集合中包含的关键词确定为新闻信息对应的类型标签。

在本发明实施例中，根据历史点击记录，从活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息；将筛选的活动信息插入新闻信息列表中，发送新闻信息列表给用户的终端。本发明选取了用户偏好值最大的活动信息，并且将该活动信息插入新闻信息列表中，如此推荐的活动信息是用户感兴趣的信息，且活动信息可以与新闻同时显示，用户在浏览新闻信息列表时就可以看到活动信息，提高了活动信息对应的用户参与量。

本发明实施例所提供的推荐活动信息的装置可以为设备上的特定硬件或者安装于设备上的软件或固件等。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，前述描述的模块、装置和单元的具体工作过程，均可以参考上述方法实施例中的对应过程。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (29)

1.一种推荐活动信息的方法，其特征在于，所述方法包括：

接收用户的终端发送的新闻浏览请求，所述新闻浏览请求包括用户标识和网页地址；

根据所述网页地址获取新闻信息列表，根据所述用户标识获取所述用户对应的集中浏览时间区间，判断当前时间是否在所述集中浏览时间区间内，如果是，根据所述用户标识获取所述用户的历史点击记录；

根据所述历史点击记录，从活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息；

将筛选的所述活动信息插入所述新闻信息列表中，发送所述新闻信息列表给所述用户的终端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史点击记录，从活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息，包括：

分别确定活动列表包括的每个活动信息对应的类型标签；

根据所述历史点击记录及所述每个活动信息对应的类型标签，分别计算所述每个活动信息的用户偏好值；

从所述每个活动信息中选择用户偏好值最大的活动信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史点击记录包括所述用户过去预设时间段内点击的新闻信息对应的类型标签及所述类型标签的点击次数；

所述根据所述历史点击记录及所述每个活动信息对应的类型标签，分别计算所述每个活动信息的用户偏好值，包括：

从所述历史点击记录中，获取活动信息对应的每个类型标签的点击次数；

统计所述活动信息对应的每个类型标签的点击次数之和，将统计的和值确定为所述活动信息的用户偏好值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将筛选的所述活动信息插入所述新闻信息列表中，包括：

将筛选的所述活动信息插入所述新闻信息列表中的预设位置处；或者，

从所述新闻信息列表中确定与筛选的所述活动信息之间的相似度最高的新闻信息，将所述活动信息插入确定的所述新闻信息的位置处。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述新闻信息列表中确定与筛选的所述活动信息之间的相似度最高的新闻信息，包括：

分别确定所述新闻信息列表中每个新闻信息对应的类型标签，及确定筛选的所述活动信息对应的类型标签；

分别确定所述每个新闻信息对应的类型标签中与所述活动信息对应的类型标签相同的个数；

将确定的所述每个新闻信息对应的个数分别确定为所述每个新闻信息与所述活动信息之间的相似度；

从所述每个新闻信息中选择相似度最高的新闻信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述发送所述新闻信息列表给所述用户的终端之后，还包括：

接收用户的终端发送的某个新闻信息的浏览请求，所述新闻信息的浏览请求包括所述用户的用户标识和所述新闻信息的标识；

根据所述用户标识获取所述用户的历史点击记录，根据所述新闻信息的标识确定所述新闻信息对应的类型标签；

查询所述历史点击记录中是否包含所述新闻信息对应的类型标签；

如果是，则将所述历史点击记录中所述新闻信息对应的类型标签对应的点击次数加一；

如果否，则将所述新闻信息对应的类型标签添加到所述历史点击记录中，并设置所述类型标签对应的点击次数为一。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户标识获取所述用户的历史点击记录之前，还包括：

根据所述用户标识获取所述用户对应的集中浏览时间区间，判断当前时间是否在所述集中浏览时间区间内，如果是，则执行所述根据所述用户标识获取所述用户的历史点击记录的操作；如果否，则直接将所述新闻信息列表发送给所述用户的终端。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户标识获取所述用户对应的集中浏览时间区间之前，还包括：

每次接收到用户的终端发送的新闻浏览请求时，将所述新闻浏览请求的接收时间记录在所述用户的浏览时间记录中；根据所述用户的浏览时间记录确定所述用户的集中浏览时间区间，存储所述用户的用户标识与所述集中浏览时间区间的对应关系。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将筛选的所述活动信息插入所述新闻信息列表中之前，还包括：

根据所述用户标识获取所述用户对应的已下发活动队列；

判断所述已下发活动队列中是否包含与筛选的所述活动信息之间的相似度大于预设阈值的活动信息；

如果否，则执行将筛选的所述活动信息插入所述新闻信息列表中的操作；

如果是，则从所述活动列表剔除所述活动信息，从剔除后的活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述判断所述已下发活动队列中是否包含与筛选的所述活动信息之间的相似度大于预设阈值的活动信息，包括：

确定筛选的所述活动信息对应的类型标签，及确定所述已下发活动队列中每个活动信息对应的类型标签；

获取所述已下发活动队列的每个活动信息对应的类型标签中与筛选的所述活动信息对应的类型标签相同的类型标签的个数；

将所述已下发活动队列的每个活动信息对应的个数分别确定为每个活动信息与筛选的所述活动信息之间的相似度；

将所述已下发活动队列的每个活动信息对应的相似度与预设阈值进行比较，确定所述已下发活动队列中是否包含相似度大于预设阈值的活动信息。

11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述将筛选的所述活动信息插入所述新闻信息列表中之后，还包括：

将当前时间作为所述活动信息的下发时间，将所述下发时间及所述活动信息添加到所述用户对应的已下发活动队列中。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述将所述下发时间及所述活动信息添加到所述用户对应的已下发活动队列中之前，还包括：

判断所述已下发活动队列是否已存满，如果否，则执行所述将所述下发时间及所述活动信息添加到所述用户对应的已下发活动队列中的操作；

当判断出所述已下发活动队列已存满时，从所述已下发活动队列中确定下发时间与当前时间之间的时间差最大的活动信息，从所述已下发活动队列中移除确定的所述活动信息，执行所述将所述下发时间及所述活动信息添加到所述用户对应的已下发活动队列中的操作。

13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收用户的终端发送的新闻浏览请求之前，还包括：

对活动列表中包括的每个活动信息进行语义分析，分别从所述每个活动信息中提取预设个数个主题词，将所述每个活动信息对应的主题词分别确定为所述每个活动信息对应的类型标签。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述将所述每个活动信息对应的主题词分别确定为所述每个活动信息对应的类型标签之后，还包括：

将所述每个活动信息对应的类型标签组成标签集合；

对新闻信息进行语义分析，从新闻信息中提取多个关键词，查询所述标签集合中是否包含提取的关键词，若包含，则将所述标签集合中包含的关键词确定为所述新闻信息对应的类型标签。

15.一种推荐活动信息的装置，其特征在于，所述装置包括：

接收模块，用于接收用户的终端发送的新闻浏览请求，所述新闻浏览请求包括用户标识和网页地址；

获取模块，用于根据所述网页地址获取新闻信息列表，根据所述用户标识获取所述用户对应的集中浏览时间区间，判断当前时间是否在所述集中浏览时间区间内，如果是，根据所述用户标识获取所述用户的历史点击记录；

筛选模块，用于根据所述历史点击记录，从活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息；

插入发送模块，用于将筛选的所述活动信息插入所述新闻信息列表中，发送所述新闻信息列表给所述用户的终端。

16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述筛选模块包括：

第一确定单元，用于分别确定活动列表包括的每个活动信息对应的类型标签；

计算单元，用于根据所述历史点击记录及所述每个活动信息对应的类型标签，分别计算所述每个活动信息的用户偏好值；

选择单元，用于从所述每个活动信息中选择用户偏好值最大的活动信息。

17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述历史点击记录包括所述用户过去预设时间段内点击的新闻信息对应的类型标签及所述类型标签的点击次数；所述计算单元包括：

获取子单元，用于从所述历史点击记录中，获取活动信息对应的每个类型标签的点击次数；

统计子单元，用于统计所述活动信息对应的每个类型标签的点击次数之和，将统计的和值确定为所述活动信息的用户偏好值。

18.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述插入发送模块包括：

第一插入单元，用于将筛选的所述活动信息插入所述新闻信息列表中的预设位置处；或者，

第二插入单元，用于从所述新闻信息列表中确定与筛选的所述活动信息之间的相似度最高的新闻信息，将所述活动信息插入确定的所述新闻信息的位置处。

19.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述第二插入单元包括：

确定子单元，用于分别确定所述新闻信息列表中每个新闻信息对应的类型标签，及确定筛选的所述活动信息对应的类型标签；分别确定所述每个新闻信息对应的类型标签中与所述活动信息对应的类型标签相同的个数；将确定的所述每个新闻信息对应的个数分别确定为所述每个新闻信息与所述活动信息之间的相似度；

选择子单元，用于从所述每个新闻信息中选择相似度最高的新闻信息。

20.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

点击次数修改模块，用于接收用户的终端发送的某个新闻信息的浏览请求，所述新闻信息的浏览请求包括所述用户的用户标识和所述新闻信息的标识；根据所述用户标识获取所述用户的历史点击记录，根据所述新闻信息的标识确定所述新闻信息对应的类型标签；查询所述历史点击记录中是否包含所述新闻信息对应的类型标签；如果是，则将所述历史点击记录中所述新闻信息对应的类型标签对应的点击次数加一；如果否，则将所述新闻信息对应的类型标签添加到所述历史点击记录中，并设置所述类型标签对应的点击次数为一。

21.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

推荐时间判断模块，用于根据所述用户标识获取所述用户对应的集中浏览时间区间，判断当前时间是否在所述集中浏览时间区间内，如果是，则执行所述根据所述用户标识获取所述用户的历史点击记录的操作；如果否，则直接将所述新闻信息列表发送给所述用户的终端。

22.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

存储模块，用于每次接收到用户的终端发送的新闻浏览请求时，将所述新闻浏览请求的接收时间记录在所述用户的浏览时间记录中；根据所述用户的浏览时间记录确定所述用户的集中浏览时间区间，存储所述用户的用户标识与所述集中浏览时间区间的对应关系。

23.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

活动信息去重模块，用于根据所述用户标识获取所述用户对应的已下发活动队列；判断所述已下发活动队列中是否包含与筛选的所述活动信息之间的相似度大于预设阈值的活动信息；如果否，则执行将筛选的所述活动信息插入所述新闻信息列表中的操作；如果是，则从所述活动列表剔除所述活动信息，从剔除后的活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息。

24.根据权利要求23所述的装置，其特征在于，所述活动信息去重模块包括：

第二确定单元，用于确定筛选的所述活动信息对应的类型标签，及确定所述已下发活动队列中每个活动信息对应的类型标签；

获取单元，用于获取所述已下发活动队列的每个活动信息对应的类型标签中与筛选的所述活动信息对应的类型标签相同的类型标签的个数；

第三确定单元，用于将所述已下发活动队列的每个活动信息对应的个数分别确定为每个活动信息与筛选的所述活动信息之间的相似度；

比较单元，用于将所述已下发活动队列的每个活动信息对应的相似度与预设阈值进行比较，确定所述已下发活动队列中是否包含相似度大于预设阈值的活动信息。

25.根据权利要求23所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

添加模块，用于将当前时间作为所述活动信息的下发时间，将所述下发时间及所述活动信息添加到所述用户对应的已下发活动队列中。

26.根据权利要求25所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

判断模块，用于判断所述已下发活动队列是否已存满，如果否，则执行所述将所述下发时间及所述活动信息添加到所述用户对应的已下发活动队列中的操作；当判断出所述已下发活动队列已存满时，从所述已下发活动队列中确定下发时间与当前时间之间的时间差最大的活动信息，从所述已下发活动队列中移除确定的所述活动信息，执行所述将所述下发时间及所述活动信息添加到所述用户对应的已下发活动队列中的操作。

27.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

类型标签确定模块，用于对活动列表中包括的每个活动信息进行语义分析，分别从所述每个活动信息中提取预设个数个主题词，将所述每个活动信息对应的主题词分别确定为所述每个活动信息对应的类型标签。

28.根据权利要求27所述的装置，其特征在于，所述类型标签确定模块，还用于将所述每个活动信息对应的类型标签组成标签集合；对新闻信息进行语义分析，从新闻信息中提取多个关键词，查询所述标签集合中是否包含提取的关键词，若包含，则将所述标签集合中包含的关键词确定为所述新闻信息对应的类型标签。

29.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：接收器、发送器和处理器；

所述接收器，用于接收用户的终端发送的新闻浏览请求，所述新闻浏览请求包括用户标识和网页地址；

所述处理器，用于根据所述网页地址获取新闻信息列表，根据所述用户标识获取所述用户对应的集中浏览时间区间，判断当前时间是否在所述集中浏览时间区间内，如果是，根据所述用户标识获取所述用户的历史点击记录；根据所述历史点击记录，从活动列表中筛选用户偏好值最大的活动信息；将筛选的所述活动信息插入所述新闻信息列表中；

所述发送器，用于发送所述新闻信息列表给所述用户的终端。