信息推荐方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本申请涉及信息技术领域，具体涉及终端技术领域，尤其涉及一种信息推荐方法和装置。
【背景技术】
[0002]随着移动网络的不断发展，终端设备(如手机、智能手表、个人电脑等)越来越普及，通过移动终端设备进行信息投放成为了信息投放的主要方式。
[0003]通过终端设备进行信息投放增加了信息投放的便捷性和广泛性，可以同时将信息投放给较多的用户，但同时也有一些不足之处。例如，信息种类繁多，如何确定投放哪种类型的信息给用户。若盲目的进行信息推送，将会形成很多无用和重复推荐，增大了工作量，并且信息推送准确度较低。
【发明内容】
[0004]鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望能够提供一种可以提高准确度的信息推送方案。为了实现上述一个或多个目的，本申请提供了一种信息推荐方法和装置。
[0005]第一方面，本申请提供了一种信息推荐方法，所述方法包括:根据各用户的属性特征，计算用户相似度；基于所述用户相似度，将所述各用户聚类，得到两个以上用户分组；获取所述各用户对推送过信息的评分数据；针对所述各用户分组，根据该分组内所有用户对推送过信息的评分数据，构建该分组内各用户推送过信息评分表；根据所述各用户推送过信息评分表，采用预设的推荐策略向所述各用户推荐信息。
[0006]第二方面，本申请提供了一种信息推荐装置，所述装置包括:第一计算模块，用于根据各用户的属性特征，计算用户相似度；第一聚类模块，用于基于所述用户相似度，将所述各用户聚类，得到两个以上用户分组；获取模块，用于获取所述各用户对推送过信息的评分数据；第一构建模块，用于针对所述各用户分组，根据该分组内所有用户对推送过信息的评分数据，构建该分组内各用户推送过信息评分表；推荐模块，用于根据所述各用户推送过信息评分表，采用预设的推荐策略向所述各用户推荐信息。
[0007]本申请提供的信息推荐方法和装置，可以首先根据各用户的属性特征，计算用户相似度，并且基于用户相似度，将各用户聚类，得到两个以上用户分组，然后获取各用户对推送过信息的评分数据，之后针对各用户分组，根据该分组内所有用户对推送过信息的评分数据，构建该分组内各用户推送过信息评分表，最后根据各用户推送过信息评分表，采用预设的推荐策略向各用户推荐信息，通过分析用户对推送过信息的评分数据来向用户推荐信息，提高了信息推荐的准确度。
【附图说明】
[0008]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
[0009]图1示出了可以应用本申请实施例的示例性系统架构；
[0010]图2示出了根据本申请提供的信息推荐方法的一个实施例的示例性流程图；
[0011]图3示出了根据本申请提供的信息推荐方法的另一个实施例的示例性流程图；
[0012]图4示出了根据本申请提供的信息推荐方法的再一个实施例的示例性流程图；
[0013]图5示出了根据本申请提供的信息推荐装置的一个实施例的功能模块架构示意图；以及
[0014]图6示出了适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。
【具体实施方式】
[0015]下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
[0016]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
[0017]请参考图1，其示出了可以应用本申请实施例的示例性系统架构100。
[0018]如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、网络103和服务器104。网络103用以在终端设备101、102和服务器104之间提供通信链路的介质。网络103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。
[0019]用户110可以使用终端设备101、102通过网络103与服务器104交互，以接收或发送消息等。例如，用户可以通过终端设备101、102通过网络103从服务器104接收其推荐的信息等。终端设备101、102上可以安装有各种通讯客户端应用，例如即时通信工具、浏览器、邮箱客户端、社交平台软件等。
[0020]终端设备101、102可以是各种电子设备，包括但不限于个人电脑、智能手机、平板电脑、个人数字助理等等。
[0021]服务器104可以是提供各种服务的服务器。服务器可以对接收到的数据进行存储、分析等处理，并将处理结果反馈给终端设备。
[0022]需要说明的是，本申请实施例所提供的信息推送方法可以由终端设备101、102执行，也可以由服务器104执行；信息推送装置可以设置于终端设备101、102中，也可以设置于服务器104中。例如，可以由服务器104向各用户推荐信息，推荐的信息在终端设备101、102中进行呈现；或者，也可以直接由终端设备101、102向各用户推荐信息。
[0023]应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
[0024]进一步参考图2，其示出了本申请提供的信息推送方法的一个实施例的示例性流程 200。
[0025]如图2所示，在步骤201中，根据各用户的属性特征，计算用户相似度。
[0026]在进行信息推荐时，服务器或终端设备可以首先获取各用户的属性特征，并基于各用户的属性特征，计算用户相似度。上述属性特征例如可以包括但不限于:年龄、职业、浏览记录、兴趣爱好等。当用户通过浏览器或其它应用程序访问服务器时，用户可以首先登陆自己的账号，该账号中可以保存用户的基本信息，如年龄、职业等。在用户访问服务器的过程中，服务器可以记录用户的浏览记录、常用网站、或搜索频率较高的关键词等，进一步地，可以根据上述相关信息分析该用户的兴趣爱好。获取用户的属性信息后，服务器或终端设备可以根据用户的属性信息，计算用户相似度。
[0027]在本实施例的一种可选实现方式中，可以基于用户属性向量来计算用户相似度。也就是计算两个用户属性向量之间的距离，距离越近则相似度越大。在一些实现中，可以用皮尔森相关系数来表述用户相似度。在另一些实现中，也可以使用其它相似度指标来表述用户相似度，如欧几里得距离(Euclidean Distance)、Cosine相似度等。
[0028]在步骤202中，基于用户相似度，将各用户聚类，得到两个以上用户分组。
[0029]在本实施例中，当在步骤201中获得用户相似度后，服务器或终端设备可以基于用户相似度，将用户进行分组。例如，可以将相似度大于某一预定阈值(如80%)的用户划分为同一个用户分组。依次对所有用户相似度进行分析，将所有用户聚类，最终得到两个或多个用户分组。
[0030]在步骤203中，获取各用户对推送过信息的评分数据。
[0031]在本实施例中，服务器或终端设备可以获取预先保存的各用户对推送过信息的评分数据。例如，可以根据用户收到信息时的对应操作、生物信号等，确定评分数据。也就是说，评分数据可以用来表明服务器向用户推送的信息是否是该用户感兴趣的信息，或者向用户推送信息的时间是否合适。
[0032]在本实施例的一个可选实现方式中，可以首先采集用户针对推送过信息的操作行为参数。上述操作行为参数例如可以包括:操作类型、点击时间、驻留时间、响应结果等。操作类型可以是用户对收到的信息执行的不同操作，例如可以包括打开、关闭、收藏等。点击时间可以是从用户收到信息到执行对应操作之间的时间间隔。驻留时间可以是从用户打开信息到将信息关闭之间的停留的总时间。响应结果可以是用户是否对该信息最终采纳、或是否购买该信息对应产品。
[0033]采集用户针对推送过信息的操作行为参数后，可以将各行