新聞推薦方法和系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明關于一種新聞推薦方法和系統(tǒng)，涉及信息【技術領域】，主要目的在于針對不同類型的用戶進行其感興趣的新聞推送。方法包括：提取搜索查詢數據的特征；根據某一類型用戶對所述搜索查詢數據的行為，計算并記錄所述搜索查詢數據的特征對于所述類型用戶的興趣權值；提取多個待推送新聞的特征；從已記錄的特征及興趣權值中，查找所述多個待推送新聞的特征的興趣權值，并計算出所述多個待推送新聞對于所述類型的用戶的興趣得分；根據所述多個待推送新聞對于所述類型的用戶的興趣得分的高低，對所述類型的用戶進行新聞推送。通過本發(fā)明，可以分析不同類型用戶的興趣所在，并將符合用戶興趣的新聞推送給用戶。
【專利說明】新聞推薦方法和系統(tǒng)
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及信息【技術領域】，具體而言，涉及一種新聞推薦方法和系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002]獲取新聞是現代社會中人們的生活習慣，隨著計算機技術的發(fā)展和互聯(lián)網用戶規(guī)模的不斷擴大，越來越多的人使用通過互聯(lián)網獲得各種各樣所需的信息。同時，通過互聯(lián)網提供新聞服務的網站也越來越多，越來越多的突發(fā)新聞和事件是通過互聯(lián)網得到迅速傳播的，互聯(lián)網信息呈現出爆發(fā)式的增長趨勢。近些年來，移動互聯(lián)網的快速發(fā)展使得用戶的閱讀時間變得越來越碎片化，在這種背景下，如何在海量的信息中篩選出最有價值的信息，向用戶個性化推薦其最感興趣的新聞，就變得極其重要。
[0003]現在的互聯(lián)網新聞閱讀產品主要包括web(網頁)端和移動app(應用程序)端，從新聞的整合方式來看，大部分依然是人工編輯和分類瀏覽的形式，這種方式的閱讀會使用戶瀏覽到大量不感興趣的新聞，浪費用戶的時間，同時產品本身也需要大量的編輯來進行新聞的更新和維護；以google reader為代表的訂閱類新聞閱讀產品是不同于上述產品的另外一種產品形式，用戶可以訂閱自己感興趣的網站的內容進行閱讀和瀏覽，這種閱讀形式減少了用戶瀏覽到不感興趣的內容的可能性，但是用戶需要自己尋找自己感興趣的內容和網站進行一系列設置，而對于大多數互聯(lián)網用戶來說，他們不喜歡這種繁瑣的方式。
[0004]為了使得用戶在短的時間內以便捷的方式獲取有價值和感興趣的新聞，必須采取一種更加智能的方式去提供給用戶所需的信息，針對不同的用戶推薦用戶感興趣和有價值的新聞。

【發(fā)明內容】

[0005]鑒于上述問題，提出了本發(fā)明以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的新聞推薦方法和系統(tǒng)。
[0006]依據本發(fā)明的一個方面，提供了一種新聞推薦方法，其包括:提取搜索查詢數據的特征；根據某一類型用戶對所述搜索查詢數據的行為，計算并記錄所述搜索查詢數據的特征對于所述類型用戶的興趣權值；提取多個待推送新聞的特征；從已記錄的特征及興趣權值中，查找所述多個待推送新聞的特征的興趣權值，并計算出所述多個待推送新聞對于所述類型的用戶的興趣得分；根據所述多個待推送新聞對于所述類型的用戶的興趣得分的高低，對所述類型的用戶進行新聞推送。
[0007]可選地，前述的新聞推薦方法，其中，還包括:根據所述類型的用戶對所述多個待推送新聞的點擊行為，重新確定所述多個待推送新聞的興趣得分；按重新確定的興趣得分，計算所述多個待推送新聞的特征的興趣權值并進行記錄。
[0008]可選地，前述的新聞推薦方法，其中，所述搜索查詢數據包括查詢詞，所述搜索查詢數據的特征包括所述查詢詞的類別和主題，所述類型的用戶對所述搜索查詢數據的行為包括對相同類別或相同主題的所述查詢詞的查詢行為。[0009]可選地，前述的新聞推薦方法，其中，所述搜索查詢數據包括查詢結果頁上的URL，所述搜索查詢數據的特征包括所述URL指向的新聞的類別和主題，所述類型的用戶對所述搜索查詢數據的行為包括對相同類別或相同主題的新聞的URL的點擊行為，或對相同類別或相同主題的新聞上的頁面標簽的點擊行為。
[0010]可選地，前述的新聞推薦方法，其中，所述搜索查詢數據包括社交網絡賬號發(fā)布的URL，所述搜索查詢數據的特征包括所述URL中包含的域名的類別，所述類型的用戶對所述搜索查詢數據的行為包括對相同類別的域名對應的URL的點擊行為。
[0011]可選地，前述的新聞推薦方法，其中，第i個待推送新聞的興趣得分為:
【權利要求】
1.一種新聞推薦方法，其包括: 提取搜索查詢數據的特征； 根據某一類型用戶對所述搜索查詢數據的行為，計算并記錄所述搜索查詢數據的特征對于所述類型用戶的興趣權值； 提取多個待推送新聞的特征； 從已記錄的特征及興趣權值中，查找所述多個待推送新聞的特征的興趣權值，并計算出所述多個待推送新聞對于所述類型的用戶的興趣得分； 根據所述多個待推送新聞對于所述類型的用戶的興趣得分的高低，對所述類型的用戶進行新聞推送。
2.根據權利要求1所述的新聞推薦方法，其中，還包括: 根據所述類型的用戶對所述多個待推送新聞的點擊行為，重新確定所述多個待推送新聞的興趣得分； 按重新確定的興趣得分，計算所述多個待推送新聞的特征的興趣權值并進行記錄。
3.根據權利要求1-2任一項所述的新聞推薦方法，其中，所述搜索查詢數據包括查詢詞，所述搜索查詢數據的特征包括所述查詢詞的類別和主題，所述類型的用戶對所述搜索查詢數據的行為包括對 相同類別或相同主題的所述查詢詞的查詢行為。
4.根據權利要求1-3任一項所述的新聞推薦方法，其中，所述搜索查詢數據包括查詢結果頁上的URL，所述搜索查詢數據的特征包括所述URL指向的新聞的類別和主題，所述類型的用戶對所述搜索查詢數據的行為包括對相同類別或相同主題的新聞的URL的點擊行為，或對相同類別或相同主題的新聞上的頁面標簽的點擊行為。
5.根據權利要求1-4任一項所述的新聞推薦方法，其中，所述搜索查詢數據包括社交網絡賬號發(fā)布的URL，所述搜索查詢數據的特征包括所述URL中包含的域名的類別，所述類型的用戶對所述搜索查詢數據的行為包括對相同類別的域名對應的URL的點擊行為。
6.一種新聞推薦系統(tǒng)，其包括: 第一特征提取模塊，用于提取搜索查詢數據的特征； 興趣權值計算模塊，用于根據用戶對所述搜索查詢數據的行為，計算并記錄所述搜索查詢數據的特征對于所述類型的用戶的興趣權值； 第二特征提取模塊，用于提取多個待推送新聞的特征； 興趣得分計算模塊，用于從已記錄的特征及興趣權值中，查找所述多個待推送新聞的特征的興趣權值，并計算出所述多個待推送新聞對于所述類型的用戶的興趣得分； 待推送新聞推薦模塊，用于根據所述多個待推送新聞對于所述類型的用戶的興趣得分的高低，對所述類型的用戶進行新聞推送。
7.根據權利要求6所述的新聞推薦系統(tǒng)，其中，還包括: 第一重新確定模塊，用于根據所述類型的用戶對所述多個待推送新聞的點擊行為，重新確定所述多個待推送新聞的興趣得分； 第二重新確定模塊，用于按重新確定的興趣得分，計算所述多個待推送新聞的特征的興趣權值并進行記錄。
8.根據權利要求6-7任一項所述的新聞推薦系統(tǒng)，其中，所述搜索查詢數據包括查詢詞，所述搜索查詢數據的特征包括所述查詢詞的類別和主題，所述類型的用戶對所述搜索查詢數據的行為包括對相同類別或相同主題的所述查詢詞的查詢行為。
9.根據權利要求6-8任一項所述的新聞推薦系統(tǒng)，其中，所述搜索查詢數據包括查詢結果頁上的URL，所述搜索查詢數據的特征包括所述URL指向的新聞的類別和主題，所述類型的用戶對所述搜索查詢數據的行為包括對相同類別或相同主題的新聞的URL的點擊行為，或對相同類別或相同主題的新聞上的頁面標簽的點擊行為。
10.根據權利要求6-9任一項所述的新聞推薦系統(tǒng)，其中，所述搜索查詢數據包括社交網絡賬號發(fā)布的URL，所述搜索查詢數據的特征包括所述URL中包含的域名的類別，所述類型的用戶對所述搜索 查詢數據的行為包括對相同類別的域名對應的URL的點擊行為。
【文檔編號】G06F17/30GK104036038SQ201410307116
【公開日】2014年9月10日 申請日期:2014年6月30日 優(yōu)先權日:2014年6月30日
【發(fā)明者】周楠, 常富洋, 秦吉勝 申請人:北京奇虎科技有限公司, 奇智軟件（北京）有限公司