CN109241452A - 信息推荐方法及装置、存储介质和电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明的实施方式涉及计算机技术领域，更具体地，本发明的实施方式涉及信息推荐方法及装置，存储介质和电子设备。所述方法包括：获取待推送信息的已读用户阅读时长及设定阅读时长以计算所述待推送信息的权重；根据所述待推送信息的权重向未读用户推荐所述待推送信息。本发明能够准确的获知用户对信息的感兴趣程度，有效的保证信息推荐的准确性，并实现对信息的自动推荐，以及准确推荐。

Description

信息推荐方法及装置、存储介质和电子设备

技术领域

本发明的实施方式涉及计算机技术领域，更具体地，本发明的实施方式涉及信息推荐方法及装置，存储介质和电子设备。

背景技术

本部分旨在为权利要求中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文，此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

随着互联网技术的快速发展，人们可以利用网络获取各种信息和数据，更多的人们也习惯在互联网上看新闻、学习或进行社交等。各应用程序会根据信息内容为信息设置标签，或对信息进行权重分配，从而方便对信息在视图界面进行一定的排序并显示，从而使推荐的内容为用户感兴趣的信息，进而为用户提供精准的信息。

现有技术在进行信息推荐时，会为各信息设置不同的标签，若根据用户的历史浏览记录获知该用户浏览过包含A标签的信息，则系统默认向用户主要推荐包含该A标签的所有信息。

发明内容

但是，在一些技术中，通过用户所浏览过的信息对应的标签为用户推荐具有相同标签的信息时，该些推荐信息可能重复，此外该些推荐信息也可能并不是用户感兴趣或需要的信息。

因此，在现有技术中，存在不能为用户准确推荐信息的情况。

为此，非常需要一种改进的信息推荐方法及装置、存储介质和电子设备，以实现对用户进行准确的信息推荐。

在本上下文中，本发明的实施方式期望提供一种信息推荐方法和装置、存储介质和电子设备。

根据本公开的一个方面，提供一种信息推荐方法，包括：

获取待推送信息的已读用户阅读时长及设定阅读时长以计算所述待推送信息的权重；

根据所述待推送信息的权重向未读用户推荐所述待推送信息。

在本公开的一种示例性实施例中，所述获取待推送信息的已读用户的阅读时长及设定阅读时长以计算所述待推送信息的权重包括：

获取所述待推送信息的已读用户的阅读时长，以及所述待推送信息的设定阅读时长；

根据所述待推送信息的已读用户阅读时长和设定阅读时长的比值为所述待推送信息分配权重。

在本公开的一种示例性实施例中，所述待推送信息包括多个；

所述根据所述待推送信息的已读用户的阅读时长和设定阅读时长的比值为所述历史信息分配权重包括：

根据各所述待推送信息的已读用户阅读时长和设定阅读时长分别计算各所述待推送信息的阅读时长比值；

根据所述阅读时长比值为各所述待推送信息分配权重。

在本公开的一种示例性实施例中，在计算所述待推送信息的权重后，所述方法还包括：

将所述待推送信息中权重小于第一预设阈值的待推送消息删除。

在本公开的一种示例性实施例中，所述获取所述待推送信息的已读用户的阅读时长包括：

以所述已读用户在所述待推送信息所在界面的第一触发操为阅读开始时间，以所述用户在所述界面的第二触发操作为阅读结束时间；

根据所述阅读开始时间和阅读结束时间计算所述待推送信息的已读用户阅读时长。

在本公开的一种示例性实施例中，所述获取所述待推送信息的设定阅读时长包括：

根据多个已读用户对一所述待推送信息的阅读时长计算该待推送信息的设定阅读时长；或者

提取所述待推送信息中的媒体类别及与所述媒体类别对应的基数；

根据所述媒体类别与所述媒体类别对应的基数计算所述待推送信息的设定阅读时长。

在本公开的一种示例性实施例中，所述媒体类别包括：

文字类别、图片类别、音频媒体类别和视频媒体类别中的任意一项或任意多项的组合。

在本公开的一种示例性实施例中，根据所述待推送信息的权重向未读用户推荐所述待推送信息包括：

根据所述待推送信息的权重对所述待推送消息进行排序；以及

根据所述待推送信息的排序向未读用户推荐所述待推送信息。

在本公开的一种示例性实施例中，根据所述待推送信息的权重向未读用户推荐所述待推送信息还包括：

提取所述已读用户的用户类别信息，以及所述待推送信息的数据类别信息；

建立所述用户类别信息与所述待推送信息的数据类别信息和权重之间的映射关系。

在本公开的一种示例性实施例中，根据所述待推送信息的权重向未读用户推荐所述待推送信息还包括：

提取未读用户的用户类别信息；

根据所述未读用户的类别信息及所述映射关系对所述待推送信息进行排序；

根据该排序为所述未读用户推荐所述待推送信息。

根据本公开的一个方面，提供一种信息推荐装置，包括：

权重计算模块，用于获取待推送信息的已读用户的阅读时长及设定阅读时长以计算所述待推送信息的权重；

信息推荐模块，用于根据所述待推送信息的权重向未读用户推荐所述待推送信息。

在本公开的一种示例性实施例中，所述权重计算模块包括：

时长计算模块，用于获取所述待推送信息的已读用户的阅读时长，以及所述待推送信息的设定阅读时长；

权重分配模块，用于根据所述待推送信息的已读用户阅读时长和设定阅读时长的比值为所述待推送信息分配权重。

在本公开的一种示例性实施例中，所述待推送信息包括多个；所述权重分配模块包括：

时长比值计算单元，用于根据各所述待推送信息的已读用户阅读时长和设定阅读时长分别计算各所述待推送信息的阅读时长比值；

正比例权重计算单元，用于根据所述阅读时长比值为各所述待推送信息分配权重。

在本公开的一种示例性实施例中，所述装置还包括：

权重检验模块，用于将所述待推送信息中权重小于第一预设阈值的待推送信息删除。

在本公开的一种示例性实施例中，所述权重计算模块包括：

已读用户阅读时长计算单元，用于计算所述待推送信息的已读用户阅读时长；

第一设定时长计算单元，用于根据多个已读用户对一所述待推送信息的阅读时长计算所述待推送信息的设定阅读时长；和/或

第二设定时长计算单元，用于提取所述待推送信息中的媒体的类别及与所述媒体类别对应的基数；并根据所述媒体类别与所述媒体类别对应的基数计算所述待推送信息的设定阅读时长。

在本公开的一种示例性实施例中，所述信息推荐模块包括：

排序单元，用于根据所述待推送信息的权重，或所述未读用户的类别信息与所述待推送信息的数据类别信息和权重之间的映射关系对所述待推送消息进行排序；

信息推送单元，用于根据所述待推送信息的排序向未读用户推荐所述待推送信息。

根据本公开的一个方面，提供一种存储介质，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上述实施例所述的信息推荐方法。

根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述实施例所述的信息推荐方法。

根据本发明实施方式提供的信息推荐方法，一方面，通过根据部分已经阅读过待推荐信息的用户所耗费的时长以及该待推荐信息的预估的设定阅读时长计算各待推荐信息的权重，可以准确的获知用户对信息的感兴趣程度，继而有效的保证各待推荐信息权重的有效性和准确性。另一方面，通过根据各待推荐信息的权重向未读用户推荐该些待推荐信息，避免以人工的方式对待推荐信息进行选择，实现对信息的自动推荐，以及准确推荐。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：

图1示意性地示出了根据本发明实施方式的信息推荐方法的流程图；

图2示意性地示出了根据本发明实施方式的计算待推送信息的权重的方法流程图；

图3示意性地示出了根据本发明实施方式的筛选待推送信息的方法流程图；

图4示意性地示出了根据本发明实施方式的根据权重对待推送信息排序并推荐的方法流程图；

图5示意性地示出了根据本发明实施方式的根据用户类别信息与待推送信息的数据类别信息和权重之间的映射关系对待推送信息排序并推荐的方法流程图；

图6示意性地示出了根据本发明实施方式的信息推荐装置的方框图；

图7示出了根据本发明实施方式的存储介质的示意图；以及

图8示意性示出了根据发明实施方式的电子设备的方框图。

在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。

具体实施方式

下面将参考若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。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。

本领域技术人员知道，本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。

根据本发明的实施方式，提供了一种信息推荐方法、信息推荐装置、存储介质和电子设备。

在本文中，附图中的任何元素数量均用于示例而非限制，以及任何命名都仅用于区分，而不具有任何限制含义。

下面参考本发明的若干代表性实施方式，详细阐述本发明的原理和精神。

发明概述

本发明人发现，大多数应用程序会以瀑布流式的方式在交互界面上显示信息，例如新闻类应用或购物类应用。且显示的各信息会按照一定规则进行排序，例如根据信息的权重或产品类型。现有技术中，多数的应用程序会识别用户浏览过的历史信息的标签信息，再向用户推荐具有相同标签的内容。但这些被推荐的内容可能存在重复，部分被推荐的内容也并不是用户所需要或感兴趣的，导致不能为用户准确的推荐信息。

鉴于上述内容，本发明的基本思想在于：通过采集待推荐信息的部分已读用户的阅读时长；并根据待推荐信息的已读用户阅读时长，以及按预设规则计算的设定阅读时长计算待推送信息的权重，从而可以根据该权重数据向未读用户推荐待推送信息。

在介绍了本发明的基本原理之后，下面具体介绍本发明的各种非限制性实施方式。

示例性方法

下面结合图1来描述根据本发明示例性实施方式的信息推荐方法。

参考图1，所述信息推荐方法可以包括以下步骤：

S1、获取待推送信息的已读用户阅读时长及设定阅读时长以计算所述待推送信息的权重；

S2、根据所述待推送信息的权重向未读用户推荐所述待推送信息。

在本发明实施方式的信息推荐方法中，通过根据部分已读用户对待推荐信息所耗费的时长以及该待推荐信息的预估的设定阅读时长计算各待推荐信息的权重，并可以根据该权重值向未读用户推荐待推送信息。此外，通过根据各待推荐信息的权重向未读用户推荐该些待推荐信息，避免以人工的方式对待推荐信息进行选择，实现对信息的自动推荐，以及准确推荐。

在步骤S1中，获取待推送信息的已读用户阅读时长及设定阅读时长以计算所述待推送信息的权重。

在本公开的示例性实施方式中，参考图2所示，上述的步骤S1可以包括：

步骤S11，获取所述待推送信息的已读用户阅读时长，以及所述待推送信息的设定阅读时长。

举例来说，上述的待推送信息可以是新闻类应用程序中的娱乐、体育、经济等类型的新闻信息；也可以是购物类应用程序中的商品信息。当然，在本公开的其他示例性实施例中，上述的待推送信息也可以是社交类应用程序中的待推送信息，例如，系统消息、聊天消息或新推送消息等。

此外，上述的待推送信息可以是以文本、图片、音频或视频等媒体形式呈现在应用程序的交互界面上；或者，也可以是包含任意多种格式媒体的信息。本公开对待推送信息的类型、具体的呈现形式以及其对应的应用程序不做特殊限定。

基于上述内容，在本公开的示例性实施方式中，对于上述的待推送信息的已读用户阅读时长，可以根据已读用户在阅读待推送信息时的操作来获取。具体来说，可以包括：

将已读用户在所述待推送信息所在界面的第一触发操为阅读开始时间，以所述用户在所述界面的第二触发操作为阅读结束时间；

根据所述阅读开始时间和阅读结束时间计算所述待推送信息的已读用户阅读时长。

举例而言，以新闻信息为例，上述的第一触发操作可以是在首页中对标题的点击或选中操作，并进入该标题对应新闻信息的详细信息显示界面，使得用户可以开始阅读该标题对应的具体新闻信息。上述的第二触发操作，则可以是对该详细信息显示页面的“关闭”或“退出”动作。通过记录第一触发操作的发生时间以及第二触发操作的发生时间，便可以准确的获取用户对该信息所在界面的停留时间，即获取已读用户对该待推送信息的已读用户阅读时长。

另外，在本公开的示例性实施方式中，对于待推送信息的设定阅读时长，则可以根据该待推送信息所包含的媒体类型及数量进行计算而获取。具体来说，可以包括：

根据多个已读用户对一所述待推送信息的阅读时长计算该待推送信息的设定阅读时长；或者

提取所述待推送信息中的媒体类别及与所述媒体类别对应的基数；

根据所述媒体类别与所述媒体类别对应的基数计算所述待推送信息的设定阅读时长。

举例来说，以购物类应用程序中的一手机商品为例，可以获取多个已读用户在该手机商品的详细信息页面中的阅读时长，并计算该些阅读时长的平均值，从而可以将该平均值配置为该手机商品的设定阅读时长。

或者，也可以通过识别并提取该手机商品详细信息页面中的媒体类别，并根据各媒体类别对应的基数计算设定阅读时长。举例而言，上述的手机商品详细信息页面中可以包括文字类别、图片类别的媒体，其基数可以是文字、图片的平均阅读速度。则可以读取文字及图片的数量，并根据文字和图片的平均阅读速度计算该手机商品详细信息页面的设定阅读时长。

例如，上述的手机商品详细信息页面中包括600个文字以及18张图片，根据统计得知普通人的文字平均阅读速度为200字/分钟，图片的平均阅读速度为0.3分钟，则可以计算出该手机商品详细信息页面的设定阅读时长为600/200+18*0.3＝8.4分钟。

当然，在本公开的其他示例性实施例中，待推送信息中也可以仅包括文字类别、图片类别、音频媒体类别和视频媒体类别中的任意一项类型的媒体；或者包含任意多项类型的媒体。其中，对于音频媒体及视频媒体来说，则可以根据媒体的实际时长配置其设定阅读时长。或者，还可以根据统计结果在计算音频媒体类别和视频媒体类别时为其配置系数，例如0.85或0.9等等。根据该系数及媒体的实际时长计算其设定阅读时长，从而可以使得设定阅读时长更加准确。

在步骤S12中，根据所述待推送信息的已读用户阅读时长和设定阅读时长的比值为所述待推送信息分配权重。

在本公开的示例性实施方式中，当用户对一信息耗费的时间越长，则可以表明用户对该信息的内容越感兴趣，该信息的内容与用户的相关度越高。因此，在获取待推送信息的已读用户阅读时长，以及设定阅读时长后，便可以计算其比值以获取待推送信息的权重。当待推送信息的权重值越高，则说明与其他信息相比，用户对该信息具有更高的兴趣，与用户的相关性更高。因此，在根据信息的权重值向用户推荐信息时，可以使推荐结果更加准确，为用户提供感兴趣的信息。

例如，若一娱乐新闻类型的待推送信息的设定阅读时长为2.5分钟，其他多个已读用户平均阅读时长为2.2分钟，则可以计算该待推送信息的权重为2.2/2.5＝0.88。在计算其他多个已读用户平均阅读时长时，可以不考虑时长特别长或者特别短的那些用户。

当存在多个待推送信息时，便可以根据各所述待推送信息的已读用户阅读时长和设定阅读时长分别计算各所述待推送信息的阅读时长比值；并根据所述阅读时长比值为各所述待推送信息分配权重。

基于上述内容，在本公开的一些示例性实施例中，参考图3所示，上述的方法还可以包括：

在步骤S13中，将所述待推送信息中权重小于第一预设阈值的待推送消息删除。

参考图3所示，在计算获取待推送信息的权重值后，可以将该待推送信息的权重值与一第一预设阈值进行比较，并可以在权重值小于第一预设阈值时删除该待推送信息。从而可以保留权重较高待推送信息。

例如，可以设置该第一预设阈值为0.85，则对于上述的娱乐新闻类型的待推送信息，可以将其保留并推送给用户。

在步骤S2中，根据所述待推送信息的权重向未读用户推荐所述待推送信息。

在本公开的一些示例性实施例中，在计算获取各待推送信息的权重后，便可以根据分配给各待推送信息的具体权重向未读用户推荐这些待推送信息。

具体来说，在本公开的一些示例性实施例中，当存在多个待推送信息，或者经过上述的第一预设阈值筛选后，仍保留有多个待推送信息时，还可以对其进行排序。具体来说，参考图4所示，上述方法还可以包括：

步骤S211，根据所述待推送信息的权重对所述待推送消息进行排序；

步骤S212，根据所述待推送信息的排序向未读用户推荐所述待推送信息。

在本示例性实施例中，可以根据各待推送信息的权重值对多个待推送信息进行排序，从而可以按照排序后顺序向未读用户推荐待推送信息。例如可以优先将权重最高的待推送信息推荐给未读用户，再逐个将权重较低的待推送信息推荐给未读用户。或者，在一个显示页面中，也可以将权重较高的待推荐信息按顺序显示在页面的靠前的位置，将权重较低的待推荐信息按顺序显示在页面的靠后的位置。或者，用户每次刷新时，只向用户提供一部分权重较高的待推荐信息，使得用户每次刷新，都能看到权重较高的待推荐信息。例如，权重为10的待推荐信息有3个，权重为9的待推荐信息有6个，权重为8的待推荐信息有9个，并且一个显示页面可以显示6条信息，那么当用户第一次刷新时，向用户提供一个权重为10的待推荐信息，二个权重为9的待推荐信息，三个权重为8的待推荐信息；当用户第二次刷新时，向用户提供另一个权重为10的待推荐信息，另二个权重为9的待推荐信息，另三个权重为8的待推荐信息；当用户第三次刷新时，向用户提供最后一个权重为10的待推荐信息，最后二个权重为9的待推荐信息，最后三个权重为8的待推荐信息。

此外，在本公开的一些示例性实施例中，为了能够更加精准的向未读用户推荐待推送信息，在获取各待推送信息的权重后，还可以根据用户的类别信息与待推送信息的类别信息向未读用户推荐待推送信息。具体来说，可以包括：

步骤S221，提取所述已读用户的用户类别信息，以及所述待推送信息的数据类别信息；

步骤S222，建立所述用户类别信息与所述待推送信息的数据类别信息和权重之间的映射关系；

步骤S223，提取未读用户的用户类别信息；

步骤S224，根据所述未读用户的类别信息及所述映射关系对所述待推送信息进行排序；

步骤S225，根据该排序为所述未读用户推荐所述待推送信息。

举例而言，用户类别信息可以包括：性别、年龄段、工作性质、性格等标签。待推送信息的类别信息可以使用例如：娱乐、体育、经济、政治；时尚、母婴等标签。

在提取已读用户和待推送信息的类别信息后，便可以根据待推送信息的权重信息建立用户类别信息与所述待推送信息的数据类别信息之间的映射关系。

例如，已读用户A的用户类别信息包括：女、水瓶座、教师、母亲；已读用户A已经阅读结束的待推荐信息a的数据类别标签为：教育、母婴，计算其权重值为9.5；已读用户A已经阅读结束的待推荐信息b的数据类别标签为：智能设备、科技，计算其权重值为5.0。待推荐信息a的权重值较高，表示用户A对该待推荐信息a的感兴趣程度较高；而待推荐信息b的权重值较低，表示用户A对该待推荐信息b的感兴趣程度较低。可以在系统中维护如下的表格：

用户标签	数据标签	权重
			用户类别A	数据标签A	9
用户类别A	数据标签B	8
			用户类别A	数据标签C	7
用户类别B	数据标签A	7
			用户类别B	数据标签B	6
用户类别B	数据标签C	8
			用户类别C	数据标签A	8
用户类别C	数据标签B	9
			用户类别C	数据标签C	7
……	……	……

表1

在将待推送信息向未读用户推荐之前，便可以先提取未读用户的用户类别信息；并根据映射筛选出与未读用户的用户类别相同的已读用户下该待推送信息对应的数据标签契合度高的待推送信息。再根据各待推送信息的权重进行排序，从而可以根据该顺序依次向未读用户推荐一个或多个待推送信息。

通过在对待推荐信息排序的过程中引入用户类别信息及数据类别信息，并建立用户类别信息对应的用户标签与数据类别信息对应的数据标签之间的映射关系，可以更加精准的向用户推荐其感兴趣的信息。最大程度的避免个别用户对于大众用户所感兴趣的信息并不感兴趣的情况发生。

综上所述，通过利用已读用户对待推送信息的阅读时长来计算待推送信息的权重，可以获知用户对该信息的兴趣程度。此外，通过在对待推送信息的排序过程中引入用户的用户标签及待推送信息的数据标签的映射关系，可以准确的向未读用户推荐与其相关程度最高的待推荐信息，有效提高信息推荐的准确性和有效性。

示例性装置

在介绍了本发明示例性实施方式的信息推荐方法之后，接下来，参考图6对本发明示例性实施方式的信息推荐装置进行描述。

参考图6所示，本发明示例性实施方式的信息推荐装置100可以包括：权重计算模块1001和信息推荐模块1002。其中：

所述权重计算模块1001可以用于获取待推送信息的已读用户的阅读时长及设定阅读时长以计算所述待推送信息的权重。

所述信息推荐模块1002可以用于根据所述待推送信息的权重向未读用户推荐所述待推送信息。

根据本公开的示例性实施例，所述的权重计算模块1001可以包括：时长计算模块和权重分配模块。其中：

所述时长计算模块可以用于获取所述待推送信息的已读用户的阅读时长，以及所述待推送信息的设定阅读时长。

所述权重分配模块可以用于根据所述待推送信息的已读用户阅读时长和设定阅读时长的比值为所述待推送信息分配权重。

根据本公开的示例性实施例，所述待推送信息包括多个；所述的权重分配模块可以包括：时长比值计算单元和正比例权重计算单元。其中，

所述时长比值计算单元可以用于根据各所述待推送信息的已读用户阅读时长和设定阅读时长分别计算各所述待推送信息的阅读时长比值。

所述正比例权重计算单元可以用于根据所述阅读时长比值为各所述待推送信息分配权重。

根据本公开的示例性实施例，所述装置还包括：权重检验模块。

所述权重检验模块可以用于将所述待推送信息中权重小于第一预设阈值的待推送信息删除。

根据本公开的示例性实施例，所述的权重计算模块1001还可以包括：已读用户阅读时长计算单元。

所述已读用户阅读时长计算单元可以用于以所述已读用户在所述待推送信息所在界面的第一触发操为阅读开始时间，以所述用户在所述界面的第二触发操作为阅读结束时间；并根据所述阅读开始时间和阅读结束时间计算所述待推送信息的已读用户阅读时长。

根据本公开的示例性实施例，所述权重计算模块1001还可以包括：第一设定时长计算单元和/或第二设定时长计算单元。其中，

所述第一设定时长计算单元可以用于根据多个已读用户对一所述待推送信息的阅读时长计算所述待推送信息的设定阅读时长。

第二设定时长计算单元可以用于提取所述待推送信息中的媒体的类别及与所述媒体类别对应的基数；并根据所述媒体类别与所述媒体类别对应的基数计算所述待推送信息的设定阅读时长。

根据本公开的示例性实施例，所述媒体的类别包括：

文字类别、图片类别、音频媒体类别和视频媒体类别中的任意一项或任意多项的组合。

根据本公开的示例性实施例，所述信息推荐模块1002可以包括：排序单元和信息推送单元。其中，

所述排序单元可以用于根据所述待推送信息的权重，或所述未读用户的类别信息与所述待推送信息的数据类别信息和权重之间的映射关系对所述待推送消息进行排序。

所述信息推送单元可以用于根据所述待推送信息的排序向未读用户推荐所述待推送信息。

由于本发明实施方式的信息推荐装置的各个功能模块与上述信息推荐方法发明实施方式中相同，因此在此不再赘述。

示例性存储介质

在介绍了本发明示例性实施方式的信息推荐方法和装置之后，接下来，参考图7对本发明示例性实施方式的存储介质进行说明。

参考图7所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品700，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合的形式。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言-诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言-诸如"C"语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

示例性电子设备

在介绍了本发明示例性实施方式的存储介质之后，接下来，参考图8对本发明示例性实施方式的电子设备进行说明。

图8显示的电子设备800仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图8所示，电子设备800以通用计算设备的形式表现。电子设备800的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元810、上述至少一个存储单元820、连接不同系统组件(包括存储单元820和处理单元810)的总线830、显示单元840。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元810执行，使得所述处理单元810执行本说明书上述"示例性方法"部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元810可以执行如图1中所示的步骤S1至步骤S2。

存储单元820可以包括易失性存储单元，例如随机存取存储单元(RAM)8201和/或高速缓存存储单元8202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)8203。

存储单元820还可以包括具有一组(至少一个)程序模块8205的程序/实用工具8204，这样的程序模块8205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线830可以包括数据总线、地址总线和控制总线。

电子设备800也可以与一个或多个外部设备900(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口850进行。电子设备800还包括显示单元840，其连接到输入/输出(I/O)接口850，用于进行显示。并且，电子设备800还可以通过网络适配器860与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器860通过总线830与电子设备800的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备800使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了信息推荐装置的若干模块或子模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多单元/模块的特征和功能可以在一个单元/模块中具体化。反之，上文描述的一个单元/模块的特征和功能可以进一步划分为由多个单元/模块来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。

虽然已经参考若干具体实施方式描述了本发明的精神和原理，但是应该理解，本发明并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合以进行受益，这种划分仅是为了表述的方便。本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。

Claims (10)

1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：

获取待推送信息的已读用户阅读时长及设定阅读时长以计算所述待推送信息的权重；

根据所述待推送信息的权重向未读用户推荐所述待推送信息。

2.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述获取待推送信息的已读用户阅读时长及设定阅读时长以计算所述待推送信息的权重包括：

获取所述待推送信息的已读用户阅读时长，以及所述待推送信息的设定阅读时长；

根据所述待推送信息的已读用户阅读时长和设定阅读时长的比值为所述待推送信息分配权重。

3.根据权利要求2所述的信息推荐方法，其特征在于，所述待推送信息包括多个；

所述根据所述待推送信息的已读用户阅读时长和设定阅读时长的比值为所述历史信息分配权重包括：

根据各所述待推送信息的已读用户阅读时长和设定阅读时长分别计算各所述待推送信息的阅读时长比值；

根据所述阅读时长比值为各所述待推送信息分配权重。

4.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，在计算所述待推送信息的权重后，所述方法还包括：

将所述待推送信息中权重小于第一预设阈值的待推送消息删除。

5.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述获取所述待推送信息的已读用户阅读时长包括：

以所述已读用户在所述待推送信息所在界面的第一触发操为阅读开始时间，以所述用户在所述界面的第二触发操作为阅读结束时间；

根据所述阅读开始时间和阅读结束时间计算所述待推送信息的已读用户阅读时长。

6.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述获取所述待推送信息的设定阅读时长包括：

根据多个已读用户对所述待推送信息的阅读时长计算该待推送信息的设定阅读时长；或者

提取所述待推送信息中的媒体类别及与所述媒体类别对应的基数；

根据所述媒体类别与所述媒体类别对应的基数计算所述待推送信息的设定阅读时长。

7.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，根据所述待推送信息的权重向未读用户推荐所述待推送信息包括：

根据所述待推送信息的权重对所述待推送消息进行排序；以及

根据所述待推送信息的排序向未读用户推荐所述待推送信息。

8.一种信息推荐装置，其特征在于，包括：

权重计算模块，用于获取待推送信息的已读用户阅读时长及设定阅读时长以计算所述待推送信息的权重；

信息推荐模块，用于根据所述待推送信息的权重向未读用户推荐所述待推送信息。

9.一种存储介质，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权利要求1～7中任一项所述的信息推荐方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1～7中任一项所述的信息推荐方法。