CN109815416B - 关联信息的推送方法、装置，电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例公开了一种关联信息的推送方法、装置，电子设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取客户端搜集的用户针对目标文章的阅读行为数据；从存储模块中获取所述目标文章与目标元素的关联关系，所述目标元素与至少一篇目标文章关联；根据所述用户针对目标文章的阅读行为数据，以及目标文章与所述目标元素的关联关系，获取用户与所述目标元素的关联值；根据所述用户对目标元素的关联值向用户推送与所述目标元素关联的推荐信息。本发明实施例通过获取用户阅读行为确定与用户相关联的主题元素，并推送与该主题元素相关联的信息，由此提升的推送信息的准确性，进而提升用户体验。

Description

关联信息的推送方法、装置，电子设备及存储介质

技术领域

本公开实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种关联信息的推送方法、装置，电子设备及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的飞速发展，人们在上网过程中会遇到各种各样纷繁复杂的信息，而且必须依靠主动搜索去查找自己想要的内容，例如，用户通过在网络的搜索引擎输入关键字来找到自己想要的书籍、电影、音乐、商品等。在智能化时代，这种繁琐的操作已经无法适应人们的需求，因此用户希望设备能够针对各自浏览情况主动的为其推送一些高质量的关联信息。然而目前，在向用户推荐信息时，具有一定的盲目性，推荐的信息比较随意，使得用户体验较差。

发明内容

本公开实施例提供一种关联信息的推送方法、装置，电子设备及存储介质，已解决现有技术中存在的在向用户推荐信息时，具有一定的盲目性，推荐的信息比较随意的技术问题。

第一方面，本公开实施例提供了一种关联信息的推送方法，包括：

获取客户端搜集的用户针对目标文章的阅读行为数据；

从存储模块中获取所述目标文章与目标元素的关联关系，所述目标元素与至少一篇目标文章关联；

根据所述用户针对目标文章的阅读行为数据，以及目标文章与所述目标元素的关联关系，获取用户与所述目标元素的关联值；

根据所述用户对目标元素的关联值向用户推送与所述目标元素关联的推荐信息。

可选的，所述获取客户端搜集的用户针对目标文章的阅读行为数据包括：

获取客户端按照预设时间周期反馈的用户行为日志，所述用户行为日志包括所述用户针对目标文章的阅读行为数据。

可选的，所述阅读行为数据包括文章标题停留时长、文章内容停留时长、点赞行为数据、评论行为数据、转发行为数据中的一种或多种类型。

可选的，所述根据用户针对目标文章的阅读行为数据，以及目标文章与所述目标元素的关联关系，获取用户与所述目标元素的关联值包括：

获取用户每种类型的阅读行为数据的赋值；

根据用户每种类型的阅读行为数据的赋值，以及所述用户针对目标文章的阅读行为数据获取用户与所述目标文章的关联值；

根据用户与所述目标文章的关联值，以及目标文章和目标元素的关联关系，获取用户与所述目标元素的关联值。

可选的，其特征在于，还包括：

获取用户针对目标文章的阅读行为数据所处的时间区间；

获取每个时间区间的衰减值；

所述根据用户每种类型的阅读行为数据的赋值，以及所述用户针对目标文章的阅读行为数据获取用户对所述目标文章的关联值包括：

根据用户每种类型的阅读行为数据的赋值、所述用户针对目标文章的阅读行为数据、所述用户针对目标文章的阅读行为数据所处的时间区间和每个时间区间的衰减值获取用户对所述目标文章的关联值。

可选的，至少包括两种不同的时间区间，且按照时间由近及远，其衰减值逐渐增大。

可选的，所述目标元素包括事件、人物、品牌中的至少一项。

可选的，所述从存储模块中获取所述目标文章与目标元素的关联关系包括：

从关联存储服务器中获取所述目标文章与目标元素的关联关系，或者，从本地服务器的存储模块中获取所述目标文章与目标元素的关联关系；

所述方法还包括：

将所述用户与所述目标元素的关联值存储到关联值存储服务器中；

所述根据用户对目标元素的关联值向用户推送与所述目标元素关联的推荐信息包括：

推荐服务器从所述关联值存储服务器中读取所述用户与所述目标元素的关联值，并根据所述用户与所述目标元素的关联值向用户推送与所述目标元素关联的推荐信息。

第二方面，本公开实施例提供一种关联信息的推送装置，包括：

第一获取模块，用于获取客户端搜集的用户针对目标文章的阅读行为数据；

第二获取模块，用于从存储模块中获取所述目标文章与目标元素的关联关系，所述目标元素与至少一篇目标文章关联；

关联值确定模块，用于根据所述用户针对目标文章的阅读行为数据，以及目标文章与所述目标元素的关联关系，获取用户与所述目标元素的关联值；

推送模块，用于根据所述用户对目标元素的关联值向用户推送与所述目标元素关联的推荐信息。

可选的，所述第一获取模块具体用于：

获取客户端按照预设时间周期反馈的用户行为日志，所述用户行为日志包括所述用户针对目标文章的阅读行为数据。

可选的，所述阅读行为数据包括文章标题停留时长、文章内容停留时长、点赞行为数据、评论行为数据、转发行为数据中的一种或多种类型。

可选的，所述关联值确定模块包括：

获取赋值单元，用于获取用户每种类型的阅读行为数据的赋值；

第一关联值确定单元，用于根据用户每种类型的阅读行为数据的赋值，以及所述用户针对目标文章的阅读行为数据获取用户与所述目标文章的关联值；

第二关联值确定单元，用于根据用户与所述目标文章的关联值，以及目标文章和目标元素的关联关系，获取用户与所述目标元素的关联值。

可选的，关联值确定模块还包括：

时间区间获取单元，用于获取用户针对目标文章的阅读行为数据所处的时间区间；

衰减值获取单元，用于获取每个时间区间的衰减值；

相应的，所述第一关联值确定单元具体用于：

根据用户每种类型的阅读行为数据的赋值、所述用户针对目标文章的阅读行为数据、所述用户针对目标文章的阅读行为数据所处的时间区间和每个时间区间的衰减值获取用户对所述目标文章的关联值。

可选的，至少包括两种不同的时间区间，且按照时间由近及远，其衰减值逐渐增大。

可选的，所述目标元素包括事件、人物、品牌中的至少一项。

可选的，所述第二获取模块具体用于：

从关联存储服务器中获取所述目标文章与目标元素的关联关系，或者，从本地服务器的存储模块中获取所述目标文章与目标元素的关联关系；

相应的，所述装置还包括：

存储模块，用于将所述用户与所述目标元素的关联值存储到关联值存储服务器中；

相应的，所述推送模块具体用于：

推荐服务器从所述关联值存储服务器中读取所述用户与所述目标元素的关联值，并根据所述用户与所述目标元素的关联值向用户推送与所述目标元素关联的推荐信息。

第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如本公开实施例第一方面任一的关联信息的推送方法。

第四方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本公开实施例第一方面任一的关联信息的推送方法。

本公开实施例提供一种关联信息的推送方法、装置、电子设备及存储介质，根据用户对目标文章的阅读行为，以及目标文章与目标元素的关联关系，计算用户与目标元素的关联值，并向用户推送与目标元素相关的推荐信息。由此通过获取用户阅读行为确定与用户相关联的目标元素，并有针对性的只推送与目标元素相关联的信息，以此提升的推送信息的准确性，进而提升用户体验。

附图说明

图1是本公开实施例提供的一种关联信息的推送方法的流程示意图；

图2是本公开实施例提供的一种关联信息的推送方法的流程示意图；

图3是本公开实施例提供的一种关联信息的推送方法的流程示意图；

图4是本公开实施例提供的一种关联信息的推送装置的结构示意图；

图5是本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本公开，而非对本公开的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本公开相关的部分而非全部结构。

需要说明的是，本公开中术语“系统”和“网络”在本文中常被可互换使用。本公开实施例中提到的“和/或”是指”包括一个或更多个相关所列项目的任何和所有组合。本公开的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于限定特定顺序。

还需要说明是，本公开下述各个实施例可以单独执行，各个实施例之间也可以相互结合执行，本公开实施例对此不作具体限制。

参考图1，其示出了本公开实施例提供的一种关联信息的推送方法的流程示意图，本公开实施例公开的方法主要适用于根据用户的阅读行为或浏览习惯为用户推送关联信息的情况，该方法可以由相应的关联信息的推送装置执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可配置于电子设备上。

如图1所示，该方法具体包括如下步骤：

S101、获取客户端搜集的用户针对目标文章的阅读行为数据。

其中，目标文章是指用户当前正在阅读或用户已经阅读过的文章，例如用户正阅读或已阅读过的新闻资讯、人物传记或某一品牌商品的详情信息等。而阅读行为数据包括用户针对该目标文章进行的点击操作数据或未点击操作数据。其中，未点击操作数据至少包括文章标题停留时长和文章内容停留时长，其中，文章标题停留时长是指用户未打开目标文章时，目光停留在文章标题上的时长，示例性的，可通过电子设备的前摄与计时器确定；文章内容停留时长可通过电子设备的计时器统计用户进入目标文章到用户阅读到目标文章的结尾所用时长来确定。点击操作数据至少包括点赞行为数据、评论行为数据或转发行为数据中的一种或多种类型。

由于用户行为日志包括用户针对目标文章的阅读行为数据，因此可在客户端反馈的用户行为日志中获取客户端搜集的用户针对目标文章的阅读行为数据。进一步的，由于用户行为日志是按照预设时间间隔形成的，因此，为保证获取用户阅读行为数据的效率，可周期性的获取用户行为日志，示例性的，每天获取一次用户行为日志。并将获取的用户针对目标文章的阅读行为数据按照预设格式进行存储，示例性的，任一用户对任一目标文章的具体阅读行为，按照“用户-文章标识-具体阅读行为”的对应关系进行存储。

S102、从存储模块中获取目标文章与目标元素的关联关系。

其中，目标元素包括事件、人物、品牌中的至少一项，且目标元素与至少一篇目标文章关联。而目标文章与目标元素之间的关联关系是预先通过服务器分析确定或人工标记确定的。具体的，可利用专门的关联关系服务器自动对文章进行分析，提取处理关键字，然后跟目标元素进行匹配，若匹配上则建立文章和目标元素的关联关系，例如一篇文章写得是乔丹，里面均有关键字乔丹，则建立该篇文章与目标元素乔丹的关联关系；或者通过文章的创作者或上传者对该文章进行标记，标记其与哪些目标元素关联。针对预先已确定的目标文章与目标元素的关联关系，可按照预设规则预先存储在存储模块中，示例性的，按照“目标文章-品牌”的对应关系进行存储。

由此，后续在用户对某一目标文章产生阅读行为时，可从存储模块中快速查找出该目标文章与目标元素的关联关系，也即确定与该目标文章对应的目标元素。

S103、根据用户针对目标文章的阅读行为数据，以及目标文章与目标元素的关联关系，获取用户与目标元素的关联值。

由于用户针对目标文章不同的阅读行为表征用户与该目标文章的关联程度，且关联程度对应的关联值可由通过每种类型的阅读行为数据对应的数值确定，其中，每种类型的阅读行为数据对应的数值是预先设定好的，优选的，阅读行为数据对应的数值为预设的用于表征用户与目标文章关联程度的经验值。针对一篇目标文章，用户可同时进行多种阅读行为，因此可通过获取用户针对一篇目标文章的所有阅读行为数据对应的数值确定用户与该目标文章的关联值。例如，确定用户针对一篇目标文章所进行的所有阅读行为包括点赞行为、评论行为，而点赞行为和评论行为对应的数值分别为0.2、0.3，其中0.2、0.3可以为预先设定的经验值，则将点赞行为和评论行为对应的数值求和，并将和值0.5作为用户与所述目标文章的关联值。

进一步的，由于目标元素与至少一篇目标文章关联，因此在计算用户与目标元素的关联值之前，需判断与一个目标元素相关联的目标文章的个数。如果目标元素只与一个目标文章相关联，则用户与目标文章的关联值即为用户与目标元素的关联值；如果一个目标元素同时与多个目标文章相关联，则将用户与每个目标文章之间的关联值进行求和运算，并将和值作为用户与该目标元素的关联值，示例性的，目标元素M分别与目标文章A、B、C相关联，而根据上述方法计算出的用户与目标文章A、B、C关联值依次为0.2、0.3、0.35，则用户与目标元素M的关联值等于0.2、0.3、0.35的和，即关联值为0.85。

S104、根据所述用户对目标元素的关联值向用户推送与所述目标元素关联的推荐信息。

本实施例中，可预先设定一个用户与目标元素的关联值阈值，如果计算出的关联值大于阈值，则表明用户对目标元素相关内容比较感兴趣，因此可有针对性的向用户推荐该目标元素对应的推荐信息。示例性的，通过计算用户与目标元素(例如华为手机P20)关联值为0.9，大于关联值阈值0.6，则向用户推荐与华为手机P20相关的信息，例如推送各个商城关于该手机的促销活动、该手机的配置信息或用户关于该手机的使用体验等信息。

本公开实施例中，根据用户对目标文章的阅读行为，以及目标文章与目标元素的关联关系，计算用户与目标元素的关联值，并向用户推送与目标元素相关的推荐信息。由此通过获取用户阅读行为确定与用户相关联的目标元素，有针对性的只推送与目标元素相关联的信息，以此提升的推送信息的准确性，进而提升用户体验。

参考图2，其示出了本公开实施例提供的一种关联信息的推送方法，本实施例是在上述实施例的基础上进行优化，该方法包括：

S201、获取客户端搜集的用户针对目标文章的阅读行为数据。

S202、从存储模块中获取目标文章与目标元素的关联关系，其中，目标元素与至少一篇目标文章关联。

S203、获取用户针对目标文章的阅读行为数据所处的时间区间。

其中，至少包括两种不同的时间区间，并根据所属的时间区间不同，将用户阅读行为数据分为短期阅读行为数据、中期阅读行为数据、长期阅读行为数据。示例性的，可根据用户针对目标文章的阅读行为数据的产生时间与当前时间，确定任一阅读行为数据距当前的时长，如果时长小于3天，则该阅读行为数据为短期阅读行为数据；如果大于3天小于7天，则该阅读行为数据为中期阅读行为数据，如果大于7天小于30天，则该阅读行为数据为长期阅读行为数据。

S204、获取每个时间区间的衰减值。

其中，每个时间区间都应一个衰减值，且按照时间由近及远，其衰减值逐渐增大。示例性的，对于时长小于3天的衰减值为0；时长在3-7天的，衰减值为20％；时长在7-30天的，衰减值为40％。

S205、根据用户每种类型的阅读行为数据的赋值、用户针对目标文章的阅读行为数据、用户针对目标文章的阅读行为数据所处的时间区间和每个时间区间的衰减值获取用户对目标文章的关联值。

其中，可将各个时间段的用户与目标文章的关联值相加，并减去衰减值即为用户与目标文章的关联值。示例性的，针对目标文章A，通过上述实施例提供的计算用户和目标文章的关联值的方法，在时间区间0-3天、3-7天、7-30天内用户与目标文章的关联值依次为0.4、0,3、0.4，则在30天中用户与该目标文章的关联度为0.4*(1-0)+0,3*(1-20％)+0.4(1-40％)＝0.88。

S206、根据用户与所述目标文章的关联值，以及目标文章和目标元素的关联关系，获取用户与目标元素的关联值。

S207、根据用户对目标元素的关联值向用户推送与目标元素关联的推荐信息。

本实施例通过确定用户阅读行为数据所属的时间区间，确定衰减值，进而提高根据各个时间段的用户阅读行为计算用户与目标文章关联值的准确性，以保证后续准确计算用户与相关元素的关联值。

参考图3，其示出了本公开实施例提供的一种关联信息的推送方法，本实施例是在上述实施例的基础上进行优化，该方法包括：

S301、获取客户端搜集的用户针对目标文章的阅读行为数据。

S302、从存储模块中获取目标文章与目标元素的关联关系，其中，目标元素与至少一篇目标文章关联。

示例性的，如果用户与目标文章的关联值被预先存储到关联值存储服务器，则从关联存储服务器中获取所述目标文章与目标元素的关联关系；作为另一种可选的实施方式，也可以预先将用户与目标文章的关联值存储到本地服务器，以便后续直接从本地服务器的存储模块中获取目标文章与目标元素的关联关系。

S303、根据用户针对目标文章的阅读行为数据，以及目标文章与所述目标元素的关联关系，获取用户与目标元素的关联值，并存储到关联值存储服务器中。

S304、推荐服务器从关联值存储服务器中读取用户与目标元素的关联值，并根据用户与目标元素的关联值向用户推送与目标元素关联的推荐信息。

其中，推荐服务器直接从关联值服务器中读取用户与目标元素的关联值，并判断该关联值是否大于预设阈值，若是则向用户推送与目标元素相关联的推荐信息。

本实施例中，对于计算好的用户与目标元素的关联值存储在关联值存储服务器中，以便推荐服务器直接从关联值存储服务器中读取用户与目标元素的关联值，由此可提升信息推送效率。

图4为本公开实施例提供的一种关联信息的推送装置的结构示意图，具体的该关联信息的推送装置可以配置于电子设备中，包括：

第一获取模块401，用于获取客户端搜集的用户针对目标文章的阅读行为数据；

第二获取模块402，用于从存储模块中获取所述目标文章与目标元素的关联关系，所述目标元素与至少一篇目标文章关联；

关联值确定模块403，用于根据所述用户针对目标文章的阅读行为数据，以及目标文章与所述目标元素的关联关系，获取用户与所述目标元素的关联值；

推送模块404，用于根据所述用户对目标元素的关联值向用户推送与所述目标元素关联的推荐信息。

可选的，所述第一获取模块具体用于：

获取客户端按照预设时间周期反馈的用户行为日志，所述用户行为日志包括所述用户针对目标文章的阅读行为数据。

可选的，所述阅读行为数据包括文章标题停留时长、文章内容停留时长、点赞行为数据、评论行为数据、转发行为数据中的一种或多种类型。

可选的，所述关联值确定模块包括：

获取赋值单元，用于获取用户每种类型的阅读行为数据的赋值；

第一关联值确定单元，用于根据用户每种类型的阅读行为数据的赋值，以及所述用户针对目标文章的阅读行为数据获取用户与所述目标文章的关联值；

第二关联值确定单元，用于根据用户与所述目标文章的关联值，以及目标文章和目标元素的关联关系，获取用户与所述目标元素的关联值。

可选的，关联值确定模块还包括：

时间区间获取单元，用于获取用户针对目标文章的阅读行为数据所处的时间区间；

衰减值获取单元，用于获取每个时间区间的衰减值；

相应的，所述第一关联值确定单元具体用于：

根据用户每种类型的阅读行为数据的赋值、所述用户针对目标文章的阅读行为数据、所述用户针对目标文章的阅读行为数据所处的时间区间和每个时间区间的衰减值获取用户对所述目标文章的关联值。

可选的，至少包括两种不同的时间区间，且按照时间由近及远，其衰减值逐渐增大。

可选的，所述目标元素包括事件、人物、品牌中的至少一项。

可选的，所述第二获取模块具体用于：

从关联存储服务器中获取所述目标文章与目标元素的关联关系，或者，从本地服务器的存储模块中获取所述目标文章与目标元素的关联关系；

相应的，所述装置还包括：

存储模块，用于将所述用户与所述目标元素的关联值存储到关联值存储服务器中；

相应的，所述推送模块具体用于：

推荐服务器从所述关联值存储服务器中读取所述用户与所述目标元素的关联值，并根据所述用户与所述目标元素的关联值向用户推送与所述目标元素关联的推荐信息。

本公开实施例提供的以上关联信息的推送装置，可执行本公开方法实施例所提供的关联信息的推送方法中电子设备所执行的步骤，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

图5为本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图，如图5所示，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的结构示意图。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，电子设备500可以包括处理器(例如中央处理器、图形处理器等)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如实现本公开实施例所提供的关联信息的推送方法，其中该关联信息的推送方法包括：

获取客户端搜集的用户针对目标文章的阅读行为数据；

从存储模块中获取目标文章与目标元素的关联关系，目标元素与至少一篇目标文章关联；

根据用户针对目标文章的阅读行为数据，以及目标文章与目标元素的关联关系，获取用户与目标元素的关联值；

根据用户对目标元素的关联值向用户推送与目标元素关联的推荐信息。

在RAM 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理器501、ROM502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

通常，以下装置可以连接至I/O接口505：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备500，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从ROM 502被安装。在该计算机程序被处理器501执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——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。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机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。而在本公开中，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，其中承载了计算机可读的程序代码。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。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、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。计算机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：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该服务器执行本实施例提供的关联信息的推送方法，包括：获取客户端搜集的用户针对目标文章的阅读行为数据；从存储模块中获取目标文章与目标元素的关联关系，目标元素与至少一篇目标文章关联；根据用户针对目标文章的阅读行为数据，以及目标文章与目标元素的关联关系，获取用户与目标元素的关联值；根据用户对目标元素的关联值向用户推送与目标元素关联的推荐信息。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，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机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、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，该模块、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，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示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。

描述于本公开实施例中所涉及到的模块或单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块或单元的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，推送模块还可以被描述为“根据用户对目标元素的关联值向用户推送与目标元素关联的推荐信息的模块”；赋值获取单元还可以被描述为“获取用户每种类型的阅读行为数据的赋值的单元”。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (9)

1.一种关联信息的推送方法，其特征在于，包括：

获取客户端搜集的用户针对目标文章的阅读行为数据；

从存储模块中获取所述目标文章与目标元素的关联关系，所述目标元素与至少一篇目标文章关联；

获取用户每种类型的阅读行为数据的赋值；

获取用户针对目标文章的阅读行为数据所处的时间区间；

获取每个时间区间的衰减值；

根据用户每种类型的阅读行为数据的赋值、所述用户针对目标文章的阅读行为数据、所述用户针对目标文章的阅读行为数据所处的时间区间和每个时间区间的衰减值获取用户对所述目标文章的关联值；

如果所述目标元素只与一个目标文章相关联，则用户与目标文章的关联值即为用户与所述目标元素的关联值；如果所述目标元素同时与多个目标文章相关联，则将用户与每个目标文章之间的关联值进行求和运算，并将和值作为用户与所述目标元素的关联值；

根据所述用户对目标元素的关联值向用户推送与所述目标元素关联的推荐信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取客户端搜集的用户针对目标文章的阅读行为数据包括：

获取客户端按照预设时间周期反馈的用户行为日志，所述用户行为日志包括所述用户针对目标文章的阅读行为数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述阅读行为数据包括文章标题停留时长、文章内容停留时长、点赞行为数据、评论行为数据、转发行为数据中的一种或多种类型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，至少包括两种不同的时间区间，且按照时间由近及远，其衰减值逐渐增大。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标元素包括事件、人物、品牌中的至少一项。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从存储模块中获取所述目标文章与目标元素的关联关系包括：

从关联存储服务器中获取所述目标文章与目标元素的关联关系，或者，从本地服务器的存储模块中获取所述目标文章与目标元素的关联关系；

所述方法还包括：

将所述用户与所述目标元素的关联值存储到关联值存储服务器中；

所述根据用户对目标元素的关联值向用户推送与所述目标元素关联的推荐信息包括：

推荐服务器从所述关联值存储服务器中读取所述用户与所述目标元素的关联值，并根据所述用户与所述目标元素的关联值向用户推送与所述目标元素关联的推荐信息。

7.一种关联信息的推送装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取客户端搜集的用户针对目标文章的阅读行为数据；

第二获取模块，用于从存储模块中获取所述目标文章与目标元素的关联关系，所述目标元素与至少一篇目标文章关联；

关联值确定模块，用于根据用户每种类型的阅读行为数据的赋值、所述用户针对目标文章的阅读行为数据、所述用户针对目标文章的阅读行为数据所处的时间区间和每个时间区间的衰减值获取用户对所述目标文章的关联值；如果所述目标元素只与一个目标文章相关联，则用户与目标文章的关联值即为用户与所述目标元素的关联值；如果所述目标元素同时与多个目标文章相关联，则将用户与每个目标文章之间的关联值进行求和运算，并将和值作为用户与所述目标元素的关联值；

推送模块，用于根据所述用户对目标元素的关联值向用户推送与所述目标元素关联的推荐信息。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器，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1-6中任一所述的关联信息的推送方法。

9.一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，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的关联信息的推送方法。

Images