CN105528388A

CN105528388A - 搜索推荐方法和装置

Info

Publication number: CN105528388A
Application number: CN201510741426.7A
Authority: CN
Inventors: 黄际洲; 万璐
Original assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority date: 2015-11-04
Filing date: 2015-11-04
Publication date: 2016-04-27
Anticipated expiration: 2035-11-04
Also published as: CN105528388B; WO2017076073A1

Abstract

本发明提出一种搜索推荐方法和装置，其中，该搜索推荐方法包括以下步骤：接收用户输入的搜索词；根据搜索词获取推荐内容；根据用户历史行为信息预测用户针对推荐内容的进一步操作；以及根据用户针对推荐内容的进一步操作为推荐内容添加候选操作项，并将添加候选操作项后的推荐内容提供给用户。本发明的搜索推荐方法，减少了用户操作步骤以及等待时间，减少了用户的查找操作，提高了用户搜索效率以及信息推荐效率，提升了用户体验。

Description

搜索推荐方法和装置

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，特别涉及一种搜索推荐方法和装置。

背景技术

随着互联网的迅猛发展、越来越多的用户通过搜索引擎搜索信息。当用户发起搜索时，在为用户提供与搜索词相关的搜索结果的同时，还可提供与搜索结果存储一定关联关系的推荐内容。目前，当用户点击推荐内容时，搜索引擎会以推荐内容为搜索词再次进行搜索，并再次生成搜索结果界面提供给用户。这种方式，用户仍需要在新生成的搜索结果界面中选择自己需要的结果，操作繁琐、推荐效率低、用户体验差。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种搜索推荐方法，能够提高推荐效率。

本发明的第二个目的在于提出一种搜索推荐装置。

为达上述目的，根据本发明第一方面实施例提出了一种搜索推荐方法，包括以下步骤：接收用户输入的搜索词；根据所述搜索词获取推荐内容；根据用户历史行为信息预测所述用户针对所述推荐内容的进一步操作；以及根据所述用户针对所述推荐内容的进一步操作为所述推荐内容添加候选操作项，并将添加所述候选操作项后的推荐内容提供给所述用户。

本发明实施例的搜索推荐方法，可根据用户输入的搜索词获取推荐内容，并根据用户历史行为信息预测用户针对该推荐内容的进一步操作，并将该进一步操作添加为推荐内容的候选操作项后提供给用户，以使用户可通过触发候选操作项以直接进入用户期望的界面，而不需针对推荐内容对应的实体再次发起搜索，一次操作即可达到目的，减少了用户操作步骤以及等待时间，减少了用户的查找操作，提高了用户搜索效率以及信息推荐效率，提升了用户体验。

本发明第二方面实施例提出了一种搜索推荐装置，包括：第一接收模块，用于接收用户输入的搜索词；获取模块，用于根据所述搜索词获取推荐内容；预测模块，用于根据用户历史行为信息预测所述用户针对所述推荐内容的进一步操作；添加模块，用于根据所述用户针对所述推荐内容的进一步操作为所述推荐内容添加候选操作项；以及第一提供模块，用于将添加所述候选操作项后的推荐内容提供给所述用户。

本发明实施例的搜索推荐装置，可根据用户输入的搜索词获取推荐内容，并根据用户历史行为信息预测用户针对该推荐内容的进一步操作，并将该进一步操作添加为推荐内容的候选操作项后提供给用户，以使用户可通过触发候选操作项以直接进入用户期望的界面，而不需针对推荐内容对应的实体再次发起搜索，一次操作即可达到目的，减少了用户操作步骤以及等待时间，减少了用户的查找操作，提高了用户搜索效率以及信息推荐效率，提升了用户体验。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

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1a和图1b为相关技术中搜索推荐过程中的图例；

图2为根据本发明一个实施例的搜索推荐方法的流程图；

图3为根据本发明另一个实施例的搜索推荐方法的流程图；

图4a-图4f为根据本发明一个实施例的搜索推荐过程的具体图例；

图5为根据本发明一个实施例的搜索推荐装置的结构示意图；

图6为根据本发明另一个实施例的搜索推荐的结构示意图。

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，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“多个”指两个或两个以上；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。

本发明的发明人发现，目前，在搜索引擎根据用户输入的搜索词为用户提供推荐内容之后，如果用户对推荐内容感兴趣，需要进一步操作时，点击推荐内容再一次发起搜索，并从搜索结果中寻找需要的内容。

举例来说，如图1a所示，当用户搜索“港囧”时，搜索引擎在提供“电影港囧-预告片”、“港囧(豆瓣)”等搜索结果的同时，还推荐了港囧-相关影视作品，如“滚蛋吧肿瘤君”、“第三种爱情”、“让子弹飞”、“速度与激情7”等。如果用户想观看“让子弹飞”，则用户需要点击“让子弹飞”以再次发起搜索，得到图1b所示的界面。然后，在该界面中找到“让子弹飞”的在线直播，点击进入观看，完成自己的需求。

由此可见，通过目前的方式，用户无法通过一次点击达到目的，增长了用户获取其期望结果的路径，尤其是对于移动终端的用户来说，更为明显，因此推荐效率较低。为此，本发明提出一种搜索推荐方法和装置。

下面参考附图描述根据本发明实施例的搜索推荐方法和装置。

应当理解，本发明实施例优选适用于移动终端，例如，IOS操作系统(IOS是由苹果公司开发的手持设备操作系统)、安卓操作系统(Android系统是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统)、WindowsPhone操作系统(WindowsPhone是微软公司发布的一款手机操作系统)的移动终端，当然也适用于个人计算机以及其他智能移动终端，本发明对此不作限定。应当理解，在本发明的实施例中，移动终端可以是手机、平板电脑、个人数字助理、电子书等具有各种操作系统的硬件设备。

为了解决上述问题，本发明提出了一种搜索推荐方法，包括以下步骤：接收用户输入的搜索词；根据搜索词获取推荐内容；根据用户历史行为信息预测用户针对推荐内容的进一步操作；以及根据用户针对推荐内容的进一步操作为推荐内容添加候选操作项，并将添加候选操作项后的推荐内容提供给用户。

图2为根据本发明一个实施例的搜索推荐方法的流程图。

如图2所示，根据本发明实施例的搜索推荐方法，包括以下步骤。

S201，接收用户输入的搜索词。

搜索引擎可提供搜索入口，并通过搜索入口接收用户输入的搜索词。

其中，搜索词(即query)可以是各种语言的字符(如文字、拼音、符号和/或数字等)中的一种或者它们的组合。

S202，根据搜索词获取推荐内容。

搜索引擎在接收到搜索词后，可根据搜索词获取搜索结果，并获取相关的推荐内容。具体地，搜索引擎在获取推荐内容时，可根据预设的算法对数据库中内容与搜索结果的相关性进行评分，根据评分结果从众多的数据中获取推荐内容。

本发明对推荐内容的形式不做限定，举例来说，推荐内容可包括配图、实体名等。

S203，根据用户历史行为信息预测用户针对推荐内容的进一步操作。

在本发明的一个实施例中，用户历史行为信息可包括历史搜索信息、历史浏览信息、历史点击信息等中的一种或多种。应当理解，本发明实施例中的用户历史行为可以是预先对众多用户的历史搜索信息、历史浏览信息、历史点击信息等进行记录得到的。

本发明的一个实施例中，用户针对推荐内容的进一步操作可通过搜索引擎挖掘得到。

也就是说，搜索引擎可对众多的用户的历史搜索信息、历史浏览信息、历史点击信息等大数据进行分析挖掘，从而确定用户针对推荐内容的最可能进行的进一步操作是什么。

具体地，在本发明的一个实施例中，S203可具体包括：确定推荐内容的类别；根据用户历史行为信息分析用户针对推荐内容的类别的操作倾向，并根据操作倾向确定用户针对推荐内容的进一步操作。

也就是说，搜索引擎可首先确定推荐内容的类别。例如，影视类、机构类(如医疗机构、金融机构、教育机构等)、人物类、事物类(例如，可包括动物、植物、景点、商品等)。然后，搜索引擎可对用户的历史搜索信息、历史浏览信息、历史点击信息等大数据进行分析，并挖掘出用户针对推荐内容的类别的操作倾向，即大多数用户针对确定出的推荐内容的类别的进一步操作，并作为用户针对推荐内容的进一步操作。

举例来说，如果根据用户历史行为信息得到：在已下线的电影对应的搜索结果中，大多数用户从中点击的是立即观看，而在热映的电影对应的搜索结果中，大多数用户从中点击的是选座购票，则在“港囧”对应的推荐内容中，已下线的电影对应的进一步操作为“立即观看”，热映的电影对应的进一步操作为“选座购票”。

如果根据用户历史行为信息得到：对于宠物类的搜索结果，大多数用户选择查看推荐的宠物图片或者购买宠物，则在宠物类的推荐内容中，推荐内容对应的进一步操作为“宠物图片”和/或“购买”。

如果根据用户历史行为信息得到：对于机构类的搜索结果，大多数用户选择预约挂号，则在机构类的推荐内容中，推荐内容对应的进一步操作为“预约挂号”。

如果根据用户历史行为信息得到：对于人物类的搜索结果，大多数用户选择查看推荐人物的最新动态或者人脉圈子，则在人物类的推荐内容中，推荐内容对应的进一步操作为“最新动态”和/或“人脉圈子”。

S204，根据用户针对推荐内容的进一步操作为推荐内容添加候选操作项，并将添加候选操作项后的推荐内容提供给用户。

其中，每个推荐内容可对应一个或多个候选操作项。候选操作项是推荐内容对应的用于实现用户目的的操作入口。也就是说，用户可通过触发或点击候选操作项以直接进入用户期望的界面。从而，将添加候选操作项后的推荐内容提供给用户之后，用户可通过点击候选操作项以直接进入需要的界面，而不需针对推荐内容对应的实体再次发起搜索，相对于图1所示实施例来说，用户可通过一次操作达到目的，减少了用户操作步骤以及等待时间。

图3为根据本发明另一个实施例的搜索推荐方法的流程图。

如图3所示，本发明实施例的搜索推荐方法，包括以下步骤：

S301，接收用户输入的搜索词。

S302，根据搜索词获取推荐内容。

S303，根据用户历史行为信息预测用户针对推荐内容的进一步操作。

具体地，在本发明的一个实施例中，S303可具体包括：确定推荐内容的类别；根据用户历史行为信息分析用户针对推荐内容的类别的操作倾向，并根据操作倾向确定用户针对推荐内容的进一步操作。

S304，根据用户针对推荐内容的进一步操作为推荐内容添加候选操作项，并将添加候选操作项后的推荐内容提供给用户。

S305，接收用户对候选操作项的触发指令。

其中，触发指令可以是鼠标点击、触摸操作、语音指令等。

S306，根据触发指令获取相应的资源，并提供给用户。

举例来说，如图4a所示，当用户搜索影视类query，如“港囧”时，搜索引擎可为用户推荐“港囧_相关影视作品”，包括与港囧一样正在热映的电影(如滚蛋吧肿瘤君和第三种爱情)和与港囧一样精彩的影视作品(如让子弹飞和速度与激情7)。另外，搜索引擎还可为用户提供正在热映的电影的“选座购票”入口，以及为其他影片提供“立即观看”的入口。当用户点击“让子弹飞”的“立即观看”的入口时，即可直接进入图4b所示的视频播放界面，提升了用户体验。

如图4c所示，当用户搜索宠物类query，如“金毛”时，搜索引擎可为用户推荐“金毛_相关动物”，而用户可能对这些推荐的萌宠图片感兴趣，也有可能想购买一只萌宠。因此，搜索引擎可将“宠物图片”和/或“购买”两个入口提供至推荐卡片中。当用户点击图4c中的哈奇士下方的购物车图标时，即可进入图4d所示的“哈士奇在线购买”界面。从而使用户可以避开再次搜索而提前进入查看宠物图片或者购买萌宠界面，提升了用户搜索效率。

如图4e所示，当用户搜索机构类query，如“儿研所”时，搜索引擎可为用户推荐“儿研所_相关机构”，如可推荐的同类医院：北京儿童医院等。当用户对推荐的医院感兴趣时，很大可能会需要挂这些医院的号。因此，搜索引擎可将“预约挂号”入口提供至推荐卡片中。当用户点击图4e中的“预约挂号”时，可进入图4f所示的包含医生列表的预约挂号界面。

再例如，当用户搜索人物类query如艺人“张某”时，搜索引擎可为用户推荐“张某_相关艺人”李某和王某。大多数用户可能最想了解的艺人的最新动态和/或复杂的人脉圈子，因此，搜索引擎可将李某和王某的最新动态和人脉圈子提供至推荐卡片中，以满足用户一键获取最想要信息的需求。当用户点击李某的最新动态或人脉圈子，即可显示李某的最新动态或者人脉信息。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种搜索推荐装置。

一种搜索推荐装置，包括：第一接收模块，用于接收用户输入的搜索词；获取模块，用于根据搜索词获取推荐内容；预测模块，用于根据用户历史行为信息预测用户针对推荐内容的进一步操作；添加模块，用于根据用户针对推荐内容的进一步操作为推荐内容添加候选操作项；以及第一提供模块，用于将添加候选操作项后的推荐内容提供给用户。

图5为根据本发明一个实施例的搜索推荐装置的结构示意图。

如图5所示，根据本发明实施例的搜索推荐装置，包括：第一接收模块10、获取模块20、预测模块30、添加模块40和第一提供模块50。

具体地，第一接收模块10用于接收用户输入的搜索词。

第一接收模块10可提供搜索入口，并通过搜索入口接收用户输入的搜索词。

获取模块20用于根据搜索词获取推荐内容。

在第一接收模块10接收到搜索词后，获取模块20可根据搜索词获取搜索结果，并获取相关的推荐内容。具体地，获取模块20在获取推荐内容时，可根据预设的算法对数据库中内容与搜索结果的相关性进行评分，根据评分结果从众多的数据中获取推荐内容。

预测模块30用于根据用户历史行为信息预测用户针对推荐内容的进一步操作。

也就是说，预测模块30可对众多的用户的历史搜索信息、历史浏览信息、历史点击信息等大数据进行分析挖掘，从而确定用户针对推荐内容的最可能进行的进一步操作是什么。

具体地，在本发明的一个实施例中，预测模块30可具体用于：确定推荐内容的类别；根据用户历史行为信息分析用户针对推荐内容的类别的操作倾向，并根据操作倾向确定用户针对推荐内容的进一步操作。

也就是说，预测模块30可首先确定推荐内容的类别。例如，影视类、机构类(如医疗机构、金融机构、教育机构等)、人物类、事物类(例如，可包括动物、植物、景点、商品等)。然后，预测模块30可对用户的历史搜索信息、历史浏览信息、历史点击信息等大数据进行分析，并挖掘出用户针对推荐内容的类别的操作倾向，即大多数用户针对确定出的推荐内容的类别的进一步操作，并作为用户针对推荐内容的进一步操作。

添加模块40用于根据用户针对推荐内容的进一步操作为推荐内容添加候选操作项。

第一提供模块50用于将添加候选操作项后的推荐内容提供给用户。

图6为根据本发明另一个实施例的搜索推荐的结构示意图。

如图6所示，根据本发明实施例的搜索推荐装置，包括：第一接收模块10、获取模块20、预测模块30、添加模块40、第一提供模块50、第二接收模块60和。第二提供模块70

具体地，第一接收模块10、获取模块20、预测模块30、添加模块40和第一提供模块50可参照图5所示实施例，在此不再赘述。

第二接收模块60用于接收用户对候选操作项的触发指令。

其中，触发指令可以是鼠标点击、触摸操作、语音指令等。

第二提供模块70用于根据触发指令获取相应的资源，并提供给用户。

举例来说，如图4a所示，当用户搜索影视类query，如“港囧”时，第一提供模块50可为用户推荐“港囧_相关影视作品”，包括与港囧一样正在热映的电影(如滚蛋吧肿瘤君和第三种爱情)和与港囧一样精彩的影视作品(如让子弹飞和速度与激情7)。另外，第一提供模块50还可为用户提供正在热映的电影的“选座购票”入口，以及为其他影片提供“立即观看”的入口。当用户点击“让子弹飞”的“立即观看”的入口时，第二提供模块70即可提供图4b所示的视频播放界面，提升了用户体验。

如图4c所示，当用户搜索宠物类query，如“金毛”时，第一提供模块50可为用户推荐“金毛_相关动物”，而用户可能对这些推荐的萌宠图片感兴趣，也有可能想购买一只萌宠。因此，第一提供模块50可将“宠物图片”和/或“购买”两个入口提供至推荐卡片中。当用户点击图4c中的哈奇士下方的购物车图标时，第二提供模块70即可提供图4d所示的“哈士奇在线购买”界面。从而使用户可以避开再次搜索而提前进入查看宠物图片或者购买萌宠界面，提升了用户搜索效率。

如图4e所示，当用户搜索机构类query，如“儿研所”时，第一提供模块50可为用户推荐“儿研所_相关机构”，如可推荐的同类医院：北京儿童医院等。当用户对推荐的医院感兴趣时，很大可能会需要挂这些医院的号。因此，第一提供模块50可将“预约挂号”入口提供至推荐卡片中。当用户点击图4e中的“预约挂号”时，第二提供模块70即可提供图4f所示的包含医生列表的预约挂号界面。

再例如，当用户搜索人物类query如艺人“张某”时，第一提供模块50可为用户推荐“张某_相关艺人”李某和王某。大多数用户可能最想了解的艺人的最新动态和/或复杂的人脉圈子，因此，第一提供模块50可将李某和王某的最新动态和人脉圈子提供至推荐卡片中，以满足用户一键获取最想要信息的需求。当用户点击李某的最新动态或人脉圈子，第二提供模块70即可提供李某的最新动态或者人脉信息。

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。

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，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，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模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。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

1.一种搜索推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

接收用户输入的搜索词；

根据所述搜索词获取推荐内容；

根据用户历史行为信息预测所述用户针对所述推荐内容的进一步操作；以及

根据所述用户针对所述推荐内容的进一步操作为所述推荐内容添加候选操作项，并将添加所述候选操作项后的推荐内容提供给所述用户。

2.如权利要求1所述的搜索推荐方法，其特征在于，还包括：

接收所述用户对所述候选操作项的触发指令；

根据所述触发指令获取相应的资源，并提供给所述用户。

3.如权利要求1所述的搜索推荐方法，其特征在于，所述用户历史行为信息包括历史搜索信息、历史浏览信息、历史点击信息中的一种或多种。

4.如权利要求1所述的搜索推荐方法，其特征在于，所述根据用户历史行为信息预测所述用户针对所述推荐内容的进一步操作具体包括：

确定所述推荐内容的类别；

根据所述用户历史行为信息分析所述用户针对所述推荐内容的类别的操作倾向，并根据所述操作倾向确定所述用户针对所述推荐内容的进一步操作。

5.如权利要求1所述的搜索推荐方法，其特征在于，所述用户针对所述推荐内容的进一步操作通过搜索引擎挖掘得到。

6.一种搜索推荐装置，其特征在于，包括：

第一接收模块，用于接收用户输入的搜索词；

获取模块，用于根据所述搜索词获取推荐内容；

预测模块，用于根据用户历史行为信息预测所述用户针对所述推荐内容的进一步操作；

添加模块，用于根据所述用户针对所述推荐内容的进一步操作为所述推荐内容添加候选操作项；以及

第一提供模块，用于将添加所述候选操作项后的推荐内容提供给所述用户。

7.如权利要求6所述的搜索推荐装置，其特征在于，还包括：

第二接收模块，用于接收所述用户对所述候选操作项的触发指令；

第二提供模块，用于根据所述触发指令获取相应的资源，并提供给所述用户。

8.如权利要求6所述的搜索推荐装置，其特征在于，所述用户历史行为信息包括历史搜索信息、历史浏览信息、历史点击信息中的一种或多种。

9.如权利要求6所述的搜索推荐装置，其特征在于，所述预测模块具体用于：

确定所述推荐内容的类别；

10.如权利要求6所述的搜索推荐装置，其特征在于，所述用户针对所述推荐内容的进一步操作通过搜索引擎挖掘得到。