[發明專利]資訊推薦方法、裝置及服務器

在審

• 申請號: 201710530877.5
• 申請日: 2017-06-29
• 公開（公告）號: CN107273538A
• 公開（公告）日: 2017-10-20
• 發明（設計）人: 潘岸騰
• 申請（專利權）人: 廣州優視網絡科技有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙)11371
• 代理人: 呂靜

本發明實施例提供一種資訊推薦方法、裝置及服務器，所述方法包括：根據資訊集合中各個資訊對應的歷史用戶記錄，分別向第一群體中的各個用戶推薦資訊；從所述資訊集合中選出曝光次數低于預設閾值的資訊作為推薦資訊，分別向第二群體中的各個用戶推薦所述推薦資訊，并分別根據第二群體中的各個用戶對所述推薦資訊的反饋結果，更新所述資訊集合中各個資訊對應的歷史用戶記錄及更新用戶列表中的用戶記錄，其中，所述第一群體中的用戶及所述第二群體中的用戶均為所述用戶列表中的擁有新用戶標簽的用戶且所述第二群體的用戶數少于所述第一群體的用戶數。所述方法提高了向新用戶推薦的準確率，并進一步提高了新用戶的體驗。

技術領域

本發明涉及計算機應用領域，具體而言，涉及一種資訊推薦方法、裝置及服務器。

背景技術

隨著互聯網的快速發展，用戶每天接收到的資訊開始膨脹。目前，存在一些根據用戶自己過去的行為習慣進行推薦的資訊的方法，但是，這種方式無法解決新用戶的問題，對于一個新用戶，如何向其推薦感興趣的資訊，成為亟待解決的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例的目的在于提供一種資訊推薦方法、裝置及服務器，以解決上述問題。

為了實現上述目的，本發明實施例采用的技術方案如下：

第一方面，本發明實施例提供了一種資訊推薦方法，所述方法包括：根據資訊集合中各個資訊對應的歷史用戶記錄，分別向第一群體中的各個用戶推薦資訊；從所述資訊集合中選出曝光次數低于預設閾值的資訊作為推薦資訊，分別向第二群體中的各個用戶推薦所述推薦資訊，并分別根據第二群體中的各個用戶對所述推薦資訊的反饋結果，更新所述資訊集合中各個資訊對應的歷史用戶記錄及更新用戶列表中的用戶記錄，其中，所述第一群體中的用戶及所述第二群體中的用戶均為所述用戶列表中的擁有新用戶標簽的用戶且所述第二群體的用戶數少于所述第一群體的用戶數。

第二方面，本發明實施例提供了一種資訊推薦方法，所述方法包括：根據擁有新用戶標簽的用戶對應的人群標簽，查詢資訊集合中各個資訊對應的歷史用戶記錄，獲取各個所述資訊在擁有所述人群標簽的人群中的點擊率；根據所述人群標簽，及各個所述資訊在擁有所述人群標簽的人群中的點擊率，計算各個所述資訊對應的點擊指數；根據各個所述點擊指數，向所述擁有新用戶標簽的用戶推薦資訊。

第三方面，本發明實施例提供了一種資訊推薦裝置，所述裝置包括：第一推薦模塊，用于根據資訊集合中各個資訊對應的歷史用戶記錄，分別向第一群體中的各個用戶推薦資訊；第二推薦模塊，用于從所述資訊集合中選出曝光次數低于預設閾值的資訊作為推薦資訊，分別向第二群體中的各個用戶推薦所述推薦資訊，并分別根據第二群體中的各個用戶對所述推薦資訊的反饋結果，更新所述資訊集合中各個資訊對應的歷史用戶記錄及更新用戶列表中的用戶記錄，其中，所述第一群體中的用戶及所述第二群體中的用戶均為所述用戶列表中的擁有新用戶標簽的用戶且所述第二群體的用戶數少于所述第一群體的用戶數。

第四方面，本發明實施例提供了一種資訊推薦裝置，所述裝置包括：查詢模塊，用于根據擁有新用戶標簽的用戶對應的人群標簽，查詢資訊集合中各個資訊對應的歷史用戶記錄，獲取各個所述資訊在擁有所述人群標簽的人群中的點擊率；計算模塊，用于根據所述人群標簽，及各個所述資訊在擁有所述人群標簽的人群中的點擊率，計算各個所述資訊對應的點擊指數；第三推薦模塊，用于根據各個所述點擊指數，向所述擁有新用戶標簽的用戶推薦資訊。