信息流推荐方法、装置和搜索引擎制造方法及图纸

本申请提出一种信息流推荐方法、装置和搜索引擎，上述信息流推荐方法包括：根据用户的使用场景提取所述用户对应的场景维度；根据所述用户对应的场景维度挖掘所述用户的需求；查找与所述用户的需求匹配的资讯；将查找到的资讯推送给所述用户。本申请根据用户当前的使用场景提取上述用户对应的场景维度，挖掘用户在上述场景维度下的需求，进而查找与上述用户的需求匹配的资讯，推送给上述用户，从而可以使得推荐的内容与用户当前所处的或者将要发生的使用场景更加匹配，提高推荐效果，提高用户的点击率与用户体验。

Information flow recommendation method, device and search engine

The invention provides a flow of information recommendation method, device and search engine, including the flow of information recommendation method: according to the scene dimension using the scene to extract the user corresponding to a user; according to the scene of the mining dimension corresponding to a user in the user's search needs; and the user needs, will find information; the information to be pushed to the user. According to the application scenarios using the current user dimension scene extracting the corresponding users, mining user needs in the scene under the dimension, and then search and the needs of users, the information pushed to users, which can make the content to the user when the recommended before or will happen to use the scene more matching and improve the recommendation effect, improve the user's click rate and user experience.

【技术实现步骤摘要】
信息流推荐方法、装置和搜索引擎
本申请涉及互联网
，尤其涉及一种信息流推荐方法、装置和搜索引擎。
技术介绍
一般情况下，信息流推荐装置会根据资讯发布时间向用户推送资讯，并根据资讯评分、用户的历史浏览记录及历史搜索记录等特征对用户的推送序列进行调整，用户点击后可到达资讯落地页查看资讯详情。针对单个用户，现有的推荐序列仅能根据历史浏览记录和历史搜索记录调整推送序列，可提取的特征较少，推荐维度单薄，只能够按照用户的输入被动输出，无法主动挖掘出用户的潜在需求，很容易出现同质化的内容，用户体验较差。
技术实现思路
本申请的目的旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本申请的第一个目的在于提出一种信息流推荐方法。该方法根据用户当前的使用场景提取上述用户对应的场景维度，挖掘用户在上述场景维度下的需求，进而查找与上述用户的需求匹配的资讯，推送给上述用户，从而可以使得推荐的内容与用户当前所处的或者将要发生的使用场景更加匹配，提高推荐效果，提高用户的点击率与用户体验。本申请的第二个目的在于提出一种信息流推荐装置。本申请的第三个目的在于提出一种搜索引擎。本申请的第四个目的在于提出一种包含计算机可执行指令的存储介质。为了实现上述目的，本申请第一方面实施例的信息流推荐方法，包括：根据用户当前的使用场景提取所述用户对应的场景维度；根据所述用户对应的场景维度挖掘所述用户的需求；查找与所述用户的需求匹配的资讯；将查找到的资讯推送给所述用户。本申请实施例的信息流推荐方法，根据用户当前的使用场景提取上述用户对应的场景维度，然后根据上述用户对应的场景维度挖掘上述用户的需求，最后查找与上述用户的需求匹配的资讯，推送给上述用户，从而可以使得推荐的内容与用户当前所处的或者将要发生的使用场景更加匹配，提高推荐效果，提高用户的点击率与用户体验。为了实现上述目的，本申请第二方面实施例的信息流推荐装置，包括：提取模块，用于根据用户当前的使用场景提取所述用户对应的场景维度；挖掘模块，用于根据所述提取模块提取的所述用户对应的场景维度挖掘所述用户的需求；查找模块，用于查找与所述挖掘模块挖掘的所述用户的需求匹配的资讯；推送模块，用于将所述查找模块查找到的资讯推送给所述用户。本申请实施例的信息流推荐装置，提取模块根据用户当前的使用场景提取上述用户对应的场景维度，然后挖掘模块根据上述用户对应的场景维度挖掘上述用户的需求，最后查找模块查找与上述用户的需求匹配的资讯，由推送模块推送给上述用户，从而可以使得推荐的内容与用户当前所处的或者将要发生的使用场景更加匹配，提高推荐效果，提高用户的点击率与用户体验。为了实现上述目的，本申请第三方面实施例的搜索引擎，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时，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的方法。为了实现上述目的，本申请第四方面实施例提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如上所述的方法。本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。附图说明本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1为本申请信息流推荐方法一个实施例的流程图；图2为本申请信息流推荐方法另一个实施例的流程图；图3为本申请信息流推荐方法一个示例的示意图；图4为本申请信息流推荐方法另一个示例的示意图；图5为本申请信息流推荐方法再一个示例的示意图；图6为本申请信息流推荐方法再一个示例的示意图；图7为本申请信息流推荐方法再一个示例的示意图；图8为本申请信息流推荐方法再一个示例的示意图；图9为本申请信息流推荐方法再一个示例的示意图；图10为本申请信息流推荐方法再一个示例的示意图；图11为本申请信息流推荐方法再一个示例的示意图；图12为本申请信息流推荐方法再一个示例的示意图；图13为本申请信息流推荐方法再一个示例的示意图；图14为本申请信息流推荐方法再一个示例的示意图；图15为本申请信息流推荐方法再一个示例的示意图；图16为本申请信息流推荐装置一个实施例的结构示意图；图17为本申请信息流推荐装置另一个实施例的结构示意图；图18为本申请搜索引擎一个实施例的结构示意图。具体实施方式下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。相反，本申请的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。现有技术中采用的信息流推荐方法如下：步骤1，总体上是根据时间线(timeline)的方式下发信息，推荐序列由近到远，最近发布的资讯曝光的概率更大；步骤2，在步骤1的基础上对高评分(例如：浏览量大和/或点击率高等)的资源加大权重，比如1条资讯的浏览量有50万，虽然它是前天发布的，但也有可能是在推荐序列的靠前位置；步骤3，在步骤2的基础上，结合用户的历史浏览记录调整相应的权重，历史浏览记录包含阅读率、阅读时长和/或阅读完成率等，例如：某位用户经常浏览娱乐资讯，且浏览时间很长，阅读完成率高，则为上述用户优先推送娱乐资讯的概率更高，如果上述用户同时很少浏览政治资讯，阅读时长短，阅读完成率低，则减少为上述用户推送政治资讯。步骤4，在步骤3的基础上，结合用户的历史搜索记录调整相应的权重，历史搜索记录包括搜索的检索词(query)、搜索的频次、搜索时间和/或搜索时长等，例如：某位用户在近期一段时间内搜索过“健身”领域的相关的query，且搜索频率很高，浏览时间长，则为上述用户优先推送“健身”相关资讯的概率更高。步骤5，在步骤4的基础上，判断用户之间的相似度调整相应的权重，比如判断出来两位用户之间的相似度很高，则其中一位用户在某天大量浏览“angelababy”的相关资讯，则为另一位用户推送“angelababy”的相关资讯的概率更高。这点与上述步骤3和步骤4往往具有一定的重合度。现有的信息流推荐方法主要是融合了上述五个方面，赋予不同的权重和优先级综合而成的，主要存在以下2个问题：1、推荐序列可提取的特征维度过于单薄，针对单个用户的特征仅有历史浏览记录和历史搜索记录，是一种被动接受用户输入而输出的过程，这样很容易出现推荐内容过于同质化的问题。比如某个用户前一天浏览了较多的娱乐八卦资讯，则今天被推送大量娱乐八卦资讯的概率会很高，导致推荐序列的内容大都是一种类型的，用户可能看过几篇就失去兴趣；再比如，某个用户前一天由于求知欲望搜索了“亚当斯密”，并且浏览了一段时间，则今天被推送大量经济类资讯的概率会升高，而实际上用户的需求只是简要了解一下“亚当斯密”，并非对经济资讯真正感兴趣，从而导致推荐内容的点击率降低，推荐效率降低。2、推荐内容的可感知性差，用户无法知道自己为何被推荐了此条内容，比如用户在之前搜索过“麦克斯韦方程组”这个检索词，但只是匆匆了解，印象并不深刻，然后被推送了一条物理学相关的资讯，用户会感到迷惑，不清楚为何会接受到此类资讯，反而认为推荐的效果有误。为了解决本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种信息流推荐方法，其特征在于，包括：根据用户的使用场景提取所述用户对应的场景维度；根据所述用户对应的场景维度挖掘所述用户的需求；查找与所述用户的需求匹配的资讯；将查找到的资讯推送给所述用户。

【技术特征摘要】
1.一种信息流推荐方法，其特征在于，包括：根据用户的使用场景提取所述用户对应的场景维度；根据所述用户对应的场景维度挖掘所述用户的需求；查找与所述用户的需求匹配的资讯；将查找到的资讯推送给所述用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将查找到的资讯推送给所述用户之前，还包括：在查找到的与所述用户的需求匹配的资讯中添加推荐理由。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述用户的使用场景包括所述用户当前所处的使用场景或者将要发生的使用场景；所述用户的使用场景包括所述用户所处的外部属性；所述用户对应的场景维度包括时间维度、地理维度、环境维度和设备维度之一或组合。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述用户对应的场景维度包括时间维度；所述时间维度包括所述用户当前所处的时间点或时间段，或者特定事件的发生时间；所述根据所述用户对应的场景维度挖掘所述用户的需求包括：根据所述时间维度挖掘所述用户在所述时间维度的需求。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述用户对应的场景维度包括地理维度，所述地理维度包括所述用户的常驻地址、当前所处的具体位置、出行的目的地、所述用户关注的地方和所述用户的历史地址之一或组合；所述根据所述用户对应的场景维度挖掘所述用户的需求包括：根据所述地理维度挖掘所述用户在所述地理维度的需求。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述用户对应的场景维度包括环境维度；所述环境维度包括：所述用户当前所处的自然环境；所述根据所述用户对应的场景维度挖掘所述用户的需求包括：根据所述用户当前所处的自然环境挖掘所述用户在当前所处的自然环境下的需求。7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述用户对应的场景维度包括设备维度；所述设备维度包括：所述用户所使用的设备；所述根据所述用户对应的场景维度挖掘所述用户的需求包括：根据所述用户所使用的设备，或者所述用户所使用的设备和使用所述设备的时长，挖掘所述用户使用所述设备的需求。8.一种信息流推荐装置，其特征在于，包括：提取模块，用于根据用户的使用场景提取所述用户对应的场景维度；挖掘模块，用于根据所述提取模块提取的所述用户对应的场景维度挖掘所述用户的需求；查找模块，用于查找与所述挖掘模块挖掘的所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄际洲，王婵娟，林馨怡，李盈，
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