专利名称：信息推荐方法、推荐引擎及网络系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种信息推荐方法、推荐引擎及网络系统。
背景技术：
互联网技术的迅猛发展将人们带入了信息爆炸的时代，在带给人们丰富信息的同时，也大大增加了用户发现自己感兴趣的信息的难度，导致了信息过载问题。推荐技术是解决信息过载的重要方法之一。推荐系统泛指一切提供个性化推荐或以个性化的方式引导用户发现有趣并且有用的信息的系统，其解决的问题是代替用户评估其从未看过的产品，这些产品包括书籍、电影、网页、饭店、音乐、图片、商品等等。目前，在生成推荐信息时，大都采用统计的方法，即通过统计数据库中的全部或者部分用户行为记录得出用户行为记录之间的相关性来生成推荐信息。可以看出，现有技术基于统计方法生成的推荐信息对单独每个用户的针对性不强。
发明内容
本发明的实施例提供一种信息推荐方法、装置及网络系统，基于社交关系、用户好友的行为记录及用户的行为生成推荐信息，生成的推荐信息的针对性更强，能增强用户体验。本发明的实施例采用如下技术方案—种信息推荐方法，包括从具有社交关系的数据源获取用户好友列表；从用户行为数据库获取所述用户好友列表中好友的行为记录；根据所述用户好友列表中好友的行为记录及用户的当前行为信息生成与用户当前行为匹配的推荐信息；向应用网站发送所述推荐信息。一种推荐引擎，包括好友列表获取单元，用于从具有社交关系的数据源获取用户好友列表；好友行为记录获取单元，用于从用户行为数据库获取所述用户好友列表中好友的行为记录；推荐信息生成单元，用于根据所述用户好友列表中好友的行为记录及所述用户的当前行为信息生成与用户当前行为匹配的推荐信息；推荐信息发送单元，用于向所述应用网站发送所述推荐信息。一种网络系统，包括推荐引擎，用于从具有社交关系的数据源获取用户好友列表；从用户行为数据库获取所述用户好友列表中好友的行为记录；根据所述用户好友列表中好友的行为记录及用户的当前行为信息生成与用户当前行为匹配的推荐信息；向应用网站发送所述推荐信息；
具有社交关系的数据源，用于接收所述推荐引擎发送的获取所述用户好友列表的请求消息，并向所述推荐引擎发送所述用户好友列表。采用上述技术方案，在向用户推荐信息时，可以基于社交关系、根据用户好友的行为记录生成推荐信息，生成的推荐信息的针对性更强，能增强用户体验。
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附
图。
图1为本发明实施 歹的示意图2为本发明实施 歹1提供的信息推荐方法的流程图3为本发明实施 歹2提供的推荐引擎的结构图4为本发明实施 歹3提供的网络系统的结构图5为本发明实施 歹4提供的信息推荐方法的流程图6为本发明实施 歹4提供的信息推荐方法中应用举例的示意图
图7为本发明实施 歹5提供的信息推荐方法的流程图8为本发明实施 歹5提供的信息推荐方法中应用举例的示意图
图9为本发明实施 歹6提供的网络系统的结构图10为本发明实施例7提供的网络系统的结构图。
具体实施例方式为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本发明实施例所称的“具有社交关系的数据源”可以是社交网络、微博、即时通信群等；所称的应用网站可以是电影网站、音乐网站等。请参见图1，其为本发明实施例的示意图，图中不同领域的应用网站，例如购物应用网站，音乐应用网站，新闻应用网站等，为用户提供不同领域的服务。用户行为数据库，用于存储用户在不同领域应用中的行为信息。具体地，用户行为指用户在应用网站中的相关操作，例如浏览某新闻，浏览某商品信息，试听某音乐，下载某音乐，观看某电影，为某电影评分，为某书籍撰写书评等。不同领域的应用网站通过共享用户的行为信息，可以在更全面更丰富的用户信息的基础上进行推荐，从而可以共同提高推荐的质量，例如不同领域的应用网站之间可以通过应用网站联盟的方式进行合作来共享用户信息。推荐引擎，用于根据用户的社交关系信息(如用户好友列表)，获取与用户具有社交关系的其他用户的行为记录，从这些行为记录中分析得到与用户的当前行为相关的行为记录，生成推荐信息。具有社交关系的数据源，比如社交网站，用于提供用户的社交关系信息(如用户好友列表)。具体地，该具有社交关系的数据源(如社交网站)与该推荐引擎合作，在用户隐私设置允许的情况下，向推荐引擎公开用户的社交关系信息。实施例1本发明实施例提供的信息推荐方法，如图2所示，包括201、从具有社交关系的数据源获取用户好友列表；202、从用户行为数据库获取所述用户好友列表中好友的行为记录；203、根据所述用户好友列表中好友的行为记录及用户的当前行为信息生成与用户当前行为匹配的推荐信息；204、向应用网站发送所述推荐信息。采用上述技术方案，在向用户推荐信息时，可以基于社交关系、根据用户好友的行为记录，生成推荐信息；根据用户好友的行为记录生成的推荐信息针对性更强，能增强用户体验。实施例2本发明实施例提供的推荐引擎，具体形态可以是服务器等，如图3所示，包括好友列表获取单元301、好友行为记录获取单元302、推荐信息生成单元303、推荐信息发送单元304。其中好友列表获取单元301，用于从具有社交关系的数据源获取用户好友列表；本实施例中具有社交关系的数据源具体可以为社交网站等。好友行为记录获取单元302，用于从用户行为数据库获取所述用户好友列表中好友的行为记录；推荐信息生成单元303，用于根据所述用户好友列表中好友的行为记录及所述用户的当前行为信息生成与用户当前行为匹配的推荐信息；推荐信息发送单元304，用于向所述应用网站发送所述推荐信息。采用上述技术方案，在向用户推荐信息时，可以基于社交关系、根据用户好友的行为记录，生成推荐信息；根据用户好友的行为记录生成的推荐信息针对性更强，能增强用户体验。实施例3本发明实施例提供的网络系统，如图4所示，包括应用网站401、推荐引擎402、具有社交关系的数据源403、用户行为数据库404。应用网站401，用于向推荐引擎发送获取推荐信息的请求消息后，接收所述推荐引擎发送的所述推荐信息，并向用户显示所述推荐信息。推荐引擎402，用于从具有社交关系的数据源获取用户好友列表；从用户行为数据库获取所述用户好友列表中好友的行为记录；根据所述用户好友列表中好友的行为记录及用户的当前行为信息生成与用户当前行为匹配的推荐信息；向应用网站发送所述推荐信肩、ο具有社交关系的数据源403，用于接收所述推荐引擎发送的获取所述用户好友列表的请求消息，并向所述推荐引擎发送所述用户好友列表。本实施例中具有社交关系的数据源具体可以为社交网站等。用户行为数据库404，用于接收所述推荐引擎发送的获取所述用户好友列表中好友的行为记录的请求信息，并向所述推荐引擎发送所述用户好友列表中好友的行为记录; 存储具有社交关系的数据源社用户的行为记录。具体地，所述推荐引擎可以是一个独立的实体，比如服务器等，也可以集成到应用网站中；所述用户行为数据库是一个独立的实体，比如服务器等。采用上述技术方案，在向用户推荐信息时，可以基于社交关系、根据用户好友的行为记录，生成推荐信息；根据用户好友的行为记录生成的推荐信息针对性更强，能增强用户体验。实施例4本实施例中具有社交关系的数据源具体可以为社交网站等，如图5所示，本发明实施例提供的信息推荐方法，包括501、应用网站检测到来自用户的获取推荐信息触发事件。具体地，来自用户的获取推荐信息触发事件包括用户登录所述应用网站、用户浏 id某fe息等。502、所述应用网站向推荐引擎发送获取推荐信息的请求消息。具体地，所述请求消息携带了用户的当前行为信息，及所述用户在至少一个社交网站的身份验证消息，所述用户当前的行为信息。进一步，为了通过唯一的身份标识识别不同应用网站中的同一位用户，以便于将其在不同领域应用中的行为记录进行关联，推荐引擎中采用用户的具有社交关系的数据源 (如社交网站)通行证作为在该推荐引擎的通行证，即用户通过其社交网络帐号和密码使用各领域应用提供的服务。进一步，新用户在注册各领域应用(如网站)时，需提供其具有社交关系的数据源 (如社交网站)帐号，并且需要通过该具有社交关系的数据源(如社交网站)对该用户的身份进行验证，确认该用户是否是该具有社交关系的数据源(如社交网站)帐号的所有人。 除此之外，若该推荐引擎与多个具有社交关系的数据源(如社交网站)进行合作，那么用户可以将多个具有社交关系的数据源(如社交网站)的帐号与各领域应用(如网站)进行绑定，数据库中的用户具有社交关系的数据源(如社交网站)帐号关联信息如下表所示
用户id社交网站名称帐号0001XXXxxx@xxx0001XXXxxx@xxx0002XXXxxx@xxx0003XXXxxx@xxx0003XXXxxx@xxx
权利要求
1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括从具有社交关系的数据源获取用户好友列表； 从用户行为数据库获取所述用户好友列表中好友的行为记录； 根据所述用户好友列表中好友的行为记录及用户的当前行为信息生成与用户当前行为匹配的推荐信息；向应用网站发送所述推荐信息。
2.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述从具有社交关系的数据源获取用户好友列表之前包括接收应用网站发送的获取推荐信息的请求消息，所述请求消息携带了用户的当前行为信息；或者向具有社交关系的数据源订阅所述用户好友列表。
3.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述从具有社交关系的数据源获取用户好友列表包括向至少一个具有社交关系的数据源发送获取所述用户好友列表的请求消息，所述请求消息携带用户在至少一个具有社交关系的数据源的身份验证信息；接收所述至少一个所述具有社交关系的数据源返回的用户好友列表。
4.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述从具有社交关系的数据源获取用户好友列表还包括接收所述至少一个具有社交关系的数据源在所述用户好友列表发生变动时，主动发送的用户好友列表变动通知，根据变动通知更新用户好友列表。
5.根据权利要求3或4所述的信息推荐方法，其特征在于，若所述用户好友列表中有重复的好友，则保留其中一个重复的好友，删除其他重复的好友。
6.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述从用户行为数据库获取所述用户好友列表中好友的行为记录包括向用户行为数据库发送获取所述用户好友列表中好友的行为记录的请求信息，所述请求信息携带所述用户好友列表；接收所述用户行为数据库返回的所述用户好友列表中好友的行为记录。
7.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户好友列表中好友的行为记录及用户的当前行为信息生成与用户当前行为匹配的推荐信息包括从所述用户好友列表中好友的行为记录中，筛选出与用户当前行为记录相匹配的目标好友的行为记录，再利用目标好友的行为记录生成推荐信息。
8.根据权利要求7所述的信息推荐方法，其特征在于，所述从所述用户好友列表中好友的行为记录中，筛选出与用户当前行为记录相匹配的目标好友行为记录，再利用目标好友的行为记录生成推荐信息包括用户设定优先生成特定好友的行为记录； 用户设定在特定时间段内好友的行为记录。
9.一种推荐引擎，其特征在于，包括好友列表获取单元，用于从具有社交关系的数据源获取用户好友列表； 好友行为记录获取单元，用于从用户行为数据库获取所述用户好友列表中好友的行为记录；推荐信息生成单元，用于根据所述用户好友列表中好友的行为记录及所述用户的当前行为信息生成与用户当前行为匹配的推荐信息；推荐信息发送单元，用于向所述应用网站发送所述推荐信息。
10.根据权利要求9所述的推荐引擎，其特征在于，所述推荐引擎还包括请求消息接收单元，用于接收应用网站发送的获取推荐信息的请求消息，所述请求消息携带用户的当前行为信息；好友列表订阅单元，用于向所述具有社交关系的数据源订阅所述用户好友列表。
11.根据权利要求9所述的推荐引擎，其特征在于，所述好友列表获取单元包括好友列表请求消息发送模块，用于向至少一个具有社交关系的数据源发送获取所述用户好友列表的请求消息，所述请求消息携带用户在至少一个具有社交关系的数据源的身份验证信息；好友列表接收模块，用于接收至少一个所述具有社交关系的数据源返回的所述用户好友列表。
12.根据权利要求9所述的推荐引擎，其特征在于，所述好友列表获取单元还包括 变动通知接收模块，用于接收所述至少一个具有社交关系的数据源在所述用户好友列表发生变动时，主动发送的用户好友列表变动通知，根据变动通知更新用户好友列表。
13.根据权利要求11或12所述的推荐引擎，其特征在于，还包括去重单元，用于当所述用户好友列表中有重复的好友时，保留其中一个重复的好友，删除其他重复的好友。
14.根据权利要求9所述的推荐引擎，其特征在于，所述好友行为记录获取单元还包括获取行为记录请求发送模块，用于向用户行为数据库发送获取所述用户好友列表中好友的行为记录的请求信息，所述请求信息携带了所述用户好友列表；行为记录接收模块，用于接收所述用户行为数据库返回的所述用户好友列表中好友的行为记录。
15.根据权利要求9所述的推荐引擎，其特征在于，所述推荐信息生成单元具体用于 从所述用户好友列表中好友的行为记录中，筛选出与用户当前行为记录相匹配的目标好友行为记录，利用目标好友的行为记录生成推荐信息。
16.一种网络系统，其特征在于，包括推荐引擎，用于从具有社交关系的数据源获取用户好友列表；从用户行为数据库获取所述用户好友列表中好友的行为记录；根据所述用户好友列表中好友的行为记录及用户的当前行为信息生成与用户当前行为匹配的推荐信息；向应用网站发送所述推荐信息；具有社交关系的数据源，用于接收所述推荐引擎发送的获取所述用户好友列表的请求消息，向所述推荐引擎发送所述用户好友列表。
17.根据权利要求16所述的网络系统，其特征在于，还包括应用网站，用于向推荐引擎发送获取推荐信息的请求消息后，接收所述推荐引擎发送的所述推荐信息，并向用户显示所述推荐信息；用户行为数据库，用于接收所述推荐引擎发送的获取所述用户好友列表中好友的行为记录的请求信息，并向所述推荐引擎发送所述用户好友列表中好友的行为记录；以及存储所述具有社交关系的数据源用户的行为记录。
全文摘要
本发明实施例公开了一种信息推荐方法、推荐引擎及网络系统，该方法包括从具有社交关系的数据源获取用户好友列表；从用户行为数据库获取所述用户好友列表中好友的行为记录；根据所述用户好友列表中好友的行为记录及所述用户的当前行为信息生成与用户当前行为匹配的推荐信息；向所述应用网站发送所述推荐信息。采用本发明实施例，在向用户推荐信息时，可以基于社交关系、根据用户好友的行为记录，生成推荐信息；根据用户好友的行为记录生成的推荐信息针对性更强，能增强用户体验。
文档编号G06F17/30GK102317941SQ201180001170
公开日2012年1月11日 申请日期2011年7月30日 优先权日2011年7月30日
发明者邓蓉 申请人:华为技术有限公司