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[發明專利]向多類型終端或應用發送信息的方法和裝置在審

專利信息
申請號: 201310370134.8 申請日: 2013-08-22
公開(公告)號: CN103428076A 公開(公告)日: 2013-12-04
發明(設計)人: 李天華 申請(專利權)人: 北京奇虎科技有限公司;奇智軟件(北京)有限公司
主分類號: H04L12/58 分類號: H04L12/58;G06F17/30
代理公司: 北京市浩天知識產權代理事務所 11276 代理人: 宋菲;劉云貴
地址: 100088 北京市西城區新*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 類型 終端 應用 發送 信息 方法 裝置
【說明書】:

技術領域

發明涉及互聯網領域,具體涉及一種向多類型終端或應用發送信息的方法和裝置。

背景技術

搜索引擎是用戶利用互聯網資源的主要途徑之一。搜索引擎根據一定的策略,運用特定的計算機程序從互聯網上搜集網頁信息,將搜集到的網頁信息存儲建立關鍵詞的索引數據庫和信息數據庫。同時,搜索引擎通常為用戶提供客戶端程序,例如,各大搜索引擎服務商所提供的搜索服務主頁等。用戶通過輸入查詢關鍵詞向搜索引擎服務器提交搜索請求。搜索引擎服務器接收該關鍵詞,對其進行切分詞預處理后,從索引數據庫中找到匹配的結果,之后向客戶端返回結果。

這種傳統的方式提供的搜索服務是被動的,其行為只是一個單純的檢索機制,返回的數據也只限于用戶的輸入,因此導致了較低的搜索效率。在現有技術中,為了提高用戶搜索的效率,有時會采用一種查詢詞推薦的方式。例如,用戶在搜索框中輸入查詢詞的一部分時,頁面顯示搜索引擎對該詞的補全搜索詞,以列表形式顯示在搜索框下;或者,在結果頁上提供與輸入的查詢關鍵詞的主題有密切關聯的推薦搜索詞。然而,這種方式針對同一查詢詞,為所有用戶提供相同的推薦詞,信息推薦的效率不高,不能滿足不同用戶的個性化需求。

發明內容

鑒于上述問題,提出了本發明以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種向多類型終端或應用發送信息的方法和相應的裝置。

根據本發明的一個方面,提供了一種向多類型終端或應用發送信息的方法,包括:獲取用戶的行為數據,將用戶的行為數據存儲到緩存服務器中;從用戶的行為數據中提取出特征數據;按照數據類型,對特征數據進行分類;根據為特征數據對應的數據類型所預設的發送策略,獲取待發送的信息;根據所要接收待發送的信息的終端或應用的類型,將待發送的信息轉換為所述終端或應用需要的格式,以供推送給所述終端或應用,或者以供終端或應用來拉取。

根據本發明的另一方面,提供了一種向多類型終端或應用發送信息的裝置。包括:抓取設備,適于獲取用戶的行為數據;緩存服務器,適于存儲抓取設備獲取的用戶的行為數據;提取設備,適于從用戶的行為數據中提取出特征數據;分類設備,適于按照數據類型,對特征數據進行分類;處理設備,適于根據為特征數據對應的數據類型所預設的發送策略,獲取待發送的信息;轉換設備,適于根據所要接收待發送的信息的終端或應用的類型,將待發送的信息轉換為終端或應用需要的格式;以及發送設備,適于將經轉換設備轉換得到的待發送的信息推送給終端或應用,或者根據終端或應用的拉取請求,將經轉換設備轉換得到的待發送的信息發送給終端或應用。

根據本發明的向多類型終端或應用發送信息的方法和裝置,以用戶的行為數據為依據,判斷出用戶的偏好和需求,更有針對性地向用戶推薦更符合其個性特點的數據,從而吸引用戶進一步訪問推薦的信息,提高了信息的推薦效率和轉化率。

上述說明僅是本發明技術方案的概述,為了能夠更清楚了解本發明的技術手段,而可依照說明書的內容予以實施,并且為了讓本發明的上述和其它目的、特征和優點能夠更明顯易懂,以下特舉本發明的具體實施方式。

附圖說明

通過閱讀下文優選實施方式的詳細描述,各種其他的優點和益處對于本領域普通技術人員將變得清楚明了。附圖僅用于示出優選實施方式的目的,而并不認為是對本發明的限制。而且在整個附圖中,用相同的參考符號表示相同的部件。在附圖中:

圖1示出了根據本發明一個實施例的一種向多類型終端或應用發送信息的方法流程圖;

圖2示出了根據本發明的一個實施例的一種向多類型終端或應用發送信息的裝置結構示意圖。

具體實施方式

下面將參照附圖更詳細地描述本公開的示例性實施例。雖然附圖中顯示了本公開的示例性實施例,然而應當理解,可以以各種形式實現本公開而不應被這里闡述的實施例所限制。相反,提供這些實施例是為了能夠更透徹地理解本公開,并且能夠將本公開的范圍完整的傳達給本領域的技術人員。

圖1示出了本發明一個實施例提供的向多類型終端或應用發送信息的方法100流程圖,如圖1所示,該方法100始于步驟S101,其中,獲取用戶的行為數據,將用戶的行為數據存儲到緩存服務器中。本實施例提供的方法根據用戶的特點,推斷用戶需求,從而為不同用戶定制個性化的推薦信息。而用戶的需求和特點通常由其在客戶端的瀏覽行為體現。因此,首先要獲取用戶的行為數據。

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