[发明专利]一种信息推荐方法及系统无效
申请号: | 201010260517.6 | 申请日: | 2010-08-23 |
公开(公告)号: | CN101916286A | 公开(公告)日: | 2010-12-15 |
发明(设计)人: | 蔡胜;郭晓涛;王文清 | 申请(专利权)人: | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;H04L29/08 |
代理公司: | 广州三环专利代理有限公司 44202 | 代理人: | 郝传鑫;潘中毅 |
地址: | 518057 广东省深圳市南山区高新*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 信息 推荐 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及一种网络技术领域,尤其涉及一种信息推荐方法及系统。
背景技术
现有的在网络上获取信息的方式一般有三种,1)常规的网页信息链接,例如门户网站的热门帖子推荐、新闻链接等;2)用户通过搜索引擎搜索想要的信息;3)通过朋友的介绍,发链接或信息关键词的方式向用户推荐信息。上述三种信息推荐方式的缺陷如下:
常规的网页信息推荐信息常常具有巨大的信息量,用户不太容易从中挑选出自己感兴趣的信息,通过搜索引擎的方式则是需要用户对关键词的选取十分讲究,否则从搜索结果中挑选信息依然十分耗时耗力,而朋友推荐的信息往往并不是自己感兴趣的信息。
另一方面,用户常常希望知道有谁与自己的兴趣喜好较为接近,从而能够与其进行交流或获取更多与该兴趣喜好领域的信息。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于,提供一种信息推荐方法及系统。可更有效率、更准确的向用户推荐其所感兴趣的信息。
为了解决上述技术问题,本发明实施例提供了一种信息推荐方法,所述信息推荐方法包括:
记录用户的操作行为;
根据所述用户的操作行为记录查找并获取所述用户的同趣好友;
将所述用户的同趣好友的用户标识信息和/或操作行为记录发送给所述用户。
其中,所述将所述用户的同趣好友的操作行为记录发送给所述用户包括:
获取所述用户的信息推荐请求,所述信息推荐请求包括所述用户的至少一个同趣好友的用户标识信息;
检测所述同趣好友的操作行为记录是否设置为允许查阅模式;
若检测结果为是,则根据所述信息推荐请求,向所述用户发送所述同趣好友的操作行为记录。
或,所述将所述用户的同趣好友的操作行为记录发送给所述用户包括:
获取所述用户的信息推荐请求,所述信息推荐请求包括所述用户的至少一个同趣好友的用户标识信息;
向所述同趣好友发送信息查询请求;
若获取到所述同趣好友回复的同意消息,则根据所述信息推荐请求,向所述用户发送所述同趣好友的操作行为记录。
其中,根据所述用户的操作行为记录查找并获取所述用户的同趣好友后还包括:
将所述用户与多个同趣好友组成同趣群组;
所述将所述用户的同趣好友的用户标识信息和/或操作行为记录发送给所述用户包括:
将同趣群组中其他组员的用户标识信息和/或操作行为记录发送给所述用户。
或,所述将所述用户的同趣好友的用户标识信息和/或操作行为记录发送给所述用户后还包括:
获取所述用户的组群请求,并根据所述组群请求将所述用户与多个同趣好友组成同趣群组;
将同趣群组中其他组员的操作行为记录发送给所述用户。
其中,所述将同趣群组中其他组员的操作行为记录发送给所述用户包括:
检测到群组中的任一组员进行操作行为时,将该操作行为发送给群组中的所有其他组员;或
获取所述同趣群组中任一组员的信息推荐请求,所述信息推荐请求包括群组中的至少一个目标组员的用户标识信息,根据所述信息推荐请求,向所述组员发送所述目标组员的操作行为记录。
其中,所述操作行为包括以下行为中的任一种或多种:所述用户的浏览网页行为、下载文件行为以及打开应用行为。
相应地,本发明实施例还提供了一种信息推荐系统,所述信息推荐系统包括:
操作行为记录单元,用于记录用户的操作行为;
同趣好友查找单元,用于根据所述用户的操作行为记录查找并获取所述用户的同趣好友;
信息推荐单元,将所述用户的同趣好友的用户标识信息和/或操作行为记录发送给所述用户。
其中,所述信息推荐系统还包括:
推荐请求获取单元,用于获取所述用户的信息推荐请求,所述信息推荐请求包括所述用户的至少一个同趣好友的用户标识信息;
所述信息推荐单元根据所述推荐请求获取单元获取到的所述信息推荐请求,向所述用户发送所述信息推荐请求中的用户标识信息对应同趣好友的操作行为记录。
其中,所述信息推荐系统还包括:
群组单元,用于将所述用户与同趣好友组成同趣群组;
所述信息推荐单元还用于将同趣群组中其他组员的操作行为记录发送给所述用户。
实施本发明实施例,具有如下有益效果:根据所述用户的操作行为记录查找并获取所述用户的同趣好友,并自动将同趣好友的操作行为记录推荐给用户,从而实现了向用户推荐用户更有可能感兴趣的信息,提高了向用户推荐信息的效率和准确性。
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