[发明专利]向用户推荐项目的方法、装置及设备在审

专利信息
申请号: 201410444177.0 申请日: 2014-09-02
公开(公告)号: CN104239466A 公开(公告)日: 2014-12-24
发明(设计)人: 苟剑飞;兰田;邢皖甲;刘畅;高庆 申请(专利权)人: 百度在线网络技术(北京)有限公司
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30
代理公司: 北京汉昊知识产权代理事务所(普通合伙) 11370 代理人: 朱海波
地址: 100085 北京*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 用户 推荐 项目 方法 装置 设备
【说明书】:

技术领域

发明涉及计算机领域,尤其涉及一种向用户推荐项目的方法、装置及设备。

背景技术

目前,用户搜索感兴趣的项目都是通过主动搜索的方式实现。例如,用户输入关键词,服务器端根据关键词为用户推荐合适的项目。现有技术中虽然也存在主动向用户推荐项目的技术,但这些技术不考虑用户所在的场景(时间、地点等),也不考虑用户本身的特性,这种推荐往往具有盲目性。

发明内容

本发明解决的技术问题之一是提供个性化的项目推荐,提高项目推荐的准确性。

根据本发明一方面的一个实施例,提供了一种机器实现的向用户推荐项目的方法,包括:获取用户的场景信息和用户信息;获取候选推荐项目的适用场景信息和适用用户信息;基于用户的场景信息和用户信息、候选推荐项目的适用场景信息和适用用户信息,确定是否向用户推荐该候选推荐项目。

可选地,所述场景信息包括以下中的至少一项:当前的时间信息;用户当前的地点信息。

可选地,所述用户信息包括以下中的至少一项:用户的静态特征信息;用户的阶段状态信息;用户的当前行为信息。

可选地,所述适用场景信息是历史上选择了该候选推荐项目的用户的场景信息的统计结果,和/或所述适用用户信息是从历史上选择了该候选推荐项目的用户信息的统计结果。

可选地,确定是否向用户推荐该候选推荐项目包括:将用户的场景信息和用户信息与候选推荐项目的适用场景信息和适用用户信息进行比较,从而获得匹配信息;基于该匹配信息确定是否向用户推荐该候选推荐项目。

可选地,该方法还包括:获取该候选推荐项目的属性信息;获取用户的属性兴趣信息。确定是否向用户推荐该候选推荐项目还包括:基于用户的场景信息、用户信息和属性兴趣信息、候选推荐项目的适用场景信息、适用用户信息、属性信息,确定是否向用户推荐该候选推荐项目。

可选地,获取用户的属性兴趣信息包括:获取用户历史上选择各候选推荐项目的属性信息;统计用户历史上选择各候选推荐项目的属性信息,以得到用户的属性兴趣信息。

可选地,基于用户的场景信息、用户信息和属性兴趣信息、候选推荐项目的适用场景信息、适用用户信息、属性信息确定是否向用户推荐该候选推荐项目包括:将用户的场景信息、用户信息和属性兴趣信息与候选推荐项目的适用场景信息、适用用户信息、属性信息进行比较,从而获得匹配信息;基于该匹配信息确定是否向用户推荐该候选推荐项目。

可选地,该方法还包括:如果确定向用户推荐该候选推荐项目,基于用户的场景信息和用户信息、候选推荐项目的适用场景信息和适用用户信息,确定该候选推荐项目的显示位置。

可选地,该方法还包括:如果确定向用户推荐该候选推荐项目,基于用户的场景信息、用户信息和属性兴趣信息与候选推荐项目的适用场景信息、适用用户信息、属性信息,确定该候选推荐项目的显示位置。

根据本发明另一方面的一个实施例,提供了一种向用户推荐项目的装置,包括:第一获取单元,被配置为获取用户的场景信息和用户信息;第二获取单元,被配置为获取候选推荐项目的适用场景信息和适用用户信息;

第一确定单元,被配置为基于用户的场景信息和用户信息、候选推荐项目的适用场景信息和适用用户信息,确定是否向用户推荐该候选推荐项目。

可选地,所述场景信息包括以下中的至少一项:当前的时间信息;用户当前的地点信息。

可选地,所述用户信息包括以下中的至少一项:用户的静态特征信息;用户的阶段状态信息;用户的当前行为信息。

可选地,所述适用场景信息是历史上选择了该候选推荐项目的用户的场景信息的统计结果,和/或所述适用用户信息是从历史上选择了该候选推荐项目的用户信息的统计结果。

可选地,第一确定单元被配置为:将用户的场景信息和用户信息与候选推荐项目的适用场景信息和适用用户信息进行比较,从而获得匹配信息;基于该匹配信息确定是否向用户推荐该候选推荐项目。

可选地,该装置还包括:第三获取单元,被配置为获取该候选推荐项目的属性信息;第四获取单元,被配置为获取用户的属性兴趣信息。第一确定单元包括确定子单元,确定子单元被配置为:基于用户的场景信息、用户信息和属性兴趣信息、候选推荐项目的适用场景信息、适用用户信息、属性信息,确定是否向用户推荐该候选推荐项目。

可选地,第四获取单元被配置为:获取用户历史上选择各候选推荐项目的属性信息;统计用户历史上选择各候选推荐项目的属性信息,以得到用户的属性兴趣信息。

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