一种基于智媒体服务平台的智能推荐系统及方法与流程

1.本发明实施例涉及信息推荐技术领域，具体是一种基于智媒体服务平台的智能推荐系统及方法。


背景技术：

2.随着信息技术的日益发展，基于用户的喜好、历史关注的信息、好友以及好友关注的信息等等进行信息推荐已经成为目前网络技术应用的一项重要内容。在目前进行信息推荐的方案中，所采用的主流推荐方式是item
‑
based的协同过滤推荐算法，基于这种信息推荐方式，由于使用很多项目的用户会对总体推荐产生很大影响，而且热门的项目与大部分其他项目都有比较强的关联，热门的项目很容易被推送出来，但是这种推荐方法不具备随动性，当用户到达一个新的地点时，传统的推荐方法推荐的内容与用户的兴趣点过于集中化，不能很好的为用户推荐其真正需要的内容。


技术实现要素：

3.本发明实施例的目的在于提供一种基于智媒体服务平台的智能推荐系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
4.为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
5.一种基于智媒体服务平台的智能推荐系统，包括终端以及与所述终端进行通信的云端；
6.所述终端，用于获取当前用户的基本信息，其中，所述基本信息包括历史数据信息和地理位置信息；将所述基本信息发送给云端；接收云端返回的推荐信息并展示；
7.所述云端，用于接收所述基本信息，根据所述地理位置信息调取信息数据库中与当前用户相匹配的预设数据，所述信息数据库包括至少两个预设用户的预设位置信息以及与所述预设位置信息对应的预设数据信息，基于所述当前用户历史数据信息提取用户关键词，基于所述预设数据提取预设关键词，根据所述用户关键词和预设关键词生成按预设顺序进行推送的推荐信息；将所述推荐信息发送给所述终端。
8.作为本发明优选实施方案的进一步限定，所述终端具体包括：
9.信息获取单元，用于获取当前用户的基本信息，其中，所述基本信息包括历史数据信息和地理位置信息；
10.第一发送单元，用于将所述基本信息发送给云端；
11.第一接收单元，用于接收云端返回的推荐信息并展示。
12.作为本发明优选实施方案的进一步限定，所述云端具体包括：
13.第二接收单元，用于接收所述基本信息；
14.数据调取单元，用于根据所述地理位置信息调取信息数据库中与当前用户相匹配的预设数据，所述信息数据库包括至少两个预设用户的预设位置信息以及与所述预设位置信息对应的预设数据信息；
15.第一提取单元，用于基于所述当前用户历史数据信息提取用户关键词；
16.第二提取单元，用于基于所述预设数据提取预设关键词；
17.信息生成单元，用于根据所述用户关键词和预设关键词生成按预设顺序进行推送的推荐信息；
18.第二发送单元，用于将所述推荐信息发送给所述终端。
19.作为本发明优选实施方案的进一步限定，所述数据调取单元具体包括：
20.遍历模块，用于遍历所述信息数据库中的所有预设位置信息；
21.标记模块，用于标记与所述当前用户地理位置信息相对应的预设位置信息；
22.确认模块，用于将与所述预设位置信息对应的预设数据信息作为预设数据。
23.作为本发明优选实施方案的进一步限定，所述第一提取单元具体包括：
24.第一分词模块，用于对当前用户历史数据信息文本的所有语句进行分词操作，得到词语单元；
25.第一获取模块，获取所述词语单元的词语特征、所述词语单元在对应历史数据信息文本语句中的语句特征、以及所述词语单元在所述历史数据信息文本中的文本特征；
26.第一提取模块，用于基于机器学习算法建立的机器学习模型，使用每个分析语句中的词语单元的词语特征、语句特征以及文本特征，对每个历史数据信息文本的语句进行关键词提取操作。
27.作为本发明优选实施方案的进一步限定，所述第二提取单元具体包括：
28.第二分词模块，用于对预设用户的预设数据文本的所有语句进行分词操作，得到词语单元；
29.第二获取模块，用于获取所述词语单元的词语特征、所述词语单元在对应预设数据文本语句中的语句特征、以及所述词语单元在所述预设数据文本中的文本特征；
30.第二提取模块，用于基于机器学习算法建立的机器学习模型，使用每个分析语句中的词语单元的词语特征、语句特征以及文本特征，对每个预设数据文本的语句进行关键词提取操作。
31.作为本发明优选实施方案的进一步限定，所述信息生成单元具体包括：
32.建立模块，用于建立推荐内容库；
33.第一匹配模块，用于在所述推荐内容库中匹配与所述用户关键词对应的第一推荐内容；
34.第二匹配模块，用于在所述推荐内容库中匹配与所述预设关键词对应的第二推荐内容；
35.比较模块，将所述第一推荐内容和第二推荐内容进行比较；
36.内容定义模块，用于将第一推荐内容和第二推荐内容重合的部分作为第一优先级推荐内容，将所述第一推荐内容的剩余部分作为第二优先级推荐内容，将所述第二推荐内容的剩余部分作为第三优先级推荐内容；
37.内容推送模块，用于将所述第一优先级推荐内容、第二优先级推荐内容和第三优先级推荐内容依次进行推送。
38.一种基于智媒体服务平台的智能推荐方法，所述方法包括：
39.获取当前用户的基本信息，所述基本信息包括历史数据信息和地理位置信息；
40.根据所述地理位置信息调取信息数据库中与当前用户相匹配的预设数据，所述信息数据库包括至少两个预设用户的预设位置信息以及与所述预设位置信息对应的预设数据信息；
41.基于所述当前用户历史数据信息提取用户关键词；
42.基于所述预设数据提取预设关键词；
43.根据所述用户关键词和预设关键词生成按预设规则进行排序的推荐信息。
44.作为本发明优选实施方案的进一步限定，所述根据所述地理位置信息调取信息数据库中与当前用户相匹配的预设数据的步骤具体包括：
45.遍历所述信息数据库中的所有预设位置信息；
46.标记与所述当前用户地理位置信息相对应的预设位置信息；
47.将与所述预设位置信息对应的预设数据信息作为预设数据。
48.作为本发明优选实施方案的进一步限定，所述根据所述用户关键词和预设关键词生成按预设顺序进行推送的推荐信息的步骤具体包括：
49.建立推荐内容库；
50.在所述推荐内容库中匹配与所述用户关键词对应的第一推荐内容；
51.在所述推荐内容库中匹配与所述预设关键词对应的第二推荐内容；
52.将所述第一推荐内容和第二推荐内容进行比较；
53.将第一推荐内容和第二推荐内容重合的部分作为第一优先级推荐内容，将所述第一推荐内容的剩余部分作为第二优先级推荐内容，将所述第二推荐内容的剩余部分作为第三优先级推荐内容；
54.将所述第一优先级推荐内容、第二优先级推荐内容和第三优先级推荐内容依次进行推送。
55.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
56.在本发明实施例提供的智能推荐系统中，通过终端获取当前用户的历史数据信息和地理位置信息；根据所述地理位置信息调取信息数据库中与当前用户相匹配的预设数据，所述信息数据库包括至少两个预设用户的预设位置信息以及与所述预设位置信息对应的预设数据信息，基于所述当前用户历史数据信息提取用户关键词，基于所述预设数据提取预设关键词，根据所述用户关键词和预设关键词生成按预设顺序进行推送的推荐信息；将所述推荐信息发送给所述终端，终端对推荐信息进行展示；因此，本发明实施例可以在用户到达一个新的地点时，基于自身兴趣点与周边其他用户的兴趣点相结合，在获得与自身兴趣点相匹配的推荐信息的同时，还能够获得与周边用户兴趣点相匹配的推荐信息，从而能够扩大用户的信息获取，避免传统的推荐方法推荐的内容与用户的兴趣点过于集中化的问题，能够很好的为用户推荐其真正需要的内容。
附图说明
57.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。
58.图1为本发明实施例一基于智媒体服务平台的智能推荐系统的系统架构图。
59.图2为本发明实施例一基于智媒体服务平台的智能推荐系统的结构框图。
60.图3为本发明实施例三提供的数据调取单元的结构框图。
61.图4为本发明实施例三提供的第一提取单元的结构框图。
62.图5为本发明实施例四提供的第二提取单元的结构框图。
63.图6为本发明实施例五提供的信息生成单元的结构框图。
64.图7为本发明实施例六提供的基于智媒体服务平台的智能推荐方法的流程框图。
65.图8为本发明实施例七提供的基于智媒体服务平台的智能推荐方法的子流程框图。
66.图9为本发明实施例八提供的基于智媒体服务平台的智能推荐方法的子流程框图。
具体实施方式
67.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
68.在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
69.应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种功能模块，但这些功能模块不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的功能模块彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一发送单元也可以被称为第二发送单元，不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。类似地，第二发送单元也可以被称为第一发送单元。而且，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、物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、物品或者设备所固有的要素。
70.可以理解的是，在目前进行信息推荐的方案中，所采用的主流推荐方式是 item
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based的协同过滤推荐算法，基于这种信息推荐方式，由于使用很多项目的用户会对总体推荐产生很大影响，而且热门的项目与大部分其他项目都有比较强的关联，热门的项目很容易被推送出来，但是这种推荐方法不具备随动性，当用户到达一个新的地点时，传统的推荐方法推荐的内容与用户的兴趣点过于集中化，不能很好的为用户推荐其真正需要的内容。
71.为解决上述问题，在本发明实施例提供的智能推荐系统中，通过终端获取当前用户的历史数据信息和地理位置信息；根据所述地理位置信息调取信息数据库中与当前用户相匹配的预设数据，所述信息数据库包括至少两个预设用户的预设位置信息以及与所述预设位置信息对应的预设数据信息，基于所述当前用户历史数据信息提取用户关键词，基于所述预设数据提取预设关键词，根据所述用户关键词和预设关键词生成按预设顺序进行推送的推荐信息；将所述推荐信息发送给所述终端，终端对推荐信息进行展示；因此，本发明实施例可以在用户到达一个新的地点时，基于自身兴趣点与周边其他用户的兴趣点相结
合，在获得与自身兴趣点相匹配的推荐信息的同时，还能够获得与周边用户兴趣点相匹配的推荐信息，从而能够扩大用户的信息获取，避免传统的推荐方法推荐的内容与用户的兴趣点过于集中化的问题，能够很好的为用户推荐其真正需要的内容。
72.图1示出了本发明实施例一基于智媒体服务平台的智能推荐系统的系统架构图。
73.具体的，该系统架构可以所述系统包括云端200，以及与所述云端200通过网络进行通信的多个终端100；
74.其中，所述网络可以是用以在终端100与云端200之间提供通信链路的介质。具体的，所述网络可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
75.用户可以与终端100进行交互，以实现信息的传递等。
76.终端100可以是硬件，也可以是软件。当终端100为硬件时，可以是具有通信、信息处理和显示屏的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、mp3播放器、mp4播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端100为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
77.实施例一：
78.图2示出了本发明实施例一基于智媒体服务平台的智能推荐系统的结构框图。
79.具体的，本发明实施例提供了一种基于智媒体服务平台的智能推荐系统，包括终端100以及与所述终端100进行通信的云端200；
80.所述终端100，用于获取当前用户的基本信息，其中，所述基本信息包括历史数据信息和地理位置信息；将所述基本信息发送给云端；接收云端返回的推荐信息并展示；
81.在本发明实施例的具体实现中，终端100在获得授权后，对当前用户的基本信息进行收集，可以理解的是，所述基本信息包括当前用户在该终端100使用过程中的历史数据信息，如在使用该终端100的app时所留下的历史数据信息；且在获得授权的情况下，通过终端100配置的定位模块，对当前用户的位置进行定位，已获得当前用户的地理位置信息。
82.进一步的，在本发明实施例中，在获取到当前用户的基本信息后，所述终端100 通过其自身配置的通信模块将基本信息发送至云端200，云端200在通过对基本信息进行处理后，能够向所述终端100返回与所述基本信息相对应的推荐信息，并通过终端 100自身的显示屏进行展示，以方便当前用户对推荐信息进行查阅。
83.所述云端200，用于接收所述基本信息，根据所述地理位置信息调取信息数据库中与当前用户相匹配的预设数据，所述信息数据库包括至少两个预设用户的预设位置信息以及与所述预设位置信息对应的预设数据信息，基于所述当前用户历史数据信息提取用户关键词，基于所述预设数据提取预设关键词，根据所述用户关键词和预设关键词生成按预设顺序进行推送的推荐信息；将所述推荐信息发送给所述终端。
84.进一步的，在本发明实施例的具体实现中，信息数据库中包含多个预设用户的数据信息，其中，预设用户使用的终端在获取到预设用户的授权后，将预设用户的信息数据上传至云端，进而形成包含多个预设用户信息数据的信息数据库；
85.可以理解的是，在当前用户需要进行信息推荐时，可以通过获取到的当前用户的地理位置信息，通过地理位置信息匹配对应的预设位置信息，从而能够对应的调取与预设用户的预设数据，且该预设数据可以作为给当前用户进行信息推荐的基础数据；
86.具体的，在本发明实施例中，根据所述地理位置信息调取信息数据库中与当前用户相匹配的预设数据的具体方式如下：遍历所述信息数据库中的所有预设位置信息；标记与所述当前用户地理位置信息相对应的预设位置信息；将与所述预设位置信息对应的预设数据信息作为预设数据。
87.更进一步的，在本发明实施例中，在根据所述用户关键词和预设关键词生成按预设顺序进行推送的推荐信息的步骤的具体实现中，首先基于信息数据库建立推荐内容库，通过第一匹配模块在所述推荐内容库中匹配与所述用户关键词对应的第一推荐内容；然后通过第二匹配模块在所述推荐内容库中匹配与所述预设关键词对应的第二推荐内容；优选的，可以将所述第一推荐内容和第二推荐内容进行比较，找到第一推荐内容和第二推荐内容重合的部分，并通过内容定义模块将第一推荐内容和第二推荐内容重合的部分作为第一优先级推荐内容，进一步的，将所述第一推荐内容的剩余部分作为第二优先级推荐内容，更进一步的，将所述第二推荐内容的剩余部分作为第三优先级推荐内容；所述第一优先级推荐内容、第二优先级推荐内容和第三优先级推荐内容共同组成推荐信息，且将所述第一优先级推荐内容、第二优先级推荐内容和第三优先级推荐内容依次进行推送。
88.具体的，在本发明提供的优选实施方式中，所述终端100具体包括：
89.信息获取单元101，用于获取当前用户的基本信息，其中，所述基本信息包括历史数据信息和地理位置信息；
90.在本发明实施例的具体实现中，终端100在获得授权后，对当前用户的基本信息进行收集，可以理解的是，所述基本信息包括当前用户在该终端100使用过程中的历史数据信息，如在使用该终端100的app时所留下的历史数据信息；且在获得授权的情况下，通过终端100配置的定位模块，对当前用户的位置进行定位，已获得当前用户的地理位置信息。
91.第一发送单元102，用于将所述基本信息发送给云端200；
92.第一接收单元103，用于接收云端200返回的推荐信息并展示。
93.具体的，在本发明提供的优选实施方式中，所述云端200具体包括：
94.第二接收单元201，用于接收所述基本信息；
95.数据调取单元202，用于根据所述地理位置信息调取信息数据库中与当前用户相匹配的预设数据，所述信息数据库包括至少两个预设用户的预设位置信息以及与所述预设位置信息对应的预设数据信息；
96.第一提取单元203，用于基于所述当前用户历史数据信息提取用户关键词；
97.第二提取单元204，用于基于所述预设数据提取预设关键词；
98.信息生成单元205，用于根据所述用户关键词和预设关键词生成按预设顺序进行推送的推荐信息；
99.第二发送单元206，用于将所述推荐信息发送给所述终端。
100.实施例二：
101.图3示出了本发明实施例三提供的数据调取单元202的结构框图。
102.具体的，在本发明提供的优选实施方式中，所述数据调取单元202具体包括：
103.遍历模块2021，用于遍历所述信息数据库中的所有预设位置信息；
104.标记模块2022，用于标记与所述当前用户地理位置信息相对应的预设位置信息；
105.确认模块2023，用于将与所述预设位置信息对应的预设数据信息作为预设数据。
106.实施例三：
107.图4示出了本发明实施例三提供的第一提取单元的结构框图。
108.具体的，在本发明提供的优选实施方式中，所述第一提取单元203具体包括：
109.第一分词模块2031，用于对当前用户历史数据信息文本的所有语句进行分词操作，得到词语单元；
110.第一获取模块2032，获取所述词语单元的词语特征、所述词语单元在对应历史数据信息文本语句中的语句特征、以及所述词语单元在所述历史数据信息文本中的文本特征；
111.第一提取模块2033，用于基于机器学习算法建立的机器学习模型，使用每个分析语句中的词语单元的词语特征、语句特征以及文本特征，对每个历史数据信息文本的语句进行关键词提取操作。
112.实施例四：
113.图5示出了本发明实施例四提供的第二提取单元的结构框图。
114.具体的，在本发明提供的优选实施方式中，所述第二提取单元204具体包括：
115.第二分词模块2041，用于对预设用户的预设数据文本的所有语句进行分词操作，得到词语单元；
116.第二获取模块2042，用于获取所述词语单元的词语特征、所述词语单元在对应预设数据文本语句中的语句特征、以及所述词语单元在所述预设数据文本中的文本特征；
117.第二提取模块2043，用于基于机器学习算法建立的机器学习模型，使用每个分析语句中的词语单元的词语特征、语句特征以及文本特征，对每个预设数据文本的语句进行关键词提取操作。
118.实施例五：
119.图6示出了本发明实施例五提供的信息生成单元的结构框图。
120.具体的，在本发明提供的优选实施方式中，所述信息生成单元205具体包括：
121.建立模块2051，用于建立推荐内容库；
122.第一匹配模块2052，用于在所述推荐内容库中匹配与所述用户关键词对应的第一推荐内容；
123.第二匹配模块2053，用于在所述推荐内容库中匹配与所述预设关键词对应的第二推荐内容；
124.比较模块2054，将所述第一推荐内容和第二推荐内容进行比较；
125.内容定义模块2055，用于将第一推荐内容和第二推荐内容重合的部分作为第一优先级推荐内容，将所述第一推荐内容的剩余部分作为第二优先级推荐内容，将所述第二推荐内容的剩余部分作为第三优先级推荐内容；
126.内容推送模块2056，用于将所述第一优先级推荐内容、第二优先级推荐内容和第三优先级推荐内容依次进行推送。
127.实施例六：
128.图7示出了本发明实施例六提供的基于智媒体服务平台的智能推荐方法的流程框图。具体的，本发明实施例提供了一种基于智媒体服务平台的智能推荐方法；
129.所述方法300包括：
130.步骤s301:获取当前用户的基本信息，所述基本信息包括历史数据信息和地理位置信息；
131.步骤s302:根据所述地理位置信息调取信息数据库中与当前用户相匹配的预设数据，所述信息数据库包括至少两个预设用户的预设位置信息以及与所述预设位置信息对应的预设数据信息；
132.步骤s303:基于所述当前用户历史数据信息提取用户关键词；基于所述预设数据提取预设关键词；
133.步骤s304:根据所述用户关键词和预设关键词生成按预设规则进行排序的推荐信息。
134.实施例七：
135.图8示出了本发明实施例七提供的基于智媒体服务平台的智能推荐方法的一个子流程框图。具体的，在本发明提供的优选实施方式中，所述根据所述地理位置信息调取信息数据库中与当前用户相匹配的预设数据的步骤s302具体包括：
136.步骤s3021：遍历所述信息数据库中的所有预设位置信息；
137.步骤s3022：标记与所述当前用户地理位置信息相对应的预设位置信息；
138.步骤s3023：将与所述预设位置信息对应的预设数据信息作为预设数据。
139.实施例八：
140.图9示出了本发明实施例八提供的基于智媒体服务平台的智能推荐方法的另一个子流程框图。具体的，在本发明提供的优选实施方式中，所述根据所述用户关键词和预设关键词生成按预设顺序进行推送的推荐信息的步骤s304具体包括：
141.步骤s3041:建立推荐内容库；
142.步骤s3042:在所述推荐内容库中匹配与所述用户关键词对应的第一推荐内容；
143.步骤s3043:在所述推荐内容库中匹配与所述预设关键词对应的第二推荐内容；
144.步骤s3044:将所述第一推荐内容和第二推荐内容进行比较；
145.步骤s3045:将第一推荐内容和第二推荐内容重合的部分作为第一优先级推荐内容，将所述第一推荐内容的剩余部分作为第二优先级推荐内容，将所述第二推荐内容的剩余部分作为第三优先级推荐内容；
146.步骤s3046:将所述第一优先级推荐内容、第二优先级推荐内容和第三优先级推荐内容依次进行推送。
147.本发明实施例还提供了一种设备，该设备包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如所述基于智媒体服务平台的智能推荐方法的步骤。
148.本发明实施例还提供了一种存储介质，该存储介质存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现如所述基于智媒体服务平台的智能推荐方法的步骤。
149.示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储在存储器中，并由处理器执行，以完成本发明。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在终端设备中的执行过程。
150.本领域技术人员可以理解，上述终端设备的描述仅仅是示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比上述描述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，
例如可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
151.所称处理器可以是中央处理单元，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现成可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，上述处理器是上述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个用户终端的各个部分。
152.上述存储器可用于存储计算机程序和/或模块，上述处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现上述终端设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据泊位状态显示系统的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡，安全数字卡，闪存卡、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
153.终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例系统中的全部或部分模块/单元，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个系统实施例的功能。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器、随机存取存储器、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
154.综上所述，在本发明实施例提供的智能推荐系统中，通过终端获取当前用户的历史数据信息和地理位置信息；根据所述地理位置信息调取信息数据库中与当前用户相匹配的预设数据，所述信息数据库包括至少两个预设用户的预设位置信息以及与所述预设位置信息对应的预设数据信息，基于所述当前用户历史数据信息提取用户关键词，基于所述预设数据提取预设关键词，根据所述用户关键词和预设关键词生成按预设顺序进行推送的推荐信息；将所述推荐信息发送给所述终端，终端对推荐信息进行展示；因此，本发明实施例可以在用户到达一个新的地点时，基于自身兴趣点与周边其他用户的兴趣点相结合，在获得与自身兴趣点相匹配的推荐信息的同时，还能够获得与周边用户兴趣点相匹配的推荐信息，从而能够扩大用户的信息获取，避免传统的推荐方法推荐的内容与用户的兴趣点过于集中化的问题，能够很好的为用户推荐其真正需要的内容。
155.以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。