專利名稱：一種基于多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行信息推送的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行信息推送的方法。
背景技術(shù)：
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，當(dāng)前進(jìn)入了信息爆炸的時(shí)代，海量信息的同時(shí)呈現(xiàn)，一方面使用戶很難從中發(fā)現(xiàn)自己感興趣的部分，另一方面也使得大量少人問津的信息成為網(wǎng)絡(luò)中的“暗信息”，無法被一般用戶獲取。個(gè)性化信息推薦技術(shù)，被認(rèn)為是當(dāng)前解決信息超載問題的最有效工具之一。個(gè)性化信息推薦技術(shù)從根本上說就是代替用戶評(píng)估它從未看過的產(chǎn)品，并根據(jù)評(píng)估的結(jié)果引導(dǎo)用戶發(fā)現(xiàn)自己感興趣并有價(jià)值的信息，是一個(gè)從已知到未知的過程。目前已有的針對(duì)數(shù)據(jù)交互中心的個(gè)性化推薦技術(shù)，無論是基于文本挖掘規(guī)則的方法，還是采用協(xié)同過濾的方法，均是在單數(shù)據(jù)交互中心用戶行為數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的，并沒有綜合利用多數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)。不僅導(dǎo)致用戶的行為、興趣得不到全方位的刻畫，用戶體驗(yàn)較差；而且不能有效的，更大限度的發(fā)揮各數(shù)據(jù)交互中心數(shù)據(jù)的作用；最后還可能會(huì)遇到冷啟動(dòng)問題而無法進(jìn)行個(gè)性化推薦。因此，如何將多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)一并發(fā)送個(gè)性化信息給用戶是當(dāng)前需要解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種基于多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行信息推送的方法，解決了如何將多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)一并發(fā)送個(gè)性化信息給用戶的問題。為了解決上述問題，本發(fā)明提供了一種基于多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行信息推送的方法，包括:從多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心獲取用戶行為數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合得到用戶的特征數(shù)據(jù)；根據(jù)得到的所述用戶特征數(shù)據(jù)及該用戶的當(dāng)前行為信息判斷得到該用戶的行為意圖數(shù)據(jù)；根據(jù)所述用戶的用戶行為意圖數(shù)據(jù)生成與該用戶當(dāng)前行為匹配的推薦信息；向該用戶發(fā)送推薦信息。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn):能夠通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)消除不同數(shù)據(jù)交互中心對(duì)數(shù)據(jù)項(xiàng)分類及描述信息的差異，打通同一用戶在不同數(shù)據(jù)交互中心之間的行為信息，更有效的利用不同數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)；能夠綜合利用多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)針對(duì)單數(shù)據(jù)交互中心和跨數(shù)據(jù)交互中心的情況分別生成推薦信息，更全方位的刻畫用戶的行為和興趣，提升推薦的用戶體驗(yàn)；能夠利用多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)為某一數(shù)據(jù)交互中心 的推薦服務(wù)，彌補(bǔ)以往單數(shù)據(jù)交互中心推薦方法所面臨的冷啟動(dòng)問題。


為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，不可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發(fā)明實(shí)施例的多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)的個(gè)性化推薦方法流程示意圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例的多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)更新步驟的流程示意圖；圖3為本發(fā)明實(shí)施例的多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)項(xiàng)信息更新的流程示意圖；圖4為本發(fā)明實(shí)施例的多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)用戶行為信息更新的流程示意圖；圖5為本發(fā)明實(shí)施例的預(yù)測(cè)用戶行為意圖的流程示意圖；圖6為本發(fā)明實(shí)施例的計(jì)算用戶瀏覽意圖的流程示意圖；圖7為本發(fā)明實(shí)施例的計(jì)算用戶行為意圖的流程示意圖；圖8為數(shù)據(jù)交互中心數(shù)據(jù)項(xiàng)映射列表生成的流程示意圖；圖9為圖8的步驟802中構(gòu)建數(shù)據(jù)項(xiàng)映射列表的流程示意圖；圖10為多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)的個(gè)性化推薦生成推薦列表的流程示意圖；圖11為本發(fā)明的基于多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行信息推送的方法的流程示意圖。
具體實(shí)施例方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。如圖1所示為本發(fā)明實(shí)施例的多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)的個(gè)性化推薦方法流程示意圖，所述多數(shù)據(jù)交互中心推薦方法包括以下步驟:步驟101，從多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心獲取用戶行為數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合。具體地，所述用戶行為數(shù)據(jù)包括:用戶選定行為數(shù)據(jù)，用戶瀏覽行為數(shù)據(jù)；所述用戶選定行為數(shù)據(jù)包括:user_id (全局統(tǒng)一的用戶唯一標(biāo)識(shí)符)，client_id(用戶產(chǎn)生選定行為所在的數(shù)據(jù)交互中心唯一標(biāo)識(shí)符)，user_name (登陸用戶名)，item_id(用戶選定的數(shù)據(jù)項(xiàng))，price (用戶選定的數(shù)據(jù)項(xiàng)的特定數(shù)據(jù))，quantity (用戶選定數(shù)據(jù)項(xiàng)的數(shù)量)，order_id (數(shù)據(jù)表號(hào))，buy_time (用戶選定數(shù)據(jù)項(xiàng)的時(shí)間)，total (數(shù)據(jù)表中的各個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的特定數(shù)據(jù)的和)，address (接收地址)，pay (交互方式)，mobile (用戶手機(jī)號(hào)碼)，name (接收人姓名)，reviews (用戶對(duì)所選定數(shù)據(jù)項(xiàng)的評(píng)價(jià))；所述用戶瀏覽行為數(shù)據(jù)包括:USer_id (全局統(tǒng)一的用戶唯一標(biāo)識(shí)符)，client,id (用戶產(chǎn)生選定行為所在的數(shù)據(jù)交互中心唯一標(biāo)識(shí)符)，entry_page (用戶訪問的當(dāng)前頁(yè)URL), item_id (用戶瀏覽的數(shù)據(jù)項(xiàng)),link (當(dāng)前頁(yè)的來源,前鏈),link_keyword (來源的搜索關(guān)鍵詞)，page_style (當(dāng)前頁(yè)面的類型),browse_time (用戶瀏覽數(shù)據(jù)項(xiàng)的時(shí)間)，stay_time (用戶瀏覽數(shù)據(jù)項(xiàng)的頁(yè)面停留時(shí)長(zhǎng))，tag_id (標(biāo)簽ID), tag_name (標(biāo)簽值)；進(jìn)一步，所述數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)包括:client_id (數(shù)據(jù)項(xiàng)所在的數(shù)據(jù)交互中心)，item_id (數(shù)據(jù)項(xiàng)在所述數(shù)據(jù)交互中心上的標(biāo)識(shí)信息),item_name (數(shù)據(jù)項(xiàng)的名稱),cat (數(shù)據(jù)項(xiàng)的分類)，key_word (數(shù)據(jù)項(xiàng)的關(guān)鍵詞),price (數(shù)據(jù)項(xiàng)的特定數(shù)據(jù))，introduce (數(shù)據(jù)項(xiàng)的描述)，browse_times (數(shù)據(jù)項(xiàng)被瀏覽的次數(shù)),buy_times (數(shù)據(jù)項(xiàng)被選定的次數(shù))，score(數(shù)據(jù)項(xiàng)的評(píng)分)，reviews (數(shù)據(jù)項(xiàng)的評(píng)論)；進(jìn)一步，所述統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)包括:用戶行為數(shù)據(jù)統(tǒng)一，數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)統(tǒng)一；所述用戶行為數(shù)據(jù)統(tǒng)一，是指多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)給每一位用戶分配全局唯一的用戶標(biāo)識(shí)，從而通過所述全局唯一的用戶標(biāo)識(shí)打通同一用戶在不同數(shù)據(jù)交互中心上的用戶行為信息；所述數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)統(tǒng)一，是指多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)定義全局唯一的數(shù)據(jù)項(xiàng)分類和描述信息，并將多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心網(wǎng)站的數(shù)據(jù)項(xiàng)信息映射到所述全局唯一的數(shù)據(jù)項(xiàng)分類及描述信息中，采用統(tǒng)一的方式記錄不同數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)項(xiàng)信息，打通同一或類似數(shù)據(jù)項(xiàng)在不同數(shù)據(jù)交互中心上的數(shù)據(jù)項(xiàng)信息，消除不同數(shù)據(jù)交互中心對(duì)數(shù)據(jù)項(xiàng)信息描述的差異性。步驟102，獲取用戶推薦請(qǐng)求及用戶當(dāng)前行為信息。具體地，所述用戶推薦請(qǐng)求及用戶當(dāng)前行為信息包括:用戶登錄某數(shù)據(jù)交互中心網(wǎng)站、用戶瀏覽某數(shù)據(jù)交互中心網(wǎng)站；進(jìn)一步，所述用戶推薦請(qǐng)求及用戶當(dāng)前行為信息，是指正在發(fā)生的用戶行為信息，并由此次用戶行為觸發(fā)用戶在多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)的信息推薦請(qǐng)求。步驟103，根據(jù)所述用戶的瀏覽特征及所述用戶的歷史瀏覽行為信息預(yù)測(cè)用戶行為意圖。具體地，所述用戶行為意圖包括:用戶意圖類目，用戶意圖類目下的意圖標(biāo)簽，用戶意圖值。步驟104，采用基于統(tǒng)一標(biāo)識(shí)的多數(shù)據(jù)交互中心推薦算法結(jié)合用戶行為意圖數(shù)據(jù)生成與用戶當(dāng)前行為匹配的推薦信息。其基本步驟包括:通過后臺(tái)服務(wù)器，對(duì)多數(shù)據(jù)交互中心數(shù)據(jù)項(xiàng)映射列表數(shù)據(jù)進(jìn)行離線計(jì)算。并通過定期的方式對(duì)該映射列表數(shù)據(jù)進(jìn)行維護(hù)更新，參考圖8 ；根據(jù)用戶在數(shù)據(jù)交互中心中的數(shù)據(jù)項(xiàng)喜好，通過計(jì)算數(shù)據(jù)項(xiàng)映射列表中數(shù)據(jù)項(xiàng)的資源分值序列，來獲取待推薦的數(shù)據(jù)項(xiàng)列表，參考圖9 ；依據(jù)用戶的當(dāng)前訪問行為意圖數(shù)據(jù)，對(duì)待推薦的數(shù)據(jù)項(xiàng)列表進(jìn)行數(shù)據(jù)字段的匹配，過濾待推薦的數(shù)據(jù)項(xiàng)列表，并形成最終的數(shù)據(jù)項(xiàng)推薦列表，參考圖10。步驟105，將推薦結(jié)果返回給用戶。
如圖2所示為本發(fā)明實(shí)施例的多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)更新示意圖，所述更新方法包括以下步驟:步驟201，從多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心處獲取用戶行為數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)。具體地，所述多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心，是指有合作關(guān)系的數(shù)據(jù)交互中心，所述獲取用戶行為數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)的方式為合作數(shù)據(jù)交互中心主動(dòng)提供，以及所述合作數(shù)據(jù)交互中心允許的信息爬取及內(nèi)容監(jiān)聽等方式。步驟202，判斷是否有數(shù)據(jù)更新需求，若有更新需求則執(zhí)行步驟203，否則執(zhí)行步驟 204。具體地，當(dāng)有新合作數(shù)據(jù)交互中心加入，或有數(shù)據(jù)項(xiàng)信息變動(dòng)通知，或用戶獲取推薦信息的事件時(shí)會(huì)觸發(fā)數(shù)據(jù)更新的需求。步驟203，判斷數(shù)據(jù)更新需求的類別。具體地，根據(jù)三種不同數(shù)據(jù)更新需求的特點(diǎn)，判斷所述數(shù)據(jù)更新需求的類別；進(jìn)一步，若所述數(shù)據(jù)更新需求來自已有數(shù)據(jù)交互中心數(shù)據(jù)項(xiàng)信息更新的需求，則執(zhí)行步驟205，若所述數(shù)據(jù)更新需求來自新加入數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)更新需求，則執(zhí)行步驟206，若所述數(shù)據(jù)更新需求來自用戶獲取推薦信息的事件觸發(fā)，則執(zhí)行步驟207。步驟204，若無數(shù)據(jù)更新需求，或數(shù)據(jù)更新需求已完成，則進(jìn)入下一步處理。具體地，所述下一步處理是指圖1中的步驟103預(yù)測(cè)用戶行為意圖，或步驟104采用基于統(tǒng)一標(biāo)識(shí)的多數(shù)據(jù)交互中心推薦算法結(jié)合用戶行為意圖數(shù)據(jù)生成與用戶當(dāng)前行為匹配的推薦信息。步驟205，統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中已有數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)項(xiàng)信息變動(dòng)，觸發(fā)數(shù)據(jù)更新需求，則執(zhí)行步驟209。具體地，接收已有數(shù)據(jù)交互中心所述數(shù)據(jù)項(xiàng)信息發(fā)生變動(dòng)時(shí)，主動(dòng)捕獲或接收數(shù)據(jù)交互中心發(fā)送的數(shù)據(jù)項(xiàng)信息變動(dòng)通知，并從所述變動(dòng)通知中獲取需要更新的數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)。進(jìn)一步，所述數(shù)據(jù)項(xiàng)信息變動(dòng)所需要的數(shù)據(jù)來源包括:所述已有數(shù)據(jù)交互中心在數(shù)據(jù)項(xiàng)信息更新的同時(shí)提供的數(shù)據(jù)項(xiàng)信息變動(dòng)通知及對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)項(xiàng)信息更新數(shù)據(jù)，所述已有數(shù)據(jù)交互中心允許的定期或不定期地對(duì)所述數(shù)據(jù)交互中心網(wǎng)站中數(shù)據(jù)項(xiàng)信息的爬取和收集。步驟206，新數(shù)據(jù)交互中心加入所述統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)時(shí)，觸發(fā)的數(shù)據(jù)更新需求，則執(zhí)行步驟208和步驟210。具體地，多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)向至少一個(gè)新數(shù)據(jù)交互中心發(fā)送獲取所述用戶行為數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)的請(qǐng)求消息；多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)接收所述至少一個(gè)新數(shù)據(jù)交互中心返回的所述用戶行為數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)。進(jìn)一步，所述新數(shù)據(jù)交互中心加入統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)所需要的數(shù)據(jù)來源包括:所述新數(shù)據(jù)交互中心提供的用戶行為數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)。步驟207，數(shù)據(jù)交互中心檢測(cè)到來自用戶的獲取推薦信息事件，觸發(fā)的數(shù)據(jù)更新需求，則執(zhí)行步驟210。具體地，接收用戶訪問所述已有數(shù)據(jù)交互中心時(shí)，主動(dòng)捕獲用戶行為信息變動(dòng)通知，并從所述變動(dòng)通知中獲取需要更新的用戶行為數(shù)據(jù)；進(jìn)一步，所述來自用戶的獲取推薦信息的觸發(fā)事件包括:用戶登錄所述某數(shù)據(jù)交互中心、用戶瀏覽所述某數(shù)據(jù)交互中心。步驟208，對(duì)不存在于多數(shù)據(jù)交互中心的統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中的新數(shù)據(jù)交互中心，給所述新數(shù)據(jù)交互中心分配全局統(tǒng)一的唯一數(shù)據(jù)交互中心標(biāo)識(shí)。具體地，所述全局唯一是在所述多數(shù)據(jù)交互中心的統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中全局唯一，是由所述數(shù)據(jù)平臺(tái)分配的，用于區(qū)分多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心的標(biāo)識(shí)；進(jìn)一步，所述全局統(tǒng)一的唯一數(shù)據(jù)交互中心標(biāo)識(shí)是一個(gè)長(zhǎng)度固定的字符串。步驟209，多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)項(xiàng)信息的更新。具體地，所述數(shù)據(jù)項(xiàng)信息更新包括所述已有數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)項(xiàng)增加，數(shù)據(jù)項(xiàng)刪除，以及數(shù)據(jù)項(xiàng)名稱、分類、描述、評(píng)價(jià)等統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中所有相關(guān)數(shù)據(jù)項(xiàng)信息的更改。進(jìn)一步，進(jìn)行所述信息更新的數(shù)據(jù)項(xiàng)包括:所述已有數(shù)據(jù)交互中心的有更新需求的數(shù)據(jù)項(xiàng)，新加入數(shù)據(jù)交互中心網(wǎng)站上的所有數(shù)據(jù)項(xiàng)。進(jìn)一步，具體的所述數(shù)據(jù)項(xiàng)信息更新的更新步驟及規(guī)則參考圖3。步驟210，多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行用戶行為信息的更新。具體地，所述用戶行為信息的更新的數(shù)據(jù)源包括:所述數(shù)據(jù)交互中心主動(dòng)提供的用戶行為信息，當(dāng)用戶訪問所述已有數(shù)據(jù)交互中心網(wǎng)站時(shí)，多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)主動(dòng)捕獲的用戶行為信息；進(jìn)一步，所述用戶行為信息的更新包括已有用戶信息及用戶選定、瀏覽行為的添力口，新用戶信息及行為的添加；進(jìn)一步，具體的所述用戶行為信息更新的更新步驟及規(guī)則參考圖4。步驟211，將更新的數(shù)據(jù)信息存入統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)。具體地，所述更新的數(shù)據(jù)信息包括:用戶行為數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)；在所述統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)中，用戶行為數(shù)據(jù)統(tǒng)一保存，不區(qū)分所述用戶行為是否來自不同的數(shù)據(jù)交互中心，打通同一個(gè)用戶在不同數(shù)據(jù)交互中心之間的用戶行為；在所述統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)中，數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)按照不同的數(shù)據(jù)交互中心分別保存，但對(duì)于數(shù)據(jù)項(xiàng)的分類及描述等信息則按照所述統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中的統(tǒng)一規(guī)定；進(jìn)一步，當(dāng)更新的數(shù)據(jù)信息存入統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)之后，此次數(shù)據(jù)更新結(jié)束，繼而進(jìn)入下一次數(shù)據(jù)更新，執(zhí)行步驟202。如圖3所示為本發(fā)明實(shí)施例的多數(shù)據(jù)交互中心數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)項(xiàng)信息更新流程示意圖，所述更新方法包括以下步驟:步驟301，讀取多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中某數(shù)據(jù)交互中心的全局統(tǒng)一的唯—標(biāo)識(shí)。具體地，所述某數(shù)據(jù)交互中心的全局統(tǒng)一的唯一標(biāo)識(shí)，包括:對(duì)已有數(shù)據(jù)交互中心從統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取所述數(shù)據(jù)交互中心的全局統(tǒng)一的唯一標(biāo)識(shí)，對(duì)新加入數(shù)據(jù)交互中心分配全局統(tǒng)一的唯一標(biāo)識(shí)。步驟302，從更新或新加入的數(shù)據(jù)交互中心中，讀取需要更新的數(shù)據(jù)項(xiàng)信息。步驟303，將所述更新或新加入的數(shù)據(jù)交互中心中的數(shù)據(jù)項(xiàng)信息映射到多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中規(guī)定的數(shù)據(jù)項(xiàng)分類及描述中。
具體地，所述多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中，已規(guī)定一套全局統(tǒng)一的數(shù)據(jù)項(xiàng)分類及描述方法；接收所述更新或新加入的數(shù)據(jù)交互中心中的數(shù)據(jù)項(xiàng)信息后，多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)會(huì)將此所述數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)項(xiàng)信息映射到所述全局統(tǒng)一的數(shù)據(jù)項(xiàng)分類及描述方法上；將映射后的數(shù)據(jù)項(xiàng)信息保存到所述多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中。如圖4所示為本發(fā)明實(shí)施例的多數(shù)據(jù)交互中心數(shù)據(jù)平臺(tái)用戶行為信息更新流程示意圖，所述更新方法包括以下步驟:步驟401，讀取用戶標(biāo)識(shí)信息，形成用戶“指紋”。具體地，所述用戶標(biāo)識(shí)信息包括:用戶登錄某數(shù)據(jù)交互中心的用戶名，用戶所使用電腦的IP信息，用戶的行為模式信息；進(jìn)一步，若所述用戶在某數(shù)據(jù)交互中心上使用用戶名登陸，則以此作為用戶的“指紋”信息，若所述用戶只有瀏覽行為，則根據(jù)用戶所使用電腦的IP信息，用戶的行為模式信息綜合為所述用戶的“指紋”信息；所述形成用戶“指紋”是指，根據(jù)所述用戶標(biāo)識(shí)信息，全方位的、盡量精準(zhǔn)的確定所述用戶的身份。步驟402，判斷此用戶是否為多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中的已有用戶，若是所述已有用戶，則執(zhí)行步驟403，否則執(zhí)行步驟404。具體地，根據(jù)所述用戶“指紋”信息，和所述統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中已有用戶的對(duì)應(yīng)信息進(jìn)行匹配，若匹配成功則代表所述用戶為統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中已有用戶，否則為新用戶；進(jìn)一步，若所述用戶在某數(shù)據(jù)交互中心上使用用戶名登陸，數(shù)據(jù)庫(kù)表格中存有已有用戶在不同數(shù)據(jù)交互中心登陸的用戶名，則判斷所屬數(shù)據(jù)交互中心上的所述登陸用戶名是否在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)中存在，若存在則代表此為所述已有用戶，若不存在則代表此為新用戶；若所述用戶只有瀏覽行為，則根據(jù)用戶所使用電腦的IP信息，用戶的行為模式信息，判斷所述用戶的電腦IP信息和用戶行為模式信息是否和統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中的用戶信息匹配，若匹配則代表此為所述已有用戶，若不匹配則代表此為新用戶；進(jìn)一步，根據(jù)所述用戶“指紋”信息進(jìn)行用戶身份的識(shí)別和匹配，大量用戶都能被正確識(shí)別，較低的用戶不正確識(shí)別率也在允許范圍之內(nèi)。步驟403，對(duì)多數(shù)據(jù)交互中心的統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中的已有用戶，返回所述用戶的全局統(tǒng)一的唯一標(biāo)識(shí)。具體地，當(dāng)判斷所述用戶為所述統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中的已有用戶后，讀取統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中所述用戶的全局統(tǒng)一的唯一標(biāo)識(shí)；進(jìn)一步，將此標(biāo)識(shí)返回給所述用戶，所述用戶之后產(chǎn)生的一系列行為信息，都將記錄在此標(biāo)識(shí)下；進(jìn)一步，所述全局統(tǒng)一的唯一用戶標(biāo)識(shí)是一個(gè)長(zhǎng)度固定的字符串。步驟404，對(duì)不存在于多數(shù)據(jù)交互中心統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中的新用戶，給所述新用戶分配全局統(tǒng)一的唯一用戶標(biāo)識(shí)。所述新用戶之后產(chǎn)生的一系列行為信息，都將記錄在新分配的所述唯一用戶標(biāo)識(shí)下。步驟405，從更新或新加入的用戶中，讀取用戶的行為信息，并保存到所述多數(shù)據(jù)交互中心的統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中。如圖5所示為本發(fā)明實(shí)施例的預(yù)測(cè)用戶行為意圖流程示意圖，所述預(yù)測(cè)方法包括以下步驟:步驟501，獲取用戶最后一次選定行為后的瀏覽行為數(shù)據(jù)。具體的，根據(jù)用戶的唯一標(biāo)識(shí)，從多數(shù)據(jù)交互中心的統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取用戶在當(dāng)前數(shù)據(jù)交互中心中最近一次會(huì)話的行為信息。進(jìn)一步,從所述行為信息中按照行為時(shí)間獲取最后一次選定行為后的所有瀏覽信息。步驟502，判斷用戶的瀏覽行為是否大于O次，若大于O次則執(zhí)行步驟503，若等于O次則執(zhí)行步驟504。步驟503，根據(jù)用戶的瀏覽行為計(jì)算用戶的瀏覽特征，并根據(jù)所述瀏覽行為及瀏覽特征計(jì)算用戶的瀏覽意圖，并執(zhí)行步驟505。步驟504，若用戶的瀏覽行為等于O次則說明用戶暫時(shí)無瀏覽記錄，此時(shí)將用戶的行為意圖置為空，并執(zhí)行步驟505。步驟505，輸出用戶的行為意圖。所述用戶的行為意圖包括用戶意圖類目、用戶在意圖類目下的意圖標(biāo)簽、用戶的意圖值3部份。如圖6所示為本發(fā)明實(shí)施例的計(jì)算用戶瀏覽意圖的流程示意圖，所述計(jì)算方法包括以下步驟:步驟601，根據(jù)用戶的瀏覽行為從統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取瀏覽數(shù)據(jù)項(xiàng)的時(shí)間，瀏覽數(shù)據(jù)項(xiàng)的特定數(shù)據(jù)，瀏覽數(shù)據(jù)項(xiàng)的類目，瀏覽數(shù)據(jù)項(xiàng)的標(biāo)簽。進(jìn)一步獲取用戶瀏覽數(shù)據(jù)項(xiàng)的時(shí)間間隔，若用戶只有一次瀏覽時(shí)間，則時(shí)間間隔為0，若有η次瀏覽行為It1, tftn}，其中ti表示用戶瀏覽數(shù)據(jù)項(xiàng)的時(shí)間，則時(shí)間間隔為
，其中f_u,。步驟602，獲取用戶瀏覽時(shí)間的特征，瀏覽數(shù)據(jù)項(xiàng)的類目、行為、標(biāo)簽相似性特征。用戶瀏覽時(shí)間的特征采用步驟601中時(shí)間間隔的標(biāo)準(zhǔn)差、均值來刻畫，其中時(shí)間
間隔的均值的計(jì)算方式為:
-1
Σφ,
F1= η_ι-°)時(shí)間間隔的標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算方式為:
\Σ(φΓ 7ι)
F2 = ]iM-
1 2 11 -1
進(jìn)一步，獲取用戶的瀏覽數(shù)據(jù)項(xiàng)的序列。若用戶只有I次瀏覽行為，則用戶瀏覽數(shù)據(jù)項(xiàng)的類目、行為、標(biāo)簽相似性特征均記為0，若有k (k>l)個(gè)瀏覽數(shù)據(jù)項(xiàng){1”12，…Ik}，則瀏覽數(shù)據(jù)項(xiàng)的類目相似性特征的計(jì)算方式為:
權(quán)利要求
1.一種基于多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行信息推送的方法，其特征在于，包括: 從多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心獲取用戶行為數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合得到用戶的特征數(shù)據(jù)； 根據(jù)得到的所述用戶特征數(shù)據(jù)及該用戶的當(dāng)前行為信息判斷得到該用戶的行為意圖數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述用戶的用戶行為意圖數(shù)據(jù)生成與該用戶當(dāng)前行為匹配的推薦信息； 向該用戶發(fā)送推薦信息。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于， 所述從多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心獲取用戶行為數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合得到該用戶的用戶特征數(shù)據(jù)的步驟，包括: 向至少一個(gè)新的數(shù)據(jù)交互中心發(fā)送獲取所述用戶行為數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)的請(qǐng)求消息； 接收所述至少一個(gè)新的數(shù)據(jù)交互中心返回的所述用戶行為數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)，給所述新數(shù)據(jù)交互中心分配全局唯一的數(shù)據(jù)交互中心標(biāo)識(shí)； 根據(jù)所述新的數(shù)據(jù)交互中心返回的所述用戶行為數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)，更新統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于， 所述從多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心獲取用戶行為數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合得到該用戶的用戶特征數(shù)據(jù)的步驟，還包括: 判斷若接收的已有數(shù)據(jù)交互中心的所述數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)發(fā)生變更時(shí)，則捕獲或接收該數(shù)據(jù)交互中心發(fā)送的數(shù)據(jù)項(xiàng)信息變動(dòng)通知，根據(jù)所述數(shù)據(jù)項(xiàng)信息變動(dòng)通知更新所述統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)； 判斷若所述用戶訪問所述已有數(shù)據(jù)交互中心網(wǎng)站時(shí)，則捕獲用戶行為信息變動(dòng)通知，根據(jù)所述用戶行為信息變動(dòng)通知更新所述統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中的用戶行為數(shù)據(jù)。
4.如權(quán)利要求2或3所述的方法，其特征在于，還包括: 判斷若某數(shù)據(jù)交互中心所述數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)需要更新，則將該數(shù)據(jù)交互中心的所述數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)映射到所述統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中規(guī)定的數(shù)據(jù)項(xiàng)分類及描述中，再將統(tǒng)一后的數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)保存于該數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)表中。
5.如權(quán)利要求2或3所述的方法，其特征在于，還包括: 判斷若所述用戶行為信息需要更新，則判斷該用戶是否為所述統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)中已有用戶； 判斷若為已有用戶，則返回所述已有用戶的全局統(tǒng)一標(biāo)識(shí)，用于標(biāo)識(shí)所述已有用戶的行為； 判斷若不為所述已有用戶，則給該用戶分配新的全局唯一的用戶標(biāo)識(shí)。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于， 所述根據(jù)得到的所述用戶特征數(shù)據(jù)及該用戶的當(dāng)前行為信息判斷得到該用戶的行為意圖數(shù)據(jù)的步驟，包括: 獲取所述用戶的瀏覽行為并計(jì)算該用戶的瀏覽特征； 根據(jù)該用戶的瀏覽特征計(jì)算得到該用戶的行為意圖數(shù)據(jù)；其中用戶的行為意圖數(shù)據(jù)包括:用戶意圖類目、用戶意圖類目下的意圖標(biāo)簽和用戶意圖值。
7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于， 所述獲取所述用戶的瀏覽行為并計(jì)算該用戶的瀏覽特征的步驟，包括: 分析用戶的瀏覽時(shí)間特征，通過該用戶瀏覽時(shí)間間隔獲取該用戶的瀏覽時(shí)間特征，其中所述瀏覽時(shí)間特征包括瀏覽時(shí)間間隔均值和瀏覽時(shí)間間隔標(biāo)準(zhǔn)差； 分析用戶瀏覽數(shù)據(jù)項(xiàng)的特征，通過該用戶瀏覽數(shù)據(jù)項(xiàng)的相似性獲取用戶瀏覽數(shù)據(jù)項(xiàng)的特征，其中所述瀏覽數(shù)據(jù)項(xiàng)的特征包括用戶瀏覽數(shù)據(jù)項(xiàng)的類目、行為和標(biāo)簽相似性特征。
8.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于， 所述根據(jù)所述用戶的瀏覽特征計(jì)算得到所述用戶的行為意圖數(shù)據(jù)的步驟，包括:計(jì)算所述用戶的用戶意圖類目，通過所述用戶瀏覽數(shù)據(jù)項(xiàng)的類目信息計(jì)算用戶最感興趣的類目，并將所述類目作為該用戶的用戶意圖類目； 計(jì)算所述用戶的用戶意圖類目下的意圖標(biāo)簽，通過所述用戶意圖類目計(jì)算用戶在所述類目下最感興趣的標(biāo)簽集，并且所述標(biāo)簽集作為所述用戶在所述用戶意圖類目下的意圖標(biāo)簽; 計(jì)算所述用戶的用戶意圖值，通過所述用戶的瀏覽特征計(jì)算所述用戶的意圖值，其中采用邏輯回歸的方式將所述用戶的瀏覽特征映射為在O至I區(qū)間中的一個(gè)值，并將所述值作為所述用戶的用戶意圖值。
9.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于， 所述根據(jù)所述用戶的用戶行為意圖數(shù)據(jù)生成與所述用戶當(dāng)前行為匹配的推薦信息的步驟，包括: 根據(jù)數(shù)據(jù)交互中心提供的用戶選定行為數(shù)據(jù)計(jì)算各個(gè)數(shù)據(jù)交互中心之間的數(shù)據(jù)項(xiàng)資源分值； 根據(jù)得到的所述數(shù)據(jù)項(xiàng)資源分值，生成多數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射列表； 根據(jù)得到的數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射列表及用戶行為意圖數(shù)據(jù)，生成所述用戶的推薦信息。
10.如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于， 所述根據(jù)數(shù)據(jù)交互中心提供的用戶選定行為數(shù)據(jù)計(jì)算各個(gè)數(shù)據(jù)交互中心之間的數(shù)據(jù)項(xiàng)資源分值的步驟，包括: 構(gòu)建數(shù)據(jù)交互中心集合S，根據(jù)該數(shù)據(jù)交互中心集合S中全部用戶選定行為數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶-數(shù)據(jù)項(xiàng)無向二部分圖； 根據(jù)數(shù)據(jù)交互中心數(shù)據(jù)項(xiàng)條目，構(gòu)建數(shù)據(jù)項(xiàng)集合G，對(duì)其中的數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行初始資源分值分配，并根據(jù)數(shù)據(jù)項(xiàng)度及用戶度對(duì)數(shù)據(jù)項(xiàng)資源進(jìn)行多步資源擴(kuò)散。
11.如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于， 所述根據(jù)得到的所述數(shù)據(jù)項(xiàng)資源分值，生成多數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射列表的步驟，包括:根據(jù)資源分配次數(shù)及映射表規(guī)模的閾值生成當(dāng)前數(shù)據(jù)項(xiàng)的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射列表。
12.如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于， 所述根據(jù)得到的數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射列表及用戶行為意圖數(shù)據(jù)，生成所述用戶的推薦信息的步驟，包括: 根據(jù)多數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射列表，生成待選數(shù)據(jù)項(xiàng)推薦列表；根據(jù)用戶的用戶行為意圖數(shù)據(jù)，從所述待選數(shù)據(jù)項(xiàng)推薦列表中匹配數(shù)據(jù)項(xiàng)信息并進(jìn)行過濾，生成該用戶的推薦信息。
13.如權(quán)利要求12所述的方法，其特征在于， 所述根據(jù)多數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射列表，生成待選數(shù)據(jù)項(xiàng)推薦列表的步驟，包括: 根據(jù)用戶喜好數(shù)據(jù)項(xiàng)的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射列表，對(duì)其中各個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)獲得的資源分值進(jìn)行歸一化，疊加該用戶喜好數(shù)據(jù)項(xiàng)的全部數(shù)據(jù)項(xiàng)映射列表中相同數(shù)據(jù)項(xiàng)的歸一化分值，選其中值最大的前K個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)，作為待選數(shù)據(jù)項(xiàng)推薦列表，K為預(yù)設(shè)值，K大于O。
14.如權(quán)利要求12所述的方法，其特征在于， 所述根據(jù)用戶的用戶行為意圖數(shù)據(jù)，從所述待選數(shù)據(jù)項(xiàng)推薦列表中匹配數(shù)據(jù)項(xiàng)信息并進(jìn)行過濾，生成所述用戶的推薦信息的步驟，包括: 根據(jù)用戶行為意圖數(shù)據(jù)中的用戶傾向的數(shù)據(jù)項(xiàng)特定數(shù)據(jù)范圍字段，過濾出推薦列表中特定數(shù)據(jù)適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)項(xiàng)，生成推薦列表； 或者根據(jù)用戶行為意圖數(shù)據(jù)中用戶傾向的數(shù)據(jù)項(xiàng)類目字段的差異，篩選出相應(yīng)類目的數(shù)據(jù)項(xiàng)，生成推薦列表； 或者根據(jù)用戶推薦數(shù)據(jù)中用戶傾向的數(shù)據(jù)項(xiàng)屬性字段的差異，篩選出對(duì)應(yīng)屬性的數(shù)據(jù)項(xiàng)，生成推薦列表； 或者根據(jù)用戶行為意圖數(shù)據(jù)中用戶傾向的數(shù)據(jù)交互中心字段的差異，選擇待選推薦數(shù)據(jù)項(xiàng)列表，生成推薦列表； 或者根據(jù)上述多個(gè)字段，綜合篩選生成推薦列表。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行信息推送的方法，包括從多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心獲取用戶行為數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)項(xiàng)信息數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合得到用戶的特征數(shù)據(jù)；根據(jù)得到的所述用戶特征數(shù)據(jù)及該用戶的當(dāng)前行為信息判斷得到該用戶的行為意圖數(shù)據(jù)；根據(jù)所述用戶的用戶行為意圖數(shù)據(jù)生成與該用戶當(dāng)前行為匹配的推薦信息；向該用戶發(fā)送推薦信息。本發(fā)明解決了如何將多個(gè)數(shù)據(jù)交互中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)一并發(fā)送個(gè)性化信息給用戶的問題。
文檔編號(hào)H04L29/08GK103118111SQ20131003974
公開日2013年5月22日 申請(qǐng)日期2013年1月31日 優(yōu)先權(quán)日2013年1月31日
發(fā)明者柏林森, 蘇萌, 周濤, 劉譯璟, 郭志金, 周瑩 申請(qǐng)人:北京百分點(diǎn)信息科技有限公司