CN110020139A - 导航站点推荐方法、装置、计算设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种导航站点推荐方法、装置、计算设备及存储介质，其中，该方法包括：获取用户的个性化信息；基于预定站点组中各站点的站点推荐参数和个性化信息，确定各站点的综合推荐参数；以及基于综合推荐参数，从预定站点组中选择预定数量的站点，以便作为导航站点向用户推荐。这样，既能够基于用户的角度满足用户个性化需求，又可以基于站点的角度提高导航网站的广告收益。

Description

导航站点推荐方法、装置、计算设备及存储介质

技术领域

本发明涉及浏览器技术领域，尤其涉及一种导航站点的推荐方法。

背景技术

随着互联网的飞速发展，网站的数量和内容越来越庞大，为了有助于用户浏览网站信息，迅速找到自己感兴趣的内容，很多网站提供了网址导航服务。

导航网站是集合较多网址，并按照一定条件进行分类的一种网站，它可以使用户不需要记住网站的链接地址，就能通过网址导航页面提供的链接方便找到自己需要的网站进行浏览和信息检索。然而，无论在PC还是移动终端上，在现有的网址导航服务技术中，导航内容普遍按照人工划分类别、预先配置的方式，页面大多是由运营维护人员人工推荐的静态页面，无法动态调整，所有用户看到的网站导航都是一样的，用户自己喜欢或常用的网站可能不在网址导航中，不能够适应互联网用户个性化的浏览需求。

此外，导航网站能够提供多种站点广告位，广告收费根据站点位置和展示时长或者签订的广告协议而定。但是特定站点在导航网站的位置是固定的，广告收费也是固定的，能开出来做广告位的位置有限。

目前，用户可以通过将自己需要经常访问的站点添加到收藏夹或者在导航页面提供的特定位置添加站点，但这种方式是用户主动添加网址，导航页面并不能根据用户的个性化需求和网站自身的需求进行个性化调整。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种导航站点推荐方法、装置，能够基于用户和站点的综合考虑，更好地推荐满足用户个性化需求的站点。

根据本发明的一个方面，提供了一种导航站点推荐方法，可以包括：获取用户的个性化信息；基于预定站点组中各站点的站点推荐参数和个性化信息，确定各站点的综合推荐参数；以及基于综合推荐参数，从预定站点组中选择预定数量的站点，以便作为导航站点向用户推荐。

通过获取用户兴趣、行为等个性化信息，并综合考虑预定站点组中站点相关信息，分析基于用户和站点的综合推荐信息来确定向用户推荐的导航站点，能够同时满足用户和站点的需求，使导航网站获取更大的广告收益。

优选地，预定站点组可以包括第一预定站点组和第二预定站点组，第一预定站点组中各站点的站点推荐参数是基于站点的非商业因素确定的，第二预定站点组中各站点的站点推荐参数是基于站点的商业因素确定的。预定数量的站点可以包括从第一预定站点组中选择的第一预定数量的第一类导航站点和从第二预定站点组中选择的第二预定数量的第二类导航站点。

这样，第一类导航站点可以推荐用户可能感兴趣且较有影响力的网站，而第二类导航站点则可以推荐用户可能感兴趣同时能为推荐方(导航服务提供方)带来商业收益的网站。

优选地，该方法还可以包括：统计第二预定站点组中的站点的推荐次数和/或点击次数。

这样，可以根据站点的推荐次数和/或点击次数对第二预定站点组中的站点排序或者作为按照点击量收费的站点的收费依据。

优选地，还可以基于个性化信息，从预定站点组之外选择第三预定数量的第三类导航站点。

这样，第三类导航站点可以更好地满足用户的个性化要求。

优选地，还可以基于用户的相似用户的站点访问信息，从预定站点组之外选择第四预定数量的第四类导航站点。

其中，用户的相似用户的站点访问信息可以包括相似用户站点使用的频次和/或相似用户高频使用站点的类别。可以将相似用户高频使用站点或者高频使用站点所属类别相关的站点推荐给用户。这样，第四类导航站点可以拓展用户可能感兴趣的站点浏览范围。

优选地，导航站点设置在导航页中，并且导航页中可以预留第五预定数量个导航站点位置，以便用户自行设置第五类导航站点。

这样，可以向用户提供更灵活的导航服务。

优选地，用户的个性化信息可以包括用户画像数据和用户行为数据。其中用户画像数据可以包括用户的自然属性、社会属性、生活习惯等信息。用户行为数据可以包括用户偏好、用户评分、用户浏览或搜索行为等。

根据本发明的另一个方面，提供了一种导航站点推荐装置，可以包括：获取模块，用于获取用户的个性化信息；确定模块，用于基于预定站点组中各站点的站点推荐参数和获取模块获取的个性化信息，确定各站点的综合推荐参数；以及选择模块，用于基于确定模块确定的综合推荐参数，从预定站点组中选择预定数量的站点，以便作为导航站点向用户推荐。

通过上述装置，将同时满足用户和站点的需求的站点作为个性化导航站点，这样既可以为用户推荐感兴趣的站点，也可以为导航网站提高广告收益。

优选地，选择模块可以包括：第一选择单元，用于基于个性化信息和站点的非商业因素，从第一预定站点组中选择第一预定数量的第一类导航站点；第二选择单元，用于基于个性化信息和站点的商业因素，从所述第二预定站点组中选择第二预定数量的第二类导航站点。

优选地，该选择模块还可以包括：第三选择单元，用于基于个性化信息，从预定站点组之外选择第三预定数量的第三类导航站点；以及/或者第四选择单元，用于基于用户的相似用户的站点访问信息，从预定站点组之外选择第四预定数量的第四类导航站点；以及/或者预留模块，用于在导航页中预留第五预定数量个导航站点位置，以便用户自行设置第五类导航站点。

优选地，选择模块还可以包括：统计模块，用于统计第二预定站点组中的站点的推荐次数和/或点击次数。

这样，可以根据站点的推荐次数和/或点击次数对第二预定站点组中的站点排序或者作为按照点击量收费的站点的收费依据。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种计算设备，包括：处理器；以及存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使处理器执行上述的导航站点推荐方法。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使处理器执行上述的导航站点推荐方法。

通过本发明方案，可以通过综合考虑用户的个性化信息和站点自身的推荐参数，向用户推荐既满足用户个性化需求又能提高导航网站广告收益的导航站点，并且能够基于用户和站点综合推荐参数的变化动态调整导航页面中的站点。

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1示出了根据本发明一实施例的导航站点推荐方法的示意性流程图。

图2示出了根据本发明一实施例的导航站点推荐装置的结构框图。

图3示出了根据本发明一实施例的选择模块的结构框图。

图4示出了根据本发明一实施例的计算设备的结构框图。

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。

如上所述，为了为用户提供个性化导航页面同时提高导航网站的广告收益，本发明提供了一种导航站点推荐方案，通过综合考虑用户个性化信息和站点的推荐参数向用户推荐导航站点。

下面参考附图和实施例详细描述本发明的技术方案。

图1示出了根据本发明一实施例的导航站点推荐方法的示意性流程图。

如图1所示，在步骤S100中，获取用户的个性化信息。

其中，用户的个性化信息可以包括用户画像数据和用户行为数据，即基于用户、内容以及用户对内容的行为。用户自身的信息可以包括用户的自然属性(姓名、年龄等)、社会属性(职业、收入、学历、地理位置等)、生活方式(喜好、活动、社交等)等，用户的行为数据可以包括用户对页面访问的停留时间、访问深度、浏览次数、用户在一定时间内浏览/搜索/收藏的内容、对内容的评价等，例如用户个性化信息可以包括用户的内容偏好，如小说、漫画、影视、游戏、新闻、科技等内容类型，用户的职业设定，如程序员、学生、教师等职业类型或电子、机械、金融等专业类型，用户的地理位置，如用户常住地址的本地生活、本地服务等地域性相关的信息。

通过获取用户的个性化信息，可以了解、分析、挖掘用户的信息需求，可以根据用户的访问信息推荐用户可能感兴趣的站点。

在步骤S200中，基于预定站点组中各站点的站点推荐参数和个性化信息，确定各站点的综合推荐参数。

其中，预定站点组中可以包含预先设定的如百度、搜狐、腾讯、淘宝等影响力和访问量比较高的大站点，可以包含根据用户个性化信息预先设定的用户常用的、感兴趣的非大站点且购买了广告位的站点，如根据用户的内容偏好，如喜欢小说，可以将“看书网”、“起点中文网”等小说阅读网站放入预定站点组，如喜欢影视，可以将“韩剧TV”、“bilibili视频”等视频网站放在预定站点组，可以根据用户的职业设定，如程序员可以将“CSDN”、“码农网”等编程网站放在预定站点组中，可以根据用户的地理位置，如本地生活、本地政府城市服务类网站放入预定站点组中，可以根据用户的行为，如过去一个月内在浏览器里搜索过活浏览过的内容所属的站点或者某类内容相关的站点，可以根据浏览器中用户感兴趣的某类咨讯所属的站点或某咨讯相关的站点。预定站点组中各站点的推荐参数可以包括站点规模、影响力、受众群体数量、点击量等非商业因素或者站点预先签订的广告费等商业因素，通过综合考虑用户的个性化信息和预定站点组中站点的推荐参数，例如将用户个性化推荐参数与站点的推荐参数相乘或相加或者其他任一种正相关算法得到推荐分值。

在步骤S300中，基于综合推荐参数，从预定站点组中选择预定数量的站点，以便作为导航站点向用户推荐。

可以根据推荐分值将预定站点组中的站点排序，将排序在预定数量之前的站点作为推荐的导航站点。

根据本发明一实施例，其中，预定站点组可以包括第一预定站点组和第二预定站点组，第一预定站点组中各站点的站点推荐参数是基于站点的非商业因素确定的，第二预定站点组中各站点的站点推荐参数是基于站点的商业因素确定的。然后从第一预定站点组中选择的第一预定数量的第一类导航站点和从第二预定站点组中选择的第二预定数量的第二类导航站点。

例如，第一预定站点组中可以包括百度、搜狐、腾讯、淘宝等一些规模、影响力和访问量较高的大站点，可以将这些站点根据用户个性化信息结合第一预定站点组中站点基于上述非商业因素的综合推荐参数排序，将排序在第一预定数量之前的站点作为向用户推荐的导航站点，第二预定站点组中可以包括与导航网站签订了广告推广协议的第一预定站点组之外的站点，例如导航网站的盈利模式主要是出售广告链接和引入流量，可以根据广告位的位置、展示时长、点击率等商业因素来收取广告费，可以根据用户个性化信息结合基于广告收费等商业因素的综合推荐参数将第二预定站点组中的站点排序，可以将排序在第二预定数量之前的站点作为向用户推荐的导航站点。

根据本发明一实施例，该方法还可以包括：统计第二预定站点组中站点的推荐次数和/或点击次数。

例如，当第二预定站点组中的站点的广告收费是按照用户点击该站点的次数来计算，统计的站点的点击次数可以作为广告收费的依据。或者可以按照第二预定站点组中站点的推荐次数进行排序，作为综合推荐参数的一个指标。

根据本发明一实施例，该方法还可以包括：基于用户个性化信息，从预定站点组之外选择第三预定数量的第三类导航站点；以及/或者基于用户的相似用户的站点访问信息，从预定站点组之外选择第四预定数量的第四类导航站点。其中，本发明中述及的用户个性化信息可以包括用户画像数据和/或用户历史行为数据。

其中，相似用户的站点访问信息可以包括相似用户使用站点的频次、常用站点所属的类别，可以根据相似用户的站点访问信息向用户推荐相似用户高频使用站点和高频使用站点相同类别的相关站点。

这样，第三类导航站点可以更好地满足用户的个性化需求，以及第四类导航站点可以拓展用户可能感兴趣的站点浏览范围。

例如，可以根据个性化推荐算法向用户推荐预定站点组之外的站点，一种是基于人口统计学的推荐机制，根据用户的基本信息发现用户的相似用户，然后将相似用户常用的站点推荐给当前用户。首先系统对每个用户都有一个用户画像的建模，其中包括用户的基本信息，例如用户的年龄，性别、地理位置等等；然后，系统会根据用户画像计算用户的相似度，可以看到用户A的画像和用户C一样，那么系统会认为用户A和C是相似用户；最后，将相似用户群的高频使用的站点推荐给当前用户。其中，用户画像可以是根据用户的社会属性、生活习惯、喜好等信息抽象出一个标签化的用户模型。用户画像分为个体用户画像和群体用户画像，前者主要用于个性化定制或推荐，后者用于对群体用户的定位。一般都是基于个人用户画像来确定相似用户群体画像。当有多个用户画像时要考虑用户画像的优先级。一种是基于内容和关联规则的推荐，通过发现站点的相关性，然后基于用户历史行为数据，推荐给用户相似的站点。其中，用户历史行为数据包括在预定的历史时间内用户在浏览器里搜索过或浏览过的内容所属的站点。一种是协同过滤算法，分为基于用户的协同过滤算法(usercf)和基于物品的协同过滤算法(itemcf)，基于用户的协同过滤算法主要有两步：找到与目标用户兴趣相似的用户集合；找到这个集合中用户喜欢的且目标用户没有使用过的站点推荐给目标用户。基于物品的协同过滤算法主要有两步：计算站点之间的相似度；根据站点的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。

根据本发明一实施例，导航页中可以预留第五预定数量个导航站点位置，以便用户自行设置第五类导航站点。这样，可以向用户提供更灵活的导航服务。

例如，在导航页面的非广告位设置“我的导航”模块，可以供用户添加、删除、编辑及管理，用户点击“添加按钮”可以在编辑框输入需要添加的网址，生成链接就能进入相应的网站。

图2示出了根据本发明一实施例的导航站点推荐装置的结构框图。

如图2所示，该装置200可以包括：获取模块201，可以获取用户的个性化信息；确定模块202，可以基于预定站点组中各站点的站点推荐参数和所述获取模块201获取的个性化信息，确定各站点的综合推荐参数；以及选择模块203，可以基于确定模块202确定的综合推荐参数，从预定站点组中选择预定数量的站点，以便作为导航站点向用户推荐。

其中，综合推荐参数可以包括基于用户个人画像和/或相似用户行为得到的个性化相关参数和针对该站点预先设定的推荐参数，将两个参数相加或相乘或其他正相关运算得到推荐分值，根据推荐分值决定是否要推荐该站点。通过综合考虑用户需求和站点自身相关信息，使推荐的导航站点既能够满足用户的个性化需求也可以最大化导航网站的广告收益。

图3示出了根据本发明一实施例的选择模块的结构框图。

如图3所示，选择模块203可以包括第一选择单元300、第二选择单元301、第三选择单元302、第四选择单元303中的至少一个。

第一选择单元300可以基于用户的个性化信息和站点的非商业因素，从第一预定站点组中选择第一预定数量的第一类导航站点。

第二选择单元301可以基于用户的个性化信息和站点的商业因素，从第二预定站点组中选择第二预定数量的第二类导航站点。

例如，第一选择单元300可以选出向用户推荐的大站点，如百度、腾讯、搜狐、网易等受众群体数量较多、影响力较大、网站涵盖的内容较广泛的知名度和使用量较多的网站。

第二选择单元301可以选出第一预定站点组之外的有广告效益的且用户感兴趣的站点。

第三选择单元302可以基于用户个性化信息，从预定站点组之外选择第三预定数量的第三类导航站点。

第四选择单元303可以基于用户的相似用户的站点访问信息，从预定站点组之外选择第四预定数量的第四类导航站点。

例如，将用户经常使用的站点、用户感兴趣的站点、用户搜索过或浏览过的内容所述的站点、相似用户经常使用的站点等预定站点组之外的站点推荐给用户。可以将这些站点根据推荐分值进行排序，选出排序在预定数量之前的站点。

选择模块203还可以包括统计单元311。统计单元311可以统计第二选择单元301从第二预定站点组中选择的站点的推荐次数和/或点击次数。

统计单元311的统计结果可以用作第二选择单元选择站点的一部分依据，例如可以将统计的站点的点击次数作为站点的广告收费依据，可以将统计的推荐次数作为站点推荐分值的依据。

该装置200还可以包括预留模块(图中未示出)，预留模块可以在导航页中预留第五预定数量个导航站点位置，以便用户自行设置第五类导航站点。

预留模块可以使用户自定义添加预定数量的导航站点，例如，在导航页面的非广告位设置“我的导航”模块，可以供用户添加、删除、编辑及管理，用户点击“添加按钮”可以在编辑框输入需要添加的网址，生成链接就能进入相应的网站。

此外，还可以对向用户推荐的导航站点进行分类显示，例如在导航页面设置分类模块，包括“科技”、“生活”、“影视”、“工具”等，方便用户快速找到需要的站点，可以将这些分类模块交换覆盖以提高导航页面的利用率。

本发明还提供了一种计算设备400，如图4所示，包括处理器401，以及存储器402，其上存储有可执行代码，当可执行代码被执行时，使处理器401执行上述的导航站点推荐方法。

处理器401可以动态分配各种类型站点的数量和位置，然后可以根据获取的用户个性化信息和站点自身相关的信息向用户推荐满足该用户需求的相应类别的站点。

此外，根据本发明的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品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，本发明还可以实施为一种非暂时性机器可读存储介质(或计算机可读存储介质、或机器可读存储介质)，其上存储有可执行代码

(或计算机程序、或计算机指令代码)，当所述可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)被电子设备(或计算设备、服务器等)的服务器执行时，使所述处理器执行根据本发明的上述方法的各个步骤。

上文中已经参考附图详细描述了根据本发明的导航站点推荐方法及装置。通过上述方案，可以通过综合考虑用户的个性化信息和站点自身的相关信息向用户推荐满足该用户需求的导航站点，同时又能增加导航网站的广告收益。

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。

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 (13)

1.一种导航站点推荐方法，包括：

获取用户的个性化信息；

基于预定站点组中各站点的站点推荐参数和所述个性化信息，确定各站点的综合推荐参数；以及

基于所述综合推荐参数，从所述预定站点组中选择预定数量的站点，以便作为导航站点向所述用户推荐。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述预定站点组包括第一预定站点组和第二预定站点组，

所述第一预定站点组中各站点的站点推荐参数是基于站点的非商业因素确定的，所述第二预定站点组中各站点的站点推荐参数是基于站点的商业因素确定的，

所述预定数量的站点包括从第一预定站点组中选择的第一预定数量的第一类导航站点和从第二预定站点组中选择的第二预定数量的第二类导航站点。

3.根据权利要求2所述的方法，还包括：

统计所述第二预定站点组中的站点的推荐次数和/或点击次数。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：

基于所述个性化信息，从所述预定站点组之外选择第三预定数量的第三类导航站点；以及/或者

基于所述用户的相似用户的站点访问信息，从所述预定站点组之外选择第四预定数量的第四类导航站点。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述导航站点设置在导航页中，并且所述导航页中预留第五预定数量个导航站点位置，以便用户自行设置第五类导航站点。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述用户的个性化信息包括用户画像数据和/或用户历史行为数据。

7.一种导航站点推荐装置，包括：

获取模块，用于获取用户的个性化信息；

确定模块，用于基于预定站点组中各站点的站点推荐参数和所述获取模块获取的个性化信息，确定各站点的综合推荐参数；以及

选择模块，用于基于所述确定模块确定的综合推荐参数，从所述预定站点组中选择预定数量的站点，以便作为导航站点向所述用户推荐。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述选择模块包括：

第一选择单元，用于基于所述个性化信息和站点的非商业因素，从所述第一预定站点组中选择第一预定数量的第一类导航站点；

第二选择单元，用于基于所述个性化信息和站点的商业因素，从所述第二预定站点组中选择第二预定数量的第二类导航站点。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述选择模块还包括：

统计单元，用于统计所述第二预定站点组中的站点的推荐次数和/或点击次数。

10.根据权利要求7所述的装置，其中，所述选择模块还包括：

第三选择单元，用于基于所述个性化信息，从所述预定站点组之外选择第三预定数量的第三类导航站点；以及/或者

第四选择单元，用于基于所述用户的相似用户的站点访问信息，从所述预定站点组之外选择第四预定数量的第四类导航站点。

11.根据权利要求7所述的装置，还包括：

预留模块，用于在所述导航页中预留第五预定数量个导航站点位置，以便用户自行设置第五类导航站点。

12.一种计算设备，包括：

处理器；以及

存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至6中任何一项所述的方法。

13.一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至6中任一项所述的方法。