CN109446427A - 一种信息推荐方法及装置 - Google Patents
一种信息推荐方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109446427A CN109446427A CN201811301764.9A CN201811301764A CN109446427A CN 109446427 A CN109446427 A CN 109446427A CN 201811301764 A CN201811301764 A CN 201811301764A CN 109446427 A CN109446427 A CN 109446427A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- target
- liveness
- interactive tool
- user
- tool
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Information Transfer Between Computers (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种信息推荐方法及装置，该方法根据用户在虚拟社区中的行为数据，计算用户在虚拟社区中的目标活跃度；利用预设的活跃度与交互工具的关联关系，确定所述目标活跃度对应的目标交互工具，并向用户推荐交互工具。应用本发明实施例提供的方案能够使用户快速、准确地为获得与其自身相匹配的交互工具。
Description
技术领域
本发明涉及网络信息技术领域，特别是涉及一种信息推荐方法及装置。
背景技术
随着互联网技术的飞速发展，各种虚拟社区应运而生，丰富了人们的生活。例如，爱奇艺的泡泡圈、我为打榜狂等。
为了丰富用户在虚拟社区中的社交行为，虚拟社区通常会为用户提供各种交互工具，但是虚拟设备能够为用户提供的交互工具数量繁多，用户如何快速、精准的获得与其自身相匹配的交互工具成为噬待解决的问题。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种信息推荐方法及装置，能够使用户快速、准确地为获得与其自身相匹配的交互工具。具体技术方案如下：
获取用户在虚拟社区中的行为数据；
根据获取的行为数据，计算用户在虚拟社区中的目标活跃度；
利用预设的活跃度与交互工具的关联关系，确定所述目标活跃度对应的目标交互工具，并根据所述目标交互工具向用户推荐交互工具。
进一步地，所述根据获取的行为数据，计算用户在虚拟社区中的目标活跃度，包括：
按照如下表达式计算用户在虚拟社区中的目标活跃度；
其中，p为所述目标活跃度，N为所获取行为数据的总个数，n为各个行为数据的标号，An为第n个行为数据，λn为第n个行为数据的权重。
进一步地，所述利用预设的活跃度与交互工具的关联关系，确定所述目标活跃度对应的目标交互工具，包括：
确定所述目标活跃度所属的目标活跃度区间；
根据预设的活跃度区间与交互工具之间的关联关系，确定所述目标活跃度区间对应的目标交互工具。
进一步地，所述根据所述目标交互工具向用户推荐交互工具，包括：
从所述目标交互工具中确定待向用户推荐的交互工具；
根据所述目标活跃度，利用预设的活跃度区间与价值之间的关联关系，获得所确定交互工具的价值；
向用户推荐所确定交互工具和所确定交互工具的价值。
进一步地，所述行为数据包括：用户在预设时间内的浏览时长、点赞数、签到天数、发布feed数和评论数。
一种信息推荐装置，所述装置包括：
行为数据获取模块，用于获取用户在虚拟社区中的行为数据；
活跃度计算模块，用于根据获取的行为数据，计算用户在虚拟社区中的目标活跃度；
目标交互工具确定模块，用于利用预设的活跃度与交互工具的关联关系，确定所述目标活跃度对应的目标交互工具；
工具推荐模块，用于根据所述目标交互工具向用户推荐交互工具。
进一步地，所述活跃度计算模块，具体用于按照如下表达式计算用户在虚拟社区中的目标活跃度；
其中，p为所述目标活跃度，N为所获取行为数据的总个数，n为各个行为数据的标号，An为第n个行为数据，λn为第n个行为数据的权重。
进一步地，所述目标交互工具确定模块，包括：
目标活跃度区间确定子模块，用于确定所述目标活跃度所属的目标活跃度区间；
目标交互工具确定子模块，用于根据预设的活跃度区间与交互工具之间的关联关系，确定所述目标活跃度区间对应的目标交互工具。
进一步地，所述工具推荐模块，包括：
交互工具确定子模块，用于从所述目标交互工具中确定待向用户推荐的交互工具；
价值确定子模块，用于根据所述目标活跃度，利用预设的活跃度区间与价值之间的关联关系，获得所确定交互工具的价值；
工具推荐子模块，用于向用户推荐所确定交互工具和所确定交互工具的价值。
本发明实施例又提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的信息推荐方法。
本发明实施例又提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的信息推荐方法。
本发明实施例提供的一种信息推荐方法及装置，可以通过用户在虚拟社区中的行为数据，计算用户在虚拟社区中的目标活跃度；利用预设的活跃度与交互工具的关联关系，确定所述目标活跃度对应的目标交互工具，并向用户推荐交互工具。由于目标活跃度反映了用户在虚拟社区中的活跃程度，因此，根据活跃度与交互工具之间的关联关系，确定出的目标交互工具与用户的匹配程度较高，进而应用本发明实施例提供的方案，从目标交互工具中向用户推荐交互工具时，能够使用户快速、精准地获得与其自身相匹配的交互工具。
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简单地介绍。
图1为本发明实施例提供的第一种信息推荐方法的流程示意图；
图2为用户在不同明星泡泡圈的行为数据的折线示意图；
图3为本发明实施例提供的第二种信息推荐方法的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的第一种道具推荐装置的结构示意图；
图5为本发明实施例提供的第二种道具推荐装置的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
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描述。
参见图1，图1为本发明实施例提供的第一种信息推荐方法的流程示意图，包括如下步骤：
S101，获取用户在虚拟社区中的行为数据。
其中，虚拟社区可以理解为：一群主要藉由计算机网络彼此沟通的人们，他们彼此有某种程度的认识、分享某种程度的知识和信息、在很大程度上如同对待朋友般彼此关怀，从而所形成的团体。例如，上述虚拟社区可以是爱奇艺的泡泡圈，微博等等
由于用户在虚拟社区的浏览时长、点赞数、签到天数、发布信息流feed数和评论数等，均可以反应用户对该虚拟社区的喜爱程度。因此，本发明的一个实施例中，上述行为数据可以为用户在预设时间内的浏览时长、点赞数、签到天数、发布feed数和评论数中任一项或多项。
预设时间可以一天、两天、一周等等，还可以是一天中的某一时间段，例如，一天中的15点至24点等。
以爱奇艺的泡泡圈为例，在爱奇艺的泡泡圈中，虚拟社区可以理解为某一个明星的泡泡圈，用户可以进入喜欢明星的泡泡圈中浏览该明星的最新动态，为该明星发表的内容点赞和评论，也可以签到，发布feed数等。如图2所示，用户在不同明星的泡泡圈中的行为数据。
S102，根据获取的行为数据，计算用户在虚拟社区中的目标活跃度。
由于用户在虚拟社区中的行为数据种类较多，而每一种行为数据均从一定角度表征了用户对虚拟社区的喜爱程度，为了能够更加清楚、全面的表达用户对虚拟社区的喜爱程度，可以综合各种类型的行为数据，得到一个表征值，可以称该表征值为目标活跃度。也就是说，用户在虚拟社区中的目标活跃度是用来反应用户对虚拟社区的喜爱程度。
为了更加容易理解，现举一示例，基于上述示例，由图2可见，在黄晓明的泡泡圈中，用户虽然浏览时间长和评论数最多，但是点赞数最少，在鹿晗的泡泡圈中，虽然点赞数、签到天数最高，但是浏览时长、发布feed数和评价数均不是最多，可见，从上述每一种行为数据表征了该用户在一定角度上对各个明星的喜爱程度。
鉴于上述情况，实现S102的一种实现方式可以为：
计算上述行为数据所包括的每一数据的和，将计算的和作为用户在虚拟社区中的目标活跃度。
实现S102的一种实现方式也可以包括如下步骤：
按照如下表达式计算用户在虚拟社区中的目标活跃度；
其中，p为上述目标活跃度，N为所获取行为数据的总个数，n为各个行为数据的标号，An为第n个行为数据，λn为第n个行为数据的权重。
一种实现方式中，λ1+,…,+λn可以等于1。当然，λ1+,…,+λn也可以为除1以外的一固定值，例如，10、100等等。
举例而言，如图2所示，以λ1+,…,+λ5等于1为例，假设浏览时长的权重为0.1，点赞的权重为0.18，签到天数的权重为0.21，发布feed数的权重为0.27，评价数的权重是0.24，则按照上述公式计算用户对各个明星的泡泡圈的目标活跃度，并对计算后的目标活跃度按照从高向低进行排序，见表1。
由表1可见，该用户对鹿晗的喜爱程度最高，对迪丽热巴的喜爱程度最低。
表1目标活跃度从高向低的排序
值得一提的是，如果行为数据后续还增加其他的数据，则可重新调整行为数据中各项的权重值。
可见，本实现方式通过上述表达式计算用户在虚拟社区中的目标活跃度，可以快速、明确地得到目标活跃度。
S103，利用预设的活跃度与交互工具的关联关系，确定上述目标活跃度对应的目标交互工具，并根据上述目标交互工具向用户推荐交互工具。
其中，交互工具可以理解为道具、表情包和点播歌曲等工具。
每一活跃度均对应一个交互工具，也可以对应多个交互工具，如：活跃度为300对应一搜船道具，360可以对应一搜船道具，也可以对应一搜快艇道具，400可以对应一架直升机道具，560可以对应一架客机道具，也可以对应一辆跑车道具。
上述根据目标交互工具向用户推荐交互工具的一种实现方式可以为：根据用户获取的历史交互工具，从确定的多个目标交互工具中选择与上述历史交互工具相同的交互工具作为向用户推荐的交互工具。其中，历史交互工具可以理解为：历史获取的交互工具。
可见，上述实现方式通过从确定的多个目标交互工具中选择与用户的上述历史交互工具相同的交互工具作为向用户推荐的交互工具，
上述根据目标交互工具向用户推荐交互工具还可以按照用户的性别、年龄或目标交互工具的热度，从确定的多个目标交互工具中选择一种用户可能喜欢或购买的交互工具作为向用户推荐的交互工具。
举例而言，若用户为女性，确定该用户对某明星的泡泡圈的目标活跃度为500，则确定500对应的目标交互工具为一辆跑车道具和一架客机道具，则根据女性对跑车道具的喜爱，会将跑车道具作为推荐交互工具推荐给该用户。
在本步骤中，从预先设置的活跃度与交互工具的关联关系中，确定目标活跃度对应的目标交互工具，并根据确定的目标交互工具中选择用户可能喜爱的目标交互工具以作为向用户推荐的交互工具，上述的交互工具可以为目标交互工具包含的一种交互工具，也可以是目标交互工具包含的多种交互工具。
S103中利用预设的活跃度与交互工具的关联关系，确定上述目标活跃度对应的目标交互工具的一种实现方式，包括步骤A～步骤B。
步骤A，确定上述目标活跃度所属的目标活跃度区间。
举例而言，基于上述的示例，则目标活跃度所属的目标活跃度区间如表2所示。
表2，目标活跃度对应的目标活跃度区间
| 明星的泡泡圈 | 目标活跃度 | 目标活跃度区间 |
| 鹿晗 | 504.62 | [500,600] |
| 黄晓明 | 360.4 | [300,400] |
| 蔡徐坤 | 330.4 | [300,400] |
| 赵丽颖 | 294.02 | [200,300] |
| 迪丽热巴 | 177.81 | [100,200] |
步骤B，根据预设的活跃度区间与交互工具之间的关联关系，确定上述目标活跃度区间对应的目标交互工具。
举例而言，若活跃度与交互工具的关联关系如表3所示，则从表3中可以在鹿晗的泡泡圈中，向用户推荐[500,600]对应的一架客机道具或/和一辆跑车道具；在黄晓明和蔡徐坤的泡泡圈，向用户推荐[300,400]对应的一搜船道具或/和一搜快艇道具；在赵丽颖的泡泡圈中，向用户推荐[200,300]对应的一辆巴士道具；在迪丽热巴的泡泡圈中，向用户推荐[100,200]对应的999朵玫瑰。
表3，活跃度区间与交互工具的关联关系
可见，本实现方式通过根据预设的活跃度区间与交互工具之间的关联关系，确定所确定的目标活跃度所属目标活跃度区间对应的目标交互工具，能够为用户快速、精准地提供与其自身匹配的交互工具。
S103中根据上述目标交互工具向用户推荐交互工具的一种实现方式，包括步骤C～步骤E。
步骤C，从上述目标交互工具中确定待向用户推荐的交互工具。
在本步骤中，按照用户的性别、年龄和交互工具的热度，可以从确定的多个目标交互工具中选择待推荐的交互工具。
步骤D，根据上述目标活跃度，利用预设的活跃度区间与价值之间的关联关系，获得所确定交互工具的价值；
上述价值可以为积分，也可以是价钱，本发明实施例对此并不限定。
活跃度与交互工具可以呈正比，当然活跃度与交互工具也可以呈反比，本发明并不对此进行限定，在确定目标活跃度后，根据活跃度区间与价值之间的关联关系，便可以得到确定的交互工具的价值。
基于上述示例，如用户在鹿晗泡泡圈中的目标活跃度为504.62，则504.62对应的交互工具的价值都为20元或300个积分。
另外，除去本步骤之外，获得所确定交互工具的价值的一种实现方式可以为：利用预设的交互工具与价值之间的关联关系，获得所确定交互工具的价格，其中，交互工具与价值之间的关联关系为交互工具与价值之间具有一一对应关系。
步骤E，向用户推荐所确定交互工具和所确定交互工具的价值。
在确定交互工具和确定的交互工具对应的价值后，则向用户推荐所确定交互工具和确定的价值，便于用户明确该交互工具的价值。
可见，本实现方式通过从上述目标交互工具中确定待向用户推荐的交互工具，并根据目标活跃度，向用户推荐所确定交互工具和所确定交互工具的价值，不仅能够为用户提供与其自身匹配的交互工具，而且也能够提高用户的体验效果。
在一种实现方式中，基于步骤E，还可以包括：
确定得到兑换推荐工具的积分；
获得推荐的交互工具。
或，
确定购买所推荐的交互工具成功；
获得推荐的交互工具。
可见，本实现方式通过积分兑换或(商城)购买均可以获取交互工具，以增加多种途径获取交互工具的途径。
值得一提的是，用户以通过做任务获取对应的交互工具，也可以通过做任务获取积分，兑换交互工具，也可以按照本发明实施例推荐的交互工具直接购买交互工具。
由此可见，本发明实施例提供的方法根据活跃度与交互工具之间的关联关系，确定出的目标交互工具与用户的匹配程度较高，进而应用本发明实施例提供的方案，从目标交互工具中向用户推荐交互工具时，能够使用户快速、精准地获得与其自身相匹配的交互工具。
参见图3，图3为本发明实施例提供的第二种信息推荐方法的流程示意图，包括如下步骤：
S301，获取用户在虚拟社区中的行为数据；
S302，根据获取的行为数据，计算用户在虚拟社区中的目标活跃度；
S303，确定上述目标活跃度所属的目标活跃度区间；
S304，根据预设的活跃度区间与交互工具之间的关联关系，确定上述目标活跃度区间对应的目标交互工具；
S305，根据上述目标交互工具向用户推荐交互工具。
由此可见，本发明实施例提供的方法利用用户在虚拟社区中的行为数据，计算用户在虚拟社区中的目标活跃度，并根据预设的活跃度区间与交互工具之间的关联关系，向用户推荐交互工具。不仅能够为用户提供与其自身匹配的交互工具，而且也能够提高用户的体验效果。
与上述信息推荐方法相对应，本申请实施例还提供了一种信息推荐装置。
参见图4，图4为本发明实施例提供的一种信息推荐装置的结构示意图，该装置包括：
行为数据获取模块401，用于获取用户在虚拟社区中的行为数据；
活跃度计算模块402，用于根据获取的行为数据，计算用户在虚拟社区中的目标活跃度；
目标交互工具确定模块403，用于利用预设的活跃度与交互工具的关联关系，确定上述目标活跃度对应的目标交互工具；
工具推荐模块404，用于根据上述目标交互工具向用户推荐交互工具。
在一种实现方式中，上述活跃度计算模块402可以具体用于按照如下表达式计算用户在虚拟社区中的目标活跃度；
其中，p为上述目标活跃度，N为所获取行为数据的总个数，n为各个行为数据的标号，An为第n个行为数据，λn为第n个行为数据的权重。
在一种实现方式中，如图5所示，上述目标交互工具确定模块403可以包括：
目标活跃度区间确定子模块501，用于确定上述目标活跃度所属的目标活跃度区间；
目标交互工具确定子模块502，用于根据预设的活跃度区间与交互工具之间的关联关系，确定上述目标活跃度区间对应的目标交互工具。
在一种实现方式中，上述工具推荐模块404可以包括：
交互工具确定子模块，用于从上述目标交互工具中确定待向用户推荐的交互工具；
价值确定子模块，用于根据上述目标活跃度，利用预设的活跃度区间与价值之间的关联关系，获得所确定交互工具的价值；
工具推荐子模块，用于向用户推荐所确定交互工具和所确定交互工具的价值。
由此可见，本发明实施例提供的装置根据活跃度与交互工具之间的关联关系，确定出的目标交互工具与用户的匹配程度较高，进而应用本发明实施例提供的方案，从目标交互工具中向用户推荐交互工具时，能够使用户快速、精准地获得与其自身相匹配的交互工具。
本发明实施例还提供了一种电子设备，如图6所示，包括处理器601、通信接口602、存储器603和通信总线604，其中，处理器601，通信接口602，存储器603通过通信总线604完成相互间的通信，
存储器603，用于存放计算机程序；
处理器601，用于执行存储器603上所存放的程序时，实现本发明实施例提供的一种信息推荐方法。
具体的，上述一种信息推荐方法，包括：
获取用户在虚拟社区中的行为数据；
根据获取的行为数据，计算用户在虚拟社区中的目标活跃度；
利用预设的活跃度与交互工具的关联关系，确定上述目标活跃度对应的目标交互工具，并根据上述目标交互工具向用户推荐交互工具。
由此可见，执行本实施例提供的电子设备，通过根据活跃度与交互工具之间的关联关系，确定出的目标交互工具与用户的匹配程度较高，进而应用本发明实施例提供的方案，从目标交互工具中向用户推荐交互工具时，能够使用户快速、精准地获得与其自身相匹配的交互工具。
上述的相关内容信息推荐方法的实施方式与前述方法实施例部分提供的信息推荐方法的管理方式相同，这里不再赘述。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一上述的信息推荐方法。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一上述的信息推荐方法。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。上述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行上述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物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、物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、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户在虚拟社区中的行为数据；
根据获取的行为数据，计算用户在虚拟社区中的目标活跃度；
利用预设的活跃度与交互工具的关联关系，确定所述目标活跃度对应的目标交互工具，并根据所述目标交互工具向用户推荐交互工具。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取的行为数据，计算用户在虚拟社区中的目标活跃度，包括：
按照如下表达式计算用户在虚拟社区中的目标活跃度；
其中，p为所述目标活跃度，N为所获取行为数据的总个数，n为各个行为数据的标号，An为第n个行为数据，λn为第n个行为数据的权重。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设的活跃度与交互工具的关联关系，确定所述目标活跃度对应的目标交互工具，包括：
确定所述目标活跃度所属的目标活跃度区间；
根据预设的活跃度区间与交互工具之间的关联关系，确定所述目标活跃度区间对应的目标交互工具。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标交互工具向用户推荐交互工具，包括：
从所述目标交互工具中确定待向用户推荐的交互工具；
根据所述目标活跃度，利用预设的活跃度区间与价值之间的关联关系，获得所确定交互工具的价值；
向用户推荐所确定交互工具和所确定交互工具的价值。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述行为数据包括：用户在预设时间内的浏览时长、点赞数、签到天数、发布feed数和评论数。
6.一种信息推荐装置，其特征在于，所述装置包括：
行为数据获取模块，用于获取用户在虚拟社区中的行为数据；
活跃度计算模块，用于根据获取的行为数据，计算用户在虚拟社区中的目标活跃度；
目标交互工具确定模块，用于利用预设的活跃度与交互工具的关联关系，确定所述目标活跃度对应的目标交互工具；
工具推荐模块，用于根据所述目标交互工具向用户推荐交互工具。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述活跃度计算模块，具体用于按照如下表达式计算用户在虚拟社区中的目标活跃度；
其中，p为所述目标活跃度，N为所获取行为数据的总个数，n为各个行为数据的标号，An为第n个行为数据，λn为第n个行为数据的权重。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述目标交互工具确定模块，包括：
目标活跃度区间确定子模块，用于确定所述目标活跃度所属的目标活跃度区间；
目标交互工具确定子模块，用于根据预设的活跃度区间与交互工具之间的关联关系，确定所述目标活跃度区间对应的目标交互工具。
9.根据权利要求6-8中任一项所述的装置，其特征在于，所述工具推荐模块，包括：
交互工具确定子模块，用于从所述目标交互工具中确定待向用户推荐的交互工具；
价值确定子模块，用于根据所述目标活跃度，利用预设的活跃度区间与价值之间的关联关系，获得所确定交互工具的价值；
工具推荐子模块，用于向用户推荐所确定交互工具和所确定交互工具的价值。
10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-5任一所述的方法步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811301764.9A CN109446427A (zh) | 2018-11-02 | 2018-11-02 | 一种信息推荐方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811301764.9A CN109446427A (zh) | 2018-11-02 | 2018-11-02 | 一种信息推荐方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109446427A true CN109446427A (zh) | 2019-03-08 |
Family
ID=65549505
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811301764.9A Pending CN109446427A (zh) | 2018-11-02 | 2018-11-02 | 一种信息推荐方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109446427A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110297987A (zh) * | 2019-07-02 | 2019-10-01 | 武汉斗鱼网络科技有限公司 | 一种帖子推荐方法、装置、设备和存储介质 |
| CN111859196A (zh) * | 2020-07-29 | 2020-10-30 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104268212A (zh) * | 2014-09-23 | 2015-01-07 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种互联网产品的发放方法和装置 |
| US20150088914A1 (en) * | 2012-06-01 | 2015-03-26 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | User recommendation method and system in sns community, and computer storage medium |
| CN106874314A (zh) * | 2015-12-14 | 2017-06-20 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 信息推荐的方法和装置 |
| CN107172452A (zh) * | 2017-04-25 | 2017-09-15 | 北京潘达互娱科技有限公司 | 直播间推荐方法及装置 |
| CN108476259A (zh) * | 2015-12-29 | 2018-08-31 | 华为技术有限公司 | 基于用户行为的内容推荐的系统和方法 |
-
2018
- 2018-11-02 CN CN201811301764.9A patent/CN109446427A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150088914A1 (en) * | 2012-06-01 | 2015-03-26 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | User recommendation method and system in sns community, and computer storage medium |
| CN104268212A (zh) * | 2014-09-23 | 2015-01-07 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种互联网产品的发放方法和装置 |
| CN106874314A (zh) * | 2015-12-14 | 2017-06-20 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 信息推荐的方法和装置 |
| CN108476259A (zh) * | 2015-12-29 | 2018-08-31 | 华为技术有限公司 | 基于用户行为的内容推荐的系统和方法 |
| CN107172452A (zh) * | 2017-04-25 | 2017-09-15 | 北京潘达互娱科技有限公司 | 直播间推荐方法及装置 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110297987A (zh) * | 2019-07-02 | 2019-10-01 | 武汉斗鱼网络科技有限公司 | 一种帖子推荐方法、装置、设备和存储介质 |
| CN111859196A (zh) * | 2020-07-29 | 2020-10-30 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111859196B (zh) * | 2020-07-29 | 2023-11-28 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US9965522B2 (en) | Mobile application search ranking | |
| CN104462364B (zh) | 搜索推荐方法及装置 | |
| CN108510303A (zh) | 广告投放方法及装置 | |
| US9792364B2 (en) | Blending search results on online social networks | |
| CN109241415A (zh) | 项目推荐方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN108108821A (zh) | 模型训练方法及装置 | |
| US9819755B2 (en) | Apparatus and method for processing information and program for the same | |
| CN109102371A (zh) | 商品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| EP2778970A1 (en) | Facet group ranking for search results | |
| WO2014056408A1 (zh) | 推荐信息的方法、装置和服务器 | |
| EP2981942A2 (en) | Content presentation based on social recommendations | |
| CN108132963A (zh) | 资源推荐方法和装置、计算设备和存储介质 | |
| CN110110244A (zh) | 一种融合多源信息的兴趣点推荐方法 | |
| CN109064293A (zh) | 商品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| US11048771B1 (en) | Method and system for providing organized content | |
| CN108345601A (zh) | 搜索结果排序方法及装置 | |
| CN108446297A (zh) | 一种推荐方法及装置，电子设备 | |
| US9846722B1 (en) | Trend based distribution parameter suggestion | |
| CN108536786A (zh) | 一种信息推荐方法、装置、服务器及存储介质 | |
| US20150302088A1 (en) | Method and System for Providing Personalized Content | |
| CN104462554A (zh) | 问答页面相关问题推荐方法和装置 | |
| CN109242604A (zh) | 服务推荐方法、电子设备及计算机可读存储介质 | |
| CN110020152B (zh) | 应用推荐方法及装置 | |
| CN109446427A (zh) | 一种信息推荐方法及装置 | |
| KR102429523B1 (ko) | 광고 매체 믹스 자동화 방법 및 시스템 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190308 |