基于用户行为的信息推荐方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于用户行为的信息推荐方法及装置。该方法包括：从网站的流量日志中获取预设时间内的浏览日志信息，并从浏览日志信息中提取出浏览职位信息，浏览职位信息包括用户标识和用户所浏览的职位的职位标识和浏览时间，根据浏览时间从浏览职位信息中确定每一用户标识对应的职位标识集合，职位标识集合中的职位标识按照时间先后顺序连续，根据关联分析算法和所有用户标识对应的职位标识集合生成推荐信息，推荐信息包括每一职位标识对应的关联职位标识集合。从而，可实现为用户推荐与用户当前浏览职位存在关联关系的其他职位信息，帮助用户快速找寻找相关职位，从而根本上提高职位的曝光几率，增加网站的职位投递率。

【技术实现步骤摘要】
基于用户行为的信息推荐方法及装置
本专利技术涉及通信
，尤其涉及一种基于用户行为的信息推荐方法及装置。
技术介绍
个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。现有的一些信息网站如招聘网站提供的信息数据量大，用户从信息网站提供的大量数据中，找到自己需要和喜好的数据或内容，逐渐变得越来越难，以招聘网站为例，如何在用户进入某个职位详情页面后，可以为其推荐与当前职位可能存在关联关系的其他职位信息，是一个亟需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于用户行为的信息推荐方法及装置，以解决如何为用户推荐与用户当前浏览职位存在关联关系的其他职位信息的问题。第一方面，本专利技术提供一种基于用户行为的信息推荐方法，包括：从网站的流量日志中获取预设时间内的浏览日志信息，并从所述浏览日志信息中提取出浏览职位信息，所述浏览职位信息包括用户标识和用户所浏览的职位的职位标识和浏览时间；根据所述浏览时间从所述浏览职位信息中确定每一用户标识对应的职位标识集合，所述职位标识集合中的职位标识按照时间先后顺序连续；根据关联分析算法和所有用户标识对应的职位标识集合生成推荐信息，所述推荐信息包括每一职位标识对应的关联职位标识集合。进一步地，所述根据所述浏览时间从所述浏览职位信息中确定每一用户标识对应的职位标识集合之前，还包括：将所述浏览职位信息中日平均职位标识数量小于预设值的用户数据删除，所述用户数据包括用户标识、职位标识和浏览时间。可选的，所述关联分析算法为FP-growth算法，所述根据关联分析算法和所有用户标识对应的职位标识集合生成推荐信息，包括：将所有用户标识对应的职位标识集合转换为FP-growth算法所需格式的数据；将转换格式后的数据输入到FP-growth算法中，通过FP-growth算法生成每一职位标识对应的初始关联职位标识集合；将同一职位标识对应的初始关联职位标识集合合并，对合并后的每一集合按照职位标识重复出现次数从大到小进行排序，生成最终的关联职位标识集合。可选的，还包括：接收用户的职位访问请求；根据所述职位访问请求携带的职位标识从所述推荐信息中确定所述职位标识对应的关联职位标识集合，展示所获取的关联职位标识集合。第二方面，本专利技术提供一种基于用户行为的信息推荐装置，包括：信息获取模块，用于从网站的流量日志中获取预设时间内的浏览日志信息，并从所述浏览日志信息中提取出浏览职位信息，所述浏览职位信息包括用户标识和用户所浏览的职位的职位标识和浏览时间；确定模块，用于根据所述浏览时间从所述浏览职位信息中确定每一用户标识对应的职位标识集合，所述职位标识集合中的职位标识按照时间先后顺序连续；处理模块，用于根据关联分析算法和所有用户标识对应的职位标识集合生成推荐信息，所述推荐信息包括每一职位标识对应的关联职位标识集合。进一步地，还包括：删除模块，用于在所述确定模块根据所述浏览时间从所述浏览职位信息中确定每一用户标识对应的职位标识集合之前，将所述浏览职位信息中日平均职位标识数量小于预设值的用户数据删除，所述用户数据包括用户标识、职位标识和浏览时间。可选的，所述关联分析算法为FP-growth算法，所述处理模块具体用于：将所有用户标识对应的职位标识集合转换为FP-growth算法所需格式的数据；将转换格式后的数据输入到FP-growth算法中，通过FP-growth算法生成每一职位标识对应的初始关联职位标识集合；将同一职位标识对应的初始关联职位标识集合合并，对合并后的每一集合按照职位标识重复出现次数从大到小进行排序，生成最终的关联职位标识集合。可选的，还包括：接收模块，用于接收用户的职位访问请求；展示模块，用于根据所述职位访问请求携带的职位标识从所述推荐信息中确定所述职位标识对应的关联职位标识集合，展示所获取的关联职位标识集合。本专利技术提供的基于用户行为的信息推荐方法及装置，通过从网站的流量日志中获取预设时间内的浏览日志信息，并从浏览日志信息中提取出浏览职位信息，浏览职位信息包括用户标识和用户所浏览的职位的职位标识和浏览时间，根据浏览时间从浏览职位信息中确定每一用户标识对应的职位标识集合，职位标识集合中的职位标识按照时间先后顺序连续，最后根据关联分析算法和所有用户标识对应的职位标识集合生成每一职位标识对应的关联职位标识集合，从而，可实现为用户推荐与用户当前浏览职位存在关联关系的其他职位信息，使用户能够快速的找到点了某一职位的人还点击过哪些其他的职位，帮助用户快速找寻找相关职位，从而根本上提高职位的曝光几率，增加网站的职位投递率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，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为本专利技术基于用户行为的信息推荐方法实施例一的流程图；图2为本专利技术基于用户行为的信息推荐方法实施例二的流程图；图3为本专利技术基于用户行为的信息推荐装置实施例一的结构示意图；图4为本专利技术基于用户行为的信息推荐装置实施例二的结构示意图；图5为本专利技术基于用户行为的信息推荐装置实施例三的结构示意图。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，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，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。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。图1为本专利技术基于用户行为的信息推荐方法实施例一的流程图，本实施例中的执行主体可以为客户端，如图1所示，本实施例的方法可以包括：S101、从网站的流量日志中获取预设时间内的浏览日志信息，并从浏览日志信息中提取出浏览职位信息，浏览职位信息包括用户标识和用户所浏览的职位的职位标识和浏览时间。具体来说，一般从网站的流量日志中可以获取所有用户的招聘业务线的职位详情页点击行为，即就是浏览日志信息，但是用户的点击浏览行为是按照时间顺序累计的，从业务角度出发，考虑到用户一般会在一个周期内连续的进行相关职位的查看，且职位有效期一般最多为半年，所以在选取浏览日志信息时，只选取预设时间内的，例如选取1个月内的浏览日志信息，时间周期为当日起一个月。从浏览日志信息中提取出浏览职位信息，浏览职位信息包括用户标识和用户所浏览的职位的职位标识和浏览时间，例如有两个用户A和B，用户A和用户B在不同日期浏览的职位的职位标识如下表一所示。表一浏览职位信息S102、根据浏览时间从浏览职位信息中确定每一用户标识对应的职位标识集合，职位标识集合中的职位标识按照时间先后顺序连续。具体地，以表一所示为例，根据浏览时间先后顺序确定出用户A的职位标识集合为[1，2，3，4，6，9，10，11，2，7，4，7，8，9，10，19，22，32]，据浏览时间先后顺序确定出用户B的职位标识集合本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于用户行为的信息推荐方法，其特征在于，包括：从网站的流量日志中获取预设时间内的浏览日志信息，并从所述浏览日志信息中提取出浏览职位信息，所述浏览职位信息包括用户标识和用户所浏览的职位的职位标识和浏览时间；根据所述浏览时间从所述浏览职位信息中确定每一用户标识对应的职位标识集合，所述职位标识集合中的职位标识按照时间先后顺序连续；根据关联分析算法和所有用户标识对应的职位标识集合生成推荐信息，所述推荐信息包括每一职位标识对应的关联职位标识集合。

【技术特征摘要】
1.一种基于用户行为的信息推荐方法，其特征在于，包括：从网站的流量日志中获取预设时间内的浏览日志信息，并从所述浏览日志信息中提取出浏览职位信息，所述浏览职位信息包括用户标识和用户所浏览的职位的职位标识和浏览时间；根据所述浏览时间从所述浏览职位信息中确定每一用户标识对应的职位标识集合，所述职位标识集合中的职位标识按照时间先后顺序连续；根据关联分析算法和所有用户标识对应的职位标识集合生成推荐信息，所述推荐信息包括每一职位标识对应的关联职位标识集合。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述浏览时间从所述浏览职位信息中确定每一用户标识对应的职位标识集合之前，还包括：将所述浏览职位信息中日平均职位标识数量小于预设值的用户数据删除，所述用户数据包括用户标识、职位标识和浏览时间。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联分析算法为FP-growth算法，所述根据关联分析算法和所有用户标识对应的职位标识集合生成推荐信息，包括：将所有用户标识对应的职位标识集合转换为FP-growth算法所需格式的数据；将转换格式后的数据输入到FP-growth算法中，通过FP-growth算法生成每一职位标识对应的初始关联职位标识集合；将同一职位标识对应的初始关联职位标识集合合并，对合并后的每一集合按照职位标识重复出现次数从大到小进行排序，生成最终的关联职位标识集合。4.根据权利要求1～3任一项所述的方法，其特征在于，还包括：接收用户的职位访问请求；根据所述职位访问请求携带的职位标识从所述推荐信息中确定所述职位标识对应的关联职位标识集合，展示所获取的关联职位标识集合。5.一种基于用户行为的信...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，
申请(专利权)人：北京五八信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11