网络业务的推荐方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种网络业务的推荐方法和装置。该方法包括：获取用户的用户属性信息；获取网络业务的业务属性信息；根据用户属性信息和业务属性信息的匹配关系，确定向用户推荐的网络业务。本方案通过获取用户的用户属性信息，能实现用户数据的结构化，得到精细化的用户画像；通过获取网络业务的业务属性信息，能实现网络业务数据的结构化，得到网络业务对应的精细化的业务信息；将用户属性信息和业务属性信息进行匹配，能得到不同的用户画像与不同的网络业务的精细化的对应关系，基于用户属性信息和业务属性信息的双边匹配关系，确定向用户推荐的网络业务，能够提高网络业务推荐的准确率，从而为不同的用户推荐适合该用户自身属性的网络业务。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术实施例提供一种网络业务的推荐方法和装置。该方法包括：获取用户的用户属性信息；获取网络业务的业务属性信息；根据用户属性信息和业务属性信息的匹配关系，确定向用户推荐的网络业务。本方案通过获取用户的用户属性信息，能实现用户数据的结构化，得到精细化的用户画像；通过获取网络业务的业务属性信息，能实现网络业务数据的结构化，得到网络业务对应的精细化的业务信息；将用户属性信息和业务属性信息进行匹配，能得到不同的用户画像与不同的网络业务的精细化的对应关系，基于用户属性信息和业务属性信息的双边匹配关系，确定向用户推荐的网络业务，能够提高网络业务推荐的准确率，从而为不同的用户推荐适合该用户自身属性的网络业务。【专利说明】网络业务的推荐方法和装置
本专利技术实施例涉及信息
，尤其涉及一种网络业务的推荐方法和装置。
技术介绍
随着网络技术的发展，各种提供给用户的网络业务也随之丰富。以在线教育这项网络业务为例，在线课程的数量急剧增加，个性化学习方案成为未来在线教育发展的趋势。但是，海量的在线课程使用户快速、便捷地发现和获取自己所需要的信息变得困难。应运而生的推荐技术作为信息过滤的重要手段，能自动地发现用户感兴趣的课程，有效地为用户提供个性化的课程推荐服务。 现有技术中，在线教育平台在帮助用户查找课程时，一般是基于用户的查询式(Query)为用户推荐课程。用户可以根据筛选条件和排序属性，进行更加精细化的筛选。 上述推荐技术存在的缺陷在于:由于在线课程的数量过大，且课程介绍信息的相似度高，所以基于输入的查询式来选择课程的准确率低，导致用户对课程的检索或筛选工作量较大。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种网络业务的推荐方法和装置，以提高网络业务推荐的准确率。 第一方面，本专利技术实施例提供了一种网络业务的推荐方法，包括: 获取用户的用户属性信息； 获取网络业务的业务属性信息； 根据用户属性信息和业务属性信息的匹配关系，确定向用户推荐的网络业务。 第二方面，本专利技术实施例还提供了一种网络业务的推荐装置，包括: 用户属性信息获取模块，用于获取用户的用户属性信息； 业务属性信息获取模块，用于获取网络业务的业务属性信息； 网络业务推荐模块，用于根据用户属性信息和业务属性信息的匹配关系，确定向用户推荐的网络业务。 本专利技术实施例提供的网络业务的推荐方法和装置，通过获取用户的用户属性信息，能够实现用户数据的结构化，得到精细化的用户画像；通过获取网络业务的业务属性信息，能够实现网络业务数据的结构化，得到网络业务对应的精细化的业务信息；并将用户属性信息和业务属性信息进行匹配，能够得到不同的用户画像与不同的网络业务的精细化的对应关系，基于用户属性信息和业务属性信息的双边匹配关系，确定向用户推荐的网络业务，能够提高网络业务推荐的准确率，从而为不同的用户推荐适合该用户自身属性的网络业务。 【专利附图】【附图说明】 为了更清楚地说明本专利技术，下面将对本专利技术中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。 图1为本专利技术实施例一提供的一种网络业务的推荐方法的流程图； 图2a为本专利技术实施例二提供的一种网络业务的推荐方法的流程图； 图2b为本专利技术实施例二提供的一种网络业务的推荐方法中的获取用户的历史数据的方法流程图； 图3为本专利技术实施例三提供的一种网络业务的推荐方法的流程图； 图4a为本专利技术实施例四提供的一种网络业务的推荐方法的流程图； 图4b为本专利技术实施例四中适用的网络业务的推荐方法实例的示意图； 图4c为本专利技术实施例四中适用的用户属性信息的修正前的示意图； 图4d为图4c中用户属性信息的修正后的示意图； 图4e本专利技术实施例四中适用的网络业务的推荐方法另一实例的示意图； 图5为本专利技术实施例五提供的一种网络业务的推荐方法的流程图； 图6为本专利技术实施例六提供的一种网络业务的推荐装置的结构示意图。 【具体实施方式】 为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术实施例中的技术方案作进一步详细描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定，基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部内容。 实施例一 请参阅图1，为本专利技术实施例一提供的一种网络业务的推荐方法的流程图。本专利技术实施例的方法可以由硬件和/或软件实现的网络业务的推荐装置来执行，该实现装置典型的是配置于能够进行网络业务推荐的服务器中，也可以配置在能够提供网络业务搜索的搜索引擎服务器或网络业务平台的服务器中。 如图1所示,所述方法包括: 110、获取用户的用户属性信息； 用户可以具有不同的用户属性信息，通过将用户对应的用户属性信息汇集，可以得到一个用户或一群用户的用户画像。所述用户属性信息可以从多方面反映用户自身的属性特征，例如反映用户的性别、学历状态、兴趣爱好和消费水平等。 获取用户的用户属性信息可以有多种实施方式，例如通过用户的搜索数据以及在搜索结果中的点击数据，获取用户的用户属性信息；又如通过用户在网络业务平台内的购买记录和订阅记录，获取用户的用户属性信息。本实施例不以此为限。 120、获取网络业务的业务属性信息； 本操作具体是将网络业务数据进行结构化。所述业务属性信息可以表征不同的网络业务。所述业务属性信息可以从多方面反映网络业务自身的属性特征，例如反映网络业务所属的业务类别和适宜人群等。 作为获取网络业务的业务属性信息的一种实施方式，可以获取网络业务的描述信息，基于网络业务的描述信息，确定所述业务的标题、分类、价格和适宜人群。 所述网络业务可以为现有的各种网络业务，例如在线课程、票务订阅、网络购物和网络求职招聘等。 130、根据用户属性信息和业务属性信息的匹配关系，确定向用户推荐的网络业务。 本操作具体可以是根据设定的规则对用户属性信息和业务属性信息进行匹配，并根据匹配关系确定向所匹配用户推荐的网络业务。 本实施例的技术方案，通过获取用户的用户属性信息，能够实现用户数据的结构化，得到精细化的用户画像；通过获取网络业务的业务属性信息，能够实现网络业务数据的结构化，得到网络业务对应的精细化的业务信息；并将用户属性信息和业务属性信息进行匹配，能够得到不同的用户画像与不同的网络业务的精细化的对应关系，基于用户属性信息和业务属性信息的双边匹配关系，确定向用户推荐的网络业务，能够提高网络业务推荐的准确率，从而为不同的用户推荐适合该用户自身属性的网络业务。 需要说明的是，用户属性信息和业务属性信息的匹配既需要获取所述用户属性信息，又需要获取所述业务属性信息，所述用户属性信息和所述业务属性信息的获取操作是彼此独立的，没有必然的顺序限制，可以采用与本实施例相反的顺序，也即先获取所述业务属性信息，然后获取所述用户属本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种网络业务的推荐方法，其特征在于，包括：获取用户的用户属性信息；获取网络业务的业务属性信息；根据用户属性信息和业务属性信息的匹配关系，确定向用户推荐的网络业务。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：韩利豪，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11