[发明专利]一种用户偏好确定方法及装置

权利要求书

1.一种用户偏好确定方法，其特征在于，所述方法包括：

确定用户访问分类体系中各业务类型在预设时间段内的次数，采用H指数算法将所述次数进行排序，确定用户访问分类体系中各业务的次数偏好度；或者，确定用户访问分类体系中各业务在所述预设时间段内的访问流量，采用H指数算法将访问流量进行排序，确定用户访问分类体系中各业务的流量偏好度；

确定用户每天第一次访问的分类体系中的业务类型，并在所述预设时间段内统计所述用户每天第一次访问所述业务类型的第一总天数，采用H指数算法将第一总天数进行排序，确定用户访问分类体系中各业务的浏览偏好度；

确定所述预设时间内用户连续访问分类体系中的各业务类型的第二总天数，采用H指数算法将第二总天数进行排序，确定用户访问分类体系中各业务的业务类型偏好度；

根据所述次数偏好度、浏览偏好度和业务类型偏好度，或者根据所述流量偏好度、浏览偏好度和业务类型偏好度为所述用户推荐所述用户偏好的业务。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

分别为所述次数偏好度、浏览偏好度以及业务类型偏好度设置权重，根据权重确定所述次数偏好度、浏览偏好度以及业务类型偏好度的加权平均值，将所确定的加权平均值作为次数偏好系数；

根据所述次数偏好系数为所述用户推荐所述用户偏好的业务。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

分别为所述流量偏好度、浏览偏好度以及业务类型偏好度设置权重，根据权重确定所述流量偏好度、浏览偏好度以及业务类型偏好度的加权平均值，将所确定的加权平均值作为流量偏好系数；

根据所述流量偏好系数为所述用户推荐所述用户偏好的业务。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

分别确定所述用户在N个连续的所述预设时间段内中各预设时间段内使用的流量；

确定流量分档标识，并分别确定所述用户在每个预设时间段内使用的流量所处的流量分档标识；

根据所述用户在每个预设时间段内使用的流量所处的流量分档标识确定所述用户的等级标识；

根据所述用户的等级标识为所述用户推荐所述用户偏好的业务。

5.一种用户偏好确定装置，其特征在于，所述装置包括：

第一确定单元，用于确定用户访问分类体系中各业务类型在预设时间段内的次数，采用H指数算法将所述次数进行排序，确定用户访问分类体系中各业务的次数偏好度；或者，确定用户访问分类体系中各业务在所述预设时间段内的访问流量，采用H指数算法将访问流量进行排序，确定用户访问分类体系中各业务的流量偏好度；

第二确定单元，用于确定用户每天第一次访问的分类体系中的业务类型，并在所述预设时间段内统计所述用户每天第一次访问所述业务类型的第一总天数，采用H指数算法将第一总天数进行排序，确定用户访问分类体系中各业务的浏览偏好度；

第三确定单元，用于确定所述预设时间内用户连续访问分类体系中的各业务类型的第二总天数，采用H指数算法将第二总天数进行排序，确定用户访问分类体系中各业务的业务类型偏好度；

根据所述次数偏好度、浏览偏好度和业务类型偏好度，或者根据所述流量偏好度、浏览偏好度和业务类型偏好度为所述用户推荐所述用户偏好的业务。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

设置单元，用于分别为所述次数偏好度、浏览偏好度以及业务类型偏好度设置权重；

计算单元，用于根据设置的所述次数偏好度、浏览偏好度以及业务类型偏好度的权重确定所述次数偏好度、浏览偏好度以及业务类型偏好度的加权平均值，将所确定的加权平均值作为次数偏好系数；

根据所述次数偏好系数为所述用户推荐所述用户偏好的业务。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述设置单元，还用于为所述流量偏好度设置权重，以及重新为所述浏览偏好度及业务类型偏好度设置权重；对应地，

所述计算单元，还用于根据设置的所述流量偏好度、浏览偏好度以及业务类型偏好度的权重确定所述流量偏好度、浏览偏好度以及业务类型偏好度的加权平均值，将确定的加权平均值作为流量偏好系数；

根据所述流量偏好系数为所述用户推荐所述用户偏好的业务。

8.根据权利要求5至7任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第四确定单元，用于分别确定所述用户在N个连续的所述预设时间段内中各预设时间段内使用的流量；

第五确定单元，用于确定流量分档标识，并分别确定所述用户在每个预设时间段内使用的流量所处的流量分档标识；

第六确定单元，用于根据所述用户在每个预设时间段内使用的流量所处的流量分档标识确定所述用户的等级标识；

根据所述用户的等级标识为所述用户推荐所述用户偏好的业务。