CN106326431A - 一种信息推荐方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种信息推荐方法和装置。方法包括：接收用户发送的信息推荐请求，信息推荐请求中包含用户的标识信息；从用户数据库中查找与用户的标识信息对应的信息查看行为数据，并且根据信息查看行为数据，确定信息推荐列表；从推荐数据库中查找与用户的标识信息对应的历史推荐信息，并且根据历史推荐信息，对信息推荐列表进行过滤；将过滤后的信息推荐列表推荐给用户，过滤后的信息推荐列表中包含至少一个推荐信息。根据用户的信息查看行为数据确定用户感兴趣的信息推荐列表，根据历史推荐信息对信息推荐列表进行过滤，使得为用户提供个性化信息推荐的同时，避免相同信息的重复推荐，有效提高用户使用体验。
Description
技术领域
本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种信息推荐方法和装置。
背景技术
随着互联网技术的发展，互联网能够为用户提供越来越多的网络服务，例如：用户可以通过互联网浏览视频、收听音乐、阅读、购物等。在互联网平台中，用户可以通过搜索功能搜索自己需要的信息。同时，为了方便用户获取信息，互联网平台还可以主动向用户推荐信息。
目前，对用户进行信息推荐时采用的信息推荐方法主要是分类推荐法。根据信息类别对信息进行分类，根据分类结果，在信息推荐页面中设置包含不同信息类别的分类导航栏，该分类导航栏可以为用户推荐不同类别的信息。
例如，通过视频推荐功能为用户进行视频推荐。具体地，首先，当用户打开视频推荐页面时，将分类导航栏中包含的各个视频类别向用户展示，例如：武侠剧、历史剧、言情剧、综艺节目等；其次，当用户选择感兴趣的视频类别时，将该视频类别对应的视频推荐列表向用户展示；最后，当用户选择了该视频推荐列表中的某个视频时，将该视频向用户展示，使得用户可以观看该视频。
但是，对于分类推荐法，分类导航栏中包含的信息类别是固定的，各个信息类别中包含的推荐信息在一定时间内也是固定不变的，用户每次都会看到相同的信息类别，打开某个信息类别后，该信息类别中包含的推荐信息都会向用户重复推荐，使得用户难以快速查找到真正感兴趣的推荐信息，导致用户对信息推荐的使用体验较低。
发明内容
本发明实施例提供一种信息推荐方法和装置，用以解决现有技术中信息推荐方法存在重复推荐导致的用户使用体验较低的问题。
本发明实施例提供一种信息推荐方法，包括：
接收用户发送的信息推荐请求，其中，所述信息推荐请求中包含用户的标识信息；
从用户数据库中查找与所述用户的标识信息对应的信息查看行为数据，并且根据所述信息查看行为数据，确定信息推荐列表；
从推荐数据库中查找与所述用户的标识信息对应的历史推荐信息，并且根据所述历史推荐信息，对所述信息推荐列表进行过滤；
将所述过滤后的信息推荐列表推荐给所述用户，其中，所述过滤后的信息推荐列表中包含至少一个推荐信息。
本发明实施例还提供一种信息推荐装置，包括：
接收单元，用于接收用户发送的信息推荐请求，其中，所述信息推荐请求中包含用户的标识信息；
确定单元，用于从用户数据库中查找与所述用户的标识信息对应的信息查看行为数据，并且根据所述信息查看行为数据，确定信息推荐列表；
过滤单元，用于从推荐数据库中查找与所述用户的标识信息对应的历史推荐信息，并且根据所述历史推荐信息，对所述信息推荐列表进行过滤；
推荐单元，用于将所述过滤后的信息推荐列表推荐给所述用户，其中，所述过滤后的信息推荐列表中包含至少一个推荐信息。
本发明实施例提供的一种信息推荐方法和装置，接收用户发送的信息推荐请求，其中，所述信息推荐请求中包含用户的标识信息；从用户数据库中查找与所述用户的标识信息对应的信息查看行为数据，并且根据所述信息查看行为数据，确定信息推荐列表；从推荐数据库中查找与所述用户的标识信息对应的历史推荐信息，并且根据所述历史推荐信息，对所述信息推荐列表进行过滤；将所述过滤后的信息推荐列表推荐给所述用户，其中，所述过滤后的信息推荐列表中包含至少一个推荐信息。根据用户的信息查看行为数据确定用户感兴趣的信息推荐列表，根据历史推荐信息对所述信息推荐列表进行过滤，使得为用户提供个性化信息推荐的同时，避免相同信息的重复推荐，有效提高用户使用体验。
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为本发明实施例提供的一种信息推荐方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种确定信息推荐列表的流程示意图；
图3为本发明一些可选实施例确定的视频推荐列表的示意图；
图4为本发明实施例提供的对信息推荐列表进行推荐过滤的流程示意图；
图5为本发明实施例提供的执行推荐过滤操作后的视频推荐列表；
图6为本发明实施例提供的对信息推荐列表进行曝光过滤的流程示意图；
图7为本发明实施例提供的执行曝光过滤操作后的视频推荐列表；
图8为本发明实施例提供的一种信息推荐装置的结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种信息推荐方法，接收用户发送的信息推荐请求，其中，所述信息推荐请求中包含用户的标识信息；从用户数据库中查找与所述用户的标识信息对应的信息查看行为数据，并且根据所述信息查看行为数据，确定信息推荐列表；从推荐数据库中查找与所述用户的标识信息对应的历史推荐信息，并且根据所述历史推荐信息，对所述信息推荐列表进行过滤；将所述过滤后的信息推荐列表推荐给所述用户，其中，所述过滤后的信息推荐列表中包含至少一个推荐信息。
根据用户的信息查看行为数据确定用户感兴趣的信息推荐列表，根据历史推荐信息对所述信息推荐列表进行过滤，使得为用户提供个性化信息推荐的同时，避免相同信息的重复推荐，有效提高用户使用体验。
需要说明的是，在本发明实施例中，所述信息推荐方法可以应用于视频推荐，可以应用于音乐推荐，可以应用于阅读推荐，还可以应用于其他的信息推荐，这里不做具体限定。为了便于理解，下面以视频推荐为例进行详细描述。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
实施例1
图1为本发明实施例提供的一种信息推荐方法的流程示意图。所述方法可以如下所示。
步骤11：接收用户发送的信息推荐请求。
其中，所述信息推荐请求中包含用户的标识信息。
在步骤11中，为了根据用户需求向用户进行信息推荐，可以接收用户发送的包含用户的标识信息的信息推荐请求，进而根据所述信息推荐请求对所述用户进行个性化的信息推荐。
例如：对于视频推荐，为了根据用户需求向用户进行视频推荐，可以接收用户发送的包含用户的标识信息的视频推荐请求。
需要说明的是，用户发送所述信息推荐请求可以是通过打开某个应用程序的操作，也可以是通过在信息推荐页面中执行单击、双击或下拉的操作，这里不做具体限定。
步骤12：从用户数据库中查找与所述用户的标识信息对应的信息查看行为数据，并且根据所述信息查看行为数据，确定信息推荐列表。
在步骤12中，根据所述用户的标识信息，可以从用户数据库中查找与所述用户的标识信息对应的用户的信息查看行为数据，根据所述信息查看行为数据，分析用户的兴趣偏好，进而根据用户的兴趣偏好，确定用户感兴趣的信息，生成针对所述用户的个性化信息推荐列表。
步骤13：从推荐数据库中查找与所述用户的标识信息对应的历史推荐信息，并且根据所述历史推荐信息，对所述信息推荐列表进行过滤。
在步骤13中，根据所述用户的标识信息，可以从推荐数据库中查找与所述用户的标识信息对应的历史推荐信息。
需要说明的是，所述历史推荐信息指的是在接收到用户发送的所述信息推荐请求之前，已经向所述用户推荐过的信息。
为了避免相同信息的重复推荐或是把之前已经推荐给用户的信息再次推荐，可以根据所述历史推荐信息，对所述信息推荐列表进行过滤。
步骤14：将所述过滤后的信息推荐列表推荐给所述用户。
其中，所述过滤后的信息推荐列表中包含至少一个推荐信息。
在步骤14中，将所述过滤后的信息推荐列表推荐给所述用户，使得所述用户可以根据所述信息推荐列表，查看需要的信息。
本发明实施例提供的技术方案，通过接收用户发送的信息推荐请求，其中，所述信息推荐请求中包含用户的标识信息；从用户数据库中查找与所述用户的标识信息对应的信息查看行为数据，并且根据所述信息查看行为数据，确定信息推荐列表；从推荐数据库中查找与所述用户的标识信息对应的历史推荐信息，并且根据所述历史推荐信息，对所述信息推荐列表进行过滤；将所述过滤后的信息推荐列表推荐给所述用户，其中，所述过滤后的信息推荐列表中包含至少一个推荐信息。根据用户的信息查看行为数据确定用户感兴趣的信息推荐列表，根据历史推荐信息对所述信息推荐列表进行过滤，使得为用户提供个性化信息推荐的同时，避免相同信息的重复推荐，有效提高用户使用体验。
实施例2
基于同一个发明构思，在本申请实施例中，进一步对上述实施例1中所记载的“根据所述信息查看行为数据，确定信息推荐列表”如何具体实现进行详细说明。
步骤12中记载了“从用户数据库中查找与所述用户的标识信息对应的信息查看行为数据，并且根据所述信息查看行为数据，确定信息推荐列表。”
下面详细描述如何根据所述信息查看行为数据，确定信息推荐列表。图2为本发明实施例提供的一种确定信息推荐列表的流程示意图。所述方法可以如下所示。
步骤21：根据所述信息查看行为数据，确定用户感兴趣的信息，并将所述用户感兴趣的信息作为推荐信息加入信息推荐列表。
在本申请实施例中，根据所述用户的信息查看行为数据，可以分析所述用户的兴趣偏好，进而根据所述用户的兴趣偏好，确定所述用户感兴趣的信息。
需要说明的是，所述用户的信息查看行为数据可以是用户查看过的信息，可以是用户收藏过的信息，还可以是用户评论过的信息，这里不做具体限定。
例如：对于视频推荐，所述用户的视频查看行为数据中包含用户之前观看过的视频，所述用户之前观看过的视频的类别分别是科幻类、神话类以及综艺类，因此可以分析判断出，所述用户偏好于观看科幻类视频、神话类视频以及综艺类视频。
具体地，根据所述用户的兴趣偏好，从视频数据库中查找与用户的兴趣偏好相关的视频作为用户感兴趣的视频，并将查找到的所述用户感兴趣的视频作为推荐视频加入视频推荐列表中。
在本发明的可选实施例中，对于视频推荐，所述视频查看行为数据中可以包含用户点击播放但未播完的视频和/或未更新完的视频，例如：未更新完的电视剧或未更新完的综艺节目。
对于用户点击播放过的视频，判断用户点击播放该视频是否属于误点击。
具体地，根据一个视频的真实时长，确定该视频的最低播放时长，所述最低播放时长指的是，对于真正喜欢该视频的用户，点击打开该视频观看的最低观看时长。
当用户点击该视频进行播放的播放时长低于所述最低播放时长时，可以确定所述用户点击该视频属于误点击。
当用户点击该视频进行播放的播放时长不低于所述最低播放时长，并且低于该视频的真实时长时，可以确定该视频属于未播完视频。
对于所述未播完视频，优先加入所述视频推荐列表。
对于所述未更新完的视频，当有更新视频时，例如：更新的一集电视或更新的一期综艺节目，将所述更新视频优先加入所述视频推荐列表。
步骤22：根据所述信息查看行为数据确定所述信息包括的信息类别以及所述信息类别之间的比例。
具体的，首先，确定所述信息查看行为数据中包含的信息类别；其次，确定所述各个信息类别对应的信息的数目；最后，根据各个信息类别对应的信息的数目确定所述各个信息类别之间的比例。
步骤23：根据所述信息类别之间的比例，调整所述信息推荐列表中的所述信息类别对应的推荐信息的数目。
具体地，首先，确定所述信息推荐列表中包含的推荐信息的类别；然后，根据步骤22中确定的所述各个信息类别之间的比例对所述信息推荐列表中包含的各个类别对应的推荐信息的数目进行调整。
确定所述各个信息类别之间的比例是为了确保所述信息推荐列表中包含多种不同类别的推荐信息，并且各个类别的推荐信息之间的数目能够满足用户的兴趣偏好。
需要说明的是，所述信息推荐列表中包含的推荐信息的数目可以根据经验预先设定，也可以是随机确定的，不做具体限定。
此外，在根据所述信息查看行为数据确定信息推荐列表的过程中，可以只执行步骤21，也可以执行步骤21-步骤23，这里不作具体限定。
本发明实施例所记载的内容可以根据用户的信息查看行为数据，确定针对所述用户的个性化信息推荐列表。
对于视频推荐，采用本发明实施例所记载的内容可以根据用户的视频查看行为数据，确定针对所述用户的个性化视频推荐列表。
图3为本发明一些可选实施例确定的视频推荐列表的示意图。
由图3可知，所述视频推荐列表中包含视频A、视频B、视频C、视频D、视频E和视频F。
实施例3
基于同一个发明构思，对于上述实施例1和/或上述实施例2中所确定的信息推荐列表，为了避免相同信息的重复推荐，可以根据历史推荐信息，对所述信息推荐列表进行过滤。
具体地，当所述信息推荐列表中包含所述历史推荐信息时，对所述信息推荐列表中包含的所述历史推荐信息进行过滤。
例如：在设定时间周期内对所述信息推荐列表中包含的所述历史推荐信息进行过滤，即在设定时间周期内不再向所述用户重复推荐所述历史推荐信息，超过所述设定时间周期，可以向所述用户推荐所述历史推荐信息。
图4为本发明实施例提供的对信息推荐列表进行推荐过滤的流程示意图。所述方法可以如下所示。
步骤41：确定用户发送所述信息推荐请求的发送时间，以及确定所述历史推荐信息对应的推荐时间。
所述历史推荐信息对应的推荐时间指的是向所述用户推荐所述历史推荐信息的时间。
以上述实施例2中的图3为例，根据所述用户的标识信息，确定历史推荐视频中包含视频A和视频B，并且向用户推荐所述视频A的时间是x年x月20日，向用户推荐所述视频B的时间是x年x月10日，则所述历史推荐视频A的推荐时间是x年x月20日，所述历史推荐视频B的推荐时间是x年x月10日。
步骤42：确定所述发送时间与所述推荐时间之间的第一时间差。
仍以上述实施例2中的图3为例，所述用户发送所述视频推荐请求的发送时间是x年x月25日，则所述发送时间与所述历史推荐视频A的推荐时间之间的第一时间差是5天，所述发送时间与所述历史推荐视频B的推荐时间之间的第一时间差是15天。
步骤43：当所述信息推荐列表中包含所述历史推荐信息，并且所述第一时间差小于第一阈值时，对所述信息推荐列表中包含的所述历史推荐信息进行推荐过滤。
为了避免重复推荐，对于推荐记录中包含的历史推荐信息，在设定时间周期内不再重复推荐。
对于所述历史推荐信息，在设定时间周期为第一阈值的周期内不再重复推荐。
仍以上述实施例2中的图3为例，第一阈值是10天，即对于向用户推荐过的历史推荐视频，在15天内不再向用户重复推荐。
所述历史推荐视频A对应的第一时间差5天小于所述第一阈值10天，因此，对所述历史推荐视频A执行推荐过滤操作，将所述历史推荐视频A从所述视频推荐列表中过滤掉。
所述历史推荐视频B对应的第一时间差15天不小于所述第一阈值10天，因此，无需对所述历史推荐视频B执行推荐过滤操作。
图5为本发明实施例提供的执行推荐过滤操作后的视频推荐列表。
由图5可知，所述推荐过滤后的视频推荐列表中包含视频B、视频C、视频D、视频E和视频F。
实施例4
基于同一个发明构思，对于上述实施例1和/或上述实施例2中所确定的信息推荐列表，为了避免相同信息的重复推荐，除了采用上述实施例3所记载的推荐过滤方法对所述信息推荐列表进行推荐过滤之外，还可以采用曝光过滤方法对所述信息推荐列表进行曝光过滤。
图6为本发明实施例提供的对信息推荐列表进行曝光过滤的流程示意图。所述方法可以如下所示。
步骤61：从推荐数据库中查找与所述用户的标识信息对应的曝光信息，以及确定所述曝光信息对应的曝光时间。
将所述历史推荐信息向用户推荐之后，所述历史推荐信息中有一部分是在所述用户对应的终端设备中真实曝光，被所述用户浏览过的，属于曝光信息；还有一部分是向所述用户推荐之后，在所述用户对应的终端设备中没有曝光，没有被所述用户浏览过的，属于未曝光信息。
所述曝光信息的曝光时间指的是所述曝光信息在所述用户对应的终端设备中真实曝光，被所述用户浏览的时间。
以上述实施例2中的图3为例，根据所述用户的标识信息，确定曝光视频中包含视频B和视频C，用户浏览视频B的时间是x年x月10日，用户浏览视频C的时间是x年x月3日，则所述曝光视频B的曝光时间是x年x月10日，所述曝光视频C的曝光时间是x年x月3日。
步骤62：确定用户发送所述信息推荐请求的发送时间与所述曝光时间之间的第二时间差。
仍以上述实施例2中的图3为例，所述用户发送所述视频推荐请求的发送时间是x年x月25日，则所述发送时间与所述曝光视频B的推荐时间之间的第二时间差是15天，所述发送时间与所述曝光视频C的推荐时间之间的第二时间差是22天。
步骤63：当所述信息推荐列表中包含所述曝光信息，并且所述第二时间差小于第二阈值时，对所述信息推荐列表中包含的所述曝光信息进行曝光过滤。
可选地，对于曝光信息，可以比历史推荐信息保留的时间更长，即在更长的时间周期内不再重复推荐。
例如：对于历史推荐信息，向用户推荐后，在10天内不再重复推荐；但是，对于曝光信息，向用户推荐曝光后，在20天内不再重复推荐。
对于未曝光信息和/或曝光但未被用户点击的信息，可以在用户下一次发送信息推荐请求时，根据一定的加权概率为用户优先推荐。
对于所述曝光信息，在设定时间周期为第二阈值的周期内不再重复推荐。
仍以上述实施例2中的图3为例，第二阈值是20天，即对于曝光信息，在20天内不再向用户重复推荐。
所述曝光视频B对应的第二时间差15天小于所述第二阈值20天，因此，对所述曝光视频B执行曝光过滤操作，将所述曝光视频B从所述视频推荐列表中过滤掉。
所述曝光视频C对应的第二时间差22天不小于所述第二阈值20天，因此，无需对所述曝光视频C执行曝光过滤操作。
图7为本发明实施例提供的执行曝光过滤操作后的视频推荐列表。
由图7可知，所述曝光过滤后的视频推荐列表中包含视频A、视频C、视频D、视频E和视频F。
需要说明的是，对于所述信息推荐列表，可以先采用实施例3中所记载的推荐过滤方法执行推荐过滤操作，再采用实施例4中所记载的曝光过滤方法执行曝光过滤操作；
也可以先采用实施例4中所记载的曝光过滤方法执行曝光过滤操作，再采用实施例3中所记载的推荐过滤方法执行推荐过滤操作；
还可以采用实施例3中所记载的推荐过滤方法和实施例4中所记载的曝光过滤方法同时执行推荐过滤操作和曝光过滤操作，这里不做具体限定。
在本发明的可选实施例中，对于所述过滤后的信息推荐列表，所述方法还包括：
根据所述过滤后的信息推荐列表中包含的至少一个推荐信息的点击率，对所述过滤后的信息推荐列表中包含的至少一个推荐信息进行排序。
所述经过推荐过滤以及曝光过滤后的所述信息推荐列表中包含至少一个推荐信息，根据所述至少一个推荐信息的点击率，对所述过滤后的信息推荐列表中包含的至少一个推荐信息进行排序。使得在向用户推荐所述过滤后的信息推荐列表时，对于点击率高的推荐信息可以优先被用户浏览查看到。
实施例5
基于同一个发明构思，对于如图1所示的信息推荐方法，将所述过滤后的信息推荐列表推荐给所述用户之后，可以根据所述用户对应的终端设备，将所述过滤后的信息推荐列表中包含的至少一个推荐信息在所述终端中进行显示。
具体地，首先，根据所述信息查看行为数据，确定所述用户对应的终端设备的推荐位置顺序。
所述信息查看行为数据包含的是用户执行了查看操作的信息，所述查看操作的信息中包含位置信息，根据所述位置信息，确定所述用户对应的终端设备中各个位置的点击频率。
根据所述各个位置的点击频率，可以确定用户的点击操作习惯，进而确定所述用户对应的终端设备的推荐位置顺序。点击频率高的位置是优先的推荐位置顺序。
然后，根据所述推荐位置顺序，将所述过滤后的信息推荐列表中包含的至少一个推荐信息在所述终端设备中以瀑布流式布局进行显示。
确定所述用户对应的终端设备中的推荐位置顺序之后，将所述过滤后的信息推荐列表中包含的至少一个推荐信息在所述终端设备中以瀑布流式布局进行显示。
当所述过滤后的信息推荐列表中包含的至少一个推荐信息是根据点击率进行过排序时，将点击率最高的推荐信息放在所述终端设备中点击频率最高的位置进行展示，依此类推。
将所述过滤后的信息推荐列表中包含的至少一个推荐信息在所述终端设备中以瀑布流式布局进行显示，可以使得用户无需根据固定分类列表进行查找，能够更加方便快捷地查看到所述推荐信息。
在本发明的可选实施例中，所述方法还包括：
首先，获取所述过滤后的信息推荐列表在所述终端设备中的曝光信息，以及获取所述用户对所述过滤后的信息推荐列表的查看信息。
将所述过滤后的信息推荐列表推荐给所述用户之后，当用户浏览所述过滤后的信息推荐列表时，获取曝光信息；当用户对所述过滤后的信息推荐列表点击查看时，获取查看信息。
其次，根据所述曝光信息和所述过滤后的信息推荐列表，更新所述推荐数据库。
根据所述过滤后的信息推荐列表，可以更新所述推荐数据库中的历史推荐信息；根据所述曝光信息，可以更新所述推荐数据库中的曝光信息。
最后，根据所述查看信息，更新所述用户数据库。
根据所述查看信息，可以更新所述用户数据库中的信息查看行为数据。
具体地，首先，判断用户点击查看所述查看信息是否属于误点击操作；然后，当用户点击查看所述查看信息属于误点击操作时，无需根据所述查看信息，更新所述用户数据库，当用户点击查看所述查看信息不属于误点击操作时，根据所述查看信息，更新所述用户数据库。
需要说明的是，当第一次接收到用户的信息推荐请求时，由于用户数据库以及推荐数据库中并没有用户的信息查看行为数据和历史推荐信息，因此，可以随机为用户确定信息推荐列表，并获取所述信息推荐列表在所述用户对应的终端设备中的曝光信息以及确定用户对所述信息推荐列表的查看信息，进而根据所述信息推荐列表和所述曝光信息，更新所述推荐数据库，以及根据所述查看信息，更新所述用户数据库。
当用户数据库以及推荐数据库中包含有用户的信息查看行为数据和历史推荐信息时，可以采用本发明实施例所记载的方法为用户进行个性化且无重复推荐的信息推荐。
实施例6
图8为本发明实施例提供的一种信息推荐装置的结构示意图。所述信息推荐装置包括：接收单元81、确定单元82、过滤单元83、推荐单元84，其中：
接收单元81，用于接收用户发送的信息推荐请求，其中，所述信息推荐请求中包含用户的标识信息；
确定单元82，用于从用户数据库中查找与所述用户的标识信息对应的信息查看行为数据，并且根据所述信息查看行为数据，确定信息推荐列表；
过滤单元83，用于从推荐数据库中查找与所述用户的标识信息对应的历史推荐信息，并且根据所述历史推荐信息，对所述信息推荐列表进行过滤；
推荐单元84，用于将所述过滤后的信息推荐列表推荐给所述用户，其中，所述过滤后的信息推荐列表中包含至少一个推荐信息。
在本发明的可选实施例中，所述确定单元82根据所述信息查看行为数据，确定信息推荐列表，包括：
根据所述信息查看行为数据，确定用户感兴趣的信息，并将所述用户感兴趣的信息作为推荐信息加入信息推荐列表。
在本发明的可选实施例中，所述过滤单元83根据所述历史推荐信息，对所述信息推荐列表进行过滤，包括：
当所述信息推荐列表中包含所述历史推荐信息时，对所述信息推荐列表中包含的所述历史推荐信息进行过滤。
在本发明的可选实施例中，所述过滤单元83当所述信息推荐列表中包含所述历史推荐信息时，对所述信息推荐列表中包含的所述历史推荐信息进行过滤，包括：
确定用户发送所述信息推荐请求的发送时间，以及确定所述历史推荐信息对应的推荐时间；
确定所述发送时间与所述推荐时间之间的第一时间差；
当所述信息推荐列表中包含所述历史推荐信息，并且所述第一时间差小于第一阈值时，对所述信息推荐列表中包含的所述历史推荐信息进行推荐过滤。
在本发明的可选实施例中，所述过滤单元83根据所述历史推荐信息，对所述信息推荐列表进行过滤，包括：
从推荐数据库中查找与所述用户的标识信息对应的曝光信息，以及确定所述曝光信息对应的曝光时间；
确定发送所述信息推荐列表的发送时间与所述曝光时间之间的第二时间差；
当所述信息推荐列表中包含所述曝光信息，并且所述第二时间差小于第二阈值时，对所述信息推荐列表中包含的所述曝光信息进行曝光过滤。
在本发明的可选实施例中，所述信息推荐装置还包括：
所述确定单元82，还用于根据所述信息查看行为数据确定所述信息包括的信息类别以及所述信息类别之间的比例；
调整单元85，用于根据所述信息类别之间的比例，调整所述信息推荐列表中的所述信息类别对应的推荐信息的数目。
在本发明的可选实施例中，所述信息推荐装置还包括：
所述确定单元82，还用于根据所述信息查看行为数据，确定所述用户对应的终端设备的推荐位置顺序；
显示单元86，用于根据所述推荐位置顺序，将所述过滤后的信息推荐列表中包含的至少一个推荐信息在所述终端设备中以瀑布流式布局进行显示。
在本发明的可选实施例中，所述信息推荐装置还包括：
获取单元87，用于获取所述过滤后的信息推荐列表在所述终端设备中的曝光信息，以及获取所述用户对所述过滤后的信息推荐列表的查看信息；
更新单元88，用于根据所述曝光信息和所述过滤后的信息推荐列表，更新所述推荐数据库；
所述更新单元88，还用于根据所述查看信息，更新所述用户数据库。
根据所述信息推荐装置，所述接收单元接收用户发送的信息推荐请求，其中，所述信息推荐请求中包含用户的标识信息；所述确定单元从用户数据库中查找与所述用户的标识信息对应的信息查看行为数据，并且根据所述信息查看行为数据，确定信息推荐列表；所述过滤单元从推荐数据库中查找与所述用户的标识信息对应的历史推荐信息，并且根据所述历史推荐信息，对所述信息推荐列表进行过滤；所述推荐单元将所述过滤后的信息推荐列表推荐给所述用户，其中，所述过滤后的信息推荐列表中包含至少一个推荐信息。根据用户的信息查看行为数据确定用户感兴趣的信息推荐列表，根据历史推荐信息对所述信息推荐列表进行过滤，使得为用户提供个性化信息推荐的同时，避免相同信息的重复推荐，有效提高用户使用体验。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (16)
1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：
接收用户发送的信息推荐请求，其中，所述信息推荐请求中包含用户的标识信息；
从用户数据库中查找与所述用户的标识信息对应的信息查看行为数据，并且根据所述信息查看行为数据，确定信息推荐列表；
从推荐数据库中查找与所述用户的标识信息对应的历史推荐信息，并且根据所述历史推荐信息，对所述信息推荐列表进行过滤；
将所述过滤后的信息推荐列表推荐给所述用户，其中，所述过滤后的信息推荐列表中包含至少一个推荐信息。
2.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述信息查看行为数据，确定信息推荐列表，包括：
根据所述信息查看行为数据，确定用户感兴趣的信息，并将所述用户感兴趣的信息作为推荐信息加入信息推荐列表。
3.根据权利要求1或2所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述历史推荐信息，对所述信息推荐列表进行过滤，包括：
当所述信息推荐列表中包含所述历史推荐信息时，对所述信息推荐列表中包含的所述历史推荐信息进行过滤。
4.根据权利要求3所述的信息推荐方法，其特征在于，所述当所述信息推荐列表中包含所述历史推荐信息时，对所述信息推荐列表中包含的所述历史推荐信息进行过滤，包括：
确定用户发送所述信息推荐请求的发送时间，以及确定所述历史推荐信息对应的推荐时间；
确定所述发送时间与所述推荐时间之间的第一时间差；
当所述信息推荐列表中包含所述历史推荐信息，并且所述第一时间差小于第一阈值时，对所述信息推荐列表中包含的所述历史推荐信息进行推荐过滤。
5.根据权利要求1或2所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述历史推荐信息，对所述信息推荐列表进行过滤，包括：
从推荐数据库中查找与所述用户的标识信息对应的曝光信息，以及确定所述曝光信息对应的曝光时间；
确定用户发送所述信息推荐请求的发送时间与所述曝光时间之间的第二时间差；
当所述信息推荐列表中包含所述曝光信息，并且所述第二时间差小于第二阈值时，对所述信息推荐列表中包含的所述曝光信息进行曝光过滤。
6.根据权利要求1或2所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述信息查看行为数据，确定信息推荐列表，包括：
根据所述信息查看行为数据确定所述信息包括的信息类别以及所述信息类别之间的比例；
根据所述信息类别之间的比例，调整所述信息推荐列表中的所述信息类别对应的推荐信息的数目。
7.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述信息查看行为数据，确定所述用户对应的终端设备的推荐位置顺序；
根据所述推荐位置顺序，将所述过滤后的信息推荐列表中包含的至少一个推荐信息在所述终端设备中以瀑布流式布局进行显示。
8.根据权利要求7所述的信息推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述过滤后的信息推荐列表在所述终端设备中的曝光信息，以及获取所述用户对所述过滤后的信息推荐列表的查看信息；
根据所述曝光信息和所述过滤后的信息推荐列表，更新所述推荐数据库；
根据所述查看信息，更新所述用户数据库。
9.一种信息推荐装置，其特征在于，包括：
接收单元，用于接收用户发送的信息推荐请求，其中，所述信息推荐请求中包含用户的标识信息；
确定单元，用于从用户数据库中查找与所述用户的标识信息对应的信息查看行为数据，并且根据所述信息查看行为数据，确定信息推荐列表；
过滤单元，用于从推荐数据库中查找与所述用户的标识信息对应的历史推荐信息，并且根据所述历史推荐信息，对所述信息推荐列表进行过滤；
推荐单元，用于将所述过滤后的信息推荐列表推荐给所述用户，其中，所述过滤后的信息推荐列表中包含至少一个推荐信息。
10.根据权利要求9所述的信息推荐装置，其特征在于，所述确定单元根据所述信息查看行为数据，确定信息推荐列表，包括：
根据所述信息查看行为数据，确定用户感兴趣的信息，并将所述用户感兴趣的信息作为推荐信息加入信息推荐列表。
11.根据权利要求9或10所述的信息推荐装置，其特征在于，所述过滤单元根据所述历史推荐信息，对所述信息推荐列表进行过滤，包括：
当所述信息推荐列表中包含所述历史推荐信息时，对所述信息推荐列表中包含的所述历史推荐信息进行过滤。
12.根据权利要求11所述的信息推荐装置，其特征在于，所述过滤单元当所述信息推荐列表中包含所述历史推荐信息时，对所述信息推荐列表中包含的所述历史推荐信息进行过滤，包括：
确定用户发送所述信息推荐请求的发送时间，以及确定所述历史推荐信息对应的推荐时间；
确定所述发送时间与所述推荐时间之间的第一时间差；
当所述信息推荐列表中包含所述历史推荐信息，并且所述第一时间差小于第一阈值时，对所述信息推荐列表中包含的所述历史推荐信息进行推荐过滤。
13.根据权利要求9或10所述的信息推荐装置，其特征在于，所述过滤单元根据所述历史推荐信息，对所述信息推荐列表进行过滤，包括：
从推荐数据库中查找与所述用户的标识信息对应的曝光信息，以及确定所述曝光信息对应的曝光时间；
确定用户发送所述信息推荐请求的发送时间与所述曝光时间之间的第二时间差；
当所述信息推荐列表中包含所述曝光信息，并且所述第二时间差小于第二阈值时，对所述信息推荐列表中包含的所述曝光信息进行曝光过滤。
14.根据权利要求9或10所述的信息推荐装置，其特征在于，所述信息推荐装置还包括：
所述确定单元，用于根据所述信息查看行为数据确定所述信息包括的信息类别以及所述信息类别之间的比例；
调整单元，用于根据所述信息类别之间的比例，调整所述信息推荐列表中的所述信息类别对应的推荐信息的数目。
15.根据权利要求9所述的信息推荐装置，其特征在于，所述信息推荐装置还包括：
所述确定单元，还用于根据所述信息查看行为数据，确定所述用户对应的终端设备的推荐位置顺序；
显示单元，用于根据所述推荐位置顺序，将所述过滤后的信息推荐列表中包含的至少一个推荐信息在所述终端设备中以瀑布流式布局进行显示。
16.根据权利要求15所述的信息推荐装置，其特征在于，所述信息推荐装置还包括：
获取单元，用于获取所述过滤后的信息推荐列表在所述终端设备中的曝光信息，以及获取所述用户对所述过滤后的信息推荐列表的查看信息；
更新单元，用于根据所述曝光信息和所述过滤后的信息推荐列表，更新所述推荐数据库；
所述更新单元，还用于根据所述查看信息，更新所述用户数据库。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20170111 |
|
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |