[发明专利]向多类型终端或应用发送信息的方法和装置在审
申请号: | 201310370134.8 | 申请日: | 2013-08-22 |
公开(公告)号: | CN103428076A | 公开(公告)日: | 2013-12-04 |
发明(设计)人: | 李天华 | 申请(专利权)人: | 北京奇虎科技有限公司;奇智软件(北京)有限公司 |
主分类号: | H04L12/58 | 分类号: | H04L12/58;G06F17/30 |
代理公司: | 北京市浩天知识产权代理事务所 11276 | 代理人: | 宋菲;刘云贵 |
地址: | 100088 北京市西城区新*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 类型 终端 应用 发送 信息 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及互联网领域,具体涉及一种向多类型终端或应用发送信息的方法和装置。
背景技术
搜索引擎是用户利用互联网资源的主要途径之一。搜索引擎根据一定的策略,运用特定的计算机程序从互联网上搜集网页信息,将搜集到的网页信息存储建立关键词的索引数据库和信息数据库。同时,搜索引擎通常为用户提供客户端程序,例如,各大搜索引擎服务商所提供的搜索服务主页等。用户通过输入查询关键词向搜索引擎服务器提交搜索请求。搜索引擎服务器接收该关键词,对其进行切分词预处理后,从索引数据库中找到匹配的结果,之后向客户端返回结果。
这种传统的方式提供的搜索服务是被动的,其行为只是一个单纯的检索机制,返回的数据也只限于用户的输入,因此导致了较低的搜索效率。在现有技术中,为了提高用户搜索的效率,有时会采用一种查询词推荐的方式。例如,用户在搜索框中输入查询词的一部分时,页面显示搜索引擎对该词的补全搜索词,以列表形式显示在搜索框下;或者,在结果页上提供与输入的查询关键词的主题有密切关联的推荐搜索词。然而,这种方式针对同一查询词,为所有用户提供相同的推荐词,信息推荐的效率不高,不能满足不同用户的个性化需求。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种向多类型终端或应用发送信息的方法和相应的装置。
根据本发明的一个方面,提供了一种向多类型终端或应用发送信息的方法,包括:获取用户的行为数据,将用户的行为数据存储到缓存服务器中;从用户的行为数据中提取出特征数据;按照数据类型,对特征数据进行分类;根据为特征数据对应的数据类型所预设的发送策略,获取待发送的信息;根据所要接收待发送的信息的终端或应用的类型,将待发送的信息转换为所述终端或应用需要的格式,以供推送给所述终端或应用,或者以供终端或应用来拉取。
根据本发明的另一方面,提供了一种向多类型终端或应用发送信息的装置。包括:抓取设备,适于获取用户的行为数据;缓存服务器,适于存储抓取设备获取的用户的行为数据;提取设备,适于从用户的行为数据中提取出特征数据;分类设备,适于按照数据类型,对特征数据进行分类;处理设备,适于根据为特征数据对应的数据类型所预设的发送策略,获取待发送的信息;转换设备,适于根据所要接收待发送的信息的终端或应用的类型,将待发送的信息转换为终端或应用需要的格式;以及发送设备,适于将经转换设备转换得到的待发送的信息推送给终端或应用,或者根据终端或应用的拉取请求,将经转换设备转换得到的待发送的信息发送给终端或应用。
根据本发明的向多类型终端或应用发送信息的方法和装置,以用户的行为数据为依据,判断出用户的偏好和需求,更有针对性地向用户推荐更符合其个性特点的数据,从而吸引用户进一步访问推荐的信息,提高了信息的推荐效率和转化率。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
图1示出了根据本发明一个实施例的一种向多类型终端或应用发送信息的方法流程图;
图2示出了根据本发明的一个实施例的一种向多类型终端或应用发送信息的装置结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1示出了本发明一个实施例提供的向多类型终端或应用发送信息的方法100流程图,如图1所示,该方法100始于步骤S101,其中,获取用户的行为数据,将用户的行为数据存储到缓存服务器中。本实施例提供的方法根据用户的特点,推断用户需求,从而为不同用户定制个性化的推荐信息。而用户的需求和特点通常由其在客户端的浏览行为体现。因此,首先要获取用户的行为数据。
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