[发明专利]基于用户喜好的内容推荐方法及装置

说明书

技术类别

本发明涉及网络访问技术，具体涉及基于用户喜好的内容推荐方法及相应的基于用户喜好的内容推荐装置。

背景技术

随着互联网的发展，使用互联网的用户数急速增多，为用户提供内容服务的互联网网站数量也越来越多，为了更好地运营互联网网站以及服务互联网网站的用户，基于用户喜好的个性化信息（内容）推荐技术应运而生。具体来说，互联网网站运营者通过对大量的用户访问互联网网站的行为数据进行分析、统计，从而获取用户访问互联网网站的喜好信息，并基于用户访问互联网网站的喜好信息，在用户访问互联网网站时，向用户提供或推荐满足用户喜好的个性化信息，以提升用户的业务体验。其中，用户访问互联网网站的行为数据，即用户行为数据可以包括：用户浏览过的网页信息、用户搜索过的关键词信息、用户发表的微博信息、用户发表的博客（blog）信息以及用户购买的商品信息等。

由于基于用户喜好的个性化内容推荐技术能够使网络侧的互联网网站向用户下发符合用户喜好的信息，因此，可以有效提高互联网网站的点击量和阅读量，成为互联网网站运营者研发的热点技术。其中，如何准确、及时地获取用户喜好信息以提升推荐效率是基于用户喜好的个性化内容推荐技术中的一个非常重要的环节。

目前，基于用户喜好的个性化内容推荐的具体实现方式通常为：互联网网站通过写入格式统一的日志文件，用以记录各用户行为数据，然后，按照预先设置的记录时间周期，对写入的日志文件进行合并，分析合并的日志文件的脚本并进行相关加权计算，得到记录时间周期内的各用户行为数据统计结果，例如，在记录时间周期内，对用户浏览过的网页信息、用户搜索过的关键词信息以及用户购买的商品信息进行相关加权计算，并按照加权结果进行排序，得到排序的用户行为数据统计结果，在用户后续进行互联网访问时，截取一个或多个排序的用户行为数据统计结果对应的内容，例如网页信息，向用户推荐，这样，由于是基于用户喜好进行加权计算，推荐的用户行为数据统计结果（个性化信息）对应的内容是用户需要访问的信息的概率较大，从而使得用户可以直接从推荐的用户行为数据统计结果中进行选取，并点击相应链接进入访问，从而节约用户访问时间。

以下举一具体例子，对现有基于用户喜好的个性化内容推荐进行说明。假设在某一记录时间周期内，用户进行了一次或多次的网页A以及网页B浏览，多次的关键词C搜索，一次或多次购买商品D以及商品E，假设进行相关加权计算后，得到排序的用户行为数据统计结果为：网页A、关键词C、商品E、网页B以及商品D。则在用户进行互联网访问时，如果设置向用户推荐四条个性化信息，则向用户展示网页A、关键词C、商品E以及网页B，如果用户需要浏览网页B，则可以通过直接点击展示的网页B对应的链接，从而进行网页B访问。

发明人在实现本发明过程中发现，现有的基于用户喜好的个性化内容推荐的实现方式，易产生推荐效率较低现象，下面举具体的例子进行说明，例如，在用户进行互联网访问时，推荐的是基于记录时间周期内用户喜好生成的个性化推荐信息，而该基于历史的个性化推荐信息并不能最大限度适合用户当前的访问需求，如用户当前访问的网页为购买商品的网页，而基于历史的个性化推荐信息，由于商品信息对应的排序结果靠后，未能显示在弹窗中；再例如，用户当前访问的网页为搜索页面，而基于历史的个性化推荐信息，用户的搜索关键词未能显示在弹窗中。这样，使得向用户推荐的个性化信息的推荐效率较低，从而影响了用户的业务体验。

发明内容

本发明的目的在于，克服现有的用户兴趣发现方式所存在的技术问题，提供一种，所要解决的技术问题是，进一步提升推荐效率。

本发明的目的以及解决其技术问题可以采用以下的技术方案来实现。

依据本发明提出的一种基于用户喜好的内容推荐方法，其中，所述方法包括：

采集任一用户的行为数据，针对采集的用户的行为数据进行特征词提取，将提取的特征词与预先设置的类别实体词库分别进行匹配，构建该用户的行为数据所对应的类别和/或实体词所构成的喜好话题库，类别实体词库中存储预先设置的类别和实体词；

根据用户的行为数据对应的多维度属性信息，对该用户的喜好话题库中的类别和/或实体词进行排序，得到该用户的喜好话题排序库；

在向用户展示之前，查询预先设置的推荐内容库，预取与喜好话题排序库中排序的类别和/或实体词相匹配的排序推荐内容；

在用户提出访问请求时，提取用户当前访问网络场景，从排序推荐内容中，提取与用户当前访问网络场景相匹配的推荐内容供展示使用。

依据本发明实施例提供的一种基于用户喜好的内容推荐装置，其中，该装置包括：