[发明专利]移动互联网内容的用户偏好推送方法与装置

权利要求书

1.一种移动互联网内容的用户偏好推送方法，其特征在于，包括：

基于用户的访问行为获取所述用户访问的第一信息；

对所述第一信息中所述用户所涉及的网络内容进行分类处理，得到第二信息；

根据所述第二信息对所述用户的偏好进行评分，得出所述用户的偏好信息；

根据所述偏好信息向所述用户推送与所述偏好信息相对应的网络内容。

2.如权利要求1所述的用户偏好推送方法，其特征在于，所述基于用户的访问行为获取所述用户访问的第一信息包括：

根据所述用户的访问行为从移动互联网的服务器中得到所述用户访问的基础数据；

根据所述基础数据获取所述用户访问的业务内容，并根据所述基础数据的增加，对所述业务内容进行扩展，生成所述第一信息。

3.如权利要求1所述的用户偏好推送方法，其特征在于，所述对所述第一信息中用户所所涉及的网络内容进行分类处理包括：

基于用户的访问行为获取所述用户访问的第一信息；

判断所述第一信息中每一业务内容是否具有预设的第一分类规则，并得一判断结果；

对所述判断结果为具有所述第一分类规则的业务内容，按照所述第一分类规则对所述业务内容进行分类；

对所述判断结果为不具有所述第一分类规则的业务内容，按照第二分类规则对所述业务内容进行分类；

根据所述第二信息对所述用户的偏好进行评分，得出所述用户的偏好信息。

4.如权利要求3所述的用户偏好推送方法，其特征在于，所述第二分类规则为临时构建的分类规则，且所述构建的方法参照所述第一分类规则的构建方法。

5.如权利要求4所述的用户偏好推送方法，其特征在于，所述第一分类规则的构建方法采用URL匹配法或文本匹配法，并且对所述业务内容分类后所产生的网络内容的分类粒度控制在预定级别以内。

6.如权利要求5所述的用户偏好推送方法，其特征在于，所述根据所述第二信息对所述用户的偏好进行评分包括：

获取所述第二信息所对应的用户的访问数据；

按照预设的分类标准对所述访问数据进行分类处理，并得一处理结果；

根据所述处理结果对所述网络内容进行用户偏好评分。

7.如权利要求6所述的用户偏好推送方法，其特征在于，所述按照预设的分类标准对所述访问数据进行分类处理包括：

将所述访问数据按照频度、粘度以及额度三个维度进行分类；

其中，所述频度是指用户投入的时间，所述粘度是指用户用去的流量，所述额度是指用户投入的费用。

8.如权利要求1所述的用户偏好推送方法，其特征在于，所述根据所述处理结果对所述网络内容进行用户偏好评分包括：

计算所述三个维度的每一维度变量的权重系数；

根据所述变量的权重系数得到所述每一维度的综合评分公式；

计算所述三个维度的每一维度的权重系数；

根据所述权重系数以及所述综合评分公式对所述第二信息所涉及的每一个网络内容进行评分。

9.如权利要求8所述的用户偏好推送方法，其特征在于，还包括：

根据关联算法对所述偏好信息进行关联计算，获取所述用户对同一网络业务的网络内容的关联偏好信息或不同网络业务的网络内容的关联偏好信息。

10.如权利要求9所述的用户偏好推送方法，其特征在于，所述根据关联算法对所述偏好信息进行关联计算，获取所述用户对同一网络业务的网络内容的关联偏好信息包括：

根据所述偏好信息构建所述同一网络业务的网络内容的关联网络；

计算所述关联网络的每一边的偏好关联强度；

根据预设的检测标准对所述偏好关联强度进行检测，获取可信任度高的关联偏好信息。