一种信息推荐方法、装置、服务器和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种信息推荐方法、装置、服务器和存储介质，该方法包括：当确定当前用户冷启动当前客户端时，获取所述当前用户在所述当前客户端的关联客户端中的历史行为日志；根据所述当前用户在所述关联客户端中的历史行为日志确定所述当前用户的当前推荐信息；将所述当前推荐信息通过所述当前客户端推荐给所述当前用户。本发明专利技术实施例提出的信息推荐方法、装置、服务器及存储介质，当用户冷启动客户端时，可以向其推荐较为准确的信息，无需用户注册或者授权相关权限，从而可以提高信息推荐的准确度，降低信息推荐的复杂度；并且，本发明专利技术实施例的技术方案实现简单方便、便于普及，适用范围更广。

【技术实现步骤摘要】
一种信息推荐方法、装置、服务器和存储介质
本专利技术实施例涉及互联网
，尤其涉及一种信息推荐方法、装置、服务器和存储介质。
技术介绍
随着信息技术和互联网的快速发展，终端上可以安装各种各样的应用程序来满足用户的需求。为了提高用户的使用体验，带动且便于用户进一步使用应用程序，针对用户兴趣提供个性化的推荐变得尤为重要。当用户冷启动某一应用程序的客户端时，该用户作为此客户端的新用户，在此客户端中没有历史数据，系统进而无法根据该用户的历史数据进行信息推荐。在现有技术中，通常采用以下三种方法向新用户推荐信息：第一、基于非个性化的信息推荐，即向新用户推荐全局热门信息；第二、根据用户的注册信息进行粗粒度的推荐，即根据用户注册时提供的年龄、性别等信息向用户进行推荐；第三、根据用户的登录信息推荐其好友感兴趣的信息，即在用户授权的前提下，向用户推荐其好友感兴趣的信息。然而采用上述第一种信息推荐方法，只能向用户推荐非个性化信息，推荐内容不够准确，推荐效果较差；采用上述第二种或者第三种信息推荐方法，需要用户注册或者授权，推荐流程复杂，而且其推荐内容和用户感兴趣的内容可能存在较大差异，推荐内容也不够准确。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种信息推荐方法、装置、服务器和存储介质，可以提高信息推荐的准确度，降低信息推荐的复杂度。第一方面，本专利技术实施例提供了一种信息推荐方法，所述方法包括：当确定当前用户冷启动当前客户端时，获取所述当前用户在所述当前客户端的关联客户端中的历史行为日志；根据所述当前用户在所述关联客户端中的历史行为日志确定所述当前用户的当前推荐信息；将所述当前推荐信息通过所述当前客户端推荐给所述当前用户。第二方面，本专利技术实施例提供了一种信息推荐装置，所述装置包括：获取模块、确定模块和推荐模块；其中，所述获取模块，用于当确定当前用户冷启动当前客户端时，获取所述当前用户在所述当前客户端的关联客户端中的历史行为日志；所述确定模块，用于根据所述当前用户在所述关联客户端中的历史行为日志确定所述当前用户的当前推荐信息；所述推荐模块，用于将所述当前推荐信息通过所述当前客户端推荐给所述当前用户。第三方面，本专利技术实施例提供了一种服务器，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术任意实施例所述的信息推荐方法。第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本专利技术任意实施例所述的信息推荐方法。本专利技术实施例提出了一种信息推荐方法、装置、服务器及存储介质，当确定当前用户冷启动当前客户端时，先获取当前用户在其关联客户端中的历史行为日志；再根据当前用户在关联客户端中的历史行为日志确定当前用户的当前推荐信息；然后将当前推荐信息通过当前客户端推荐给当前用户。也就是说，在本专利技术的具体实施例中，可以根据当前用户在当前客户端的关联客户端中的历史行为日志向当前用户推荐较为准确的信息。而现有的信息推荐方法，当用户冷启动客户端时，只能向用户推荐非个性化信息、粗粒度的信息或者其好友感兴趣的信息。因此，和现有技术相比，本专利技术实施例提出的信息推荐方法、装置、服务器及存储介质，当用户冷启动客户端时，可以向其推荐较为准确的信息，无需用户注册或者授权相关权限，从而可以提高信息推荐的准确度，降低信息推荐的复杂度；并且，本专利技术实施例的技术方案实现简单方便、便于普及，适用范围更广。附图说明图1为本专利技术实施例一提供的一种信息推荐方法的流程图；图2为本专利技术实施例二提供的一种信息推荐方法的流程图；图3为本专利技术实施例三提供的一种信息推荐装装置的结构示意图；图4为本专利技术实施例四提供的一种服务器的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。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结构。实施例一图1为本专利技术实施例一提供的一种信息推荐方法的流程图，本实施例可适用于客户端冷启动时向新用户推荐信息的情况，该方法可由信息推荐装置来执行。该方法具体包括如下步骤：S110、当确定当前用户冷启动当前客户端时，获取当前用户在当前客户端的关联客户端中的历史行为日志。在本专利技术实施例的具体实施例中，冷启动是指新用户对当前客户端进行的首次启动。在冷启动的情况下，由于用户是首次使用当前客户端，因此当前客户端中没有存储任何有关该新用户的信息。关联客户端是指通过一定的方式与当前客户端进行关联的客户端，因此当前客户端可以与关联客户端之间进行信息的共享。例如，通过同一社交账号登录当前客户端，当前客户端可以通过该社交账号对应的关联客户端获得当前用户的相关信息。又例如，当前客户端与关联客户端通过合作关系进行关联，即使当前用户首次使用当前客户端，仍然可以通过当前用户在关联客户端中的登录账号登录当前客户端，也就可以在首次使用当前客户端时，获得关联客户端中任何关于当前用户的信息。在客户端冷启动的情况下为用户推荐个性化的信息是当前研究的重点和难点。由于为用户提供推荐信息的关键在于掌握用户感兴趣的内容，因此在冷启动的情况下获知用户的历史操作行为变得至关重要。客户端中用户的历史行为日志记录了用户使用该客户端时所有的操作行为以及行为发生的时间，例如用户在某时某刻进行了搜索行为、点击行为和浏览行为等。S120、根据当前用户在关联客户端中的历史行为日志确定当前用户的当前推荐信息。在本专利技术实施例的具体实施例中，客户端中用户的历史行为日志记录了用户使用该客户端时所有的操作行为以及行为发生的时间，例如用户在某时某刻进行了搜索行为、点击行为和浏览行为等。这些历史操作行为充分反映了用户在某一时间所关注的内容，因此根据各历史操作行为的发生时间对各历史操作行为进行分析，可以总结出用户长期或近期感兴趣的内容，从而根据用户所感兴趣的内容为用户提供个性化的推荐信息。示例性的，当前用户使用自己的账号在百度浏览器中经常进行搜索操作，例如当前用户近期每天都对某一电视剧进行搜索和观看。假设爱奇艺视频播放器与百度浏览器进行合作，因此百度浏览器可以作为爱奇艺视频播放器的关联客户端。当当前用户采用同一账号首次登录爱奇艺视频播放器时，爱奇艺视频播放器根据用户在百度浏览器中的历史行为日志，对当前用户的搜索行为和观看行为进行分析，即可以获知当前用户近期对某一电视剧的搜索和观看较为频繁，该电视剧是当前用户感兴趣的电视剧。进而为用户优先推荐该电视剧，便于用户的查找和观看。优选的，根据当前用户在关联客户端中的历史行为日志预测当前用户的用户画像；根据当前用户的用户画像确定当前用户的当前推荐信息。在本专利技术实施例的具体实施例中，用户画像是真实用户的虚拟代表，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来。在本实施例中，用户画像是由当前用户在关联客户端中的历史行为日志预测出来的，例如可以描绘出当前用户的属性包括年龄、性别、职业和教育背景等属性信息；可以记录用户的操作行为包括搜索行为、点击行为和浏览行为等操作行为；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：当确定当前用户冷启动当前客户端时，获取所述当前用户在所述当前客户端的关联客户端中的历史行为日志；根据所述当前用户在所述关联客户端中的历史行为日志确定所述当前用户的当前推荐信息；将所述当前推荐信息通过所述当前客户端推荐给所述当前用户。

【技术特征摘要】
1.一种信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：当确定当前用户冷启动当前客户端时，获取所述当前用户在所述当前客户端的关联客户端中的历史行为日志；根据所述当前用户在所述关联客户端中的历史行为日志确定所述当前用户的当前推荐信息；将所述当前推荐信息通过所述当前客户端推荐给所述当前用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前用户在所述关联客户端中的历史行为日志确定所述当前用户的当前推荐信息，包括：根据所述当前用户在所述关联客户端中的历史行为日志预测所述当前用户的用户画像；根据所述当前用户的用户画像确定所述当前用户的当前推荐信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前用户在所述关联客户端中的历史行为日志预测所述当前用户的用户画像，包括：提取所述历史行为日志的特征词；根据提取出的特征词预测所述当前用户在预先设置的各个领域的每个类别中的分类概率；根据所述当前用户在每个类别中的分类概率确定所述当前用户的用户画像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述提取所述历史行为日志的特征词，包括：确定所述关联客户端的客户端类型；其中，所述客户端类型包括但不限于以下类型：搜索引擎类客户端、社交网站类客户端、阅读分享类客户端、娱乐游戏类客户端以及购物消费类客户端；根据所述关联客户端的客户端类型对应的提取方法提取所述历史行为日志的特征词。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前用户的用户画像确定所述当前用户的当前推荐信息，包括：根据所述当前用户画像计算所述当前用户与各个待推荐信息的匹配度；根据所述当前用户与各个待推荐信息的匹配度确定所述当前用户的当前推荐信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述当前推荐信息通过所述当前客户端推荐给所述当前用户，包括：根据所述当前用户与各个当前推荐信息的匹配度对全部当前推荐信息进行排序；将排序后的当前推荐信息通过所述当前客户端推荐给所述当前用户。7...

【专利技术属性】
技术研发人员：王培建，乔超，黄波，谭显锋，
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