CN107590184A - 一种基于应用场景的推荐列表生成的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于应用场景的推荐列表生成的方法，包括以下步骤：获取步骤：获取用户当前的使用场景；推荐步骤：根据当前的使用场景采用不同的推荐规则形成推荐列表。本发明还公开了一种电子设备和计算机可读存储介质。本发明的基于应用场景的推荐列表生成的方法能够使得用户在不同使用场景下获取相应的推荐人列表，从而使得用户快速选择自己想要呼叫的人。

Description

一种基于应用场景的推荐列表生成的方法及装置

技术领域

本发明涉及一种网络技术领域，尤其涉及一种基于应用场景的推荐列表生成的方法及装置。

背景技术

目前，社交网络中最常用的一个功能是@人，但是在每个场景下@人的列表都是唯一的，比如在新浪微博中@人时，显示的规则是“最近@过的人”，而在天涯中@人时，显示的规则则是“关注过的人”，并且在所有的场景下都是这样的规则，没有针对不同的情况设置有不同的@人的方式。

但是，现有的推荐列表存在以下缺陷：

(1)当你在一篇文章下进行评论的时候，你想@相关的人出现，但是显示的列表还是你自己的好友圈，还得通过仔细寻找才能找到，浪费了用户的使用时间；

(2)由于经常性的找寻所需要@人所花时间过程，使得用户与用户之间的交流也变得较少，从而削弱了一定的社交功能。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种基于应用场景的推荐列表生成的方法，其能解决快速锁定推荐人的技术问题。

本发明的目的之二在于提供一种电子设备，其能解决快速锁定推荐人的技术问题。

本发明的目的之三在于提供一种计算机可读存储介质，其能解决快速锁定推荐人的技术问题。

本发明的目的之一采用如下技术方案实现：

一种基于应用场景的推荐列表生成的方法，包括以下步骤：

获取步骤：获取用户当前的使用场景；

推荐步骤：根据当前的使用场景采用不同的推荐规则形成推荐列表。

进一步地，所述当前的使用场景包括发文章场景、回复文章场景、对文章回复进行回复的场景和发私信场景。

进一步地，当前的使用场景为回复文章场景时，所述推荐步骤具体包括以下子步骤：

判断步骤：判断是否存在常用联系人列表，如果有，则获取常用联系人列表，如果没有，则执行关注人获取步骤；

关注人获取步骤：获取用户关注的人和关注人浏览过的文章的标签，并根据文章的标签得到关注人列表；

活跃度列表获取步骤：根据论坛的用户活跃度获取活跃度列表；

推荐列表获取步骤：根据获取到的常用联系人列表、关注人列表和活跃度列表形成推荐列表。

进一步地，所述常用联系人列表的获取具体包括以下步骤：

获取用户预设时间内呼叫人列表；

根据呼叫人次数来对呼叫人进行排序以得常用联系人列表。

进一步地，所述关注人获取步骤具体包括以下子步骤：

获取文章标签；

获取用户关注的人和关注人浏览过的文章的标签；

将文章标签与关注人浏览过的文章的标签进行匹配，如果匹配成功，则将相应关注人加入关注人列表。

进一步地，所述活跃度列表获取步骤具体包括以下子步骤：

获取用户的浏览回复信息，所述浏览回复信息包括用户发帖次数、回帖次数、登录次数和私信次数；

根据浏览回复信息以得活跃度分数；

根据活跃度分数以得活跃度列表。

本发明的目的之二采用如下技术方案实现：

一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

获取步骤：获取用户当前的使用场景；

推荐步骤：根据当前的使用场景采用不同的推荐规则形成推荐列表。

进一步地，所述当前的使用场景包括发文章场景、回复文章场景、对文章回复进行回复的场景和发私信场景。

进一步地，当前的使用场景为回复文章场景时，所述推荐步骤具体包括以下子步骤：

判断步骤：判断是否存在常用联系人列表，如果有，则获取常用联系人列表，如果没有，则执行关注人获取步骤；

关注人获取步骤：获取用户关注的人和关注人浏览过的文章的标签，并根据文章的标签得到关注人列表；

活跃度列表获取步骤：根据论坛的用户活跃度获取活跃度列表；

推荐列表获取步骤：根据获取到的常用联系人列表、关注人列表和活跃度列表形成推荐列表。

本发明的目的之三采用如下技术方案实现：

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任意一项所描述的方法。

相比现有技术，本发明的有益效果在于：

本发明的基于应用场景的推荐列表生成的方法能够使得用户在不同使用场景下获取相应的推荐人列表，从而使得用户快速选择自己想要呼叫的人。

附图说明

图1为本发明的基于应用场景的推荐列表生成的方法的流程图。

具体实施方式

下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。

实施例一：

如图1所示，本发明提供了一种基于应用场景的推荐列表生成的方法，包括以下步骤：

S1：获取用户当前的使用场景；所述当前的使用场景包括发文章场景、回复文章场景、对文章回复进行回复的场景和发私信场景。判断用户在那个场景下使用@功能，不同场景推荐@人的列表顺序类型不同，并且该功能与常用联系人判断先后顺序可以互换；本实施例中出现的@与呼叫的意义是相同的，即是提醒某人看一些信息；

S2：根据当前的使用场景采用不同的推荐规则形成推荐列表。

场景A：为用户发文章的场景，其进行场景判断的是通过判断用户是否有点击发帖按钮，当其在内容编辑器上点击@人的时候，则将其判断为场景A，即是发文章场景；其推荐规则以及排序方式主要为：1、用户A经常@的人。如果没有经常@的人则不显示相应的内容；2、用户最新关注的人，如果没有则不显示；3、该板块最近活跃度最高的人，没有则显示本论坛活跃度最高的人；上述所说的最新指的是最近30天内是否有关注的人；

场景B：当前的使用场景为回复文章场景时，其进行场景判断主要是通过检测到用户查看文章并点击回复按钮，页面停留在回复文章的编辑器上；其中所述推荐步骤具体包括以下子步骤：

判断步骤：判断是否存在常用联系人列表，如果有，则获取常用联系人列表，如果没有，则执行关注人获取步骤；常用联系人列表即是用户经常@的人，如果没有，则不显示相应的内容；所述常用联系人列表的获取具体包括以下步骤：

获取用户预设时间内呼叫人的列表；

根据呼叫人次数来对呼叫人进行排序以得常用联系人列表；常用联系人判断，查询用户是否有常联系人的数据表，如果没有则建立相应的常联系人数据，必须内容“日期，@的人”，已有的不操作。每次用户@人时都会对数据进行保存统计。统计内容主要有，“日期、@人的名字”统计时，只统计最后30日的@过具体的人的次数，由于用户不是每日都@人，所以是最近不连续的30日数据。但也因为用户习惯会不同，所以只取最后30日的数据进行统计。

关注人获取步骤：获取用户关注的人和关注人浏览过的文章的标签，并根据文章的标签得到关注人列表；所述关注人获取步骤具体包括以下子步骤：

获取文章标签；

获取用户关注的人和关注人浏览过的文章的标签；

将文章标签与关注人浏览过的文章的标签进行匹配，如果匹配成功，则将相应关注人加入关注人列表。每个文章内容都有不同的内容标签(如：汽车、房产、游戏、等)，每个用户浏览内容也会因为个人偏好看不同的内容。通过数据统计可以知道每个用户的不同偏好。当用户@人时，就可以在用户关注的人的列表上统计出对该标签感兴趣的用户。

活跃度列表获取步骤：根据论坛的用户活跃度获取活跃度列表；所述活跃度列表获取步骤具体包括以下子步骤：

获取用户的浏览回复信息，所述浏览回复信息包括用户发帖次数、回帖次数、登录次数和私信次数；

根据浏览回复信息以得活跃度分数；

根据活跃度分数以得活跃度列表。

推荐列表获取步骤：根据获取到的常用联系人列表、关注人列表和活跃度列表形成推荐列表。除了上述的列表，还可以是将文章的作者和文章中提到过的人显示在该列表中。通过统计用户在论坛或者版块中的活跃情况，包括用户发帖主帖次数，回复主帖次数，登录次数，与其他用户聊天次数，还有时间周期。通过这些数据判断用户不同时间段的活跃情况。每个动作对应不同的权重分；如：发帖＝3分，文字大于500字再+2分，回复跟帖＝1分，登录＝1分，与其他用户私聊(1个用户＝1分)；通过时间段统计，分数越高用户的活跃度分数越高。本场景中的活跃度计算、常用联系人获取以及标签匹配适用于其他的任何场景。

场景C：对文章回复进行回复的场景，也即是用户A回复了文章，用户B引用用户A的回复的内容回复；进行场景判断的时候是通过，用户B在用户A回复的内容上点击引用回复按钮，并停留在回复编辑器上；

其推荐规则以及排序：1、用户A经常@的人，如果没有则不显示；2、文章的作者以及回复文章的用户，回复文章的用户也即是用户A；3、文章内@到的人，没有则不显示；4、对此文章感兴趣且是用户B关注过的人，如果没有则不显示。

场景D：发私信场景，也即是用户A发送私信给用户B尝试@人，当检测到用户A在与用户B私聊信息对话框的时候即是判断其为发私信场景；

其推荐规则以及排序：1、用户A常@的人，如果没有则不显示；2、论坛活跃度高的人。

实施例二：

实施例二公开了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器以及程序，其中处理器和存储器均可采用一个或多个，程序被存储在存储器中，并且被配置成由处理器执行，处理器执行该程序时，实现实施例一的基于应用场景的推荐列表生成的方法。该电子设备可以是手机、电脑、平板电脑等等一系列的电子设备。

实施例三：

实施例三公开了一种可读的计算机存储介质，该存储介质用于存储程序，并且该程序被处理器执行时，实现实施例一的基于应用场景的推荐列表生成的方法。

上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种基于应用场景的推荐列表生成的方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取步骤：获取用户当前的使用场景；

推荐步骤：根据当前的使用场景采用不同的推荐规则形成推荐列表。

2.如权利要求1所述的基于应用场景的推荐列表生成的方法，其特征在于，所述当前的使用场景包括发文章场景、回复文章场景、对文章回复进行回复的场景和发私信场景。

3.如权利要求2所述的基于应用场景的推荐列表生成的方法，其特征在于，当前的使用场景为回复文章场景时，所述推荐步骤具体包括以下子步骤：

判断步骤：判断是否存在常用联系人列表，如果有，则获取常用联系人列表，如果没有，则执行关注人获取步骤；

关注人获取步骤：获取用户关注的人和关注人浏览过的文章的标签，并根据文章的标签得到关注人列表；

活跃度列表获取步骤：根据论坛的用户活跃度获取活跃度列表；

推荐列表获取步骤：根据获取到的常用联系人列表、关注人列表和活跃度列表形成推荐列表。

4.如权利要求3所述的基于应用场景的推荐列表生成的方法，其特征在于，所述常用联系人列表的获取具体包括以下步骤：

获取用户预设时间内呼叫人的列表；

根据呼叫人次数来对呼叫人进行排序以得常用联系人列表。

5.如权利要求3所述的基于应用场景的推荐列表生成的方法，其特征在于，所述关注人获取步骤具体包括以下子步骤：

获取文章标签；

获取用户关注的人和关注人浏览过的文章的标签；

将文章标签与关注人浏览过的文章的标签进行匹配，如果匹配成功，则将相应关注人加入关注人列表。

6.如权利要求3所述的基于应用场景的推荐列表生成的方法，其特征在于，所述活跃度列表获取步骤具体包括以下子步骤：

获取用户的浏览回复信息，所述浏览回复信息包括用户发帖次数、回帖次数、登录次数和私信次数；

根据浏览回复信息以得活跃度分数；

根据活跃度分数以得活跃度列表。

7.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

获取步骤：获取用户当前的使用场景；

推荐步骤：根据当前的使用场景采用不同的推荐规则形成推荐列表。

8.如权利要求7所述的电子设备，其特征在于，所述当前的使用场景包括发文章场景、回复文章场景、对文章回复进行回复的场景和发私信场景。

9.如权利要求8所述的电子设备，其特征在于，当前的使用场景为回复文章场景时，所述推荐步骤具体包括以下子步骤：

判断步骤：判断是否存在常用联系人列表，如果有，则获取常用联系人列表，如果没有，则执行关注人获取步骤；

关注人获取步骤：获取用户关注的人和关注人浏览过的文章的标签，并根据文章的标签得到关注人列表；

活跃度列表获取步骤：根据论坛的用户活跃度获取活跃度列表；

推荐列表获取步骤：根据获取到的常用联系人列表、关注人列表和活跃度列表形成推荐列表。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任意一项所述的方法。