專利名稱：信息推薦方法、推薦引擎及網(wǎng)絡系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及信息技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種信息推薦方法、推薦引擎及網(wǎng)絡系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展將人們帶入了信息爆炸的時代，在帶給人們豐富信息的同時，也大大增加了用戶發(fā)現(xiàn)自己感興趣的信息的難度，導致了信息過載問題。推薦技術(shù)是解決信息過載的重要方法之一。推薦系統(tǒng)泛指一切提供個性化推薦或以個性化的方式引導用戶發(fā)現(xiàn)有趣并且有用的信息的系統(tǒng)，其解決的問題是代替用戶評估其從未看過的產(chǎn)品，這些產(chǎn)品包括書籍、電影、網(wǎng)頁、飯店、音樂、圖片、商品等等。目前，在生成推薦信息時，大都采用統(tǒng)計的方法，即通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫中的全部或者部分用戶行為記錄得出用戶行為記錄之間的相關(guān)性來生成推薦信息?？梢钥闯觯F(xiàn)有技術(shù)基于統(tǒng)計方法生成的推薦信息對單獨每個用戶的針對性不強。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的實施例提供一種信息推薦方法、裝置及網(wǎng)絡系統(tǒng)，基于社交關(guān)系、用戶好友的行為記錄及用戶的行為生成推薦信息，生成的推薦信息的針對性更強，能增強用戶體驗。本發(fā)明的實施例采用如下技術(shù)方案—種信息推薦方法，包括從具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源獲取用戶好友列表；從用戶行為數(shù)據(jù)庫獲取所述用戶好友列表中好友的行為記錄；根據(jù)所述用戶好友列表中好友的行為記錄及用戶的當前行為信息生成與用戶當前行為匹配的推薦信息；向應用網(wǎng)站發(fā)送所述推薦信息。一種推薦引擎，包括好友列表獲取單元，用于從具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源獲取用戶好友列表；好友行為記錄獲取單元，用于從用戶行為數(shù)據(jù)庫獲取所述用戶好友列表中好友的行為記錄；推薦信息生成單元，用于根據(jù)所述用戶好友列表中好友的行為記錄及所述用戶的當前行為信息生成與用戶當前行為匹配的推薦信息；推薦信息發(fā)送單元，用于向所述應用網(wǎng)站發(fā)送所述推薦信息。一種網(wǎng)絡系統(tǒng)，包括推薦引擎，用于從具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源獲取用戶好友列表；從用戶行為數(shù)據(jù)庫獲取所述用戶好友列表中好友的行為記錄；根據(jù)所述用戶好友列表中好友的行為記錄及用戶的當前行為信息生成與用戶當前行為匹配的推薦信息；向應用網(wǎng)站發(fā)送所述推薦信息；
具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源，用于接收所述推薦引擎發(fā)送的獲取所述用戶好友列表的請求消息，并向所述推薦引擎發(fā)送所述用戶好友列表。采用上述技術(shù)方案，在向用戶推薦信息時，可以基于社交關(guān)系、根據(jù)用戶好友的行為記錄生成推薦信息，生成的推薦信息的針對性更強，能增強用戶體驗。


為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附
圖。
圖1為本發(fā)明實施 歹的示意圖2為本發(fā)明實施 歹1提供的信息推薦方法的流程圖3為本發(fā)明實施 歹2提供的推薦引擎的結(jié)構(gòu)圖4為本發(fā)明實施 歹3提供的網(wǎng)絡系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖5為本發(fā)明實施 歹4提供的信息推薦方法的流程圖6為本發(fā)明實施 歹4提供的信息推薦方法中應用舉例的示意圖
圖7為本發(fā)明實施 歹5提供的信息推薦方法的流程圖8為本發(fā)明實施 歹5提供的信息推薦方法中應用舉例的示意圖
圖9為本發(fā)明實施 歹6提供的網(wǎng)絡系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖10為本發(fā)明實施例7提供的網(wǎng)絡系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖。
具體實施例方式為使本發(fā)明實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。本發(fā)明實施例所稱的“具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源”可以是社交網(wǎng)絡、微博、即時通信群等；所稱的應用網(wǎng)站可以是電影網(wǎng)站、音樂網(wǎng)站等。請參見圖1，其為本發(fā)明實施例的示意圖，圖中不同領(lǐng)域的應用網(wǎng)站，例如購物應用網(wǎng)站，音樂應用網(wǎng)站，新聞應用網(wǎng)站等，為用戶提供不同領(lǐng)域的服務。用戶行為數(shù)據(jù)庫，用于存儲用戶在不同領(lǐng)域應用中的行為信息。具體地，用戶行為指用戶在應用網(wǎng)站中的相關(guān)操作，例如瀏覽某新聞，瀏覽某商品信息，試聽某音樂，下載某音樂，觀看某電影，為某電影評分，為某書籍撰寫書評等。不同領(lǐng)域的應用網(wǎng)站通過共享用戶的行為信息，可以在更全面更豐富的用戶信息的基礎(chǔ)上進行推薦，從而可以共同提高推薦的質(zhì)量，例如不同領(lǐng)域的應用網(wǎng)站之間可以通過應用網(wǎng)站聯(lián)盟的方式進行合作來共享用戶信息。推薦引擎，用于根據(jù)用戶的社交關(guān)系信息(如用戶好友列表)，獲取與用戶具有社交關(guān)系的其他用戶的行為記錄，從這些行為記錄中分析得到與用戶的當前行為相關(guān)的行為記錄，生成推薦信息。具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源，比如社交網(wǎng)站，用于提供用戶的社交關(guān)系信息(如用戶好友列表)。具體地，該具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源(如社交網(wǎng)站)與該推薦引擎合作，在用戶隱私設(shè)置允許的情況下，向推薦引擎公開用戶的社交關(guān)系信息。實施例1本發(fā)明實施例提供的信息推薦方法，如圖2所示，包括201、從具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源獲取用戶好友列表；202、從用戶行為數(shù)據(jù)庫獲取所述用戶好友列表中好友的行為記錄；203、根據(jù)所述用戶好友列表中好友的行為記錄及用戶的當前行為信息生成與用戶當前行為匹配的推薦信息；204、向應用網(wǎng)站發(fā)送所述推薦信息。采用上述技術(shù)方案，在向用戶推薦信息時，可以基于社交關(guān)系、根據(jù)用戶好友的行為記錄，生成推薦信息；根據(jù)用戶好友的行為記錄生成的推薦信息針對性更強，能增強用戶體驗。實施例2本發(fā)明實施例提供的推薦引擎，具體形態(tài)可以是服務器等，如圖3所示，包括好友列表獲取單元301、好友行為記錄獲取單元302、推薦信息生成單元303、推薦信息發(fā)送單元304。其中好友列表獲取單元301，用于從具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源獲取用戶好友列表；本實施例中具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源具體可以為社交網(wǎng)站等。好友行為記錄獲取單元302，用于從用戶行為數(shù)據(jù)庫獲取所述用戶好友列表中好友的行為記錄；推薦信息生成單元303，用于根據(jù)所述用戶好友列表中好友的行為記錄及所述用戶的當前行為信息生成與用戶當前行為匹配的推薦信息；推薦信息發(fā)送單元304，用于向所述應用網(wǎng)站發(fā)送所述推薦信息。采用上述技術(shù)方案，在向用戶推薦信息時，可以基于社交關(guān)系、根據(jù)用戶好友的行為記錄，生成推薦信息；根據(jù)用戶好友的行為記錄生成的推薦信息針對性更強，能增強用戶體驗。實施例3本發(fā)明實施例提供的網(wǎng)絡系統(tǒng)，如圖4所示，包括應用網(wǎng)站401、推薦引擎402、具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源403、用戶行為數(shù)據(jù)庫404。應用網(wǎng)站401，用于向推薦引擎發(fā)送獲取推薦信息的請求消息后，接收所述推薦引擎發(fā)送的所述推薦信息，并向用戶顯示所述推薦信息。推薦引擎402，用于從具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源獲取用戶好友列表；從用戶行為數(shù)據(jù)庫獲取所述用戶好友列表中好友的行為記錄；根據(jù)所述用戶好友列表中好友的行為記錄及用戶的當前行為信息生成與用戶當前行為匹配的推薦信息；向應用網(wǎng)站發(fā)送所述推薦信肩、ο具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源403，用于接收所述推薦引擎發(fā)送的獲取所述用戶好友列表的請求消息，并向所述推薦引擎發(fā)送所述用戶好友列表。本實施例中具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源具體可以為社交網(wǎng)站等。用戶行為數(shù)據(jù)庫404，用于接收所述推薦引擎發(fā)送的獲取所述用戶好友列表中好友的行為記錄的請求信息，并向所述推薦引擎發(fā)送所述用戶好友列表中好友的行為記錄; 存儲具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源社用戶的行為記錄。具體地，所述推薦引擎可以是一個獨立的實體，比如服務器等，也可以集成到應用網(wǎng)站中；所述用戶行為數(shù)據(jù)庫是一個獨立的實體，比如服務器等。采用上述技術(shù)方案，在向用戶推薦信息時，可以基于社交關(guān)系、根據(jù)用戶好友的行為記錄，生成推薦信息；根據(jù)用戶好友的行為記錄生成的推薦信息針對性更強，能增強用戶體驗。實施例4本實施例中具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源具體可以為社交網(wǎng)站等，如圖5所示，本發(fā)明實施例提供的信息推薦方法，包括501、應用網(wǎng)站檢測到來自用戶的獲取推薦信息觸發(fā)事件。具體地，來自用戶的獲取推薦信息觸發(fā)事件包括用戶登錄所述應用網(wǎng)站、用戶瀏 id某fe息等。502、所述應用網(wǎng)站向推薦引擎發(fā)送獲取推薦信息的請求消息。具體地，所述請求消息攜帶了用戶的當前行為信息，及所述用戶在至少一個社交網(wǎng)站的身份驗證消息，所述用戶當前的行為信息。進一步，為了通過唯一的身份標識識別不同應用網(wǎng)站中的同一位用戶，以便于將其在不同領(lǐng)域應用中的行為記錄進行關(guān)聯(lián)，推薦引擎中采用用戶的具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源 (如社交網(wǎng)站)通行證作為在該推薦引擎的通行證，即用戶通過其社交網(wǎng)絡帳號和密碼使用各領(lǐng)域應用提供的服務。進一步，新用戶在注冊各領(lǐng)域應用(如網(wǎng)站)時，需提供其具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源 (如社交網(wǎng)站)帳號，并且需要通過該具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源(如社交網(wǎng)站)對該用戶的身份進行驗證，確認該用戶是否是該具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源(如社交網(wǎng)站)帳號的所有人。 除此之外，若該推薦引擎與多個具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源(如社交網(wǎng)站)進行合作，那么用戶可以將多個具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源(如社交網(wǎng)站)的帳號與各領(lǐng)域應用(如網(wǎng)站)進行綁定，數(shù)據(jù)庫中的用戶具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源(如社交網(wǎng)站)帳號關(guān)聯(lián)信息如下表所示
用戶id社交網(wǎng)站名稱帳號0001XXXxxx@xxx0001XXXxxx@xxx0002XXXxxx@xxx0003XXXxxx@xxx0003XXXxxx@xxx
權(quán)利要求
1.一種信息推薦方法，其特征在于，包括從具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源獲取用戶好友列表； 從用戶行為數(shù)據(jù)庫獲取所述用戶好友列表中好友的行為記錄； 根據(jù)所述用戶好友列表中好友的行為記錄及用戶的當前行為信息生成與用戶當前行為匹配的推薦信息；向應用網(wǎng)站發(fā)送所述推薦信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息推薦方法，其特征在于，所述從具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源獲取用戶好友列表之前包括接收應用網(wǎng)站發(fā)送的獲取推薦信息的請求消息，所述請求消息攜帶了用戶的當前行為信息；或者向具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源訂閱所述用戶好友列表。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息推薦方法，其特征在于，所述從具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源獲取用戶好友列表包括向至少一個具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源發(fā)送獲取所述用戶好友列表的請求消息，所述請求消息攜帶用戶在至少一個具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源的身份驗證信息；接收所述至少一個所述具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源返回的用戶好友列表。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息推薦方法，其特征在于，所述從具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源獲取用戶好友列表還包括接收所述至少一個具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源在所述用戶好友列表發(fā)生變動時，主動發(fā)送的用戶好友列表變動通知，根據(jù)變動通知更新用戶好友列表。
5.根據(jù)權(quán)利要求3或4所述的信息推薦方法，其特征在于，若所述用戶好友列表中有重復的好友，則保留其中一個重復的好友，刪除其他重復的好友。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息推薦方法，其特征在于，所述從用戶行為數(shù)據(jù)庫獲取所述用戶好友列表中好友的行為記錄包括向用戶行為數(shù)據(jù)庫發(fā)送獲取所述用戶好友列表中好友的行為記錄的請求信息，所述請求信息攜帶所述用戶好友列表；接收所述用戶行為數(shù)據(jù)庫返回的所述用戶好友列表中好友的行為記錄。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息推薦方法，其特征在于，所述根據(jù)所述用戶好友列表中好友的行為記錄及用戶的當前行為信息生成與用戶當前行為匹配的推薦信息包括從所述用戶好友列表中好友的行為記錄中，篩選出與用戶當前行為記錄相匹配的目標好友的行為記錄，再利用目標好友的行為記錄生成推薦信息。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的信息推薦方法，其特征在于，所述從所述用戶好友列表中好友的行為記錄中，篩選出與用戶當前行為記錄相匹配的目標好友行為記錄，再利用目標好友的行為記錄生成推薦信息包括用戶設(shè)定優(yōu)先生成特定好友的行為記錄； 用戶設(shè)定在特定時間段內(nèi)好友的行為記錄。
9.一種推薦引擎，其特征在于，包括好友列表獲取單元，用于從具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源獲取用戶好友列表； 好友行為記錄獲取單元，用于從用戶行為數(shù)據(jù)庫獲取所述用戶好友列表中好友的行為記錄；推薦信息生成單元，用于根據(jù)所述用戶好友列表中好友的行為記錄及所述用戶的當前行為信息生成與用戶當前行為匹配的推薦信息；推薦信息發(fā)送單元，用于向所述應用網(wǎng)站發(fā)送所述推薦信息。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的推薦引擎，其特征在于，所述推薦引擎還包括請求消息接收單元，用于接收應用網(wǎng)站發(fā)送的獲取推薦信息的請求消息，所述請求消息攜帶用戶的當前行為信息；好友列表訂閱單元，用于向所述具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源訂閱所述用戶好友列表。
11.根據(jù)權(quán)利要求9所述的推薦引擎，其特征在于，所述好友列表獲取單元包括好友列表請求消息發(fā)送模塊，用于向至少一個具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源發(fā)送獲取所述用戶好友列表的請求消息，所述請求消息攜帶用戶在至少一個具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源的身份驗證信息；好友列表接收模塊，用于接收至少一個所述具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源返回的所述用戶好友列表。
12.根據(jù)權(quán)利要求9所述的推薦引擎，其特征在于，所述好友列表獲取單元還包括 變動通知接收模塊，用于接收所述至少一個具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源在所述用戶好友列表發(fā)生變動時，主動發(fā)送的用戶好友列表變動通知，根據(jù)變動通知更新用戶好友列表。
13.根據(jù)權(quán)利要求11或12所述的推薦引擎，其特征在于，還包括去重單元，用于當所述用戶好友列表中有重復的好友時，保留其中一個重復的好友，刪除其他重復的好友。
14.根據(jù)權(quán)利要求9所述的推薦引擎，其特征在于，所述好友行為記錄獲取單元還包括獲取行為記錄請求發(fā)送模塊，用于向用戶行為數(shù)據(jù)庫發(fā)送獲取所述用戶好友列表中好友的行為記錄的請求信息，所述請求信息攜帶了所述用戶好友列表；行為記錄接收模塊，用于接收所述用戶行為數(shù)據(jù)庫返回的所述用戶好友列表中好友的行為記錄。
15.根據(jù)權(quán)利要求9所述的推薦引擎，其特征在于，所述推薦信息生成單元具體用于 從所述用戶好友列表中好友的行為記錄中，篩選出與用戶當前行為記錄相匹配的目標好友行為記錄，利用目標好友的行為記錄生成推薦信息。
16.一種網(wǎng)絡系統(tǒng)，其特征在于，包括推薦引擎，用于從具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源獲取用戶好友列表；從用戶行為數(shù)據(jù)庫獲取所述用戶好友列表中好友的行為記錄；根據(jù)所述用戶好友列表中好友的行為記錄及用戶的當前行為信息生成與用戶當前行為匹配的推薦信息；向應用網(wǎng)站發(fā)送所述推薦信息；具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源，用于接收所述推薦引擎發(fā)送的獲取所述用戶好友列表的請求消息，向所述推薦引擎發(fā)送所述用戶好友列表。
17.根據(jù)權(quán)利要求16所述的網(wǎng)絡系統(tǒng)，其特征在于，還包括應用網(wǎng)站，用于向推薦引擎發(fā)送獲取推薦信息的請求消息后，接收所述推薦引擎發(fā)送的所述推薦信息，并向用戶顯示所述推薦信息；用戶行為數(shù)據(jù)庫，用于接收所述推薦引擎發(fā)送的獲取所述用戶好友列表中好友的行為記錄的請求信息，并向所述推薦引擎發(fā)送所述用戶好友列表中好友的行為記錄；以及存儲所述具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源用戶的行為記錄。
全文摘要
本發(fā)明實施例公開了一種信息推薦方法、推薦引擎及網(wǎng)絡系統(tǒng)，該方法包括從具有社交關(guān)系的數(shù)據(jù)源獲取用戶好友列表；從用戶行為數(shù)據(jù)庫獲取所述用戶好友列表中好友的行為記錄；根據(jù)所述用戶好友列表中好友的行為記錄及所述用戶的當前行為信息生成與用戶當前行為匹配的推薦信息；向所述應用網(wǎng)站發(fā)送所述推薦信息。采用本發(fā)明實施例，在向用戶推薦信息時，可以基于社交關(guān)系、根據(jù)用戶好友的行為記錄，生成推薦信息；根據(jù)用戶好友的行為記錄生成的推薦信息針對性更強，能增強用戶體驗。
文檔編號G06F17/30GK102317941SQ201180001170
公開日2012年1月11日 申請日期2011年7月30日 優(yōu)先權(quán)日2011年7月30日
發(fā)明者鄧蓉 申請人:華為技術(shù)有限公司