[发明专利]一种推荐项的推送方法、系统及推荐服务器

说明书

技术领域

本发明涉及业务支撑领域，尤其涉及一种推荐项的推送方法、系统及推荐服务器。

背景技术

随着电子商务、社交媒体网站的兴起，推荐技术已经被广泛应用到淘宝、豆瓣、谷歌新闻、亚马逊、大众点评网等诸多热门的应用中。传统的推荐系统主要分为两类：基于内容的推荐系统与协同过滤系统。在基于内容的推荐系统中，输入数据被处理为一个个用户简档，每一个用户简档一般表示为一个特征矢量，推荐候选信息被进行类似的处理，然后与目标用户的简档进行相似度计算，最接近用户简档的候选信息作为推荐项被推送给用户。在协同过滤系统中，用户行为数据被用于计算用户之间或推荐候选信息之间的相似度，推荐结果根据这种相似性进一步加权后得出。

在一个典型的基于社交网络的推荐中，用户能够将自身喜好的推荐项发送给社交网络中的其它用户并且从其它用户处接收由其他用户推送的推荐项，然而，由于社交网络构成的复杂性，某个用户的好友可能对他所推送的推荐项并不感兴趣，同时，某个用户也会接收大量自身并不感兴趣的推荐项，造成了推荐资源的浪费，也降低了推荐项被采纳的成功率；并且当用户从一个好友那里反复收到推荐项后，采纳推荐项的可能性也会逐渐降低，使得整体的推荐项被采纳的成功率降低。

发明内容

本发明实施例提供了一种推荐项的推送方法、系统及推荐服务器，用以解决现有的推送方法造成推荐资源的浪费以及推荐项被采纳的成功率不高的问题。

本发明实施例提供的一种推荐项的推送方法，包括：

在确定当前用户的操作触发推荐事件时，根据所述当前用户的标识获取所述当前用户的好友列表；

根据所述当前用户对当前待推荐项的推荐策略以及所述好友列表中各目标用户对当前待推荐项的接收策略，产生候选目标用户列表；

将所述候选目标用户列表呈现给所述当前用户，接收所述当前用户根据所述候选目标用户列表确定并返回的目标用户列表；

根据所述当前用户发送的确认发送推荐的指令，向所述目标用户列表中各目标用户推送所述当前待推荐项。

本发明实施例提供的一种推荐服务器，包括：

获取模块，用于在确定当前用户的操作触发推荐事件时，根据所述当前用户的标识获取所述当前用户的好友列表；

计算模块，用于根据所述当前用户对当前待推荐项的推荐策略以及所述好友列表中各目标用户对当前待推荐项的接收策略，产生候选目标用户列表；

确认模块，用于将所述候选目标用户列表呈现给所述当前用户，接收所述当前用户根据所述候选目标用户列表确定并返回的目标用户列表；

推荐模块，用于根据所述当前用户发送的确认发送推荐的指令，向所述目标用户列表中各目标用户推送所述当前待推荐项。

本发明实施例提供的一种推荐项的推送系统，包括：推荐服务器、业务服务器和信息发布平台服务器；

所述推荐服务器，用于在确定当前用户的操作触发推荐事件时，根据所述当前用户的标识获取所述当前用户的好友列表；根据所述当前用户对当前待推荐项的推荐策略以及所述好友列表中各目标用户对当前待推荐项的接收策略，产生候选目标用户列表；将所述候选目标用户列表呈现给所述当前用户，接收所述当前用户根据所述候选目标用户列表确定并返回的目标用户列表；根据所述当前用户发送的确认发送推荐的指令，向所述目标用户列表中各目标用户推送所述当前待推荐项；

所述业务服务器，用于提供用户的好友信息和推荐项信息；

所述信息发布平台服务器，用于将所述推荐服务器推送的当前待推荐项发布到目标用户的接收平台。

本发明实施例的有益效果包括：

本发明实施例提供的一种推荐项的推送方法、系统及推荐服务器，在确定当前用户的操作触发推荐事件时，根据当前用户对当前待推荐项的推荐策略以及当前用户的好友列表中各目标用户对当前待推荐项的接收策略，产生候选目标用户列表；在接收到当前用户根据候选目标用户列表确定并返回的目标用户列表后，向目标用户列表中各目标用户推荐当前待推荐项。本发明实施例提供的推荐项的推送方法在产生当前待推荐项的目标用户列表时，综合参考了当前用户和目标用户之间的推荐策略和接收策略，筛选出适合当前待推荐项的目标用户，并且最终经由当前用户确认目标用户列表中的各目标用户，对于发送推荐项的当前用户来说，可以减少向采纳几率低的目标用户推送推荐项，节约了推荐资源，并且在提高推荐项被采纳的成功率的基础上，增加了当前用户推送的灵活性；对于被推送的目标用户来说，避免了接收大量不感兴趣的推荐项，节约了推荐资源，提高了对当前待推荐项的采纳的几率。

附图说明