一种信息推荐方法和装置
技术领域
本发明涉及广告***技术领域,特别是涉及一种信息推荐方法和装置。
背景技术
在广告***中,***常常会通过对用户常规行为的分析得出用户的需求意向,从而向用户推荐一些用户需要的信息。
在实际应用中,广告***可以根据用户的搜索行为来获取用户需要的信息,其中,用户的搜索行为包括:用户在广告***提供的搜索功能框中输入搜索词和用户在其他搜索引擎中输入搜索词等,广告***根据上述用户行为分析结果生成推荐信息,并在广告***屏幕上展示给用户。例如,用户想要获得关于“学校”的信息,在搜索框或搜索引擎中输入搜索词“学校”,***会根据用户的上述搜索行为分析得出“学校”是用户需要的信息,从而可以向用户推荐关于“学校”的相关信息。
对于用户不是通过搜索行为访问的网址信息,由于不存在搜索行为,广告***无法知晓用户的意图,从而无法为用户推荐准确的信息,以致浪费***资源。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的信息推荐方法和装置。
依据本发明的一个方面,提供了一种信息推荐方法,包括:
根据各个用户的搜索行为历史记录,统计每个搜索词下的各个网址信息的权重;
根据各个用户的浏览行为历史记录,统计每个用户标识下的各个网址信息的点击次数;
根据每个用户标识下的各网址信息的点击次数和每个搜索词下的各个网址信息的权重,计算每个用户标识下的各个网址信息的各个搜索词的权重;
在一用户标识所在客户端新访问一网址信息时,由所述推荐请求获取用户标识和网址信息,并根据所述用户标识下的所述网址信息的各个搜索词的权重,提取排序靠前的至少一个搜索词并基于所述搜索词生成推荐信息;
返回所述推荐信息至客户端进行展示。
优选地,所述根据各个用户的搜索行为历史记录,统计每个搜索词下的各个网址信息的权重的步骤,包括:
针对一搜索词下的一网址信息,将所述网址信息的点击次数除以所述搜索词下所有网址信息的点击次数之和,得到第一结果;
将所述第一结果进行平滑计算,得到所述网址信息在所述搜索词下的权重。
优选地,所述将所述第一结果进行平滑计算,得到所述网址信息在所述搜索词下的权重的步骤,包括:
对所述搜索词下所有网址信息的点击次数与非零正常数之和取对数,得到平滑参数;
将所述第一结果与平滑参数相乘,得到所述网址信息在所述搜索词下的权重。
优选地,所述在一用户标识所在客户端新访问一网址信息时,所述用户标识下的所述网址信息的各个搜索词的权重,提取排序靠前的至少一个搜索词并基于所述搜索词生成推荐信息的步骤,包括:
接收客户端发送的推荐请求;所述推荐请求为在一用户标识所在客户端访问一网址信息时向广告服务器发送;
由所述推荐请求获取用户标识和网址信息,并根据所述用户标识下的所述网址信息的各个搜索词的权重,提取排序靠前的至少一个搜索词并基于所述搜索词生成推荐信息。
优选地,所述基于所述搜索词生成推荐信息的步骤,包括:
从广告库查找对应所述搜索词的广告链接;
基于所述广告链接和搜索词生成推荐信息。
优选地,返回所述推荐信息至客户端进行展示的步骤之后,还包括:
接收由用户在客户端中对一条推荐信息的点击操作所触发的访问请求;
根据所述访问请求,返回相应的广告页面至客户端。
优选地,所述返回所述推荐信息至客户端进行展示的步骤,包括:
返回所述推荐信息至浏览器客户端,以在浏览器客户端中生成弹窗中进行展示。
优选地,所述根据各个用户的搜索行为历史记录,统计每个搜索词下的各个网址信息的权重的步骤,包括:
对搜索历史行为记录中每个搜索词下记录的网址信息,按照网址信息所对应内容的主题归并;
统计每个搜索词下归并后的网址信息的权重。
优选地,所述根据各个用户的浏览行为历史记录,统计每个用户标识下的各个网址信息的点击次数的步骤,包括:
对各个用户的浏览行为历史记录中的网址信息,按照网址信息所对应内容的主题归并;
统计每个用户标识下归并后的网址信息的点击次数。
依据本发明的另一个方面,提供了一种信息推荐装置,包括:
网址信息权重统计模块,用于根据各个用户的搜索行为历史记录,统计每个搜索词下的各个网址信息的权重;
网址信息点击次数统计模块,用于根据各个用户的浏览行为历史记录,统计每个用户标识下的各个网址信息的点击次数;
搜索词权重计算模块,用于根据每个用户标识下的各网址信息的点击次数和每个搜索词下的各个网址信息的权重,计算每个用户标识下的各个网址信息的各个搜索词的权重;
推荐信息生成模块,用于在一用户标识所在客户端新访问一网址信息时,根据所述用户标识下的所述网址信息的各搜索词的权重,提取排序靠前的至少一个搜索词并基于所述搜索词生成推荐信息;
推荐信息展示模块,用于返回所述推荐信息至客户端进行展示。
优选地,所述网址信息权重统计模块,包括:
第一结果计算子模块,用于针对一搜索词下的一网址信息,将所述网址信息的点击次数除以所述搜索词下所有网址信息的点击次数之和,得到第一结果;
第一结果平滑子模块,用于将所述第一结果进行平滑计算,得到所述网址信息在所述搜索词下的权重。
优选地,所述第一结果平滑子模块,包括:
平滑参数获取子模块,用于对所述搜索词下所有网址信息的点击次数与非零正常数之和取对数,得到平滑参数;
网址信息权重第一计算子模块,用于将所述第一结果与平滑参数相乘,得到所述网址信息在所述搜索词下的权重。
优选地,所述推荐信息生成模块,包括:
推荐请求接收子模块,用于接收客户端发送的推荐请求;所述推荐请求为在一用户标识所在客户端访问一网址信息时向广告服务器发送;
推荐信息第一生成子模块,用于由所述推荐请求获取用户标识和网址信息,并根据所述用户标识下的所述网址信息的各个搜索词的权重,提取排序靠前的至少一个搜索词并基于所述搜索词生成推荐信息。
优选地,所述推荐信息第一生成子模块,包括:
广告链接查找子模块,用于从广告库查找对应所述搜索词的广告链接;
推荐信息第二生成子模块,用于基于所述广告链接和搜索词生成推荐信息。
优选地,推荐信息展示模块之后,还包括:
点击操作接收模块,用于接收由用户在客户端中对一条推荐信息的点击操作所触发的访问请求;
页面跳转模块,用于根据所述访问请求,返回相应的广告页面至客户端。
优选地,所述推荐信息展示模块,包括:
弹窗展示子模块,用于返回所述推荐信息至浏览器客户端,以在浏览器客户端中生成弹窗中进行展示。
优选地,所述网址信息权重统计模块,包括:
网址信息第一归并子模块,用于对搜索历史行为记录中每个搜索词下记录的网址信息,按照网址信息所对应内容的主题归并;
网址信息权重归并子模块,用于统计每个搜索词下归并后的网址信息的权重。
优选地,所述网址信息点击次数统计模块,包括:
网址信息第二归并子模块,用于对各个用户的浏览行为历史记录中的网址信息,按照网址信息所对应内容的主题归并;
点击次数归并子模块,用于统计每个用户标识下归并后的网址信息的点击次数。
根据本发明的信息推荐方法及装置,可以从搜索行为历史记录中统计搜索词下网址信息的权重,从浏览行为历史记录中统计用户标识下的网址信息的点击次数。那么针对一个用户标识,对于其访问的各网址信息,可以根据各前述得到的搜索词的各网址信息的权重,以及该用户标识对各网址信息的访问权重,以网址信息关联,计算该用户标识下的各搜索词的权重。那么,在用户以该用户标识在意客户端中访问某个网址时,广告***则可以提取权重排序靠前的一个或者多个搜索词,并根据该搜索词向用户推荐信息,由此解决了对于用户不是通过搜索行为访问的网址,由于不存在搜索行为,广告***无法知晓用户的意图,从而无法为用户推荐准确的信息的问题,取得了可以对用户直接访问网址的情况,查找与该网址相关的意图,从而可以推荐精确的信息,减少***资源的浪费的有益效果。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
图1示出了本发明的信息推荐方法实施例一的步骤流程图;
图2示出了本发明的信息推荐方法实施例二的步骤流程图;
图3示出了本发明的信息推荐方法实施例三的步骤流程图;
图4示出了本发明的信息推荐***实施例四的结构框图;
图5示出了本发明的信息推荐装置实施例五的结构框图;
图6示出了本发明的信息推荐装置实施例六的结构框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本发明的核心思想在于,从搜索行为历史记录中统计搜索词下网址信息的权重,从浏览行为历史记录中统计用户标识下的网址信息的点击次数。那么针对一个用户标识,对于其访问的各网址信息,可以根据各前述得到的搜索词的各网址信息的权重,以及该用户标识对各网址信息的访问权重,以网址信息关联,计算该用户标识下的各搜索词的权重。那么,在用户以该用户标识在意客户端中访问某个网址时,广告***则可以提取权重排序靠前的一个或者多个搜索词,并根据该搜索词向用户推荐信息,由此解决了对于用户不是通过搜索行为访问的网址,由于不存在搜索行为,广告***无法知晓用户的意图,从而无法为用户推荐准确的信息的问题,取得了可以对用户直接访问网址的情况,查找与该网址相关的意图,从而可以推荐精确的信息,减少***资源的浪费的有益效果。
实施例一
参照图1,示出了根据本发明的一种信息推荐方法实施例一的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤110、根据各个用户的搜索行为历史记录,统计每个搜索词下的各个网址信息的权重;
本发明实施例的***架构可以包括:客户端、广告***、第三方服务器,其中,客户端可以为浏览器或其他可以提供浏览网址信息的软件;广告***根据用户对网址信息的浏览行为历史记录和搜索行为历史记录计算每个搜索词下的各个网址信息的权重并根据网址信息下权重较大的搜索词生成推荐信息;第三方服务器接收客户端对网址信息的访问请求,并对访问请求做相应处理后返回响应信息。
可以理解,本发明实施例的***架构还可以包括搜索引擎服务器,广告***可以从搜索引擎服务器获取搜索行为历史记录。
在实际应用中,用户可以通过广告***提供的搜索功能或其他各种搜索引擎获得与搜索词相关的信息,因此,用户在搜索引擎中每进行一次搜索,搜索引擎便会记录用户的此次搜索行为,当用户进行数次搜索行为后,该搜索引擎会生成用户的搜索行为历史记录,所以广告***的服务器可以从该搜索引擎中获取该搜索行为历史记录。
其中,搜索行为历史记录中每条记录可以包括如下信息:用户输入的搜索词以及用户在搜索词下点击的网址信息。其中,网址信息可以为URL(Uniform Resource Locator,统一资源定位符)形式,URL包括:资源类型、存放资源的主机名、资源文件名,其中,资源类型可以为https协议或http等,主机名指存放资源的服务器的域名***主机名或IP地址,资源文件名指资源文件名称。
可以理解,实际上,对于一个搜索词,是将所有用户使用该搜索词进行点击的历史记录合并,然后统计该搜索词下的各个网址信息的权重。例如,用户A通过搜索词W1点击网址信息N1、N2、N3的次数分别为C1、C2、C3,用户B通过搜索词W1点击网址信息N3的次数分别为C4,用户C通过搜索词W1点击网址信息N1、N2的次数分别为C5、C6。则,将所有用户使用搜索词W1点击各个网址信息的历史记录合并后得到:搜索词W1下网址信息N1的点击次数为用户A通过搜索词W1点击网址信息N1的次数C1、用户C通过搜索词W1点击网址信息N1的次数C5之和,搜索词W1下网址信息N2的点击次数为用户A通过搜索词W1点击网址信息N2的次数C2、用户C通过搜索词W1点击网址信息N2的次数C6之和,搜索词W1下网址信息N3的点击次数为用户A通过搜索词W1点击网址信息N3的次数C3、用户B通过搜索词W1点击网址信息N3的次数C4之和。
优选地,步骤110可以包括子步骤111至112:
子步骤111、针对一搜索词下的一网址信息,将所述网址信息的点击次数除以所述搜索词下所有网址信息的点击次数之和,得到第一结果;
具体可以采用如下公式计算:
其中,F(Qn,In,i)为对于m个搜索词中第n个搜索词Qn下的第i个网址信息In,i的第一结果,当然,不同的搜索词下的In,i可以不同,n为大于等于1小于等于m的整数,kn表示第n个搜索词Qn下的网址信息总数,不同搜索词下的网址信息总数可以不同,为大于等于1的整数,C(Qn,In,i)表示第n个搜索词Qn下的第i个网址信息In,i的点击次数。
可以看出,第一结果是按照同一用户不同网址信息进行统计的,对第n个搜索词Qn,该Qn下的第i个网址信息In,i的点击次数C(Qn,In,i)越大,第一结果F(Qn,In,i)越大,反之,第一结果F(Qn,In,i)越大,表明第n个搜索词Qn下的第i个网址信息In,i的点击次数C(Qn,In,i)越大。
子步骤112、将所述第一结果进行平滑计算,得到所述网址信息在所述搜索词下的权重。
子步骤111得到的第一结果在两种搜索词下的网址信息的点击次数之和差异较大时会出现如下情况,例如,搜索词B1下网址信息N1、N2的点击次数均为1次,则按照公式(1)计算得出的第一结果均为0.5,搜索词B2下网址信息N1、N2的点击次数分别为10、900次,则按照公式(1)计算得出的第一结果分别为0.1和0.9,此时,搜索词B1下的网址信息N1的第一结果0.5比搜索词B2下的网址信息N1的第一结果0.1大,但实际上搜索词B1下的网址信息N1的点击次数1却远远小于搜索词B2下的网址信息N1的点击次数,从而会导致访问搜索频率很低的网址的第一结果很大,但是其对搜索词的贡献很小,但是其对权重的影响大,所以第一结果直接来描述网址信息在搜索词下的权重不准确,为了解决上述问题,需要通过平滑计算对第一结果进行调整,从而使得计算结果更加合理。
根据子步骤111计算得到的第一结果可以计算得到网址信息在所述搜索词下的权重。
优选地,子步骤112可以包括子步骤112A至112B:
子步骤112A、对所述搜索词下所有网址信息的点击次数与非零正常数之和取对数,得到平滑参数;
具体可以采用如下公式计算:
其中,P(Qn,In,i)为第n个搜索词Qn的第i个网址信息In,i的平滑参数,变量Qn和In,i的意义参照公式(1)中所述,底数a可以取包括10和e的大于等于1的任何数,平滑因子b可以取大于等于1的任何数。
子步骤112B、将所述第一结果与平滑参数相乘,得到所述网址信息在所述搜索词下的权重。
具体可以采用如下公式计算:
其中,V(Qn,Ii)为第n个搜索词Qn的第i个网址信息In,i的权重,其他各变量的意义参照公式(1)和公式(2)中所述。
步骤120、根据各个用户的浏览行为历史记录,统计每个用户标识下的各个网址信息的点击次数;
其中,用户标识可以唯一标识当前用户的身份,可以理解,本发明实施例中,该客户端以浏览器客户端为例,其用户标识可以为浏览器的账户***中的用户账户,该浏览器客户端的账户***独立于第三方服务器的账户***,而与广告***对接。当然,广告***也可以与第三方服务器的账户***对接,直接使用用户在第三方服务器的账户***中的用户账户为用户标识。当然,还可以直接使用客户端所在用户终端的物理身份地址为用户标识。当然,本发明对用户标识的具体形式不做限制。
在实际应用中,用户可以通过各种方式浏览需要的网址信息,包括:在浏览器上输入网址信息的URL,从当前展示的网页中点击URL从而直接跳转到目标网址信息等,用户浏览网址信息还可以有其他方式,本发明对用户浏览网址信息的方式不做限制。从而可以获得各用户的浏览历史行为记录,该浏览历史行为记录中记录的是用户不通过搜索点击而对网址的浏览行为。
在本发明实施例中,当用户浏览网址信息时,可以通过客户端记录其浏览历史行为,然后有客户端将该浏览历史行为发送至广告的服务器。当然也可以由第三方服务器记录用户此次浏览行为,然后将其发送至广告的服务器。该浏览历史行为包括:用户标识、网址信息URL等。
客户端或者服务器通过用户标识生成的用户A的浏览行为历史记录为{(Ua,N1),(Ua,N2),(Ua,N3),(Ua,N3),(Ua,N4),(Ua,N2),(Ua,N3),(Ua,N4)},用户B的浏览行为历史记录为{(Ub,N1),(Ub,N3),(Ub,N2),(Ub,N1),(Ub,N4),(Ub,N1),(Ub,N3)},其中,则用户A下的N1网址信息的点击次数为1,用户A下的N2网址信息的点击次数为2,用户A下的N3网址信息的点击次数为3,用户A下的N4网址信息的点击次数为2,用户B下的N1网址信息的点击次数为3,用户B下的N2网址信息的点击次数为1,用户B下的N3网址信息的点击次数为2,用户B下的N4网址信息的点击次数为1。可以理解,若一用户对一网址信息没有访问时,该网址信息的访问次数为0。
步骤130、根据每个用户标识下的各网址信息的点击次数和每个搜索词下的各个网址信息的权重,计算每个用户标识下的各个网址信息的各个搜索词的权重;
对于步骤110中所述的所有搜索词下的各个网址信息,逐个计算每个搜索词下的每个网址信息对于不同用户的权重,具体可以采用如下公式计算:
V(Ut,Qn,In,i)=C(Ut,In,i)*V(Qn,In,i) (4)
其中,V(Ut,Qn,In,i)为第t个用户Ut下的第n个搜索词的第i个网址信息In,i的权重,V(Qn,In,i)为公式(3)计算得出的第n个搜索词Qn下第i个网址信息In,i的权重,C(Ut,In,i)为第t个用户Ut对第n个搜索词Qn的第i个网址信息In,i的点击次数,广告***从步骤120得到的每个用户标识下的各个网址信息点击次数结果中取得网址信息标识与网址信息In,i的网址标识相同的记录对应的点击次数作为第n个搜索词Qn下第i个网址信息In,i的点击次数。
步骤140、在一用户标识所在客户端新访问一网址信息时,根据所述用户标识下的所述网址信息的各搜索词的权重,提取排序靠前的至少一个搜索词并基于所述搜索词生成推荐信息;
其中,客户端可以为安装在终端设备上的可以提供网址信息访问功能的软件,包括:浏览器或者其他可以提供网址信息访问功能的软件,终端设备包括台式电脑、笔记本电脑、手机等,本发明对客户端和终端设备的形式不做限制。
当然,本发明的客户端在不通过搜索结果页点击一网址信息时,向第三方服务器发送访问网址信息的请求,该请求中包括用户标识。第三方服务器将该网址信息和用户标识发送给广告服务器。广告服务器则查找记录的该用户标识下的该网址信息的排序靠前的一个或者多个搜索词,然后根据这些搜索词生成推荐信息然后返回客户端,客户端可以展示该推荐信息。
本发明的广告服务器从步骤130得到的搜索词中取得上述用户标识对应的所有搜索词,并将搜索词按照权重降序排列,提取排序靠前的搜索词,将所述搜索词和搜索词对应的链接作为一条推荐信息。其中,由于权重较大的搜索词与用户的浏览行为比较相关,从而由权重较大的搜索词生成的推荐信息更符合用户需求。
步骤150、返回所述推荐信息至客户端进行展示。
服务器在生成推荐信息之后,可以返回该推荐信息,然后客户端可以在指定位置展示该推荐信息。
其中,指定位置可以为客户端屏幕的任何区域,但为了不影响用户正在使用的应用,优选地可以将推荐信息的窗口放置在屏幕边角上。展示推荐信息的方式具体可以包括:将搜索词和搜索词对应的广告链链接呈现在***屏幕上,若存在多个搜索词,则按照搜索词的权重按照从大到小的顺序排列显示在屏幕上,此时,可以设置推荐信息数目的最大值,当推荐信息的数目大于等于上述最大值时,展示的推荐信息数目为最大值。
优选地,接收该推荐信息的未浏览器客户端,然后浏览器客户端可以生成弹窗,并将上述推荐信息展示在所述弹窗之中,其中,弹窗的大小可以根据***屏幕的大小进行合理的设置,通常情况下最好不超过屏幕的百分之十,弹窗的位置可以为屏幕的左下角、右下角或其他不妨碍用户正常使用***的位置等,当存在多个推荐信息需要展示时,可以适当缩小推荐信息的小窗口,并且将小窗口按照横向、纵向、或其他布局展示在屏幕上,在实际应用中,当搜索词的数目大于1时,对应推荐信息的数目也大于1,则按照搜索词的权重由大到小的顺序显示搜索词对应的推荐信息。可以理解,还可以有其他方式来展示推荐信息,本发明对展示推荐信息的方式、位置、大小、形状、布局均不做限制。
当屏幕上出现推荐信息的窗口时,用户可以根据需要选择查看或关闭。在客户端侧,
步骤160、接收由用户在客户端中对一条推荐信息的点击操作所触发的访问请求;
步骤170、根据所述访问请求,返回相应的广告页面至客户端。
如果用户需要查看某条推荐信息,则会点击弹窗中展示的一条推荐信息。用户点击推荐信息时通常会向广告服务器发送访问请求。由于本发明实施例对每条推荐信息在后台挂了链接,那么用户点击推荐信息时,会调用浏览器内核向广告服务器发生访问请求,因此该访问请求实际上是一个网页请求。广告服务器接收到该访问请求后,则根据该请求中的链接返回相应的广告页面给该客户端,该客户端则展示该广告页面。
本发明实施例可以从搜索行为历史记录中统计搜索词下网址信息的权重,从浏览行为历史记录中统计用户标识下的网址信息的点击次数。那么针对一个用户标识,对于其访问的各网址信息,可以根据各前述得到的搜索词的各网址信息的权重,以及该用户标识对各网址信息的访问权重,以网址信息关联,计算该用户标识下的各搜索词的权重。那么,在用户以该用户标识在意客户端中访问某个网址时,广告服务器则可以提取权重排序靠前的一个或者多个搜索词,并根据该搜索词向用户推荐信息,由此解决了对于用户不是通过搜索行为访问的网址,由于不存在搜索行为,广告服务器无法知晓用户的意图,从而无法为用户推荐准确的信息的问题,取得了可以对用户直接访问网址的情况,查找与该网址相关的意图,从而可以推荐精确的信息,减少***资源的浪费的有益效果。
实施例二
参照图2,示出了根据本发明的一种信息推荐方法实施例二,具体步骤可以包括:
步骤210、对搜索历史行为记录中每个搜索词下记录的网址信息,按照网址信息所对应内容的主题归并;
通常情况下,同一个搜索词对应的不同网址信息是相互关联的,网址信息的内容属于同一主题,在这种情况下,为了减小计算量,可以首先对搜索行为历史记录按照主题进行归并,从而使得参与计算的网址信息的数量减少。
一搜索词下记录的多个网址信息中,某些个网址信息的内容是相关或相同的,则可以将这些网址归并为一网址信息组,对所述网址信息组的点击次数等于组内多个网址信息的点击次数之和。例如,一搜索词下记录的网址信息A1、A2、A3、A4、A5对应的点击次数分别为C1、C2、C3、C4、C5,其中,网址信息A1是关于学校S在化学方面的教学优势,A3是关于学校S在科研方面的优势,A4是关于学校S在教育设施方面的优势,这三个网址信息对应内容属于同一主题,都是关于学校S的优势,则将网址信息A1、A3和A4归并为一网址信息组D,D所对应的点击次数为C1、C3、C4之和C,归并后得到的结果为D、A2、A5,对应的点击次数分别为C、C2、C5。
获取网址信息内容的主题的方法可以包括:基于统计的方法、基于知识的方法以及基于两者结合的方法,其中,基于统计的方法利用特征项的频率、特征项的位置、特征项的贡献信息等来获取主题,基于知识的方法使用知识库如脚本、机器可读词典进行语法语义分析来获取主题,基于两者结合的方法通过将两种方法结合提高了总体性能。本发明对获取网址信息内容的主题方法不做限制。
步骤220、统计每个搜索词下归并后的网址信息的权重。
在归并后的网址信息基础上再按照实施例一种的子步骤111、112计算上述搜索词下网址信息的权重。
步骤230、对各个用户的浏览行为历史记录中的网址信息,按照网址信息所对应内容的主题归并;
由于在计算搜索词下网址信息的权重时对网址信息按照对应内容的主题进行了归并,同理,在计算用户标识下网址信息的点击次数也需要对网址信息按照对应内容的主题进行同样的归并,从而使得用户的浏览行为历史记录中的网址信息和搜索历史行为记录中搜索词下的网址信息相互对应。
步骤240、统计每个用户标识下归并后的网址信息的点击次数。
***中一用户标识下的多个网址信息按照对应内容的主题归并后,总点击次数等于组内多个网址信息的点击次数之和。
步骤250、根据每个用户标识下的各网址信息的点击次数和每个搜索词下的各个网址信息的权重,计算每个用户标识下的各个网址信息的各个搜索词的权重;
步骤260、在一用户标识所在客户端新访问一网址信息时,根据所述用户标识下的所述网址信息的各搜索词的权重,提取排序靠前的至少一个搜索词并基于所述搜索词生成推荐信息;
步骤270、返回所述推荐信息至客户端进行展示。
本发明实施例可以从搜索行为历史记录中统计搜索词下网址信息的权重,从浏览行为历史记录中统计用户标识下的网址信息的点击次数。那么针对一个用户标识,对于其访问的各网址信息,可以根据各前述得到的搜索词的各网址信息的权重,以及该用户标识对各网址信息的访问权重,以网址信息关联,计算该用户标识下的各搜索词的权重。那么,在用户以该用户标识在意客户端中访问某个网址时,广告服务器则可以提取权重排序靠前的一个或者多个搜索词,并根据该搜索词向用户推荐信息,由此解决了对于用户不是通过搜索行为访问的网址,由于不存在搜索行为,广告服务器无法知晓用户的意图,从而无法为用户推荐准确的信息的问题,取得了可以对用户直接访问网址的情况,查找与该网址相关的意图,从而可以推荐精确的信息,减少***资源的浪费的有益效果。
并且,本发明实施例对搜索历史行为记录中每个搜索词下记录的网址信息和各个用户的浏览行为历史记录中的网址信息,按照网址信息所对应内容的主题归并,从而减少了统计每个搜索词下归并后的网址信息的权重和每个用户标识下归并后的网址信息的点击次数的计算量,最终提高了信息推荐的效率。
实施例三
参照图3,示出了根据本发明的一种信息推荐方法实施例三,具体步骤可以包括:
步骤310、根据各个用户的搜索行为历史记录,统计每个搜索词下的各个网址信息的权重;
步骤320、根据各个用户的浏览行为历史记录,统计每个用户标识下的各个网址信息的点击次数;
步骤330、根据每个用户标识下的各网址信息的点击次数和每个搜索词下的各个网址信息的权重,计算每个用户标识下的各个网址信息的各个搜索词的权重;
步骤340、接收客户端发送的推荐请求;所述推荐请求为在一用户标识所在客户端访问一网址信息时向广告服务器发送;
当用户在客户端中在客户端中非搜索结果页中点击网址信息时,客户端会向第三方服务器发送访问请求,第三方服务器可以为各种应用服务器。同时,客户端向广告服务器发送推荐信息的推荐请求。或者第三方服务器向广告服务器发送推荐请求,该推荐请求包括客户端的物理地址信息,如IP地址,方便广告服务器连接客户端。
步骤350、由所述推荐请求获取用户标识和网址信息,并根据所述用户标识下的所述网址信息的各个搜索词的权重,提取排序靠前的至少一个搜索词并基于所述搜索词生成推荐信息;
客户端服务器向广告服务器发起推荐信息的推荐请求,其中,推荐信息的推荐请求中携带有用户标识,以及网址信息URL等。然后服务器可以从该推荐请求中解析用户标识和网址信息,然后根据所述用户标识下的所述网址信息的各个搜索词的权重,提取排序靠前的至少一个搜索词并基于所述搜索词生成推荐信息。
如果由第三方服务器发送推荐请求,其中还可以包括客户端的IP地址。优选地,步骤350中基于所述搜索词生成推荐信息的步骤,可以包括子步骤351至352:
子步骤351、从广告库查找对应所述搜索词的广告链接;
子步骤352、基于所述广告链接和搜索词生成推荐信息。
其中,广告库是存储所有搜索词以及其对应的广告链接的数据库,可以为现有各种类型的数据库,本发明对数据库的类型不做限制。实际应用中,首先对搜索词建立索引,在检索过程中将搜索词与索引逐一比对,若是搜索词与某索引匹配,则将当前索引对应的广告链接作为搜索词的广告链接,所述链接和搜索词作为一组推荐信息。
步骤360、返回所述推荐信息至客户端进行展示。
如果是客户端直接发送推荐请求至广告服务器,则客户端与广告服务器直接建立了链接,广告服务器可以直接根据与客户端的链接返回该推荐信息。
如果是第三方服务器向广告服务器发送推荐请,本发明实施例的广告服务器则可以根据推荐请求中的客户端的IP地址,与客户端建立链接,然后将该推荐信息返回客户端。
本发明实施例可以从搜索行为历史记录中统计搜索词下网址信息的权重,从浏览行为历史记录中统计用户标识下的网址信息的点击次数。那么针对一个用户标识,对于其访问的各网址信息,可以根据各前述得到的搜索词的各网址信息的权重,以及该用户标识对各网址信息的访问权重,以网址信息关联,计算该用户标识下的各搜索词的权重。那么,在用户以该用户标识在意客户端中访问某个网址时,广告服务器则可以提取权重排序靠前的一个或者多个搜索词,并根据该搜索词向用户推荐信息,由此解决了对于用户不是通过搜索行为访问的网址,由于不存在搜索行为,广告服务器无法知晓用户的意图,从而无法为用户推荐准确的信息的问题,取得了可以对用户直接访问网址的情况,查找与该网址相关的意图,从而可以推荐精确的信息,减少***资源的浪费的有益效果。
并且,本发明实施例通过将搜索词和搜索词对应的广告链接结合起来作为推荐信息,从而用户可以根据推荐信息中的搜索词了解推荐信息的主题,点击搜索词可以直接跳转到广告页面,减少了用户打开推荐信息的操作步骤,为用户带来了方便。
对于方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明实施例,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
实施例四
参照图4,示出了根据本发明一种信息推荐装置实施例四的结构框图,具体可以包括如下模块:
网址信息权重统计模块410,用于根据各个用户的搜索行为历史记录,统计每个搜索词下的各个网址信息的权重;
网址信息点击次数统计模块420,用于根据各个用户的浏览行为历史记录,统计每个用户标识下的各个网址信息的点击次数;
搜索词权重计算模块430,用于根据每个用户标识下的各网址信息的点击次数和每个搜索词下的各个网址信息的权重,计算每个用户标识下的各个网址信息的各个搜索词的权重;
推荐信息生成模块440,用于在一用户标识所在客户端新访问一网址信息时,根据所述用户标识下的所述网址信息的各搜索词的权重,提取排序靠前的至少一个搜索词并基于所述搜索词生成推荐信息;
推荐信息展示模块450,用于返回所述推荐信息至客户端进行展示。
优选的,所述网址信息权重统计模块,包括:
第一结果计算子模块,用于针对一搜索词下的一网址信息,将所述网址信息的点击次数除以所述搜索词下所有网址信息的点击次数之和,得到第一结果;
第一结果平滑子模块,用于将所述第一结果进行平滑计算,得到所述网址信息在所述搜索词下的权重。
优选的,所述第一结果平滑子模块,包括:
平滑参数获取子模块,用于对所述搜索词下所有网址信息的点击次数与非零正常数之和取对数,得到平滑参数;
网址信息权重第一计算子模块,用于将所述第一结果与平滑参数相乘,得到所述网址信息在所述搜索词下的权重。
优选的,所述推荐信息生成模块,包括:
推荐请求接收子模块,用于接收客户端发送的推荐请求;所述推荐请求为在一用户标识所在客户端访问一网址信息时向广告服务器发送;
推荐信息第一生成子模块,用于由所述推荐请求获取用户标识和网址信息,并根据所述用户标识下的所述网址信息的各个搜索词的权重,提取排序靠前的至少一个搜索词并基于所述搜索词生成推荐信息。
优选的,所述推荐信息第一生成子模块,包括:
广告链接查找子模块,用于从广告库查找对应所述搜索词的广告链接;
推荐信息第二生成子模块,用于基于所述广告链接和搜索词生成推荐信息。
优选的,推荐信息展示模块之后,还包括:
点击操作接收模块,用于接收由用户在客户端中对一条推荐信息的点击操作所触发的访问请求;
页面跳转模块,用于根据所述访问请求,返回相应的广告页面至客户端。
优选的,所述推荐信息展示模块,包括:
弹窗展示子模块,用于返回所述推荐信息至浏览器客户端,以在浏览器客户端中生成弹窗中进行展示。
优选的,所述网址信息权重统计模块,包括:
网址信息第一归并子模块,用于对搜索历史行为记录中每个搜索词下记录的网址信息,按照网址信息所对应内容的主题归并;
网址信息权重归并子模块,用于统计每个搜索词下归并后的网址信息的权重。
优选的,所述网址信息点击次数统计模块,包括:
网址信息第二归并子模块,用于对各个用户的浏览行为历史记录中的网址信息,按照网址信息所对应内容的主题归并;
点击次数归并子模块,用于统计每个用户标识下归并后的网址信息的点击次数。
本发明实施例可以从搜索行为历史记录中统计搜索词下网址信息的权重,从浏览行为历史记录中统计用户标识下的网址信息的点击次数。那么针对一个用户标识,对于其访问的各网址信息,可以根据各前述得到的搜索词的各网址信息的权重,以及该用户标识对各网址信息的访问权重,以网址信息关联,计算该用户标识下的各搜索词的权重。那么,在用户以该用户标识在意客户端中访问某个网址时,广告服务器则可以提取权重排序靠前的一个或者多个搜索词,并根据该搜索词向用户推荐信息,由此解决了对于用户不是通过搜索行为访问的网址,由于不存在搜索行为,广告服务器无法知晓用户的意图,从而无法为用户推荐准确的信息的问题,取得了可以对用户直接访问网址的情况,查找与该网址相关的意图,从而可以推荐精确的信息,减少***资源的浪费的有益效果。
实施例五
参照图5,示出了根据本发明一种信息推荐装置实施例四的结构框图,具体可以包括如下模块:
网址信息权重统计模块510,用于根据各个用户的搜索行为历史记录,统计每个搜索词下的各个网址信息的权重;具体包括:
网址信息第一归并子模块511,用于对搜索历史行为记录中每个搜索词下记录的网址信息,按照网址信息所对应内容的主题归并;
网址信息权重归并子模块512,用于统计每个搜索词下归并后的网址信息的权重。
网址信息点击次数统计模块520,用于根据各个用户的浏览行为历史记录,统计每个用户标识下的各个网址信息的点击次数;具体包括:
网址信息第二归并子模块521,用于对各个用户的浏览行为历史记录中的网址信息,按照网址信息所对应内容的主题归并;
点击次数归并子模块522,用于统计每个用户标识下归并后的网址信息的点击次数。
搜索词权重计算模块530,用于根据每个用户标识下的各网址信息的点击次数和每个搜索词下的各个网址信息的权重,计算每个用户标识下的各个网址信息的各个搜索词的权重;
推荐信息生成模块540,用于在一用户标识所在客户端新访问一网址信息时,根据所述用户标识下的所述网址信息的各搜索词的权重,提取排序靠前的至少一个搜索词并基于所述搜索词生成推荐信息;
推荐信息展示模块550,用于返回所述推荐信息至客户端进行展示。
本发明实施例可以从搜索行为历史记录中统计搜索词下网址信息的权重,从浏览行为历史记录中统计用户标识下的网址信息的点击次数。那么针对一个用户标识,对于其访问的各网址信息,可以根据各前述得到的搜索词的各网址信息的权重,以及该用户标识对各网址信息的访问权重,以网址信息关联,计算该用户标识下的各搜索词的权重。那么,在用户以该用户标识在意客户端中访问某个网址时,广告服务器则可以提取权重排序靠前的一个或者多个搜索词,并根据该搜索词向用户推荐信息,由此解决了对于用户不是通过搜索行为访问的网址,由于不存在搜索行为,广告服务器无法知晓用户的意图,从而无法为用户推荐准确的信息的问题,取得了可以对用户直接访问网址的情况,查找与该网址相关的意图,从而可以推荐精确的信息,减少***资源的浪费的有益效果。
并且,本发明实施例对搜索历史行为记录中每个搜索词下记录的网址信息和各个用户的浏览行为历史记录中的网址信息,按照网址信息所对应内容的主题归并,从而减少了统计每个搜索词下归并后的网址信息的权重和每个用户标识下归并后的网址信息的点击次数的计算量,最终提高了信息推荐的效率。
实施例六
参照图6,示出了根据本发明一种信息推荐装置实施例四的结构框图,具体可以包括如下模块:
网址信息权重统计模块610,用于根据各个用户的搜索行为历史记录,统计每个搜索词下的各个网址信息的权重;
网址信息点击次数统计模块620,用于根据各个用户的浏览行为历史记录,统计每个用户标识下的各个网址信息的点击次数;
搜索词权重计算模块630,用于根据每个用户标识下的各网址信息的点击次数和每个搜索词下的各个网址信息的权重,计算每个用户标识下的各个网址信息的各个搜索词的权重;
推荐信息生成模块640,用于在一用户标识所在客户端新访问一网址信息时,根据所述用户标识下的所述网址信息的各搜索词的权重,提取排序靠前的至少一个搜索词并基于所述搜索词生成推荐信息;具体包括:
推荐请求接收子模块641,用于接收客户端发送的推荐请求;所述推荐请求为在一用户标识所在客户端访问一网址信息时向广告服务器发送;
推荐信息第一生成子模块642,用于由所述推荐请求获取用户标识和网址信息,并根据所述用户标识下的所述网址信息的各个搜索词的权重,提取排序靠前的至少一个搜索词并基于所述搜索词生成推荐信息。
推荐信息展示模块650,用于返回所述推荐信息至客户端进行展示。
本发明实施例可以从搜索行为历史记录中统计搜索词下网址信息的权重,从浏览行为历史记录中统计用户标识下的网址信息的点击次数。那么针对一个用户标识,对于其访问的各网址信息,可以根据各前述得到的搜索词的各网址信息的权重,以及该用户标识对各网址信息的访问权重,以网址信息关联,计算该用户标识下的各搜索词的权重。那么,在用户以该用户标识在意客户端中访问某个网址时,广告服务器则可以提取权重排序靠前的一个或者多个搜索词,并根据该搜索词向用户推荐信息,由此解决了对于用户不是通过搜索行为访问的网址,由于不存在搜索行为,广告服务器无法知晓用户的意图,从而无法为用户推荐准确的信息的问题,取得了可以对用户直接访问网址的情况,查找与该网址相关的意图,从而可以推荐精确的信息,减少***资源的浪费的有益效果。
并且本发明实施例通过将搜索词和搜索词对应的广告链接结合起来作为推荐信息,从而用户可以根据推荐信息中的搜索词了解推荐信息的主题,点击搜索词可以直接跳转到广告页面,减少了用户打开推荐信息的操作步骤,为用户带来了方便。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟***或者其它设备固有相关。各种通用***也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述,构造这类***所要求的结构是显而易见的。此外,本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白,可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容,并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
类似地,应当理解,为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在上面对本发明的示例性实施例的描述中,本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该公开的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说,如下面的权利要求书所反映的那样,发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此,遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式,其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解,可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件,以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外,可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如,在下面的权利要求书中,所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现,或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现,或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解,可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的信息推荐设备中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如,计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上,或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到,或者在载体信号上提供,或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制,并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中,不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中,这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
本发明公开了A1、一种信息推荐方法,包括:
根据各个用户的搜索行为历史记录,统计每个搜索词下的各个网址信息的权重;
根据各个用户的浏览行为历史记录,统计每个用户标识下的各个网址信息的点击次数;
根据每个用户标识下的各网址信息的点击次数和每个搜索词下的各个网址信息的权重,计算每个用户标识下的各个网址信息的各个搜索词的权重;
在一用户标识所在客户端新访问一网址信息时,由所述推荐请求获取用户标识和网址信息,并根据所述用户标识下的所述网址信息的各个搜索词的权重,提取排序靠前的至少一个搜索词并基于所述搜索词生成推荐信息;
返回所述推荐信息至客户端进行展示。
A2、如A1所述的方法,所述根据各个用户的搜索行为历史记录,统计每个搜索词下的各个网址信息的权重的步骤,包括:
针对一搜索词下的一网址信息,将所述网址信息的点击次数除以所述搜索词下所有网址信息的点击次数之和,得到第一结果;
将所述第一结果进行平滑计算,得到所述网址信息在所述搜索词下的权重。
A3、如A2所述的方法,所述将所述第一结果进行平滑计算,得到所述网址信息在所述搜索词下的权重的步骤,包括:
对所述搜索词下所有网址信息的点击次数与非零正常数之和取对数,得到平滑参数;
将所述第一结果与平滑参数相乘,得到所述网址信息在所述搜索词下的权重。
A4、如A1-A3其中之一所述的方法,所述在一用户标识所在客户端新访问一网址信息时,所述用户标识下的所述网址信息的各个搜索词的权重,提取排序靠前的至少一个搜索词并基于所述搜索词生成推荐信息的步骤,包括:
接收客户端发送的推荐请求;所述推荐请求为在一用户标识所在客户端访问一网址信息时向广告服务器发送;
由所述推荐请求获取用户标识和网址信息,并根据所述用户标识下的所述网址信息的各个搜索词的权重,提取排序靠前的至少一个搜索词并基于所述搜索词生成推荐信息。
A5、如A4所述的方法,所述基于所述搜索词生成推荐信息的步骤,包括:
从广告库查找对应所述搜索词的广告链接;
基于所述广告链接和搜索词生成推荐信息。
A6、如A1所述的方法,返回所述推荐信息至客户端进行展示的步骤之后,还包括:
接收由用户在客户端中对一条推荐信息的点击操作所触发的访问请求;
根据所述访问请求,返回相应的广告页面至客户端。
A7、如A1所述的方法,所述返回所述推荐信息至客户端进行展示的步骤,包括:
返回所述推荐信息至浏览器客户端,以在浏览器客户端中生成弹窗中进行展示。
A8、如1所述的方法,所述根据各个用户的搜索行为历史记录,统计每个搜索词下的各个网址信息的权重的步骤,包括:
对搜索历史行为记录中每个搜索词下记录的网址信息,按照网址信息所对应内容的主题归并;
统计每个搜索词下归并后的网址信息的权重。
A9、如A8所述的方法,所述根据各个用户的浏览行为历史记录,统计每个用户标识下的各个网址信息的点击次数的步骤,包括:
对各个用户的浏览行为历史记录中的网址信息,按照网址信息所对应内容的主题归并;
统计每个用户标识下归并后的网址信息的点击次数。
本发明还公开了B10、一种信息推荐装置,包括:
网址信息权重统计模块,用于根据各个用户的搜索行为历史记录,统计每个搜索词下的各个网址信息的权重;
网址信息点击次数统计模块,用于根据各个用户的浏览行为历史记录,统计每个用户标识下的各个网址信息的点击次数;
搜索词权重计算模块,用于根据每个用户标识下的各网址信息的点击次数和每个搜索词下的各个网址信息的权重,计算每个用户标识下的各个网址信息的各个搜索词的权重;
推荐信息生成模块,用于在一用户标识所在客户端新访问一网址信息时,根据所述用户标识下的所述网址信息的各搜索词的权重,提取排序靠前的至少一个搜索词并基于所述搜索词生成推荐信息;
推荐信息展示模块,用于返回所述推荐信息至客户端进行展示。
B11、如B10所述的装置,所述网址信息权重统计模块,包括:
第一结果计算子模块,用于针对一搜索词下的一网址信息,将所述网址信息的点击次数除以所述搜索词下所有网址信息的点击次数之和,得到第一结果;
第一结果平滑子模块,用于将所述第一结果进行平滑计算,得到所述网址信息在所述搜索词下的权重。
B12、如B11所述的装置,所述第一结果平滑子模块,包括:
平滑参数获取子模块,用于对所述搜索词下所有网址信息的点击次数与非零正常数之和取对数,得到平滑参数;
网址信息权重第一计算子模块,用于将所述第一结果与平滑参数相乘,得到所述网址信息在所述搜索词下的权重。
B13、如10-12其中之一所述的装置,所述推荐信息生成模块,包括:
推荐请求接收子模块,用于接收客户端发送的推荐请求;所述推荐请求为在一用户标识所在客户端访问一网址信息时向广告服务器发送;
推荐信息第一生成子模块,用于由所述推荐请求获取用户标识和网址信息,并根据所述用户标识下的所述网址信息的各个搜索词的权重,提取排序靠前的至少一个搜索词并基于所述搜索词生成推荐信息。
B14、如13所述的装置,所述推荐信息第一生成子模块,包括:
广告链接查找子模块,用于从广告库查找对应所述搜索词的广告链接;
推荐信息第二生成子模块,用于基于所述广告链接和搜索词生成推荐信息。
B15、如B10所述的装置,推荐信息展示模块之后,还包括:
点击操作接收模块,用于接收由用户在客户端中对一条推荐信息的点击操作所触发的访问请求;
页面跳转模块,用于根据所述访问请求,返回相应的广告页面至客户端。
B16、如B10所述的装置,所述推荐信息展示模块,包括:
弹窗展示子模块,用于返回所述推荐信息至浏览器客户端,以在浏览器客户端中生成弹窗中进行展示。
B17、如B10所述的装置,所述网址信息权重统计模块,包括:
网址信息第一归并子模块,用于对搜索历史行为记录中每个搜索词下记录的网址信息,按照网址信息所对应内容的主题归并;
网址信息权重归并子模块,用于统计每个搜索词下归并后的网址信息的权重。
B18、如B17所述的装置,所述网址信息点击次数统计模块,包括:
网址信息第二归并子模块,用于对各个用户的浏览行为历史记录中的网址信息,按照网址信息所对应内容的主题归并;
点击次数归并子模块,用于统计每个用户标识下归并后的网址信息的点击次数。