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推送用戶信息的方法和裝置.pdf

關 鍵 詞:
推送 用戶信息 方法 裝置
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摘要
申請專利號:

CN201510337237.3

申請日:

2015.06.17

公開號:

CN104899315A

公開日:

2015.09.09

當前法律狀態:

實審

有效性:

審中

法律詳情: 實質審查的生效IPC(主分類):G06F 17/30申請日:20150617|||公開
IPC分類號: G06F17/30 主分類號: G06F17/30
申請人: 百度在線網絡技術(北京)有限公司
發明人: 李遠杭
地址: 100085北京市海淀區上地十街10號百度大廈三層
優先權:
專利代理機構: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司11204 代理人: 王達佐; 馬曉亞
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201510337237.3

授權公告號:

|||

法律狀態公告日:

2015.10.07|||2015.09.09

法律狀態類型:

實質審查的生效|||公開

摘要

本申請公開了一種推送用戶信息的方法和裝置。所述方法的一具體實施方式包括:獲取第一用戶的行為信息,其中,所述行為信息包括以下至少一項:搜索時輸入的搜索詞、搜索詞的輸入次數、所訪問頁面的頁面關鍵詞、所訪問頁面的停留時長、所訪問頁面的訪問次數;基于所述行為信息,生成所述第一用戶的興趣特征,其中,所述興趣特征包括興趣關鍵詞以及各興趣關鍵詞的重要度系數;基于所述興趣特征,檢索出與所述第一用戶相匹配的第二用戶的用戶信息;將所述第二用戶的用戶信息推送給所述第一用戶。該實施方式可以提高用戶信息推送的準確度。

權利要求書

權利要求書
1.  一種推送用戶信息的方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取第一用戶的行為信息,其中,所述行為信息包括以下至少一項:搜索時輸入的搜索詞、搜索詞的輸入次數、所訪問頁面的頁面關鍵詞、所訪問頁面的停留時長、所訪問頁面的訪問次數;
基于所述行為信息,生成所述第一用戶的興趣特征,其中,所述興趣特征包括興趣關鍵詞以及各興趣關鍵詞的重要度系數;
基于所述興趣特征,檢索出與所述第一用戶相匹配的第二用戶的用戶信息;
將所述第二用戶的用戶信息推送給所述第一用戶。

2.  根據權利要求1所述的方法,其特征在于,當所述行為信息包括搜索時輸入的搜索詞和所訪問頁面的頁面關鍵詞時,所述基于所述行為信息,生成所述第一用戶的興趣特征包括:
對搜索詞和頁面關鍵詞基于語義進行匯總,生成興趣關鍵詞。

3.  根據權利要求2所述的方法,其特征在于,當所述行為信息還包括搜索詞的輸入次數、所訪問頁面的停留時長和所訪問頁面的訪問次數時,所述基于所述行為信息,生成所述第一用戶的興趣特征還包括:
基于所訪問頁面的訪問次數統計各頁面關鍵詞的出現次數;
基于搜索詞的輸入次數、頁面關鍵詞的出現次數以及所訪問頁面的停留時長確定各興趣關鍵詞的重要度系數。

4.  根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于搜索詞的輸入次數、頁面關鍵詞的出現次數以及所訪問頁面的停留時長確定各興趣關鍵詞的重要度系數包括:
獲取使用搜索詞進行搜索的搜索時間和對所訪問頁面進行訪問的訪問時間;
分別計算所述搜索時間和訪問時間與當前時間的時間差;
基于所述時間差、搜索詞的輸入次數、頁面關鍵詞的出現次數以及所訪問頁面的停留時長確定各興趣關鍵詞的重要度系數。

5.  根據權利要求1-4中任一所述的方法,其特征在于,所述基于所述興趣特征,檢索出與所述第一用戶相匹配的第二用戶的用戶信息包括:
基于所述興趣特征,檢索出符合以下條件之一的用戶的用戶信息作為第二用戶的用戶信息:
超過預設個數的興趣關鍵詞與所述第一用戶的興趣關鍵詞相同;
重要度系數最高的興趣關鍵詞與所述第一用戶的重要度系數最高的興趣關鍵詞一致;
超過預設個數的興趣關鍵詞的重要度系數與所述第一用戶相應興趣關鍵詞的重要度系數一致。

6.  根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述將所述第二用戶的用戶信息推送給所述第一用戶包括:
獲取與所述第一用戶相關聯的第三用戶的用戶信息;
將所述第二用戶的用戶信息與所述第三用戶的用戶信息進行匹配;
基于匹配結果,篩除與所述第三用戶相匹配的第二用戶的用戶信息;
將未篩除的第二用戶的用戶信息推送給所述第一用戶。

7.  一種推送用戶信息的裝置,其特征在于,所述裝置包括:
獲取模塊,配置用于獲取第一用戶的行為信息,其中,所述行為信息包括以下至少一項:搜索時輸入的搜索詞、搜索詞的輸入次數、所訪問頁面的頁面關鍵詞、所訪問頁面的停留時長、所訪問頁面的訪問次數;
生成模塊,配置用于基于所述行為信息,生成所述第一用戶的興 趣特征,其中,所述興趣特征包括興趣關鍵詞以及各興趣關鍵詞的重要度系數;
匹配模塊,配置用于基于所述興趣特征,檢索出與所述第一用戶相匹配的第二用戶的用戶信息;
推送模塊,配置用于將所述第二用戶的用戶信息推送給所述第一用戶。

8.  根據權利要求7所述的裝置,其特征在于,所述生成模塊包括關鍵詞生成單元,配置用于生成興趣關鍵詞,其中:
當所述行為信息包括搜索時輸入的搜索詞和所訪問頁面的頁面關鍵詞時,所述關鍵詞生成單元對搜索詞和頁面關鍵詞基于語義進行匯總,生成興趣關鍵詞。

9.  根據權利要求8所述的裝置,其特征在于,當所述行為信息還包括搜索詞的輸入次數、所訪問頁面的停留時長和所訪問頁面的訪問次數時,所述生成模塊包括:
統計單元,配置用于基于所訪問頁面的訪問次數統計頁面關鍵詞的出現次數;
重要度系數生成單元,配置用于基于搜索詞的輸入次數、頁面關鍵詞的出現次數以及所訪問頁面的停留時長確定各興趣關鍵詞的重要度系數。

10.  根據權利要求8所述的裝置,其特征在于,所述重要度系數生成單元包括:
獲取子單元,配置用于獲取使用搜索詞進行搜索的搜索時間和對所訪問頁面進行訪問的訪問時間;
計算子單元,配置用于分別計算所述搜索時間和訪問時間與當前時間的時間差;
重要度系數生成子單元,配置用于基于所述時間差、搜索詞的輸入次數、頁面關鍵詞的出現次數以及所訪問頁面的停留時長確定各興 趣關鍵詞的重要度系數。

11.  根據權利要求8-10中任一所述的裝置,其特征在于,所述匹配模塊檢索出符合以下條件之一的用戶的用戶信息作為第二用戶的用戶信息:
超過預設個數的興趣關鍵詞與所述第一用戶的興趣關鍵詞相同;
重要度系數最高的興趣關鍵詞與所述第一用戶的重要度系數最高的興趣關鍵詞一致;
超過預設個數的興趣關鍵詞的重要度系數與所述第一用戶相應興趣關鍵詞的重要度系數一致。

12.  根據權利要求11所述的裝置,其特征在于,所述推送模塊包括:
獲取單元,配置用于獲取與所述第一用戶相關的第三用戶的用戶信息;
匹配單元,配置用于將所述第二用戶的用戶信息與所述第三用戶的用戶信息進行匹配;
篩選單元,配置用于基于匹配結果,篩除與所述第三用戶相匹配的第二用戶的用戶信息;
推送單元,配置用于將未篩除的所述第二用戶的用戶信息推送給所述第一用戶。

說明書

說明書推送用戶信息的方法和裝置
技術領域
本申請涉及計算機技術領域,具體涉及信息推送技術領域,尤其涉及一種推送用戶信息的方法和裝置。
背景技術
隨著互聯網技術和智能移動終端的發展,人與人之間通過網絡進行交際的模式逐漸成為社交的重要組成部分。社交平臺提供的好友推薦方法,通常包括以下幾種:通過共同好友進行匹配,按照擁有共同好友的數量進行用戶信息推薦;通過身份信息(例如學校、年齡)進行匹配,按照身份信息的匹配程度進行用戶信息推薦;通過位置信息進行匹配,按照當前位置間的匹配程度進行用戶信息推薦;通過設定的興趣信息進行匹配,按照興趣信息的匹配程度進行用戶信息推薦。
在以上的好友推薦方法中,通過設定的興趣信息進行匹配,按照興趣信息的匹配程度進行用戶信息推薦,能夠向用戶推薦擁有共同興趣的其他用戶,從而更加符合用戶的社交需求。然而,這種好友推薦的方法往往通過用戶設定的表達興趣的詞匯定性匹配,對用戶的各個興趣的愛好程度缺乏衡量,導致用戶信息推送的準確度較低。
發明內容
本申請的目的在于提出一種改進的推送用戶信息的方法和裝置,來解決以上背景技術部分提到的技術問題。
一方面,本申請提供了一種推送用戶信息的方法,所述方法包括:獲取第一用戶的行為信息,其中,所述行為信息包括以下至少一項:搜索時輸入的搜索詞、搜索詞的輸入次數、所訪問頁面的頁面關鍵詞、所訪問頁面的停留時長、所訪問頁面的訪問次數;基于所述行為信息,生成所述第一用戶的興趣特征,其中,所述興趣特征包括興趣關鍵詞 以及各興趣關鍵詞的重要度系數;基于所述興趣特征,檢索出與所述第一用戶相匹配的第二用戶的用戶信息;將所述第二用戶的用戶信息推送給所述第一用戶。
在一些實施例中,當所述行為信息包括搜索時輸入的搜索詞和所訪問頁面的頁面關鍵詞時;所述基于所述行為信息,生成所述第一用戶的興趣特征包括:對搜索詞和頁面關鍵詞基于語義進行匯總,生成興趣關鍵詞。
在一些實施例中,當所述行為信息還包括搜索詞的輸入次數、所訪問頁面的停留時長和所訪問頁面的訪問次數時;所述基于所述行為信息,生成所述第一用戶的興趣特征還包括:基于所訪問頁面的訪問次數統計各頁面關鍵詞的出現次數;基于搜索詞的輸入次數、頁面關鍵詞的出現次數以及所訪問頁面的停留時長確定各興趣關鍵詞的重要度系數。
在一些實施例中,所述基于搜索詞的輸入次數、頁面關鍵詞的出現次數以及所訪問頁面的停留時長確定各興趣關鍵詞的重要度系數包括:獲取使用搜索詞進行搜索的搜索時間和對所訪問頁面進行訪問的訪問時間;分別計算所述搜索時間和訪問時間與當前時間的時間差;基于所述時間差、搜索詞的輸入次數、頁面關鍵詞的出現次數以及所訪問頁面的停留時長確定各興趣關鍵詞的重要度系數。
在一些實施例中,所述基于所述興趣特征,檢索出與所述第一用戶相匹配的第二用戶的用戶信息包括:檢索出符合以下條件之一的用戶的用戶信息作為第二用戶的用戶信息:超過預設個數的興趣關鍵詞與所述第一用戶的興趣關鍵詞相同的用戶;重要度系數最高的興趣關鍵詞與所述第一用戶的重要度系數最高的興趣關鍵詞一致的用戶;超過預設個數的興趣關鍵詞的重要度系數與所述第一用戶相應興趣關鍵詞的重要度系數一致的用戶。
在一些實施例中,所述將所述第二用戶的用戶信息推送給所述第一用戶包括:獲取與所述第一用戶相關聯的第三用戶的用戶信息;將所述第二用戶的用戶信息與所述第三用戶的用戶信息進行匹配;基于匹配結果,篩除與所述第三用戶相匹配的第二用戶的用戶信息;將未 篩除的第二用戶的用戶信息推送給所述第一用戶。
第二方面,本申請提供了一種推送用戶信息的裝置,所述裝置包括:獲取模塊,配置用于獲取第一用戶的行為信息,其中,所述行為信息包括以下至少一項:搜索時輸入的搜索詞、搜索詞的輸入次數、所訪問頁面的頁面關鍵詞、所訪問頁面的停留時長、所訪問頁面的訪問次數;生成模塊,配置用于基于所述行為信息,生成所述第一用戶的興趣特征,其中,所述興趣特征包括興趣關鍵詞以及各興趣關鍵詞的重要度系數;匹配模塊,配置用于基于所述興趣特征,檢索出與所述第一用戶相匹配的第二用戶的用戶信息;推送模塊,配置用于將所述第二用戶的用戶信息推送給所述第一用戶。
在一些實施例中,當所述行為信息包括搜索時輸入的搜索詞和所訪問頁面的頁面關鍵詞時;所述生成模塊包括關鍵詞生成單元,對搜索詞和頁面關鍵詞基于語義進行匯總,生成興趣關鍵詞。
在一些實施例中,當所述行為信息還包括搜索詞的輸入次數、所訪問頁面的停留時長和所訪問頁面的訪問次數時;所述生成模塊包括:統計單元,配置用于基于所訪問頁面的訪問次數統計頁面關鍵詞的出現次數;重要度系數生成單元,配置用于基于搜索詞的輸入次數、頁面關鍵詞的出現次數以及所訪問頁面的停留時長確定各興趣關鍵詞的重要度系數。
在一些實施例中,所述重要度系數生成單元包括:獲取子單元,配置用于獲取使用搜索詞進行搜索的搜索時間和對所訪問頁面進行訪問的訪問時間;計算子單元,配置用于分別計算所述搜索時間和訪問時間與當前時間的時間差;重要度系數生成子單元,配置用于基于所述時間差、搜索詞的輸入次數、頁面關鍵詞的出現次數以及所訪問頁面的停留時長確定各興趣關鍵詞的重要度系數。
在一些實施例中,所述匹配模塊檢索出符合以下條件之一的用戶的用戶信息作為第二用戶的用戶信息:超過預設個數的興趣關鍵詞與所述第一用戶的興趣關鍵詞相同的用戶;重要度系數最高的興趣關鍵詞與所述第一用戶的重要度系數最高的興趣關鍵詞一致的用戶;超過預設個數的興趣關鍵詞的重要度系數與所述第一用戶相應興趣關鍵詞 的重要度系數一致的用戶。
在一些實施例中,所述推送模塊包括:獲取單元,配置用于獲取與所述第一用戶相關的第三用戶的用戶信息;匹配單元,配置用于將所述第二用戶的用戶信息與所述第三用戶的用戶信息進行匹配;篩選單元,配置用于基于匹配結果,篩除與所述第三用戶相匹配的第二用戶的用戶信息;推送單元,配置用于將未篩除的所述第二用戶的用戶信息推送給所述第一用戶。
本申請提供的推送用戶信息的方法和裝置,通過獲取第一用戶的行為信息,接著生成出所述第一用戶的興趣特征,該興趣特征可以包括興趣關鍵詞以及各興趣關鍵詞的重要度系數,然后基于興趣特征,檢索出與第一用戶相匹配的第二用戶的用戶信息并推送給第一用戶,由于引入了衡量用戶對興趣的愛好程度的重要度系數,從而提高了用戶信息推送的準確度。
附圖說明
通過閱讀參照以下附圖所作的對非限制性實施例的詳細描述,本申請的其它特征、目的和優點將會變得更明顯:
圖1示出了可以應用本申請實施例的示例性系統架構;
圖2是根據本申請的推送用戶信息的方法的一個實施例的流程圖;
圖3是根據本申請的推送用戶信息的方法的實施例的效果示意圖;
圖4是根據本申請的一種推送用戶信息的方法的一個應用場景的示意圖;
圖5是根據本申請的推送用戶信息的方法的又一個實施例的流程圖;
圖6是根據本申請的推送用戶信息的裝置的一個實施例的結構示意圖。
具體實施方式
下面結合附圖和實施例對本申請作進一步的詳細說明。可以理解的是,此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋相關發明,而非對該發明的限定。另外還需要說明的是,為了便于描述,附圖中僅示出了與有關發明相關的部分。
需要說明的是,在不沖突的情況下,本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。下面將參考附圖并結合實施例來詳細說明本申請。
圖1示出了可以應用本申請實施例的示例性系統架構100。
如圖1所示,系統架構100可以包括終端設備101、102、103、104、網絡105和服務器106。網絡105用以在終端設備101、102、103、104和服務器106之間提供通信鏈路的介質。網絡105可以包括各種連接類型,例如有線、無線通信鏈路或者光纖電纜等等。
用戶110、120、130、140分別使用的終端設備101、102、103、104通過網絡105與服務器106交互,以接收或發送消息等。終端設備101、102、103、104上可以安裝有各種通訊客戶端應用,例如社交平臺應用、包含搜索引擎的應用、郵箱客戶端、即時通信工具等。服務器106可以獲取用戶110、120、130、140在終端設備101、102、103、104上進行操作的行為信息,并基于該行為信息生成用戶110、120、130、140的興趣特征,以向各個用戶推送給與其興趣特征相匹配的其他用戶的用戶信息。例如,服務器106檢索到用戶130、140的興趣特征與用戶110的興趣特征相匹配,則可以將用戶130、140的用戶信息推送給用戶110。
終端設備101、102、103、104可以是支持社交平臺應用和/或包含搜索引擎的應用安裝于其上的各種電子設備,包括但不限于智能手機、智能手表、平板電腦、個人數字助理、電子書閱讀器、MP3播放器(Moving Picture Experts Group Audio Layer III,動態影像專家壓縮標準音頻層面3)、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV,動態影像專家壓縮標準音頻層面4)播放器、膝上型便攜計算機和臺式計算機等等。
服務器106可以是提供各種服務的服務器。例如對終端設備101、 102、103、104上的社交平臺應用或社交平臺網站等提供支持的后臺服務器等。服務器可以對接收到的數據進行存儲、生成等處理,并將處理結果反饋給終端設備。
需要說明的是,本申請實施例所提供的推送用戶信息的方法可以由終端設備101、102、103、104執行全部步驟,也可以由服務器106執行部分步驟,推送用戶信息的裝置可以在終端設備101、102、103、104中設置全部模塊,也可以在服務器106中設置部分模塊。例如,在一些實施例中,獲取第一用戶的行為信息可以在服務器106中執行,也可以在終端設備101、102、103、104中執行。獲取模塊可以設置在服務器106中,也可以設置在終端設備101、102、103、104中。
應該理解,圖1中的終端設備、網絡和服務器的數目僅僅是示意性的。根據實現需要,可以具有任意數目的終端設備、網絡和服務器。
請參考圖2,其示出了推送用戶信息的方法的一個實施例的流程200。該推送用戶信息的方法,包括以下步驟:
步驟201,獲取第一用戶的行為信息。
在本實施例中,電子設備(例如圖1所示的終端設備或服務器)可以從本地或遠程地獲取第一用戶的行為信息。具體而言,當上述電子設備就是社交平臺應用所運行的或社交網站的網頁加載于其上的終端設備時,其可以直接從本地獲取上述行為信息;而當上述電子設備是對社交平臺應用或社交網站進行支持的后臺服務器時,其可以通過有線連接方式或者無線連接方式從終端設備獲取用戶的行為信息。上述無線連接方式包括但不限于3G/4G連接、WiFi連接、藍牙連接、WiMAX連接、Zigbee連接、UWB(ultra wideband)連接、以及其他現在已知或將來開發的無線連接方式。
這里,第一用戶可以是通過網絡社交平臺的用戶ID(Identity,身份標識號碼),例如用戶名、賬號、注冊序號等等表示的用戶。本領域技術人員可以理解,對于同一個社交平臺應用或社交網站,用戶ID具有唯一性,即一個用戶ID僅對應一個用戶。
其中,上述行為信息可以是用戶ID所登錄或所綁定的終端設備所接收到的操作信息和/或基于該操作信息的響應信息,例如可以包括但 不限于以下至少一項:搜索時輸入的搜索詞、搜索詞的輸入次數、所訪問頁面的頁面關鍵詞、所訪問頁面的停留時長、所訪問頁面的訪問次數、用戶設定的興趣信息等等。可選地,上述搜索詞可以是第一用戶通過社交平臺應用或社交網站進行搜索時的搜索詞,也可以是第一用戶使用其他包含搜索引擎的應用進行搜索時的搜索詞,本申請對此不做限定。
步驟202,基于行為信息,生成第一用戶的興趣特征。
在本實施例中,電子設備接著可以基于所獲取的行為信息,生成第一用戶的興趣特征。在這里,興趣特征是對用戶的行為信息進行抽象概括并通過一定形式(例如詞匯、數值等)表達的反映用戶行為傾向性的結果。興趣特征例如可以包括但不限于:興趣關鍵詞、各興趣關鍵詞的重要度系數,等等。其中,興趣關鍵詞可以是跟用戶的興趣相關的一個詞匯,例如乒乓球、山峰、景區等等。
其中,電子設備可以基于語義分析,將所獲取的行為信息中的搜索詞、頁面關鍵詞及其近義詞、同義詞作為興趣關鍵詞,例如,第一用戶搜索時輸入的搜索詞為籃球,電子設備可以將籃球作為第一用戶的興趣關鍵詞;電子設備還可以根據預先訓練的興趣分類模型,將所獲取的行為信息中的相關詞匯作為興趣關鍵詞,例如,第一用戶搜索時輸入的搜索詞為香山,電子設備可以將預先劃分的興趣分類模型中的山峰或爬山作為第一用戶的興趣關鍵詞。第一用戶對應的興趣關鍵詞可以為一個或多個。
其中,興趣關鍵詞的重要度系數可以用來表示一個興趣關鍵詞對于一個用戶的重要程度,或者用戶對一個興趣關鍵詞所代表的興趣項的愛好程度。在一些實現中,電子設備可以對不同的用戶分別建立重要度系數模型,將一個用戶對應的每個興趣關鍵詞在該用戶對應的所有興趣關鍵詞中的重要程度的比重作為興趣關鍵詞的重要度系數。舉例而言,如果電子設備分析得到一個用戶的所有興趣關鍵詞包括:爬山、踢毽、乒乓球、游泳、小說、汽車、編程,則通過數值(如:百分比、小數等等)表示這些興趣關鍵詞的重要度系數例如可以是:爬山3%、踢毽2%、乒乓球15%、游泳5%、小說5%、汽車20%、編程 50%。在另一些實現中,電子設備也可以對所有用戶建立同一個重要度系數模型,將所有用戶的興趣關鍵詞的重要程度用統一的計算標準計算的重要度系數來表示。此時,假如用戶一的興趣關鍵詞“汽車”對應的重要度系數為0.3,用戶二的興趣關鍵詞“汽車”對應的重要度系數也為0.3,則電子設備可以認為,“汽車”對于用戶一和用戶二對“汽車”具有相同的愛好程度。
作為示例,以下給出上述行為信息只包括搜索時輸入的搜索詞時,電子設備基于行為信息,生成第一用戶的興趣特征的一個實現方式。電子設備首先可以將第一用戶的歷史搜索詞基于語義分析或根據預先訓練的興趣分類模型進行分類從而生成第一用戶的興趣關鍵詞。例如第一用戶的歷史搜索詞包括:“游泳衣、泳衣、游泳圈、游泳帽、登山鞋、護目鏡、登山繩、巖石鞋”,則電子設備可以將這些搜索詞生成興趣關鍵詞“游泳”和“登山”,其中興趣關鍵詞“游泳”對應搜索詞“游泳衣、泳衣、游泳圈、游泳帽、護目鏡”等,興趣關鍵詞“登山”對應搜索詞“登山鞋、登山繩、巖石鞋”等。電子設備接著可以根據每個興趣關鍵詞對應的搜索詞的個數確定興趣關鍵詞的重要度系數。可選地,電子設備可以將對應的搜索詞的個數作為興趣關鍵詞的重要度系數,例如,興趣關鍵詞“游泳”對應搜索詞“游泳衣、泳衣、游泳圈、游泳帽、護目鏡”共5個,其對應的重要度系數可以為5,同理,興趣關鍵詞“登山”對應的重要度系數可以為3;電子設備還可以將對應的搜索詞的個數在所有搜索詞中的比重作為興趣關鍵詞的重要度系數,例如,興趣關鍵詞“游泳”對應的重要度系數可以為5/(5+3)=0.625,同理,興趣關鍵詞“游泳”對應的重要度系數可以為5/(5+3)=0.375。電子設備還可以使用任意可行的方法計算興趣關鍵詞的重要度系數,本申請對此不做限定。
可以理解的是,根據電子設備獲取的上述行為信息的不同,其生成興趣特征的方法也不完全相同,在此不再一一例舉。
步驟203,基于興趣特征,檢索出與第一用戶相匹配的第二用戶的用戶信息。
在本實施例中,電子設備接著可以根據興趣特征檢索出與第一用 戶相匹配的第二用戶的用戶信息。在這里,上述用戶信息可以包括但不限于以下至少一項:網絡社交平臺的用戶ID、用戶的興趣關鍵詞、用戶的登錄狀態(例如在線、離線、忙碌、隱身等),等等。本領域技術人員可以理解,第二用戶的興趣特征與第一用戶的興趣特征具有相同的計算或表示形式。
其中,電子設備對第一用戶的興趣特征與第二用戶的興趣特征的匹配,可以僅包括興趣關鍵詞的匹配,也可以包括興趣關鍵詞和重要度系數的同時匹配。在一些實現中,電子設備可以根據第一用戶的當前次搜索行為的行為信息分析得到的興趣特征匹配出第二用戶。例如,根據第一用戶當前輸入的搜索詞“泳衣”,電子設備生成該第一用戶當前的興趣關鍵詞為“游泳”,則可以匹配出用戶信息數據庫里興趣關鍵詞包括“游泳”的用戶作為第二用戶。在另一些實現中,電子設備可以根據第一用戶的歷史搜索行為的行為信息分析得到的興趣特征匹配出第二用戶。例如,根據第一用戶的歷史搜索行為的行為信息,電子設備分析得到該第一用戶的興趣關鍵詞包括“乒乓球”、“游泳”、“小說”、“汽車”,則可以匹配出用戶信息數據庫里興趣關鍵詞包括“乒乓球”、“游泳”、“小說”、“汽車”中至少一項的用戶作為第二用戶。
可以理解的是,電子設備可以從自身的用戶信息數據庫里檢索出第二用戶的用戶信息,也可以從遠程服務器(例如為社交平臺應用或社交網站提供支持的后臺服務器)的用戶信息數據庫里檢索出第二用戶的用戶信息。
步驟204,將第二用戶的用戶信息推送給第一用戶。
在本實施例中,電子設備接著可以將檢索到的第二用戶的用戶信息推送給第一用戶。在這里,電子設備可以直接將第二用戶的用戶信息呈現給第一用戶,也可以將第二用戶的用戶信息發送至第一用戶的用戶ID所登錄或綁定的終端設備以呈現給第一用戶。
可以理解的是,電子設備或終端設備將第二用戶的用戶信息呈現給第一用戶的方式可以有多種,例如列表顯示、窗口顯示、語音提示等等,本申請對此不做限定。可選地,在將第二用戶的用戶信息呈現給第一用戶的同時,電子設備或終端設備還可以給出選擇框,以供用 戶選擇添加或忽略所推送的用戶信息。
作為一個示例,圖3給出了通過本申請的推送用戶信息的方法的實施例推送用戶信息的示意。如圖3所示,在用戶張三(用戶名)登錄時,社交平臺應用(圖3中的即時通訊應用)的主對話框301顯示了用戶張三的登錄信息,同時,該社交平臺應用通過窗口302向張三推送了兩個用戶“李四1001”和“王五”的用戶信息。在圖3的示例中,窗口302顯示的所推送的用戶信息可以包括用戶名3021、興趣特征3022和選擇框3023。可選地,圖3中的選擇框3023包括“添加”按鈕和“忽略”按鈕,當用戶點擊“添加”按鈕時,可以添加所推送的用戶為好友,當用戶點擊“忽略”按鈕時,可以放棄添加所推送的用戶為好友。
在本實施例的一些可選實現方式中,當行為信息包括搜索時輸入的搜索詞和所訪問頁面的頁面關鍵詞時,步驟202中電子設備基于行為信息,生成第一用戶的興趣特征可以包括:對搜索詞和頁面關鍵詞基于語義進行匯總,生成興趣關鍵詞。可選地,電子設備可以通過自然語言處理系統,將搜索詞和頁面關鍵詞中語義相同、相近或相關的詞匯通過同一個表示興趣的詞語進行表示,以作為興趣關鍵詞。例如,一個用戶搜索時使用的搜索詞及所訪問頁面的頁面關鍵詞包括“游泳衣”、“泳衣”、“游泳圈”、“游泳帽”等等,則電子設備可以基于語義將這些詞匯總到“游泳”的興趣關鍵詞下。可選地,電子設備還可以根據各種搜索類網站(如購物類網站)中包含的分類訓練分類模型,根據分類模型將搜索詞和頁面關鍵詞生成興趣關鍵詞。例如用戶所訪問頁面的頁面關鍵詞包含“護目鏡”,該頁面關鍵詞“護目鏡”從語義上和“游泳”相差較大,但是在分類模型(如包含了購物類網站中的分類)中,“護目鏡”屬于“游泳裝備”分類下的關鍵詞,則電子設備可以根據“游泳裝備”將“護目鏡”生成興趣關鍵詞“游泳”。
在本實施例的一些可選實現方式中,行為信息除了包括搜索時輸入的搜索詞、所訪問頁面的頁面關鍵詞之外,還可以包括搜索詞的輸入次數、所訪問頁面的停留時長和所訪問頁面的訪問次數。這時,電子設備可以首先基于所訪問頁面的訪問次數統計同一頁面關鍵詞的出 現次數,然后基于搜索詞的輸入次數、頁面關鍵詞的出現次數以及所訪問頁面的停留時長確定各興趣關鍵詞的重要度系數。實踐中,電子設備可以將搜索詞的輸入次數和同一頁面關鍵詞的出現次數相加作為基于搜索詞和頁面關鍵詞生成的興趣關鍵詞的第一重要度基數,將所訪問頁面的停留時長作為興趣關鍵詞的第二重要度基數,然后將第一重要度基數和第二重要度基數加權(其中的權重可以根據經驗人工設定,也可以根據樣本集訓練獲得)求和作為興趣關鍵詞的重要度系數。例如,用戶搜索時輸入搜索詞“游泳衣”、“泳衣”、“游泳圈”的次數分別為1次、1次、3次,用戶所訪問的頁面中出現頁面關鍵詞“游泳帽”、“護目鏡”的次數分別為2次、4次,則電子設備可以將1+1+3+2+4=11作為興趣關鍵詞“游泳”的第一重要度基數。用戶在訪問出現頁面關鍵詞“游泳帽”、“護目鏡”的頁面時,所訪問的頁面個數為2個,停留時長分別為40秒、20秒,則可以將40+20=60作為興趣關鍵詞“游泳”的第二重要度基數。假設第一重要度基數的權重為0.005,第二重要度基數的權重是0.01/60,則電子設備確定該用戶的興趣關鍵詞“游泳”對應的重要度系數為11×0.005+60×0.01/60=0.065。
在本實施例的一些可選實現方式中,電子設備在確定興趣關鍵詞的重要度系數時,還可以獲取使用搜索詞進行搜索的搜索時間和對所訪問頁面進行訪問的訪問時間,并分別計算上述搜索時間和訪問時間與當前時間的時間差,然后基于該時間差、搜索詞的輸入次數、頁面關鍵詞的出現次數以及所訪問頁面的停留時長確定各興趣關鍵詞的重要度系數。這里,本領域技術人員可以理解,由于用戶的興趣可能隨著時間的變化而變化,比如用戶當前的興趣是游泳、打乒乓球,一年前的興趣可能是打牌、打籃球,所以電子設備在確定興趣關鍵詞的重要度系數時可以引入以當前時間為參考值的時間久遠度參數(例如上述的時間差),以更準確地獲取用戶當前的興趣特征。在一些實現中,電子設備可以預設一個時間段(例如3個月),并將搜索詞對應的搜索時間或頁面關鍵詞對應的訪問時間和當前時間的時間差與預設的該時間段相比較。其中,當上述時間差大于該預設的時間段時,搜索詞的輸入次數、頁面關鍵詞的出現次數及所訪問頁面的停留時長對應的權 重乘以一個較小的時間久遠度系數(例如是0.01),當上述時間差小于該預設的時間段時,搜索詞的輸入次數、頁面關鍵詞的出現次數及所訪問頁面的停留時長對應的權重乘以一個較大的時間久遠度系數(例如是1)。
在本實施例的一些可選實現方式中,電子設備可以檢索出超過預設個數(例如5個)的興趣關鍵詞與第一用戶的興趣關鍵詞相同的用戶的用戶信息作為與第一用戶相匹配的第二用戶的用戶信息。電子設備也可以檢索出重要度系數最高的興趣關鍵詞與第一用戶的重要度系數最高的興趣關鍵詞一致的用戶的用戶信息作為與第一用戶相匹配的第二用戶的用戶信息,例如第一用戶的重要度系數最高的興趣關鍵詞為“游泳”,則電子設備可以檢索出重要度系數最高的興趣關鍵詞為“游泳”的用戶的用戶信息。電子設備還可以檢索出超過預設個數(例如3個)的興趣關鍵詞的重要度系數與第一用戶相應興趣關鍵詞的重要度系數一致的用戶的用戶信息作為與第一用戶相匹配的第二用戶的用戶信息。例如,第一用戶的興趣關鍵詞及對應的重要度系數包括“爬山0.03、踢毽0.02、乒乓球0.15、游泳0.05、小說0.05、汽車0.2、編程0.5”,則電子設備可以將興趣關鍵詞及對應的重要度系數包括“編程0.5、乒乓球0.15、游泳0.05”、“爬山0.03、小說0.05、汽車0.2”或者“踢毽0.02、乒乓球0.15、游泳0.05”等等的用戶的用戶信息。可選地,電子設備還可以按照與第一用戶的興趣特征的匹配程度對第二用戶的用戶信息進行排序,獲取排列在最前的預設個數(例如5個)的第二用戶的用戶信息推送給第一用戶。
以下參見圖4,圖4是根據本實施例的推送用戶信息的方法的應用場景的一個示意圖,如圖4中的標號401所示,第一用戶首先在終端設備上登陸了社交平臺應用或者社交網站。接著,如標號402所示,第一用戶在該終端設備上的搜索引擎應用(如購物搜索引擎)里使用搜索詞“游泳衣”、“泳衣”、“游泳圈”等等進行了搜索并且打開的相關頁面的頁面關鍵詞包括“護目鏡”、“游泳帽”等詞匯。這時,可以得到第一用戶的興趣特征包括興趣關鍵詞“游泳”和興趣關鍵詞“游泳”對應的重要度系數(例如是0.065),如標號403所示。最后,如 標號404所示,可以根據興趣關鍵詞“游泳”和興趣關鍵詞“游泳”對應的重要度系數在數據庫中檢索,得到與第一用戶的興趣特征相匹配的第二用戶(如興趣特征包括興趣關鍵詞“游泳”的用戶)的用戶信息,并推送給上述第一用戶。
本申請的上述實施例提供的方法通過將用戶的行為信息生成興趣特征,并對不同用戶的興趣特征進行匹配,再將用戶信息推送給相匹配的其他用戶,實現了有針對性的信息推送,也提高了推送用戶信息的準確度。
應當注意,盡管在附圖中以特定順序描述了本申請方法的操作,但是,這并非要求或者暗示必須按照該特定順序來執行這些操作,或是必須執行全部所示的操作才能實現期望的結果。相反,流程圖中描繪的步驟可以改變執行順序。附加地或備選地,可以省略某些步驟,將多個步驟合并為一個步驟執行,和/或將一個步驟分解為多個步驟執行。例如,在本申請方法的某一次執行中,可以省略圖2示出的流程200的步驟201。
進一步參考圖5,其示出了推送用戶信息的方法的又一個實施例的流程500。該地圖顯示方法的流程500,包括以下步驟:
步驟501,獲取第一用戶的行為信息。
在本實施例中,電子設備(例如圖1所示的終端設備或服務器)可以從本地或遠程地獲取第一用戶的行為信息。其中,第一用戶可以是通過社交平臺的用戶ID(Identity,身份標識號碼),例如用戶名、賬號、注冊序號等等表示的用戶。
步驟502,基于行為信息,生成第一用戶的興趣特征。
在本實施例中,電子設備接著可以基于所獲取的行為信息,生成第一用戶的興趣特征。這里,興趣特征例如可以包括但不限于:興趣關鍵詞、各興趣關鍵詞的重要度系數,等等。其中,電子設備可以基于語義分析,將所獲取的行為信息中的搜索詞、頁面關鍵詞及其近義詞、同義詞作為興趣關鍵詞,還可以根據預先訓練的興趣分類模型,將所獲取的行為信息中的相關詞匯作為興趣關鍵詞。電子設備也可以通過興趣關鍵詞的重要度系數來表示一個興趣關鍵詞對于一個用戶的 重要程度,或者一個用戶對一個興趣關鍵詞所代表的興趣項的愛好程度。
步驟503,基于興趣特征,檢索出與第一用戶相匹配的第二用戶的用戶信息。
在本實施例中,電子設備接著可以根據興趣特征檢索出與第一用戶相匹配的第二用戶的用戶信息。在這里,上述用戶信息可以包括但不限于以下至少一項:網絡社交平臺的用戶ID、用戶的興趣關鍵詞,等等。其中,第二用戶的興趣特征與第一用戶的興趣特征具有相同的計算或表示形式。
步驟504,獲取與第一用戶相關的第三用戶的用戶信息。
在本實施例中,電子設備可以從本地或遠程地獲取與第一用戶相關的第三用戶的用戶信息。在這里,與第一用戶相關的第三用戶,可以是與第一用戶存在某種關系的用戶,例如可以是第一用戶在社交平臺應用中的好友用戶,也可以是第一用戶在社交平臺應用中屏蔽的用戶(如黑名單中的用戶),等等。第三用戶的用戶信息可以包括與用戶身份相關的信息,例如可以至少包括網絡社交平臺的用戶ID(可以是用戶名、賬號、注冊序號等等),還可以包括但不限于以下至少一項:用戶的興趣關鍵詞、登錄狀態(例如在線、離線、忙碌)等等。
步驟505,將第二用戶的用戶信息與第三用戶的用戶信息進行匹配。
在本實施例中,電子設備接著可以將第二用戶的用戶信息和與第一用戶相關的第三用戶的用戶信息進行匹配。在這里,電子設備可以將第二用戶和第三用戶通過用戶信息中的一些信息(例如身份信息)進行匹配,也可以通過用戶信息中的全部信息進行匹配。
步驟506,基于匹配結果,篩除與第三用戶相匹配的第二用戶的用戶信息。
在本步驟中,電子設備進一步可以通過第二用戶和第三用戶的用戶信息的匹配結果,對第二用戶進行篩選,并篩除與第三用戶相匹配的第二用戶的用戶信息。
值得說明的是,在實踐中,電子設備可以將用戶信息中的一些信 息(例如身份信息)相一致的第二用戶作為與第三用戶相匹配的第二用戶,也可以將用戶信息中的全部信息相一致的第二用戶作為與第三用戶相匹配的第二用戶。舉例而言,電子設備可以將已經是第一用戶在社交平臺應用中的好友的用戶和/或被第一用戶在社交平臺應用中屏蔽的用戶作為第三用戶,則當第二用戶的用戶ID與第三用戶的用戶ID一致時,可以將該用戶從第二用戶中篩除。可選地,電子設備還可以根據用戶的登錄狀態篩除部分第二用戶,例如,篩除離線或隱身狀態的第二用戶。
步驟507,將未篩除的第二用戶的用戶信息推送給第一用戶。
在本實施例中,電子設備接著可以將未篩除的第二用戶的用戶信息推送給第一用戶。在這里,電子設備可以直接將第二用戶的用戶信息呈現給第一用戶,也可以將第二用戶的用戶信息發送至第一用戶的用戶ID所登錄或綁定的終端設備以呈現給第一用戶。可選地,電子設備可以按照與第一用戶的匹配程度獲取排列在最前的預設個數(例如5個)的未篩除的第二用戶的用戶信息推送給第一用戶。
在本實施例中,上述實現流程中的步驟501、步驟502、步驟503和步驟507分別與前述實施例中的步驟201、步驟202、步驟203和步驟204基本相同,在此不再贅述。
從圖5中可以看出,與圖2對應的實施例不同的是,本實施例中的推送用戶信息的方法的流程500多出了獲取與第一用戶相關的第三用戶的用戶信息的步驟504、將第二用戶的用戶信息與第三用戶的用戶信息進行匹配的步驟505和基于匹配結果,篩除與第三用戶相匹配的第二用戶的用戶信息的步驟506。通過增加的步驟504、505和506,本實施例描述的方案可以從與第一用戶相匹配的第二用戶中篩除已經是第一用戶的社交平臺應用中的好友的用戶、在第一用戶的社交平臺應用中的黑名單中的用戶等,從而實現更加有效、更加個性化的用戶信息推送。
進一步參考圖6,作為對上述各圖所示方法的實現,本申請提供了一種推送用戶信息的裝置的一個實施例,該裝置實施例與圖2所示的方法實施例相對應,該裝置具體可以應用于電子設備中。
如圖6所示,本實施例所述的推送用戶信息的裝置600包括:獲取模塊601、生成模塊602、匹配模塊603和推送模塊604。其中,獲取模塊601配置用于獲取第一用戶的行為信息,其中,行為信息包括以下至少一項:搜索時輸入的搜索詞、搜索詞的輸入次數、所訪問頁面的頁面關鍵詞、所訪問頁面的停留時長、所訪問頁面的訪問次數;生成模塊602配置用于基于上述行為信息,生成第一用戶的興趣特征,其中,興趣特征包括興趣關鍵詞以及各興趣關鍵詞的重要度系數;匹配模塊603配置用于基于上述興趣特征,檢索出與第一用戶相匹配的第二用戶的用戶信息;推送模塊604配置用于將第二用戶的用戶信息推送給第一用戶。
在本實施例中,推送用戶信息的裝置600的獲取模塊601可以首先從本地或遠程地獲取第一用戶的行為信息。其中,第一用戶可以是通過社交平臺的用戶ID(Identity,身份標識號碼),例如用戶名、賬號、注冊序號等等表示的用戶。
在本實施例中,生成模塊602可以基于獲取模塊601獲取的行為信息,生成第一用戶的興趣特征。這里,興趣特征例如可以包括但不限于:興趣關鍵詞、各興趣關鍵詞的重要度系數,等等。
在本實施例中,匹配模塊603可以基于生成模塊602生成的興趣特征,檢索出與第一用戶相匹配的第二用戶的用戶信息。在這里,上述用戶信息可以包括但不限于以下至少一項:網絡社交平臺的用戶ID、用戶的興趣關鍵詞,等等。其中,第二用戶的興趣特征與第一用戶的興趣特征具有相同的計算或表示形式。
在本實施例中,推送模塊604可以將檢索到的第二用戶的用戶信息推送給第一用戶。在這里,電子設備可以直接將第二用戶的用戶信息呈現給第一用戶,也可以將第二用戶的用戶信息發送至第一用戶的用戶ID所登錄或綁定的終端設備以呈現給第一用戶。
在本實施例的一個可選實現方式中,生成模塊602可以包括關鍵詞生成單元(未示出),配置用于生成興趣關鍵詞,其中:當上述行為信息包括搜索時輸入的搜索詞和所訪問頁面的頁面關鍵詞時,關鍵詞生成單元可以對搜索詞和頁面關鍵詞基于語義進行匯總,生成興趣關 鍵詞。
在本實施例的一個可選實現方式中,當上述行為信息除了包括搜索時輸入的搜索詞、所訪問頁面的頁面關鍵詞之外,還包括搜索詞的輸入次數、所訪問頁面的停留時長和所訪問頁面的訪問次數時,生成模塊602可以包括:統計單元(未示出),配置用于基于所訪問頁面的訪問次數統計頁面關鍵詞的出現次數;重要度系數生成單元(未示出),配置用于基于搜索詞的輸入次數、頁面關鍵詞的出現次數以及所訪問頁面的停留時長生成各興趣關鍵詞的重要度系數。
在本實施例的一個可選實現方式中,當上述行為信息包括搜索時輸入的搜索詞、所訪問頁面的頁面關鍵詞、搜索詞的輸入次數、所訪問頁面的停留時長和所訪問頁面的訪問次數時,重要度系數生成單元(未示出)可以包括:獲取子單元(未示出),配置用于獲取使用搜索詞進行搜索的搜索時間和對所訪問頁面進行訪問的訪問時間;計算子單元(未示出),配置用于分別計算搜索時間和訪問時間與當前時間的時間差;重要度系數生成子單元(未示出),配置用于基于時間差、搜索詞的輸入次數、頁面關鍵詞的出現次數以及所訪問頁面的停留時長確定各興趣關鍵詞的重要度系數。
在本實施例的一個可選實現方式中,匹配模塊603可以檢索出符合以下條件之一的用戶的用戶信息作為與所述第一用戶相匹配的第二用戶的用戶信息:超過預設個數的興趣關鍵詞與第一用戶的興趣關鍵詞相同;重要度系數最高的興趣關鍵詞與第一用戶的重要度系數最高的興趣關鍵詞一致;超過預設個數的興趣關鍵詞的重要度系數與第一用戶相應興趣關鍵詞的重要度系數一致。
在本實施例的一個可選實現方式中,推送模塊604可以包括:獲取單元(未示出),配置用于獲取與第一用戶相關的第三用戶的用戶信息;匹配單元(未示出),配置用于將第二用戶的用戶信息與第三用戶的用戶信息進行匹配;篩選單元(未示出),配置用于基于匹配結果,篩除與第三用戶相匹配的第二用戶的用戶信息;推送單元(未示出),配置用于將未篩除的第二用戶的用戶信息推送給第一用戶。
本領域技術人員可以理解,上述推送用戶信息的裝置600還包括 一些其他公知結構,例如處理器、存儲器等,為了不必要地模糊本公開的實施例,這些公知的結構在圖6中未示出。
本申請實施例中所涉及到的單元可以通過軟件的方式實現,也可以通過硬件的方式來實現。所描述的模塊也可以設置在處理器中,例如,可以描述為:一種處理器包括獲取模塊,生成模塊,匹配模塊和推送模塊。其中,這些模塊的名稱在某種情況下并不構成對該模塊本身的限定,例如,獲取模塊還可以被描述為“配置用于獲取第一用戶的行為信息的模塊”。
作為另一方面,本申請還提供了一種計算機可讀存儲介質,該計算機可讀存儲介質可以是上述實施例中所述裝置中所包含的計算機可讀存儲介質;也可以是單獨存在,未裝配入終端中的計算機可讀存儲介質。所述計算機可讀存儲介質存儲有一個或者一個以上程序,所述程序被一個或者一個以上的處理器用來執行描述于本申請的推送用戶信息的方法。
以上描述僅為本申請的較佳實施例以及對所運用技術原理的說明。本領域技術人員應當理解,本申請中所涉及的發明范圍,并不限于上述技術特征的特定組合而成的技術方案,同時也應涵蓋在不脫離所述發明構思的情況下,由上述技術特征或其等同特征進行任意組合而形成的其它技術方案。例如上述特征與本申請中公開的(但不限于)具有類似功能的技術特征進行互相替換而形成的技術方案。

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