CN106485566A - 一种信息推荐方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种信息推荐方法及装置，该方法包括：根据车源信息获取各用户的属性信息，根据各用户的属性信息，确定各用户的信息推荐值，并根据各用户的信息推荐值，将车源信息推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户。通过上述方法，服务器只会将用户对外新发布的车源信息推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户，也就是说，只会推荐给部分用户，这样可以有效的节省服务器资源，也可有效的降低服务器的运行负荷，由于过滤掉不关注车源信息的用户，因此，也提高了将车源信息推荐给其他用户的精确性，与此同时，对于不关注车源信息的用户而言，相当于过滤掉他们所不需要的车源信息，也减少了垃圾信息的推荐。

Description

一种信息推荐方法及装置

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种信息推荐方法及装置。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，通过第三方平台对外发布信息的用户越来越来越多，如，通过第三方平台对外发布车辆信息。

目前，处于第三方平台的用户不仅仅对外发布车辆信息(所述车辆信息包括车辆的品牌信息，车辆的车型信息以及车辆的车款信息)，也需要从该第三方平台上获取处于该第三方平台的其他用户对外新发布的车辆信息(在本申请中，我们将处于第三方平台的用户对外新发布的车辆信息称之为“车源信息”)，如，当处于第三方平台的用户对外新发布了卖车信息(即，车源信息)时，其他用户需要获取到该用户所卖车辆的车源信息，以此决定是否需要购买该用户所卖的车辆。

为了更好的为处于第三方平台的用户提供其他用户对外发布的车源信息，第三方平台通常会为处于第三方平台的用户推荐其他用户对外新发布的车源信息。

在现有技术中，当处于第三方平台的用户对外新发布一个车源信息时，第三方平台的服务器可获取新发布的车源信息，并将新发布的车源信息推荐给处于第三方平台的其他所有用户。

但是，在现有技术中，由于当处于第三方平台的用户对外新发布一个车源信息时，不一定所有的用户都对该新发布的车源信息感兴趣，也就是说，不一定所有的用户都需要该发布的车源信息，因此，如果将发布的车源信息推荐给其他所有用户，势必会造成服务器资源的浪费，与此同时，也会增加服务器的运行负荷。

发明内容

本申请实施例提供一种信息推荐方法及装置，用以解决将新发布的车源信息推荐给其他所有用户，势必会造成服务器资源的浪费，也会增加服务器的运行负荷，并且，不需要车源信息的用户也会收到车源信息，使得信息推荐不够精确，与此同时，也会使得不需要车源信息的用户收到垃圾信息的问题。

本申请实施例提供的一种信息推荐方法，包括：

服务器根据车源信息获取各用户的属性信息，其中，所述车源信息是用户发布的车辆信息；

根据所述各用户的属性信息，确定所述各用户的信息推荐值；

根据所述各用户的信息推荐值，将车源信息推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户。

本申请实施例提供的一种信息推荐装置，装置包括：

获取模块，用于所述装置根据车源信息获取各用户的属性信息，其中，所述车源信息是用户发布的车辆信息；

确定模块，用于根据所述各用户的属性信息，确定所述各用户的信息推荐值；

推荐模块，用于根据所述各用户的信息推荐值，将车源信息推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户。

本申请实施例提供一种信息推荐方法及装置，该方法由服务器根据车源信息获取各用户的属性信息，其中，所述车源信息是用户发布的车辆信息，根据各用户的属性信息，确定各用户的信息推荐值，并根据各用户的信息推荐值，将车源信息推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户。通过上述方法，服务器只会将用户对外新发布的车源信息推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户，也就是说，只会推荐给部分用户，这样可以有效的节省服务器资源，也可有效的降低服务器的运行负荷，由于过滤掉不关注车源信息的用户，因此，也提高了将车源信息推荐给其他用户的精确性，与此同时，对于不关注车源信息的用户而言，相当于过滤掉他们所不需要的车源信息，也减少了垃圾信息的推荐。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请实施例提供的信息推荐过程；

图2为本申请实施例提供的信息推荐装置结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

图1为本申请实施例提供的信息推荐过程，具体包括以下步骤：

S101：根据车源信息获取各用户的属性信息。

在实际应用中，为了更好的为处于第三方平台的用户提供其他用户对外新发布的车源信息，第三方平台通常会为处于第三方平台的用户推荐其他用户对外发布的车源信息，其中，该车源信息是用户对外发布的车辆信息，并且，车源信息包括：车辆的品牌信息、车型信息、以及车款信息中的至少一个。

另外，由于处于第三方平台的用户的个人信息以及浏览记录等通常能够反映出该用户对哪些车源信息感兴趣，对哪些车源信息有需求，如，处于第三方平台的用户需要买某款车，因而在第三方平台上浏览了该款车，这样从该用户的浏览记录中就可以看出该用户对包含该款车的车源信息是感兴趣。因此，在本申请中，可以根据用户的个人信息等只与用户有关系的信息向处于第三方平台的用户推荐车源信息。

在此需要说明的是，在本申请中，将用户的个人信息以及浏览记录等与只与用户有关系的信息定义为属性信息，并且，所述属性信息包括：正在销售车辆的品牌信息、正在销售车辆的车型信息、正在销售车辆的车款信息、需求车辆的品牌信息、需求车辆的车型信息、需求车辆的车款信息、历史销售车辆的品牌信息、历史销售车辆的车型信息、历史销售车辆的车款信息、收藏车辆的品牌信息、收藏车辆的车型信息、收藏车辆的车款信息中的至少一个，当然也可以包括其他属性信息，如，用户的职业，在此不再一一赘述。

进一步的，由于让服务器知道在将发布的车源信息推荐给用户时需要获取哪些属性信息，因此，可预先设定一个获取属性信息的规则，该规则中明确规定根据车源信息需要获取哪些与该车源信息有关的属性信息，也就是说，所获取的属性信息都是与对外发布的车源信息是有关的。

因此，在将新发布的车源信息推荐给用户的过程中，本申请首先可按照预先设定的获取属性信息的规则以及该车源信息获取各用户的属性信息，而获取各用户的属性信息是由第三方平台的服务器完成的，当然也可以是第三方平台的具有数据处理功能的设备完成的。

例如，为了便于简洁明了的说明本申请，在本例子中假设第三方平台上只有四家汽车经销商，即，汽车经销商A，汽车经销商B，汽车经销商C，汽车经销商D，假设汽车经销商A在第三方平台对外新发布了一个车源信息：长城-哈弗-H6-2016款手动精英款，预设的获取属性信息的规则为：根据该车源信息，获取各经销商的与该车源信息有关的正在销售车辆的品牌信息、与该车源信息有关的正在销售车辆的车型信息、与该车源信息有关的正在销售车辆的车款信息、与该车源信息有关的需求车辆的品牌信息、与该车源信息有关的需求车辆的车型信息、与该车源信息有关的需求车辆的车款信息、与该车源信息有关的历史销售车辆的品牌信息、与该车源信息有关的历史销售车辆的车型信息、与该车源信息有关的历史销售车辆的车款信息、与该车源信息有关的收藏车辆的品牌信息、与该车源信息有关的收藏车辆的车型信息、与该车源信息有关的收藏车辆的车款信息。

因此，第三方平台的服务器分别获取汽车经销商B的与该车源信息有关的属性信息如表1所示，获取汽车经销商C的与该车源信息有关的属性信息如表2所示，获取汽车经销商D的与该车源信息有关的属性信息如表3所示。

正在销售车辆的品牌信息
	正在销售车辆的车型信息
正在销售车辆的车款信息
	历史销售车辆的品牌信息
历史销售车辆的车型信息
	历史销售车辆的车款信息

表1

正在销售车辆的品牌信息
	需求车辆的品牌信息
需求车辆的车型信息
	需求车辆的车款信息
历史销售车辆的品牌信息
	收藏车辆的品牌信息
收藏车辆的车型信息
	收藏车辆的车款信息

表2

表3

S102：根据所述各用户的属性信息，确定所述各用户的信息推荐值。

考虑到实际应用中，即使能够通过用户的属性信息来判断该用户是否对新发布的车源信息感兴趣，但是，有的用户对车源信息感兴趣的程度大，而有的用户则对车源信息感兴趣的程度小，也就是说，有的用户对车源信息的需求程度大，而有的用户则对车源信息的需求程度小，为了能够较好的衡量用户对新发布的车源信息的需求或感兴趣的程度，因此，在本申请中，使用信息推荐值来表示用户对新发布的车源信息的需求或感兴趣的程度，信息推荐值越大，则表示用户对新发布的车源信息的需求或感兴趣的程度越大，信息推荐值越小，则表示用户对新发布的车源信息的需求或感兴趣的程度越小。

进一步的，由于在实际应用中，有的属性信息能够较强程度的反映出用户对新发布的车源信息的需求或感兴趣的程度，而有的属性信息只能够较低程度的反映出用户对新发布的车源信息的需求或感兴趣的程度，为了能够更准确的通过信息推荐值反映出用户对新发布的车源信息的需求或感兴趣的程度，因此，在本申请中，可预先给每个属性信息设定一个属性值，并把该属性值与属性信息同时添加到属性信息与数值关系表中，用于后续便于查找属性信息对应的属性值。

并且，属性值越大，说明该属性信息能够越强程度的反映出用户对新发布的车源信息的需求或感兴趣的程度，属性值越小说明该属性信息能够越低程度的反映出用户对新发布的车源信息的需求或感兴趣的程度，也就是说，可给能够较强程度的反映出用户对新发布的车源信息的需求或感兴趣的程度的属性信息预先设定一个较高的属性值，而给只能够较低程度的反映出用户对新发布的车源信息的需求或感兴趣的程度的属性信息预先设定一个相对较低的属性值，后续，在根据各用户的属性信息，确定各用户的信息推荐值时，可根据各用户的属性信息，以及预设的属性信息与数值关系表，确定各属性信息的属性值，根据各属性信息的属性值，确定各用户的信息推荐值。

进一步的，本申请给出了一种根据各属性信息的属性值，确定各用户的信息推荐值的方式，具体的，针对任一用户，将该用户的各属性信息的属性值之和确定为该用户的信息推荐值。

延续上例，假设属性信息与数值关系表如表4所示：

属性信息	数值
		正在销售车辆的品牌信息	5
正在销售车辆的车型信息	10
		正在销售车辆的车款信息	15
需求车辆的品牌信息	10
		需求车辆的车型信息	30
需求车辆的车款信息	30
		历史销售车辆的品牌信息	10
历史销售车辆的车型信息	15
		历史销售车辆的车款信息	20
收藏车辆的品牌信息	2
		收藏车辆的车型信息	2
收藏车辆的车款信息	5

表4

服务器根据表4以及表1确定出经销商B的各属性信息的属性值如表5所示：

表5

根据表4以及表2确定出经销商C的各属性信息的属性值如表6所示：

属性信息	属性值
		正在销售车辆的品牌信息	5
需求车辆的品牌信息	10
		需求车辆的车型信息	30
需求车辆的车款信息	30
		历史销售车辆的品牌信息	10
收藏车辆的品牌信息	2
		收藏车辆的车型信息	2
收藏车辆的车款信息	5

表6

根据表4以及表3确定出经销商D的各属性信息的属性值如表7所示：

属性信息	属性值
		正在销售车辆的品牌信息	5
需求车辆的品牌信息	10
		历史销售车辆的品牌信息	10
收藏车辆的品牌信息	2

表7

服务器根据表5中的属性值，确定经销商B的信息推荐值为：5+10+15+10+15+20＝75；

根据表6中的属性值，确定经销商C的信息推荐值为：5+10+30+30+10+2+2+5＝94；

根据表7中的属性值，确定经销商D的信息推荐值为：5+10+10+2＝27。

S103：根据所述各用户的信息推荐值，将车源信息推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户。

在本申请中，由于信息推荐值能够反映出用户对新发布的车源信息的需求或感兴趣的程度，信息推荐值越低则说明用户对新发布的车源信息的需求或感兴趣的程度越低，如果信息推荐值低于某一阈值，则可认为该用户对新发布的车源信息是不需要的。

因此，在本申请中，服务器在确定出各用户的信息推荐值后，将车源信息推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户。

延续上例，假设预设的阈值为30，因此，服务器确定出经销商B的信息推荐值、经销商C的信息推荐值、经销商D的信息推荐值后，将车源信息推荐给经销商B和经销商C。

通过上述方法，服务器只会将用户对外新发布的车源信息推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户，也就是说，只会推荐给部分用户，这样可以有效的节省服务器资源，也可有效的降低服务器的运行负荷，并且，由于过滤掉不关注车源信息的用户，因此，也提高了将车源信息推荐给其他用户的精确性，与此同时，对于不关注车源信息的用户而言，相当于过滤掉他们所不需要的车源信息，也减少了垃圾信息的推荐。

在实际应用中，由于信息推荐值大于预设的阈值的用户有可能是大量的，如果将车源信息同时推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户，在高并发的情况下，有可能会导致服务器运行压力过大，因此，在本申请中，可根据各用户的信息推荐值，将车源信息按照预设的时间间隔依次推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户，也就是说，先将车源信息按照预设的时间间隔推荐给一部分(当然也可以只推荐给一个用户)信息推荐值大于预设的阈值的用户，再将车源信息按照预设的时间间隔推荐给另一部分信息推荐值大于预设的阈值的用户，以此类推，直至将车源信息推荐给所有信息推荐值大于预设的阈值的用户为止。

进一步的，在信息推荐值都大于预设的阈值的用户中，有的用户对车源信息的关注度很高，也说明该用户相对于那些对车源信息关注度不高的信息推荐值都大于预设的阈值的用户而言，想更快的得到车源信息，因此，在本申请中，可对各用户的信息推荐值由高到低进行排序，根据排序后的各用户的信息推荐值，按照由高到低的顺序将车源信息推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户，这样可以让想更快得到车源信息的用户相对于那些对车源信息关注度不高的信息推荐值都大于预设的阈值的用户更快的得到车源信息。

最后在此需要说明的是，以上用户可为车类经销商。

以上为本申请实施例提供的信息推荐方法，基于同样的思路，本申请实施例还提供一种信息推荐装置，如图2所示。

图2为本申请实施例提供的信息推荐装置结构示意图，包括:

获取模块201，用于所述装置根据车源信息获取各用户的属性信息，其中，所述车源信息是用户发布的车辆信息；

确定模块202，用于根据所述各用户的属性信息，确定所述各用户的信息推荐值；

推荐模块203，用于根据所述各用户的信息推荐值，将车源信息推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户。

所述车源信息包括：车辆的品牌信息、车型信息、以及车款信息中的至少一个；所述属性信息包括：正在销售车辆的品牌信息、正在销售车辆的车型信息、正在销售车辆的车款信息、需求车辆的品牌信息、需求车辆的车型信息、需求车辆的车款信息、历史销售车辆的品牌信息、历史销售车辆的车型信息、历史销售车辆的车款信息、收藏车辆的品牌信息、收藏车辆的车型信息、收藏车辆的车款信息中的至少一个。

所述确定模块202具体用于，根据所述各用户的属性信息，以及预设的属性信息与数值关系表，确定各属性信息的属性值，根据各属性信息的属性值，确定所述各用户的信息推荐值。

所述确定模块202具体用于，针对任一用户，将该用户的各属性信息的属性值之和确定为该用户的信息推荐值。

所述推荐模块203具体用于，根据所述各用户的信息推荐值，将车源信息按照预设的时间间隔依次推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户。

所述推荐模块203具体用于，对所述各用户的信息推荐值由高到低进行排序，根据排序后的所述各用户的信息推荐值，按照由高到低的顺序将车源信息推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (12)

1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：

服务器根据车源信息获取各用户的属性信息，其中，所述车源信息是用户发布的车辆信息；

根据所述各用户的属性信息，确定所述各用户的信息推荐值；

根据所述各用户的信息推荐值，将车源信息推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车源信息包括：车辆的品牌信息、车型信息、以及车款信息中的至少一个；所述属性信息包括：正在销售车辆的品牌信息、正在销售车辆的车型信息、正在销售车辆的车款信息、需求车辆的品牌信息、需求车辆的车型信息、需求车辆的车款信息、历史销售车辆的品牌信息、历史销售车辆的车型信息、历史销售车辆的车款信息、收藏车辆的品牌信息、收藏车辆的车型信息、收藏车辆的车款信息中的至少一个。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述各用户的属性信息，确定所述各用户的信息推荐值，具体包括：

根据所述各用户的属性信息，以及预设的属性信息与数值关系表，确定各属性信息的属性值；

根据各属性信息的属性值，确定所述各用户的信息推荐值。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据各属性信息的属性值，确定所述各用户的信息推荐值，具体包括：

针对任一用户，将该用户的各属性信息的属性值之和确定为该用户的信息推荐值。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述各用户的信息推荐值，将车源信息推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户，具体包括：

根据所述各用户的信息推荐值，将车源信息按照预设的时间间隔依次推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述各用户的信息推荐值，将车源信息推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户，具体包括：

对所述各用户的信息推荐值由高到低进行排序；

根据排序后的所述各用户的信息推荐值，按照由高到低的顺序将车源信息推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户。

7.一种信息推荐的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于所述装置根据车源信息获取各用户的属性信息，其中，所述车源信息是用户发布的车辆信息；

确定模块，用于根据所述各用户的属性信息，确定所述各用户的信息推荐值；

推荐模块，用于根据所述各用户的信息推荐值，将车源信息推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述车源信息包括：车辆的品牌信息、车型信息、以及车款信息中的至少一个；所述属性信息包括：正在销售车辆的品牌信息、正在销售车辆的车型信息、正在销售车辆的车款信息、需求车辆的品牌信息、需求车辆的车型信息、需求车辆的车款信息、历史销售车辆的品牌信息、历史销售车辆的车型信息、历史销售车辆的车款信息、收藏车辆的品牌信息、收藏车辆的车型信息、收藏车辆的车款信息中的至少一个。

9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于，根据所述各用户的属性信息，以及预设的属性信息与数值关系表，确定各属性信息的属性值，根据各属性信息的属性值，确定所述各用户的信息推荐值。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于，针对任一用户，将该用户的各属性信息的属性值之和确定为该用户的信息推荐值。

11.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述推荐模块具体用于，根据所述各用户的信息推荐值，将车源信息按照预设的时间间隔依次推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户。

12.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述推荐模块具体用于，对所述各用户的信息推荐值由高到低进行排序，根据排序后的所述各用户的信息推荐值，按照由高到低的顺序将车源信息推荐给信息推荐值大于预设的阈值的用户。