CN108574715A - 信息推荐方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信息推荐方法、装置及系统。该方法包括：位置获取步骤，用于获取终端用户的位置信息；轨迹确定步骤，用于根据至少两个位置信息确定所述终端用户的活动轨迹；以及信息推荐步骤，用于向所述终端用户推荐根据所述活动轨迹所确定的信息。由此，根据终端用户的活动轨迹所推荐的信息可以更为精准地满足用户的个性化需求。

Description

信息推荐方法、装置及系统

技术领域

本发明涉及移动通讯信息技术领域，特别涉及一种信息推荐方法、装置及系统。

背景技术

基于位置的服务(Location Based Service，LBS)是通过电信移动运营商的无线电通讯网络(如GSM网络、CDMA网络)或外部定位方式(如GPS)获取移动终端用户的位置信息(地理坐标，或大地坐标)，在GIS(Geographic Information System，地理信息系统)平台的支持下，为用户提供相应服务的一种增值业务。

图1A和图1B示出了目前基于终端用户的位置向用户提供不同服务的示意图。如图所示，现有的基于位置的推荐方式主要是根据用户所处的城市向用户推荐本地新闻资讯(图1A)，或是根据用户所处的地理位置向用户推荐附近商家(图1B)或用户等的信息。现有的基于地理位置的推荐虽然在一定程度也能满足用户的潜在需求，但是由于其在向用户推荐信息时，仅考虑了用户所在地域或是单个地理位置，因此所推荐的信息并不能精确地满足用户潜在的个性化需求。

因此，仍然需要一种能够提供精准的个性化服务的信息推荐方案。

发明内容

本发明的目的是提供一种信息推荐方法、装置及系统，以便于精准、个性地确定向终端用户推荐的信息内容，提升用户使用体验。

根据本发明的一个方面，提供了一种信息推荐方法，该方法可以包括：位置获取步骤，用于获取终端用户的位置信息；轨迹确定步骤，用于根据至少两个位置信息确定终端用户的活动轨迹；以及信息推荐步骤，用于向终端用户推荐根据活动轨迹所确定的信息。

所获取的活动轨迹包含了用户的出行信息，根据活动轨迹可以预测用户潜在的个性化需求，由此向终端用户推荐的根据活动轨迹所确定的信息可以精准地满足用户的个性化需求。

优选地，信息推荐步骤可以包括：寻找活动轨迹与终端用户相似的轨迹匹配用户；以及根据轨迹匹配用户向终端用户推荐信息。

类似轨迹的用户在很大程度上会与目标终端用户有着相类似的活动模式或是喜好内容。因此可以根据轨迹匹配用户来确定向终端用户推荐的信息，将推荐信息的范围缩小至轨迹匹配用户相关的范围内，提高信息推荐的精准度以及个性化服务。

优选地，根据轨迹匹配用户向终端用户推荐信息可以包括：计算轨迹匹配用户与终端用户基于活动轨迹的时间间隔；选择在活动轨迹中的至少一个地点的出现时间与终端用户的出现时间之间的时间间隔小于第一阈值的轨迹匹配用户；以及根据选择的轨迹匹配用户向终端用户推荐信息。

由此，可以将与终端用户在其活动轨迹中至少一个地点的出现时间接近的轨迹匹配用户作为与终端用户的相似度较高的参照用户，从而使得根据参照用户向终端用户推荐的信息可以更精准地满足终端用户的潜在的个性化需求。

优选地，根据轨迹匹配用户向终端用户推荐信息可以包括：计算预定时间段内轨迹匹配用户与终端用户在活动轨迹中至少一个地点的出现次数；选择与终端用户在同一地点的出现次数都高于第二阈值的轨迹匹配用户；以及根据选择的轨迹匹配用户向终端用户推荐信息。

由此，也可以将与终端用户在其活动轨迹中至少一个地点的出现次数较多的轨迹匹配用户作为与终端用户的相似度较高的参照用户。

优选地，推荐信息可以包括如下至少一项：轨迹匹配用户；轨迹匹配用户在匹配的活动轨迹上出现或是推荐过的位置；轨迹匹配用户浏览过的内容。由此，基于选择的轨迹匹配用户，可以向终端用户提供多种类型的推荐信息。

优选地，位置获取步骤包括：持续获取终端用户的轨迹定位位置；和/或获取终端用户主动提交的签到位置。由此，可以根据多种方式获取终端用户的位置信息。

优选地，轨迹确定步骤可以包括：根据轨迹定位位置和/或至少两个签到位置匹配地点标签；以及根据地点标签确定活动轨迹。由此，通过匹配地点标签，使得基于地点标签确定的活动轨迹可以更加直观清楚地反映出用户的出行信息。

根据本发明的另一方面，还提供了一种信息推荐装置，该装置可以包括：位置获取单元，用于获取终端用户的位置信息；以及轨迹确定单元，用于根据至少两个位置信息确定终端用户的活动轨迹；以及信息推荐单元，用于向终端用户推荐根据活动轨迹所确定的信息。

优选地，该装置还可以包括：匹配用户寻找单元，用于寻找活动轨迹与终端用户相似的轨迹匹配用户，并且信息推荐单元根据轨迹匹配用户向终端用户推荐信息。

优选地，该装置还可以包括：时间间隔计算单元，用于计算轨迹匹配用户与终端用户基于活动轨迹的时间间隔；匹配用户筛选单元，用于选择在活动轨迹中的至少一个地点的出现时间与终端用户的出现时间之间的时间间隔小于第一阈值的轨迹匹配用户，并且信息推荐单元根据选择的轨迹匹配用户向终端用户推荐信息。

优选地，该装置还可以包括：出现次数计算单元，用于计算预定时间段内轨迹匹配用户与终端用户在活动轨迹中至少一个地点的出现次数；匹配用户筛选单元，用于选择与终端用户在同一地点的出现次数都高于第二阈值的轨迹匹配用户，并且信息推荐单元根据选择的轨迹匹配用户向终端用户推荐信息。

根据本发明的再一方面，还提供了一种信息推荐系统，包括至少一个服务器和多个终端用户，多个终端用户主动或被动上传位置信息，所述至少一个服务器用于：获取多个终端用户的位置信息；根据至少两个位置信息确定该终端用户的活动轨迹；以及向该终端用户推荐根据所述活动轨迹所确定的信息。

本发明的信息推荐方法、装置及系统，通过确定包含了用户的出行信息的活动轨迹，使得可以根据活动轨迹预测用户潜在的个性化需求，由此向终端用户推荐的根据活动轨迹所确定的信息可以精准地满足终端用户的潜在的个性化需求。

附图说明

通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1A和1B示出了现有信息推荐方案。

图2是示出了用于实现本发明实施例的系统框图。

图3示出了根据本发明一实施例的信息推荐方法的示意性流程图。

图4示出了根据本发明一实施例的信息推荐步骤的子步骤流程图。

图5示出了根据本发明另一实施例的信息推荐步骤的子步骤流程图。

图6示出了根据本发明一实施例的信息推荐装置的示意性框图。

图7示出了根据本发明的应用例。

图8示出了图7应用例的效果图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

如前所述，为了向终端用户提供精准的个性化信息推荐服务，提升用户使用体验，本发明提出了一种信息推荐方法及装置，其能够根据获取或确定的用户活动轨迹，更为精准地向终端用户推荐合适的信息。

下面将参照图2至图6来具体地描述本发明的实施例。首先将结合用于实现本发明实施例的系统框图2来进行描述。

如图2所示，系统包括至少一个服务器20和多个终端设备10。终端设备10可以经由网络40实现与服务器20的信息收发。服务器20可以通过访问数据库30来获取终端设备10所需的内容。移动终端之间(例如，10_1与10_2或10_N之间)也可以经由网络40彼此通信。网络40可以是广义上的用于信息传递的网络，可以包括一个或多个通信网络，诸如无线通信网络、因特网、私域网、局域网、城域网、广域网或是蜂窝数据网络等。在一个实施例中，网络40也可以包括卫星网络，由此将终端设备10的GPS信号传送给服务器20。应当注意，虽然为了方便说明而在图中示出了从数据库30到服务器20的双向箭头，但本领域技术人员可以理解的是，上述数据的收发也是可以通过网络40实现的。

终端设备10是可用来进行网络访问的任何合适的便携式电子设备，包括但不限于智能电话、平板电脑或是其他便携式客户端。服务器20则是能够通过网络访问的提供交互服务所需信息的任何服务器。图中虽然示出了多个终端设备10-1…N以及单个服务器20和数据库30，并且在随后的描述中会选择其中的一个或部分移动终端加以描述(例如，终端设备10-1)，但是本领域技术人员应该理解的是，上述1…N个移动终端旨在表示真实网络中存在的大量移动终端，示出的单个服务器20和数据库30旨在表示本发明的技术方案涉及服务器及数据库的操作。对特定编号的移动端以及单个服务器和数据库加以详述至少为了说明方便，而非暗示对移动端和服务器的类型或是位置等具有限制。

在本文中技术方案中，虽然涉及的其实是对“终端设备”而非“终端用户”的轨迹获取，但由于系统是经由用户所持有的终端设备(如之类的智能电话)主动或被动上传的地理位置信息来获知用户信息的，于是在此可以将用户所持有的终端设备的地理位置或活动轨迹等同于本文述及的“终端用户”的地理位置或活动轨迹。

服务器20可以获取多个终端设备(或终端用户)10的地理位置信息或是轨迹信息，并可以基于各个终端用户的轨迹信息向其更为精准地推荐信息。具体地，服务器20可以执行图3所示的信息推荐方法。图3示出了根据本发明一实施例的信息推荐方法的示意性流程图。

在步骤S310，获取终端用户的位置信息。该位置信息既可以是通过对终端设备的地理位置定位获得的，例如，用户的智能手机上传的GPS经纬度信息，也可以是终端用户主动上传的，例如地点签到信息，或者通过其它方式确定的。

可以持续获取终端用户的轨迹定位位置。例如，可以采用GPS定位方法，记录用户在一定时间段内(例如，从当前时间往前一段时间内)所处的地点的轨迹(活动轨迹)，形成用户的活动轨迹记录。由于这种轨迹的记录其实也是地点和时间关联上传并连接而成(即，由点及线)，因此也可以看成是对终端用户位置的(持续)获取。活动轨迹能够以表格等的形式加以记录。

另外，也可以使用LBS签到的方法获取终端用户主动提交的签到位置。签到是用户通过定位服务向他人或服务提供者告知自己具体地点的操作。例如，终端用户在终端输入或选择的地理位置，服务器根据终端用户的输入或选择，确定终端用户的位置信息。

在一个实施例中，在获取终端用户的位置信息的同时，还可以获取终端用户出现在相应位置的时间点，和/或在此位置停留的时间长度，或其它相关信息，以便于精准获知终端用户的行为或活动。并且，也可以维护一个数据库，以存储不同终端用户不同的地理位置信息及其相关信息。

在步骤S320，根据至少两个位置信息确定终端用户的活动轨迹。

一方面，如果在步骤S310中获取的位置信息就是轨迹信息(即，连续记录的位置和关联时间信息)，那么可以为此直接确定终端用户的活动轨迹。

另一方面，也可以通过将在步骤S310中获取的终端用户在一定时间段内的位置及其相关信息进行关联，按照时间走向，绘制终端用户的位置变化轨迹，进一步确定终端用户在一定时间段内的活动轨迹。

再一方面，可以对步骤S310中获取的轨迹信息和位置信息进行汇总，以确定糅合了在前获取的轨迹信息和位置信息的、该终端用户在更大范围内的活动轨迹。

如前所述，位置信息可以是位置坐标信息，而在现实生活中，可能存在多个对应于同一地域(例如，东方新天地商场)的位置坐标，仅以经纬度确定的位置坐标信息难以直观地确定用户活动轨迹的相似性，因此，还可以进一步对获取的终端用户的位置信息进行处理。在一个优选实施例中，可以根据轨迹定位位置和/或两个签到位置匹配地点标签(例如，东方新天地商场里不同的商户标签)，并且根据地点标签确定活动轨迹。

地点标签可以是位置坐标信息对应的地点，例如，地铁站、商场、办公大厦等建筑物，或其它地点标志。通过为获取的位置坐标信息匹配与其相对应的地点标签，确定终端用户的位置及活动轨迹。例如，坐标(113.34638，23.11741)，(113.34758，23.11971)，匹配某市某地铁站。由此，获得终端用户出现的地点，并且获得较为直观的终端用户的活动轨迹。

在步骤S330，向终端用户推荐根据活动轨迹所确定的信息。

在具体的信息推荐过程中，可以寻找活动轨迹与终端用户相似的轨迹匹配用户，根据轨迹匹配用户向终端用户推荐信息。这样，就可以根据用户活动轨迹的相似性，来猜测终端用户的喜好。

这里，可以采用现有的聚类算法等方式，根据终端用户活动轨迹上所有基于地理位置信息的地点标签，寻找与终端用户活动轨迹相似的其他终端用户，作为轨迹匹配用户。其中，活动轨迹相似可以是指轨迹匹配用户与终端用户的活动轨迹中具有一个或多个重合(或相同)的地点标签。

根据聚类相似程度的高低，选出轨迹地点相似度较高的轨迹匹配用户，并将这些用户列入第一集合中。其中，相似程度的高低可以通过两者的活动轨迹中重合(即相同)的地点标签的个数确定。即，重合地点个数越多，相似度越高。

由此，根据终端用户的位置信息或活动轨迹，精准、个性地向终端用户推荐信息，提升用户的体验。

考虑到城市人口以及终端用户的数量，可能存在多个与终端用户的活动轨迹相似的轨迹匹配用户，根据上述方法确定的推荐信息繁多，并且参差不齐。因此，为提高信息推荐的精准度，还可以进一步限定，以从相似度高的轨迹匹配用户中筛选出优选推荐用户。下面就本发明的信息推荐方法中根据轨迹匹配用户向终端用户推荐信息的具体过程做进一步详细说明。

在一个实施例中，可以基于轨迹匹配用户与终端用户基于活动轨迹的时间间隔来对轨迹匹配用户进行进一步的筛选。图4示出了根据本发明一实施例的信息推荐步骤330的子步骤流程图。

如图4所示，在步骤S431中，计算轨迹匹配用户与终端用户基于活动轨迹的时间间隔。

这里，轨迹匹配用户可以来源于按照图3所示的方法寻找的轨迹匹配用户的第一集合。根据轨迹匹配用户与终端用户的相似度由高到低依次选择轨迹匹配用户，分别计算每个轨迹匹配用户在其各自与终端用户的每个重合地点标签出现的时间与终端用户在该地点标签出现的时间之间的时间间隔，并将计算的时间间隔分别与其相应的终端用户的相关信息(如表1所示的终端用户ID、轨迹匹配用户ID、相似标签个数、重合标签)等相关联。

在步骤S432中，选择在活动轨迹中的至少一地点的出现时间与终端用户的出现时间之间的时间间隔小于第一阈值的轨迹匹配用户。

这里的时间间隔可以是绝对时间间隔，即，终端用户和匹配用户都于某月某日某时的不同分来到某一地点。时间间隔也可以是相对时间间隔，例如，都在工作日的某一时间段乘坐地铁从A站到B站。或是都会以一定的频率在休息日去逛中国美术馆等等。由于旨在筛选出行为模式与目标终端用户相类似的轨迹匹配用户，而相对时间间隔更能评判用户的行为模式，因此这里优选相对时间间隔，也可以使用绝对时间间隔和相对时间间隔的混合确定模式。

相应地，这里的“第一阈值”可以是固定值，如10分钟、1小时、一周等，也可以是固定时间，如工作日早上8点至8点10分，还可以根据轨迹匹配用户与终端用户的相似程度进行调整。

根据相似程度的高低，将步骤S431中获取的轨迹匹配用户与终端用户在同一地点出现的时间间隔与第一阈值进行比较，从中选出小于第一阈值的轨迹匹配用户，作为优选推荐用户。其中，在满足相似度高的情况下，还可以优先推荐时间间隔最短的轨迹匹配用户。

在步骤S433中，根据选择的轨迹匹配用户向终端用户推荐信息。

推荐信息可以包括推荐的轨迹匹配用户、轨迹匹配用户在匹配的活动轨迹上出现或是推荐过的位置、轨迹匹配用户浏览过的内容等等。例如，若用户A和B在同一地点出现的时间间隔小于T₁，则向A推荐B。又例如，向A推荐工作日早上8点至8点10分之间都路过从a地铁站到e地铁站这条轨迹路线的人。

由此，根据时间匹配规则，从与终端用户的活动轨迹相似度高的轨迹匹配用户中选出优选推荐用户，并向终端用户个性化推荐信息，提高推荐信息的精准度。

终端用户ID	轨迹匹配用户ID	相似标签个数	重合标签
				A	B	5	a,b,c,d,e
A	C	4	b,c,d,e

表1

图5示出了根据本发明另一实施例的信息推荐步骤330的子步骤流程图。

如图5所示，在步骤S531中，计算预定时间段内轨迹匹配用户与终端用户在活动轨迹中至少一个地点的出现次数。

预定时间段可以是预先设定的固定时间段，如24小时、一周、一个月或其它时间段数值，也可以根据轨迹匹配用户与终端用户的轨迹相似程度进行调整。

这里的轨迹匹配用户同样可以来源于第一集合。根据轨迹匹配用户与终端用户的相似度由高到低依次选择轨迹匹配用户，分别计算每个轨迹匹配用户与终端用户在其每个重合地点标签出现的次数，并将计算的出现次数分别与其相应的终端用户的相关信息(如表1所示的信息)等相关联。

在步骤S532中，选择与终端用户在同一地点的出现次数都高于第二阈值的轨迹匹配用户。该第二阈值可以是固定值，也可以根据轨迹匹配用户与终端用户的相似程度进行调整。

根据相似程度的高低，将步骤S531中获取的轨迹匹配用户与终端用户在同一地点出现的次数与第二阈值进行比较，从中选出高于第二阈值的出现次数，并选择该出现次数所关联的轨迹匹配用户，作为优选推荐用户。其中，还可以根据出现次数的大小，为推荐用户排序，为终端用户提供更多的推荐选择。其中，在满足相似度高的情况下，还可以优先推荐出现次数最多的轨迹匹配用户。

在步骤S533中，根据选择的轨迹匹配用户向终端用户推荐信息。

推荐信息可以包括推荐的轨迹匹配用户、轨迹匹配用户在匹配的活动轨迹上出现或是推荐过的位置、轨迹匹配用户浏览过的内容等等。例如，若用户A和C在同一地点出现的次数多，则向A推荐C。又例如，用户A最近一周去过5次地点f标签对应的某咖啡店，则推荐也去过该咖啡店3次的用户C。

由此，根据位置访问频次规则，也可以从与终端用户的活动轨迹相似度高的轨迹匹配用户中选出优选推荐用户，并向终端用户个性化推荐信息，同时提高信息推荐的精准度。

值得说明的是，结合图4和图5描述的优选方案可以结合，也可以针对不同的情况分别执行，例如，在重合地点标签个数较多时，优选时间匹配规则，在重合地点标签个数较少时，优选位置访问频次规则。也可以逐级执行两方案，例如，首先计算不同轨迹匹配用户与终端用户的时间间隔，其次计算出现次数，或者首先计算出现次数，其次计算时间间隔，以提高推荐的精准度。应当理解，上述举例是示意性的，不应用以限制本发明。本发明的信息推荐方案还可以通过其它方式或方法实现。

推荐信息可以包括轨迹匹配用户，例如，以推荐“附近的人”的形式向终端用户推荐轨迹匹配用户，便于终端用户认识志趣相投的新朋友；也可以包括轨迹匹配用户在匹配的活动轨迹上出现或是推荐过的位置，例如，轨迹匹配用户出现或推荐过的餐厅、影院等；还可以包括轨迹匹配用户浏览过的内容，例如，本地资讯、新闻等。应当理解，上述举例是示意性的，不应用以限制本发明，本发明还可以向终端用户推荐其他形式的信息内容。

在推荐信息为轨迹匹配用户浏览过的信息时，为便于向终端用户推荐该信息，还可以根据信息的内容或标题，为推荐信息添加内容标签。例如，“广州公积金政策”的内容标签为“广州”，“金马奖双生蛋”的内容标签为“明星”等等。并且，可以根据具体的推荐信息内容或内容标签设定优先级别。例如，可以设定本地内容的优先级高于非本地内容，如内容标签为“广州”的推荐信息的优先级高于内容标签为“明星”的推荐信息，以便于终端用户优先了解其所在地理位置本地的信息。

至此，已经结合图3至图5详细描述了本发明的信息推荐方法。通过记录终端用户的活动轨迹，计算与终端用户的活动轨迹相似的轨迹匹配用户，并根据选择的轨迹匹配用户精准、个性地向终端用户推荐信息，提升用户体验。

图6示出了根据本发明一实施例的信息推荐装置的结构框图。其中，信息推荐装置600的功能模块可以由实现本发明原理的硬件、软件或硬件和软件的结合来实现。本领域技术人员可以理解的是，图6所描述的功能模块可以组合起来或者划分成子模块，从而实现上述发明的原理。因此，本文的描述可以支持对本文描述的功能模块的任何可能的组合、或者划分、或者更进一步的限定。

图6所示的信息推荐装置600可以用来实现图3-5所示的信息推荐方法，下面仅就信息推荐装置600可以具有的功能模块以及各功能模块可以执行的操作做简要说明，对于其中涉及的细节部分可以参见上文结合图3的描述，这里不再赘述。

如图6所示，本发明的信息推荐装置600可以包括位置获取单元610、轨迹确定单元620以及信息推荐单元630。其中，位置获取单元610可以用于获取终端用户的位置信息。轨迹确定单元620可以用于根据至少两个位置信息确定终端用户的活动轨迹。信息推荐单元630可以用于向终端用户推荐根据活动轨迹所确定的信息。

另外，信息推荐装置600还可以包括匹配用户寻找单元640。其中，匹配用户寻找单元640用于寻找活动轨迹与终端用户相似的轨迹匹配用户，并且信息推荐单元630根据轨迹匹配用户向终端用户推荐信息。

优选地，信息推荐装置600还可以包括时间间隔/出现次数计算单元650和匹配用户筛选单元660。

在一个实施例中，时间间隔计算单元650可以用于计算轨迹匹配用户与终端用户基于活动轨迹的时间间隔。匹配用户筛选单元660可以用于选择在活动轨迹中的至少一个地点的出现时间与终端用户的出现时间之间的时间间隔小于第一阈值的轨迹匹配用户，并且信息推荐单元根据选择的轨迹匹配用户向终端用户推荐信息。

在另一个实施例中，出现次数计算单元650可以用于计算预定时间段内轨迹匹配用户与终端用户在活动轨迹中至少一个地点的出现次数。匹配用户筛选单元660可以用于选择与终端用户在同一地点的出现次数都高于第二阈值的轨迹匹配用户，并且信息推荐单元根据选择的轨迹匹配用户向终端用户推荐信息。

虽然图6将时间间隔计算单元和出现次数计算单元可以合并为一个计算单元650，并且复用了匹配用户筛选单元660，但可以理解的是，上述功能也可以在分开的模块执行，并且本发明的信息推荐装置600可以根据需要包括通过时间间隔和出现次数进一步筛选匹配用户方案中的任一或两者。

【应用例】

如下以终端设备为智能电话(例如，手机、华为手机等)为例，并结合图7-8详细说明本发明的信息推荐方案，具体实现流程如图7所示：

1.在步骤S710，持续获取终端用户在一定时间段内的轨迹定位位置。

2.在步骤S720，根据轨迹定位位置匹配地点标签，计算地点标签的相似度。

3.在步骤S730，分别计算相似度高的用户与终端用户在重合地点标签的时间间隔，推荐时间间隔小于第一阈值的用户。

4.在步骤S740，分别计算用户在某地点标签的访问次数，推荐访问次数多的用户。

5.在步骤S750，根据推荐用户浏览过的内容，优先推荐本地内容，其次推荐非本地内容。

由此，实现向终端用户推荐信息，并将推荐用户以图8所示的效果图显示给终端用户。终端用户可以从多个推荐用户的头像中选择一位，该选择用户的头像被适当放大，以区别与其他推荐用户，相应的，在显示界面的底部显示出对应于该选择用户的相关推荐信息，如相似度信息、已浏览的信息等。

上文中已经参考附图详细描述了根据本发明的信息推荐方法及装置。通过本发明的信息推荐方法及装置，能够基于终端用户的位置信息和活动轨迹，根据时间匹配规则、位置访问频次等为终端用户匹配与其活动轨迹相似的轨迹匹配用户，并根据选择的轨迹匹配用户精准、个性地并向终端用户推荐信息。

此外，根据本发明的方法还可以实现为一种计算机程序，该计算机程序包括用于执行本发明的上述方法中限定的上述各步骤的计算机程序代码指令。或者，根据本发明的方法还可以实现为一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机可读介质，在该计算机可读介质上存储有用于执行本发明的上述方法中限定的上述功能的计算机程序。本领域技术人员还将明白的是，结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。

附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统和方法的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，应该理解的是，文中对“第一”和“第二”的描述，旨在对描述对象加以区分，而非对其顺序和大小有任何明示或是暗示的规定。

以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (12)

1.一种信息推荐方法，包括：

位置获取步骤，用于获取终端用户的位置信息；

轨迹确定步骤，用于根据至少两个位置信息确定所述终端用户的活动轨迹；以及

信息推荐步骤，用于向所述终端用户推荐根据所述活动轨迹所确定的信息。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述信息推荐步骤包括：

寻找活动轨迹与所述终端用户相似的轨迹匹配用户；以及

根据所述轨迹匹配用户向所述终端用户推荐信息。

3.如权利要求2所述的方法，其中，根据所述轨迹匹配用户向所述终端用户推荐信息包括：

计算所述轨迹匹配用户与所述终端用户基于所述活动轨迹的时间间隔；

选择在所述活动轨迹中的至少一个地点的出现时间与所述终端用户的出现时间之间的时间间隔小于第一阈值的所述轨迹匹配用户；以及

根据选择的所述轨迹匹配用户向所述终端用户推荐信息。

4.如权利要求2所述的方法，其中，根据所述轨迹匹配用户向所述终端用户推荐信息包括：

计算预定时间段内所述轨迹匹配用户与所述终端用户在所述活动轨迹中至少一个地点的出现次数；

选择与所述终端用户在同一地点的出现次数都高于第二阈值的所述轨迹匹配用户；以及

根据选择的所述轨迹匹配用户向所述终端用户推荐信息。

5.如权利要求2所述的方法，其中，所述推荐信息包括如下至少一项：

所述轨迹匹配用户；

所述轨迹匹配用户在所述匹配的活动轨迹上出现或是推荐过的位置；

所述轨迹匹配用户浏览过的内容。

6.如权利要求1所述的方法，其中，所述位置获取步骤包括：

持续获取所述终端用户的轨迹定位位置；和/或

获取所述终端用户主动提交的签到位置。

7.如权利要求2所述的方法，其中，所述轨迹确定步骤包括：

根据轨迹定位位置和/或至少两个签到位置匹配地点标签；以及

根据所述地点标签确定所述活动轨迹。

8.一种信息推荐装置，包括：

位置获取单元，用于获取终端用户的位置信息；以及

轨迹确定单元，用于根据至少两个位置信息确定所述终端用户的活动轨迹；以及

信息推荐单元，用于向所述终端用户推荐根据所述活动轨迹所确定的信息。

9.如权利要求8所述的装置，还包括：

匹配用户寻找单元，用于寻找活动轨迹与所述终端用户相似的轨迹匹配用户，并且

所述信息推荐单元根据所述轨迹匹配用户向所述终端用户推荐信息。

10.如权利要求9所述的装置，还包括：

时间间隔计算单元，用于计算所述轨迹匹配用户与所述终端用户基于所述活动轨迹的时间间隔；

匹配用户筛选单元，用于选择在所述活动轨迹中的至少一个地点的出现时间与所述终端用户的出现时间之间的时间间隔小于第一阈值的所述轨迹匹配用户，并且

所述信息推荐单元根据选择的所述轨迹匹配用户向所述终端用户推荐信息。

11.如权利要求9所述的装置，还包括：

出现次数计算单元，用于计算预定时间段内所述轨迹匹配用户与所述终端用户在所述活动轨迹中至少一个地点的出现次数；

匹配用户筛选单元，用于选择与所述终端用户在同一地点的出现次数都高于第二阈值的所述轨迹匹配用户，并且

所述信息推荐单元根据选择的所述轨迹匹配用户向所述终端用户推荐信息。

12.一种信息推荐系统，包括至少一个服务器和多个终端用户，多个终端用户主动或被动上传位置信息，所述至少一个服务器用于：

获取多个终端用户的位置信息；

根据至少两个位置信息确定该终端用户的活动轨迹；以及

向该终端用户推荐根据所述活动轨迹所确定的信息。