数据处理方法、装置及服务器制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种数据处理方法、装置及服务器，属于计算机应用领域。该数据处理方法包括：获取用户对预设信息资源库中的信息的历史行为数据；根据所述用户的历史行为数据得到该用户对每个兴趣标签的兴趣度，其中，所述兴趣标签为预设信息资源库中的信息对应的标签；比较所述用户对各个所述兴趣标签的兴趣度，得到所述用户感兴趣的兴趣标签。本方案能够准确地获取用户感兴趣的兴趣标签，以便于向用户推荐该兴趣标签对应的信息，有利于提高向用户推荐信息的准确性。

Data processing method, device and server

The invention provides a data processing method, a device and a server, belonging to the computer application field. The data processing method includes obtaining user behavior data of historical presupposition information resources information; according to the history data of the user to get interest, the interest of each user to label them, the interest labels for the default corresponds to information resources information label; comparing the user said for each label interest interest degree, get the user interested in labels. This scheme can accurately obtain the user interested in labels, in order to recommend the user interest information corresponding to the label, is helpful to improve the accuracy of the recommendation information to the user.

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置及服务器
本专利技术涉及计算机应用领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、装置及服务器。
技术介绍
在视频或新闻等信息的应用运营过程中，主动向用户推荐视频或新闻等信息是提升用户活跃度重要手段。现有的推荐方案推送的信息大多不是用户感兴趣的内容，推送准确性较低。如果推送的信息用户并不感兴趣，不仅不会起到积极的作用，反而会被视为干扰，降低用户的使用体验。因此，为了提高信息推荐的准确性，需要一种能够准确获知用户感兴趣的信息类别的方法。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种数据处理方法、装置及服务器，能够较准确地得到用户感兴趣的兴趣标签。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种数据处理方法，所述方法包括：获取用户对预设信息资源库中的信息的历史行为数据；根据所述用户的历史行为数据得到该用户对每个兴趣标签的兴趣度，其中，所述兴趣标签为预设信息资源库中的信息对应的标签；比较所述用户对各个所述兴趣标签的兴趣度，得到所述用户感兴趣的兴趣标签。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种数据处理装置，所述装置包括：数据获取模块、兴趣度获取模本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户对预设信息资源库中的信息的历史行为数据；根据所述用户的历史行为数据得到该用户对每个兴趣标签的兴趣度，其中，所述兴趣标签为预设信息资源库中的信息对应的标签；比较所述用户对各个所述兴趣标签的兴趣度，得到所述用户感兴趣的兴趣标签。

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户对预设信息资源库中的信息的历史行为数据；根据所述用户的历史行为数据得到该用户对每个兴趣标签的兴趣度，其中，所述兴趣标签为预设信息资源库中的信息对应的标签；比较所述用户对各个所述兴趣标签的兴趣度，得到所述用户感兴趣的兴趣标签。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的根据所述用户的历史行为数据得到该用户对每个兴趣标签的兴趣度，包括：根据用户的历史行为数据得到该用户对每个所述兴趣标签对应的每个所述信息的停留时长或者播放完成率；根据所述停留时长或者播放完成率，得到所述用户对每个所述兴趣标签对应的所述信息的关注度；根据所述用户对每个所述兴趣标签对应的所述信息的关注度以及与该关注度对应的参数，得到所述用户对每个所述兴趣标签的兴趣度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述停留时长，得到所述用户对每个所述兴趣标签对应的所述信息的关注度，包括：根据所述用户对所有所述信息的所述停留时长，得到所述用户的平均停留时长；根据所述用户对每个所述信息的停留时长以及所述用户的所述平均停留时长，得到所述用户对该信息的关注度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的根据所述用户对每个所述信息的停留时长以及所述用户的所述平均停留时长，得到该用户对该信息的关注度，包括：根据所述用户对每个所述信息的停留时长以及所述用户的平均停留时长，得到第一关注指数；根据所述用户的历史行为数据得到所述用户对每个所述信息的第二关注指数，所述第二关注指数包括评论指数或分享指数中的至少一个；根据所述第一关注指数以及所述第二关注指数，得到所述用户对该信息的关注度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的根据所述用户对每个所述信息的停留时长以及所述用户的平均停留时长，得到第一关注指数，包括：获取所述用户对每个所述信息的停留时长以及所述用户的平均停留时长的比值，根据该比值得到所述第一关注指数。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的根据所述用户对每个所述兴趣标签对应的所述信息的关注度以及与该关注度对应的参数，得到所述用户对每个所述兴趣标签的兴趣度，包括：根据所述用户的历史行为数据得到该用户对每个所述信息的关注时间指数作为与该关注度对应的参数；根据所述用户对每个所述兴趣标签对应的每个所述信息的所述关注度以及所述关注时间指数，得到所述用户对每个所述兴趣标签的兴趣度。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述的根据所述用户对每个所述兴趣标签对应的每个所述信息的所述关注度以及所述关注时间指数，得到所述用户对每个所述兴趣标签的兴趣度，包括：获取所述用户对每个所述兴趣标签对应的每个所述信息的所述关注度与对该信息的所述关注时间指数的比值；根据所述用户对每个所述兴趣标签...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘岸腾，
申请(专利权)人：广州优视网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44