WO2007071143A1 - Procédé et appareil destinés à émettre des informations réseau - Google Patents

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WO2007071143A1
WO2007071143A1 PCT/CN2006/002640 CN2006002640W WO2007071143A1 WO 2007071143 A1 WO2007071143 A1 WO 2007071143A1 CN 2006002640 W CN2006002640 W CN 2006002640W WO 2007071143 A1 WO2007071143 A1 WO 2007071143A1
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Zhao Dai
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Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation

Definitions

  • the present invention relates to the field of communications and computer technologies, and in particular, to a method and apparatus for distributing network information. Background of the invention
  • network information on the Internet is rapidly developing at a speed that exceeds the traditional method of publishing information.
  • These network information can be in the form of text, pictures, videos, etc., including online advertising, news, entertainment, search results, and the like.
  • Online information publishing technology Information is placed on the network media to cover all users accessing the media. This online information publishing technology does not consider the nature and interests of users. Different users access the website and see the same information content.
  • Context information publishing technology that is, narrow-selling technology, which distributes information related to webpage content by lexical analysis of webpage content based on webpage content accessed by the user.
  • the existing network information publishing technology is based on the network media, that is, the website, and lacks in-depth analysis of user information, such as access habits, age, gender, interest, etc., so that the information displayed to the user is very It may not be the information that the user needs, which causes the interference of the information, that is, the accuracy of the information delivery is not high, thus affecting the effect of the information delivery; at the same time, the invalid information data occupies a large amount of network bandwidth and server resources, thereby causing a large amount of network resources. waste. Summary of the invention
  • the invention provides a method and a device for distributing network information, so as to solve the problem that the existing network information is not accurately delivered and wastes network resources.
  • a method of publishing network information including:
  • the attribute information of the user is obtained according to the user behavior data, and the network information is released to the user according to the attribute information of the user.
  • a device for distributing network information including:
  • An analysis module configured to collect user behavior data and generate or update user attribute information, and store the generated attribute information in a server or a user terminal on a user-by-user basis;
  • a query module configured to obtain attribute information of the user from the server or the user terminal, and provide the information to the parsing module;
  • a parsing module configured to extract information content matching the user attribute information from the information content database according to the attribute information, and transmit the information content to the sending module;
  • the sending module is configured to send the information content transmitted by the parsing module to the client of the user.
  • the technical solution provided by the present invention by analyzing the behavior of the user using various Internet services, such as browsing the webpage, using instant communication tools, online games, etc., generating user attribute information, the type of information delivery and attribute information After the matching, the corresponding information content is presented to the user, thereby providing information highly related to the user's needs, and improving the accuracy of the information orientation; at the same time, the phenomenon that the invalid information data occupies a large amount of network bandwidth and server resources can be greatly reduced. Therefore, a large amount of network bandwidth resources and server resources can be saved.
  • FIG. 1 and 2 are schematic structural diagrams of an apparatus for distributing network information according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 3 is a flowchart of generating user attribute information in an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart of implementing accurate information delivery in an embodiment of the present invention.
  • the core idea of the present invention is to generate user attribute information according to the behavior of the user using the Internet service, and then to publish the corresponding information content according to the user attribute information.
  • the apparatus 10 for distributing network information of the present invention includes an analysis module 100, a query module 110, a parsing module 120, and a sending module 130.
  • the analysis module 100 is used to collect and analyze the user's current behavior data and historical behavior data, and generate or update user attribute information. Of course, it is also possible to analyze only the current behavior data of the user to generate or update user attribute information.
  • the user's attribute information can be stored centrally in the user behavior habit database of the server, or distributed in the form of files, cookies, etc., on the user's client computer.
  • the query module 110 is configured to obtain a user identifier of the online user, and query the user behavior habit database, or the client user attribute file and the cookie, according to the user identifier, to obtain the attribute information of the user.
  • the user identification may be a user login ID, a cookie, or the like.
  • the parsing module 120 is configured to match the attribute information of the user with the information-oriented delivery type in the information content database, obtain the corresponding information content if the matching is successful, and transmit the obtained information content to the sending module; if the matching fails, the processing is abandoned. .
  • the sending module 130 is configured to send the information content acquired by the matching module 120 to the terminal where the user is located, and the information content is presented by the user terminal.
  • the user's behavior data refers to the user's use of various Internet services, such as browsing Information about wide web pages, using instant messaging tools, online games, etc., such as: user registration information, length of time the user uses the service, frequency of the user's use of the service, time information, user selection of other value-added service information related to the current service User access to the channel content information of the portal and other information that reflects the user's interest preferences.
  • various Internet services such as browsing Information about wide web pages, using instant messaging tools, online games, etc.
  • user registration information such as: user registration information, length of time the user uses the service, frequency of the user's use of the service, time information, user selection of other value-added service information related to the current service User access to the channel content information of the portal and other information that reflects the user's interest preferences.
  • user registration information such as browsing Information about wide web pages, using instant messaging tools, online games, etc.
  • length of time the user uses the service such as: length of time the user uses the service, frequency of the user
  • the user attribute model is used to represent the user attribute information obtained by the analysis module 100.
  • An example of the user attribute model is shown in Table 1.
  • the attribute types mainly include geographic attributes, physiological attributes, and interest attributes. New properties can be added as needed.
  • the attribute model is classified by the attribute of the target customer group of the information, and the user is classified by attributes by statistical means, and each category gives a certain weight.
  • the attribute type is the key factor of the target customer group that the information subject pays attention to. These factors usually have regional attributes, physiological attributes, occupational attributes, interest attributes, etc. Each type of attribute can be specifically refined.
  • the credibility of the user's attributes is a range.
  • each of the users The item attribute has a weight, which identifies the credibility of the user attribute. The value ranges from 0 to 100. 0 means completely untrusted and 100 means completely trusted. Of course, attribute weights are not required. If the attribute model does not contain attribute weights, all user attributes have the same weight.
  • the analysis module 100 includes: a classification sub-module 1000, a historical data analysis sub-module 1001, and a conflict data judging sub-module 1001.
  • the classification sub-module 1000 is used to classify users, that is, classify users into different categories such as geographic attributes, physiological attributes, occupational attributes, and interest attributes according to the user's current behavior data.
  • the historical data analysis sub-module 1001 is used to store and analyze historical behavior data of the user. Since the user's consistent behavior is more reflective of the user's behavioral preferences than an accidental behavior, the user's historical data needs to be analyzed, and the user's interest preferences are analyzed statistically.
  • the historical data classification sub-module is optional. If there is no historical data analysis sub-module, the analysis module will not analyze the user's historical behavior data, but only analyze the user's current behavior data.
  • the conflict data judging sub-module 1002 is configured to judge the conflict data.
  • data that conflicts with each other can be traded in a predetermined priority order.
  • the usual behavioral data takes precedence over the principle of static attribute data. This is because the data that the user may have in the registration information may not be true. Therefore, based on the comprehensive analysis of the user's use of value-added services and access to channel content, a more accurate conclusion can be drawn. For example, if the gender of a user registration information is male, and the user behavior habit analyzer statistically obtains that the user frequently accesses cosmetics, parenting channels, etc., it can be determined that the user gender is female.
  • the user attribute information extracted by the statistical analysis of the analysis module 100 is saved in the behavior habit database, which is the basic data for publishing information to the target user group.
  • the data stored in the behavior habit database can be as shown in Table 2. Data type value
  • the information content that needs to be delivered is stored in the information content database, including the material of the information, the information jump link, and the information-oriented delivery type.
  • Information-targeted delivery types can include geography, gender, age, interests, occupation, income, and more.
  • the content of the information must be entered by the information publisher independently or by the information system operator.
  • the query module In order to present information content that matches user interests and preferences to the user, the query module
  • the parsing module 120 retrieves the information content database and determines the content of the delivery information by matching the information-targeted delivery type.
  • FIG. 3 is a process of generating user attribute information after collecting user behavior data according to an embodiment of the present invention.
  • Step 300 Classify the user into different categories such as a geographical attribute, a physiological attribute, a professional attribute, and an interest attribute according to the user behavior data.
  • Step 310 Perform analysis and statistical processing on the collected data and historical data collected previously, and generate corresponding attribute information.
  • analysis and statistical processing based on the collected behavior data and generate attribute information.
  • Step 320 Determine whether there is conflict data, and if there is conflict data, adopt behavior Data is prioritized over the principle of static attribute data to make a trade-off between conflicting data.
  • Step 330 Save the attribute information.
  • the attribute information is saved in units of users.
  • Step 400 Obtain a user identifier when the user uses the Internet service, where the user identifier may be a login ID, a cookie in the user terminal, and the like.
  • Step 410 Obtain attribute information of the user, such as a geographical attribute, a physiological attribute, a professional attribute, an interest attribute, etc., from a user behavior habit database of the server or a property file or a cookie in the user terminal according to the user identifier.
  • attribute information of the user such as a geographical attribute, a physiological attribute, a professional attribute, an interest attribute, etc.
  • the matching threshold can be set in advance.
  • the attribute can be selected in conjunction with the weight value of the attribute. For example, when the weight is less than the threshold, the attribute is ignored when matching.
  • Step 420 retrieve the information content database according to the attribute information of the user, and obtain the information content that matches the attribute information of the user.
  • the most matching attribute is selected first, the highest matching attribute weight is selected first, and the attribute high reliability is selected first.
  • Step 430 Send the information content that is searched for the user attribute to the client, and display the information content on the client.
  • the invention improves the network by providing users with personalized, targeted and valuable information through statistical analysis of behaviors of users using various Internet services, such as browsing webpages, using instant communication tools, online games, and the like.
  • the targeted delivery accuracy of information improves the effectiveness of web information delivery.

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Description

一种发布网络信息的方法及装置
技术领域
本发明涉及通信和计算机技术领域， 尤其涉及一种发布网络信息的 方法及装置。 发明背景
随着互联网的普及和信息技术的不断发展， 互联网上的在线信息正 以超越传统信息发布方法的速度飞速发展。 这些网络信息的形式可以是 文本、 图片、 视频等， 内容包括网络广告、 新闻资讯、 娱乐节目、 搜索 结果等等。 常用的网络信息发布技术有如下两种：
( 1 )在线信息发布技术： 在网络媒体上投放信息， 以覆盖访问该媒 体的所有用户。 这种在线信息发布技术不考虑用户的性质、 兴趣， 不同 的用户访问网站， 看到的是相同的信息内容。
( 2 )上下文信息发布技术： 即窄告发布技术， 这种信息发布依据用 户访问的网页内容， 通过对网页内容进行词法分析， 从而向用户展示与 网页内容相关的信息。
也就是说， 现有的网络信息发布技术都是以网絡媒体， 即网站， 为 中心， 缺乏对用户信息的深度分析， 例如访问习惯、 年龄、 性别、 兴趣 等， 从而导致展示给用户的信息很可能不是用户所需要的信息， 造成信 息的干扰， 也就是信息投放的精准性不高， 从而影响信息投放的效果； 同时， 无效信息数据占用大量的网络带宽、 服务器资源， 从而造成大量 网络资源的浪费。 发明内容
本发明提供了一种发布网络信息的方法及装置， 以解决现有网络信 息投放精准性不高和浪费网络资源的问题。
本发明提供以下技术方案：
一种发布网络信息的方法， 包括：
根据用户行为数据获取用户的属性信息， 并根据用户的属性信息向 用户发布网络信息。
一种发布网络信息的装置， 包括：
分析模块， 用于收集用户行为数据并生成或更新用户属性信息， 并 且将生成的属性信息以用户为单位存储在服务器或用户终端中；
查询模块， 用于从月良务器或用户终端中获取用户的属性信息， 并且 提供给解析模块；
解析模块， 用于根据所述属性信息从信息内容数据库中提取与用户 属性信息匹配的信息内容并传送给发送模块；
发送模块，用于将解析模块所传送的信息内容发送给用户的客户端。 采用本发明所提供的技术方案， 通过对用户使用互联网各项服务， 如浏览网页、 使用即时通信工具、 网络游戏等等， 的行为进行分析， 生 成用户属性信息， 在信息的投放类型和属性信息匹配后将相应的信息内 容展示给用户， 从而能够提供与用户的需求高度相关的信息， 提高信息 定向的精准性； 同时， 能够大幅度的减少无效信息数据占用大量的网络 带宽、 服务器资源的现象， 因而可以节省大量网絡带宽资源与服务器资 源。 附图简要说明
图 1、 图 2为本发明实施例中发布网络信息的装置结构示意图； 图 3为本发明实施例中生成用户属性信息的流程图。
图 4为本发明实施例中实现信息精准投放的流程图。
实施本发明的方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白， 以下举实施例， 并参照附图， 对本发明进一步详细说明。
本发明的核心思想在于， 根据用户使用互联网服务的行为生成用户 属性信息 , 然后^ ^据用户属性信息有针对性的发布相应的信息内容。
参阅图 1所示，本发明的发布网络信息的装置 10包括分析模块 100、 查询模块 110、 解析模块 120和发送模块 130。
分析模块 100 用于收集并分析用户的当前行为数据和历史行为数 据， 并且生成或更新用户属性信息。 当然， 也可以仅仅分析用户当前的 行为数据来生成或更新用户属性信息。
用户的属性信息可以集中的存储在服务端的用户行为习惯数据库 中， 或者分散的以文件、 cookie等形式存储在用户的客户端计算机中。
查询模块 110用于获取在线用户的用户标识， 并根据该用户标识查 询用户行为习惯数据库， 或者客户端用户属性文件以及 cookie, 从而获 取该用户的属性信息。 所述用户标识可以是用户登录 ID、 Cookie等。
解析模块 120用于将用户的属性信息与信息内容数据库中信息定向 投放类型进行匹配， 如果匹配成功则获取对应的信息内容， 并且将所获 取的信息内容传送给发送模块； 如果匹配失败则放弃处理。
发送模块 130用于将匹配模块 120获取的信息内容发送给用户所在 终端， 由用户终端呈现该信息内容。
在本发明中， 用户的行为数据是指用户使用互联网各项服务， 如浏 宽网页、 使用即时通信工具、 网络游戏等等， 的相关信息， 例如： 用户 注册信息、 用户使用服务时间长短信息、 用户使用服务的频率、 时刻信 息、 用户选择与当前服务相关的其他增值服务信息、 用户访问门户网站 的频道内容信息以及其它能反映用户兴趣偏好的信息等。 当然， 可以是 这些信息中的部分， 也可以是全部甚至更多。
由于用户使用互联网服务的行为十分复杂， 为了从这些复杂的行为 之中抽取出与信息投放内容相关的信息， 采用用户属性模型来表示由分 析模块 100得到的用户属性信息。 该用户属性模型的一个例子如表一所 示，其中的属性类型主要包括地域属性、生理属性职业属性和兴趣属性。 根据实际需要， 还可以增加新的属性。
属性类型 属性名称 用户属性权重 北京
上海
地域属性
深圳
年龄
生理属性 性别
行业
职业属性
收入 地产 汽车
化妆品
兴趣属性
数码
IT
表一
如表一所示， 所述属性模型以信息的目标客户群的属性进行分类， 并通过统计手段将用户进行属性分类， 每一个分类给出一定的权重。 用 户属性模型中， 属性类型是信息主所关注的目标客户群的关键因素， 这 些因素通常有地域属性、 生理属性、 职业属性、 兴趣属性等等， 每一类 属性可以具体细化。 由于用户信息的不完整性、 不可靠性， 因此用户的 属性的可信度是一个范围， 为了量化用户各属性的可信度， 用户的每一 项属性有一个权重， 该权重标识用户属性可信程度， 取值范围可以是 0 到 100, 0表示完全不可信， 100表示完全可信。 当然， 属性权重也不是 必须的， 如果属性模型中不包含属性权重， 则所有的用户属性具有相同 的权重。
参阅图 2所示， 分析模块 100包括： 分类子模块 1000、 历史数据分 析子模块 1001和冲突数据判断子模块 1001。
分类子模块 1000用于将用户分类，即根据用户的当前行为数据将用 户归类到地域属性、 生理属性、 职业属性、 兴趣属性等不同类别中。
历史数据分析子模块 1001用于存储和分析用户的历史行为数据。由 于用户一贯的行为更能比某一次偶然的行为更能反映用户的行为偏好， 因此需要对用户历史数据进行分析， 并且以统计的手段分析用户的兴趣 偏好。 历史数据分类子模块是可选的。 如果没有历史数据分析子模块， 则分析模块将不对用户的历史行为数据进行分析， 而仅仅对用户当前的 行为数据进行分析。
冲突数据判断子模块 1002用于对冲突数据进行判断。当来自不同渠 道的数据存在数据发生冲突时， 可以采用预先设定的优先顺序对彼此冲 突的数据进行取舍。 例如， 通常行为数据优先于静态属性数据的原则。 这是由于用户可能在注册信息中的数据可能不是真实的， 因此， 根据用 户使用增值业务、 访问频道内容等综合进行分析， 可以得出比较准确的 结论。 例如某用户注册信息中性别为男性， 用户行为习惯分析器统计得 到该用户经常访问化妆品、 育儿频道等内容， 则可以确定该用户性别为 女性。
分析模块 100统计分析而抽取的用户属性信息保存到行为习惯数据 库中， 这些数据是向目标用户群发布信息的基础数据。 行为习惯数据库 中所存储的数据可以如表二所示。 数据类型 值
用户地域分布 北京
用户性别分布 男
用户年龄分布 25-30
用户兴趣分布 地产、 汽车
用户职业分布 服务业
用户收入分布 3000 - 5000 表二
需要投放的信息内容保存在信息内容数据库中， 其中包括信息的素 材、 信息跳转链接和信息定向投放类型等。 信息定向投放类型可以包括 地域、 性别、 年龄、 兴趣、 职业、 收入等。 信息内容要可由信息发布者 自主录入， 也可由信息系统运营人员录入。
为了将与用户兴趣、 偏好相匹配的信息内容展示给用户， 查询模块
110检索行为习惯数据库， 从而获知用户的兴趣偏好； 然后， 解析模块 120检索信息内容数据库， 通过匹配信息定向投放类型来确定投放信息 的内容。
参阅图 3所示， 图 3是根据本发明实施例的技术方案， 在收集到用 户的行为数据后生成用户属性信息的过程。
步骤 300、 根据用户行为数据将用户归类到地域属性、 生理属性、 职业属性、 兴趣属性等不同类别中。
步驟 310、 对本次收集的数据和以前收集的历史数据进行分析、 统 计处理， 并生成相应的属性信息。 当然， 也可以仅仅根据本次收集的行 为数据进行分析和统计处理并生成属性信息。
步骤 320、 判断是否存在冲突数据， 若存在冲突数据， 则采用行为 数据优先于静态属性数据的原则对存在冲突的数据进行取舍。
步骤 330、 保存所述属性信息。 属性信息以用户为单位保存。
参阅图 4所示， 实现信息精准投放的主要流程如下：
步骤 400、 获取用户使用互联网服务时的用户标识， 所述用户标识 可以是登录 ID、 用户终端中的 Cookie等信息。
步驟 410、 依据用户标识从服务端的用户行为习惯数据库或者用户 终端中的属性文件、 cookie获取用户的属性信息， 如地域属性、 生理属 性、 职业属性、 兴趣属性等。
可以预先设置匹配阈值。 在查询时， 可以结合属性的权重值选择属 性， 如当权重小于阈值， 则在匹配时不 虑该属性。
步驟 420、 根据用户的属性信息检索信息内容数据库， 获取与用户 的属性信息相匹配的信息内容。
在匹配过程中可以采取多种策略， 如匹配属性最多者优先被选中， 匹配属性权重最高者优先被选中， 属性可信度高者优先被选中。
步骤 430、 将检索到符合用户属性的信息内容发送到客户端， 在客 户端上显示该信息内容。
本发明通过对用户使用互联网各项服务， 例如浏览网页、 使用即时 通信工具、 网络游戏等等， 的行为习惯的统计分析， 为用户提供个性化、 有针对性、 有价值的信息， 从而提高网络信息的定向投放精准性， 提高 网络信息的投放效果。
总之， 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， 均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

权利要求书
1、 一种发布网絡信息的方法， 其特征在于， 该方法包括： 根据用户行为数据获取用户的属性信息， 并根据用户的属性信息向 用户发布网络信息。
2、根据权利要求 1所述的方法， 其特征在于， 所述根据用户行为数 据获取用户的属性信息包括：
根据用户行为数据将用户归类到不同的属性类别中；
判断是否存在冲突数据， 若存在冲突数据， 则采用行为数据优先于 静态属性数据的原则对存在冲突的数据进行取舍；
以用户为单位保存经过取舍处理后的属性信息。
3、根据权利要求 2所述的方法， 其特征在于， 所述根据用户行为数 据将用户归类到不同的属性类别包括：
对本次收集的数据和以前收集的历史数据进行分析和统计处理， 并 生成相应的属性信息。
4、根据权利要求 1所述的方法， 其特征在于， 所述根据用户的属性 信息向用户发布网络信息包括：
获取用户的用户标识， 依据用户标识获取用户的属性信息； 根据用户的属性信息检索信息内容数据库， 获取与用户的属性信息 相匹配的信息内容；
将所述与用户属性相匹配的信息内容发送到客户端， 在客户端上显 示该信息内容。
5、根据权利要求 4所述的方法， 其特征在于， 为用户的属性设置权 重值， 以及匹配阈值， 所述获取与用户的属性信息相匹配的信息内容包 括： 判断用户属性的权重值是否低于所述匹配阐值， 如果低于， 则在获 取与用户的属性信息相匹配的信息内容时不考虑该属性。
6、 一种发布网络信息的装置， 其特征在于， 该装置包括： 分析模块， 用于收集用户行为数据并生成或更新用户属性信息， 并 且将生成的属性信息以用户为单位存储在服务器或用户终端中；
查询模块， 用于从服务器或用户终端中获取用户的属性信息， 并且 提供给解析模块；
解析模块， 用于根据所述属性信息从信息内容数据库中提取与用户 属性信息匹配的信息内容并传送给发送模块；
发送模块，用于将解析模块所传送的信息内容发送给用户的客户端。
7、 根据权利要求 6所述的装置， 其特征在于， 所述分析模块包括： 分类子模块， 用于根据用户的当前行为数据将用户分类；
冲突判断子模块，用于判断来自不同渠道的行为数据是否发生冲突， 并且在发生沖突时按照预先设定的优先顺序对彼此冲突的数据进行取 舍， 从而生成用户属性信息。
8、根据权利要求 7所述的装置， 其特征在于， 所述分析模块进一步 包括：
历史数据分析子模块， 用于存储和分析用户的历史行为数据。
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