[发明专利]数据推送的方法及装置

说明书

技术领域

本申请涉及互联网领域，具体而言，涉及一种数据推送的方法及装置。

背景技术

目前，电子商务网站主要包括信息发布用户和信息搜索用户两大类客户，其中信息发布用户是在电子商务网站上展示并销售产品的客户群体，信息搜索用户是在电子商务网站上浏览并有购买意向的客户群体，一般电子商务网站上拥有大量的信息发布用户和商品信息，为了帮助每一位信息发布用户的成长，网站需要根据其近邻用户的运营信息帮助其更好的运营网站，其中，近邻用户为在电子商务网站上发布相同或者类似信息的两个信息发布用户，具体地，近邻用户也可以为在电子商务网站上销售相同或者类似产品的两个信息发布用户。

为了帮助平台信息发布用户更好地发展其业务，电子商务网站应该为每一位信息发布用户挖掘与其关联的关键词，我们称该过程为关键词扩充。电子商务平台寻找到每个信息发布用户的近邻用户之后，根据近邻用户发布的所有关键词信息，将其中有价值的关键词信息推荐给当前的信息发布用户以帮助其实现关键词扩充。

现有的近邻用户推荐方法一般是基于每一个信息发布用户的所有产品信息，提取所有产品所包含的关键词的出现频率，然后根据该频率判断每一个关键词的权重，获得每一个信息发布用户的关键词权重表。在近邻搜索时，通过计算两个信息发布用户关键词权重表的权重分布的相似程度计算相似度，为每一个信息发布用户推荐一定数量相似度得分最高的其他信息发布用户。然而，这种方法存在以下的缺点：

（1）现有技术中为某一信息发布用户推荐近邻用户时，需要根据近邻用户所发布的所有商品信息来计算该二用户的相似度，由于电子商务网站信息发布用户所发布的商品信息数量极多，将会导致数据处理量庞大，进一步导致数据处理速度缓慢。另外，电子商务网站上大多数信息发布用户虽然拥有大量的产品品种、数量，但实际得到曝光和点击的产品品种、数量却非常有限，考虑一个信息发布用户的所有产品信息不仅使得产品特点不够突出还会使得后续进行信息发布用户的相似度计算时的得分偏低，使得相似度的得分不能准确反映相邻信息发布用户的关联程度。

（2）由于不同关键词与产品类目的关联程度可能有很大区别，完全按照关键词出现的频率计算关键词权重不能准确的衡量关键词对信息发布用户的重要程度。

针对现有技术中在进行关键词扩充时，系统向信息发布用户推荐关键词的处理速度慢并且推荐关键词与信息发布用户的属性不符的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

针对相关技术在进行关键词扩充时，系统向信息发布用户推荐关键词的处理速度慢并且推荐关键词与信息发布用户的属性不符的问题，目前尚未提出有效的解决方案，为此，本申请的主要目的在于提供一种数据推送的方法及装置，以解决上述问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种数据推送的方法，该方法包括：提取用户的大于预设搜索频率的搜索信息；提取系统中大于预设访问频率的所有访问信息，并获取访问信息所对应的关键词类目关联度信息；根据搜索信息和关键词类目关联度信息进行权重计算，以获取对应每个用户的关键词权重信息，其中，关键词权重信息包括推荐关键词和权重参数；根据对应两个用户的推荐关键词和权重参数进行相似度计算，得到两个用户的相似度值；根据相似度值获取与用户对应的相似度信息，并根据相似度信息向用户推荐关键词。

进一步地，提取系统中大于预设访问频率的所有访问信息，并获取访问信息所对应的关键词类目关联度信息的步骤包括：获取访问信息所对应的访问信息ID、访问关键词以及访问次数；将访问信息ID进行ID更新和对访问次数进行累加计算，以获取对应的访问信息类目ID以及访问总次数；根据访问关键词、访问信息类目ID以及访问总次数进行关联度计算，以获取关联度值；将关联度值以及与关联度值相对应的访问关键词和访问信息类目ID进行保存，以获取关键词类目关联度信息。

进一步地，根据访问关键词、访问信息类目ID以及访问总次数进行关联度计算，以获取关联度值的步骤包括：根据访问关键词、访问信息类目ID以及访问总次数通过第一公式进行关联度计算，获取关联度值relation(keyword,category_id)，第一公式为：