信息推薦方法、裝置和移動終端的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種信息推薦方法、裝置和移動終端，所述信息推薦方法，包括以下步驟：獲取用戶針對多個頁面的瀏覽行為記錄；對瀏覽行為記錄進行分析以分別獲取每個頁面對應的用戶喜好信息；根據(jù)每個頁面對應的用戶喜好信息，獲取每個頁面對應的頁面類別的用戶喜好信息；根據(jù)頁面類別的用戶喜好信息進行信息推薦。本發(fā)明實施例的信息推薦方法，有效提高了對用戶喜好信息的類別判斷的準確性，從而能夠更精準的為用戶推薦個性化信息。此外，獲取用戶喜好信息無需用戶設定的標記，用戶的使用體驗更加流暢自然。
【專利說明】信息推薦方法、裝置和移動終端

【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)【技術領域】，尤其涉及一種信息推薦方法、裝置和移動終端。

【背景技術】
[0002]隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的迅猛發(fā)展，個性化推薦已成為了人們網(wǎng)絡生活中不可或缺的網(wǎng)絡服務之一，也成為了互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品未來發(fā)展的一個重點。
[0003]目前，現(xiàn)有的個性化推薦方案主要為:1、用戶根據(jù)自身興趣設定喜歡或感興趣的類別，系統(tǒng)根據(jù)用戶設定的喜好或感興趣的類別獲取對應的推薦信息，并推薦給用戶。例如，以新聞推薦為例，如果用戶設定感興趣的新聞類別為時事熱點、體育等，系統(tǒng)可獲取對應的熱點新聞內(nèi)容、體育新聞內(nèi)容推薦給用戶。2、系統(tǒng)根據(jù)用戶對不同類別的信息標注的喜好標記分析出用戶喜歡或感興趣的類別，并獲取相應的推薦信息進行推薦。例如，信息展示頁面中具有用戶可點擊的支持或者不支持、喜歡或者不喜歡、收藏等按鈕，用戶在瀏覽時可通過對這些按鈕的點擊操作表明自己的喜好，從而系統(tǒng)可根據(jù)為用戶推薦喜歡的類型的信息。
[0004]但是上述方案存在的問題是，無論是用戶自己設定喜好或感興趣的類別，還是通過對瀏覽的頁面中的按鈕輸入自己對該頁面的態(tài)度，均依賴于用戶自身的操作，增加了用戶操作成本，并且由于一些用戶自行選擇標簽的時間及精力有限，或者鑒于個人隱私不愿意去設定喜好或感興趣的類別，此時只能根據(jù)大多數(shù)用戶的喜好來為特定用戶進行推薦，從而導致推薦結(jié)果的準確率降低，用戶體驗差。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關技術中的技術問題之一。為此，本發(fā)明第一方面的目的在于提出一種信息推薦方法，能夠提高對用戶喜好信息的類別判斷的準確性，更精準的為用戶推薦個性化信息，。
[0006]本發(fā)明的第二方面的目的在于提出一種信息推薦裝置。
[0007]本發(fā)明的第三方面的目的在于提出一種移動終端。
[0008]為達上述目的，根據(jù)本發(fā)明第一方面實施例提出了一種信息推薦方法，包括以下步驟:獲取用戶針對多個頁面的瀏覽行為記錄；對所述瀏覽行為記錄進行分析以分別獲取每個所述頁面對應的用戶喜好信息；根據(jù)每個所述頁面對應的用戶喜好信息，獲取每個所述頁面對應的頁面類別的用戶喜好信息；根據(jù)所述頁面類別的用戶喜好信息進行信息推薦。
[0009]本發(fā)明實施例的信息推薦方法，通過獲取用戶針對多個頁面的瀏覽行為記錄并進行分析以獲取每個頁面對應的用戶喜好信息，并根據(jù)每個頁面對應的用戶喜好信息獲取每個頁面對應的頁面類別的用戶喜好信息，從而根據(jù)頁面類別對應的用戶喜好信息進行信息推薦，有效提高了對用戶喜好信息的類別判斷的準確性，從而能夠更精準的為用戶推薦個性化信息。此外，獲取用戶喜好信息無需用戶設定的標記，用戶的使用體驗更加流暢自然。
[0010]本發(fā)明的第二方面的實施例提供了一種信息推薦裝置，包括:第一獲取模塊，用于獲取用戶針對多個頁面的瀏覽行為記錄；分析模塊，用于對所述瀏覽行為記錄進行分析以分別獲取每個所述頁面對應的用戶喜好信息；第二獲取模塊，用于根據(jù)每個所述頁面對應的用戶喜好信息，獲取每個所述頁面對應的頁面類別的用戶喜好信息；推薦模塊，用于根據(jù)所述頁面類別的用戶喜好信息進行信息推薦。
[0011]本發(fā)明實施例的裝置，通過獲取用戶針對多個頁面的瀏覽行為記錄并進行分析以獲取每個頁面對應的用戶喜好信息，并根據(jù)每個頁面對應的用戶喜好信息獲取每個頁面對應的頁面類別的用戶喜好信息，從而根據(jù)頁面類別對應的用戶喜好信息進行信息推薦，有效提高了對用戶喜好信息的類別判斷的準確性，從而能夠更精準的為用戶推薦個性化信息。此外，獲取用戶喜好信息無需用戶設定的標記，用戶的使用體驗更加流暢自然。
[0012]本發(fā)明的第三方面的實施例提供了一種移動終端，殼體、處理器、存儲器、電路板和電源電路，其中，所述電路板安置在所述殼體圍成的空間內(nèi)部，所述處理器和所述存儲器設置在所述電路板上；所述電源電路，用于為所述移動終端的各個電路或器件供電；所述存儲器用于存儲可執(zhí)行程序代碼；所述處理器通過讀取所述存儲器中存儲的可執(zhí)行程序代碼來運行與所述可執(zhí)行程序代碼對應的程序，以用于:獲取用戶針對多個頁面的瀏覽行為記錄；對所述瀏覽行為記錄進行分析以分別獲取每個所述頁面對應的用戶喜好信息；根據(jù)每個所述頁面對應的用戶喜好信息，獲取每個所述頁面對應的頁面類別的用戶喜好信息；根據(jù)所述頁面類別的用戶喜好信息進行信息推薦。
[0013]本發(fā)明實施例的移動終端，通過獲取用戶針對多個頁面的瀏覽行為記錄并進行分析以獲取每個頁面對應的用戶喜好信息，并根據(jù)每個頁面對應的用戶喜好信息獲取每個頁面對應的頁面類別的用戶喜好信息，從而根據(jù)頁面類別對應的用戶喜好信息進行信息推薦，有效提高了對用戶喜好信息的類別判斷的準確性，從而能夠更精準的為用戶推薦個性化信息。此外，獲取用戶喜好信息無需用戶設定的標記，用戶的使用體驗更加流暢自然。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0014]本發(fā)明的上述和/或附加的方面和優(yōu)點從結(jié)合下面附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中:
[0015]圖1為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的信息推薦方法的流程圖；
[0016]圖2為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的圖1所示信息推薦方法中S103的流程圖；
[0017]圖3為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的信息推薦裝置的結(jié)構示意圖；
[0018]圖4為根據(jù)本發(fā)明一個具體實施例的信息推薦裝置的結(jié)構示意圖。

【具體實施方式】
[0019]下面詳細描述本發(fā)明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。
[0020]下面參考附圖描述根據(jù)本發(fā)明實施例的信息推薦方法、裝置和移動終端。
[0021]圖1為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的信息推薦方法的流程圖。
[0022]如圖1所示，該信息推薦方法，包括:
[0023]S101，獲取用戶針對多個頁面的瀏覽行為記錄。
[0024]本發(fā)明實施例中，所述瀏覽行為記錄包括瀏覽頁面時的頁面停留時間和/或頁面下拉長度。
[0025]其中，頁面停留時間是指從頁面打開到退出頁面之間的時間。具體地，在用戶瀏覽頁面時，可通過計時器從頁面打開時開始計時，直到退出該頁面停止計時，并由此得到頁面停留時間。另外，在用戶瀏覽頁面的過程中，如果中途其他進程進入前臺運行(如在瀏覽頁面過程中有來電進入)，則計時器停止計時，并在該進程退出前臺運行時繼續(xù)計時。當然如果用戶退出瀏覽的頁面，例如，通過“返回”鍵或“Home”鍵返回其他頁面或者恢復到桌面，則計時器停止計時，如果用戶再次打開該頁面，則可繼續(xù)計時，因此，頁面停留時間可以為針對一個頁面的累計停留時間。從而，避免了因其他操作導致誤認為用戶已經(jīng)不會再瀏覽該頁面的可能，能夠更準確獲取用戶針對頁面的瀏覽行為記錄。
[0026]而頁面下拉長度是指在瀏覽頁面過程中向下拉動頁面對應的拉動距離，也可稱之為頁面瀏覽長度，即瀏覽頁面的過程中，通過向下拉動頁面進行頁面瀏覽時頁面被向下拉動的距離?？赏ㄟ^頁面滾動條的移動距離來獲取頁面下拉長度。例如，可在用戶進入頁面時記錄頁面滾動條的初始位置，用戶離開頁面時記錄頁面滾動條的位置，從而可通過這兩個位置得到頁面滾動條的移動距離即得到頁面下拉長度?？梢岳斫獾氖?，如果同一個頁面被分頁顯示，那么頁面下拉長度可根據(jù)瀏覽該頁面的頁數(shù)獲得，也可以結(jié)合瀏覽該頁面的頁數(shù)和頁面滾動條的移動距離獲得，本領域技術人員可以任意選擇。
[0027]經(jīng)過發(fā)明人的研究發(fā)現(xiàn)，頁面停留時間和頁面下拉長度可以用來體現(xiàn)用戶對這個頁面的喜好程度，例如，如果一個用戶進入一個頁面后掃了一眼立即離開，說明這個頁面對于用戶而言并沒有很大的吸引力，用戶并不喜歡這個頁面；或者，在一個用戶進入一個頁面進行瀏覽時沒有下拉這個頁面或者只向下拉動一點就離開這個頁面，也可說明這個頁面對于用戶而言并沒有很大的吸引力，用戶并不喜歡這個頁面。基于此，本發(fā)明實施例中，通過獲取用戶的頁面停留時間和/頁面下拉長度，來分析用戶對頁面的喜好程度，進而按照用戶對于不同頁面的喜好程度進行信息推薦。
[0028]本發(fā)明實施例中，每個頁面對應至少一種頁面類別。具體的，可根據(jù)頁面類型、頁面主題、頁面關鍵字等信息將頁面劃分給至少一個頁面類別。以新聞頁面為例，可分為熱點新聞、經(jīng)濟新聞、體育新聞、娛樂新聞等類別。一個頁面可以對應一個或多個頁面類別，例如，在奧運會期間發(fā)布的賽事新聞的新聞頁面，可對應熱點新聞和體育新聞兩個頁面類別。
[0029]S102，對瀏覽行為記錄進行分析以分別獲取每個頁面對應的用戶喜好信息。
[0030]其中，頁面對應的用戶喜好信息是指用戶是否喜歡該頁面或者對該頁面是否感興趣。
[0031]具體地，在本發(fā)明的一個實施例中，本步驟中，對瀏覽行為記錄中的頁面停留時間進行分析以分別獲取每個頁面對應的用戶喜好信息，包括:如果用戶針對頁面的頁面停留時間大于第一時間閾值，則判斷用戶喜歡頁面，或者，如果用戶針對頁面的頁面停留時間小于第二時間閾值，則判斷用戶不喜歡頁面。其中，第二時間閾值小于或等于第一時間閾值，第一時間閾值和第二時間閾值可根據(jù)一定數(shù)量的用戶的閱讀速度進行統(tǒng)計，并結(jié)合頁面中信息量預先設定，例如，第一時間閾值可設為10秒，第二時間閾值可設為3秒。本發(fā)明對于第一時間閾值和第二時間閾值如何設定并不限制。
[0032]在本發(fā)明的另一個實施例中，上述頁面包括內(nèi)容區(qū)域和評論區(qū)域，瀏覽行為記錄包括瀏覽頁面的內(nèi)容區(qū)域時的第一頁面下拉長度即針對內(nèi)容區(qū)域的頁面下拉長度和瀏覽頁面的評論區(qū)域時的第二頁面下拉長度即針對評論區(qū)域的頁面下拉長度，因此，本步驟中，如果第一頁面下拉長度占內(nèi)容區(qū)域長度的比例大于第一預設比例，則判斷用戶喜歡頁面。如果第二頁面下拉長度占評論區(qū)域長度的比例大于第二預設比例，則判斷用戶喜歡頁面。
[0033]其中，第一預設比例和第二預設比例為預先設定，第一預設比例與第二預設比例可以相等也可以不相等，例如，第二預設比例可小于或等于第一預設比例，本發(fā)明對于第一預設比例和第二預設比例如何設定不做限制。
[0034]在本發(fā)明的另一個實施例中，瀏覽行為記錄中除瀏覽頁面的內(nèi)容區(qū)域時的第一頁面下拉長度和瀏覽頁面的評論區(qū)域時的第二頁面下拉長度之外，還可包括瀏覽頁面的內(nèi)容區(qū)域的第一頁面下拉時間和瀏覽頁面的評論區(qū)域的第二頁面下拉時間，由此，還可根據(jù)第一頁面下拉時間和第二頁面下拉時間以及第一頁面下拉長度和第二頁面下拉長度獲取每個頁面對應的用戶喜好信息，具體地，對瀏覽行為記錄進行分析以分別獲取每個頁面對應的用戶喜好信息，包括:如果第一頁面下拉長度占內(nèi)容區(qū)域長度的比例大于第一預設比例，且第一頁面下拉時間大于第三時間閾值，則判斷用戶喜歡頁面；如果第二頁面下拉長度占評論區(qū)域長度的比例大于第二預設比例，且第二頁面下拉時間大于第四時間閾值，則判斷用戶喜歡頁面。同樣，本發(fā)明實施例對于第三時間閾值和第四時間閾值如何設定并不限制。
[0035]S103，根據(jù)每個頁面對應的用戶喜好信息獲取每個頁面對應的頁面類別的用戶喜好?目息。
[0036]其中，頁面類別對應的喜好信息是指用戶是否喜歡該頁面類別，或者對該頁面類別是否感興趣。
[0037]在本發(fā)明的一個實施例中，每個頁面可對應一個或多個頁面類別，而一個頁面類別可對應多個頁面，則如圖2所示，S103具體可包括:
[0038]S201，根據(jù)每個頁面對應的用戶喜好信息，篩選出頁面中對應于相同頁面類別的頁面的用戶喜好信息。
[0039]S202，根據(jù)篩選出的對應于相同頁面類別的頁面的用戶喜好信息，確定對應于相同頁面類別的頁面的用戶喜好信息中指示用戶喜歡的用戶喜好信息所占比例。
[0040]例如，在SlOl中共獲取50個頁面的瀏覽行為記錄，并在S102中獲取了這50個頁面的用戶喜好信息，這50個頁面中共有20個頁面對應體育這個類別，S201中，從S102中獲取的用戶喜好信息中，篩選出了對應體育類別的20個頁面的用戶喜好信息，S202中，確定了對應選出了對應體育類別的20個頁面的用戶喜好信息中指示用戶喜歡的用戶喜好信息在這20個用戶信號信息中所占比例，假設15個用戶喜好信息表明用戶喜歡，則比例為75%。
[0041]S203，如果比例大于第三預設比例，則判斷用戶喜歡該頁面類別。
[0042]進一步的，還可包括S204，如果比例小于第四預設比例，則判斷用戶不喜歡該頁面類別。
[0043]其中，第三預設比例和第四預設比例為預先設定的，第三預設比例與第四預設比例可以相同也可以不相同。本發(fā)明對于第三預設比例和第四預設比例如何設定不做限制。
[0044]S104，根據(jù)頁面類別的用戶喜好信息進行信息推薦。
[0045]在本發(fā)明的實施例中，具體地，可首先根據(jù)頁面類別的用戶喜好信息獲取用戶喜歡的至少一個頁面類別，然后根據(jù)用戶喜歡的至少一個頁面類別獲取待推薦信息，并將待推薦信息推薦給用戶。
[0046]舉例來說，如果用戶喜歡的頁面類別為體育、娛樂，則可獲取包含體育和/或娛樂內(nèi)容的信息或者與體育和/或娛樂相關的信息作為待推薦信息，推薦給用戶。
[0047]當然，對于每個頁面類別可進一步包括至少一個子類別，例如，體育可進一步包括足球、籃球、棒球、田徑等子類別，娛樂可包括明星、八卦、影視等子類別。對此，可通過上述方案獲取每個子類別的用戶喜好信息，并根據(jù)用戶喜歡的子類別獲取相應的待推薦信息，推薦給用戶。
[0048]本發(fā)明實施例的信息推薦方法，通過獲取用戶針對多個頁面的瀏覽行為記錄并進行分析以獲取每個頁面對應的用戶喜好信息，并根據(jù)每個頁面對應的用戶喜好信息獲取每個頁面對應的頁面類別的用戶喜好信息，從而根據(jù)頁面類別對應的用戶喜好信息進行信息推薦，提高了對用戶喜好信息的類別判斷的準確性，從而能夠更精準的為用戶推薦個性化信息。此外，獲取用戶喜好信息無需用戶設定的標記，用戶的使用體驗更加流暢自然。
[0049]為了實現(xiàn)上述實施例，本發(fā)明還提出一種信息推薦裝置。
[0050]圖3為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的信息推薦裝置的結(jié)構示意圖。
[0051]如圖3所示，該信息推薦裝置，包括:第一獲取模塊10、分析模塊20、第二獲取模塊30和推薦模塊40。
[0052]具體地，第一獲取模塊10用于獲取用戶針對多個頁面的瀏覽行為記錄，并分別獲取每個頁面對應的至少一個頁面類別。本發(fā)明實施例中，所述瀏覽行為記錄包括瀏覽頁面時的頁面停留時間和/或頁面下拉長度。本發(fā)明實施例中，每個頁面對應至少一種頁面類另IJ。具體的，可根據(jù)頁面類型、頁面主題、頁面關鍵字等信息將頁面劃分給至少一個頁面類另IJ。以新聞頁面為例，可分為熱點新聞、經(jīng)濟新聞、體育新聞、娛樂新聞等類別。一個頁面可以對應一個或多個頁面類別，例如，在奧運會期間發(fā)布的賽事新聞的新聞頁面，可對應熱點新聞和體育新聞兩個頁面類別。
[0053]頁面停留時間是指從頁面打開到退出頁面之間的時間。具體地,在用戶瀏覽頁面時，第一獲取模塊10可通過計時器從頁面打開時開始計時，直到退出該頁面停止計時，并由此得到頁面停留時間。另外，在用戶瀏覽頁面的過程中，如果中途其他進程進入前臺運行(如在瀏覽頁面過程中有來電進入)，則計時器停止計時，并在該進程退出前臺運行時繼續(xù)計時。當然如果用戶退出瀏覽的頁面，例如，通過“返回”鍵或“Home”鍵返回其他頁面或者恢復到桌面，則計時器停止計時，如果用戶再次打開該頁面，則可繼續(xù)計時，因此，頁面停留時間可以為針對一個頁面的累計停留時間。從而，避免了因其他操作導致誤認為用戶已經(jīng)不會再瀏覽該頁面的可能，能夠更準確獲取用戶針對頁面的瀏覽行為記錄。
[0054]而頁面下拉長度是指在瀏覽頁面過程中向下拉動頁面對應的拉動距離，也可稱之為頁面瀏覽長度，即瀏覽頁面的過程中，通過向下拉動頁面進行頁面瀏覽時頁面被向下拉動的距離。可通過頁面滾動條的移動距離來獲取頁面下拉長度。例如，可在用戶進入頁面時記錄頁面滾動條的初始位置，用戶離開頁面時記錄頁面滾動條的位置，從而可通過這兩個位置得到頁面滾動條的移動距離即得到頁面下拉長度?？梢岳斫獾氖牵绻粋€頁面被分頁顯示，那么頁面下拉長度可根據(jù)瀏覽該頁面的頁數(shù)獲得，也可以結(jié)合瀏覽該頁面的頁數(shù)和頁面滾動條的移動距離獲得，本領域技術人員可以任意選擇。
[0055]經(jīng)過發(fā)明人的研究發(fā)現(xiàn)，頁面停留時間和頁面下拉長度可以用來體現(xiàn)用戶對這個頁面的喜好程度，例如，如果一個用戶進入一個頁面后掃了一眼立即離開，說明這個頁面對于用戶而言并沒有很大的吸引力，用戶并不喜歡這個頁面；或者，在一個用戶進入一個頁面進行瀏覽時沒有下拉這個頁面或者只向下拉動一點就離開這個頁面，也可說明這個頁面對于用戶而言并沒有很大的吸引力，用戶并不喜歡這個頁面?；诖?，本發(fā)明實施例中，通過獲取用戶的頁面停留時間和/頁面下拉長度，來分析用戶對頁面的喜好程度，進而按照用戶對于不同頁面的喜好程度進行信息推薦。
[0056]分析模塊20用于對瀏覽行為記錄進行分析以分別獲取每個頁面對應的用戶喜好信息。其中，頁面對應的用戶喜好信息是指用戶是否喜歡該頁面或者對該頁面是否感興趣。
[0057]在本發(fā)明的一個實施例中，分析模塊20具體用于:在用戶針對頁面的頁面停留時間大于第一時間閾值時，判斷用戶喜歡頁面，或者，在用戶針對頁面的頁面停留時間小于第二時間閾值時，判斷用戶不喜歡頁面，其中，第二時間閾值小于或等于第一時間閾值。其中，第二時間閾值小于或等于第一時間閾值，第一時間閾值和第二時間閾值可根據(jù)一定數(shù)量的用戶的閱讀速度進行統(tǒng)計，并結(jié)合頁面中信息量預先設定，例如，第一時間閾值可設為10秒，第二時間閾值可設為3秒。本發(fā)明對于第一時間閾值和第二時間閾值如何設定并不限制。
[0058]在本發(fā)明的另一個實施例中，頁面包括內(nèi)容區(qū)域和評論區(qū)域，瀏覽行為記錄包括瀏覽頁面的內(nèi)容區(qū)域時的第一頁面下拉長度即針對內(nèi)容區(qū)域的頁面下拉長度和瀏覽頁面的評論區(qū)域時的第二頁面下拉長度即針對評論區(qū)域的頁面下拉長度，分析模塊20具體用于在第一頁面下拉長度占內(nèi)容區(qū)域長度的比例大于第一預設比例時，判斷用戶喜歡頁面，并在第二頁面下拉長度占評論區(qū)域長度的比例大于第二預設比例時，判斷用戶喜歡頁面。其中，第一預設比例和第二預設比例為預先設定，第一預設比例與第二預設比例可以相等也可以不相等，例如，第二預設比例可小于或等于第一預設比例，本發(fā)明對于第一預設比例和第二預設比例如何設定不做限制。
[0059]在本發(fā)明的另一個實施例中，瀏覽行為記錄中除包括瀏覽頁面的內(nèi)容區(qū)域時的第一頁面下拉長度和瀏覽頁面的評論區(qū)域時的第二頁面下拉長度之外，還可包括內(nèi)容區(qū)域?qū)牡谝豁撁嫦吕瓡r間和評論區(qū)域?qū)牡诙撁嫦吕瓡r間，由此，分析模塊20還可根據(jù)第一頁面下拉時間和第二頁面下拉時間以及第一頁面下拉長度和第二頁面下拉長度獲取每個頁面對應的用戶喜好信息，分析模塊20具體用于:在第一頁面下拉長度占內(nèi)容區(qū)域長度的比例大于第一預設比例，且第一頁面下拉時間大于第三時間閾值時，判斷用戶喜歡頁面，以及在第二頁面下拉長度占評論區(qū)域長度的比例大于第二預設比例，且第二頁面下拉時間大于第四時間閾值時，判斷用戶喜歡頁面。同樣，本發(fā)明實施例對于第三時間閾值和第四時間閾值如何設定并不限制。
[0060]第二獲取模塊30用于根據(jù)每個頁面對應的用戶喜好信息，獲取每個頁面對應的頁面類別的用戶喜好信息。其中，頁面類別對應的喜好信息是指用戶是否喜歡該頁面類別，或者對該頁面類別是否感興趣。
[0061]在本發(fā)明的一個實施例中，每個頁面可對應一個或多個頁面類別，而一個頁面類別可對應多個頁面，每個頁面類別對應多個頁面，如圖4所示，第二獲取模塊30可具體包括:篩選單元31、確定單元32和判斷單元33，其中:
[0062]篩選單元31用于根據(jù)每個頁面對應的用戶喜好信息，篩選出頁面中對應于相同頁面類別的頁面的用戶喜好信息；
[0063]確定單元32用于根據(jù)篩選出的對應于相同頁面類別的頁面的用戶喜好信息，確定對應于相同頁面類別的頁面的用戶喜好信息中指示用戶喜歡的用戶喜好信息所占比例；
[0064]例如，第一獲取模塊10共獲取50個頁面的瀏覽行為記錄，分析模塊20獲取了這50個頁面的用戶喜好信息，這50個頁面中共有20個頁面對應體育這個類別，篩選單元31從分析模塊20獲取的用戶喜好信息中，篩選出了對應體育類別的20個頁面的用戶喜好信息，確定單元32則可確定對應選出了對應體育類別的20個頁面的用戶喜好信息中指示用戶喜歡的用戶喜好信息在這20個用戶信號信息中所占比例，假設15個用戶喜好信息表明用戶喜歡，則比例為75%。
[0065]判斷單元33用于在比例大于第三預設比例時，判斷用戶喜歡該頁面類別，當然，也可在比例小于第四預設比例時，判斷用戶不喜歡該頁面類別。其中，第三預設比例和第四預設比例為預先設定的，第三預設比例與第四預設比例可以相同也可以不相同。本發(fā)明對于第三預設比例和第四預設比例如何設定不做限制。
[0066]推薦模塊40用于根據(jù)頁面類別的用戶喜好信息進行信息推薦。更具體地，推薦模塊40具體包括:獲取單元41和推薦單元42，其中:
[0067]獲取單元41用于根據(jù)頁面類別的用戶喜好信息獲取用戶喜歡的至少一個頁面類別；
[0068]推薦單元42用于根據(jù)用戶喜歡的至少一個頁面類別獲取待推薦信息，并將與至少一個頁面類別相關的待推薦信息推薦給用戶。
[0069]舉例來說，如果用戶喜歡的頁面類別為體育、娛樂，則可獲取包含體育和/或娛樂內(nèi)容的信息或者與體育和/或娛樂相關的信息作為待推薦信息，推薦給用戶。
[0070]當然，對于每個頁面類別可進一步包括至少一個子類別，例如，體育可進一步包括足球、籃球、棒球、田徑等子類別，娛樂可包括明星、八卦、影視等子類別。對此，可通過上述方案獲取每個子類別的用戶喜好信息，并根據(jù)用戶喜歡的子類別獲取相應的待推薦信息，推薦給用戶。
[0071]本發(fā)明實施例的信息推薦裝置，通過獲取用戶針對多個頁面的瀏覽行為記錄并進行分析以獲取每個頁面對應的用戶喜好信息，并根據(jù)每個頁面對應的用戶喜好信息獲取每個頁面對應的頁面類別的用戶喜好信息，從而根據(jù)頁面類別對應的用戶喜好信息進行信息推薦，提高了對用戶喜好信息的類別判斷的準確性，從而能夠更精準的為用戶推薦個性化信息。此外，獲取用戶喜好信息無需用戶設定的標記，用戶的使用體驗更加流暢自然。
[0072]為了實現(xiàn)上述實施例，本發(fā)明還提出一種移動終端。
[0073]本發(fā)明實施例的移動終端，包括:殼體、處理器、存儲器、電路板和電源電路，其中，電路板安置在殼體圍成的空間內(nèi)部，處理器和存儲器設置在電路板上；電源電路，用于為移動終端的各個電路或器件供電；存儲器用于存儲可執(zhí)行程序代碼；處理器通過讀取存儲器中存儲的可執(zhí)行程序代碼來運行與可執(zhí)行程序代碼對應的程序，以用于執(zhí)行:
[0074]S101’，獲取用戶針對多個頁面的瀏覽行為記錄，并分別獲取每個頁面對應的至少一個頁面類別。
[0075]本發(fā)明實施例中，所述瀏覽行為記錄包括瀏覽頁面時的頁面停留時間和/或頁面下拉長度。
[0076]其中，頁面停留時間是指從頁面打開到退出頁面之間的時間。具體地，在用戶瀏覽頁面時，可通過計時器從頁面打開時開始計時，直到退出該頁面停止計時，并由此得到頁面停留時間。另外，在用戶瀏覽頁面的過程中，如果中途其他進程進入前臺運行(如在瀏覽頁面過程中有來電進入)，則計時器停止計時，并在該進程退出前臺運行時繼續(xù)計時。當然如果用戶退出瀏覽的頁面，例如，通過“返回”鍵或“Home”鍵返回其他頁面或者恢復到桌面，則計時器停止計時，如果用戶再次打開該頁面，則可繼續(xù)計時，因此，頁面停留時間可以為針對一個頁面的累計停留時間。從而，避免了因其他操作導致誤認為用戶已經(jīng)不會再瀏覽該頁面的可能，能夠更準確獲取用戶針對頁面的瀏覽行為記錄。
[0077]而頁面下拉長度是指在瀏覽頁面過程中向下拉動頁面對應的拉動距離，也可稱之為頁面瀏覽長度，即瀏覽頁面的過程中，通過向下拉動頁面進行頁面瀏覽時頁面被向下拉動的距離?？赏ㄟ^頁面滾動條的移動距離來獲取頁面下拉長度。例如，可在用戶進入頁面時記錄頁面滾動條的初始位置，用戶離開頁面時記錄頁面滾動條的位置，從而可通過這兩個位置得到頁面滾動條的移動距離即得到頁面下拉長度。可以理解的是，如果同一個頁面被分頁顯示，那么頁面下拉長度可根據(jù)瀏覽該頁面的頁數(shù)獲得，也可以結(jié)合瀏覽該頁面的頁數(shù)和頁面滾動條的移動距離獲得，本領域技術人員可以任意選擇。
[0078]經(jīng)過發(fā)明人的研究發(fā)現(xiàn)，頁面停留時間和頁面下拉長度可以用來體現(xiàn)用戶對這個頁面的喜好程度，例如，如果一個用戶進入一個頁面后掃了一眼立即離開，說明這個頁面對于用戶而言并沒有很大的吸引力，用戶并不喜歡這個頁面；或者，在一個用戶進入一個頁面進行瀏覽時沒有下拉這個頁面或者只向下拉動一點就離開這個頁面，也可說明這個頁面對于用戶而言并沒有很大的吸引力，用戶并不喜歡這個頁面。基于此，本發(fā)明實施例中，通過獲取用戶的頁面停留時間和/頁面下拉長度，來分析用戶對頁面的喜好程度，進而按照用戶對于不同頁面的喜好程度進行信息推薦。
[0079]本發(fā)明實施例中，每個頁面對應至少一種頁面類別。具體的，可根據(jù)頁面類型、頁面主題、頁面關鍵字等信息將頁面劃分給至少一個頁面類別。以新聞頁面為例，可分為熱點新聞、經(jīng)濟新聞、體育新聞、娛樂新聞等類別。一個頁面可以對應一個或多個頁面類別，例如，在奧運會期間發(fā)布的賽事新聞的新聞頁面，可對應熱點新聞和體育新聞兩個頁面類別。
[0080]S102’，對瀏覽行為記錄進行分析以分別獲取每個頁面對應的用戶喜好信息。
[0081]其中，頁面對應的用戶喜好信息是指用戶是否喜歡該頁面或者對該頁面是否感興趣。
[0082]具體地，在本發(fā)明的一個實施例中，本步驟中，對瀏覽行為記錄中的頁面停留時間進行分析以分別獲取每個頁面對應的用戶喜好信息，包括:如果用戶針對頁面的頁面停留時間大于第一時間閾值，則判斷用戶喜歡頁面，或者，如果用戶針對頁面的頁面停留時間小于第二時間閾值，則判斷用戶不喜歡頁面，其中，第二時間閾值小于或等于第一時間閾值，第一時間閾值和第二時間閾值可根據(jù)一定數(shù)量的用戶的閱讀速度進行統(tǒng)計，并結(jié)合頁面中信息量預先設定，例如，第一時間閾值可設為10秒，第二時間閾值可設為3秒。本發(fā)明對于第一時間閾值和第二時間閾值如何設定并不限制。
[0083]在本發(fā)明的另一個實施例中，上述頁面包括內(nèi)容區(qū)域和評論區(qū)域，瀏覽行為記錄包括瀏覽頁面的內(nèi)容區(qū)域時的第一頁面下拉長度即針對內(nèi)容區(qū)域的頁面下拉長度和瀏覽頁面的評論區(qū)域時的第二頁面下拉長度即針對評論區(qū)域的頁面下拉長度，因此，本步驟中，S201’，如果第一頁面下拉長度占內(nèi)容區(qū)域長度的比例大于第一預設比例，則判斷用戶喜歡頁面。
[0084]S202’，如果第二頁面下拉長度占評論區(qū)域長度的比例大于第二預設比例，則判斷用戶喜歡頁面。
[0085]其中，第一預設比例和第二預設比例為預先設定，第一預設比例與第二預設比例可以相等也可以不相等，例如，第二預設比例可小于或等于第一預設比例，本發(fā)明對于第一預設比例和第二預設比例如何設定不做限制。
[0086]在本發(fā)明的另一個實施例中，瀏覽行為記錄中除瀏覽頁面的內(nèi)容區(qū)域時的第一頁面下拉長度和瀏覽頁面的評論區(qū)域時的第二頁面下拉長度之外，還可包括瀏覽頁面的內(nèi)容區(qū)域的第一頁面下拉時間和瀏覽頁面的評論區(qū)域的第二頁面下拉時間，由此，還可根據(jù)第一頁面下拉時間和第二頁面下拉時間以及第一頁面下拉長度和第二頁面下拉長度獲取每個頁面對應的用戶喜好信息，具體地，對瀏覽行為記錄進行分析以分別獲取每個頁面對應的用戶喜好信息，包括:如果第一頁面下拉長度占內(nèi)容區(qū)域長度的比例大于第一預設比例，且第一頁面下拉時間大于第三時間閾值，則判斷用戶喜歡頁面；如果第二頁面下拉長度占評論區(qū)域長度的比例大于第二預設比例，且第二頁面下拉時間大于第四時間閾值，則判斷用戶喜歡頁面。
[0087]S103’，根據(jù)每個頁面對應的用戶喜好信息獲取每個頁面對應的頁面類別的用戶喜好信息。
[0088]其中，頁面類別對應的喜好信息是指用戶是否喜歡該頁面類別，或者對該頁面類別是否感興趣。
[0089]在本發(fā)明的一個實施例中，每個頁面可對應一個或多個頁面類別，而一個頁面類別可對應多個頁面，則如圖3所示，S103具體可包括:
[0090]S301’，根據(jù)每個頁面對應的用戶喜好信息，篩選出頁面中對應于相同頁面類別的頁面的用戶喜好信息。
[0091]S302’，根據(jù)篩選出的對應于相同頁面類別的頁面的用戶喜好信息，確定對應于相同頁面類別的頁面的用戶喜好信息中指示用戶喜歡的用戶喜好信息所占比例。
[0092]例如，在S101’中共獲取50個頁面的瀏覽行為記錄，并在S102’中獲取了這50個頁面的用戶喜好信息，這50個頁面中共有20個頁面對應體育這個類別，S201’中，從S102’中獲取的用戶喜好信息中，篩選出了對應體育類別的20個頁面的用戶喜好信息，S202’中，確定了對應選出了對應體育類別的20個頁面的用戶喜好信息中指示用戶喜歡的用戶喜好信息在這20個用戶信號信息中所占比例，假設15個用戶喜好信息表明用戶喜歡，則比例為75%。
[0093]S303’，如果比例大于第三預設比例，則判斷用戶喜歡該頁面類別。
[0094]進一步的，還可包括S304’，如果比例小于第四預設比例，則判斷用戶不喜歡該頁面類別。
[0095]其中，第三預設比例和第四預設比例為預先設定的，第三預設比例與第四預設比例可以相同也可以不相同。本發(fā)明對于第三預設比例和第四預設比例如何設定不做限制。
[0096]S104’，根據(jù)頁面類別的用戶喜好信息進行信息推薦。
[0097]在本發(fā)明的實施例中，具體地，可首先根據(jù)頁面類別的用戶喜好信息獲取用戶喜歡的至少一個頁面類別，然后根據(jù)用戶喜歡的至少一個頁面類別獲取待推薦信息，并將待推薦信息推薦給用戶。
[0098]舉例來說，如果用戶喜歡的頁面類別為體育、娛樂，則可獲取包含體育和/或娛樂內(nèi)容的信息或者與體育和/或娛樂相關的信息作為待推薦信息，推薦給用戶。
[0099]當然，對于每個頁面類別可進一步包括至少一個子類別，例如，體育可進一步包括足球、籃球、棒球、田徑等子類別，娛樂可包括明星、八卦、影視等子類別。對此，可通過上述方案獲取每個子類別的用戶喜好信息，并根據(jù)用戶喜歡的子類別獲取相應的待推薦信息，推薦給用戶。
[0100]本發(fā)明實施例的移動終端，通過獲取用戶針對多個頁面的瀏覽行為記錄并進行分析以獲取每個頁面對應的用戶喜好信息，并根據(jù)每個頁面對應的用戶喜好信息獲取每個頁面對應的頁面類別的用戶喜好信息，從而根據(jù)頁面類別對應的用戶喜好信息進行信息推薦，提高了對用戶喜好信息的類別判斷的準確性，從而能夠更精準的為用戶推薦個性化信息。此外，獲取用戶喜好信息無需用戶設定的標記，用戶的使用體驗更加流暢自然。
[0101]在本發(fā)明的描述中，需要理解的是，術語“中心”、“縱向”、“橫向”、“長度”、“寬度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“豎直”、“水平”、“頂”、“底” “內(nèi)”、“外”、“順時針”、“逆時針”、“軸向”、“徑向”、“周向”等指示的方位或位置關系為基于附圖所示的方位或位置關系，僅是為了便于描述本發(fā)明和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構造和操作，因此不能理解為對本發(fā)明的限制。
[0102]此外，術語“第一”、“第二”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性或者隱含指明所指示的技術特征的數(shù)量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隱含地包括至少一個該特征。在本發(fā)明的描述中，“多個”的含義是兩個或兩個以上，例如兩個，三個等，除非另有明確具體的限定。
[0103]在本發(fā)明中，除非另有明確的規(guī)定和限定，術語“安裝”、“相連”、“連接”、“固定”等術語應做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接，或成一體；可以是機械連接，也可以是電連接；可以是直接相連，也可以通過中間媒介間接相連，可以是兩個元件內(nèi)部的連通或兩個元件的相互作用關系，除非另有明確的限定。對于本領域的普通技術人員而言，可以根據(jù)具體情況理解上述術語在本發(fā)明中的具體含義。
[0104]在本發(fā)明中，除非另有明確的規(guī)定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接觸，或第一和第二特征通過中間媒介間接接觸。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或僅僅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或僅僅表示第一特征水平高度小于第二特征。
[0105]在本說明書的描述中，參考術語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實施例或示例描述的具體特征、結(jié)構、材料或者特點包含于本發(fā)明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術語的示意性表述不必須針對的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構、材料或者特點可以在任一個或多個實施例或示例中以合適的方式結(jié)合。此外，在不相互矛盾的情況下，本領域的技術人員可以將本說明書中描述的不同實施例或示例以及不同實施例或示例的特征進行結(jié)合和組合。
[0106]盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發(fā)明的限制，本領域的普通技術人員在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對上述實施例進行變化、修改、替換和變型。
【權利要求】
1.一種信息推薦方法，其特征在于，包括以下步驟: 獲取用戶針對多個頁面的瀏覽行為記錄； 對所述瀏覽行為記錄進行分析以分別獲取每個所述頁面對應的用戶喜好信息； 根據(jù)每個所述頁面對應的用戶喜好信息，獲取每個所述頁面對應的頁面類別的用戶喜好息; 根據(jù)所述頁面類別的用戶喜好信息進行信息推薦。
2.如權利要求1所述的信息推薦方法，其特征在于，所述瀏覽行為記錄包括瀏覽頁面時的頁面停留時間和/或頁面下拉長度。
3.如權利要求2所述的信息推薦方法，其特征在于， 所述對所述瀏覽行為記錄進行分析以分別獲取每個所述頁面對應的用戶喜好信息，包括: 如果所述用戶針對所述頁面的頁面停留時間大于第一時間閾值，則判斷所述用戶喜歡所述頁面； 或者， 如果所述用戶針對所述頁面的頁面停留時間小于第二時間閾值，則判斷所述用戶不喜歡所述頁面，其中，所述第二時間閾值小于或等于所述第一時間閾值。
4.如權利要求2所述的信息推薦方法，其特征在于， 所述頁面包括內(nèi)容區(qū)域和評論區(qū)域； 所述瀏覽行為記錄包括瀏覽所述頁面的內(nèi)容區(qū)域時的第一頁面下拉長度和瀏覽所述頁面的評論區(qū)域時的第二頁面下拉長度； 所述對所述瀏覽行為記錄進行分析以分別獲取每個所述頁面對應的用戶喜好信息，包括: 如果所述第一頁面下拉長度占所述內(nèi)容區(qū)域長度的比例大于第一預設比例，則判斷所述用戶喜歡所述頁面； 如果所述第二頁面下拉長度占所述評論區(qū)域長度的比例大于第二預設比例，則判斷所述用戶喜歡所述頁面。
5.如權利要求2所述的信息推薦方法，其特征在于， 所述頁面包括內(nèi)容區(qū)域和評論區(qū)域； 所述瀏覽行為記錄包括瀏覽所述頁面的內(nèi)容區(qū)域時的第一頁面下拉長度和瀏覽所述頁面的評論區(qū)域時的第二頁面下拉長度，還包括瀏覽所述頁面的內(nèi)容區(qū)域的第一頁面下拉時間和瀏覽所述頁面的評論區(qū)域的第二頁面下拉時間； 所述對所述瀏覽行為記錄進行分析以分別獲取每個所述頁面對應的用戶喜好信息，包括: 如果所述第一頁面下拉長度占所述內(nèi)容區(qū)域長度的比例大于所述第一預設比例，且所述第一頁面下拉時間大于第三時間閾值，則判斷所述用戶喜歡所述頁面； 如果所述第二頁面下拉長度占所述評論區(qū)域的長度比例大于所述第二預設比例，且所述第二頁面下拉時間大于第四時間閾值，則判斷所述用戶喜歡所述頁面。
6.如權利要求1-5任一項所述的信息推薦方法,其特征在于， 所述根據(jù)每個所述頁面對應的用戶喜好信息，獲取每個所述頁面對應的頁面類別的用戶喜好信息，包括: 根據(jù)每個所述頁面對應的用戶喜好信息，篩選出所述頁面中對應于相同頁面類別的頁面的用戶喜好信息； 根據(jù)所述篩選出的對應于相同頁面類別的頁面的用戶喜好信息，確定所述對應于相同頁面類別的頁面的用戶喜好信息中指示用戶喜歡的用戶喜好信息所占比例； 如果所述比例大于第三預設比例，則判斷所述用戶喜歡該頁面類別。
7.如權利要求1-6任一項所述的信息推薦方法，其特征在于，所述根據(jù)所述頁面類別的用戶喜好信息進行信息推薦，包括: 根據(jù)所述頁面類別的用戶喜好信息獲取用戶喜歡的至少一個頁面類別； 根據(jù)所述用戶喜歡的至少一個頁面類別獲取與所述至少一個頁面類別相關的待推薦信息，并將所述待推薦信息推薦給所述用戶。
8.一種信息推薦裝置，其特征在于，包括: 第一獲取模塊，用于獲取用戶針對多個頁面的瀏覽行為記錄； 分析模塊，用于對所述瀏覽行為記錄進行分析以分別獲取每個所述頁面對應的用戶喜好息; 第二獲取模塊，用于根據(jù)每個所述頁面對應的用戶喜好信息，獲取每個所述頁面對應的頁面類別的用戶喜好信息； 推薦模塊，用于根據(jù)所述頁面類別的用戶喜好信息進行信息推薦。
9.如權利要求7所述的信息推薦裝置，其特征在于，所述瀏覽行為記錄包括瀏覽頁面時的頁面停留時間和/或頁面下拉長度。
10.如權利要求9所述的信息推薦裝置，其特征在于，所述分析模塊具體用于: 在所述用戶針對所述頁面的頁面停留時間大于第一時間閾值時，判斷所述用戶喜歡所述頁面，或者，在所述用戶針對所述頁面的頁面停留時間小于第二時間閾值時，判斷所述用戶不喜歡所述頁面，其中，所述第二時間閾值小于或等于所述第一時間閾值。
11.如權利要求9所述的信息推薦裝置，其特征在于， 所述頁面包括內(nèi)容區(qū)域和評論區(qū)域； 所述瀏覽行為記錄包括瀏覽所述頁面的內(nèi)容區(qū)域時的第一頁面下拉長度和瀏覽所述頁面的評論區(qū)域時的第二頁面下拉長度； 所述分析模塊具體用于在所述第一頁面下拉長度占所述內(nèi)容區(qū)域長度的比例大于第一預設比例時，判斷所述用戶喜歡所述頁面，并在所述第二頁面下拉長度占所述評論區(qū)域長度的比例大于第二預設比例時，判斷所述用戶喜歡所述頁面。
12.如權利要求9所述的信息推薦裝置，其特征在于， 所述頁面包括內(nèi)容區(qū)域和評論區(qū)域； 所述瀏覽行為記錄包括瀏覽所述頁面的內(nèi)容區(qū)域時的第一頁面下拉長度和瀏覽所述頁面的評論區(qū)域時的第二頁面下拉長度，還包括瀏覽所述頁面的內(nèi)容區(qū)域的第一頁面下拉時間和瀏覽所述頁面的評論區(qū)域的第二頁面下拉時間； 所述分析模塊具體用于:在所述第一頁面下拉長度占所述內(nèi)容區(qū)域長度的比例大于所述第一預設比例，且所述第一頁面下拉時間大于第三時間閾值時，判斷所述用戶喜歡所述頁面，以及在所述第二頁面下拉長度占所述評論區(qū)域長度的比例大于所述第二預設比例，且所述第二頁面下拉時間大于第四時間閾值時，判斷所述用戶喜歡所述頁面。
13.如權利要求8-12任一項所述的信息推薦裝置，其特征在于，所述第二獲取模塊具體包括: 篩選單元，用于根據(jù)每個所述頁面對應的用戶喜好信息，篩選出所述頁面中對應于相同頁面類別的頁面的用戶喜好信息； 確定單元，用于根據(jù)所述篩選出的對應于相同頁面類別的頁面的用戶喜好信息，確定所述對應于相同頁面類別的頁面的用戶喜好信息中指示用戶喜歡的用戶喜好信息所占比例； 判斷單元，用于在所述比例大于第三預設比例時，判斷所述用戶喜歡該頁面類別。
14.如權利要求8-13任一項所述的信息推薦裝置，其特征在于，所述推薦模塊具體包括: 獲取單元，用于根據(jù)所述頁面類別的用戶喜好信息獲取用戶喜歡的至少一個頁面類別； 推薦單元，用于根據(jù)所述用戶喜歡的至少一個頁面類別獲取與所述至少一個頁面類別相關的待推薦信息，并將所述待推薦信息推薦給所述用戶。
15.一種移動終端，其特征在于，包括:殼體、處理器、存儲器、電路板和電源電路，其中， 所述電路板安置在所述殼體圍成的空間內(nèi)部，所述處理器和所述存儲器設置在所述電路板上； 所述電源電路，用于為所述移動終端的各個電路或器件供電； 所述存儲器用于存儲可執(zhí)行程序代碼； 所述處理器通過讀取所述存儲器中存儲的可執(zhí)行程序代碼來運行與所述可執(zhí)行程序代碼對應的程序，以用于: 獲取用戶針對多個頁面的瀏覽行為記錄； 對所述瀏覽行為記錄進行分析以分別獲取每個所述頁面對應的用戶喜好信息； 根據(jù)每個所述頁面對應的用戶喜好信息，獲取每個所述頁面對應的頁面類別的用戶喜好息; 根據(jù)所述頁面類別的用戶喜好信息進行信息推薦。
【文檔編號】G06F17/30GK104182516SQ201410416158
【公開日】2014年12月3日 申請日期:2014年8月21日 優(yōu)先權日:2014年8月21日
【發(fā)明者】趙晨, 于振北 申請人:北京金山安全軟件有限公司