CN107103028A - 一种信息处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种信息处理方法及装置，涉及互联网信息处理技术。其中方法包括：获取元数据及所述元数据的特征信息；获取用户的行为数据及所述用户的个人信息；根据所述行为数据及所述个人信息生成所述用户的用户特征；基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据。通过用户的行为数据及用户的个人信息得到用户特征，根据用户特征在众多元数据中找到与之相似或相关的元数据，将其确定为目标元数据，这样便可在用户浏览页面时在推荐位中显示目标元数据的相关内容，无需再通过人工对推荐位进行设置，实现了千人千面、千时千面，提高了推荐位中内容的利用率，有助于实现总体推荐策略的最优化。

Description

一种信息处理方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及互联网信息处理技术领域，尤其涉及一种信息处理方法及装置。

背景技术

随着信息技术的不断发展，互联网已深入到各个领域，涌现出了大量的购物平台、外卖平台、打车平台等网络信息平台，越来越多的用户选择在这些网络信息平台上选择自己所需的资源，如商品或服务等。由于网络信息平台往往提供了海量的资源，出于吸引用户或者便于用户快速找到自己最需要的资源等目的，网络信息平台或APP(应用软件)的运营人员通常会在页面中一些位置(这些位置可称为推荐位)上设置一些精美的图片、引人入胜的标题、丰富的内容等来吸引用户，并定期按照成交效果或季节变化等因素调整推荐位上的内容及展示顺序。

发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术中这种通过人工根据经验来调整推荐位的策略缺乏针对性，无法针对每个用户展示出更个性、更多元丰富的内容，造成每个用户获取到的信息都是单调统一的，另外也不能及时动态调整推荐策略，最终导致推荐位中的内容利用率很低，效果不佳。

发明内容

本发明提供一种信息处理方法及装置，以向用户提供更准确更有针对性的信息。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种信息处理方法，所述方法包括：

获取元数据及所述元数据的特征信息；

获取用户的行为数据及所述用户的个人信息；

根据所述行为数据及所述个人信息生成所述用户的用户特征；

基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据。

可选的，所述元数据包括以下数据中的一种或多种：活动描述数据、资源提供方详情数据、资源详情数据；

所述获取所述元数据的特征信息，包括：

根据预设关键词解析活动描述数据以获取所述活动描述数据所含的特征信息；

根据资源提供方详情数据中的资源提供方所属分类、资源提供方所提供资源的品类和\或资源提供方所在集合获取所述资源提供方详情数据所含的特征信息；

对资源详情数据中的资源名称和\或资源描述详情进行分词以获取所述资源详情数据所含的特征信息。

可选的，基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据，包括：

获取所述用户特征与每种元数据的特征信息的相似度；

将相似度高于第一预设阈值的元数据确定为所述目标元数据；

或者，

根据所述用户特征获取所述用户与其他用户的共同用户特征；

根据所述共同用户特征确定与其他用户相关的元数据；

将所述与其他用户相关的元数据确定为所述目标元数据。

可选的，基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据之前，所述方法还包括：

当所述行为数据的数据量低于第二预设阈值时，获取通用特征，其中所述通用特征通过对已有用户的个人信息聚类得到；

将所述通用特征直接作为所述用户特征。

可选的，基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据之后，所述方法还包括：

当所述用户在终端设备上浏览指定页面时，向所述终端设备推送所述目标元数据所对应的内容。

可选的，向所述终端设备推送所述目标元数据所对应的内容之后，所述方法还包括：

获取预设指标的变化情况；

根据所述预设指标的变化情况，调整所确定的目标元数据。

根据本发明实施例的第二方面，提供一种信息处理装置，所述装置包括：

元数据处理模块，用于获取元数据及所述元数据的特征信息；

用户数据处理模块，用于获取用户的行为数据及所述用户的个人信息；

用户特征生成模块，用于根据所述行为数据及所述个人信息生成所述用户的用户特征；

目标元数据确定模块，用于基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据。

可选的，所述元数据包括以下数据中的一种或多种：活动描述数据、资源提供方详情数据、资源详情数据；

所述元数据处理模块用于：

根据预设关键词解析活动描述数据以获取所述活动描述数据所含的特征信息；

根据资源提供方详情数据中的资源提供方所属分类、资源提供方所提供资源的品类和\或资源提供方所在集合获取所述资源提供方详情数据所含的特征信息；

对资源详情数据中的资源名称和\或资源描述详情进行分词以获取所述资源详情数据所含的特征信息。

可选的，所述目标元数据确定模块用于：

获取所述用户特征与每种元数据的特征信息的相似度；

将相似度高于第一预设阈值的元数据确定为所述目标元数据；

或者，

根据所述用户特征获取所述用户与其他用户的共同用户特征；

根据所述共同用户特征确定与其他用户相关的元数据；

将所述与其他用户相关的元数据确定为所述目标元数据。

可选的，所述用户特征生成模块还用于：

当所述行为数据的数据量低于第二预设阈值时，获取通用特征，其中所述通用特征通过对已有用户的个人信息聚类得到；将所述通用特征直接作为所述用户特征。

可选的，所述装置还包括：

推送模块，用于当所述用户在终端设备上浏览指定页面时，向所述终端设备推送所述目标元数据所对应的内容。

可选的，所述装置还包括：

反馈模块，用于获取预设指标的变化情况；根据所述预设指标的变化情况，调整所确定的目标元数据。

本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

在本发明实施例中，通过用户的行为数据(如浏览记录等)及用户的个人信息(如年龄、位置等)，得到用户特征(或者说是用户画像)，并根据用户画像在众多元数据中找到与之相似或相关的元数据，将其确定为目标元数据，这样便可在用户浏览页面时在推荐位中显示目标元数据的相关内容，无需再通过人工对推荐位进行设置，自动做到了千人千面、千时千面，更准确也更有针对性，从而提高了推荐位中内容的利用率，进而有助于实现总体推荐策略的最优化。

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一简单地介绍，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是根据本发明一示例性实施例示出的一种信息处理方法的流程图；

图2是根据本发明另一示例性实施例示出的一种信息处理方法的流程图；

图3是根据本发明再一示例性实施例示出的一种信息处理方法的流程图；

图4是根据本发明一示例性实施例示出的数据分析挖掘示意图；

图5是根据本发明一示例性实施例示出的一种信息处理装置的示意图；

图6是根据本发明另一示例性实施例示出的一种信息处理装置的示意图；

图7是根据本发明再一示例性实施例示出的一种信息处理装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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。

在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

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，所描述的实施例仅仅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。

图1是根据本发明一示例性实施例示出的一种信息处理方法的流程图。作为示例该方法可用于服务器等设备。

参见图1所示，该方法可以包括如下步骤：

步骤S101，获取元数据及所述元数据的特征信息。

作为示例，所述元数据可以包括以下数据中的一种或多种：活动描述数据、资源提供方详情数据、资源详情数据，等等；

所述获取所述元数据的特征信息，可以包括：

根据预设关键词解析活动描述数据以获取所述活动描述数据所含的特征信息；

根据资源提供方详情数据中的资源提供方所属分类、资源提供方所提供资源的品类和\或资源提供方所在集合(如商圈)获取所述资源提供方详情数据所含的特征信息；

对资源详情数据中的资源名称和\或资源描述详情进行分词以获取所述资源详情数据所含的特征信息。

以活动描述数据为例：对于网络信息平台上的各种活动页面，一般都存在活动描述数据，用于描述该活动的一些相关内容，可以从活动描述数据中提取出特征信息，所述特征信息例如可以是关键词等内容，对此本实施例并不进行限制。作为示例，资源提供方可以为店铺，资源可以为商品，等等。

步骤S102，获取用户的行为数据及所述用户的个人信息。

作为示例，所述用户的行为数据可以包括以下内容中的一种或多种：

浏览资源的记录、获得资源的记录、搜索资源的记录以及所述用户的社交好友信息，等等。

以资源为商品为例，则可以获取该用户浏览商品的记录，购买商品的记录，等等。

在本发明实施例中，用户的行为数据还可以包括用户的交友信息，也即用户的社交好友信息，这是因为用户交了哪些朋友可以从侧面上反映出该用户的一些特点。

作为示例，所述用户的个人信息可以包括以下内容中的一种或多种：

年龄、性别、地理位置、职业、兴趣、教育程度，等等。

步骤S103，根据所述行为数据及所述个人信息生成所述用户的用户特征。

在本发明实施例中，用户特征也可称为用户画像，可以反映出一个用户的特点。对于用户特征具体如何设计本实施例并不进行限制，本领域技术人员可以根据不同需求\不同场景而自行选择、设计，可以在此处使用的这些选择和设计都没有背离本发明的精神和保护范围。

步骤S104，基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据。

因为分别获取到了元数据的特征信息和用户的用户特征，所以可以进行相似度的计算，找到那些与该用户相似或相关的元数据。

作为示例，在本实施例或本发明其他某些实施例中，基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据，可以包括：

获取所述用户特征与每种元数据的特征信息的相似度；

将相似度高于第一预设阈值的元数据确定为所述目标元数据；

或者，

根据所述用户特征获取所述用户与其他用户的共同用户特征；

根据所述共同用户特征确定与其他用户相关的元数据；

将所述与其他用户相关的元数据确定为所述目标元数据。

换句话说，可以基于用户自身的特征与元数据的特征进行相似度推荐，或者，也可以基于用户与其他用户的共同特征，推荐与其他用户相关的元数据。

例如，若用户喜欢吃菜品a，而菜品b与菜品a的口味相同，那么就可以说菜品b与该用户相似；再例如，若用户有一个好友，该好友喜欢吃菜品c，那么就可以说菜品c与该用户相关。对于相似度计算的具体算法本实施例并不进行限制，本领域技术人员可以根据不同需求\不同场景而自行选择、设计，可以在此处使用的这些选择和设计都没有背离本发明的精神和保护范围。

这样确定了目标元数据，也即获知了可以向该用户推荐何种信息后，接下来便可进行有针对性的推荐。

作为示例，参见图2所示，在本实施例或本发明其他某些实施例中，基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据之后，所述方法还可以包括：

步骤S201，当所述用户在终端设备上浏览指定页面时，向所述终端设备推送所述目标元数据所对应的内容(例如商品图片、一段广告、活动入口等等)。

例如，若用户在手机上浏览页面时，该页面中存在推荐位，如存在可以插入广告的一些区域，则可以向该手机推送目标元数据所对应的内容，如商品图片、一段广告、活动入口等等，使手机可以在该页面的推荐位中进行相应的展示。

进一步的参见图3所示，在本实施例或本发明其他某些实施例中，向所述终端设备推送所述目标元数据所对应的内容之后，所述方法还可以包括：

步骤S301，获取预设指标(例如点击率、成交转换率等等)的变化情况，根据所述预设指标的变化情况，调整所确定的目标元数据。

例如，可以统计向用户推送了目标元数据所对应的内容之后所带来的点击率(访问)、转换率(成交)等，并由此来给不同特征的元数据设置不同的权重，优先推荐权重高的内容，从而实现了根据转换效果动态优化展示的策略，使得所推荐的目标元数据可以根据用户行为或展示效果进行及时调整。

另外，在确定目标元数据的过程中，还可以结合热点舆情等方面的信息，如地理位置POI、推荐位点击趋势、用户关注热点，等等。作为示例可参见图4所示，在图4中，热点舆情和用户画像均可包含多方面、多维度的内容，在此不再赘述，基于用户画像和热点舆情，可进行数据分析、挖掘，从而定制个性化推荐位内容，而一段时间过后，可以对成交效果转化率进行分析，从而对推荐结果形成反馈，也即反哺推荐结果。

此外，在一些场景下，用户可以分为两大类，一类是冷启动用户，即平台的新用户，一类是非冷启动用户，即在平台上有一定数据沉淀的用户。对于冷启动用户，虽然可能会有一定量的个人信息，但是其行为数据的数据量可能不够多，使得可建模的数据信息可能不足，虽然仍然可以根据所述行为数据及所述个人信息生成所述用户的用户特征，但是在本发明实施例中也可以进一步优化，对于冷启动用户可根据平台上已有用户构建的通用兴趣聚合进行粗粒度的推荐，如根据用户同年龄端、同职业的喜好进行推荐，等等。

因此，在本实施例或本发明其他某些实施例中，基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据之前，所述方法还可以包括：

当所述行为数据的数据量低于第二预设阈值时，获取通用特征，其中所述通用特征通过对已有用户的个人信息聚类(例如同年龄段、同职业等)得到；将所述通用特征直接作为所述用户特征。

这样便可进一步提高针对冷启动用户进行推荐的效果。

在本实施例中，通过用户的行为数据(如浏览记录等)及用户的个人信息(如年龄、位置等)，得到用户特征(或者说是用户画像)，并根据用户画像在众多元数据中找到与之相似或相关的元数据，将其确定为目标元数据，这样便可在用户浏览页面时在推荐位中显示目标元数据的相关内容(例如商品图片、一段广告、活动入口等等)，无需再通过人工对推荐位进行设置，自动做到了千人千面、千时千面，更准确也更有针对性，从而提高了推荐位中内容的利用率，进而有助于实现总体推荐策略的最优化。

下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明方法实施例。

图5是根据本发明一示例性实施例示出的一种信息处理装置的示意图。作为示例该装置可用于服务器等设备。

参见图5所示，该装置可以包括：

元数据处理模块501，用于获取元数据及所述元数据的特征信息。

在本实施例或本发明其他某些实施例中，所述元数据可以包括以下数据中的一种或多种：活动描述数据、资源提供方详情数据、资源详情数据；

所述元数据处理模块可以用于：

根据预设关键词解析活动描述数据以获取所述活动描述数据所含的特征信息；

根据资源提供方详情数据中的资源提供方所属分类、资源提供方所提供资源的品类和\或资源提供方所在集合获取所述资源提供方详情数据所含的特征信息；

对资源详情数据中的资源名称和\或资源描述详情进行分词以获取所述资源详情数据所含的特征信息。

用户数据处理模块502，用于获取用户的行为数据及所述用户的个人信息。

作为示例，所述用户的行为数据可以包括以下内容中的一种或多种：

浏览资源的记录、获得资源的记录、搜索资源的记录以及所述用户的社交好友信息，等等。以资源为商品为例，则可以获取该用户浏览商品的记录，购买商品的记录，等等。

在本发明实施例中，用户的行为数据还可以包括用户的交友信息，也即用户的社交好友信息，这是因为用户交了哪些朋友可以从侧面上反映出该用户的一些特点。

作为示例，所述用户的个人信息可以包括以下内容中的一种或多种：年龄、性别、地理位置、职业、兴趣、教育程度，等等。

用户特征生成模块503，用于根据所述行为数据及所述个人信息生成所述用户的用户特征。

在本发明实施例中，用户特征也可称为用户画像，可以反映出一个用户的特点。对于用户特征具体如何设计本实施例并不进行限制，本领域技术人员可以根据不同需求\不同场景而自行选择、设计，可以在此处使用的这些选择和设计都没有背离本发明的精神和保护范围。

目标元数据确定模块504，用于基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据。

在本实施例或本发明其他某些实施例中，所述目标元数据确定模块可以用于：

获取所述用户特征与每种元数据的特征信息的相似度；

将相似度高于第一预设阈值的元数据确定为所述目标元数据；

或者，

根据所述用户特征获取所述用户与其他用户的共同用户特征；

根据所述共同用户特征确定与其他用户相关的元数据；

将所述与其他用户相关的元数据确定为所述目标元数据。

换句话说，可以基于用户自身的特征与元数据的特征进行相似度推荐，或者，也可以基于用户与其他用户的共同特征，推荐与其他用户相关的元数据。

在本实施例或本发明其他某些实施例中，所述用户特征生成模块还可以用于：

当所述行为数据的数据量低于第二预设阈值时，获取通用特征，其中所述通用特征通过对已有用户的个人信息聚类得到；将所述通用特征直接作为所述用户特征。

这样便可进一步提高针对冷启动用户进行推荐的效果。

参见图6所示，在本实施例或本发明其他某些实施例中，所述装置还可以包括：

推送模块601，用于当所述用户在终端设备上浏览指定页面时，向所述终端设备推送所述目标元数据所对应的内容。

例如，若用户在手机上浏览页面时，该页面中存在推荐位，如存在可以插入广告的一些区域，则可以向该手机推送目标元数据所对应的内容，如商品图片、一段广告、活动入口等等，使手机可以在该页面的推荐位中进行相应的展示。

参见图7所示，在本实施例或本发明其他某些实施例中，所述装置还可以包括：

反馈模块701，用于获取预设指标的变化情况；根据所述预设指标的变化情况，调整所确定的目标元数据。

例如，可以统计向用户推送了目标元数据所对应的内容之后所带来的点击率(访问)、转换率(成交)等，并由此来给不同特征的元数据设置不同的权重，优先推荐权重高的内容，从而实现了根据转换效果动态优化展示的策略，使得所推荐的目标元数据可以根据用户行为或展示效果进行及时调整。

另外，在确定目标元数据的过程中，还可以结合热点舆情等方面的信息，如地理位置POI、推荐位点击趋势、用户关注热点，等等。作为示例可参见图3所示，在图3中，热点舆情和用户画像均可包含多方面、多维度的内容，在此不再赘述，基于用户画像和热点舆情，可进行数据分析、挖掘，从而定制个性化推荐位内容，而一段时间过后，可以对成交效果转化率进行分析，从而对推荐结果形成反馈，也即反哺推荐结果。

在本实施例中，通过用户的行为数据(如浏览记录等)及用户的个人信息(如年龄、位置等)，得到用户特征(或者说是用户画像)，并根据用户画像在众多元数据中找到与之相似或相关的元数据，将其确定为目标元数据，这样便可在用户浏览页面时在推荐位中显示目标元数据的相关内容(例如商品图片、一段广告、活动入口等等)，无需再通过人工对推荐位进行设置，自动做到了千人千面、千时千面，更准确也更有针对性，从而提高了推荐位中内容的利用率，进而有助于实现总体推荐策略的最优化。

关于上述实施例中的装置，其中各个单元\模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

在一个可能的设计中，信息处理装置的结构中包括处理器和存储器，所述存储器用于存储支持信息处理装置执行上述信息处理方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。

所述程序包括一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令供所述处理器调用执行。

所述处理器用于：

获取元数据及所述元数据的特征信息；

获取用户的行为数据及所述用户的个人信息；

根据所述行为数据及所述个人信息生成所述用户的用户特征；

基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据。

本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，用于储存信息处理装置所用的计算机软件指令，其包含用于执行上述信息处理方法为信息处理装置所涉及的程序。

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，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

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设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)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。

本发明公开A1、一种信息处理方法，所述方法包括：

获取元数据及所述元数据的特征信息；

获取用户的行为数据及所述用户的个人信息；

根据所述行为数据及所述个人信息生成所述用户的用户特征；

基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据。

A2、根据A1所述的方法，所述元数据包括以下数据中的一种或多种：活动描述数据、资源提供方详情数据、资源详情数据；

所述获取所述元数据的特征信息，包括：

根据预设关键词解析活动描述数据以获取所述活动描述数据所含的特征信息；

根据资源提供方详情数据中的资源提供方所属分类、资源提供方所提供资源的品类和\或资源提供方所在集合获取所述资源提供方详情数据所含的特征信息；

对资源详情数据中的资源名称和\或资源描述详情进行分词以获取所述资源详情数据所含的特征信息。

A3、根据A1所述的方法，基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据，包括：

获取所述用户特征与每种元数据的特征信息的相似度；

将相似度高于第一预设阈值的元数据确定为所述目标元数据；

或者，

根据所述用户特征获取所述用户与其他用户的共同用户特征；

根据所述共同用户特征确定与其他用户相关的元数据；

将所述与其他用户相关的元数据确定为所述目标元数据。

A4、根据A1～A3任一项所述的方法，基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据之前，所述方法还包括：

当所述行为数据的数据量低于第二预设阈值时，获取通用特征，其中所述通用特征通过对已有用户的个人信息聚类得到；

将所述通用特征直接作为所述用户特征。

A5、根据A1～A3任一项所述的方法，基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据之后，所述方法还包括：

当所述用户在终端设备上浏览指定页面时，向所述终端设备推送所述目标元数据所对应的内容。

A6、根据A5所述的方法，向所述终端设备推送所述目标元数据所对应的内容之后，所述方法还包括：

获取预设指标的变化情况；

根据所述预设指标的变化情况，调整所确定的目标元数据。

B7、一种信息处理装置，所述装置包括：

元数据处理模块，用于获取元数据及所述元数据的特征信息；

用户数据处理模块，用于获取用户的行为数据及所述用户的个人信息；

用户特征生成模块，用于根据所述行为数据及所述个人信息生成所述用户的用户特征；

目标元数据确定模块，用于基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据。

B8、根据B7所述的装置，所述元数据包括以下数据中的一种或多种：活动描述数据、资源提供方详情数据、资源详情数据；

所述元数据处理模块用于：

根据预设关键词解析活动描述数据以获取所述活动描述数据所含的特征信息；

根据资源提供方详情数据中的资源提供方所属分类、资源提供方所提供资源的品类和\或资源提供方所在集合获取所述资源提供方详情数据所含的特征信息；

对资源详情数据中的资源名称和\或资源描述详情进行分词以获取所述资源详情数据所含的特征信息。

B9、根据B7所述的装置，所述目标元数据确定模块用于：

获取所述用户特征与每种元数据的特征信息的相似度；

将相似度高于第一预设阈值的元数据确定为所述目标元数据；

或者，

根据所述用户特征获取所述用户与其他用户的共同用户特征；

根据所述共同用户特征确定与其他用户相关的元数据；

将所述与其他用户相关的元数据确定为所述目标元数据。

B10、根据B7～B9任一项所述的装置，所述用户特征生成模块还用于：

当所述行为数据的数据量低于第二预设阈值时，获取通用特征，其中所述通用特征通过对已有用户的个人信息聚类得到；将所述通用特征直接作为所述用户特征。

B11、根据B7～B9任一项所述的装置，所述装置还包括：

推送模块，用于当所述用户在终端设备上浏览指定页面时，向所述终端设备推送所述目标元数据所对应的内容。

B12、根据B11所述的装置，所述装置还包括：

反馈模块，用于获取预设指标的变化情况；根据所述预设指标的变化情况，调整所确定的目标元数据。

Claims (10)

1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取元数据及所述元数据的特征信息；

获取用户的行为数据及所述用户的个人信息；

根据所述行为数据及所述个人信息生成所述用户的用户特征；

基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述元数据包括以下数据中的一种或多种：活动描述数据、资源提供方详情数据、资源详情数据；

所述获取所述元数据的特征信息，包括：

根据预设关键词解析活动描述数据以获取所述活动描述数据所含的特征信息；

根据资源提供方详情数据中的资源提供方所属分类、资源提供方所提供资源的品类和\或资源提供方所在集合获取所述资源提供方详情数据所含的特征信息；

对资源详情数据中的资源名称和\或资源描述详情进行分词以获取所述资源详情数据所含的特征信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据，包括：

获取所述用户特征与每种元数据的特征信息的相似度；

将相似度高于第一预设阈值的元数据确定为所述目标元数据；

或者，

根据所述用户特征获取所述用户与其他用户的共同用户特征；

根据所述共同用户特征确定与其他用户相关的元数据；

将所述与其他用户相关的元数据确定为所述目标元数据。

4.根据权利要求1～3任一项所述的方法，其特征在于，基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据之前，所述方法还包括：

当所述行为数据的数据量低于第二预设阈值时，获取通用特征，其中所述通用特征通过对已有用户的个人信息聚类得到；

将所述通用特征直接作为所述用户特征。

5.根据权利要求1～3任一项所述的方法，其特征在于，基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据之后，所述方法还包括：

当所述用户在终端设备上浏览指定页面时，向所述终端设备推送所述目标元数据所对应的内容。

6.一种信息处理装置，其特征在于，所述装置包括：

元数据处理模块，用于获取元数据及所述元数据的特征信息；

用户数据处理模块，用于获取用户的行为数据及所述用户的个人信息；

用户特征生成模块，用于根据所述行为数据及所述个人信息生成所述用户的用户特征；

目标元数据确定模块，用于基于所述用户特征从所述元数据中选择特征信息与所述用户特征相似或相关的元数据作为目标元数据。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述元数据包括以下数据中的一种或多种：活动描述数据、资源提供方详情数据、资源详情数据；

所述元数据处理模块用于：

根据预设关键词解析活动描述数据以获取所述活动描述数据所含的特征信息；

根据资源提供方详情数据中的资源提供方所属分类、资源提供方所提供资源的品类和\或资源提供方所在集合获取所述资源提供方详情数据所含的特征信息；

对资源详情数据中的资源名称和\或资源描述详情进行分词以获取所述资源详情数据所含的特征信息。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述目标元数据确定模块用于：

获取所述用户特征与每种元数据的特征信息的相似度；

将相似度高于第一预设阈值的元数据确定为所述目标元数据；

或者，

根据所述用户特征获取所述用户与其他用户的共同用户特征；

根据所述共同用户特征确定与其他用户相关的元数据；

将所述与其他用户相关的元数据确定为所述目标元数据。

9.根据权利要求6～8任一项所述的装置，其特征在于，所述用户特征生成模块还用于：

当所述行为数据的数据量低于第二预设阈值时，获取通用特征，其中所述通用特征通过对已有用户的个人信息聚类得到；将所述通用特征直接作为所述用户特征。

10.根据权利要求6～8任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

推送模块，用于当所述用户在终端设备上浏览指定页面时，向所述终端设备推送所述目标元数据所对应的内容。