一种信息推荐的方法、装置及移动终端与流程

本发明涉及移动终端技术领域，尤其涉及一种信息推荐的方法、装置及移动终端。

背景技术：

现在技术中，应用程序在用户的允许下，通常是通过信息推送的方式主动向用户推送信息，可以减少用户在网络上搜索所花费的时间。信息推送是通过一定的技术标准或协议，在互联网上通过推送用户需要的信息来减少信息过载的一项技术。

现有的信息推送策略通常是基于用户在单个具体应用内的行为，例如信息输入或点击操作，来对指定活动进行推送，而未能利用该用户对移动终端中各应用程序的使用情况获取用户个人的喜好，从而进行精确的推送，因此，用户体验不好。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是，提供一种信息推荐的方法、装置及移动终端，利用用户对移动终端中各应用程序的使用情况对用户喜好的活动信息进行推送。

本发明采用的技术方案是，所述信息推荐的方法，包括：

根据移动终端上各应用程序的使用情况确定用户喜好的活动类型；

从互联网获取与用户喜好的活动类型相同的活动信息；

根据获取的所述活动信息筛选出与用户的日常生活状态相匹配的活动信息并进行推荐；所述用户的日常生活状态包括：用户的休闲时间。

进一步的，所述根据移动终端上各应用程序的使用情况确定用户喜好的活动类型，包括：

预先设置应用程序与活动类型的第一对应关系；在所述第一对应关系的基础上，根据收集到的移动终端上各应用程序的使用频次确定出用户喜好的活动类型；或者，根据收集到的各应用程序中设定活动类型的活动信息的查看频次确定出用户喜好的活动类型；

所述活动类型至少包括以下之一：购物活动、体育活动、娱乐活动、旅游活动。

进一步的，所述方法，还包括：

预先设置使用频次与喜好度的第二对应关系或查看频次与喜好度的第二对应关系；

根据所述第二对应关系确定用户对喜好的活动类型的喜好度。

进一步的，所述从互联网获取与用户喜好的活动类型相同的活动信息，包括：

通过网络爬虫工具从互联网获取与用户喜好的活动类型相同的活动信息。

进一步的，所述用户的日常生活状态，还至少包括以下之一：用户的当前位置、用户的常用出行路线、用户的预定出行路线、用户的家人数量；

所述用户的常用出行路线或用户的预定出行路线的获取方式，包括：

根据与交通出行相关的应用程序在使用过程中的线路输入信息获取；或者，接收在设定的常用出现路线信息录入处或预定出行路线录入处的输入信息。

进一步的，所述根据获取的所述活动信息筛选出与用户的日常生活状态相匹配的活动信息并进行推荐，包括：

当筛选出的与所述用户的日常生活状态相匹配的活动信息的类型为两个以上时，根据用户对喜好的各活动类型的喜好度对筛选出的所述活动信息进行排序后推荐。

本发明还提供一种信息推荐的装置，包括：

第一确定模块，用于根据移动终端上各应用程序的使用情况确定用户喜好的活动类型；

获取模块，用于从互联网获取与用户喜好的活动类型相同的活动信息；

推荐模块，用于根据获取的所述活动信息筛选出与用户的日常生活状态相匹配的活动信息并进行推荐；所述用户的日常生活状态包括：用户的休闲时间。

进一步的，所述第一确定模块，用于：

预先设置应用程序与活动类型的第一对应关系；在所述第一对应关系的基础上，根据收集到的移动终端上各应用程序的使用频次确定出用户喜好的活动类型；或者，根据收集到的各应用程序中设定活动类型的活动信息的查看频次确定出用户喜好的活动类型；

所述活动类型至少包括以下之一：购物活动、体育活动、娱乐活动、旅游活动。

进一步的，所述装置，还包括：

第二确定模块，用于预先设置使用频次与喜好度的第二对应关系或查看频次与喜好度的第二对应关系；根据所述第二对应关系确定用户对喜好的活动类型的喜好度。

进一步的，所述获取模块，用于通过网络爬虫工具从互联网获取与所述用户喜好的活动类型相同的活动信息。

进一步的，所述用户的日常生活状态，还至少包括以下之一：用户的当前位置、用户的常用出行路线、用户的预定出行路线、用户的家人数量；

所述获取模块，还用于采用以下方式获取所述用户的常用出行路线或用户的预定出行路线：

根据与交通出行相关的应用程序在使用过程中的线路输入信息获取；或者，接收在设定的常用出现路线信息录入处或预定出行路线录入处的输入信息。

进一步的，所述推荐模块，用于：

当筛选出的与所述用户的日常生活状态相匹配的活动信息的类型为两个以上时，根据用户对喜好的各活动类型的喜好度对筛选出的所述活动信息进行排序后推荐。

本发明还提供一种移动终端，包括处理器以及存储有所述处理器可执行指令的存储器，当所述指令被处理器执行时，执行如下操作：

根据移动终端上各应用程序的使用情况确定用户喜好的活动类型；

从互联网获取与用户喜好的活动类型相同的活动信息；

根据获取的所述活动信息筛选出与用户的日常生活状态相匹配的活动信息并进行推荐；所述用户的日常生活状态包括：用户的休闲时间。

进一步的，所述用户的日常生活状态，还至少包括以下之一：用户的当前位置、用户的常用出行路线、用户的预定出行路线、用户的家人数量；

所述处理器执行的操作还包括：采用以下方式获取所述用户的常用出行路线或用户的预定出行路线：

根据与交通出行相关的应用程序在使用过程中的线路输入信息获取；或者，接收在设定的常用出现路线信息录入处或预定出行路线录入处的输入信息。

采用上述技术方案，本发明至少具有下列优点：

本发明所述信息推荐的方法、装置及移动终端，根据用户对移动终端中各应用程序的使用情况获取用户喜好的活动类型等信息，从互联网获取与用户日常生活状态信息相匹配的用户喜好的活动向用户推荐，本发明的用户日常生活状态信息可以包含用户的休假情况以及国家法定假期等情况以及用户出行路线信息，为用户推送用户喜好的活动项目时会更加精准，比如旅游套餐、自驾游信息、体育活动、娱乐活动、购物促销活动时，从而丰富用户的日常生活，提升用户体验，无形中增强了移动终端产品的市场竞争力。

附图说明

图1为本发明第一实施例的信息推荐的方法流程图；

图2为本发明第二实施例的信息推荐的方法流程图；

图3为本发明第三实施例的信息推荐的方法流程图；

图4为本发明第四、五实施例的信息推荐的装置组成结构示意图；

图5为本发明第六实施例的信息推荐的装置组成结构示意图；

图6为本发明第七实施例的移动终端的组成示意图；

图7为本发明第八实施例的信息推荐的方法流程示意图。

具体实施方式

为更进一步阐述本发明为达成预定目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对本发明进行详细说明如后。

本发明第一实施例，一种信息推荐的方法，如图1所示，包括以下具体步骤：

步骤S101，根据移动终端上各应用程序的使用情况确定用户喜好的活动类型。

可选的，步骤S101，包括：

预先设置应用程序与活动类型的第一对应关系；在所述第一对应关系的基础上，根据收集到的移动终端上各应用程序的使用频次确定出用户喜好的活动类型。比如：若收集到的移动终端上任一应用程序的使用频次大于设定的频次阈值，则将所述应用程序对应的活动类型确定为用户喜好的活动类型。

所述活动类型至少包括以下之一：购物活动、体育活动、娱乐活动、旅游活动。

步骤S102，从互联网获取与用户喜好的活动类型相同的活动信息。

可选的，步骤S102可以通过网络爬虫等工具从互联网获取与用户喜好的活动类型相同的活动信息。比如：先采用网络爬虫等工具从互联网获取各种活动类型的活动信息，然后基于用户喜好的活动类型进行过滤，得到与用户喜好的活动类型相同的活动信息。

步骤S103，根据获取的所述活动信息筛选出与用户的日常生活状态相匹配的活动信息并进行推荐；所述用户的日常生活状态包括：用户的休闲时间。

可选的，用户的休闲时间包括：用户自己安排的休假时间，和/或，国家法定假期。

可选的，活动信息至少包含活动的内容以及该活动发生的时间信息。在步骤S102中获取的活动信息中有可能是过期的活动信息或者是发生的时间与用户的休闲时间冲突的活动信息，这些活动信息与用户的日常生活状态不匹配，需要将其过滤掉，不进行推荐，剩下的与用户的日常生活状态相匹配的活动信息可以进行推荐。

本实施例的所述方法一方面基于活动类型对应用程序进行分类，根据移动终端上各应用程序的使用情况确定用户喜好的活动类型，另一方面从互联网上获取与用户喜好的活动类型相同的活动信息，再根据用户的休闲时间向用户推荐对用户有效的活动信息，且由于用户喜好的活动类型是通过用户日常使用移动终端中的应用程序统计出来的，能够真实反映出用户对各种类型的活动的日常所需，从而实现了对用户的喜好进行精准的定位。

本发明第二实施例，一种信息推荐的方法，如图2所示，包括以下具体步骤：

步骤S201，根据移动终端上各应用程序的使用情况确定用户喜好的活动类型。

可选的，步骤S201，包括：

根据收集到的各应用程序中设定活动类型的活动信息的查看频次确定出用户喜好的活动类型。比如：若各应用程序中设定活动类型的活动信息的查看频次大于设定的频次阈值，则该设定活动类型确定为用户喜好的活动类型。

所述活动类型至少包括以下之一：购物活动、体育活动、娱乐活动、旅游活动。

步骤S202，从互联网获取与用户喜好的活动类型相同的活动信息。

可选的，步骤S202可以通过网络爬虫等工具从互联网获取与用户喜好的活动类型相同的活动信息。比如：先采用网络爬虫等工具从互联网获取各种活动类型的活动信息，然后基于用户喜好的活动类型进行过滤，得到与用户喜好的活动类型相同的活动信息。

步骤S203，根据获取的所述活动信息筛选出与用户的日常生活状态相匹配的活动信息并进行推荐；所述用户的日常生活状态包括：用户的休闲时间、以及至少以下之一：用户的当前位置、用户的常用出行路线、用户的预定出行路线、用户的家人数量；

可选的，用户的休闲时间包括：用户自己安排的休假时间，和/或，国家法定假期。

可选的，所述用户的常用出行路线或用户的预定出行路线的获取方式，包括：

根据与交通出行相关的应用程序在使用过程中的线路输入信息获取；或者，接收在设定的常用出现路线信息录入处或预定出行路线录入处的输入信息。

所述用户的家人数量的获取方式，包括：接收在设定的家人数量信息录入处的输入信息。用户的家人数量信息可以用于在用户喜好旅游活动的情况下，根据用户的家人数量向用户推荐合适的旅游套餐，使推荐更加精准，推荐的效果更好。

可选的，活动信息至少包含活动的内容以及该活动发生的时间信息和地点信息。在步骤S202中获取的活动信息中有可能是过期的活动信息或者是发生的时间与用户的休闲时间冲突的活动信息，这些活动信息与用户的日常生活状态不匹配，需要将其过滤掉，剩下活动信息中若发生的地点与用户的当前位置、用户的常用出行路线或用户的预定出行路线向重合，或者位于用户的当前位置、用户的常用出行路线或用户的预定出行路线的附近，则可认为是与用户的日常生活状态相匹配的活动信息，可以进行推荐。本实施例比第一实施例中多参考了地点的因素，所以推荐的效果更好，且由于用户喜好的活动类型是通过用户日常使用移动终端中的应用程序统计出来的，能够真实反映出用户对各种类型的活动的日常所需，从而实现了对用户的喜好进行精准的定位。

本发明第三实施例，一种信息推荐的方法，如图3所示，包括以下具体步骤：

步骤S301，根据移动终端上各应用程序的使用情况确定用户喜好的活动类型及喜好度。

可选的，步骤S301，包括：

预先设置应用程序与活动类型的第一对应关系；在所述第一对应关系的基础上，根据收集到的移动终端上各应用程序的使用频次确定出用户喜好的活动类型。比如：若收集到的移动终端上任一应用程序的使用频次大于设定的频次阈值，则将所述应用程序对应的活动类型确定为用户喜好的活动类型。

或者，根据收集到的各应用程序中设定活动类型的活动信息的查看频次确定出用户喜好的活动类型。比如：若各应用程序中设定活动类型的活动信息的查看频次大于设定的频次阈值，则该设定活动类型确定为用户喜好的活动类型。

所述活动类型至少包括以下之一：购物活动、体育活动、娱乐活动、旅游活动。

可选的，步骤S301，还包括：

预先设置使用频次与喜好度的第二对应关系或查看频次与喜好度的第二对应关系；

根据所述第二对应关系确定用户对喜好的活动类型的喜好度。

步骤S302，从互联网获取与用户喜好的活动类型相同的活动信息。

可选的，步骤S302可以通过网络爬虫等工具从互联网获取与用户喜好的活动类型相同的活动信息。比如：先采用网络爬虫等工具从互联网获取各种活动类型的活动信息，然后基于用户喜好的活动类型进行过滤，得到与用户喜好的活动类型相同的活动信息。

步骤S303，当筛选出的与用户的日常生活状态相匹配的活动信息的类型为两个以上时，根据用户对喜好的各活动类型的喜好度对筛选出的所述活动信息进行排序后推荐；所述用户的日常生活状态包括：用户的休闲时间、以及至少以下之一：用户的当前位置、用户的常用出行路线、用户的预定出行路线、用户的家人数量。

可选的，用户的休闲时间包括：用户自己安排的休假时间，和/或，国家法定假期。

可选的，所述用户的常用出行路线或用户的预定出行路线的获取方式，包括：

根据与交通出行相关的应用程序在使用过程中的线路输入信息获取；或者，接收在设定的常用出现路线信息录入处或预定出行路线录入处的输入信息。

所述用户的家人数量的获取方式，包括：接收在设定的家人数量信息录入处的输入信息。用户的家人数量信息可以用于在用户喜好旅游活动的情况下，根据用户的家人数量向用户推荐合适的旅游套餐，使推荐更加精准，推荐的效果更好。

可选的，活动信息至少包含活动的内容以及该活动发生的时间信息和地点信息。在步骤S302中获取的活动信息中有可能是过期的活动信息或者是发生的时间与用户的休闲时间冲突的活动信息，这些活动信息与用户的日常生活状态不匹配，需要将其过滤掉，剩下活动信息中若发生的地点与用户的当前位置、用户的常用出行路线或用户的预定出行路线向重合，或者位于用户的当前位置、用户的常用出行路线或用户的预定出行路线的附近，则可认为是与用户的日常生活状态相匹配的活动信息，可以进行推荐。

本实施例比第一实施例中多参考了地点的因素，所以推荐的效果更好，且由于用户喜好的活动类型是通过用户日常使用移动终端中的应用程序统计出来的，能够真实反映出用户对各种类型的活动的日常所需，从而实现了对用户的喜好进行精准的定位。

本实施例与第二实施例相比，考虑到用户可能对多个类型的活动均会产生喜好，增加了用户对喜好的活动类型的喜好度的统计，在向用户推荐多个不同类型的用户喜好的活动时，可以根据喜好度对不同类型的用户喜好的活动进行排序后推荐给用户，进一步提升用户的使用体验。

本发明第四实施例，与第一实施例对应，本实施例介绍一种信息推荐的装置，如图4所示，包括以下组成部分：

1)第一确定模块401，用于根据移动终端上各应用程序的使用情况确定用户喜好的活动类型。

可选的，第一确定模块401，用于：

预先设置应用程序与活动类型的第一对应关系；在所述第一对应关系的基础上，根据收集到的移动终端上各应用程序的使用频次确定出用户喜好的活动类型。比如：若收集到的移动终端上任一应用程序的使用频次大于设定的频次阈值，则将所述应用程序对应的活动类型确定为用户喜好的活动类型。

所述活动类型至少包括以下之一：购物活动、体育活动、娱乐活动、旅游活动。

2)获取模块402，用于从互联网获取与用户喜好的活动类型相同的活动信息。

可选的，获取模块402，用于通过网络爬虫工具从互联网获取与所述用户喜好的活动类型相同的活动信息。比如：先采用网络爬虫等工具从互联网获取各种活动类型的活动信息，然后基于用户喜好的活动类型进行过滤，得到与用户喜好的活动类型相同的活动信息。

3)推荐模块403，用于根据获取的所述活动信息筛选出与用户的日常生活状态相匹配的活动信息并进行推荐；所述用户的日常生活状态包括：用户的休闲时间。

可选的，用户的休闲时间包括：用户自己安排的休假时间，和/或，国家法定假期。

可选的，活动信息至少包含活动的内容以及该活动发生的时间信息。获取模块402获取的活动信息中有可能是过期的活动信息或者是发生的时间与用户的休闲时间冲突的活动信息，这些活动信息与用户的日常生活状态不匹配，需要将其过滤掉，不进行推荐，剩下的与用户的日常生活状态相匹配的活动信息可以进行推荐。

本实施例的所述装置一方面基于活动类型对应用程序进行分类，根据移动终端上各应用程序的使用情况确定用户喜好的活动类型，另一方面从互联网上获取与用户喜好的活动类型相同的活动信息，再根据用户的休闲时间向用户推荐对用户有效的活动信息，且由于用户喜好的活动类型是通过用户日常使用移动终端中的应用程序统计出来的，能够真实反映出用户对各种类型的活动的日常所需，从而实现了对用户的喜好进行精准的定位。

本发明第五实施例，与第二实施例对应，本实施例介绍一种信息推荐的装置，如图4所示，包括以下组成部分：

1)第一确定模块401，用于根据移动终端上各应用程序的使用情况确定用户喜好的活动类型。

可选的，第一确定模块401，用于：

根据收集到的各应用程序中设定活动类型的活动信息的查看频次确定出用户喜好的活动类型。比如：若各应用程序中设定活动类型的活动信息的查看频次大于设定的频次阈值，则该设定活动类型确定为用户喜好的活动类型。

所述活动类型至少包括以下之一：购物活动、体育活动、娱乐活动、旅游活动。

2)获取模块402，用于从互联网获取与用户喜好的活动类型相同的活动信息。

可选的，获取模块402，用于通过网络爬虫工具从互联网获取与所述用户喜好的活动类型相同的活动信息。比如：先采用网络爬虫等工具从互联网获取各种活动类型的活动信息，然后基于用户喜好的活动类型进行过滤，得到与用户喜好的活动类型相同的活动信息。

3)推荐模块403，用于根据获取的所述活动信息筛选出与用户的日常生活状态相匹配的活动信息并进行推荐；所述用户的日常生活状态包括：用户的休闲时间、以及至少以下之一：用户的当前位置、用户的常用出行路线、用户的预定出行路线、用户的家人数量；

可选的，用户的休闲时间包括：用户自己安排的休假时间，和/或，国家法定假期。

可选的，获取模块402还用于：通过以下方式获取所述用户的常用出行路线或用户的预定出行路线：

根据与交通出行相关的应用程序在使用过程中的线路输入信息获取；或者，接收在设定的常用出现路线信息录入处或预定出行路线录入处的输入信息。

可选的，获取模块402还用于：通过以下方式获取所述用户的家人数量：接收在设定的家人数量信息录入处的输入信息。用户的家人数量信息可以用于在用户喜好旅游活动的情况下，根据用户的家人数量向用户推荐合适的旅游套餐，使推荐更加精准，推荐的效果更好。

可选的，活动信息至少包含活动的内容以及该活动发生的时间信息和地点信息。获取模块402获取的活动信息中有可能是过期的活动信息或者是发生的时间与用户的休闲时间冲突的活动信息，这些活动信息与用户的日常生活状态不匹配，需要将其过滤掉，剩下活动信息中若发生的地点与用户的当前位置、用户的常用出行路线或用户的预定出行路线向重合，或者位于用户的当前位置、用户的常用出行路线或用户的预定出行路线的附近，则可认为是与用户的日常生活状态相匹配的活动信息，可以进行推荐。本实施例比第一实施例中多参考了地点的因素，所以推荐的效果更好，且由于用户喜好的活动类型是通过用户日常使用移动终端中的应用程序统计出来的，能够真实反映出用户对各种类型的活动的日常所需，从而实现了对用户的喜好进行精准的定位。

本发明第六实施例，与第三实施例对应，本实施例介绍一种信息推荐的装置，如图5所示，包括以下组成部分：

1)第一确定模块501，用于根据移动终端上各应用程序的使用情况确定用户喜好的活动类型。

可选的，第一确定模块501，用于：

预先设置应用程序与活动类型的第一对应关系；在所述第一对应关系的基础上，根据收集到的移动终端上各应用程序的使用频次确定出用户喜好的活动类型。比如：若收集到的移动终端上任一应用程序的使用频次大于设定的频次阈值，则将所述应用程序对应的活动类型确定为用户喜好的活动类型。

或者，根据收集到的各应用程序中设定活动类型的活动信息的查看频次确定出用户喜好的活动类型。比如：若各应用程序中设定活动类型的活动信息的查看频次大于设定的频次阈值，则该设定活动类型确定为用户喜好的活动类型。

所述活动类型至少包括以下之一：购物活动、体育活动、娱乐活动、旅游活动。

2)第二确定模块502，用于预先设置使用频次与喜好度的第二对应关系或查看频次与喜好度的第二对应关系；根据所述第二对应关系确定用户对喜好的活动类型的喜好度。

3)获取模块503，用于从互联网获取与用户喜好的活动类型相同的活动信息。

可选的，获取模块503，用于通过网络爬虫工具从互联网获取与所述用户喜好的活动类型相同的活动信息。比如：先采用网络爬虫等工具从互联网获取各种活动类型的活动信息，然后基于用户喜好的活动类型进行过滤，得到与用户喜好的活动类型相同的活动信息。

4)推荐模块504，用于当筛选出的与用户的日常生活状态相匹配的活动信息的类型为两个以上时，根据用户对喜好的各活动类型的喜好度对筛选出的所述活动信息进行排序后推荐；所述用户的日常生活状态包括：用户的休闲时间、以及至少以下之一：用户的当前位置、用户的常用出行路线、用户的预定出行路线、用户的家人数量；

可选的，用户的休闲时间包括：用户自己安排的休假时间，和/或，国家法定假期。

可选的，获取模块503还用于：通过以下方式获取所述用户的常用出行路线或用户的预定出行路线：

根据与交通出行相关的应用程序在使用过程中的线路输入信息获取；或者，接收在设定的常用出现路线信息录入处或预定出行路线录入处的输入信息。

可选的，获取模块503还用于：通过以下方式获取所述用户的家人数量：接收在设定的家人数量信息录入处的输入信息。用户的家人数量信息可以用于在用户喜好旅游活动的情况下，根据用户的家人数量向用户推荐合适的旅游套餐，使推荐更加精准，推荐的效果更好。

可选的，活动信息至少包含活动的内容以及该活动发生的时间信息和地点信息。获取模块503获取的活动信息中有可能是过期的活动信息或者是发生的时间与用户的休闲时间冲突的活动信息，这些活动信息与用户的日常生活状态不匹配，需要将其过滤掉，剩下活动信息中若发生的地点与用户的当前位置、用户的常用出行路线或用户的预定出行路线向重合，或者位于用户的当前位置、用户的常用出行路线或用户的预定出行路线的附近，则可认为是与用户的日常生活状态相匹配的活动信息，可以进行推荐。

本实施例比第四实施例中多参考了地点的因素，所以推荐的效果更好，且由于用户喜好的活动类型是通过用户日常使用移动终端中的应用程序统计出来的，能够真实反映出用户对各种类型的活动的日常所需，从而实现了对用户的喜好进行精准的定位。

本实施例与第五实施例相比，考虑到用户可能对多个类型的活动均会产生喜好，增加了用户对喜好的活动类型的喜好度的统计，在向用户推荐多个不同类型的用户喜好的活动时，可以根据喜好度对不同类型的用户喜好的活动进行排序后推荐给用户，进一步提升用户的使用体验。

本发明第七实施例，一种移动终端，可以作为实体装置来理解，如图6所示，包括处理器10以及存储有处理器10可执行指令的存储器20，当所述指令被处理器10执行时，执行如下操作：

根据移动终端上各应用程序的使用情况确定用户喜好的活动类型；

从互联网获取与用户喜好的活动类型相同的活动信息；

根据获取的所述活动信息筛选出与用户的日常生活状态相匹配的活动信息并进行推荐；所述用户的日常生活状态包括：用户的休闲时间。

可选的，用户的休闲时间包括：用户自己安排的休假时间，和/或，国家法定假期。

可选的，所述用户的日常生活状态，还至少包括以下之一：用户的当前位置、用户的常用出行路线、用户的预定出行路线、用户的家人数量；

处理器10执行的操作还包括：采用以下方式获取所述用户的常用出行路线或用户的预定出行路线：

根据与交通出行相关的应用程序在使用过程中的线路输入信息获取；或者，接收在设定的常用出现路线信息录入处或预定出行路线录入处的输入信息。

本发明第八实施例，本实施例是在上述实施例的基础上，以手机为例，结合附图7介绍一个本发明的应用实例。

本发明实施例的信息推荐方法，包括以下两个阶段：

第一阶段：用户习惯学习。

根据用户每天使用手机中应用程序App的种类以及使用App的信息，进行大数据收集与挖掘，长期收集与分析，形成用户的一套生活习惯信息。

通过这些大数据分析，可以获取到用户的喜好；通过用户出行线路，可以获取到用户经常出行的线路；可以根据用户的日常生活习惯，分析出用户的家人数量等等。

第二阶段：活动推荐。

根据统计到用户打开特定活动的App或者查看特定活动的信息的次数进行统计分类，按照次数多少，分成多个等级，例如：100次、50次、10次分别对应极喜欢、喜欢、倾向喜欢。系统可以根据用户喜欢的等级，重点关注等级高的爱好，为用户提供更加精准，感兴趣的活动推荐。比如：

A、如果用户喜欢逛商场，当周边商场或者用户经常途径路线的商场有相关活动时，即可把活动信息推送给用户。

B、当用户喜欢球类运行时，如果用户生活周边有球类活动时，即可第一时间为用户预报推送。

C、当周末或法定假期来临时，还可以根据用户家人数量推荐不同的旅游套餐，解决用户一到假期就不知道安排活动的问题。

如图7所示，本发明实施例的信息推荐方法，包括如下步骤：

步骤1，通过大数据收集与统计进行用户习惯信息的学习并获取用户喜好的活动类型及喜好度。用户习惯信息包括：用户的休闲时间、用户的当前位置、用户的常用出行路线、用户的预定出行路线和用户的家人数量等；

步骤2，在互联网上收集用户喜好的且与用户习惯信息匹配的活动。

步骤3，根据用户习惯信息和用户的临时出行计划向用户进行活动的推荐，当活动的类型不止一个时，按照喜好度进行排序。

通过以上方案，可以为用户提供大量的喜好活动推荐信息，丰富用户的日常生活，提升用户体验，无形中增强产品市场竞争力。

本发明第九实施例，本实施例的移动终端向用户进行信息推荐方法的流程与第一、二或三实施例相同，区别在于，在工程实现上，本实施例可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的所述方法可以以计算机软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台设备(可以是手机等移动终端)执行本发明实施例所述的方法。

通过具体实施方式的说明，应当可对本发明为达成预定目的所采取的技术手段及功效得以更加深入且具体的了解，然而所附图示仅是提供参考与说明之用，并非用来对本发明加以限制。