[发明专利]一种数据对象推送的方法、装置及系统

权利要求书

1.一种数据对象推送的系统，其特征在于，所述系统包括：

一个或多个处理器；

存储器；和

一个或多个模块，所述一个或多个模块存储于所述存储器中并被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个模块具有如下功能：

接收第一用户对应的客户端发送的第二用户关联的数据对象的访问请求，其中，所述第二用户具有关联的多个数据对象，以及，依据所述多个数据对象确定的多个数据对象集合；

针对所述访问请求确定一个或多个数据对象，以及，从所述多个数据对象集合中，确定与所述第一用户相关的目标数据对象集合；

从所述目标数据对象集合和所述针对所述访问请求确定的一个或多个数据对象中，选择向所述客户端发送至少一个数据对象；

其中，所述目标数据对象集合依据所述第一用户实时的访问行为所确定。

2.一种数据对象推送的方法，其特征在于，所述方法包括：

接收第一用户对应的客户端发送的第二用户关联的数据对象访问请求，其中，所述第二用户具有关联的多个数据对象，以及，依据所述多个数据对象确定的多个数据对象集合；

针对所述访问请求确定一个或多个数据对象，以及，从所述多个数据对象集合中，确定与所述第一用户相关的目标数据对象集合；

从所述目标数据对象集合和所述针对所述访问请求确定的一个或多个数据对象中，选择向所述客户端发送至少一个数据对象；

其中，所述目标数据对象集合依据所述第一用户实时的访问行为所确定。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述多个数据对象集合中，确定与所述第一用户相关的目标数据对象集合的步骤包括：

分别确定所述第一用户与所述多个数据对象集合的实际偏好值；

选取所述实际偏好值最大的前N个数据对象集合，作为与所述第一用户相关的目标数据对象集合，其中，N为正整数且N小于数据对象集合的数量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别确定所述第一用户与所述多个数据对象集合的实际偏好值的步骤包括：

分别获取所述多个数据对象集合的预测偏好值；

分别确定所述第一用户与所述数据对象集合的相关度；

针对每个数据对象集合，分别采用所述相关度对所述预测偏好值进行纠正，得到所述第一用户与所述数据对象集合的实际偏好值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别获取所述多个数据对象集合的预测偏好值的步骤包括：

分别获取所述数据对象集合的集合特征向量；

获取全网用户的用户特征的特征值，并依据所述用户特征的特征值确定对应的用户特征向量；

分别将所述集合特征向量以及所述用户特征向量输入预置的预测模型，以获得所述数据对象集合的预测偏好值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预测模型采用如下方式建立：

获取所有访问所述第二用户的关联页面的访客在全网的访客特征向量；

获取所述第二用户关联的数据对象的属性特征向量；

获取所有访问所述第二用户的关联页面的访客在所述关联页面中的访问行为数据，作为样本信息；

依据所述样本信息、所述属性特征向量以及所述访客特征向量进行建模，生成预测模型。

7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述分别获取所述数据对象集合的集合特征向量的步骤包括：

获取所述数据对象集合中每个数据对象的属性特征的特征值和特征向量；

对所述数据对象集合中所有数据对象的属性特征的特征值和特征向量进行汇总，获得所述数据对象集合的集合特征向量。