CN109800352A - 基于剪贴板进行信息推送的方法、系统及终端设备 - Google Patents

基于剪贴板进行信息推送的方法、系统及终端设备 Download PDF

Info

Publication number
CN109800352A
CN109800352A CN201811643492.0A CN201811643492A CN109800352A CN 109800352 A CN109800352 A CN 109800352A CN 201811643492 A CN201811643492 A CN 201811643492A CN 109800352 A CN109800352 A CN 109800352A
Authority
CN
China
Prior art keywords
user
information
data
participle data
participle
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.)
Granted
Application number
CN201811643492.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109800352B (zh
Inventor
吴琨
丁翔
冯天骁
王瑞鑫
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Chule Cootek Information Technology Co Ltd
Original Assignee
Shanghai Chule Cootek Information Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Chule Cootek Information Technology Co Ltd filed Critical Shanghai Chule Cootek Information Technology Co Ltd
Priority to CN201811643492.0A priority Critical patent/CN109800352B/zh
Priority to PCT/CN2019/086270 priority patent/WO2020140360A1/zh
Publication of CN109800352A publication Critical patent/CN109800352A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109800352B publication Critical patent/CN109800352B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33Querying
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33Querying
    • G06F16/335Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F16/953Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535Search customisation based on user profiles and personalisation

Abstract

一种基于剪贴板进行信息推送的方法、装置和终端设备,其中,所述方法包括:获取复制/剪切到剪贴板中的文本信息;将所述文本信息切分,获得至少一个分词数据,并显示所述分词数据,所述分词数据为文本信息的子集;检测用户选择的分词数据;根据与所述文本信息关联的上下文信息、用户历史聊天记录或者用户画像中的至少一种,对选择的分词数据进行检索,并对检索结果进行过滤,获得与选择的分词数据相关联的推荐信息;显示所述推荐信息。相较于现有技术,本发明各实施方式节省了信息的获取时间,减少了用户操作,提高了用户信息的获取效率。

Description

基于剪贴板进行信息推送的方法、系统及终端设备
技术领域
本发明实施例涉及信息处理技术,尤其涉及基于剪贴板进行信息推送的方 法、系统及终端设备。
背景技术
日常生活中,用户在聊天或者浏览网页时常常会有进一步获取信息的需求, 比如,用户在聊天时碰到感兴趣的内容或者热门话题,用户想了解更多的信息 以便参与到聊天中;又或者,用户在浏览微博时看到其他用户使用的产品,用 户想要购买该产品。
针对用户的各种信息获取需求,目前普遍的做法是:用户根据想要获取的 信息,手动打开相应的应用程序,在应用程序的搜索框中输入关键字进行检索, 然后在若干检索结果中筛选出自己想要的内容。
另外,现有技术还提供了基于用户复制的内容进行搜索的方案,以微信为 例,用户可以在公众号推文页面执行长按操作来选中复制功能,然后截选需要 检索的关键字,在给出的功能选项中选择“搜索”选项,再跳转到应用程序选 择页面选择相应的应用程序对关键字进行检索。
然而,这两种方法都比较耗费用户时间,而且还会增加用户操作,使得用 户获取信息的效率较低。
进一步来说,当用户想要检索的信息比较多时,用户需要在检索完上一个 关键字后,在应用程序中手动输入下一关键字来继续检索,根据检索需求的不 同,用户还需要切换到不同的应用程序中对关键字进行检索;又或者,用户在 检索完上一个关键字后,返回到微信页面,按照上述第二个方案中的方法选择 下一个关键字继续检索,直到检索完所有的关键字。可以看出,一旦用户想要 检索的信息比较多时,现有技术的方案就会大量消耗用户的时间,并且严重降 低用户获取信息的效率。
发明内容
本发明实施例提供基于剪贴板进行信息推送的方法、系统及终端设备, 以实现节省用户信息获取时间,减少用户操作,提高用户信息获取效率的目的。
根据本发明的一个方面,提供一种基于剪贴板进行信息推送方法、系统和 终端设备,其中,所述方法包括:获取复制/剪切到剪贴板中的文本信息; 将所述文本信息切分,获得至少一个分词数据,并显示所述分词数据,所述 分词数据为文本信息的子集;检测用户选择的分词数据;根据与所述文本信 息关联的上下文信息、用户历史聊天记录或者用户画像中的至少一种,对选 择的分词数据进行检索,并对检索结果进行过滤,获得与选择的分词数据相 关联的推荐信息;显示所述推荐信息。
根据本发明的另一个方面,还提供一种基于剪贴板的信息推送系统,,其 中,该系统包括:处理设备、存储设备、输入设备以及显示设备;所述输入 设备,适于检测用户执行的输入操作;其中,所述输入操作至少包括复制/ 剪切操作,以及对分词数据的选择;所述处理设备,适于执行切分操作以及 推送操作;其中,所述切分操作至少包括:根据所述输入设备获取的复制/ 剪切操作,获取复制/剪切的文本信息;将所述文本信息切分,获得至少一 个分词数据;将所述分词数据发送至显示设备;其中,所述分词数据为所述 文本信息的子集;以及所述推送操作至少包括:根据所述输入设备获取的用 户操作,获取所选择的分词数据;根据与所述文本信息关联的上下文信息、 用户历史聊天记录或者用户画像中的至少一种,对所选择的分词数据进行检 索,并对检索结果进行过滤,获得与所述选择的分词数据相关联的推荐信息; 将所述推荐信息发送至所述显示设备;所述存储设备,包括剪贴板以及包含 推荐信息的数据库;其中,所述剪贴板适于保存所述复制/剪贴的文本信息;所述显示设备,适于显示文本信息,并根据处理设备的操作显示对应的分词 数据和/或推荐信息。
根据本发明的另一个方面,还提供一种终端设备,包括存储器、处理器及 存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其中,该处理器执行的 程序包括本申请所公开的任一种方法。
通过本发明的各种实施方式,该基于剪贴板进行的信息推送机制可配置为 获得用户曾复制或剪切的文本信息,通过将该文本信息切分为至少一个分词 数据,并根据用户所选择的分词数据,以及与该文本信息关联的上下文信息 或者相关的用户信息,进而进行检索过滤,获得相关联的推荐信息并提示给 用户,从而使得用户能够通过该信息推送系统快速获得与分词数据关联的推荐 信息节省了信息的获取时间,减少了多次反复操作,提高了信息的获取效率。
附图说明
图1为本发明某实施例提供的基于剪贴板的信息推送系统的框架示意图;
图2为本发明某实施例提供的基于剪贴板的信息推送方法的流程示意图;
图3为图2所示步骤S2的某实施例提供的流程示意图;
图4a-d为本发明某实施例提供的基于剪贴板的信息存储和推送的界面示 意图;
图5a-b为图3所示步骤S28的某实施例提供的流程示意图;
图6为图2所示步骤S3的某实施例提供的流程示意图;
图7为图2所示步骤S4的某实施例提供的流程示意图;
图8a-b为图2所示步骤S5的某实施例提供的界面示意图;
图9为本发明另一种某实施例提供的基于剪贴板的信息推送方法的流程示 意图;
图10为本发明又一种某实施例提供的基于剪贴板的信息推送方法的流程 示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面结合附图对本发明作 进一步的详细描述。
附图中的流程图和框图,图示了按照本发明各种实施例的装置、方法和计 算机程序产品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预定的逻辑功能的可执行指令。也应 当注意,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。
在本文中,诸如左和右,上和下,前和后,第一和第二之类的关系术语仅 仅用来区分一个实体或动作与另一个实体或动作,而不一定要求或暗示这种实 体或动作之间的任何实际的这种关系或顺序。术语“包括”、“包含”或任何 其他变体旨在涵盖非排他性的包含,由此使得包括一系列要素的过程、方法、 物品或者设备不仅包含这些要素,而且还包含没有明确列出的其他要素,或者 为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
图1示出示例性基于剪贴板的信息推送系统的框图。根据某些实施例,信 息推送系统可以是包含显示屏的移动终端,例如移动手机、智能手机、PDA或 平板电脑,也可以是其他可与互联网进行交互的电子设备,例如相机、穿戴电 子设备、车载导航设备、设置在车站或学校等公共场所的电子交互终端。
该信息推送系统可通过宽带,例如ADSL、VDSL、光纤、无线、有线电视、 卫星等方式接入网络,也可通过窄带,例如电话拨号接入、GPRS、2G、3G等方 式接入互联网,或者也可通过CDMA、2G、3G、4G等技术接入电信网络。
根据某些实施例,该信息推送系统可被配置为记录用户复制/剪切的文本 信息,并对该文本信息切分为至少一个分词数据,检测用户的选择,确定用 户选择的分词数据,然后根据与文本信息关联的上下文信息,或者与用户相 关联的信息,比如用户画像或者用户的历史聊天记录,来对选择的分析数据 进行检索过滤,获得相关联的推荐信息,使得用户能够通过该信息推送系统 快速获得与分词数据关联的信息。
根据本发明的实施例,剪贴板可以是系统内存中的一块区域,适于存放用 户复制或者剪切的信息。信息推送系统还可以对剪贴板进行配置,将用户历史 复制或者剪切的信息长期存储到剪贴板中,以供用户随时进行查看,或对剪贴 板中的记录进行编辑,以保存需要的文本信息。在某些实施例中,信息推送系 统还可对用户复制或者剪切到剪贴板中的文本信息进行检测,对相同的文本信 息进行次数标记,并在剪贴板中将该次数标记信息显示在与该文本信息相应的 位置。在其他实施例中,信息推送系统还可根据次数标记信息确定剪贴板中相 应文本信息的显示优先级,按照该显示优先级对剪贴板中的文本信息进行排序。 在某些实施例中,剪贴板也可以根据需要,被配置为仅存储用户临时复制或者 剪切的信息,当有新的数据传入时,就覆盖掉原来的信息。
举例来说,用户在工作中经常对邮箱地址进行复制/剪切,则信息推送系 统对用户复制或者剪切的文本信息进行次数标记,确定“邮箱地址1”的复制/ 剪切次数最高,“邮箱地址2”的复制/剪切次数次之,其他文本信息的复制 /剪切次数较少,则可确定邮箱地址1的显示优先级高于邮箱地址2,邮箱地 址2的显示优先级高于其他文本信息,然后根据该显示优先级对剪贴板中的文 本信息进行排序。
进一步来说,信息推送系统通过设置作为存储设备的剪贴板,根据用户的 复制/剪切操作,将用户在任意应用程序中所复制/剪切的内容存储到至该剪贴 板中;并且,通过剪贴板相应获取该文本信息并进而自动执行切分以及实现个 性化的信息推荐,从而使得该信息推送系统能够跨应用地获取用户在不同应用 中收集的文本信息,并以此为基础,实现对分词数据的获取和推荐信息的检索, 提高信息推送系统的通用性。值得一提的是,该信息推送系统在移动终端设备 尤为重要。目前常用的移动终端设备中,由于各个应用软件相互独立,而应用 软件和系统软件大多来自各不相同的开发商,用户在不同应用之间切换操作时, 在应用软件中所剪切的文本通常无法被记忆并应用至其它应用软件。此外,即 便是系统级的应用软件,其不仅需要用户手工通过进行额外的粘贴等操作以实 现剪切或复制的文本信息的保存,并且通常该类应用无法实现自动根据所剪贴 的内容实现智能切分以及推荐信息的检索和推送。而本申请的某些实施例,能 够实现主动对剪切或复制的文本信息进行存储和智能切分,并且能够使得所存 储的文本信息、切分的分词数据和其对应的推荐信息,能够在与用户执行复制/ 剪切操作相同或不同的应用之间被调用,从而使得用户能够便利地在多个应用 之间通过复制/剪贴操作获取到关联的推荐信息,节省了信息的获取时间,减少 了多次反复操作,提高了信息的获取效率。
根据本发明的实施例,术语“文本信息”可以是不包含图片的字符,包括 任意语言对应的文字、字母、数字或者任意类型的符号,其中符号例如可以是 标点符号、运算符号、表情符号、几何符号或者其他类型的符号等,文本信息 可以是纯文字、纯字母、纯数字、纯符号或者上述任意信息类型的组合,比如 网址、邮件地址等。另外,“文本信息”可以是用户在任意应用场景中复制/剪 切的信息,比如,用户在聊天场景中复制/剪切的聊天信息,又比如,用户在新 闻类应用程序中复制的时事新闻,再比如,用户在社区或者论坛中复制/剪切的 URL(Uniform Resource Locator,统一资源定位符)地址。
根据本发明的实施例,术语“分词数据”为对文本信息按照一定切分规则 进行切分处理后的一个子集,分词数据的长度小于文本信息的长度。
根据本发明的实施例,术语“用户画像”是用来描述用户的一些列标签, 通过主动或者被动地收集用户在互联网留下的种种数据,并进一步对这些数 据进行分析、加工,从而形成描述用户的标签。“用户画像”被宽泛地使用 以包括以下至少一种:用户的个人信息,例如用户的年龄、性别、身高、体重、 国籍、籍贯、常住地、学历、职业、技能、特长、兴趣爱好等;与用户设备相关 的信息,例如用户设备的实时位置信息,用户设备的型号,用户设备使用的系 统语言或者用户设备的其他配置信息等;用户历史复制/剪切习惯,例如,用户经常复制文本+URL地址,文本+电话号码,或者文本+邮箱地址等;用户历史输 入习惯,例如用户输入网址时习惯只输入域名,又比如,用户聊天时习惯不加 主语;“用户画像”还可包括用户习惯使用的应用程序,比如,用户习惯使用的 购物类应用程序有亚马逊和京东,用户习惯使用的资讯阅读类应用程序是今日 头条和新浪新闻,用户习惯使用的通讯社交类应用程序是微博、微信和 I nstagram等等。
根据本发明的实施例,术语“推荐信息”可以包括以下至少一种,文本信 息、图片信息、URL地址、音频、视频以及安装包等等。
参考图1,信息推送系统可以包括处理设备110、存储设备120、输入设备 130以及显示设备140。其中,处理器可以是中央处理单元(“CPU”)或图形处 理单元(“GPU”),具体来说处理设备110可以包括一个或者多个印刷电路板或 微处理模块芯片,执行计算机程序指令序列以执行将在下文中更详细解释的各 种方法。
在某些实施例中,处理设备110可配置为通过输入设备130获取复制/剪 切到剪贴板中的文本信息,并对文本信息进行切分,根据用户对分词数据的操 作,将用户选择的分词数据粘贴到当前输入区,或者根据与文本信息关联的上 下文信息、用户历史聊天记录或者用户画像中的一种或者其任意组合,在存 储设备120中进行检索,获得与分词数据关联的推荐信息,然后将粘贴到当前 输入区的分词数据或者检索得到的推荐信息通过显示设备120予以呈现。
存储设备120可包括随机存取存储器(“RAM”)和只读存储器(“ROM”)中 的一种或多种。计算机程序指令可从ROM或任何其它合适的存储器位置访问和 读取,并且被加载到RAM中以供处理设备110执行。例如,存储设备120可存 储一个或多个软件应用。存储在存储设备120中的软件应用可包括用于普通计 算机系统以及用于软件控制的设备的操作系统。此外,存储设备120可存储整 个软件应用或者存储软件应用中的可由处理设备110执行的仅仅一部分。例如, 存储设备120可存储可由处理设备110执行的信息推送软件并且执行信息推送 方法。
根据某实施例,存储设备120可包括剪贴板以及包含推荐信息的数据库, 数据库可以是本地数据库,也可以是云端数据库,还可以部分位于本地,部分 位于云端。在某些实施例中,存储设备120中还存储有用户历史聊天信息以及 与用户画像关联的数据,比如,用户的历史输入记录、用户历史复制/剪切记录、 用户使用应用程序的记录或者用户的其他操作记录等等。
在某些实施例中,输入设备130和显示设备140可通过适当的接口电路耦 合至处理设备110。在某些实施例中,输入设备130可以是鼠标、键盘、触摸 板或者触摸屏,适于检测用户执行的输入操作,比如用户通过鼠标选中某段文 本信息,并通过键盘的快捷键进行复制或者剪切操作,又比如,用户通过触摸 板或者触摸屏执行单击、双击、长按、上滑、下滑、左滑或者右滑等操作。在 某些实施例中,输入设备130也可以包括感应输入设备130,例如输入设备130 可为语音输入设备130和语音解析设备,其中,用户通过语音输入设备130进 行语音输入,语音解析设备检测到存在用户的语音输入时,对用户输入的语音 内容进行识别和指令解析,识别结果可以为执行与该输入语音对应的操作信息, 比如,复制操作、剪切操作、选择操作等。在某些实施例中,输入设备130也 可包括某些功能按键,用户可通过这些功能按键发起由信息推送系统执行的某 些过程,或以其它方式与信息推送系统交互。
显示设备140可包括向用户显示文本或图形的一个或多个显示屏。例如, 显示设备140可显示GUI。
在某些实施例中,信息推送系统还包括网络接口150,网络接口150可提 供通信连接,使得信息推送系统可通过网络接口150连接到云端160。
下面结合相应的附图对基于剪贴板进行信息推送的方法进一步解释。
图2示出本发明某一实施例提供的信息推送方法流程图,包括:
S1:获取复制/剪切到剪贴板中的文本信息。
其中,可以通过检测用户的操作来获取相应的文本信息。具体来说,当 输入设备130检测到用户执行复制/剪切操作时,处理设备110相应获取用 户复制/剪切的信息,比如,用户在某聊天应用程序中与其他用户聊天时接 收到了其他用户发送的比特币信息,用户想进一步了解比特币,并对“比特 币最新消息www.****.com”执行了复制操作,此时处理设备110获取用户复 制的“比特币最新消息www.****.com”;又比如,用户在某新闻类应用程 序中浏览新闻时看到了某地的房价信息,用户想进一步了解该地的房价动态, 并对“**市房价走势”执行了复制操作,此时处理设备110获取用户复制的 “**市房价走势”。
可以看出,用户可以在任意应用程序中对相应的信息执行复制/剪切操 作,当用户执行复制/剪切操作时,信息推送系统相应获取复制/剪切到剪贴 板中的文本信息,经切分、用户选择分词数据等操作后获得相应的推荐信息, 也就是说,信息推送系统可以在任意应用程序中为用户推荐相应的推荐信息, 从而实现跨应用信息推荐,方便用户快捷地获得推荐信息,帮助用户快速阅读 或者聊天。
处理设备110也可以在信息推送系统运行的任意时刻直接获取剪贴板中 存储的历史粘贴信息,比如,当信息推送系统启动时,处理设备110按照相 应获取规则获取剪贴板中的信息。
在某一实施例中,处理设备110可以获取最后一次复制/剪切到剪贴板 中的文本信息,比如,用户在浏览微博时先后复制了“霍金”和“时间简史”, 则处理设备110获取用户最后一次复制的信息“时间简史”。
在另一实施例中,处理设备110也可以获取最近预设次数内复制/剪切 到剪贴板中的所有文本信息,比如,用户在浏览微博时复制了话题“房产进 行时”,然后在阅读时事新闻时又先后复制了“房产调控政策”和“房贷利 率排名”,假设预设次数为2次,则处理设备110获取最近2次复制的信息 “房产调控政策”和“房贷利率排名”。
在其他实施例中,处理设备110还可以获取预设时间内复制/剪切到剪 贴板中的所有文本信息,比如,处理设备110仅获取24小时内复制/剪切到 剪贴板中的所有文本信息。进一步来说,随着时间的更新以及用户复制/剪 切内容的更新,处理设备110获取的文本信息也可以实时更新。
根据某一实施例,处理设备110还可以获取用户在剪贴板中主动选择的 文本信息,具体来说,用户可以通过输入设备130打开剪贴板,剪贴板相应 呈现用户历史复制/剪切的信息,当用户在剪贴板中选择某一历史信息时, 处理设备110相应获取用户选择的信息。
S2:将所述文本信息切分,获得至少一个分词数据,并显示所述分词数 据,所述分词数据为文本信息的子集。
图3示出步骤S2的具体方法流程图,参见图3,对文本信息进行切分包 括:S21、按照相应的分词算法对所述文本信息进行切分。
其中,分词算法可以包括基于字符串匹配的分词方法,即按照一定的策 略将待分析的文本信息与机器词典中的词条进行匹配,如果在词典中可以找 到某个字符串,则匹配成功,即识别出一个分词数据。分词算法还包括基于 理解的分词方法,在切分时同时进行句法和语义分析,针对不同的语言,可 采用不同的句法和语义分析规则对文本信息进行切分。举例来说,当获取的 文本信息为“篮球明星姚明”,则可对该文本信息进行句法和语义分析后确 定该文本信息由三个名词“篮球”、“明星”以及“姚明”构成,因此可按 照词性将该文本信息切分为三个分词数据“篮球”、“明星”以及“姚明”。 又比如,当获取的文本信息为“Basketball star Yao Ming”则可直接根据空 格以及词性将该文本信息切分为“Basketball”、“star”以及“Yao Ming”。
分词算法还可以包括基于统计的分词方法,可以通过确定相邻字共同出 现的频率来确定成词的可信度,进而对文本信息进行切分,仍以文本信息 “篮球明星姚明”为例,当“篮球”与“明星”共同出现的频率超过预设频 率时,此时可将“篮球”与“明星”合并作为一个分词数据,如此得到分词 数据“篮球明星”与“姚明”。在其他实施例中,分词算法还可以通过机器 学习模型来对文本信息进行切分。
进一步来说,还可根据分词数据的类型来对文本信息进行切分,其中, 分词数据的类型可以包括URL地址、邮箱地址、电话号码等。
例如,对于剪贴板中存储的历史信息“王*联系方式:183****0000, wang***@126.com,https://weibo.com/**/**.com&****”,当用户进入剪 贴板并选择该信息时,处理设备相应获取该信息,并将该信息切分为“王某 联系方式”、“183****0000”、“wang***@126.com”、 “https://weibo.com/**/**.com&****”,然后显示在屏幕显示界面中,具 体可以如图4a所示。
继续参见图3,对文本信息进行切分还可包括:S22、根据用户历史粘贴 记录或者历史输入记录获取用户切分习惯;然后通过S23、根据用户切分习 惯对所述文本信息进行切分。
其中,处理设备110可以通过读取日志信息来获取用户历史粘贴记录或 者历史输入记录,经统计分析后获得用户的切分习惯。比如,开发人员在工 作时常常需要群里发布版本链接信息,或者复制别人发布的版本链接,因此 在输入或者粘贴时常常会用到“姓名+链接”或者“链接+姓名”的格式信息, 处理设备110在检测到文本信息中包含姓名和链接时,可将“姓名+链接” 或者“链接+姓名”作为一个分词数据对文本信息进行切分,以便用户后续对 该分词数据进行粘贴,或者转发给其他用户。
根据某一实施例,在获得分词数据之后,还包括S24、根据用户输入习 惯对获得的分词数据进行补充编辑。其中,处理设备110可通过对用户历史 输入记录来分析用户的输入习惯,比如用户在聊天时常常用“喜欢你”来表 达“我喜欢你”,可知用户聊天时习惯不加自身主语,又比如,用户在输入网 址时常常输入“baidu.com”、“sina”,可知用户输入网址时习惯只输入域名或 者部分域名,当检测到分词数据“google.com”时,可对其进行补充编辑,形 成新的分词数据“www.google.com”。进一步来说,补充编辑后的分词数据可以 直接替换原来的分词数据,也可以同时保留原分词数据和新的分词数据,以便 用户根据当前需求进行选择。
根据另一实施例,在对分词数据补充编辑时,还可检测文本信息发送者的 身份信息,并将该身份信息添加到分词数据中。其中,身份信息可以是该发送 者的名称或者昵称等。举例来说,当用户选择了分词数据“131****1111”时, 则获取发送该分词数据的发送者的昵称“用户A”,并将“用户A”添加到原来 的分词数据“131****1111”中,得到补充编辑后的分词数据“用户 A+131****1111”。在其他实施例中,还可对用户选择的分词数据进行检测,当 该分词数据的类型为预设类型,比如电话、邮箱等,或者该分词数据符合用户 的输入习惯,比如用户习惯输入“姓名+链接”或者“链接+姓名”的格式信 息,则对文本信息发送者的身份信息进行检测,并将该身份信息添加到分词数 据中。其中,身份信息的添加位置可以按照预设格式进行设定,或者根据用户 的输入习惯进行设定或调整。
进一步地,在获得分词数据之后,还可调整分词数据的显示顺序。根据某 一实施例,调整分词数据的显示顺序具体可以包括:S25、当获得的分词数据 在两个以上时,根据用户画像对获得的分词数据进行匹配分析,并调整显示 顺序,使得与用户画像匹配度高的分词数据具有更高的显示优先级。
其中,用户画像中记录着用来描述用户的一些列标签信息,并被宽泛地使 用以包括以下至少一种:用户的个人信息,例如用户的年龄、性别、身高、体重、 国籍、籍贯、常住地、学历、职业、技能、特长、兴趣爱好、用户习惯、用户 偏好等;与用户设备相关的信息,例如用户设备的实时位置信息,用户设备的型 号,用户设备使用的系统语言或者用户设备的其他配置信息等。
处理设备110可将分词数据与用户画像中记录的各标签信息进行匹配,确 定分词数据与用户画像的匹配度,具体来说,分词数据与用户画像中的标签信 息关联性越高,或者与分词数据相匹配的标签信息越多,该分词数据与用户画 像的匹配度越高。然后,处理设备110根据分词数据与用户画像的匹配度来确 定该分词数据的显示优先级,使得与用户画像匹配度高的分词数据具有更高的 显示优先级,并根据分词数据的显示优先级调整分词数据的显示顺序,以便将 与用户关联性最高的分词数据优先提供给用户,方便用户快速选择。
举例来说,参见图4b,用户在浏览新闻时复制了标题“‘*’变网络解说, 刘国梁转身这一年”,经切分后获得分词数据“*”、“变”,“网络解说”、“刘国 梁”、“转身”、“这一年”,根据用户画像可知,用户经常浏览关于刘国梁的新闻, 将用户画像与这些分词数据进行匹配分析,可确定分词数据“刘国梁”与用户 画像的匹配度最高,其次是分词数据“*”,然后是分词数据“网络解说”,则 将分词数据的显示顺序调整为“刘国梁”、“*”、“网络解说”、“变”、“转身”、 “这一年”。
根据某一实施例,处理设备还可以降低无实际意义的分词数据的显示优 先级,比如“的”、“吗”、“是”,将这些分词数据靠后显示,或者直接 过滤掉这些无实际意义的分词数据。
比如,参见图4c,用户在群聊天时复制了其他用户发送的聊天信息“《亲 爱的篮球》是科比投资制作的”,经切分后获得分词数据“《亲爱的篮球》”、“是”、 “科比”、“投资制作”、“的”,根据用户画像可知,用户的兴趣爱好中包括打篮 球,且用户常常浏览关于NBA的信息,将用户画像与这些分词数据进行匹配分 析,可确定分词数据“科比”与用户画像的匹配度最高,然后是分词数据“《亲 爱的篮球》”,进一步还可将无实际意义的分词数据“是”和“的”过滤掉,呈 现如4c所示的分词数据。
在另一实施例中,调整分词数据的显示顺序还可以包括:S26、当获得的分 词数据在两个以上时,根据当前热词或者热门话题对分词数据进行热度分析, 并调整显示顺序,使得与当前热词或者热门话题关联的分词数据具有更高的 显示优先级。
其中,可以根据大量用户输入关键字的频率来统计热词或者热门话题, 并根据关键字被输入的次数确定热词或者热门话题的热度;也可以从第三方 网站中直接获取热词/热门话题以及对应的热度,然后分词数据与当前热词/ 热门话题进行匹配,确定该分词数据的热度,进而根据分词数据的热度调整 分词数据的显示顺序。
举例来说,用户复制了其他用户发送的聊天信息“你知道比特币吗?”, 经切分后获得分词数据“你”、“知道”、“比特币”、“吗?”,经查询 可知比特币为当前热词,则可将分词数据“比特币”显示顺序调整到最前面。
根据某一实施例,还可根据默认设定规则或者用户设定规则来确定分词 数据的显示优先级,进而根据显示优先级来调整分词数据的显示顺序。比如, 规定电话显示优先级>邮箱地址显示优先级>URL地址显示优先级。
接下来执行S27、显示分词数据。
根据某一实施例,可以通过卡片形式来显示分词数据,参考如图4b-4c所 示的屏幕显示界面,分词数据可以按照显示优先级以列表形式呈现在卡片中。
根据另一实施例,还可以通过气泡形式来显示分词数据,参考如图4d所示 的屏幕显示界面,每个气泡可以承载一个分词数据,根据分词数据的显示优先 级可以确定气泡的显示顺序,气泡可以横向排列展示也可以竖向排列展示(图 4d中仅示出横向排列)。进一步来说,当分词数据较多,当前显示界面无法同 时呈现所有的分词数据时,还可以左右/上下拖动分词数据,以将排序靠后的分 词数据显示,也可以进入到如图4a中示出的详情页面来显示更多的分词数据。
针对步骤S2,在获得至少一个分词数据之后,还可通过S28、检测用户是 否切换到其他应用程序,并根据用户切换的应用程序调整分词数据的显示,参 见图5a,S28具体包括:
S281、当切换到其他应用程序时,获取所述应用程序的关联信息,所述 关联信息包括应用程序的类型或者应用程序中相应输入框的属性信息。
其中,应用程序的类型可以包括以下至少一种:浏览器、邮箱、电话簿、 免费电话、购物、在线商店等等。其中,输入框可以是当前光标所在的输入 框,输入框的属性信息可以包括文本类输入框、数字类输入框、网址输入框 以及混合类输入框等等。
举例来说,当用户切换到Outlook的应用程序时,处理设备110相应检 测到当前应用程序的类型为邮箱;当用户将光标放置到浏览器地址栏时,处 理设备110相应检测到当前输入框的属性信息为网址输入框。
根据某一实施例,在获得关联信息后,通过S282、根据所述关联信息对 分词数据进行过滤,并显示过滤后的分词数据。举例来说,处理设备110对 文本信息“比特币最新消息www.****.com”进行切分后,可以获得分词数 据“比特币”、“最新”、“消息”、“www.****.com”,然后按照上述确 定分词数据显示优先级的方法来调整各分词数据的显示顺序,比如按照当前 热词或者热门话题对分词数据进行热度分析后,确定分词数据的显示顺序依次为“比特币”、“www.****.com”、“最新”、“消息”;当用户切换到 Outlook的应用程序时,处理设备110获取到Outlook的类型为邮箱类应用 程序,则将“比特币”、“最新”、“消息”过滤,仅显示分词数据“www.****.com”。
根据另一实施例,在获得关联信息后,还可通过S283、根据所述关联信 息调整分词数据的显示顺序。具体来说,处理设备110可对分词数据进行分 析确定该分词数据与关联信息的匹配程度,并根据匹配程度确定该分词数据 的显示优先级,使得匹配程度越高时,分词数据的显示优先级越高,进而将 与关联信息越密切的分词数据优先显示给用户,方便用户快速选择需要的分 词数据。
比如,将上述示例中的分词数据“www.****.com”的显示优先级调到最 高,调整后的分词数据显示顺序为“www.****.com”、“比特币”、“最新”、 “消息”。
考虑到用户从复制文本信息到切换应用程序很可能会存在一定的时间 间隔,剪贴板中还可以存储用户在不同时间段复制/粘贴的历史文本信息, 而间隔的时间越久,用户选择该分词数据的概率就越小,而将间隔时间较久 的分词数据显示给用户显然是毫无意义的,还有可能会打扰用户的正常输入 和阅读。因此,为了帮助用户快速排除用户不太可能选择的分词数据,将用 户最需要的分词数据优先呈现给用户,提高用户获取信息的效率,还可执行 如下操作:
参见图5b,当切换到其他应用程序时,通过S2841、计算从复制/剪切 文本信息到切换应用程序的间隔时间;然后用过S2842、当所述间隔时间小 于预设阈值时,显示分词数据。
具体来说,当用户对应用程序中的某段文本信息执行复制/剪切操作时, 处理设备110相应可以获取用户执行该操作的时间戳,记为第一时间,且基 于同一文本信息切分得到的分词数据都对应于同一第一时间,基于不同文本 信息切分得到的分词数据可以对应不同的第一时间;当用户切换到其他应用 程序时,处理设备110可以获取用户执行切换操作的时间戳,记为第二时间, 然后处理设备110计算第二时间和每一分词数据对应的第一时间的时间间隔, 并筛选时间间隔小于预设阈值的分词数据,将筛选后的分词数据显示给用户。
比如,当用户切换到浏览器时,仅将5分钟内复制文本信息对应的分词 数据“www.****.com”显示给用户,尽管1小时以前用户复制的文本信息中 也包含URL地址,但是由于间隔时间较久,用户选择的机率比较小,因此并 不会将该1小时以前的URL地址呈现给用户。
进一步来说,对于显示的分词数据,用户还可根据自身需求将两个或者 两个以上的分词数据合并为一个分词数据,比如,用户可以依次点选需要合 并的分词数据,处理设备110按照点选的顺序对分词数据进行合并,又比如, 用户还可以将某一分词数据拖动到另一分词数据的前面、后面,或者该分词 数据中的任意两个字符中间,则处理设备110根据被拖动的分词数据停留的 位置对两个分词数据进行合并,如此使得对分词数据的编辑更为灵活,方便 用户按照自身实际需求获取用户需要的分词数据。
举例来说,对于如图4b显示的分词数据“*”、“变”,“网络解说”、“刘 国梁”、“转身”、“这一年”,用户想进一步获取与刘国梁网络解说相关的信息, 则用户可以依次点选分词数据“刘国梁”、“网络解说”,或者将分词数据“网络 解说”拖动到分词数据“刘国梁”后面,或者将分词数据“刘国梁”拖动到分 词数据“网络解说”前面,从而获得合并后的分词数据“刘国梁网络解说”,用 户可直接选择该分词数据进而获得与该分词数据关联的推荐信息,也可以将该 分词数据发送给其他用户或者粘贴到相应的输入区中。
在显示分词数据之后,接着通过S3、检测用户选择的分词数据。
其中,用户可以通过鼠标、触摸板、触摸屏执行单击、双击、长按、上 滑、下滑、左滑或者右滑等操作来选择相应的分词数据;用户也可以通过语音 输入设备130来输入语音信息,语音解析设备进行识别、解析后生成相应的语 音指令来选择相应的分词数据。
进一步地,处理设备110还可以检测对用户对分词数据执行的具体操作, 并根据用户执行的不同操作来对分词数据进行不同的处理。参考图6所示的信 息推送方法的流程图,具体包括:
S31、当用户对分词数据执行第一预设操作时,处理设备110显示与该分词 数据相关联的推荐信息;S32、当用户对分词数据执行第二预设操作时,处理设 备110将该分词数据粘贴到当前输入区。
其中,第一预设操作和第二预设操作可以区别于用户执行合并分词数据 操作的任意操作,比如第一预设操作可以配置为右滑操作,第二预设操作可 以配置为单击、双击或者上滑操作等。
这样处理是充分考虑了用户在复制文本信息时可能存在不同的需求,以便 为用户提供更为方便、快捷的服务,帮助用户快速输入或者快速获得相关联的 推荐信息,尤其是当用户在与其他用户聊天时,用户可以通过信息推送系统方 便、快捷地将不同的聊天内容转发给相应的用户,还可以即时了解其他用户 讨论的话题,有效地帮助用户更好地参与到聊天中。
举例来说,用户在群聊时接收到了A用户发送的聊天信息“区块链怎么 投资”,然后B用户发送了一条聊天信息“你可以参考下这两个 www.qkl**1.com,www.qkl**2.com”,用户想进一步了解关于区块链的其 他信息,则可对A、B用户发送的聊天信息进行复制,获得分词数据“区块 链”、“www.qkl**1.com”、“www.qkl**2.com”、“怎么”、“投资”并 呈现给用户,然后用户对分词数据“区块链”执行右滑操作获得与区块链相 关联的推荐信息A,又对“www.qkl**1.com”右滑获得相关联的推荐信息B, 用户觉得推荐信息B对A用户有帮助,则可以将推荐信息B发送到当前聊天 群中,用户还想到自己的朋友C用户对区块链也很感兴趣,则可以将分词数 据“www.qkl**1.com”、“www.qkl**2.com”以及推荐信息A、B均发送给C 用户。
可以看出,用户在对文本信息进行复制后,仅通过简单的滑动或者点选 操作即可满足用户的多重需求,帮助用户方便、快捷地获得相关信息和分享 信息,且用户仅需要对文本信息复制一次即可满足用户后续的多维度需求, 相比于现有技术中逐个复制关键字检索的方案,本发明的方法可以大大提高 用户获取信息以及分享信息的效率。
下面结合相应的附图来进一步解释处理设备110推送推荐信息和粘贴分词 数据的方案。
先来看推荐信息的推送,处理设备110通过S4、根据与所述文本信息关联 的上下文信息、用户历史聊天记录或者用户画像中的至少一种,对选择的分 词数据进行检索,并对检索结果进行过滤,获得与选择的分词数据相关联的 推荐信息。
下面结合图7来对步骤S4进一步解释。
首先执行S41、根据与文本信息关联的上下文信息、用户历史聊天记录 或者用户画像中的至少一种,匹配相关联的数据库,并基于关联数据库对选 择的分词数据进行检索。
其中,数据库可以是云端数据库,也可以是本地数据库,还可以部分位 于云端,部分位于本地。数据库中存储的数据可通过数据爬取装置在各网站、 应用程序或者知识库中进行爬取,然后将爬取的数据按照各自分类存储在数 据库中。
根据某一实施例,数据库可以按照数据类型进行分类,比如,将数据库 分为文字数据库、图片数据库、音频数据库、视频数据库等;
根据另一实施例,数据库还可以按照数据来源对应的类别进行分类,比 如,将从亚马逊、淘宝、京东等购物类网站爬取的数据存储到购物类数据库 中,将从今日头条、腾讯新闻、微博中爬取的数据存储到资讯类数据库中。 进一步还可根据不同的数据来源将各类数据库进一步分类,比如,购物类数 据库又包括淘宝数据库、京东数据库以及亚马逊数据库等。
在某些实施例中,也可不对数据库分类,而是根据数据来源对获取的数 据进行标识,比如,将从淘宝中爬出的数据都标识为“淘宝”,将从微博中 爬取的数据都标识为“微博”,进一步还可根据数据来源所属的类别对于 爬取的数据进行标识,比如,将从“淘宝”、“京东”以及“亚马逊”中获 取的数据均标识为“购物类”,然后处理设备110根据与文本信息关联的上 下文信息、用户历史聊天记录或者用户画像中的至少一种,匹配关联的数据 标识,并基于关联的数据标识对检索结果进行过滤,获得与分词数据关联的 推荐信息。
在另外一些实施例中,还可通过相应网站或者应用程序提供的数据接口 来对选择的分词数据直接进行检索,处理设备110可以根据数据接口对应的 应用程序或者网站来对数据接口进行标识或者命名,比如,将淘宝对应的数 据接口命名或者标识为“淘宝”;处理设备110还可根据应用程序或者网站 所属的类别对数据接口进行标识或者命名,比如,将“淘宝”、“京东”以 及“亚马逊”对应的数据接口都标识或者命名为“购物类”,然后处理设备 110根据与所述文本信息关联的上下文信息、用户历史聊天记录或者用户画 像中的至少一种,匹配关联的网站或者应用程序,并根据关联网站或者关联 应用程序提供的数据接口对选择的分词数据进行检索,并对检索结果进行过 滤,获得与选择的分词数据相关联的推荐信息。
进一步来说,对于S41,处理设备110可以根据与文本信息关联的上下 文信息对选择的分词数据进行语义分析,根据语义分析结果对选择的分词数 据进行检索。
对于同一分词数据,使用不同的数据库对该分词数据进行检索可能会获 得不同的结果,比如对于分词数据“篮球”,通过购物类数据库进行检索时 获得的是篮球的商品信息,而通过资讯类数据库进行检索时获得的是关于篮 球比赛的资讯信息。
因此,为了提供更为符合用户实际需求的检索结果,有必要结合与文本 信息关联的上下文信息对选择的分词数据进行语义分析,确定分词数据所属 的数据类别,根据数据类别筛选关联的数据内容,进而根据关联数据内容对 分词数据进行检索。
其中,处理设备110可通过应用程序提供的数据接口来获取与文本信息 关联的上下文信息;也可通过系统提供的数据接口来获取与文本信息关联的 上下文信息;处理设备110还可通过检测屏幕画面来获取与文本信息关联的 上下文信息,具体来说,处理设备110可在用户对文本信息执行复制/剪切 操作时截取屏幕画面,进而通过图文识别技术识别出屏幕画面中的文字信息, 并提取出与文本信息关联的上下文信息。
其中,可以采用深度学习算法来进行语义分析,比如通过神经网络对上 下文信息进行词性标记、词语切分、实体命名识别以及目的提取,获得用户 需求,进而确定分词数据所属的数据类别。
其中,按照待反馈的数据类型可将数据类别划分为文字类、图片类、音 频类以及视频类等,针对每一分类,按照数据爬取来源对应的分类还可将数 据类别进一步划分为购物子类、资讯子类等,进一步来说,按照数据来源还 可对子类别数据进一步划分,比如购物子类又进一步划分为淘宝、京东、亚 马逊等。
根据某一实施例,数据类别可以与数据库的分类相对应。处理设备110 可以根据分词数据所属的数据类别,匹配与该类别对应的数据库,并基于该 数据库对分词数据进行检索。举例来说,对于分词数据“青花瓷”,其关联 的上下文信息为“A:推荐一首中国风的歌曲”,“B:青花瓷”,处理设备 110通过对上下文信息进行分析可知这里的青花瓷所属的数据类别是音频, 则处理设备110可以基于音频数据库对分词数据“青花瓷”进行检索,从而 将歌曲“青花瓷.mp3”提供给用户。
在另一实施例中,数据类别也可以与数据标识相对应,处理设备110可 以根据分词数据所属的数据类别,确定与该类别相对应的数据标识,并提取 标有该数据标识的数据,然后基于提取的数据对分词数据进行检索。在其他 实施例中,数据类别还可以与数据接口的名称/标识相对应,处理设备110 可以根据分词数据所属的数据类别,确定与该类别相对应的数据接口名称/ 标识,并基于该数据接口对分词数据进行检索。
进一步来说,对于S41,处理设备110还可以根据用户历史聊天记录或 者用户画像中的至少一种,确定用户习惯、偏好或者兴趣点,并根据用户习 惯、偏好或者兴趣点中的至少一种对选择的分词数据进行检索。
其中,对于用户复制/剪切的聊天信息,处理设备110可以通过聊天软 件或者系统提供的数据接口来获取用户的历史聊天信息,然后对历史聊天信 息进行分析,确定用户习惯、偏好、兴趣点等。
其中,对于用户画像,处理设备110可以根据用户使用终端产生的一系 列操作记录来对用户进行分析,构建适于描述用户的一系列标签,并存储到 用户画像中,具体来说,可以根据用户浏览的网页、用户下载的数据、用户 主动输入或者搜索的信息以及用户设备的GPS信息等确定用户的兴趣和偏好; 还可以根据用户使用应用程序的记录确定用户习惯使用的应用程序,进一步 还可对应用程序进行分类,确定每一分类中用户习惯使用的应用程序,例如, 用户习惯使用的购物类应用程序是京东,用户习惯使用的资讯类应用程序是腾讯新闻,用户习惯使用的浏览器是UC浏览器。
举例来说,用户兴趣点中包括了天气,则当用户选择分词数据“上海” 时,处理设备110检索上海的天气信息并反馈给用户;又例如,用户偏好中 包括了房产信息,则当用户选择分词数据“上海”时,处理设备110检索上 海的房价动态并反馈给用户;再比如,用户经常使用的应用程序是微博,用 户的兴趣点中包括了房产,则当用户选择分词数据“上海”时,处理设备110 检索微博中关于上海房产的信息并反馈给用户。
进一步地,处理设备110还可先根据与文本信息关联的上下文信息对选 择的分词数据进行语义分析,确定分词数据所属的数据类别,并根据用户历 史聊天记录或者用户画像中的至少一种,对数据类别中的下级类别进行筛选, 基于筛选后的下级数据类别对分词数据进行检索。
比如,对于分词数据“青花瓷”,经语义分析后确定其所属的数据类别 为音频类,而通过用户画像获得用户常用酷狗听音乐,则处理设备110可以 将酷狗中的歌曲青花瓷反馈给用户。
进一步来说,处理设备110还可根据分词数据的类型来确定分词数据所 属的数据类别,根据数据类别筛选关联的数据内容,进而根据关联数据内容 对分词数据进行检索。分词数据的类型例如可以是URL地址、邮箱地址、电 话号码等。
举例来说,当获得分词数据为URL地址时,确定分词数据所属的数据类 别为浏览器,则根据数据类别筛选分类为浏览器的数据库,或者标识为浏览 器的数据接口,通过该数据库或者数据接口检索该URL地址。
更进一步地,处理设备110还可以结合分词数据的类型和用户画像来对 分析数据进行检索,比如,获得分词数据为URL地址,且用户画像中记录有 用户习惯使用的浏览器为UC浏览器,则直接通过UC浏览器对应的数据库或 者数据接口对该URL地址进行检索,获得该URL地址中的内容。
接下来,通过S42、根据用户画像对检索结果进行过滤。
具体来说,处理设备110可以根据用户画像中一个或者多个标签来对检 索结果进行过滤。
比如,对于分词数据“篮球”,处理设备110通过腾讯新闻对应的数据 库或者数据接口检索到若干条关于篮球赛的检索结果,而根据用户画像可知 用户的兴趣点中包括“NBA”和“科比”,则处理设备110可筛选检索结果 中与“NBA”和“科比”关联的信息,从而将与用户兴趣点相匹配的检索结 果呈献给用户。
接下来,执行S5、显示所述推荐信息。
具体来说,可将推荐信息以卡片形式显示在分词数据附近,用户无需打 开相应的应用程序,即可通过阅读卡片内容直接获得推荐信息。
举例来说,对于如图4b示出的分词数据,当用户对分词数据“刘国梁” 执行相应操作来获得关于刘国梁的推荐信息时,如图8a所示,推荐信息可 以以卡片形式显示在分词数据右侧。用户直接阅读卡片中的信息即可获得推 荐的内容。
又比如,对于如图4c示出的分词数据,当用户对分词数据“亲爱的篮 球”执行相应操作来获得该分词数据的推荐信息时,如图8b所示,推荐信 息可以以卡片形式显示在分词数据右侧。
进一步来说,用户还可以通过执行相应的操作,比如双击或者长按来放 大卡片,或者将卡片全屏显示,再次双击或者长按时恢复原卡片大小。另外, 当推荐信息有多条时,用户还可以上下滑动来选择上一条推荐信息或者下一 条推荐信息。
进一步来说,对于处理设备110获得的推荐信息,其包含的信息量可能 很大,用户需要花费大量的时间来阅读网页原文内容并找到自己需要或者感 兴趣的信息,为了进一步提高用户获取信息的效率,处理设备110还可以截 取网页中与选择的分词数据相关联的内容,并将截取的内容作为推荐信息呈 现给用户。
具体来说,处理设备110可以将分词数据在网页原文中进行检索,获得 与分词数据相关联的内容,并截取该部分内容作为推荐信息呈现给用户,从 而节省用户阅读时间。当用户需要阅读全文时,可执行相应的操作,比如双 击或者长按推荐信息,来获得该推荐信息的网页原文内容。
接下来,执行S6、根据用户对所述推荐信息的操作,将选择的推荐信息 粘贴到当前输入区;或者推送并显示与选择的推荐信息相关联的二级推荐信 息。
具体来说,当用户对推荐信息执行第三预设操作时,处理设备110将推 荐信息粘贴到当前输入区,比如,将推荐信息卡片粘贴到光标所在的输入框 中,或者将推荐信息卡片转换为图片格式,再粘贴到当前输入框中,又或者 将推荐信息中的文字信息提取出来粘贴到当前输入框。其中,第三预设操作 例如可以是点击操作,也可以是其他任意设定操作。
当用户对推荐信息执行第四预设操作时,处理设备110进一步根据推荐 信息与其他网页内容的关联性来推荐二级推荐信息,并将二级推荐信息呈现 给用户。其中,处理设备110可将与推荐信息具有相似主题、相似分类、相 似内容或者具有其他关联性的网页内容作为二级推荐信息。其中,第四预设 操作例如可以是右滑操作,也可以是其他任意设定操作。
参见图9所示的信息推送方法流程图,当用户选择分词数据时,还可通 过S7、根据用户对分词数据执行的操作,将选择的分词数据粘贴到当前输入 区。其中,当前输入区可以是当前页面中光标所在的输入框,也可以用户切 换应用程序后,该应用程序的输入框,还可以是编辑文档的输入区,比如word 文档;其中,用户执行的操作可以是单击、双击或者上滑操作等。
例如,参见图4a所示的屏幕显示界面,当用户点击分词数据 “183****0000”时,分词数据“183****0000”相应粘贴到当前输入框中。
进一步来说,处理设备110可以在当前输入区中已输入内容的后面粘贴 选择的分词数据,也可以将选择的分词数据替换当前输入区中的已输入内容。
参见图10所示的信息推送方法流程图,当用户选择分词数据时,还可 通过S8、对分词数据的类型进行检测,判断分词数据的类型是否为预设类型; 然后通过S9、当分词数据的类型为预设类型时,调用与分词数据的类型相匹 配的本地应用程序对分词数据执行预设操作或者显示与分词数据的类型相 应的功能选项。
其中,预设类型可以是电话号码、邮箱地址、网址、纯文本或者其他类 型等,与电话号码对应的本地应用程序可以是电话簿、免费电话等应用程序, 与邮箱地址对应的本地应用程序可以是邮箱类应用程序,与网址对应的本地 应用程序可以是浏览器类应用程序,与纯文本对应的本地应用程序可以是用 户当前正在使用的应用程序,例如,可通过检测应用程序列表进程获取当前 显示在顶层的应用程序,并将该应用程序作为与纯文本对应的本地应用程序。 对于其他类型,用户还可以自定义该类型并设定与该类型对应的分词数据, 并配置与该类型对应的本地应用程序。
在某一实施例中,本地应用程序可以根据分词数据所属的类型确定预设 操作,比如,直接启动相应的本地应用程序并将该电话号码、邮箱地址、网 址或者纯文本填充到对应本地应用程序的输入区中,从而大大节省用户输入 信息的时间,简化用户操作的复杂度,提高对分词数据的处理效率。
在另一实施例中,本地应用程序还可以根据分词数据所属的类型确定需 要显示的功能选项,比如,对于电话号码,当用户选择该电话号码时,可以 在该分词数据附近显示与电话号码相关的功能选项,例如可以是“拨打该号 码”、“向该号码发送短信”或者“存储该电话号码”等。用户可以根据自 身需求选择相应的功能选项,比如“拨打该号码”,本地应用程序相应自动 启动并直接执行拨打该电话号码的操作。如此可以大大简化用户操作,方便、 快捷地帮助用户快速执行与分词数据相关的功能,提高处理效率。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人 员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能 够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因 此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅 仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等 效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (39)

1.一种基于剪贴板进行信息推送的方法,其特征在于,包括:
获取复制/剪切到剪贴板中的文本信息;
将所述文本信息切分,获得至少一个分词数据,并显示所述分词数据,所述分词数据为文本信息的子集;
检测用户选择的分词数据;
根据与所述文本信息关联的上下文信息、用户历史聊天记录或者用户画像中的至少一种,对选择的分词数据进行检索,并对检索结果进行过滤,获得与选择的分词数据相关联的推荐信息;
显示所述推荐信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
当获得的分词数据在两个以上时,根据用户画像对获得的分词数据进行匹配分析,并调整显示顺序,使得与用户画像匹配度高的分词数据具有更高的显示优先级。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
当获得的分词数据在两个以上时,根据当前热词或者热门话题对分词数据进行热度分析,并调整显示顺序,使得与当前热词或者热门话题关联的分词数据具有更高的显示优先级。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
当切换到其他应用程序时,获取所述应用程序的关联信息,所述关联信息包括应用程序的类型或者应用程序中相应输入框的属性信息;
根据所述关联信息对分词数据进行过滤,并显示过滤后的分词数据;或者
根据所述关联信息调整分词数据的显示顺序。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,还包括:
计算从复制/剪切文本信息到切换应用程序的间隔时间;
当所述间隔时间小于预设阈值时,显示分词数据。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述文本信息切分包括:
按照相应的分词算法对所述文本信息进行切分。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述文本信息切分包括:
根据用户历史粘贴记录或者历史输入记录获取用户切分习惯;
根据用户切分习惯对所述文本信息进行切分。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在获得至少一个分词数据之后,还包括:
根据用户输入习惯对获得的分词数据进行补充编辑。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对选择的分词数据进行检索包括:
根据与文本信息关联的上下文信息、用户历史聊天记录或者用户画像中的至少一种,匹配相关联的数据库,并基于关联数据库对选择的分词数据进行检索。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,还包括:
根据与文本信息关联的上下文信息对选择的分词数据进行语义分析,根据语义分析结果对选择的分词数据进行检索。
11.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,还包括:
根据用户历史聊天记录或者用户画像中的至少一种,确定用户习惯、偏好或者兴趣点,并根据用户习惯、偏好或者兴趣点对选择的分词数据进行检索。
12.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
截取网页中与选择的分词数据相关联的内容,并将截取的内容作为推荐信息。
13.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,显示所述推荐信息包括:
将所述推荐信息以卡片形式显示在分词数据附近。
14.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
根据用户对所述推荐信息的操作,将选择的推荐信息粘贴到当前输入区;或者推送并显示与选择的推荐信息相关联的二级推荐信息。
15.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
根据用户对选择的分词数据的操作,将选择的分词数据粘贴到当前输入区。
16.根据权利要求15所述的方法,其特征在于,将选择的分词数据粘贴到当前输入区包括:
在当前输入区中已输入内容的后面粘贴选择的分词数据;或者
将选择的分词数据替换当前输入区中的已输入内容。
17.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述文本信息为用户在聊天场景中复制/剪切的聊天信息。
18.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取复制/剪切到剪贴板中的文本信息包括以下任意一种:
当检测到用户执行复制/剪切操作时,获取用户复制/剪切的文本信息;或者
获取最后一次复制/剪切到剪贴板中的文本信息;或者
获取最近预设次数内复制/剪切到剪贴板中的所有文本信息;或者
获取预设时间内复制/剪切到剪贴板中的所有文本信息;或者
获取用户在剪贴板中主动选择的文本信息。
19.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
根据用户历史操作记录确定用户兴趣点、用户习惯或者用户偏好中的至少一种,并记录到用户画像中。
20.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
对分词数据的类型进行检测,判断分词数据的类型是否为预设类型;
当分词数据的类型为预设类型时,调用与分词数据的类型相匹配的本地应用程序对分词数据执行预设操作或者显示与分词数据的类型相应的功能选项。
21.一种基于剪贴板的信息推送系统,其特征在于,包括处理设备、存储设备、输入设备以及显示设备;
所述输入设备,适于检测用户执行的输入操作;其中,所述输入操作至少包括复制/剪切操作,以及对分词数据的选择;
所述处理设备,适于执行切分操作以及推送操作;
其中,所述切分操作至少包括:
根据所述输入设备获取的复制/剪切操作,获取复制/剪切的文本信息;
将所述文本信息切分,获得至少一个分词数据;
将所述分词数据发送至显示设备;
其中,所述分词数据为所述文本信息的子集;
以及所述推送操作至少包括:
根据所述输入设备获取的用户操作,获取所选择的分词数据;
根据与所述文本信息关联的上下文信息、用户历史聊天记录或者用户画像中的至少一种,对所选择的分词数据进行检索,并对检索结果进行过滤,获得与所述选择的分词数据相关联的推荐信息;
将所述推荐信息发送至所述显示设备;
所述存储设备,包括剪贴板以及包含推荐信息的数据库;其中,所述剪贴板适于保存所述复制/剪贴的文本信息;
所述显示设备,适于显示文本信息,并根据处理设备的操作显示对应的分词数据和/或推荐信息。
22.根据权利要求21所述的系统,其特征在于,还包括:
当获得的分词数据在两个以上时,处理设备根据用户画像对获得的分词数据进行匹配分析,并调整显示顺序,使得与用户画像匹配度高的分词数据具有更高的显示优先级。
23.根据权利要求21所述的系统,其特征在于,还包括:
当获得的分词数据在两个以上时,处理设备根据当前热词或者热门话题对分词数据进行热度分析,并调整显示顺序,使得与当前热词或者热门话题关联的分词数据具有更高的显示优先级。
24.根据权利要求21所述的系统,其特征在于,还包括:
当切换到其他应用程序时,处理设备获取所述应用程序的关联信息,所述关联信息包括应用程序的类型或者应用程序中相应输入框的属性信息;
处理设备根据所述关联信息对分词数据进行过滤,并显示过滤后的分词数据;或者
根据所述关联信息调整分词数据的显示顺序。
25.根据权利要求24所述的系统,其特征在于,还包括:
处理设备计算从复制/剪切文本信息到切换应用程序的间隔时间;
当所述间隔时间小于预设阈值时,通过显示设备显示分词数据。
26.根据权利要求21所述的系统,其特征在于,将所述文本信息切分包括:
按照相应的分词算法对所述文本信息进行切分;或者
根据用户历史粘贴记录或者历史输入记录获取用户切分习惯,根据用户切分习惯对所述文本信息进行切分。
27.根据权利要求21所述的系统,其特征在于,在获得至少一个分词数据之后,还包括:
处理设备根据用户输入习惯对获得的分词数据进行补充编辑。
28.根据权利要求21所述的系统,其特征在于,对选择的分词数据进行检索包括:
处理设备根据与文本信息关联的上下文信息、用户历史聊天记录或者用户画像中的至少一种,匹配相关联的数据库,并基于关联数据库对选择的分词数据进行检索。
29.根据权利要求28所述的系统,其特征在于,还包括:
处理设备根据与文本信息关联的上下文信息对选择的分词数据进行语义分析,根据语义分析结果对选择的分词数据进行检索。
30.根据权利要求28所述的系统,其特征在于,还包括:
处理设备根据用户历史聊天记录或者用户画像中的至少一种,确定用户习惯、偏好或者兴趣点,并根据用户习惯、偏好或者兴趣点对选择的分词数据进行检索。
31.根据权利要求21所述的系统,其特征在于,还包括:
处理设备截取网页中与选择的分词数据相关联的内容,并将截取的内容作为推荐信息。
32.根据权利要求21所述的系统,其特征在于,显示所述推荐信息包括:
通过显示设备将所述推荐信息以卡片形式显示在分词数据附近。
33.根据权利要求21所述的系统,其特征在于,还包括:
处理设备根据用户对所述推荐信息的操作,将选择的推荐信息粘贴到当前输入区;或者推送并显示与选择的推荐信息相关联的二级推荐信息。
34.根据权利要求21所述的系统,其特征在于,还包括:
处理设备根据用户对选择的分词数据的操作,将选择的分词数据粘贴到当前输入区。
35.根据权利要求34所述的系统,其特征在于,将选择的分词数据粘贴到当前输入区包括:
在当前输入区中已输入内容的后面粘贴选择的分词数据;或者
将选择的分词数据替换当前输入区中的已输入内容。
36.根据权利要求21所述的系统,其特征在于,所述文本信息为用户在聊天场景中复制/剪切的聊天信息。
37.根据权利要求21所述的系统,其特征在于,获取复制/剪切到剪贴板中的文本信息包括以下任意一种:
当检测到用户执行复制/剪切操作时,获取用户复制/剪切的文本信息;或者
获取最后一次复制/剪切到剪贴板中的文本信息;或者
获取最近预设次数内复制/剪切到剪贴板中的所有文本信息;或者
获取预设时间内复制/剪切到剪贴板中的所有文本信息;或者
获取用户在剪贴板中主动选择的文本信息。
38.根据权利要求21所述的系统,其特征在于,还包括:
处理设备对分词数据的类型进行检测,判断分词数据的类型是否为预设类型,当分词数据的类型为预设类型时,调用与分词数据的类型相匹配的本地应用程序对分词数据执行预设操作或者显示与分词数据的类型相应的功能选项。
39.一种终端设备,包括存储器、处理器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,所述处理器执行的程序包括如权利要求1-20任一项所述的方法。
CN201811643492.0A 2018-12-30 2018-12-30 基于剪贴板进行信息推送的方法、系统及终端设备 Active CN109800352B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811643492.0A CN109800352B (zh) 2018-12-30 2018-12-30 基于剪贴板进行信息推送的方法、系统及终端设备
PCT/CN2019/086270 WO2020140360A1 (zh) 2018-12-30 2019-05-09 基于剪贴板进行信息推送的方法、系统及终端设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811643492.0A CN109800352B (zh) 2018-12-30 2018-12-30 基于剪贴板进行信息推送的方法、系统及终端设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109800352A true CN109800352A (zh) 2019-05-24
CN109800352B CN109800352B (zh) 2022-08-12

Family

ID=66558314

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811643492.0A Active CN109800352B (zh) 2018-12-30 2018-12-30 基于剪贴板进行信息推送的方法、系统及终端设备

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN109800352B (zh)
WO (1) WO2020140360A1 (zh)

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109388507A (zh) * 2018-10-09 2019-02-26 顾哲锴 一种快捷转移电子资料的方法和系统
CN110187780A (zh) * 2019-06-10 2019-08-30 北京百度网讯科技有限公司 长文本预测方法、装置、设备和存储介质
CN110232156A (zh) * 2019-05-31 2019-09-13 三角兽(北京)科技有限公司 基于长文本的信息推荐方法及装置
CN110691028A (zh) * 2019-09-16 2020-01-14 腾讯科技(深圳)有限公司 一种消息处理方法、装置、终端和存储介质
CN111104026A (zh) * 2019-08-02 2020-05-05 广州三星通信技术研究有限公司 推荐服务的方法和设备
CN111177566A (zh) * 2020-01-02 2020-05-19 北京字节跳动网络技术有限公司 一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN111507081A (zh) * 2019-08-02 2020-08-07 广州三星通信技术研究有限公司 提供推荐信息的方法及设备
CN111625508A (zh) * 2020-06-01 2020-09-04 联想(北京)有限公司 一种信息处理方法及装置
CN112307315A (zh) * 2019-08-02 2021-02-02 广州三星通信技术研究有限公司 智能推荐服务的方法及装置
CN112684907A (zh) * 2020-12-24 2021-04-20 科大讯飞股份有限公司 一种文本输入方法、装置、设备及存储介质
CN112764600A (zh) * 2020-08-13 2021-05-07 腾讯科技(深圳)有限公司 资源处理方法、装置、存储介质及计算机设备
CN113010619A (zh) * 2019-12-20 2021-06-22 百度在线网络技术(北京)有限公司 气泡展示方法、装置、电子设备及存储介质
CN114416198A (zh) * 2021-12-31 2022-04-29 成都易达数安科技有限公司 一种基于用户画像的app栏目智能排序方法
CN114817265A (zh) * 2022-04-28 2022-07-29 北京辰行科技有限公司 一种利用大数据服务器的金融信息获取方法
WO2022237795A1 (zh) * 2021-05-11 2022-11-17 维沃移动通信有限公司 信息显示方法和电子设备
CN112684907B (zh) * 2020-12-24 2024-04-26 科大讯飞股份有限公司 一种文本输入方法、装置、设备及存储介质

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112052375A (zh) * 2020-09-30 2020-12-08 北京百度网讯科技有限公司 舆情获取和词粘度模型训练方法及设备、服务器和介质
CN112953926B (zh) * 2021-02-05 2023-01-24 广东电网有限责任公司 一种信息交互系统、方法、装置、设备及存储介质
CN116932919B (zh) * 2023-09-15 2023-11-24 中关村科学城城市大脑股份有限公司 信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013015811A1 (en) * 2011-07-28 2013-01-31 Lexisnexis Search query generation using query segments and semantic suggestions
CN102929925A (zh) * 2012-09-20 2013-02-13 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种基于浏览内容的搜索方法及装置
CN103049495A (zh) * 2012-12-07 2013-04-17 百度在线网络技术(北京)有限公司 用于提供与查询序列相对应的搜索建议的方法、装置与设备
CN104364814A (zh) * 2012-10-30 2015-02-18 Sk普兰尼特有限公司 提供内容推荐服务的系统和方法
CN106095848A (zh) * 2016-06-02 2016-11-09 北京奇虎科技有限公司 文本联想的方法、终端设备及相应的服务器装置
CN108846094A (zh) * 2018-06-15 2018-11-20 江苏中威科技软件系统有限公司 一种基于分词检索交互的方式

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104090904B (zh) * 2014-05-16 2018-03-23 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种用于提供目标搜索结果的方法与设备
KR102339461B1 (ko) * 2014-12-18 2021-12-15 삼성전자 주식회사 전자 장치의 텍스트 기반 컨텐츠 운용 방법 및 장치
CN105843510B (zh) * 2016-04-01 2019-06-28 Oppo广东移动通信有限公司 复制粘贴处理方法、装置和终端设备
CN105975545A (zh) * 2016-04-29 2016-09-28 努比亚技术有限公司 一种终端控制方法及终端

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013015811A1 (en) * 2011-07-28 2013-01-31 Lexisnexis Search query generation using query segments and semantic suggestions
CN102929925A (zh) * 2012-09-20 2013-02-13 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种基于浏览内容的搜索方法及装置
CN104364814A (zh) * 2012-10-30 2015-02-18 Sk普兰尼特有限公司 提供内容推荐服务的系统和方法
CN103049495A (zh) * 2012-12-07 2013-04-17 百度在线网络技术(北京)有限公司 用于提供与查询序列相对应的搜索建议的方法、装置与设备
CN106095848A (zh) * 2016-06-02 2016-11-09 北京奇虎科技有限公司 文本联想的方法、终端设备及相应的服务器装置
CN108846094A (zh) * 2018-06-15 2018-11-20 江苏中威科技软件系统有限公司 一种基于分词检索交互的方式

Cited By (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109388507A (zh) * 2018-10-09 2019-02-26 顾哲锴 一种快捷转移电子资料的方法和系统
CN109388507B (zh) * 2018-10-09 2021-10-26 顾哲锴 一种快捷转移电子资料的方法和系统
CN110232156A (zh) * 2019-05-31 2019-09-13 三角兽(北京)科技有限公司 基于长文本的信息推荐方法及装置
CN110232156B (zh) * 2019-05-31 2022-08-19 腾讯科技(深圳)有限公司 基于长文本的信息推荐方法及装置
CN110187780A (zh) * 2019-06-10 2019-08-30 北京百度网讯科技有限公司 长文本预测方法、装置、设备和存储介质
CN110187780B (zh) * 2019-06-10 2023-07-21 北京百度网讯科技有限公司 长文本预测方法、装置、设备和存储介质
CN111104026A (zh) * 2019-08-02 2020-05-05 广州三星通信技术研究有限公司 推荐服务的方法和设备
CN111507081A (zh) * 2019-08-02 2020-08-07 广州三星通信技术研究有限公司 提供推荐信息的方法及设备
CN112307315A (zh) * 2019-08-02 2021-02-02 广州三星通信技术研究有限公司 智能推荐服务的方法及装置
CN110691028A (zh) * 2019-09-16 2020-01-14 腾讯科技(深圳)有限公司 一种消息处理方法、装置、终端和存储介质
CN110691028B (zh) * 2019-09-16 2022-07-08 腾讯科技(深圳)有限公司 一种消息处理方法、装置、终端和存储介质
CN113010619B (zh) * 2019-12-20 2024-03-22 百度在线网络技术(北京)有限公司 气泡展示方法、装置、电子设备及存储介质
CN113010619A (zh) * 2019-12-20 2021-06-22 百度在线网络技术(北京)有限公司 气泡展示方法、装置、电子设备及存储介质
CN111177566A (zh) * 2020-01-02 2020-05-19 北京字节跳动网络技术有限公司 一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN111625508A (zh) * 2020-06-01 2020-09-04 联想(北京)有限公司 一种信息处理方法及装置
CN112764600A (zh) * 2020-08-13 2021-05-07 腾讯科技(深圳)有限公司 资源处理方法、装置、存储介质及计算机设备
CN112684907A (zh) * 2020-12-24 2021-04-20 科大讯飞股份有限公司 一种文本输入方法、装置、设备及存储介质
CN112684907B (zh) * 2020-12-24 2024-04-26 科大讯飞股份有限公司 一种文本输入方法、装置、设备及存储介质
WO2022237795A1 (zh) * 2021-05-11 2022-11-17 维沃移动通信有限公司 信息显示方法和电子设备
CN114416198A (zh) * 2021-12-31 2022-04-29 成都易达数安科技有限公司 一种基于用户画像的app栏目智能排序方法
CN114817265A (zh) * 2022-04-28 2022-07-29 北京辰行科技有限公司 一种利用大数据服务器的金融信息获取方法
CN114817265B (zh) * 2022-04-28 2023-08-18 深圳市领航财富教育科技有限公司 一种利用大数据服务器的金融信息获取方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN109800352B (zh) 2022-08-12
WO2020140360A1 (zh) 2020-07-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109800352A (zh) 基于剪贴板进行信息推送的方法、系统及终端设备
TWI701959B (zh) 基於即時通訊的資訊推播方法、裝置、終端機及儲存媒體
CN105630876B (zh) 跨应用的信息获取方法和装置
CN103339623B (zh) 涉及因特网搜索的方法和设备
CN104573054B (zh) 一种信息推送方法和设备
US8135669B2 (en) Information access with usage-driven metadata feedback
US8204881B2 (en) Information search, retrieval and distillation into knowledge objects
US20120179972A1 (en) Advisor-assistant using semantic analysis of community exchanges
CN105812830B (zh) 酒店服务内容的推荐方法及系统
WO2021098648A1 (zh) 文本推荐方法、装置、设备及介质
US20090094210A1 (en) Intelligently sorted search results
US20120030228A1 (en) Method and system for need fulfillment
CN107104881A (zh) 一种信息处理方法和装置
JP2018504727A (ja) 参考文書の推薦方法及び装置
JP2008529179A (ja) 自然言語によってモバイル情報にアクセスするための方法及び装置
CN110232126B (zh) 热点挖掘方法及服务器和计算机可读存储介质
CN103761028A (zh) 一种点击联想、目录式文件收藏的智能阅读器及实现方法
CN111966906A (zh) 基于自设敏感词的网页敏感文本处理方法及系统
CN105740453B (zh) 信息推送方法和装置
JP2011043914A (ja) ファイル検索システム
CN117171432B (zh) 一种客户端app的数据推送方法
KR102594717B1 (ko) 검색키워드 다중 표기에 따른 우선순위 중심 선별문서 채택 시스템 및 그 구동방법
CN112764604B (zh) 显示方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN110008416B (zh) 一种网址导航方法、装置及输入法系统
KR102361157B1 (ko) 전자 장치 및 전자 장치에서 컨텐츠 필터링 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
CB02 Change of applicant information

Address after: 201101 floor 11, tower T2, Baolong City, No. 16, Lane 399, Xinlong Road, Minhang District, Shanghai

Applicant after: SHANGHAI CHULE (COOTEK) INFORMATION TECHNOLOGY Co.,Ltd.

Address before: 200030 2nd floors, No. 7 building, No. 2007, Hong Mei road, Xuhui District of Shanghai

Applicant before: SHANGHAI CHULE (COOTEK) INFORMATION TECHNOLOGY Co.,Ltd.

CB02 Change of applicant information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant