[发明专利]一种向移动终端推荐网络应用的方法和网络服务器

说明书

技术领域

本发明涉及网络应用技术，特别是指一种向移动终端推荐网络应用的方法和网络服务器。

背景技术

基于电子商务或者移动终端向用户智能推荐图书的前提是充分了解用户的个性化需求，而了解个性化需求的前提是对用户的身份和偏好进行精准建模和挖掘。现有的各种推荐算法不适用于新用户以及访问/购买行为较少的用户。

推荐算法的基础是对用户进行合理的精确的分群，根据用户价值分为高价值用户和低价值用户，根据用户的偏好分群，根据用户的生命周期分群，生命周期包括感知、获取、巩固、成熟、衰退和流失等六个阶段。

阅读平台中的用户信息(userinfo)表是用户身份描述文件，涉及到大量的用户行为信息，但是推荐模型对于描述用户偏好并非完全足够，而且推荐模型中很多数据的可靠性和可用性相当有限，例如用户的性别信息、年龄信息和职业信息等比较重要的自然属性和社会属性数据都可能因为处于隐私保护或者移动终端ID登记的原因出现大量的缺失或者虚假信息。这些数据的缺失对于用户身份和兴趣偏好以及消费能力的推断和由此产生的推荐产生很大的影响。

现有技术存在如下问题：用户分群采用的数据来源于用户的注册信息、浏览访问信息，以及用户间互动信息，但是根据这些数据分群制约和妨碍了对客户特征和偏好的精确描述，并且，推荐算法在进行推荐时只能根据访问历史进行推荐，无法取得新用户的身份和偏好信息，因而对新用户无法进行精确推荐。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种向移动终端推荐网络应用的方法和网络服务器，现有推荐算法在进行推荐时只能根据访问历史进行推荐，无法对不同用户群的用户进行精确推荐的缺陷。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供一种向移动终端推荐网络应用的方法，应用于网络服务器，方法包括：在推荐模型中，建立用户身份和兴趣偏好与不同的推荐规则之间的映射关系，在映射关系中为用户身份配置第一权重，为兴趣偏好配置第二权重；收集移动终端ID的通信属性作为BOSS数据源，建立BOSS数据源与用户身份之间的第一关联关系；收集移动终端的浏览行为属性作为平台侧数据源，建立平台侧数据源与兴趣偏好之间的第二关联关系；根据移动终端所属的用户群，调整所述第一权重和第二权重的赋值；根据所述推荐规则为移动终端提供具体的网络应用。

所述的方法中，在推荐模型中，建立用户身份和兴趣偏好与不同的推荐规则之间的映射关系，具体包括：当移动终端属于新用户群时，在映射关系中设定依赖用户身份寻找推荐规则；当移动终端属于普通用户群时，在映射关系中设定依赖用户身份和兴趣偏好寻找推荐规则；当移动终端属于忠诚用户群时，在映射关系中设定依赖兴趣偏好寻找推荐规则。

所述的方法中，获取移动终端在网络应用上的驻留时间，根据驻留时间与驻留阈值之间的关系将移动终端划分到新用户群、普通用户群或者忠诚用户群。

所述的方法中，在映射关系中设定依赖用户身份寻找推荐规则包括：设定第一权重为1，第二权重为0；在映射关系中设定依赖用户身份和兴趣偏好寻找推荐规则包括：设定第一权重为0与1之间的数值，第二权重为0与1之间的数值；在映射关系中设定依赖兴趣偏好寻找推荐规则包括：设定第一权重为0，第二权重为1。

所述的方法中，根据驻留时间与驻留阈值之间的关系将移动终端划分到新用户群、普通用户群或者忠诚用户群，具体包括：网络应用具体是网络图书阅读；i，首次登录时间到当前时间小于第一时间阈值，认定属于新用户群；ii，首次登录时间到当前时间大于第一时间阈值，无深度浏览，认定属于新用户群；iii，首次登录时间到当前时间大于第一时间阈值，有深度浏览，但浏览总章节数小于阅读长度阈值，认定属于新用户群；iv，若移动终端首次登录时间到当前时间大于第一时间阈值，有深度浏览，浏览总章节数大于阅读长度阈值，但阅读图书数小于阅读数目阈值，认定属于新用户群；以及，v，首次登录时间到当前时间超过第二时间阈值，月消费额超过第一消费阈值，累积访问图书数超过第三阅读数目阈值，认定属于忠诚用户群；vi，首次登录时间到当前时间超过第三时间阈值，月消费额不足第一消费阈值，但每月的消费额超过第二消费阈值，累积访问图书数超过第二阅读数目阈值，认定属于忠诚用户群；vii，不符合i，ii，iii，iv，v或者vi的移动终端，属于普通用户群。