推荐方法及装置与流程

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种推荐方法及装置。

背景技术：

随着互联网技术的发展，基于互联网的应用越来越多。越来越多的应用开始关注推荐技术，并通过推荐技术提升服务质量，增加用户数量。

以电子商务领域的应用为例，一般是根据用户之前浏览、购买、搜索、评价等行为识别用户的历史兴趣点；基于用户的历史兴趣点，从定位位置召回的商户中，确定用户感兴趣的商户；当用户进行搜索、点击等操作时，将提前确定好的商户推荐给用户。这种推荐方式能够及时了解用户需求，高效、准确的向用户推荐兴趣商户，可以极大地提升用户体验，从而留住用户。

技术实现要素：

基于用户之前浏览、购买、搜索、评价等行为，识别用户的历史兴趣点，基于用户的历史兴趣点向用户推荐商户，一定程度上可以了解用户需求，高效、准确的向用户推荐兴趣商户，有利于提升用户体验。但是，在实际使用这种推荐方式的过程中，经常发生用户并未浏览或点击所推荐商户的情况，这说明所推荐商户不满足用户当前需求，推荐效果不理想，用户体验较差，由此可见，推荐方式有待进一步改进。

对于上述用户未浏览或点击所推荐商户的情况，本申请发明人进行了分析研究，发现：上述情况出现时，用户的位置一般发生了变化。基于该线索，本申请发明人做了进一步分析发现：上述情况出现时，用户的位置一般发生了变化，但用户位置发生变化时不一定会出现上述情况，于是推出：用户位置变化只是表象，并不是真正导致出现上述情况的原因。

基于上述分析结果，本申请发明人对上述情况出现时的位置变化做了更深入的研究，发现：这些位置变化并不是简单的位置变化，而是用户之所以处于这些位置的场景不一样了，为便于描述将用户处于某位置的场景称为区域场景。由此可见，区域场景也会影响用户感兴趣的商户。例如，用户在公司上班时，更为偏向快餐，但当用户到某地旅游，可能对当地特色饮食更感兴趣，如果按照用户的历史兴趣，向用户推荐快餐，显然不再符合用户当时的需求。

基于上述发现，本申请发明人提供一种改进后的推荐方案，主要原理是：同时结合用户的历史兴趣点、定位位置以及定位位置关联的区域场景，向用户推荐内容，以便向用户推荐更加符合用户需求的内容，提高推荐效果，提高用户体验度。

基于上述，本申请一实施例提供一种推荐方法，包括：

响应于推荐触发事件，获取所述推荐触发事件对应用户的历史兴趣点、定位位置以及所述定位位置关联的区域场景；

根据所述用户的历史兴趣点、所述定位位置以及所述定位位置关联的区域场景，确定至少一个推荐内容以及所述至少一个推荐内容之间的推荐顺序；

以所述至少一个推荐内容之间的推荐顺序，向所述用户推荐所述至少一个推荐内容。

在一可选实施方式中，所述定位位置关联的区域场景的获取步骤，包括：获取所述定位位置对应的场景标注数据或至少一种非场景标注数据；根据所述场景标注数据或至少一种非场景标注数据，识别所述定位位置关联的区域场景。

可选地，所述至少一种非场景标注数据包括：所述定位位置所属区域的类型、所述用户在所述定位位置所属区域的驻留时间、所述用户在所述定位位置所属区域的活动范围、所述用户在所述定位位置使用的无线信号标识和/或当前时间特征。

在一可选实施方式中，所述定位位置关联的区域场景的识别步骤，包括：

对于所述用户在定位位置的驻留时间符合在家时的时间规律，所述定位位置所属区域的类型为公寓/住宅区，且所述用户在所述定位位置使用的无线信号标识与所述用户在多个周末使用的无线信号标识相同的情况，确定所述定位位置关联的区域场景为在家；

对于所述用户在定位位置的驻留时间符合在公司时的时间规律，所述定位位置所属区域的类型为商业区/其它非住宅区，且所述用户在所述定位位置使用的无线信号标识与所述用户在工作日时间使用的无线信号标识相同的情况，确定所述定位位置关联的区域场景为在公司；

对于所述当前时间属于节假日，所述定位位置属于其它城市且其类型为公寓/住宅区，且所述用户在所述定位位置使用的无线信号标识与之前常用的无线信号标识不相同的情况，确定所述定位位置关联的区域场景为探亲；

对于所述定位位置所属区域的类型为旅游区域，所述用户在所述定位位置所属区域的各景点内活动，所述用户在所述定位位置使用的无线信号标识与之前常用的无线信号标识不相同，所述用户在所述定位位置所属区域的驻留时间符合旅游时的时间规律的情况，确定所述定位位置关联的区域场景为旅游；

对于其它情况，确定所述定位位置关联的区域场景为出差。

在一可选实施方式中，所述至少一个推荐内容以及所述至少一个推荐内容之间的推荐顺序的确定步骤，包括：根据所述用户的历史兴趣点和所述定位位置，获取至少一个候选内容；从所述至少一个候选内容中，选择与所述定位位置关联的区域场景相匹配的所述至少一个推荐内容；根据所述至少一个推荐内容与所述定位位置关联的区域场景的匹配度，确定所述至少一个推荐内容之间的推荐顺序。

在一可选实施方式中，所述至少一个推荐内容以及所述至少一个推荐内容之间的推荐顺序的确定步骤，包括：根据所述定位位置和所述定位位置关联的区域场景，获取至少一个候选内容；根据所述用户的历史兴趣点，从所述至少一个候选内容中，选择所述至少一个推荐内容；根据所述至少一个推荐内容与所述定位位置关联的区域场景的匹配度，确定所述至少一个推荐内容之间的推荐顺序。

在一可选实施方式中，所述方法还包括：响应于所述用户关联于所述至少一个推荐内容的操作，根据所述操作产生的日志数据和所述定位位置关联的区域场景，更新所述至少一个推荐内容。

在一可选实施方式中，所述至少一个推荐内容的更新步骤，包括：根据所述日志数据和所述定位位置关联的区域场景，获取至少一个新推荐内容以及所述至少一个新推荐内容之间的推荐顺序；按照所述至少一个新推荐内容以及所述至少一个新推荐内容之间的推荐顺序，更新所述至少一个推荐内容中未被浏览过的推荐内容。

在一可选实施方式中，所述未被浏览过的推荐内容的更新步骤，包括以下至少一种：

从所述未被浏览过的推荐内容中，剔除不同于所述至少一个新推荐内容中的内容；

向所述未被浏览过的推荐内容中，添加所述至少一个新推荐内容中不同于所述至少一个推荐内容的内容；

根据所述至少一个新推荐内容之间的推荐顺序，调整所述未被浏览过的推荐内容之间的推荐顺序。

在一可选实施方式中，所述至少一个新推荐内容以及所述至少一个新推荐内容之间的推荐顺序的获取步骤，包括：根据所述日志数据和所述定位位置关联的区域场景，生成至少一个兴趣内容列表；根据所述至少一个兴趣内容列表各自对应的内容占比，从所述至少一个兴趣内容列表中，获取所述至少一个新推荐内容；根据所述至少一个新推荐内容的用户访问价值，确定所述新推荐内容之间的推荐顺序。

在一可选实施方式中，所述至少一个兴趣内容列表的生成步骤，包括以下至少一种生成操作：

根据所述日志数据中记录的所述用户对所述至少一个推荐内容的操作类型，从所述用户以所述操作类型操作过的内容中，获取用户访问价值符合设定要求的内容，以生成第一兴趣内容列表；

根据所述第一兴趣内容列表中的内容，结合所述定位位置关联的区域场景进行内容维度的推荐，以生成第二兴趣内容列表；

根据所述日志数据中记录的被所述用户操作的内容的标识，结合所述定位位置关联的区域场景进行用户维度的推荐，以生成第三兴趣内容列表；

根据所述用户的历史行为数据，获取所述用户感兴趣的历史内容，以生成第四兴趣内容列表；

根据所述第四兴趣内容列表中的内容，结合所述定位位置关联的区域场景进行用户维度的推荐，以生成第五兴趣内容列表。

在一可选实施方式中，所述第一兴趣内容列表、所述第二兴趣内容列表、所述第三兴趣内容列表、所述第四兴趣内容列表以及所述第五兴趣内容列表对应的内容占比依次递减，且加和为1。

在一可选实施方式中，所述至少一个新推荐内容的获取步骤，还包括：若所述至少一个新推荐内容包括多媒体内容，根据所述用户的设备性能和/或网络性能，选择分辨率符合要求的多媒体内容。

在一可选实施方式中，所述用户对所述至少一个推荐内容的操作，包括以下至少一种：点击、浏览、上拉、下滑、长时间停留、搜索、评论、点赞、收藏、转发、分享、不喜欢以及浏览结束。

在一可选实施方式中，所述推荐触发事件包括以下至少一种：登录、浏览、下滑、点击以及搜索。

相应地，本申请实施例还提供一种推荐装置，包括：

获取单元，用于响应于推荐触发事件，获取所述推荐触发事件对应用户的历史兴趣点、定位位置以及所述定位位置关联的区域场景；

确定单元，用于根据所述用户的历史兴趣点、所述定位位置以及所述定位位置关联的区域场景，确定至少一个推荐内容以及所述至少一个推荐内容之间的推荐顺序；

推荐单元，用于以所述至少一个推荐内容之间的推荐顺序，向所述用户推荐所述至少一个推荐内容。

在一可选实施方式中，所述获取单元具体用于：获取所述定位位置对应的场景标注数据或至少一种非场景标注数据；根据所述场景标注数据或至少一种非场景标注数据，识别所述定位位置关联的区域场景。

在一可选实施方式中，所述获取单元具体用于：

对于所述用户在定位位置的驻留时间符合在家时的时间规律，所述定位位置所属区域的类型为公寓/住宅区，且所述用户在所述定位位置使用的无线信号标识与所述用户在多个周末使用的无线信号标识相同的情况，确定所述定位位置关联的区域场景为在家；

对于所述用户在定位位置的驻留时间符合在公司时的时间规律，所述定位位置所属区域的类型为商业区/其它非住宅区，且所述用户在所述定位位置使用的无线信号标识与所述用户在工作日时间使用的无线信号标识相同的情况，确定所述定位位置关联的区域场景为在公司；

对于所述当前时间属于节假日，所述定位位置属于其它城市且其类型为公寓/住宅区，且所述用户在所述定位位置使用的无线信号标识与之前常用的无线信号标识不相同的情况，确定所述定位位置关联的区域场景为探亲；

对于所述定位位置所属区域的类型为旅游区域，所述用户在所述定位位置所属区域的各景点内活动，所述用户在所述定位位置使用的无线信号标识与之前常用的无线信号标识不相同，所述用户在所述定位位置所属区域的驻留时间符合旅游时的时间规律的情况，确定所述定位位置关联的区域场景为旅游；

对于其它情况，确定所述定位位置关联的区域场景为出差。

在一可选实施方式中，所述确定单元具体用于：根据所述用户的历史兴趣点和所述定位位置，获取至少一个候选内容；从所述至少一个候选内容中，选择与所述定位位置关联的区域场景相匹配的所述至少一个推荐内容；根据所述至少一个推荐内容与所述定位位置关联的区域场景的匹配度，确定所述至少一个推荐内容之间的推荐顺序。

在一可选实施方式中，所述确定单元具体用于：根据所述定位位置和所述定位位置关联的区域场景，获取至少一个候选内容；根据所述用户的历史兴趣点，从所述至少一个候选内容中，选择所述至少一个推荐内容；根据所述至少一个推荐内容与所述定位位置关联的区域场景的匹配度，确定所述至少一个推荐内容之间的推荐顺序。

在一可选实施方式中，所述装置还包括：更新单元，用于响应于所述用户关联于所述至少一个推荐内容的操作，根据所述操作产生的日志数据和所述定位位置关联的区域场景，更新所述至少一个推荐内容。

在一可选实施方式中，所述更新单元包括：获取子单元，用于根据所述日志数据和所述定位位置关联的区域场景，获取至少一个新推荐内容以及所述至少一个新推荐内容之间的推荐顺序；更新子单元，用于按照所述至少一个新推荐内容以及所述至少一个新推荐内容之间的推荐顺序，更新所述至少一个推荐内容中未被浏览过的推荐内容。

在一可选实施方式中，所述更新子单元具体用于执行以下至少一种操作：

从所述未被浏览过的推荐内容中，剔除不同于所述至少一个新推荐内容中的内容；

向所述未被浏览过的推荐内容中，添加所述至少一个新推荐内容中不不同于所述至少一个推荐内容的内容；

根据所述至少一个新推荐内容之间的推荐顺序，调整所述未被浏览过的推荐内容之间的推荐顺序。

在一可选实施方式中，所述获取子单元具体用于：根据所述日志数据和所述定位位置关联的区域场景，生成至少一个兴趣内容列表；根据所述至少一个兴趣内容列表各自对应的内容占比，从所述至少一个兴趣内容列表中，获取所述至少一个新推荐内容；根据所述至少一个新推荐内容的用户访问价值，确定所述新推荐内容之间的推荐顺序。

在一可选实施方式中，所述获取子单元具体用于执行以下至少一种生成操作：

根据所述日志数据中记录的所述用户对所述至少一个推荐内容的操作类型，从所述用户以所述操作类型操作过的内容中，获取用户访问价值符合设定要求的内容，以生成第一兴趣内容列表；

根据所述第一兴趣内容列表中的内容，结合所述定位位置关联的区域场景进行内容维度的推荐，以生成第二兴趣内容列表；

根据所述日志数据中记录的被所述用户操作的内容的标识，结合所述定位位置关联的区域场景进行用户维度的推荐，以生成第三兴趣内容列表；

根据所述用户的历史行为数据，获取所述用户感兴趣的历史内容，以生成第四兴趣内容列表；

根据所述第四兴趣内容列表中的内容，结合所述定位位置关联的区域场景进行用户维度的推荐，以生成第五兴趣内容列表。

在一可选实施方式中，所述第一兴趣内容列表、所述第二兴趣内容列表、所述第三兴趣内容列表、所述第四兴趣内容列表以及所述第五兴趣内容列表对应的内容占比依次递减，且加和为1。

在一可选实施方式中，所述获取子单元还用于：若所述至少一个新推荐内容包括多媒体内容，根据所述用户的设备性能和/或网络性能，选择分辨率符合要求的多媒体内容。

在一可选实施方式中，所述用户对所述至少一个推荐内容的操作，包括以下至少一种：点击、浏览、上拉、下滑、长时间停留、搜索、评论、点赞、收藏、转发、分享、不喜欢以及浏览结束。

在一可选实施方式中，所述推荐触发事件包括以下至少一种：登录、浏览、下滑、点击以及搜索。

在一个可能的设计中，上述推荐装置的结构中可以包括处理器和存储器，所述存储器用于存储支持推荐装置执行上述实施例提供的推荐方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。

可选的，所述推荐装置还可以包括通信接口，用于推荐装置与其他设备或通信网络通信。

本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，用于储存上述推荐装置所用的计算机软件指令，其包含用于执行上述实施例提供的推荐方法为上述实施例提供的推荐装置所涉及的程序。

在本申请实施例中，结合用户的历史兴趣点、定位位置以及定位位置关联的区域场景，向用户推荐内容，有利于向用户推荐更加符合用户需求的内容，提高推荐效果，提高用户体验度。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请一实施例提供的推荐方法的流程示意图；

图2为本申请另一实施例提供的推荐方法的流程示意图；

图3为本申请一实施例提供的外卖系统的结构示意图；

图4为本申请又一实施例提供的内容推荐的业务流程示意图；

图5为本申请又一实施例提供的外卖系统的界面示意图；

图6为本申请又一实施例提供的外卖系统的界面示意图；

图7为本申请又一实施例提供的推荐装置的结构示意图；

图8为本申请又一实施例提供的推荐装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

图1为本申请一实施例提供推荐方法的流程示意图。如图1所示，所述方法包括以下步骤：

101、响应于推荐触发事件，获取推荐触发事件对应用户的历史兴趣点、定位位置以及定位位置关联的区域场景。

102、根据用户的历史兴趣点、定位位置以及定位位置关联的区域场景，确定至少一个推荐内容以及至少一个推荐内容之间的推荐顺序。

103、以至少一个推荐内容之间的推荐顺序，向用户推荐至少一个推荐内容。

在本实施例中，推荐触发事件是指可触发或适于触发推荐操作的事件。推荐触发事件可以是用户触发的事件，例如登录、浏览、下滑、点击或搜索等。当然，推荐触发事件也可以是系统自动触发的事件，例如一些定时事件。

值得说明的是，根据应用场景的不同，上述推荐触发事件可适应性设置，并不限于上述列举的几种情况。

在本实施例中，可以实时监控推荐触发事件，当监控到推荐触发事件时，确定需要向用户推荐内容；于是获取内容推荐所依据的相关信息，主要是指推荐触发事件对应用户的历史兴趣点、定位位置以及定位位置关联的区域场景。

上述推荐触发事件对应用户主要是指产生推荐触发事件的用户，或者与推荐触发事件具有映射关系的用户。

上述用户的历史兴趣点用于表示用户在过去时间内的兴趣偏好。在实现上，用户的历史兴趣点可以包括任何能够体现用户在过去时间内的兴趣偏好的信息，例如可以包括用户在过去时间段内任意行为，例如购买、浏览、点击、评价、点赞等相关的内容，和/或，用户的兴趣特征等。

上述定位位置可以是用户当前所在的位置，可由系统自动定位，但不限于此。根据应用场景的不同，定位位置可以有不同的解释。例如，在外卖应用中，定位位置还可以是用户定位的收餐地址，该收餐地址与用户当前所在位置不同。

上述定位位置关联的区域场景主要描述用户处于定位位置的场景，例如可能是上班、在家、旅游、出差、探亲等。区域场景不同，用户的需求可能会有所不同。例如，用户在公司上班时，更为偏向快餐，因此可以向用户推荐快餐；但当用户到某地旅游时，对当地特色饮食更感兴趣，此时应该向用户推荐特色饮食。

在本实施例中，结合用户的历史兴趣点、定位位置以及定位位置关联的区域场景，确定需要向用户推荐的至少一个推荐内容以及至少一个推荐内容之间的推荐顺序，然后以至少一个推荐内容之间的推荐顺序，向用户推荐至少一个推荐内容，不同于现有技术基于用户的历史兴趣点和定位位置向用户推荐内容，充分体现区域场景对用户需求的影响，有利于向用户推荐更加符合用户需求的内容，提高推荐效果，进而提高用户体验度。

在上述实施例或下述实施例中，考虑到在各种应用场景中，一般都会保存用户的相关信息，称为用户的自画像。根据应用场景的不同，用户的自画像包含的信息也会有所不同。以电子商务领域中的外卖类系统为例，用户的自画像可以包括但不限于以下信息：

基于属性信息：用户的系统id(如id：2612*****627)、用户所在城市(如北京)、用户的性别(如男)、用户的设备信息(如samsungnote3)、平台年龄(如13天)、兴趣爱好、餐饮消费水平、收餐地址等；可通过文字、图表等方式展示基础属性信息；

交易属性信息：可以基于一定时间范围(例如近一年)内的数据统计获得，例如可包括月完成单量趋势、平台总收益趋势、优惠前的客单价、优惠后的客单价等；可以通过文字、图表等方式展示交易属性信息；

交易偏好信息：可基于一定时间范围(近90天)内的数据统计获得，例如可包括但不限于以下几个维度的偏好：用户集中度、口味、食材、支付方式、商户名称、消费时间、消费日期、商圈等；可以通过文字、图表等方式展示交易偏好信息；

优惠属性信息：补贴率趋势、无优惠订单比例趋势、近一个月平均补贴金额、近一个月总补贴金额、近一个月无优惠订单量、近一个月无优惠订单占比等；可以通过文字、图表等方式展示优惠属性信息；

粘性属性信息：最后下单时间、竞品信息、下单频次、首单时间等；可以通过文字、图表等方式展示粘性属性信息；

用户体验信息：物流单占比趋势、物流单数、物流单占比、超时单占比、物流单平均送餐时长、物流单平均距离、物流打赏次数、物流打赏金额、点评数、差评商户名称、投诉次数、综合评价、配送评价、菜品评价等；可以通过文字、图表等方式展示用户体验信息。

例如，可以根据用户的身份识别信息，例如手机号码、身份证号码等从数据库或存储设备中读取用户的自画像，进而从用户的自画像中，统计分析出用户的历史兴趣点。

在上述实施例或下述实施例中，应用可以向用户提供场景标注功能，基于此，用户可以对定位位置进行场景标注。对用户对定位位置进行场景标注的情况，可以获取定位位置对应的场景标注数据，基于该场景标注数据识别定位位置关联的区域场景。但是，更多情况下，用户可能不会对定位位置进行场景标注。对于用户未对定位位置进行场景标注的情况，考虑不同区域场景都有各自的特性，这些特性可通过用户相关的一些非场景标注数据来体现，则可以获取定位位置对应的至少一种非场景标注数据，根据至少一个非场景标注数据，识别定位位置关联的区域场景。

可选地，上述至少一种非场景标注数据包括但不限于：定位位置所属区域的类型、用户在定位位置所属区域的驻留时间、用户在定位位置所属区域的活动范围、用户在定位位置使用的无线信号标识和/或当前时间特征。

不同应用场景，区域场景的划分会有所不同。以外卖应用为例，较为常见的区域场景包括但不限于：出差、旅游、在家、在公司以及外地探亲等。

结合上述非场景标注数据，以及出差、旅游、在家、在公司、外地探亲等几种区域场景，对识别定位位置关联的区域场景的方式进行举例说明：

在家场景：

在时间上，具有一定的规律，这种规律可体现为较为固定的晚上休息时间(如晚上11点-第二天凌晨5点)，或者较为固定的离家上班的时间(如每天早上7点左右)，或者较为固定的到家时间(例如每天晚上8点左右)等。这种时间的规律不是偶尔，而是长期的。因此，在识别在家这种场景时，可以考虑这种时间上的规律。

在无线信号方面，也具有较为固定的规律，这种规律可体现为用户在周末等在家概率较高的时间内，会通过家里的无线网络上网，家里无线网络的标识(例如ssid)会周期性或在较长时间内频繁的出现。因此，在识别在家这种场景时，可以考虑无线信号方面的规律。

另外，在家场景对应的地址一般为公寓/住宅区，如果定位位置为一商业区，一般不属于在家场景。因此，在识别在家这种场景时，还可以考虑区域类型。

基于上述分析，可以判断用户在定位位置的驻留时间是否符合在家时的时间规律，判断定位位置所属区域的类型是否为公寓/住宅区，并判断用户在定位位置使用的无线信号标识与用户在多个周末使用的无线信号标识是否相同；若用户在定位位置的驻留时间符合在家时的时间规律，定位位置所属区域的类型为公寓/住宅区，且用户在定位位置使用的无线信号标识与用户在多个周末使用的无线信号标识相同的情况，则可以确定用户在家，即定位位置关联的区域场景为在家。

在公司：

在时间上，具有一定的规律，这种规律可体现为较为固定的上下班时间(如每个工作日的早上9点-下午6点)。这种时间的规律不是偶尔，而是长期的。因此，在识别在公司这种场景时，可以考虑这种时间上的规律。

在无线信号方面，也具有较为固定的规律，这种规律可体现为用户在工作日等在公司概率较高的时间内，会通过公司里的无线网络上网，公司里无线网络的标识(例如ssid)会周期性或在较长时间内频繁的出现。因此，在识别在公司这种场景时，可以考虑无线信号方面的规律。

另外，公司位置一般为非住宅区/商业区等，如果定位位置为公寓/住宅区，一般不属于在公司场景。因此，在识别在公司这种场景时，还可以考虑区域类型。

基于上述分析，可以判断用户在定位位置的驻留时间是否符合在公司时的时间规律，判断定位位置所属区域的类型是否为商业区/其它非住宅区，并判断用户在定位位置使用的无线信号标识与用户在工作日时间使用的无线信号标识是否相同；若用户在定位位置的驻留时间符合在公司时的时间规律，定位位置所属区域的类型为商业区/其它非住宅区(如大厦、休闲娱乐场所、办公楼宇等)，且用户在定位位置使用的无线信号标识与用户在工作日使用的无线信号标识相同的情况，则可以确定用户在公司，即定位位置关联的区域场景为在公司。

探亲场景：

一般来说，都是在法定节假日进行探亲，而且探亲一般会到不同于家和公司所在城市的其它城市，活动范围一般是在公寓/住宅区，而且用户使用的无线信号也会发生变化。

基于上述分析，可以判断当前时间是否属于节假日，判断定位位置是否属于其它城市且其类型为公寓/住宅区，并判断用户在定位位置使用的无线信号标识与之前使用的无线信号标识是否相同；若当前时间属于节假日，定位位置属于其它城市且其类型为公寓/住宅区，且用户在定位位置使用的无线信号标识与之前常用的无线信号标识不相同，说明用户可能在外地探亲，故可以确定定位位置关联的区域场景为探亲。

旅游场景：

一般来说，旅游都会到旅游区域，而且活动范围会在各景点内，而且在旅游时在不同景点的驻留时间有一定规律性，在一个地方不会逗留太久，例如小于1天，而且用户使用的无线信号也会发生变化。

基于上述分析，可以判断定位位置所属区域的类型是否为旅游区域，判断用户在定位位置所属区域的活动范围是否限于各景点内，判断用户在定位位置使用的无线信号标识与之前常用的无线信号标识是否相同，以及判断用户在定位位置所属区域的驻留时间是否符合旅游时的时间规律；若定位位置所属区域的类型为旅游区域，用户在定位位置所属区域的各景点内活动，用户在定位位置使用的无线信号标识与之前常用的无线信号标识不相同，用户在定位位置所属区域的驻留时间符合旅游时的时间规律，说明用户在旅游，故确定定位位置关联的区域场景为旅游。

对于上述场景之外的其它情况，可以确定定位位置关联的区域场景为出差。

值得说明的是，上述确定定位位置关联的区域场景的各个实施方式仅为示例，并不限于此。例如，在上述确定在家或在公司场景的过程中，考虑了无线信号标识这一信息，但如果家里没有无线信号或者公司不允许员工上网，则可以不考虑这一信息。又例如，在上述确定探亲场景的过程中，还可以考虑用户在公寓/住宅区出现的次数或频率(例如在相当长的时间出现次数多于2次)等信息，以提高判断准确度。

为便于理解上述确定区域场景的实施方式，下面通过表1进行举例说明：

表1

在上述实施例或下述实施例中，根据用户的历史兴趣点、定位位置以及定位位置关联的区域场景，确定至少一个推荐内容以及至少一个推荐内容之间的推荐顺序的步骤，可以采用但不限于以下几种方式：

在一种实施方式中，可以根据用户的历史兴趣点和定位位置，获取至少一个候选内容；从至少一个候选内容中，选择与定位位置关联的区域场景相匹配的至少一个推荐内容；根据至少一个推荐内容与定位位置关联的区域场景的匹配度，确定至少一个推荐内容之间的推荐顺序。

在上述一种实施方式中，可以根据用户的历史兴趣点，确定用户可能感兴趣的一内容范围，根据定位位置，确定距离上相对合适的另一内容范围；选择两个内容范围的交集，作为候选内容，可以保证候选内容同时满足用户的历史兴趣点和定位位置两个要求；然后，考虑用户处于定位位置的场景，是出差或在家或在公司等，进而结合区域场景将候选内容中与区域场景不匹配的内容去掉，从而得到推荐内容；进而根据推荐内容与区域场景的匹配度，确定推荐内容之间的排序(rank)，即推荐顺序。

可选地，可以预先配置不同区域场景下的标准内容，并设置标准内容与区域场景之间的匹配度，记为标准匹配度。关于任一推荐内容与区域场景之间的匹配度，可以计算该推荐内容与区域场景下各标准内容的相似度，选择相似度最高的标准内容对应的标准匹配度，作为该推荐内容与区域场景的匹配度；或者，可以将该推荐内容与区域场景下各标准内容之间的相似度作为权重依据，确定各标准内容对应的权重，将各标准内容与区域场景之间的标准匹配度进行加权求和，作为该推荐内容与区域场景的匹配度。值得说明的是，这里计算推荐内容与区域场景之间的匹配度的方式仅为举例，并不限于此。

在另一种实施方式中，可以根据用户的历史兴趣点和定位位置，获取至少一个候选内容；从至少一个候选内容中，选择与定位位置关联的区域场景相匹配的至少一个推荐内容；根据用户的历史兴趣点与至少一个推荐内容的匹配度，确定至少一个推荐内容之间的推荐顺序。

在上述另一种实施方式中，可根据用户的历史兴趣点，确定用户可能感兴趣的一内容范围，根据定位位置，确定距离上相对合适的另一内容范围；选择两个内容范围的交集，作为候选内容，可以保证候选内容同时满足用户的历史兴趣点和定位位置两个要求；然后，考虑用户处于定位位置的场景，是出差或在家或在公司等，进而结合区域场景将候选内容中与区域场景不匹配的内容去掉，从而得到推荐内容；进而根据推荐内容与用户的历史兴趣点的匹配度，确定推荐内容之间的排序，即推荐顺序。

与上述一种实施方式的区别在于：确定推荐内容之间的排序的依据不同。

可选地，根据用户的历史兴趣点的实现形式的不同，推荐内容与用户的历史兴趣点的匹配度的计算方式也会有所不同。

例如，若用户的历史兴趣点体现为用户的兴趣特征，则可以提取推荐内容的特征，计算推荐内容的特征与用户的兴趣特征之间的相似度，基于推荐内容的特征与用户的兴趣特征之间的相似度，确定推荐内容与用户的历史兴趣点的匹配度。例如，可以选择最大相似度作为推荐内容与用户的历史兴趣点的匹配度，或者可以计算相似度的平均值作为推荐内容与用户的历史兴趣点的匹配度，等等。

又例如，若用户的历史兴趣点体现为用户过去产生过购买、点击、浏览等任意行为的历史内容，则可以计算推荐内容与历史内容之间的相似度，基于推荐内容与历史内容的相似度，确定推荐内容与用户的历史兴趣点的匹配度。例如，可以选择最大相似度作为推荐内容与用户的历史兴趣点的匹配度，或者可以计算相似度的平均值作为推荐内容与用户的历史兴趣点的匹配度，等等。

在又一种实施方式中，可以根据定位位置和定位位置关联的区域场景，获取至少一个候选内容；根据用户的历史兴趣点，从至少一个候选内容中，选择至少一个推荐内容；根据至少一个推荐内容与定位位置关联的区域场景的匹配度，确定至少一个推荐内容之间的推荐顺序。

在上述又一实施方式中，可根据区域场景，确定符合区域场景的一内容范围，根据定位位置，确定距离上相对合适的另一内容范围；选择两个内容范围的交集，作为候选内容，可以保证候选内容同时满足区域场景和定位位置两个要求；然后，考虑用户的历史兴趣点，将候选内容中不符合用户的历史兴趣点的内容去掉，从而得到推荐内容；进而根据推荐内容与区域场景的匹配度，确定推荐内容之间的排序，即推荐顺序。

可选地，可以预先配置不同区域场景下的标准内容，并设置标准内容与区域场景之间的匹配度，记为标准匹配度。基于此，可以计算内容库中各内容与标准内容之间的相似度，基于相似度从内容库中确定符合区域场景的一内容范围。

可选地，根据用户的历史兴趣点的实现形式的不同，根据用户的历史兴趣点，从候选内容中筛选推荐内容的方式也会有所不同。

例如，若用户的历史兴趣点体现为用户的兴趣特征，则可以提取候选内容的特征，计算候选内容的特征与用户的兴趣特征之间的相似度，基于候选内容的特征与用户的兴趣特征之间的相似度，确定候选内容是否符合用户的历史兴趣点；进而将不符合用户的历史兴趣点的内容去掉，从而得到推荐内容。例如，可以设置相似度阈值，将相似度小于相似度阈值的候选内容视为不符合用户的历史兴趣点的内容，或者可以设置相似度范围，将相似度不属于相似度范围的候选内容视为不符合用户的历史兴趣点的内容，等等。

又例如，若用户的历史兴趣点体现为用户过去产生过购买、点击、浏览等任意行为的历史内容，则可以计算候选内容与历史内容之间的相似度，基于候选内容与历史内容的相似度，确定候选内容是否符合用户的历史兴趣点；进而将不符合用户的历史兴趣点的内容去掉，从而得到推荐内容。例如，可以设置相似度阈值，将相似度小于相似度阈值的候选内容视为不符合用户的历史兴趣点的内容，或者可以设置相似度范围，将相似度不属于相似度范围的候选内容视为不符合用户的历史兴趣点的内容，等等。

关于任一推荐内容与区域场景之间的匹配度的获取方式，可参见上述一种实施方式中的相应描述，在不再赘述。

在再一种实施方式中，可以根据定位位置和定位位置关联的区域场景，获取至少一个候选内容；根据用户的历史兴趣点，从至少一个候选内容中，选择至少一个推荐内容；根据至少一个推荐内容与用户的历史兴趣点的匹配度，确定至少一个推荐内容之间的推荐顺序。

在上述再一实施方式中，可根据区域场景，确定符合区域场景的一内容范围，根据定位位置，确定距离上相对合适的另一内容范围；选择两个内容范围的交集，作为候选内容，可以保证候选内容同时满足区域场景和定位位置两个要求；然后，考虑用户的历史兴趣点，将候选内容中不符合用户的历史兴趣点的内容去掉，从而得到推荐内容；进而根据推荐内容与区域场景的匹配度，确定推荐内容之间的排序，即推荐顺序。

该实施方式中的相关描述，可参见前述实施方式，在此不再赘述。

在上述实施例或实施方式中，可以结合用户的历史兴趣点、定位位置以及定位位置关联的区域场景，向用户推荐内容，充分考虑区域场景对用户需求的影响，有利于向用户推荐更加符合用户需求的内容。在将推荐内容推荐给用户之后，用户可以针对推荐内容执行各种操作，例如点击、浏览、评价、搜索等，当然还有一些非针对推荐内容的操作一定程度上也会影响推荐内容，统称为关联于推荐内容的操作。基于此，可以根据用户关联于上述推荐内容的操作，及时更新推荐内容，使得推荐内容能够动态跟踪用户的需求。

本申请另一实施例提供一种推荐方法，如图2所示，所述推荐方法包括：

201、响应于推荐触发事件，获取推荐触发事件对应用户的历史兴趣点、定位位置以及定位位置关联的区域场景。

202、根据用户的历史兴趣点、定位位置以及定位位置关联的区域场景，确定至少一个推荐内容以及至少一个推荐内容之间的推荐顺序。

203、以至少一个推荐内容之间的推荐顺序，向用户推荐至少一个推荐内容。

204、响应于用户关联于上述至少一个推荐内容的操作，根据所述操作产生的日志数据和定位位置关联的区域场景，更新至少一个推荐内容。

在本实施例中，步骤201-203可参见前述实施例中步骤101-103的描述，在此不再赘述。

在本实施例中，用户关联于上述至少一个推荐内容的操作包括但不限于以下至少一种：点击、浏览、上拉、下滑、长时间停留、搜索、评论、点赞、收藏、转发、分享、不喜欢以及浏览结束。不同操作对至少一个推荐内容产生的更新影响不同，可分为正向影响和负向影响。一种举例可参见表2：

表2

在本实施例中，通过监控用户的操作，通过用户的操作可以及时了解用户当前需求，进而可以及时更新至少一个推荐内容，以便于推荐给用户的内容能够动态匹配用户的当前需求。这里的更新包括但不限于以下效果：弱化用户浏览却没有点击的内容，例如降低其rank；加强用户浏览且点击的内容，例如提高其rank；加强用户通过关键词搜索的内容以及命中所述关键词的内容，例如提高这些内容的rank。

对上述更新至少一个推荐内容的应用场景进行举例说明：

假设用户在之前一段时间内多次从川菜馆下单，说明用户对川菜感兴趣，基于用户的这一兴趣，在结合用户的历史兴趣点、定位位置以及定位位置关联的区域场景向用户推荐内容时，会向用户推荐川菜相关的商户。如果在接下来的时间内，对于推荐的川菜相关的商户，用户浏览过程中并未点击，这说明用户的兴趣发生了变化不再关注川菜，因此没有点击所推荐的川菜相关的商户，通过监控用户的操作，可以发现用户的需求发生了改变，不再关注川菜。而采用本实施例提供的方法，通过更新操作，可以弱化推荐内容中与川菜相关的商户，例如降低川菜相关的商户的rank，甚至可以剔除川菜相关的商户，加强或重新推荐符合用户当前需求的内容，提高用户体验。

在上述实施例或下述实施例中，根据用户操作产生的日志数据以及定位位置关联的区域场景，更新至少一个推荐内容的步骤，可以为：根据日志数据和定位位置关联的区域场景，获取至少一个新推荐内容以及至少一个新推荐内容之间的推荐顺序；按照至少一个新推荐内容以及至少一个新推荐内容之间的推荐顺序，更新至少一个推荐内容。

在一种更新方式中，可以针对至少一个推荐内容中的全部内容进行更新。所述更新方式包括以下至少一种：将至少一个推荐内容中，凡是不同于至少一个新推荐内容中的内容剔除；在至少一个推荐内容中，添加至少一个新推荐内容中不同于任何推荐内容的内容；根据至少一个新推荐内容之间的推荐顺序，调整至少一个推荐内容之间的推荐顺序。

在另一种更新方式中，可以将至少一个推荐内容分为已浏览的内容和未被浏览的内容。对于用户已浏览的内容，用户具有一定的记忆，为了保留用户记忆中的样子，便于用户返回查看，对已浏览的内容可不做更新，而只对未被浏览的推荐内容做更新。对未被浏览过的推荐内容的更新可以包括以下至少一种：从未被浏览过的推荐内容中，剔除不同于至少一个新推荐内容中的内容；向未被浏览过的推荐内容中，添加至少一个新推荐内容中不同于至少一个推荐内容的内容；根据至少一个新推荐内容之间的推荐顺序，调整未被浏览过的推荐内容之间的推荐顺序。

例如，在一种情景下，新推荐内容与之前的推荐内容相同，区别仅在于推荐顺序不同，则可以根据新推荐内容之间的推荐顺序，适应性调整未被浏览过的推荐内容之间的推荐顺序。这样当用户需要浏览这些未被浏览过的推荐内容时，就会按照新的推荐顺序进行浏览。

又例如，在一种情景下，新推荐内容与之前的推荐内容不同，包括之前推荐内容不包含的内容，且这些新内容的推荐顺序在未被浏览过的推荐内容之前，说明这些新内容比较符合用户当前需求，则可以将这些内容添加到未被浏览过的推荐内容中，并将这些内容排在未被浏览过的推荐内容的最前面，以便于用户优先看到这些新内容。

又例如，在一种情景下，新推荐内容与之前的推荐内容不同，之前推荐内容中的部分内容被排除了，如果被排除的内容属于已浏览过的推荐内容，则不做处理；如果被排除的内容属于未被浏览过的推荐内容，则可以将这些内容从未被浏览过的推荐内容中剔除。

在上述实施例或下述实施例中，至少一个新推荐内容以及至少一个新推荐内容之间的推荐顺序的获取步骤，可以为：根据日志数据和定位位置关联的区域场景，生成至少一个兴趣内容列表；根据至少一个兴趣内容列表各自对应的内容占比，从至少一个兴趣内容列表中，获取至少一个新推荐内容；根据至少一个新推荐内容的用户访问价值，确定新推荐内容之间的推荐顺序。

可选地，至少一个兴趣内容列表的生成步骤，包括以下至少一种生成操作：

根据日志数据中记录的用户对至少一个推荐内容的操作类型，从用户以操作类型操作过的内容中，获取用户访问价值符合设定要求的内容，以生成第一兴趣内容列表；

根据第一兴趣内容列表中的内容，结合定位位置关联的区域场景进行内容维度的推荐，以生成第二兴趣内容列表；

根据日志数据中记录的被用户操作的内容的标识，结合定位位置关联的区域场景进行用户维度的推荐，以生成第三兴趣内容列表；

根据用户的历史行为数据，获取用户感兴趣的历史内容，以生成第四兴趣内容列表；

根据第四兴趣内容列表中的内容，结合定位位置关联的区域场景进行用户维度的推荐，以生成第五兴趣内容列表。

相应地，上述至少一个兴趣内容列表可以包括：第一兴趣内容列表、第二兴趣内容列表、第三兴趣内容列表、第四兴趣内容列表以及第五兴趣内容列表中的任意一个或任意几个的组合。

在一具体实施方式中，上述至少一个兴趣内容列表同时包括：第一兴趣内容列表、第二兴趣内容列表、第三兴趣内容列表、第四兴趣内容列表以及第五兴趣内容列表。可以预先配置这五个兴趣内容列表对应的内容占比，通过内容占比体现这五个兴趣内容列表的重要度。这里的兴趣内容列表对应的内容占比是指从兴趣内容列表中选择作为新推荐内容的内容数量与新推荐内容总数的比值。其中，各兴趣内容列表对应的内容占比之和为1，并且第一兴趣内容列表、第二兴趣内容列表、第三兴趣内容列表、第四兴趣内容列表以及第五兴趣内容列表对应的内容占比依次递减。

在上述实施例或下述实施例中，对于新推荐内容的用户访问价值，可以根据用户对该新推荐内容进行最后一次操作的时间距离当前时间的时间差来体现。一般来说，时间差越大，该新推荐内容对用户的价值越小，即用户访问价值越低。用户访问价值可根据公式n(t)＝n0*e^-λt计算。其中，n(t)表示用户访问价值，是与时间差t有关的量，n0＝n(0)是初始量，即在时间差为零时的量；λ为衰减系数；e作为数学常数，是自然对数函数中的底数；t表示用户最后一次操作(如浏览、点击或评价)该新推荐内容的时间与当前时间的差值。

基于上述公式计算出至少一个新推荐内容各自的用户访问价值，可以按照用户访问价值由高到低的顺序，确定至少一个新推荐内容之间的推荐顺序。

在上述实施例或下述实施例中，至少一个新推荐内容中可能包括多媒体内容，多媒体内容的数据量一般较大，可以针对多媒体内容设置不同分辨率，这样可以考虑用户的设备性能和/或网络性能，选择分辨率符合要求的多媒体内容，以降低多媒体内容传输或显示过程中出现不流畅或卡顿等现象的概率，提高用户体验度。

本申请上述各实施例提供的方法，可用于各种应用系统，以推荐不同内容，例如可应用于视频处理系统以推荐影视信息，可应用于电子商务中的购物系统以推荐各种商品/服务，可应用于电子商务中的外卖系统以推荐餐饮信息，可应用于理财系统以推荐理财产品，等等。

在实际实施过程中，上述各实施例提供的方法可由应用系统中的客户端或服务端或任何具有推荐功能的设备独立实施。或者，上述各实施例提供的方法也可由应用系统中的客户端和服务端配合实施。

下面结合外卖系统，对由外卖系统中的客户端和服务端配合实施的推荐流程进行说明。

图3为本申请一实施例提供的外卖系统的结构示意图。如图3所示，该外卖系统包括：客户端10和服务端20。

客户端10与服务端20之间可以是无线或有线网络连接。可选的，若客户端10通过移动网络与服务端20通信连接，该移动网络的网络制式可以为2g(gsm)、2.5g(gprs)、3g(wcdma、td-scdma、cdma2000、utms)、4g(lte)、4g+(lte+)、wimax等中的任意一种。当然，除移动网络之外，客户端10也可以通过wi-fi、蓝牙、红外等方式与服务端20通信连接。

客户端10与服务端20相对应，一般位于用户侧，主要为用户提供本地服务，通常需要实现以下功能：向用户展示应用相关的信息，响应用户的操作以实现与用户的交互，以及与服务端20进行通信。

服务端20主要是为客户端10服务的，例如向客户端10提供应用相关的信息，保存客户端10的数据，向客户端10提供控制逻辑，以及负责后台计算等。

其中，根据应用场景的不同，客户端10和服务端20具体实现的功能会有所不同。下面重点描述客户端10与服务端20配合实施内容推荐的流程。

客户端10主要用于监听用户的操作，进行事件捕捉，当捕获到用户操作关联推荐触发事件时，向服务端20上报推荐触发事件，以供服务端20响应于推荐触发事件返回向用户推荐的推荐内容，并向用户展示服务端20返回的推荐内容。

相应地，服务端20主要用于响应于推荐触发事件，获取推荐触发事件对应用户的历史兴趣点、定位位置以及定位位置关联的区域场景；根据用户的历史兴趣点、定位位置以及定位位置关联的区域场景，确定至少一个推荐内容以及至少一个推荐内容之间的推荐顺序；以至少一个推荐内容之间的推荐顺序，将至少一个推荐内容返回给客户端10，以供客户端10按序向用户展示至少一个推荐内容。

如图4所示，内容推荐的业务流程如下：

用户在客户端10登录外卖系统、浏览外卖内容、点击商户等，可触发推荐操作。客户端10捕捉登录事件、浏览事件或点击事件，并上报服务端20。

服务端20根据登录事件、浏览事件或点击事件中携带的用户身份信息，例如手机号、通行证id等，去数据库中获取用户的自画像信息，并且根据用户当前定位位置召回的附近商户，将两者结合起来获取用户感兴趣的内容进行推荐排序。例如，用户喜欢吃麦当劳，可以向用户推荐包含麦当劳在内的快餐；用户对优惠信息敏感，可以向用户推荐当前满减幅度较大的商户；用户是高品质用户，可以向用户推荐高质量的品味商户；用户的粘性不高，属于衰退期的用户，则可以向用户提供优惠券并向用户推荐优惠券适用的商户。

除上述之外，服务端20还需要结合用户身份信息以及当前定位位置(用户的派单地址，用户的定位地址)确定区域场景，例如可能是出差、探亲、旅游、在家、在公司等；考虑区域场景对内容推荐过程的影响，在内容推荐过程考虑区域场景这一因素，让内容推荐排序更加合理，更加符合用户需求。

关于根据历史兴趣点、定位位置以及区域场景进行内容推荐的详细实施过程可参见前述实施例，在此不再赘述。

以图5所示外卖系统的界面为例，客户端10将推荐内容以列表形式展示给用户。用户看到内容列表后，点击“西少爷肉夹馍”，如图5所示。

客户端10捕捉到用户的点击操作。在一种实施方式中，客户端10可以在捕捉到用户的点击操作后，向服务端20上报点击操作产生的日志数据。在另一实施方式中，客户端10可以按照设定的上报周期，当上报周期到达后，将在该上报周期内捕捉到的所有操作产生的日志数据上报给服务端20。在又一实施例方式中，客户端10可以采用事件触发机制，即只有捕捉到特定事件时，才会向服务端20上报在此之前所有未上报的日志数据。

服务端20接收客户端10上报的日志数据，并基于该日志数据执行两种处理逻辑。一种处理逻辑是：基于该日志数据中商户a的名称，检索该商户的详细信息推送给用户，并利用商户a的自画像查找类似商户，向用户推荐类似商户，如图6所示。

可选地，商户的自画像包括但不限于以下信息：

基本属性信息：例如，商户地址、所属商圈、商户性质、经营范围、热销时段、行业资质、电子合同有效状态、合同折扣率、重要(点)商户(keyaccount，ka)标识、平均rank值、主体资质、上线时间、营业时间。

指标信息：可分为中等指标、优势指标、弱势指标；优势指标可包括：商户价值、优惠前客单价、日均流水、周复购率、订单转化率、净投资回报率(returnoninvestment，roi)、曝光人数、曝光量、访问人数、下单量、下单人数、访问量、完成单人数、完成单量、曝光-访问独立访客(uniquevisitor，uv)转化率、曝光-访问页面浏览量(pageview，pv)转化率、访问-下单uv转化率、访问-下单pv转化率、下单-完成uv转化率、下单-完成pv转化率、工作日营销敏感度、休息日营销敏感度、用户粘性、优惠后客单价、用户评分、用户投诉等；弱势指标可以包括：平台收益；其余为中等指标；

商户价值信息：例如，订单转化率、周复购率、优惠前客单价、日均流水、净roi、口味食材等；可通过文字、图表表示商户价值信息；

营销敏感度：可通过工作日和休息日的订单量和订单补贴价格之间的关系来体现；可以通过文字、图表表示营销敏感度；

客户数据：例如，不同城市、商圈中的用户粘性、用户评分、用户投诉等指标数值；可以通过文字、图表表示客户数据；

竞品对比信息：例如，各竞品的在线天数、菜品数、营业时长、起送价、配送费用等数据；可通过文字、图表表示竞品对比信息；

营销数据：例如，老用户roi、商户出资比率、商户补贴率等；可通过文字、图表表示营销数据。

另一种处理逻辑为：根据用户点击的商户a(如图5所示的“西少爷肉夹馍”)，结合当前定位位置关联的区域场景，获取至少一个新推荐内容以及至少一个新推荐内容之间的推荐顺序。

例如，服务端20可以获取一段时间内用户点击过的所有商户，根据公式n(t)＝n0*e^-λt计算各商户的用户访问价值；将用户信息、商户信息、商户的用户访问价值等内容存储至内存或者外部存储、数据库、缓存等中。服务端20选择用户访问价值大于预设价值阈值的商户，形成第一兴趣商户列表。

进一步，服务端20结合区域场景，利用余弦相似度，获取第一兴趣商户列表中各商户的相似商户，这些相似商户形成第二兴趣商户列表。对第一兴趣商户列表中的商户来说，如果其用户访问价值越高，则这个商户的相似商户的数量相对较多，反之相似商户的数量相对较少。

进一步，服务端20根据用户点击的商户a，获取用户的相似用户，结合区域场景，从相似用户感兴趣的商户中选择商户a之外的商户，形成第三兴趣商户列表。可选地，可以利用皮尔逊相关度算法，计算用户之间的相似度。

进一步，服务端20获取用户的历史兴趣商户，例如可以是用户之前有下单记录、收藏、点赞等商户，形成第四兴趣商户列表。

进一步，服务端20根据用户的历史兴趣商户，获取用户的相似用户，结合区域场景，从相似用户感兴趣的商户中选择历史兴趣商户之外的商户，形成第五兴趣商户列表。可选地，可以利用皮尔逊相关度算法，计算用户之间的相似度。

服务端20根据预先为上述五个兴趣列表配置的内容占比，分别从上述五个列表中选择用户访问价值最大的部分商户，并按照用户访问价值对选择的商户进行排序。第一至第五兴趣商户列表对应的内容占比之和为1，且依次递减，这样可以保证基于用户操作推荐的商户相对较多，而基于历史兴趣推荐的商户相对较少，以充分发挥用户实时操作的价值。

服务端20按照上述新商户之间的排序，将新商户推送至客户端10。

客户端10接收服务端20推送的新商户，当用户从商户a返回至推荐商户所在页面，例如图5所示页面时，利用新商户以及新商户之间的排序，对图5所示页面上的推荐商户进行更新。

优选地，客户端10可以将图5所示页面上更新之前的商户划分为三类，分别为：用户浏览过但不可见的商户、当前可视化商户、用户未浏览过的商户。

假设，最初推荐商户包括：用户浏览过但不可见的商户s0、s1、s2，当前可视化商户s3、s4、s5，用户不可见的商户s6、s7、s8、s9、s10、s11等12个商户。

后续，用户点击了商户s4；基于用户对商户s4的点击操作，服务端20向客户端10返回如下排序的新商户：s0、s2、s4、s7、s5、s10、s22、s9、s8、s11、s23、s12等12个商户。

其中，商户s0、s1、s2、s3、s4、s5均已经被用户浏览过，且商户s3、s4、s5为当前可看到的商户，但是在新商户中s1、s3被剔除了，而且原先商户s6-s11的排序也变了，并且s6被剔除了，相应的，商户s22、s23和s12被加了进来。

客户端10可以执行以下更新操作：

1)当前可视化的商户s3-s5保持不变(虽然s3在新商户中已被剔除)

2)已经浏览过，但是不可见的商户s0-s2，可以将商户s1剔除，保留s0和s2；或者，可以保留s0-s2不变，以便于用户返回查看。

3)针对没有浏览过的商户s6、s7、s8、s9、s10、s11，将s6去掉，加入s22、s23和s12，并调整这些商户的顺序，最新的商户顺序为：s7、s10、s22、s9、s8、s11、s23、s12。

需要说明的是，上述实施例所提供方法的各步骤的执行主体均可以是同一设备，或者，该方法也由不同设备作为执行主体。比如，步骤101至步骤103的执行主体可以为设备a；又比如，步骤101和102的执行主体可以为设备a，步骤103的执行主体可以为设备b；等等。

图7为本申请又一实施例提供的推荐装置的结构示意图。如图7所示，推荐装置包括：获取单元71、确定单元72和推荐单元73。

获取单元71，用于响应于推荐触发事件，获取推荐触发事件对应用户的历史兴趣点、定位位置以及定位位置关联的区域场景。

确定单元72，用于根据用户的历史兴趣点、定位位置以及定位位置关联的区域场景，确定至少一个推荐内容以及至少一个推荐内容之间的推荐顺序。

推荐单元73，用于以至少一个推荐内容之间的推荐顺序，向用户推荐至少一个推荐内容。

在一可选实施方式中，获取单元71具体用于：获取定位位置对应的场景标注数据或至少一种非场景标注数据；根据场景标注数据或至少一种非场景标注数据，识别定位位置关联的区域场景。

可选地，所述至少一种非场景标注数据包括：所述定位位置所属区域的类型、所述用户在所述定位位置所属区域的驻留时间、所述用户在所述定位位置所属区域的活动范围、所述用户在所述定位位置使用的无线信号标识和/或当前时间特征。

在一可选实施方式中，获取单元71具体用于：

对于用户在定位位置的驻留时间符合在家时的时间规律，定位位置所属区域的类型为公寓/住宅区，且用户在定位位置使用的无线信号标识与用户在多个周末使用的无线信号标识相同的情况，确定定位位置关联的区域场景为在家；

对于用户在定位位置的驻留时间符合在公司时的时间规律，定位位置所属区域的类型为商业区/其它非住宅区，且用户在定位位置使用的无线信号标识与用户在工作日时间使用的无线信号标识相同的情况，确定定位位置关联的区域场景为在公司；

对于当前时间属于节假日，定位位置属于其它城市且其类型为公寓/住宅区，且用户在定位位置使用的无线信号标识与之前常用的无线信号标识不相同的情况，确定定位位置关联的区域场景为探亲；

对于定位位置所属区域的类型为旅游区域，用户在定位位置所属区域的各景点内活动，用户在定位位置使用的无线信号标识与之前常用的无线信号标识不相同，用户在定位位置所属区域的驻留时间符合旅游时的时间规律的情况，确定定位位置关联的区域场景为旅游；

对于其它情况，确定定位位置关联的区域场景为出差。

在一可选实施方式中，确定单元72具体用于：根据用户的历史兴趣点和定位位置，获取至少一个候选内容；从至少一个候选内容中，选择与定位位置关联的区域场景相匹配的至少一个推荐内容；根据至少一个推荐内容与定位位置关联的区域场景的匹配度，确定至少一个推荐内容之间的推荐顺序。

在一可选实施方式中，确定单元72具体用于：根据定位位置和定位位置关联的区域场景，获取至少一个候选内容；根据用户的历史兴趣点，从至少一个候选内容中，选择至少一个推荐内容；根据至少一个推荐内容与定位位置关联的区域场景的匹配度，确定至少一个推荐内容之间的推荐顺序。

在一可选实施方式中，如图8所示，所述装置还包括：更新单元74。

更新单元74，用于响应于用户关联于至少一个推荐内容的操作，根据操作产生的日志数据和定位位置关联的区域场景，更新至少一个推荐内容。

在一可选实施方式中，更新单元74的一种实现结构包括：获取子单元和更新子单元。

获取子单元，用于根据日志数据和定位位置关联的区域场景，获取至少一个新推荐内容以及至少一个新推荐内容之间的推荐顺序。

更新子单元，用于按照至少一个新推荐内容以及至少一个新推荐内容之间的推荐顺序，更新至少一个推荐内容中未被浏览过的推荐内容。

在一可选实施方式中，更新子单元具体用于执行以下至少一种操作：

从未被浏览过的推荐内容中，剔除不同于至少一个新推荐内容中的内容；

向未被浏览过的推荐内容中，添加至少一个新推荐内容中不同于至少一个推荐内容的内容；

根据至少一个新推荐内容之间的推荐顺序，调整未被浏览过的推荐内容之间的推荐顺序。

在一可选实施方式中，获取子单元具体用于：根据日志数据和定位位置关联的区域场景，生成至少一个兴趣内容列表；根据至少一个兴趣内容列表各自对应的内容占比，从至少一个兴趣内容列表中，获取至少一个新推荐内容；根据至少一个新推荐内容的用户访问价值，确定新推荐内容之间的推荐顺序。

在一可选实施方式中，获取子单元具体用于执行以下至少一种生成操作：

根据日志数据中记录的用户对至少一个推荐内容的操作类型，从用户以操作类型操作过的内容中，获取用户访问价值符合设定要求的内容，以生成第一兴趣内容列表；

根据第一兴趣内容列表中的内容，结合定位位置关联的区域场景进行内容维度的推荐，以生成第二兴趣内容列表；

根据日志数据中记录的被用户操作的内容的标识，结合定位位置关联的区域场景进行用户维度的推荐，以生成第三兴趣内容列表；

根据用户的历史行为数据，获取用户感兴趣的历史内容，以生成第四兴趣内容列表；

根据第四兴趣内容列表中的内容，结合定位位置关联的区域场景进行用户维度的推荐，以生成第五兴趣内容列表。

在一可选实施方式中，第一兴趣内容列表、第二兴趣内容列表、第三兴趣内容列表、第四兴趣内容列表以及第五兴趣内容列表对应的内容占比依次递减，且加和为1。

在一可选实施方式中，获取子单元还用于：若至少一个新推荐内容包括多媒体内容，根据用户的设备性能和/或网络性能，选择分辨率符合要求的多媒体内容。

在一可选实施方式中，用户关联于至少一个推荐内容的操作，包括以下至少一种：点击、浏览、上拉、下滑、长时间停留、搜索、评论、点赞、收藏、转发、分享、不喜欢以及浏览结束。

在一可选实施方式中，推荐触发事件包括以下至少一种：登录、浏览、下滑、点击以及搜索。

本实施例提供的推荐装置，可用于执行上述方法实施例的流程，详细描述可参见前述实施例，在此不再赘述。

值得说明的是，若上述方法实施例中的步骤与推荐装置中的功能模块具有对应关系，则可由对应的功能模块执行相应的方法步骤；若上述方法实施例中的步骤与推荐装置中的功能模块未能形成对应关系，则可由功能与该方法步骤最为接近的功能模块或任意功能来执行，对此，本申请不做限定，即上述方法实施例中的步骤均可由推荐装置中的模块来完成。

本实施例提供的推荐装置，结合用户的历史兴趣点、定位位置以及定位位置关联的区域场景，向用户推荐内容，有利于向用户推荐更加符合用户需求的内容，提高推荐效果，提高用户体验度。

在一个可能的设计中，上述推荐装置的结构中包括处理器和存储器，所述存储器用于存储支持上述推荐装置执行上述方法实施例提供的推荐方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。

所述程序包括一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令供所述处理器调用执行。

处理器用于：执行存储器中的程序，以用于：响应于推荐触发事件，获取推荐触发事件对应用户的历史兴趣点、定位位置以及定位位置关联的区域场景；根据用户的历史兴趣点、定位位置以及定位位置关联的区域场景，确定至少一个推荐内容以及至少一个推荐内容之间的推荐顺序；以至少一个推荐内容之间的推荐顺序，向用户推荐至少一个推荐内容。

存储器还可被配置为存储其它各种数据以支持在推荐装置上的操作。这些数据的示例包括用于在推荐装置上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。

存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

可选的，所述推荐装置还可以包括通信组件，用于推荐装置与其他设备或通信网络通信。通信组件被配置为便于推荐装置和其他设备之间有线或无线方式的通信。推荐装置可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。

本发明实施例提供了一种计算机存储介质，用于储存上述推荐装置所用的计算机软件指令，其包含用于执行上述方法实施例提供的推荐方法为推荐装置所涉及的程序。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

本申请实施例公开a1、一种推荐方法，包括：

响应于推荐触发事件，获取所述推荐触发事件对应用户的历史兴趣点、定位位置以及所述定位位置关联的区域场景；

根据所述用户的历史兴趣点、所述定位位置以及所述定位位置关联的区域场景，确定至少一个推荐内容以及所述至少一个推荐内容之间的推荐顺序；

以所述至少一个推荐内容之间的推荐顺序，向所述用户推荐所述至少一个推荐内容。

a2、如a1所述的方法中，所述定位位置关联的区域场景的获取步骤，包括：

获取所述定位位置对应的场景标注数据或至少一种非场景标注数据；

根据所述场景标注数据或至少一种非场景标注数据，识别所述定位位置关联的区域场景。

a3、如a2所述的方法中，所述定位位置关联的区域场景的识别步骤，包括：

对于所述用户在定位位置的驻留时间符合在家时的时间规律，所述定位位置所属区域的类型为公寓/住宅区，且所述用户在所述定位位置使用的无线信号标识与所述用户在多个周末使用的无线信号标识相同的情况，确定所述定位位置关联的区域场景为在家；

对于所述用户在定位位置的驻留时间符合在公司时的时间规律，所述定位位置所属区域的类型为商业区/其它非住宅区，且所述用户在所述定位位置使用的无线信号标识与所述用户在工作日时间使用的无线信号标识相同的情况，确定所述定位位置关联的区域场景为在公司；

对于所述当前时间属于节假日，所述定位位置属于其它城市且其类型为公寓/住宅区，且所述用户在所述定位位置使用的无线信号标识与之前常用的无线信号标识不相同的情况，确定所述定位位置关联的区域场景为探亲；

对于所述定位位置所属区域的类型为旅游区域，所述用户在所述定位位置所属区域的各景点内活动，所述用户在所述定位位置使用的无线信号标识与之前常用的无线信号标识不相同，所述用户在所述定位位置所属区域的驻留时间符合旅游时的时间规律的情况，确定所述定位位置关联的区域场景为旅游；

对于其它情况，确定所述定位位置关联的区域场景为出差。

a4、如a1所述的方法中，所述至少一个推荐内容以及所述至少一个推荐内容之间的推荐顺序的确定步骤，包括：

根据所述用户的历史兴趣点和所述定位位置，获取至少一个候选内容；

从所述至少一个候选内容中，选择与所述定位位置关联的区域场景相匹配的所述至少一个推荐内容；

根据所述至少一个推荐内容与所述定位位置关联的区域场景的匹配度，确定所述至少一个推荐内容之间的推荐顺序。

a5、如a1所述的方法中，所述至少一个推荐内容以及所述至少一个推荐内容之间的推荐顺序的确定步骤，包括：

根据所述定位位置和所述定位位置关联的区域场景，获取至少一个候选内容；

根据所述用户的历史兴趣点，从所述至少一个候选内容中，选择所述至少一个推荐内容；

根据所述至少一个推荐内容与所述定位位置关联的区域场景的匹配度，确定所述至少一个推荐内容之间的推荐顺序。

a6、如a1-a5任一项所述的方法中，还包括：

响应于所述用户关联于所述至少一个推荐内容的操作，根据所述操作产生的日志数据和所述定位位置关联的区域场景，更新所述至少一个推荐内容。

a7、如a6所述的方法中，所述至少一个推荐内容的更新步骤，包括：

根据所述日志数据和所述定位位置关联的区域场景，获取至少一个新推荐内容以及所述至少一个新推荐内容之间的推荐顺序；

按照所述至少一个新推荐内容以及所述至少一个新推荐内容之间的推荐顺序，更新所述至少一个推荐内容中未被浏览过的推荐内容。

a8、如a7所述的方法中，所述未被浏览过的推荐内容的更新步骤，包括以下至少一种：

从所述未被浏览过的推荐内容中，剔除不同于所述至少一个新推荐内容中的内容；

向所述未被浏览过的推荐内容中，添加所述至少一个新推荐内容中不同于所述至少一个推荐内容的内容；

根据所述至少一个新推荐内容之间的推荐顺序，调整所述未被浏览过的推荐内容之间的推荐顺序。

a9、如a7所述的方法中，所述至少一个新推荐内容以及所述至少一个新推荐内容之间的推荐顺序的获取步骤，包括：

根据所述日志数据和所述定位位置关联的区域场景，生成至少一个兴趣内容列表；

根据所述至少一个兴趣内容列表各自对应的内容占比，从所述至少一个兴趣内容列表中，获取所述至少一个新推荐内容；

根据所述至少一个新推荐内容的用户访问价值，确定所述新推荐内容之间的推荐顺序。

a10、如a9所述的方法中，所述至少一个兴趣内容列表的生成步骤，包括以下至少一种生成操作：

根据所述日志数据中记录的所述用户对所述至少一个推荐内容的操作类型，从所述用户以所述操作类型操作过的内容中，获取用户访问价值符合设定要求的内容，以生成第一兴趣内容列表；

根据所述第一兴趣内容列表中的内容，结合所述定位位置关联的区域场景进行内容维度的推荐，以生成第二兴趣内容列表；

根据所述日志数据中记录的被所述用户操作的内容的标识，结合所述定位位置关联的区域场景进行用户维度的推荐，以生成第三兴趣内容列表；

根据所述用户的历史行为数据，获取所述用户感兴趣的历史内容，以生成第四兴趣内容列表；

根据所述第四兴趣内容列表中的内容，结合所述定位位置关联的区域场景进行用户维度的推荐，以生成第五兴趣内容列表。

a11、如a10所述的方法中，所述第一兴趣内容列表、所述第二兴趣内容列表、所述第三兴趣内容列表、所述第四兴趣内容列表以及所述第五兴趣内容列表对应的内容占比依次递减，且加和为1。

a12、如a7所述的方法中，所述至少一个新推荐内容的获取步骤，还包括：

若所述至少一个新推荐内容包括多媒体内容，根据所述用户的设备性能和/或网络性能，选择分辨率符合要求的多媒体内容。

a13、如a6所述的方法中，所述用户对所述至少一个推荐内容的操作，包括以下至少一种：

点击、浏览、上拉、下滑、长时间停留、搜索、评论、点赞、收藏、转发、分享、不喜欢以及浏览结束。

a14、如a1-a5任一项所述的方法中，所述推荐触发事件包括以下至少一种：

登录、浏览、下滑、点击以及搜索。

本申请实施例还提供b15、一种推荐装置，包括：

获取单元，用于响应于推荐触发事件，获取所述推荐触发事件对应用户的历史兴趣点、定位位置以及所述定位位置关联的区域场景；

确定单元，用于根据所述用户的历史兴趣点、所述定位位置以及所述定位位置关联的区域场景，确定至少一个推荐内容以及所述至少一个推荐内容之间的推荐顺序；

推荐单元，用于以所述至少一个推荐内容之间的推荐顺序，向所述用户推荐所述至少一个推荐内容。

b16、如b15所述的装置中，所述获取单元具体用于：

获取所述定位位置对应的场景标注数据或至少一种非场景标注数据；

根据所述场景标注数据或至少一种非场景标注数据，识别所述定位位置关联的区域场景。

b17、如b16所述的装置中，所述获取单元具体用于：

对于所述用户在定位位置的驻留时间符合在家时的时间规律，所述定位位置所属区域的类型为公寓/住宅区，且所述用户在所述定位位置使用的无线信号标识与所述用户在多个周末使用的无线信号标识相同的情况，确定所述定位位置关联的区域场景为在家；

对于所述用户在定位位置的驻留时间符合在公司时的时间规律，所述定位位置所属区域的类型为商业区/其它非住宅区，且所述用户在所述定位位置使用的无线信号标识与所述用户在工作日时间使用的无线信号标识相同的情况，确定所述定位位置关联的区域场景为在公司；

对于所述当前时间属于节假日，所述定位位置属于其它城市且其类型为公寓/住宅区，且所述用户在所述定位位置使用的无线信号标识与之前常用的无线信号标识不相同的情况，确定所述定位位置关联的区域场景为探亲；

对于所述定位位置所属区域的类型为旅游区域，所述用户在所述定位位置所属区域的各景点内活动，所述用户在所述定位位置使用的无线信号标识与之前常用的无线信号标识不相同，所述用户在所述定位位置所属区域的驻留时间符合旅游时的时间规律的情况，确定所述定位位置关联的区域场景为旅游；

对于其它情况，确定所述定位位置关联的区域场景为出差。

b18、如b15所述的装置中，所述确定单元具体用于：

根据所述用户的历史兴趣点和所述定位位置，获取至少一个候选内容；

从所述至少一个候选内容中，选择与所述定位位置关联的区域场景相匹配的所述至少一个推荐内容；

根据所述至少一个推荐内容与所述定位位置关联的区域场景的匹配度，确定所述至少一个推荐内容之间的推荐顺序。

b19、如b15所述的装置中，所述确定单元具体用于：

根据所述定位位置和所述定位位置关联的区域场景，获取至少一个候选内容；

根据所述用户的历史兴趣点，从所述至少一个候选内容中，选择所述至少一个推荐内容；

根据所述至少一个推荐内容与所述定位位置关联的区域场景的匹配度，确定所述至少一个推荐内容之间的推荐顺序。

b20、如b15-b19任一项所述的装置中，还包括：

更新单元，用于响应于所述用户关联于所述至少一个推荐内容的操作，根据所述操作产生的日志数据和所述定位位置关联的区域场景，更新所述至少一个推荐内容。

b21、如b20所述的装置中，所述更新单元包括：

获取子单元，用于根据所述日志数据和所述定位位置关联的区域场景，获取至少一个新推荐内容以及所述至少一个新推荐内容之间的推荐顺序；

更新子单元，用于按照所述至少一个新推荐内容以及所述至少一个新推荐内容之间的推荐顺序，更新所述至少一个推荐内容中未被浏览过的推荐内容。

b22、如b21所述的装置中，所述更新子单元具体用于执行以下至少一种操作：

从所述未被浏览过的推荐内容中，剔除不同于所述至少一个新推荐内容中的内容；

向所述未被浏览过的推荐内容中，添加所述至少一个新推荐内容中不同于所述至少一个推荐内容的内容；

根据所述至少一个新推荐内容之间的推荐顺序，调整所述未被浏览过的推荐内容之间的推荐顺序。

b23、如b21所述的装置中，所述获取子单元具体用于：

根据所述日志数据和所述定位位置关联的区域场景，生成至少一个兴趣内容列表；

根据所述至少一个兴趣内容列表各自对应的内容占比，从所述至少一个兴趣内容列表中，获取所述至少一个新推荐内容；

根据所述至少一个新推荐内容的用户访问价值，确定所述新推荐内容之间的推荐顺序。

b24、如b23所述的装置中，所述获取子单元具体用于执行以下至少一种生成操作：

根据所述日志数据中记录的所述用户对所述至少一个推荐内容的操作类型，从所述用户以所述操作类型操作过的内容中，获取用户访问价值符合设定要求的内容，以生成第一兴趣内容列表；

根据所述第一兴趣内容列表中的内容，结合所述定位位置关联的区域场景进行内容维度的推荐，以生成第二兴趣内容列表；

根据所述日志数据中记录的被所述用户操作的内容的标识，结合所述定位位置关联的区域场景进行用户维度的推荐，以生成第三兴趣内容列表；

根据所述用户的历史行为数据，获取所述用户感兴趣的历史内容，以生成第四兴趣内容列表；

根据所述第四兴趣内容列表中的内容，结合所述定位位置关联的区域场景进行用户维度的推荐，以生成第五兴趣内容列表。

b25、如b24所述的装置中，所述第一兴趣内容列表、所述第二兴趣内容列表、所述第三兴趣内容列表、所述第四兴趣内容列表以及所述第五兴趣内容列表对应的内容占比依次递减，且加和为1。

b26、如b21所述的装置中，所述获取子单元还用于：

若所述至少一个新推荐内容包括多媒体内容，根据所述用户的设备性能和/或网络性能，选择分辨率符合要求的多媒体内容。

本申请实施例还提供c27、一种电子设备，包括：处理器和存储器，所述存储器用于存储支持上述推荐装置执行上述推荐方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序，以用于：响应于推荐触发事件，获取推荐触发事件对应用户的历史兴趣点、定位位置以及定位位置关联的区域场景；根据用户的历史兴趣点、定位位置以及定位位置关联的区域场景，确定至少一个推荐内容以及至少一个推荐内容之间的推荐顺序；以至少一个推荐内容之间的推荐顺序，向用户推荐至少一个推荐内容。