CN103425678B - 一种业务对象的推荐信息的选择方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种业务对象的推荐信息的选择方法及装置，包括：基于设定时间段内统计的指定用户在网站上发布的各指定业务对象的展现指标值，确定各指定业务对象的综合质量分值；并根据各指定业务对象的综合质量分值的大小，从各指定业务对象中选择满足设定分值条件的业务对象，作为待推荐业务对象；以及将待推荐业务对象的推荐信息，加入该指定用户的推荐单元中，推荐单元中的推荐信息用于在满足设定发布条件时在网站上进行发布。采用本申请实施例提供的方案，在网站上进行业务对象的推荐信息发布时，减少了处理资源的消耗，提高了资源利用率。

Description

一种业务对象的推荐信息的选择方法及装置

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种业务对象的推荐信息的选择方法及装置。

背景技术

在现有的互联网技术中，网站上一般会发布一些业务对象的信息，供登录该网站的用户浏览，以及进一步的针对特定业务对象的后续处理操作。例如，以电子商务网站为例，业务对象具体可以是卖家用户发布的产品，业务对象的信息具体可以是产品的描述信息，产品的属性信息，以及产品的购买信息等，登录电子商务网站的浏览用户可以通过浏览发布产品的各种信息，了解该产品的详细情况，并可以进一步的执行收藏、购买或推荐给其他用户等处理操作；以社区网站为例，业务对象具体可以是社区用户发布的帖子，业务对象的信息具体可以是帖子的描述信息，帖子的内容信息等，登录社区网站的浏览用户可以通过浏览发布的帖子的各种信息，了解该帖子的详细情况，并可以进一步的执行收藏、回帖或推荐给其他用户等处理操作。

目前，网站上提供业务对象的用户，为了吸引更多的浏览用户浏览其发布的业务对象的信息，通常会针对业务对象设置推荐信息，较简单的可以将业务对象的描述信息直接作为推荐信息，并通过在网站上发布该业务对象的推荐信息，供浏览用户浏览，以便吸引浏览用户进一步的浏览该业务对象的其它信息。例如，当业务对象为产品时，推荐信息即相当于广告信息。业务对象的推荐信息的发布应用，在目前的互联网网站中应用越来越广泛，尤其在电子商务网站中使用的更为普遍。

然而，由于网站上能够进行业务对象的推荐信息发布的资源有限，且网站上用户提供的业务对象的数量较大，请求发布的推荐信息的量也较大，所以无法实现针对每个用户的所有业务对象的推荐信息均进行发布。

为了解决这一问题，实现有选择的推荐信息发布，现有技术中针对推荐信息的发布设置了推荐发布条件，只有当一个用户的一个业务对象的推荐信息满足设定发布条件时，才会将该用户的该业务对象的推荐信息进行发布。

然而，对于提供业务对象的用户而言，由于其发布业务对象的推荐信息需要满足一定的发布条件，所以，用户需要有选择的请求部分业务对象的推荐信息的发布，即需要针对提供的所有业务对象，进行推荐信息发布的管理。目前，现有技术中具体采用如下方式进行管理：

用户可以自主从其提供的所有业务对象中，选择部分或全部业务对象，作为待推荐业务对象，并将选择的待推荐业务对象的推荐信息，加入到自身的推荐单元中，推荐单元中的推荐信息用于在满足设定发布条件时，在网站上向浏览用户进行发布。

为了便于提供业务对象的用户对业务对象的推荐信息进行上述管理，目前，网站会预先将用户的所有业务对象的推荐信息，均加入到该用户的推荐单元中，而提供业务对象的用户为了使得自身的业务对象的推荐信息，能够尽可能多的发布给网站的浏览用户，通常默认自身的推荐单元中包括大量的业务对象的推荐信息，从而导致网站服务器在按照设定发布条件选择推荐信息进行发布时，需要较多的处理资源，并且，还经常出现所发布的推荐信息所属的业务对象本身不被大量的浏览用户关注，从而导致无法吸引浏览用户对该业务对象的其它信息的进一步浏览操作，即无法获得较佳的推荐效果，使得用于进行推荐信息发布的资源的利用率较低。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供一种业务对象的推荐信息的选择方法及装置，用于解决现有技术中在网站上进行业务对象的推荐信息发布时，处理资源消耗较大，以及资源利用率较低的问题。

本申请实施例通过如下技术方案实现：

本申请实施例提供了一种业务对象的推荐信息的选择方法，包括：

基于针对设定时间段统计的指定用户在网站上发布的各指定业务对象的展现指标值，确定所述各指定业务对象的综合质量分值；

根据所述各指定业务对象的综合质量分值的大小，从所述各指定业务对象中选择满足设定分值条件的业务对象，作为待推荐业务对象；

将所述待推荐业务对象的推荐信息，加入所述指定用户的推荐单元中，所述推荐单元中的推荐信息用于在满足设定发布条件时在网站上进行发布。

本申请实施例还提供了一种业务对象的推荐信息的选择装置，包括：

分值确定模块，用于基于针对设定时间段统计的指定用户在网站上发布的各指定业务对象的展现指标值，确定所述各指定业务对象的综合质量分值；

对象选择模块，用于根据所述各指定业务对象的综合质量分值的大小，从所述各指定业务对象中选择满足设定分值条件的业务对象，作为待推荐业务对象；

加入模块，用于将所述待推荐业务对象的推荐信息，加入所述指定用户的推荐单元中，所述推荐单元中的推荐信息用于在满足设定发布条件时在网站上进行发布。

本申请实施例提供的上述至少一个技术方案中，在进行业务对象的推荐信息的选择时，首先基于设定时间段内统计的指定用户在网站上发布的各指定业务对象的展现指标值，确定各指定业务对象的综合质量分值，并根据各指定业务对象的综合质量分值的大小，选择满足设定分值条件的业务对象，作为待推荐业务对象，并将该待推荐业务对象的推荐信息，加入到该指定用户的推荐单元中。相比现有技术，不再是将指定用户的所有业务对象的推荐信息，均加入到该指定用户的推荐单元中，而是有选择的将部分业务对象的推荐信息加入到推荐单元中，所以减少了对推荐单元包括的推荐信息进行发布时所需要的处理资源；并且，由于各指定业务对象的综合质量分值，表征了业务对象在网站上发布后，被网站的浏览用户关注的程度，所以，基于综合质量分值的大小选择出的待推荐业务对象，是受网站的浏览用户关注程度较高的业务对象，因此，将被关注程度较高的业务对象的推荐信息在网站上进行发布，更能够取得较佳的推荐效果，从而提高了进行推荐信息发布的资源的利用率。

本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本申请的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中：

图1为本申请实施例提供的业务对象的推荐信息的选择方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的业务对象的推荐信息的选择方法的详细流程图；

图3为本申请实施例提供的业务对象的推荐信息的选择方法中，将待推荐信息加入推荐单元中的详细流程图；

图4为本申请实施例提供的业务对象的推荐信息的选择装置的结构示意图。

具体实施方式

为了给出在网站上进行业务对象的推荐信息发布时，减少处理资源的消耗，以及提高资源利用率的实现方案，本申请实施例提供了一种业务对象的推荐信息的选择方法及装置，该技术方案可以应用于针对用户提供的业务对象的推荐信息，在网站上进行发布的过程，既可以实现为一种方法，也可以实现为一种装置。以下结合说明书附图对本申请的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本申请，并不用于限定本申请。并且在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

本申请实施例提供一种业务对象的推荐信息的选择方法，如图1所示，包括：

步骤101、基于设定时间段内统计的指定用户在网站上发布的各指定业务对象的展现指标值，确定各指定业务对象的综合质量分值。

步骤102、根据各指定业务对象的综合质量分值的大小，从各指定业务对象中选择满足设定分值条件的业务对象，作为待推荐业务对象。

步骤103、将待推荐业务对象的推荐信息，加入该指定用户的推荐单元中，推荐单元中的推荐信息用于在满足设定发布条件时在网站上进行发布。

进一步的，在上述步骤S101中，在确定各指定业务对象的综合质量分值时，还可以基于各指定业务对象的描述信息的信息质量值。

进一步的，上述步骤103中，还可以具体在该指定用户的推荐单元包括多个推荐单元时，基于各推荐单元的描述信息分别与待推荐业务对象的描述信息的相似性，将待推荐业务对象的推荐信息，加入到相似性大的推荐单元中，从而更便于指定用户对业务对象的推荐信息进行更有效的管理，也更有利于后续基于设定发布条件从各推荐单元中查询出将要发布的推荐信息，具体可以包括：

确定待推荐业务对象的描述信息分别与各推荐单元的描述信息的相似性分值；其中，推荐单元的描述信息，具体可以基于其已包括的推荐信息进行确定；

将待推荐业务对象的推荐信息，加入到值最大的相似性分值对应的推荐单元中。

进一步的，本申请实施例中，在选择待推荐业务对象时，可以预先从该指定用户在网站上发布的所有业务对象中，确定推荐信息未加入到该指定用户的推荐单元中的业务对象，作为上述各指定业务对象，从而能够减少后续确定综合质量分值的业务对象的数量，进而减少确定综合质量分值所需的处理资源；

然而，当从所有业务对象中，确定推荐信息未加入到该指定用户的推荐单元中的业务对象所需要的处理资源，大于确定综合质量分值所需要的处理资源时，还可以将所有业务对象作为上述各指定业务对象，并在完成综合质量分值的确定后，从满足设定分值条件的业务对象中，再排除已加入到该指定用户的推荐单元中的业务对象，并将剩余的业务对象作为待推荐业务对象，目的同样是为了节省整个处理流程中所需要的处理资源。

进一步的，考虑用户提供的多个业务对象可能比较相似，而将这相似的多个业务对象的推荐信息均进行发布，与仅发布这相似的多个业务对象中的一个业务对象的推荐信息，所达到的推荐效果相差不大，所以，本申请实施例中，还可以在确定待推荐业务对象时，从满足设定分值条件的业务对象中，进行去重处理，即将相似程度较高的两个业务对象中，去除综合质量分值低的业务对象，而保留综合质量分值高的业务对象，作为待推荐业务对象，目的是为了进一步的节省后续基于设定发布条件从推荐单元中选择推荐信息进行发布的处理资源，并提高资源利用率。

下面结合附图，用具体实施例对本申请提供的方法及装置进行详细描述。

图2为本申请实施例提供的业务对象的推荐信息的选择方法的详细流程图，具体包括如下处理步骤：

步骤201、获取设定时间段内网站的历史浏览记录中的基础数据，获取的基础数据可用于后续针对该设定时间段统计指定用户在该网站上发布的各指定业务对象的展现指标值。

例如，具体可以根据设定时间段内网站的搜索日志，获取浏览用户采用每个搜索关键词进行搜索时，所展现的业务对象，此时展现的一般为业务对象的描述信息；以及展现的业务对象是否被进一步的执行点击操作，而展现该业务对象的其它详细信息；以及被点击的业务对象是否被进一步的执行反馈操作，如收藏、推荐或购买等反馈操作。

也可以根据浏览用户采用非搜索形式浏览网站时的浏览记录，获取上述基础数据。

其中，设定时间段可以根据实际需要进行灵活设置，例如设置为最近一个月。

其中，上述各指定业务对象可以为该指定用户在网站上发布的所有业务对象，也可以为所有业务对象中，推荐信息当前未加入到该指定用户的推荐单元中的业务对象。

步骤202、根据获取的上述基础数据，针对该设定时间段统计该指定用户在网站上发布的各指定业务对象的展现指标值。

具体的，展现指标值可以包括：展现次数，展现后被进一步执行点击操作的次数，以及点击后被进一步执行反馈操作的次数。

步骤203、较佳的，还可以在本步骤中确定各指定业务对象的描述信息的信息质量值，该信息质量值可以基于业务对象的描述信息的内容详细程度，展现形式是否多样，如是否包括图片，进行确定。具体可采用现有技术中的各种信息质量值确定方式，在此不再进行详细描述。

本步骤为可选步骤，也与上述步骤S201和步骤S202没有严格的先后顺序。

步骤204、基于针对该设定时间段统计的该指定用户在网站上发布的各指定业务对象的上述展现指标值，确定各指定业务对象的综合质量分值。

具体的，在确定综合质量分值时，还可以参考确定的各指定业务对象的描述信息的上述信息质量值。例如，对上述展现指标值和上述信息质量值进行加权求和，得到指定业务对象的综合质量分值。

步骤205、根据各指定业务对象的综合质量分值的大小，从各指定业务对象中选择满足设定分值条件的业务对象。

具体的，设定分值条件具体可以采用如下两种条件：

第一种：设定分值条件为综合质量分值达到设定分值阈值，则本步骤具体为：根据各指定业务对象的综合质量分值的大小，从各指定业务对象中选择综合质量分值达到设定分值阈值的业务对象；

第二种：设定分值条件为按照综合质量分值从高到低的顺序位于前设定数量，则本步骤具体为：根据各指定业务对象的综合质量分值的大小，从各指定业务对象中选择按照综合质量分值从高到低的顺序的前设定数量的业务对象。

步骤206、较佳的，当各指定业务对象为该指定用户在网站上发布的所有业务对象时，本步骤中还可以进一步的从满足设定分值条件的业务对象中，选择推荐信息未加入到该指定用户的推荐单元中的业务对象。

步骤207、根据当前所选择的业务对象之间的描述信息的相似程度，对当前所选择的业务对象进行去重处理，具体可以为：

从相似程度高于设定相似程度阈值的两个业务对象之间，选择综合质量分值高的业务对象，并将本步骤中最终所选择的业务对象，作为待推荐业务对象。

其中，业务对象之间的描述信息的相似程度，可以采用现有技术中的各种方法确定，在此不再进行详细描述。

步骤208、将所选择的待推荐业务对象的推荐信息，加入到该指定用户的推荐单元中。

通过上述步骤201-步骤208，完成了本申请实施例提出的业务对象的推荐信息的选择方法，相比现有技术，不再是将指定用户的所有业务对象的推荐信息，均加入到该指定用户的推荐单元中，而是有选择的将部分业务对象的推荐信息加入到推荐单元中，所以减少了对推荐单元包括的推荐信息进行发布时所需要的处理资源；并且，由于各指定业务对象的综合质量分值，表征了业务对象在网站上发布后，被网站的浏览用户关注的程度，所以，基于综合质量分值的大小选择出的待推荐业务对象，是受网站的浏览用户关注程度较高的业务对象，因此，将被关注程度较高的业务对象的推荐信息在网站上进行发布，更能够取得较佳的推荐效果，从而提高了进行推荐信息发布的资源的利用率。

较佳的，在将待推荐信息加入到推荐单元中时，如果该指定用户的推荐单元包括多个推荐单元时，可以基于各推荐单元的描述信息分别与待推荐业务对象的描述信息的相似性，将待推荐业务对象的推荐信息，加入到相似性大的推荐单元中，从而更便于指定用户对业务对象的推荐信息进行更有效的管理，也更有利于后续基于设定发布条件从各推荐单元中查询出将要发布的推荐信息，如图3所示，具体包括如下处理步骤：

步骤301、获取该指定用户的推广单元的结构信息，具体可以包括：

确定当前已建立的该指定用户的所有推广单元，以及每个推广单元中包括的推荐信息。

步骤302、确定该指定用户的每个推广单元的描述信息，具体可以基于该推广单元已包括的推荐信息进行确定，例如：

对该推广单元包括的所有推荐信息进行分词处理，提取核心词，并记录提取的每个核心词在所有推荐信息中出现的次数。

步骤303、针对所选择的每个待推荐业务对象，对该待推荐业务对象的描述信息进行分词处理，提取核心词，并记录提取的每个核心词在该待推荐业务对象的描述信息中出现的次数。

本步骤与上述步骤301和步骤302没有严格的先后顺序。

步骤304、确定该待推荐业务对象的描述信息，分别与该指定用户的每个推荐单元的描述信息的相似性分值。

相似性分值具体可以采用如下公式确定：

$\mathrm{SimScore}=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(y_j\×x_i\×\mathrm{Sim}(w_{\mathrm{yj}},w_{\mathrm{xi}}));$

其中，SimScore为该待推荐业务对象的描述信息与该推荐单元的描述信息的相似性分值；w_xi为对该待推荐业务对象的描述信息进行分词处理后提取的第i个核心词；m为对该待推荐业务对象的描述信息进行分词处理后提取的核心词的数量；x_i为对该待推荐业务对象的描述信息进行分词处理后提取的第i个核心词，在该待推荐业务对象的描述信息中出现的次数；w_yj为对该推荐单元已包括的推荐信息进行分词处理后提取的第j个核心词；n为对该推荐单元已包括的推荐信息进行分词处理后提取的核心词的数量；y_j为对该推荐单元已包括的推荐信息进行分词处理后提取的第j个核心词，在该推荐单元已包括的推荐信息中出现的次数；Sim(w_yj,w_xi)为核心词w_xi与核心词w_yj相似度。

其中，确定核心词与核心词相似度的函数Sim，具体可以采用如下公式：

$\mathrm{Sim}(w_1,w_2)=\left\{\begin{array}{c}S(w_1,w_2),S(w_1,w_2)\&GreaterEqual;\mathrm{threshold}\\ 0,S(w_1,w_2)<\mathrm{threshold}\end{array}\right.;$

其中，S(w₁,w₂)为核心词w₁与核心词w₂相似性分数，threshold为预设的相似性分数阈值，函数S可采用现有技术中的各种相似性分数确定函数，在此不再进行详细描述。

步骤305、根据该待推荐业务对象的描述信息，分别与各推荐单元的描述信息的相似性分值，将该待推荐业务对象的推荐信息，加入到值最大的相似性分值对应的推荐单元中。

本步骤也可以将确定的各相似性分值与设定相似性分值阈值进行比较，并从值大于相似性分值阈值的相似性分值所对应的推荐单元中，选择加入的推荐单元，当不存在值大于相似性分值阈值的相似性分值时，则表示该待推荐对象与各推荐单元的主题均不相关，可以取消将该待推荐对象的推荐信息加入该指定用户的推荐单元中，也可以建立新的推荐单元，并将该待推荐对象的推荐信息加入到新建立的该推荐单元中。

上述图3中的步骤301和步骤302，与上述图2中的步骤201-步骤207中的各步骤之间，没有严格的先后顺序。

通过本申请实施例提供的上述业务对象的推荐信息的选择方法，将用户提供的待推荐业务对象的推荐信息加入到该用户的推荐单元中后，即可以根据设定发布条件，从各用户的推荐单元中，选择满足设定发布条件的推荐信息，在网站上向浏览用户进行发布。

其中，设定发布条件可基于网站上发布的业务对象以及推荐信息的特性进行灵活设置，例如，以电子商务网站为例，在网站的浏览用户使用某一关键词进行搜索时，将从一些用户的推荐单元中获取与该关键词相关联的推荐信息，并将获取的推荐信息在网站上的指定位置进行发布。

本申请实施例提供的上述方法，可应用于各种应用性质的网站上，例如，以电子商务网站为例，业务对象具体可以是卖家用户发布的产品，业务对象的信息具体可以是产品的描述信息，产品的属性信息，以及产品的购买信息等，推荐信息即相当于广告信息。

基于同一发明构思，根据本申请上述实施例提供的业务对象的推荐信息的选择方法，相应地，本申请另一实施例还提供了一种业务对象的推荐信息的选择装置，其结构示意图如图4所示，具体包括：

分值确定模块401，用于基于针对设定时间段统计的指定用户在网站上发布的各指定业务对象的展现指标值，确定所述各指定业务对象的综合质量分值；

对象选择模块402，用于根据所述各指定业务对象的综合质量分值的大小，从所述各指定业务对象中选择满足设定分值条件的业务对象，作为待推荐业务对象；

加入模块403，用于将所述待推荐业务对象的推荐信息，加入所述指定用户的推荐单元中，所述推荐单元中的推荐信息用于在满足设定发布条件时在网站上进行发布。

进一步的，分值确定模块401，具体用于基于设定时间段内统计的指定用户在网站上发布的各指定业务对象的展现指标值，以及所述各指定业务对象的描述信息的信息质量值，确定所述各指定业务对象的综合质量分值。

进一步的，加入模块403，具体用于确定所述待推荐业务对象的描述信息，分别与所述指定用户的各推荐单元的描述信息的相似性分值；并将所述待推荐业务对象的推荐信息，加入到值最大的相似性分值对应的推荐单元中。

进一步的，加入模块403，具体采用如下公式，确定待推荐业务对象的描述信息与推荐单元的描述信息的相似性分值：

$\mathrm{SimScore}=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}(y_j\&times;x_i\&times;\mathrm{Sim}(w_{\mathrm{yj}},w_{\mathrm{xi}}));$

其中，SimScore为该待推荐业务对象的描述信息与该推荐单元的描述信息的相似性分值；w_xi为对该待推荐业务对象的描述信息进行分词处理后提取的第i个核心词；m为对该待推荐业务对象的描述信息进行分词处理后提取的核心词的数量；x_i为对该待推荐业务对象的描述信息进行分词处理后提取的第i个核心词，在该待推荐业务对象的描述信息中出现的次数；w_yj为对该推荐单元已包括的推荐信息进行分词处理后提取的第j个核心词；n为对该推荐单元已包括的推荐信息进行分词处理后提取的核心词的数量；y_j为对该推荐单元已包括的推荐信息进行分词处理后提取的第j个核心词，在该推荐单元已包括的推荐信息中出现的次数；Sim(w_yj,w_xi)为核心词w_xi与核心词w_yj相似度。

进一步的，还包括：

对象确定模块404，具体用于采用如下方式确定所述指定用户在网站上发布的所述各指定业务对象：并从所述指定用户在网站上发布的所有业务对象中，确定推荐信息未加入到所述指定用户的推荐单元中的业务对象，作为所述各指定业务对象。

进一步的，对象选择模块402，具体用于从所述各指定业务对象中，选择综合质量分值达到设定分值阈值的，且推荐信息未加入到所述指定用户的推荐单元中的业务对象，作为待推荐业务对象；或者

从所述各指定业务对象中，选择按照综合质量分值从高到低的顺序的前设定数量的，且推荐信息未加入到所述指定用户的推荐单元中的业务对象，作为待推荐业务对象。

进一步的，对象选择模块402，具体用于根据所述各指定业务对象的综合质量分值的大小，从所述各指定业务对象中选择满足设定分值条件的业务对象；

根据所选择的业务对象之间的描述信息的相似程度，从相似程度高于设定相似程度阈值的两个业务对象之间，选择综合质量分值高的业务对象，作为待推荐业务对象。

上述各模块的功能可对应于图1至图3所示流程中的相应处理步骤，在此不再赘述。

综上所述，本申请实施例提供的方案，包括：基于设定时间段内统计的指定用户在网站上发布的各指定业务对象的展现指标值，确定各指定业务对象的综合质量分值；并根据各指定业务对象的综合质量分值的大小，从各指定业务对象中选择满足设定分值条件的业务对象，作为待推荐业务对象；以及将待推荐业务对象的推荐信息，加入该指定用户的推荐单元中，推荐单元中的推荐信息用于在满足设定发布条件时在网站上进行发布。采用本申请实施例提供的方案，在网站上进行业务对象的推荐信息发布时，减少了处理资源的消耗，提高了资源利用率。

本申请的实施例所提供的选择装置可通过计算机程序实现。本领域技术人员应该能够理解，上述的模块划分方式仅是众多模块划分方式中的一种，如果划分为其他模块或不划分模块，只要选择装置具有上述功能，都应该在本申请的保护范围之内。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（***）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (12)

1.一种业务对象的推荐信息的选择方法，其特征在于，包括：

基于针对设定时间段统计的指定用户在网站上发布的各指定业务对象的展现指标值，确定所述各指定业务对象的综合质量分值；

根据所述各指定业务对象的综合质量分值的大小，从所述各指定业务对象中选择满足设定分值条件的业务对象，作为待推荐业务对象；

将所述待推荐业务对象的推荐信息，加入所述指定用户的推荐单元中，所述推荐单元中的推荐信息用于在满足设定发布条件时在网站上进行发布；

将所述待推荐业务对象的推荐信息，加入所述指定用户的推荐单元中，具体包括：确定所述待推荐业务对象的描述信息，分别与所述指定用户的各推荐单元的描述信息的相似性分值；将所述待推荐业务对象的推荐信息，加入到值最大的相似性分值对应的推荐单元中。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于设定时间段内统计的指定用户在网站上发布的各指定业务对象的展现指标值，确定所述各指定业务对象的综合质量分值，具体为：

基于设定时间段内统计的指定用户在网站上发布的各指定业务对象的展现指标值，以及所述各指定业务对象的描述信息的信息质量值，确定所述各指定业务对象的综合质量分值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，具体采用如下公式，确定待推荐业务对象的描述信息与推荐单元的描述信息的相似性分值：

$SimScore=\underset{i=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}\underset{j=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}(y_j\&times;x_i\&times;Sim(w_{yj},w_{xi}\left)\right);$

其中，SimScore为该待推荐业务对象的描述信息与该推荐单元的描述信息的相似性分值；w_xi为对该待推荐业务对象的描述信息进行分词处理后提取的第i个核心词；m为对该待推荐业务对象的描述信息进行分词处理后提取的核心词的数量；x_i为对该待推荐业务对象的描述信息进行分词处理后提取的第i个核心词，在该待推荐业务对象的描述信息中出现的次数；w_yj为对该推荐单元已包括的推荐信息进行分词处理后提取的第j个核心词；n为对该推荐单元已包括的推荐信息进行分词处理后提取的核心词的数量；y_j为对该推荐单元已包括的推荐信息进行分词处理后提取的第j个核心词，在该推荐单元已包括的推荐信息中出现的次数；Sim(w_yj,w_xi)为核心词w_xi与核心词w_yj相似度。

4.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，具体采用如下方式确定所述指定用户在网站上发布的所述各指定业务对象：

从所述指定用户在网站上发布的所有业务对象中，确定推荐信息未加入到所述指定用户的推荐单元中的业务对象，作为所述各指定业务对象。

5.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，根据所述各指定业务对象的综合质量分值的大小，从所述各指定业务对象中选择满足设定分值条件的业务对象，作为待推荐业务对象，具体包括：

从所述各指定业务对象中，选择综合质量分值达到设定分值阈值的，且推荐信息未加入到所述指定用户的推荐单元中的业务对象，作为待推荐业务对象；或者

从所述各指定业务对象中，选择按照综合质量分值从高到低的顺序的前设定数量的，且推荐信息未加入到所述指定用户的推荐单元中的业务对象，作为待推荐业务对象。

6.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，根据所述各指定业务对象的综合质量分值的大小，从所述各指定业务对象中选择满足设定分值条件的业务对象，作为待推荐业务对象，具体包括：

根据所述各指定业务对象的综合质量分值的大小，从所述各指定业务对象中选择满足设定分值条件的业务对象；

根据所选择的业务对象之间的描述信息的相似程度，从相似程度高于设定相似程度阈值的两个业务对象之间，选择综合质量分值高的业务对象，作为待推荐业务对象。

7.一种业务对象的推荐信息的选择装置，其特征在于，包括：

分值确定模块，用于基于针对设定时间段统计的指定用户在网站上发布的各指定业务对象的展现指标值，确定所述各指定业务对象的综合质量分值；

对象选择模块，用于根据所述各指定业务对象的综合质量分值的大小，从所述各指定业务对象中选择满足设定分值条件的业务对象，作为待推荐业务对象；

加入模块，用于将所述待推荐业务对象的推荐信息，加入所述指定用户的推荐单元中，所述推荐单元中的推荐信息用于在满足设定发布条件时在网站上进行发布；

所述加入模块，具体用于确定所述待推荐业务对象的描述信息，分别与所述指定用户的各推荐单元的描述信息的相似性分值；并将所述待推荐业务对象的推荐信息，加入到值最大的相似性分值对应的推荐单元中。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述分值确定模块，具体用于基于设定时间段内统计的指定用户在网站上发布的各指定业务对象的展现指标值，以及所述各指定业务对象的描述信息的信息质量值，确定所述各指定业务对象的综合质量分值。

9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述加入模块，具体采用如下公式，确定待推荐业务对象的描述信息与推荐单元的描述信息的相似性分值：

$SimScore=\underset{i=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}\underset{j=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}(y_j\&times;x_i\&times;Sim(w_{yj},w_{xi}\left)\right);$

其中，SimScore为该待推荐业务对象的描述信息与该推荐单元的描述信息的相似性分值；w_xi为对该待推荐业务对象的描述信息进行分词处理后提取的第i个核心词；m为对该待推荐业务对象的描述信息进行分词处理后提取的核心词的数量；x_i为对该待推荐业务对象的描述信息进行分词处理后提取的第i个核心词，在该待推荐业务对象的描述信息中出现的次数；w_yj为对该推荐单元已包括的推荐信息进行分词处理后提取的第j个核心词；n为对该推荐单元已包括的推荐信息进行分词处理后提取的核心词的数量；y_j为对该推荐单元已包括的推荐信息进行分词处理后提取的第j个核心词，在该推荐单元已包括的推荐信息中出现的次数；Sim(w_yj,w_xi)为核心词w_xi与核心词w_yj相似度。

10.如权利要求7-9任一所述的装置，其特征在于，还包括：

对象确定模块，具体用于采用如下方式确定所述指定用户在网站上发布的所述各指定业务对象：并从所述指定用户在网站上发布的所有业务对象中，确定推荐信息未加入到所述指定用户的推荐单元中的业务对象，作为所述各指定业务对象。

11.如权利要求7-9任一所述的装置，其特征在于，所述对象选择模块，具体用于从所述各指定业务对象中，选择综合质量分值达到设定分值阈值的，且推荐信息未加入到所述指定用户的推荐单元中的业务对象，作为待推荐业务对象；或者

从所述各指定业务对象中，选择按照综合质量分值从高到低的顺序的前设定数量的，且推荐信息未加入到所述指定用户的推荐单元中的业务对象，作为待推荐业务对象。

12.如权利要求7-9任一所述的装置，其特征在于，所述对象选择模块，具体用于根据所述各指定业务对象的综合质量分值的大小，从所述各指定业务对象中选择满足设定分值条件的业务对象；

根据所选择的业务对象之间的描述信息的相似程度，从相似程度高于设定相似程度阈值的两个业务对象之间，选择综合质量分值高的业务对象，作为待推荐业务对象。