本發(fā)明涉及軟件技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種網(wǎng)頁廣告的推薦方法，以及一種網(wǎng)頁廣告的推薦裝置。

背景技術(shù)：

在網(wǎng)頁廣告投放策略中，根據(jù)用戶的歷史搜索行為挖掘各個(gè)用戶的興趣愛好，進(jìn)一步根據(jù)用戶的興趣愛好進(jìn)行廣告推薦。

傳統(tǒng)的離線數(shù)據(jù)挖掘需要收集到用戶的全量歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。歷史行為指導(dǎo)廣告投放雖然比隨機(jī)投放有一定的效果提升，但由于用戶行為是具有時(shí)效性的，針對(duì)歷史行為分析用戶興趣可能已經(jīng)過時(shí)，并非用戶當(dāng)前關(guān)注的興趣，從而會(huì)影響廣告的點(diǎn)擊率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

鑒于上述問題，提出了本發(fā)明以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的網(wǎng)頁廣告的推薦方法，以及一種網(wǎng)頁廣告的推薦裝置。

依據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種網(wǎng)頁廣告的推薦方法，包括：

實(shí)時(shí)獲取記錄用戶對(duì)第一網(wǎng)頁訪問行為的用戶行為數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別；

按照預(yù)測(cè)的所述當(dāng)前信息類別，更新記錄的所述用戶訪問的歷史信息類別；

接收網(wǎng)頁服務(wù)器在所述用戶訪問第二網(wǎng)頁時(shí)推薦網(wǎng)頁廣告的請(qǐng)求；

選擇所述用戶的至少一個(gè)歷史信息類別并反饋至所述網(wǎng)頁服務(wù)器，以供所述網(wǎng)頁服務(wù)器調(diào)取匹配于所選擇的歷史信息類別的網(wǎng)頁廣告在所述第二網(wǎng)頁中進(jìn)行推薦。

可選地，所述實(shí)時(shí)獲取記錄用戶對(duì)第一網(wǎng)頁訪問行為的用戶行為數(shù)據(jù)包括：

實(shí)時(shí)監(jiān)控并獲取監(jiān)控服務(wù)器記錄的所述用戶行為數(shù)據(jù)。

可選地，在所述實(shí)時(shí)獲取記錄用戶對(duì)第一網(wǎng)頁訪問行為的用戶行為數(shù)據(jù)之后，所述方法還包括：

將所述用戶行為數(shù)據(jù)緩存至第一緩存中間件；

從所述第一緩存中間件中提取第一預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的所述用戶行為數(shù)據(jù)。

可選地，所述根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別包括：

從所述用戶行為數(shù)據(jù)中提取所述用戶在所述第一網(wǎng)頁輸入的查詢關(guān)鍵詞；

將提取的查詢關(guān)鍵詞輸入預(yù)置的分類預(yù)測(cè)模型；

獲得所述分類預(yù)測(cè)模型根據(jù)所述查詢關(guān)鍵詞預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值。

可選地，在所述根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別之后，所述方法還包括：

將所述預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別和對(duì)應(yīng)的當(dāng)前類別權(quán)重值，緩存至第二緩存中間件；

從所述第二緩存中間件中提取第二預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的所述當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值。

可選地，所述按照預(yù)測(cè)的所述當(dāng)前信息類別，更新記錄的所述用戶訪問的歷史信息類別包括：

按照預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值，將同一信息類別下的當(dāng)前類別權(quán)重值和歷史類別權(quán)重值進(jìn)行合并，得到合并后的所述歷史信息類別和所述歷史類別權(quán)重值。

可選地，所述方法還包括：

按照所述歷史信息類別的時(shí)間信息，對(duì)記錄的所述歷史類別權(quán)重值進(jìn)行衰減計(jì)算，并更新所述歷史類別權(quán)重值。

可選地，所述按照預(yù)測(cè)的所述當(dāng)前信息類別，更新記錄的所述用戶訪問的歷史信息類別包括：

按照預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán) 重值，將同一信息類別下的當(dāng)前類別權(quán)重值和歷史類別權(quán)重值進(jìn)行合并；

按照所述歷史信息類別的時(shí)間信息，對(duì)合并后的歷史類別權(quán)重值進(jìn)行衰減計(jì)算，得到衰減后的所述歷史類別權(quán)重值。

可選地，所述方法還包括：

按照對(duì)應(yīng)的時(shí)間信息以及所述歷史類別權(quán)重值清理所述歷史信息類別。

可選地，在所述根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別之后，所述方法還包括：

將對(duì)應(yīng)一次訪問行為的不同種類的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，將一個(gè)用戶行為數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前信息類別與關(guān)聯(lián)的另一個(gè)用戶行為數(shù)據(jù)訪問的目標(biāo)網(wǎng)頁廣告進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

可選地，在所述接收網(wǎng)頁服務(wù)器在所述用戶訪問第二網(wǎng)頁時(shí)推薦網(wǎng)頁廣告的請(qǐng)求之后，所述方法還包括：

選擇所述用戶的至少一個(gè)歷史信息類別關(guān)聯(lián)的目標(biāo)網(wǎng)頁廣告反饋至所述網(wǎng)頁服務(wù)器，以供所述網(wǎng)頁服務(wù)器在所述第二網(wǎng)頁中推薦所述目標(biāo)網(wǎng)頁廣告。

依據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，提供了一種網(wǎng)頁廣告的推薦裝置，其中，包括：

用戶行為數(shù)據(jù)獲取模塊，用于實(shí)時(shí)獲取記錄用戶對(duì)第一網(wǎng)頁訪問行為的用戶行為數(shù)據(jù)；

當(dāng)前信息類別預(yù)測(cè)模塊，用于根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別；

歷史信息類別更新模塊，用于按照預(yù)測(cè)的所述當(dāng)前信息類別，更新記錄的所述用戶訪問的歷史信息類別；

請(qǐng)求接收模塊，用于接收網(wǎng)頁服務(wù)器在所述用戶訪問第二網(wǎng)頁時(shí)推薦網(wǎng)頁廣告的請(qǐng)求；

歷史信息類別選擇模塊，用于選擇所述用戶的至少一個(gè)歷史信息類別并反饋至所述網(wǎng)頁服務(wù)器，以供所述網(wǎng)頁服務(wù)器調(diào)取匹配于所選擇的歷史信息類別的網(wǎng)頁廣告在所述第二網(wǎng)頁中進(jìn)行推薦。

可選地，所述用戶行為數(shù)據(jù)獲取模塊，具體用于實(shí)時(shí)監(jiān)控并獲取監(jiān)控服務(wù)器記錄的所述用戶行為數(shù)據(jù)。

可選地，在所述用戶行為數(shù)據(jù)獲取模塊之后，所述裝置還包括：

第一緩存模塊，用于將所述用戶行為數(shù)據(jù)緩存至第一緩存中間件；

用戶行為數(shù)據(jù)提取模塊，用于從所述第一緩存中間件中提取第一預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的所述用戶行為數(shù)據(jù)。

可選地，所述當(dāng)前信息類別預(yù)測(cè)模塊包括：

查詢關(guān)鍵詞提取子模塊，用于從所述用戶行為數(shù)據(jù)中提取所述用戶在所述第一網(wǎng)頁輸入的查詢關(guān)鍵詞；

關(guān)鍵詞預(yù)置子模塊，用于將提取的查詢關(guān)鍵詞輸入預(yù)置的分類預(yù)測(cè)模型；

數(shù)據(jù)獲得子模塊，用于獲得所述分類預(yù)測(cè)模型根據(jù)所述查詢關(guān)鍵詞預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值。

可選地，在所述當(dāng)前信息類別預(yù)測(cè)模塊之后，所述裝置還包括：

第二緩存模塊，用于將所述預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別和對(duì)應(yīng)的當(dāng)前類別權(quán)重值，緩存至第二緩存中間件；

數(shù)據(jù)提取子模塊，用于從所述第二緩存中間件中提取第二預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的所述當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值。

可選地，所述歷史信息類別更新模塊，具體用于按照預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值，將同一信息類別下的當(dāng)前類別權(quán)重值和歷史類別權(quán)重值進(jìn)行合并，得到合并后的所述歷史信息類別和所述歷史類別權(quán)重值。

可選地，所述裝置還包括：

類別權(quán)重值衰減計(jì)算模塊，用于按照所述歷史信息類別的時(shí)間信息，對(duì)記錄的所述歷史類別權(quán)重值進(jìn)行衰減計(jì)算，并更新所述歷史類別權(quán)重值。

可選地，所述歷史信息類別更新模塊包括：

用戶行為合并關(guān)聯(lián)子模塊，相同用戶的同時(shí)間窗口內(nèi)的行為，合并時(shí)間策略，將不同行為源的相同用戶的行為進(jìn)行關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)。

權(quán)重值合并子模塊，用于按照預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值，將同一信息類別下的當(dāng)前類別權(quán)重值和歷史類別權(quán)重值進(jìn)行合并；

類別權(quán)重值衰減統(tǒng)計(jì)子模塊，用于按照所述歷史信息類別的時(shí)間信息，對(duì)合并后的歷史類別權(quán)重值進(jìn)行衰減計(jì)算，得到衰減后的所述歷史類別權(quán)重值。

可選地，所述裝置還包括：

歷史信息類別清理模塊，用于按照對(duì)應(yīng)的時(shí)間信息以及所述歷史類別權(quán)重值清理所述歷史信息類別。

可選地，所述裝置還包括：

數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模塊，用于在所述根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別之后，將對(duì)應(yīng)一次訪問行為的不同種類的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，將一個(gè)用戶行為數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前信息類別與關(guān)聯(lián)的另一個(gè)用戶行為數(shù)據(jù)訪問的目標(biāo)網(wǎng)頁廣告進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

可選地，所述裝置還包括：

廣告推薦模塊，用于在所述接收網(wǎng)頁服務(wù)器在所述用戶訪問第二網(wǎng)頁時(shí)推薦網(wǎng)頁廣告的請(qǐng)求之后，選擇所述用戶的至少一個(gè)歷史信息類別關(guān)聯(lián)的目標(biāo)網(wǎng)頁廣告反饋至所述網(wǎng)頁服務(wù)器，以供所述網(wǎng)頁服務(wù)器在所述第二網(wǎng)頁中推薦所述目標(biāo)網(wǎng)頁廣告。

依據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，實(shí)時(shí)獲取記錄用戶對(duì)第一網(wǎng)頁訪問行為的用戶行為數(shù)據(jù)，根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別，按照預(yù)測(cè)的所述當(dāng)前信息類別，更新記錄的所述用戶訪問的歷史信息類別，并根據(jù)更新后的歷史信息類別對(duì)在所述第一網(wǎng)頁之后訪問的第二網(wǎng)頁進(jìn)行廣告推薦，通過上述機(jī)制，根據(jù)最新產(chǎn)生的用戶行為數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)更新記錄的歷史信息類別，從而可以根據(jù)實(shí)時(shí)更新的歷史信息類別對(duì)用戶的下一訪問廣告行為進(jìn)行廣告推薦，實(shí)時(shí)更新的歷史信息類別可以更好地標(biāo)識(shí)用戶當(dāng)前行為，可以推薦與用戶當(dāng)前行為更為相關(guān)的廣告，從而可以提高推薦的廣告的點(diǎn)擊率。

此外，可以對(duì)記錄的歷史行為數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，可以保證在資源允許的情況下，記錄的歷史行為數(shù)據(jù)為針對(duì)用戶的最新的和最有效的數(shù)據(jù)，從而保證所推薦廣告的點(diǎn)擊率。

上述說明僅是本發(fā)明技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術(shù)手段，而可依照說明書的內(nèi)容予以實(shí)施，并且為了讓本發(fā)明的上述和其它目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更明顯易懂，以下特舉本發(fā)明的具體實(shí)施方式。

附圖說明

通過閱讀下文優(yōu)選實(shí)施方式的詳細(xì)描述，各種其他的優(yōu)點(diǎn)和益處對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將變得清楚明了。附圖僅用于示出優(yōu)選實(shí)施方式的目的，而并不認(rèn)為是對(duì)本發(fā)明的限制。而且在整個(gè)附圖中，用相同的參考符號(hào)表示相同的部件。在附圖中：

圖1示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例1的網(wǎng)頁廣告的推薦方法的流程圖；

圖2示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例2的網(wǎng)頁廣告的推薦方法的流程圖；

圖3示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例3的網(wǎng)頁廣告的推薦方法的流程圖；

圖4示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例1的網(wǎng)頁廣告的推薦裝置的結(jié)構(gòu)框圖；

圖5示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例2的網(wǎng)頁廣告的推薦裝置的結(jié)構(gòu)框圖；

圖6示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例3的網(wǎng)頁廣告的推薦裝置的結(jié)構(gòu)框圖。

具體實(shí)施方式

下面將參照附圖更詳細(xì)地描述本公開的示例性實(shí)施例。雖然附圖中顯示了本公開的示例性實(shí)施例，然而應(yīng)當(dāng)理解，可以以各種形式實(shí)現(xiàn)本公開而不應(yīng)被這里闡述的實(shí)施例所限制。相反，提供這些實(shí)施例是為了能夠更透徹地理解本公開，并且能夠?qū)⒈竟_的范圍完整的傳達(dá)給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。

實(shí)施例1

參考圖1，示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例1的網(wǎng)頁廣告的推薦方法的流程圖，該方法具體可以包括以下步驟：

步驟101、實(shí)時(shí)獲取記錄用戶對(duì)第一網(wǎng)頁訪問行為的用戶行為數(shù)據(jù)。

所述第一網(wǎng)頁訪問行為可以包括用戶在第一網(wǎng)頁輸入關(guān)鍵詞的行為、用戶在第一網(wǎng)頁點(diǎn)擊相關(guān)鏈接的行為和其它任意可適用的行為。以搜索查詢行為為例，所述用戶行為數(shù)據(jù)包括用戶行為的動(dòng)作類型、在第一網(wǎng)頁輸入的關(guān)鍵詞、在第一網(wǎng)頁點(diǎn)擊相關(guān)鏈接的連接地址、訪問行為發(fā)生的時(shí)間信息等信息。不同用戶的網(wǎng)頁訪問行為可以通過所處終端的IP地址、網(wǎng)頁客戶端的標(biāo)識(shí)符、用戶登錄信息或其它任意可標(biāo)識(shí)用戶的信息。

在具體實(shí)現(xiàn)中，實(shí)時(shí)監(jiān)控用戶在第一網(wǎng)頁的訪問請(qǐng)求操作，調(diào)取所述訪問請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的日志，從調(diào)取的所述日志中提取所述用戶的用戶行為數(shù)據(jù)。

步驟102、根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別。

所述當(dāng)前信息類別為針對(duì)所述用戶的當(dāng)前訪問請(qǐng)求操作的信息類別。

對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，挖掘分析的方式主要可以包括分詞、分類和標(biāo)簽等。通過挖掘分析，預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別。

在具體實(shí)現(xiàn)中，可以對(duì)一個(gè)或多個(gè)用戶行為數(shù)據(jù)并發(fā)處理，獲得針對(duì)不同訪問請(qǐng)求操作的多個(gè)用戶行為數(shù)據(jù)的當(dāng)前信息類別。

步驟103、按照預(yù)測(cè)的所述當(dāng)前信息類別，更新記錄的所述用戶訪問的歷史信息類別。

本發(fā)明實(shí)施中，依據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)中記錄的發(fā)生訪問請(qǐng)求的IP地址、終端或搜索客戶端的標(biāo)識(shí)符或程序登錄名，確定當(dāng)前訪問操作行為對(duì)應(yīng)的具體用戶。依據(jù)步驟102預(yù)測(cè)得到的一個(gè)或多個(gè)當(dāng)前信息類別，對(duì)記錄的針對(duì)確定的所述用戶的歷史信息類別進(jìn)行更新處理，可以根據(jù)更新后的歷史信息類別對(duì)在所述第一網(wǎng)頁之后訪問的第二網(wǎng)頁進(jìn)行廣告推薦。

在具體實(shí)現(xiàn)中，對(duì)記錄的歷史信息類別的更新處理可以采用單條處理的方式。

步驟104、接收網(wǎng)頁服務(wù)器在所述用戶訪問第二網(wǎng)頁時(shí)推薦網(wǎng)頁廣告的請(qǐng)求。

第二網(wǎng)頁可以是用戶訪問第一網(wǎng)頁之后進(jìn)一步訪問的網(wǎng)頁，第一網(wǎng)頁與 第二網(wǎng)頁可以是同一個(gè)網(wǎng)站的網(wǎng)頁也可以是不同網(wǎng)站的網(wǎng)頁，例如，從第一網(wǎng)頁、該網(wǎng)站或是其他網(wǎng)站的網(wǎng)頁的某個(gè)鏈接訪問第二網(wǎng)頁；在秒級(jí)別的延遲下面，第一網(wǎng)頁于第二網(wǎng)頁也可能是同一個(gè)網(wǎng)頁。

用戶通過網(wǎng)頁客戶端訪問第二網(wǎng)頁時(shí)，由網(wǎng)頁客戶端向網(wǎng)頁服務(wù)器發(fā)送獲取第二網(wǎng)頁的網(wǎng)頁源文件的請(qǐng)求，網(wǎng)頁服務(wù)器需要在第二網(wǎng)頁中針對(duì)該用戶推薦網(wǎng)頁廣告，本申請(qǐng)由網(wǎng)頁服務(wù)器向執(zhí)行本申請(qǐng)方案的一端發(fā)送推薦網(wǎng)頁廣告的請(qǐng)求。

步驟105、選擇所述用戶的至少一個(gè)歷史信息類別并反饋至所述網(wǎng)頁服務(wù)器，以供所述網(wǎng)頁服務(wù)器調(diào)取匹配于所選擇的歷史信息類別的網(wǎng)頁廣告在所述第二網(wǎng)頁中進(jìn)行推薦。

本申請(qǐng)對(duì)用戶訪問第一網(wǎng)頁時(shí)記錄的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以此實(shí)時(shí)更新改用戶的歷史信息類別，進(jìn)一步，在接收到用戶訪問第二網(wǎng)頁時(shí)網(wǎng)頁服務(wù)器發(fā)送的網(wǎng)頁廣告推薦請(qǐng)求后，從實(shí)時(shí)更新的歷史信息類別中選擇至少一個(gè)歷史信息類別反饋給網(wǎng)頁服務(wù)器。

具體而言，根據(jù)接收訪問第一網(wǎng)頁時(shí)更新的歷史信息類別和對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值，可以提取符合預(yù)設(shè)范圍的(例如大于某個(gè)閾值)歷史信息類別作為推薦信息類別，也可以提取類別權(quán)重值分布在多個(gè)預(yù)設(shè)范圍的歷史信息類別作為推薦信息類別，還可以按照其他設(shè)定的規(guī)則提取，此處不做限制。

網(wǎng)頁服務(wù)器在接收到反饋的歷史信息類別后，在預(yù)置的廣告數(shù)據(jù)庫中調(diào)取該歷史信息類別匹配的廣告，其中，廣告與歷史信息類別的匹配方式可以根據(jù)實(shí)際需求設(shè)定，可以預(yù)先針對(duì)各種廣告進(jìn)行分類，直接選擇屬于歷史信息類別的廣告作為推薦廣告。具體從廣告數(shù)據(jù)庫中提取的可以是廣告的內(nèi)容數(shù)據(jù)(例如圖片、視頻、文字等實(shí)際展示的內(nèi)容)，也可以是廣告存儲(chǔ)地址，也可以是廣告的其他標(biāo)識(shí)信息，提取的信息插入到第二網(wǎng)頁的網(wǎng)頁源文件中，發(fā)送至客戶端以展示第二網(wǎng)頁?？蛻舳烁鶕?jù)網(wǎng)頁源文件渲染第二網(wǎng)頁時(shí)，根據(jù)廣告內(nèi)容數(shù)據(jù)直接渲染廣告，或是根據(jù)廣告的存儲(chǔ)地址或是標(biāo)識(shí)信息提取廣告內(nèi)容數(shù)據(jù)后進(jìn)一步渲染。

優(yōu)選地，本申請(qǐng)步驟101中實(shí)時(shí)獲取用戶行為數(shù)據(jù)的步驟可以由scribe 日志收集系統(tǒng)執(zhí)行，應(yīng)用于本申請(qǐng)，可以從各種日志源上收集日志，存儲(chǔ)到一個(gè)中央存儲(chǔ)系統(tǒng)(例如分布式文件系統(tǒng)等)上，以便于進(jìn)行集中統(tǒng)計(jì)分析處理。并且可以為日志的“分布式收集，統(tǒng)一處理”提供一個(gè)可擴(kuò)展的、高容錯(cuò)的方案，當(dāng)中央存儲(chǔ)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)或者機(jī)器出現(xiàn)故障時(shí)，將日志轉(zhuǎn)存到本地或者另一個(gè)位置，當(dāng)中央存儲(chǔ)系統(tǒng)恢復(fù)后，可以將轉(zhuǎn)存的日志重新傳輸給中央存儲(chǔ)系統(tǒng)。

優(yōu)選地，本申請(qǐng)步驟102中解析用戶行為數(shù)據(jù)的步驟可以由strom實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)執(zhí)行。具體的，可以預(yù)先設(shè)計(jì)一個(gè)用于實(shí)時(shí)計(jì)算的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，然后將拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)提交給服務(wù)器集群，由服務(wù)器集群中主控節(jié)點(diǎn)分發(fā)代碼，將任務(wù)分配給其他工作節(jié)點(diǎn)執(zhí)行。一個(gè)拓?fù)渲邪╯pout(數(shù)據(jù)源)和bolt(數(shù)據(jù)操作)兩種不同功能的服務(wù)器，其中spout發(fā)送消息，負(fù)責(zé)將待處理的用戶行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)流以tuple元組的形式發(fā)送出去；而bolt則負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)換這些數(shù)據(jù)流，在bolt中完成分析、過濾等操作，bolt自身也可以隨機(jī)將數(shù)據(jù)流發(fā)送給其他bolt，其中，每條信息的處理都可以得到保證，如果某次處理失敗會(huì)從數(shù)據(jù)源重新讀取并處理，并且在執(zhí)行中出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，也會(huì)由storm重新分配任務(wù)。

通過上述架構(gòu)，strom可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的、分布式以及高容錯(cuò)的計(jì)算，應(yīng)用于本申請(qǐng)，可以處理源源不斷獲取的用戶行為數(shù)據(jù)處理，并將處理結(jié)果寫入到相應(yīng)存儲(chǔ)中。

依據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，實(shí)時(shí)獲取記錄用戶對(duì)第一網(wǎng)頁訪問行為的用戶行為數(shù)據(jù)，根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別，按照預(yù)測(cè)的所述當(dāng)前信息類別，更新記錄的所述用戶訪問的歷史信息類別，并根據(jù)更新后的歷史信息類別對(duì)在所述第一網(wǎng)頁之后訪問的第二網(wǎng)頁進(jìn)行廣告推薦，通過上述機(jī)制，根據(jù)最新產(chǎn)生的用戶行為數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)更新記錄的歷史信息類別，從而可以根據(jù)實(shí)時(shí)更新的歷史信息類別對(duì)用戶的下一訪問廣告行為進(jìn)行廣告推薦，實(shí)時(shí)更新的歷史信息類別可以更好地標(biāo)識(shí)用戶當(dāng)前行為，可以推薦與用戶當(dāng)前行為更為相關(guān)的廣告，從而可以提高推薦的廣告的點(diǎn)擊率。

此外，可以對(duì)記錄的歷史行為數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，可以保證在資源允許的情況下，記錄的歷史行為數(shù)據(jù)為針對(duì)用戶的最新的和最有效的數(shù)據(jù)，從而保證所推薦廣告的點(diǎn)擊率。

優(yōu)選地，在所述根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別之后，所述方法還可以包括：

將對(duì)應(yīng)一次訪問行為的不同種類的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，將一個(gè)用戶行為數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前信息類別與關(guān)聯(lián)的另一個(gè)用戶行為數(shù)據(jù)訪問的目標(biāo)網(wǎng)頁廣告進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

依據(jù)本發(fā)明實(shí)施例可以在接收到用戶行為數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)不同種類的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記，例如觸發(fā)搜索的行為數(shù)據(jù)、訪問網(wǎng)頁的行為數(shù)據(jù)、點(diǎn)擊廣告的行為數(shù)據(jù)等。

針對(duì)同一用戶，不同種類的行為數(shù)據(jù)可能在一次訪問過程中先后發(fā)生，可以將先后發(fā)生的不同的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，例如，用戶先觸發(fā)搜索，產(chǎn)生觸發(fā)搜索的行為數(shù)據(jù)，進(jìn)一步在生成的搜索結(jié)果網(wǎng)頁中點(diǎn)擊某個(gè)網(wǎng)頁廣告，產(chǎn)生點(diǎn)擊廣告的行為數(shù)據(jù)，則可以將觸發(fā)搜索的行為數(shù)據(jù)與點(diǎn)擊廣告的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)時(shí)，可以將在同一個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)發(fā)生的行為進(jìn)行關(guān)聯(lián)，例如，5分鐘的時(shí)間窗口內(nèi)發(fā)生的行為可以關(guān)聯(lián)。

對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)后，進(jìn)一步提取對(duì)應(yīng)訪問目標(biāo)網(wǎng)頁廣告的用戶行為數(shù)據(jù)，將其他用戶行為數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前信息類別與該用戶行為數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)訪問的目標(biāo)網(wǎng)頁廣告進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

相應(yīng)的，在所述接收網(wǎng)頁服務(wù)器在所述用戶訪問第二網(wǎng)頁時(shí)推薦網(wǎng)頁廣告的請(qǐng)求之后，所述方法還可以包括：

選擇所述用戶的至少一個(gè)歷史信息類別關(guān)聯(lián)的目標(biāo)網(wǎng)頁廣告反饋至所述網(wǎng)頁服務(wù)器，以供所述網(wǎng)頁服務(wù)器在所述第二網(wǎng)頁中推薦所述目標(biāo)網(wǎng)頁廣告。

通過步驟211可以直接獲取到與某個(gè)信息類別關(guān)聯(lián)訪問的廣告數(shù)據(jù)，進(jìn)而可以直接根據(jù)用戶針對(duì)某個(gè)信息類別將用戶訪問過的廣告數(shù)據(jù)推薦給用 戶，或是將該目標(biāo)廣告數(shù)據(jù)所屬分類中的其他廣告數(shù)據(jù)推薦給用戶，相比于查找數(shù)據(jù)該信息類別的廣告的方式，可以根據(jù)用戶實(shí)際行為推薦的網(wǎng)頁廣告，可以提高推薦廣告的點(diǎn)擊率。

實(shí)施例2

參考圖2，示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例2的網(wǎng)頁廣告的推薦方法的流程圖，該方法具體可以包括以下步驟：

步驟201、實(shí)時(shí)監(jiān)控并獲取監(jiān)控服務(wù)器記錄的所述用戶行為數(shù)據(jù)。

步驟202、將所述用戶行為數(shù)據(jù)緩存至第一緩存中間件。

所述第一緩存中間件可以是一種存儲(chǔ)設(shè)備，用于存儲(chǔ)獲取的用戶行為數(shù)據(jù)。

為了保證獲取用戶行為數(shù)據(jù)的速度以及處理用戶行為數(shù)據(jù)的速度的協(xié)調(diào)，將獲取的用戶行為數(shù)據(jù)在所述第一緩存中間件中進(jìn)行緩沖，可以有效防止用戶行為數(shù)據(jù)過快獲取和用戶行為數(shù)據(jù)過慢處理中的至少一種導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失或數(shù)據(jù)堵塞，保證了數(shù)據(jù)處理過程的正常進(jìn)行。

步驟203、從所述第一緩存中間件中提取第一預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的所述用戶行為數(shù)據(jù)。

所述第一預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行設(shè)置。本發(fā)明實(shí)施例中，可以從所述第一緩存中間件中，采用單條提取用戶行為數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行用戶行為數(shù)據(jù)提取。

步驟204、從所述用戶行為數(shù)據(jù)中提取所述用戶在所述第一網(wǎng)頁輸入的查詢關(guān)鍵詞。

當(dāng)所述第一網(wǎng)頁訪問行為為用戶在第一網(wǎng)頁輸入關(guān)鍵詞的行為時(shí)，對(duì)應(yīng)的用戶行為數(shù)據(jù)包括輸入的關(guān)鍵詞，從所述用戶行為數(shù)據(jù)中提取所述用戶在所述第一網(wǎng)頁輸入的查詢關(guān)鍵詞。

步驟205、將提取的查詢關(guān)鍵詞輸入預(yù)置的分類預(yù)測(cè)模型。

所述分類預(yù)測(cè)模型用于預(yù)測(cè)輸入的關(guān)鍵信息的信息類別和對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值。

本發(fā)明實(shí)施例中，在所述分類預(yù)測(cè)模型中輸入關(guān)鍵詞后，預(yù)測(cè)所述關(guān)鍵詞的信息類別和對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值。

步驟206、獲得所述分類預(yù)測(cè)模型根據(jù)所述查詢關(guān)鍵詞預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值。

本發(fā)明實(shí)施例中，當(dāng)在分類預(yù)測(cè)模型中輸入一關(guān)鍵詞時(shí)，可能會(huì)預(yù)測(cè)出一個(gè)或多個(gè)信息類別，每個(gè)信息類別有對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值。例如，輸入的關(guān)鍵信息為“北京”，預(yù)測(cè)得到的信息類別可能是城市、中國(guó)首都和奧運(yùn)會(huì)舉辦地三種，其中，城市類別對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值可能為1，中國(guó)首都類別對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值可能為2，奧運(yùn)會(huì)舉辦地對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值可能為3。本發(fā)明在此僅進(jìn)行舉例，并不做限制。

此外，可以將獲得的當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值存儲(chǔ)為特定的數(shù)據(jù)格式，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)傳輸。

步驟207、將所述預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別和對(duì)應(yīng)的當(dāng)前類別權(quán)重值，緩存至第二緩存中間件。

所述第二緩存中間件也可以是一種存儲(chǔ)設(shè)備，用于緩存步驟206獲得的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值。避免了數(shù)據(jù)擁堵的現(xiàn)象，保證了數(shù)據(jù)處理過程的正常進(jìn)行。

步驟208、從所述第二緩存中間件中提取第二預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的所述當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值。

可以將從所述第二緩存中間件中提取的所述當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值存儲(chǔ)至服務(wù)機(jī)房，導(dǎo)入在線實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫。其中，所述第二預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行設(shè)置。需要說明的是，從所述第二緩存中間件中提取的數(shù)據(jù)還可以包括時(shí)間信息，所述時(shí)間信息可以為時(shí)間戳信息。

本發(fā)明實(shí)施例中，可以從所述第二緩存中間件中，采用單條提取所述當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)提取，具體可以采用兩級(jí)隊(duì)列架構(gòu)模式，將從根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的當(dāng)前信息類別和從第二緩存中間件中提取的當(dāng)前信息類別分組接收，合并增量更新到外部存儲(chǔ)，即采用進(jìn)程模型加線程模型相結(jié)合的方式寫入多機(jī)房中。

步驟209、按照預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值，將同一信息類別下的當(dāng)前類別權(quán)重值和歷史類別權(quán)重值進(jìn)行合并，得到合并后的所述歷史信息類別和所述歷史類別權(quán)重值。

本發(fā)明實(shí)施例中，依據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)中記錄的發(fā)生訪問請(qǐng)求的IP地址、終端或搜索客戶端的標(biāo)識(shí)符或程序登錄名，確定當(dāng)前訪問操作行為對(duì)應(yīng)的具體用戶。比較當(dāng)前信息類別和歷史信息類別，當(dāng)歷史信息類別包含當(dāng)前信息類別時(shí)，針對(duì)同一信息類別的類別權(quán)重值進(jìn)行更新，將同一信息類別的額類別權(quán)重值進(jìn)行合并；當(dāng)歷史信息類別不包含當(dāng)前信息類別時(shí)，在記錄的數(shù)據(jù)中添加一新的信息類別，并記錄對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值，得到合并后的所述歷史信息類別和所述歷史類別權(quán)重值。

步驟210、按照所述歷史信息類別的時(shí)間信息，對(duì)記錄的所述歷史類別權(quán)重值進(jìn)行衰減計(jì)算，并更新所述歷史類別權(quán)重值。

根據(jù)用戶行為處理量等其它實(shí)際情況，可以按一定的時(shí)間間隔，即一定的頻率，定期對(duì)記錄的歷史類別權(quán)重值進(jìn)行衰減計(jì)算，更新所述歷史類別權(quán)重值。例如，針對(duì)某段時(shí)間，當(dāng)處理的用戶行為數(shù)據(jù)的數(shù)量較大時(shí)，可以把時(shí)間間隔設(shè)為4個(gè)小時(shí)，相當(dāng)于1天執(zhí)行6次衰減計(jì)算；當(dāng)處理的用戶行為數(shù)據(jù)的數(shù)量較小時(shí)，可以把時(shí)間間隔設(shè)為1個(gè)小時(shí)，相當(dāng)于1天執(zhí)行1次衰減計(jì)算。本發(fā)明在此并不做限制，凡是適用于本發(fā)明的可實(shí)施的實(shí)施方式均可行。

在具體實(shí)現(xiàn)中，在對(duì)同一信息類別的前類別權(quán)重值和歷史類別權(quán)重值進(jìn)行合并后，對(duì)歷史類別權(quán)重值進(jìn)行衰減計(jì)算。在具體實(shí)現(xiàn)中，可以預(yù)設(shè)一衰減系數(shù)，在衰減計(jì)算過程中，衰減系數(shù)始終為一定值，可以利用下面的權(quán)重值衰減計(jì)算公式計(jì)算衰減后的類別權(quán)重值：

W＝(W₁+CW₀)

其中，W₀為歷史類別權(quán)重值，W₁為當(dāng)前類別權(quán)重值，C為與時(shí)間因素有關(guān)的衰減系數(shù)，也是最終的衰減系數(shù)，通過使得最實(shí)時(shí)的行為權(quán)重更高，保證行為權(quán)重的時(shí)間效應(yīng)，W為衰減計(jì)算后的歷史類別權(quán)重值。

步驟211、接收網(wǎng)頁服務(wù)器在所述用戶訪問第二網(wǎng)頁時(shí)推薦網(wǎng)頁廣告的 請(qǐng)求。

步驟212、選擇所述用戶的至少一個(gè)歷史信息類別并反饋至所述網(wǎng)頁服務(wù)器，以供所述網(wǎng)頁服務(wù)器調(diào)取匹配于所選擇的歷史信息類別的網(wǎng)頁廣告在所述第二網(wǎng)頁中進(jìn)行推薦。

步驟213、按照對(duì)應(yīng)的時(shí)間信息以及所述歷史類別權(quán)重值清理所述歷史信息類別。

上述衰減策略實(shí)現(xiàn)了清理一定時(shí)間窗口之外的數(shù)據(jù)，為了保證在資源允許的情況下，記錄的歷史行為數(shù)據(jù)為針對(duì)用戶的最新的和最有效的數(shù)據(jù)，可以對(duì)記錄的歷史行為數(shù)據(jù)進(jìn)行清理。

在具體實(shí)現(xiàn)中，可以定期清理的方式清理所述歷史信息類別，也可以在每次更新歷史類別權(quán)重值時(shí)，清理所述歷史信息類別。本發(fā)明在此僅是進(jìn)行舉例，并不做限制。

可以對(duì)預(yù)先設(shè)定的一定時(shí)間窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，清理策略可以根據(jù)實(shí)際需求設(shè)置，本申請(qǐng)實(shí)施例中，可以按照時(shí)間信息對(duì)歷史信息類別進(jìn)行清理，例如，清理時(shí)間信息為一定時(shí)間窗口內(nèi)的歷史信息類別，清理歷史類別權(quán)重符合預(yù)設(shè)范圍的歷史類別信息(例如小于某個(gè)閾值)，還可以進(jìn)一步查找其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)中針對(duì)該歷史類別信息記錄的與商業(yè)價(jià)值相關(guān)的信息，對(duì)商業(yè)價(jià)值較低的歷史類別信息進(jìn)行清理。例如歷史類別信息的廣告點(diǎn)擊率，如娛樂類的廣告點(diǎn)擊率低于時(shí)尚類的廣告點(diǎn)擊率，則可以對(duì)點(diǎn)擊率較小的歷史類別信息進(jìn)行清理。上述清理的方式可以擇一執(zhí)行也可以多個(gè)結(jié)合執(zhí)行。

需要說明的是，對(duì)于離線處理而言，用戶數(shù)據(jù)的處理過程是最核心的部分，但在實(shí)時(shí)處理中，用戶數(shù)據(jù)的收集，處理，以及輸出都成為整個(gè)流程關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。每個(gè)環(huán)節(jié)都需要考慮全面。本發(fā)明的實(shí)施例應(yīng)用在商業(yè)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)DMP的用戶行為數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)接入的項(xiàng)目時(shí)。用戶行為數(shù)據(jù)由原來一天的延遲縮短為秒級(jí)別的延遲。

依據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，實(shí)時(shí)獲取記錄用戶對(duì)第一網(wǎng)頁訪問行為的用戶行為數(shù)據(jù)，根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別，按照預(yù)測(cè)的所述當(dāng)前信息類別，更新記錄的所述用戶訪問的歷史信息類 別，并根據(jù)更新后的歷史信息類別對(duì)在所述第一網(wǎng)頁之后訪問的第二網(wǎng)頁進(jìn)行廣告推薦，通過上述機(jī)制，根據(jù)最新產(chǎn)生的用戶行為數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)更新記錄的歷史信息類別，從而可以根據(jù)實(shí)時(shí)更新的歷史信息類別對(duì)用戶的下一訪問廣告行為進(jìn)行廣告推薦，實(shí)時(shí)更新的歷史信息類別可以更好地標(biāo)識(shí)用戶當(dāng)前行為，可以推薦與用戶當(dāng)前行為更為相關(guān)的廣告，從而可以提高推薦的廣告的點(diǎn)擊率。

此外，可以對(duì)記錄的歷史行為數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，可以保證在資源允許的情況下，記錄的歷史行為數(shù)據(jù)為針對(duì)用戶的最新的和最有效的數(shù)據(jù)，從而保證所推薦廣告的點(diǎn)擊率。

實(shí)施例3

參考圖3，示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例3的網(wǎng)頁廣告的推薦方法的流程圖，該方法具體可以包括以下步驟：

步驟301、實(shí)時(shí)監(jiān)控并獲取監(jiān)控服務(wù)器記錄的所述用戶行為數(shù)據(jù)。

步驟302、將所述用戶行為數(shù)據(jù)緩存至第一緩存中間件。

步驟303、從所述第一緩存中間件中提取第一預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的所述用戶行為數(shù)據(jù)。

步驟304、從所述用戶行為數(shù)據(jù)中提取所述用戶在所述第一網(wǎng)頁輸入的查詢關(guān)鍵詞。

步驟305、將提取的查詢關(guān)鍵詞輸入預(yù)置的分類預(yù)測(cè)模型。

步驟306、獲得所述分類預(yù)測(cè)模型根據(jù)所述查詢關(guān)鍵詞預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值。

步驟307、將所述預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別和對(duì)應(yīng)的當(dāng)前類別權(quán)重值，緩存至第二緩存中間件。

步驟308、從所述第二緩存中間件中提取第二預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的所述當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值。

步驟309、按照預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值，將同一信息類別下的當(dāng)前類別權(quán)重值和歷史類別權(quán)重值進(jìn)行 合并。

步驟310、按照所述歷史信息類別的時(shí)間信息，對(duì)合并后的歷史類別權(quán)重值進(jìn)行衰減計(jì)算，得到衰減后的所述歷史類別權(quán)重值。

本發(fā)明實(shí)施例中，可以在對(duì)同一信息類別的前類別權(quán)重值和歷史歷史類別權(quán)重值進(jìn)行合并的同時(shí)，對(duì)合并的類別權(quán)重值進(jìn)行衰減計(jì)算。在具體實(shí)現(xiàn)中，可以預(yù)設(shè)一衰減系數(shù)，在衰減計(jì)算過程中，衰減系數(shù)始終為一定值，可以利用下面的權(quán)重值衰減計(jì)算公式計(jì)算衰減后的類別權(quán)重值：

其中，W₀＇為t₀時(shí)刻的歷史類別權(quán)重值，W₁＇為t₁時(shí)刻的當(dāng)前類別權(quán)重值，α＇為衰減系數(shù)，與時(shí)間因素有關(guān)的衰減系數(shù)，可以保證行為權(quán)重的時(shí)間效應(yīng)，最實(shí)時(shí)的行為權(quán)重更高，W＇為衰減計(jì)算后的歷史類別權(quán)重值。

步驟311、清理記錄的所述歷史類別權(quán)重值小于預(yù)設(shè)閾值的所述歷史信息類別。

步驟312、接收網(wǎng)頁服務(wù)器在所述用戶訪問第二網(wǎng)頁時(shí)推薦網(wǎng)頁廣告的請(qǐng)求。

步驟313、選擇所述用戶的至少一個(gè)歷史信息類別并反饋至所述網(wǎng)頁服務(wù)器，以供所述網(wǎng)頁服務(wù)器調(diào)取匹配于所選擇的歷史信息類別的網(wǎng)頁廣告在所述第二網(wǎng)頁中進(jìn)行推薦。

依據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，實(shí)時(shí)獲取記錄用戶對(duì)第一網(wǎng)頁訪問行為的用戶行為數(shù)據(jù)，根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別，按照預(yù)測(cè)的所述當(dāng)前信息類別，更新記錄的所述用戶訪問的歷史信息類別，并根據(jù)更新后的歷史信息類別對(duì)在所述第一網(wǎng)頁之后訪問的第二網(wǎng)頁進(jìn)行廣告推薦，通過上述機(jī)制，根據(jù)最新產(chǎn)生的用戶行為數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)更新記錄的歷史信息類別，從而可以根據(jù)實(shí)時(shí)更新的歷史信息類別對(duì)用戶的下一訪問廣告行為進(jìn)行廣告推薦，實(shí)時(shí)更新的歷史信息類別可以更好地標(biāo)識(shí)用戶當(dāng)前行為，可以推薦與用戶當(dāng)前行為更為相關(guān)的廣告，從而可以提高推薦的廣告的點(diǎn)擊率。

此外，可以對(duì)記錄的歷史行為數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，可以保證在資源允許的情 況下，記錄的歷史行為數(shù)據(jù)為針對(duì)用戶的最新的和最有效的數(shù)據(jù)，從而保證所推薦廣告的點(diǎn)擊率。

實(shí)施例4

參考圖4，示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例1的網(wǎng)頁廣告的推薦裝置的結(jié)構(gòu)框圖，具體可以包括：

用戶行為數(shù)據(jù)獲取模塊401，用于實(shí)時(shí)獲取記錄用戶對(duì)第一網(wǎng)頁訪問行為的用戶行為數(shù)據(jù)。

當(dāng)前信息類別預(yù)測(cè)模塊402，用于根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別。

歷史信息類別更新模塊403，用于按照預(yù)測(cè)的所述當(dāng)前信息類別，更新記錄的所述用戶訪問的歷史信息類別。

請(qǐng)求接收模塊404，用于接收網(wǎng)頁服務(wù)器在所述用戶訪問第二網(wǎng)頁時(shí)推薦網(wǎng)頁廣告的請(qǐng)求；

歷史信息類別選擇模塊405，用于選擇所述用戶的至少一個(gè)歷史信息類別并反饋至所述網(wǎng)頁服務(wù)器，以供所述網(wǎng)頁服務(wù)器調(diào)取匹配于所選擇的歷史信息類別的網(wǎng)頁廣告在所述第二網(wǎng)頁中進(jìn)行推薦。

優(yōu)選地，所述裝置還可以包括：

數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模塊，用于在所述根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別之后，將對(duì)應(yīng)一次訪問行為的不同種類的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，將一個(gè)用戶行為數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前信息類別與關(guān)聯(lián)的另一個(gè)用戶行為數(shù)據(jù)訪問的目標(biāo)網(wǎng)頁廣告進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

相應(yīng)優(yōu)選地，所述裝置還可以包括：

廣告推薦模塊，用于在所述接收網(wǎng)頁服務(wù)器在所述用戶訪問第二網(wǎng)頁時(shí)推薦網(wǎng)頁廣告的請(qǐng)求之后，選擇所述用戶的至少一個(gè)歷史信息類別關(guān)聯(lián)的目標(biāo)網(wǎng)頁廣告反饋至所述網(wǎng)頁服務(wù)器，以供所述網(wǎng)頁服務(wù)器在所述第二網(wǎng)頁中推薦所述目標(biāo)網(wǎng)頁廣告。

依據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，實(shí)時(shí)獲取記錄用戶對(duì)第一網(wǎng)頁訪問行為的用戶行 為數(shù)據(jù)，根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別，按照預(yù)測(cè)的所述當(dāng)前信息類別，更新記錄的所述用戶訪問的歷史信息類別，并根據(jù)更新后的歷史信息類別對(duì)在所述第一網(wǎng)頁之后訪問的第二網(wǎng)頁進(jìn)行廣告推薦，通過上述機(jī)制，根據(jù)最新產(chǎn)生的用戶行為數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)更新記錄的歷史信息類別，從而可以根據(jù)實(shí)時(shí)更新的歷史信息類別對(duì)用戶的下一訪問廣告行為進(jìn)行廣告推薦，實(shí)時(shí)更新的歷史信息類別可以更好地標(biāo)識(shí)用戶當(dāng)前行為，可以推薦與用戶當(dāng)前行為更為相關(guān)的廣告，從而可以提高推薦的廣告的點(diǎn)擊率。

此外，可以對(duì)記錄的歷史行為數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，可以保證在資源允許的情況下，記錄的歷史行為數(shù)據(jù)為針對(duì)用戶的最新的和最有效的數(shù)據(jù)，從而保證所推薦廣告的點(diǎn)擊率。

實(shí)施例5

參考圖5，示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例2的網(wǎng)頁廣告的推薦裝置的結(jié)構(gòu)框圖，具體可以包括：

用戶行為數(shù)據(jù)獲取模塊501，用于實(shí)時(shí)獲取記錄用戶對(duì)第一網(wǎng)頁訪問行為的用戶行為數(shù)據(jù)。

第一緩存模塊502，用于將所述用戶行為數(shù)據(jù)緩存至第一緩存中間件。

用戶行為數(shù)據(jù)提取模塊503，用于從所述第一緩存中間件中提取第一預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的所述用戶行為數(shù)據(jù)。

當(dāng)前信息類別預(yù)測(cè)模塊504，用于根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別。

第二緩存模塊505，用于將所述預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別和對(duì)應(yīng)的當(dāng)前類別權(quán)重值，緩存至第二緩存中間件。

數(shù)據(jù)提取模塊506，用于從所述第二緩存中間件中提取第二預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的所述當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值。

歷史信息類別更新模塊507，用于按照預(yù)測(cè)的所述當(dāng)前信息類別，更新記錄的所述用戶訪問的歷史信息類別。

類別權(quán)重值衰減計(jì)算模塊508，用于按照所述歷史信息類別的時(shí)間信息，對(duì)記錄的所述歷史類別權(quán)重值進(jìn)行衰減計(jì)算，并更新所述歷史類別權(quán)重值。

請(qǐng)求接收模塊509，用于接收網(wǎng)頁服務(wù)器在所述用戶訪問第二網(wǎng)頁時(shí)推薦網(wǎng)頁廣告的請(qǐng)求。

歷史信息類別選擇模塊510，用于選擇所述用戶的至少一個(gè)歷史信息類別并反饋至所述網(wǎng)頁服務(wù)器，以供所述網(wǎng)頁服務(wù)器調(diào)取匹配于所選擇的歷史信息類別的網(wǎng)頁廣告在所述第二網(wǎng)頁中進(jìn)行推薦。

歷史信息類別清理模塊511，用于清理記錄的所述歷史類別權(quán)重值小于預(yù)設(shè)閾值的所述歷史信息類別。

所述當(dāng)前信息類別預(yù)測(cè)模塊504包括：

查詢關(guān)鍵詞提取子模塊5041，用于從所述用戶行為數(shù)據(jù)中提取所述用戶在所述第一網(wǎng)頁輸入的查詢關(guān)鍵詞；

關(guān)鍵詞預(yù)置子模塊5042，用于將提取的查詢關(guān)鍵詞輸入預(yù)置的分類預(yù)測(cè)模型；

數(shù)據(jù)獲得子模塊5043，用于獲得所述分類預(yù)測(cè)模型根據(jù)所述查詢關(guān)鍵詞預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值。

本發(fā)明實(shí)施例中，優(yōu)選地，所述用戶行為數(shù)據(jù)獲取模塊501，具體用于實(shí)時(shí)監(jiān)控并獲取監(jiān)控服務(wù)器記錄的所述用戶行為數(shù)據(jù)。

本發(fā)明實(shí)施例中，優(yōu)選地，所述歷史信息類別更新模塊507，具體用于按照預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值，將同一信息類別下的當(dāng)前類別權(quán)重值和歷史類別權(quán)重值進(jìn)行合并，得到合并后的所述歷史信息類別和所述歷史類別權(quán)重值。

需要說明的是，對(duì)于離線處理而言，用戶數(shù)據(jù)的處理過程是最核心的部分，但在實(shí)時(shí)處理中，用戶數(shù)據(jù)的收集，處理，以及輸出都成為整個(gè)流程關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。每個(gè)環(huán)節(jié)都需要考慮全面。

依據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，實(shí)時(shí)獲取記錄用戶對(duì)第一網(wǎng)頁訪問行為的用戶行為數(shù)據(jù)，根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別，按照預(yù)測(cè)的所述當(dāng)前信息類別，更新記錄的所述用戶訪問的歷史信息類 別，并根據(jù)更新后的歷史信息類別對(duì)在所述第一網(wǎng)頁之后訪問的第二網(wǎng)頁進(jìn)行廣告推薦，通過上述機(jī)制，根據(jù)最新產(chǎn)生的用戶行為數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)更新記錄的歷史信息類別，從而可以根據(jù)實(shí)時(shí)更新的歷史信息類別對(duì)用戶的下一訪問廣告行為進(jìn)行廣告推薦，實(shí)時(shí)更新的歷史信息類別可以更好地標(biāo)識(shí)用戶當(dāng)前行為，可以推薦與用戶當(dāng)前行為更為相關(guān)的廣告，從而可以提高推薦的廣告的點(diǎn)擊率。

此外，可以對(duì)記錄的歷史行為數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，可以保證在資源允許的情況下，記錄的歷史行為數(shù)據(jù)為針對(duì)用戶的最新的和最有效的數(shù)據(jù)，從而保證所推薦廣告的點(diǎn)擊率。

實(shí)施例6

參考圖6，示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例3的網(wǎng)頁廣告的推薦裝置的結(jié)構(gòu)框圖，具體可以包括：

用戶行為數(shù)據(jù)獲取模塊601，用于實(shí)時(shí)獲取記錄用戶對(duì)第一網(wǎng)頁訪問行為的用戶行為數(shù)據(jù)。

第一緩存模塊602，用于將所述用戶行為數(shù)據(jù)緩存至第一緩存中間件。

用戶行為數(shù)據(jù)提取模塊603，用于從所述第一緩存中間件中提取第一預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的所述用戶行為數(shù)據(jù)。

當(dāng)前信息類別預(yù)測(cè)模塊604，用于根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別。

第二緩存模塊605，用于將所述預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別和對(duì)應(yīng)的當(dāng)前類別權(quán)重值，緩存至第二緩存中間件。

數(shù)據(jù)提取模塊606，用于從所述第二緩存中間件中提取第二預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的所述當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值。

歷史信息類別更新模塊607，用于按照預(yù)測(cè)的所述當(dāng)前信息類別，更新記錄的所述用戶訪問的歷史信息類別。

歷史信息類別清理模塊608，用于清理記錄的所述歷史類別權(quán)重值小于預(yù)設(shè)閾值的所述歷史信息類別。

請(qǐng)求接收模塊609，用于接收網(wǎng)頁服務(wù)器在所述用戶訪問第二網(wǎng)頁時(shí)推薦網(wǎng)頁廣告的請(qǐng)求。

歷史信息類別選擇模塊610，用于選擇所述用戶的至少一個(gè)歷史信息類別并反饋至所述網(wǎng)頁服務(wù)器，以供所述網(wǎng)頁服務(wù)器調(diào)取匹配于所選擇的歷史信息類別的網(wǎng)頁廣告在所述第二網(wǎng)頁中進(jìn)行推薦。

所述當(dāng)前信息類別預(yù)測(cè)模塊604包括：

查詢關(guān)鍵詞提取子模塊6041，用于從所述用戶行為數(shù)據(jù)中提取所述用戶在所述第一網(wǎng)頁輸入的查詢關(guān)鍵詞；

關(guān)鍵詞預(yù)置子模塊6042，用于將提取的查詢關(guān)鍵詞輸入預(yù)置的分類預(yù)測(cè)模型；

數(shù)據(jù)獲得子模塊6043，用于獲得所述分類預(yù)測(cè)模型根據(jù)所述查詢關(guān)鍵詞預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值。

所述歷史信息類別更新模塊607包括：

權(quán)重值合并子模塊6071，用于按照預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值，將同一信息類別下的當(dāng)前類別權(quán)重值和歷史類別權(quán)重值進(jìn)行合并。

類別權(quán)重值衰減統(tǒng)計(jì)子模塊6072，用于按照所述歷史信息類別的時(shí)間信息，對(duì)合并后的歷史類別權(quán)重值進(jìn)行衰減計(jì)算，得到衰減后的所述歷史類別權(quán)重值。

本發(fā)明實(shí)施例中，優(yōu)選地，所述用戶行為數(shù)據(jù)獲取模塊601，具體用于實(shí)時(shí)監(jiān)控并獲取監(jiān)控服務(wù)器記錄的所述用戶行為數(shù)據(jù)。

依據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，實(shí)時(shí)獲取記錄用戶對(duì)第一網(wǎng)頁訪問行為的用戶行為數(shù)據(jù)，根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別，按照預(yù)測(cè)的所述當(dāng)前信息類別，更新記錄的所述用戶訪問的歷史信息類別，并根據(jù)更新后的歷史信息類別對(duì)在所述第一網(wǎng)頁之后訪問的第二網(wǎng)頁進(jìn)行廣告推薦，通過上述機(jī)制，根據(jù)最新產(chǎn)生的用戶行為數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)更新記錄的歷史信息類別，從而可以根據(jù)實(shí)時(shí)更新的歷史信息類別對(duì)用戶的下一訪問廣告行為進(jìn)行廣告推薦，實(shí)時(shí)更新的歷史信息類別可以更好地標(biāo)識(shí)用戶當(dāng)前 行為，可以推薦與用戶當(dāng)前行為更為相關(guān)的廣告，從而可以提高推薦的廣告的點(diǎn)擊率。

此外，可以對(duì)記錄的歷史行為數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，可以保證在資源允許的情況下，記錄的歷史行為數(shù)據(jù)為針對(duì)用戶的最新的和最有效的數(shù)據(jù)，從而保證所推薦廣告的點(diǎn)擊率。

由于所述裝置實(shí)施例基本相應(yīng)于前述圖1-圖3所示的方法實(shí)施例，故本實(shí)施例的描述中未詳盡之處，可以參見前述實(shí)施例中的相關(guān)說明，在此就不贅述了。

在此提供的算法和顯示不與任何特定計(jì)算機(jī)、虛擬系統(tǒng)或者其它設(shè)備固有相關(guān)。各種通用系統(tǒng)也可以與基于在此的示教一起使用。根據(jù)上面的描述，構(gòu)造這類系統(tǒng)所要求的結(jié)構(gòu)是顯而易見的。此外，本發(fā)明也不針對(duì)任何特定編程語言。應(yīng)當(dāng)明白，可以利用各種編程語言實(shí)現(xiàn)在此描述的本發(fā)明的內(nèi)容，并且上面對(duì)特定語言所做的描述是為了披露本發(fā)明的最佳實(shí)施方式。

在此處所提供的說明書中，說明了大量具體細(xì)節(jié)。然而，能夠理解，本發(fā)明的實(shí)施例可以在沒有這些具體細(xì)節(jié)的情況下實(shí)踐。在一些實(shí)例中，并未詳細(xì)示出公知的方法、結(jié)構(gòu)和技術(shù)，以便不模糊對(duì)本說明書的理解。

類似地，應(yīng)當(dāng)理解，為了精簡(jiǎn)本公開并幫助理解各個(gè)發(fā)明方面中的一個(gè)或多個(gè)，在上面對(duì)本發(fā)明的示例性實(shí)施例的描述中，本發(fā)明的各個(gè)特征有時(shí)被一起分組到單個(gè)實(shí)施例、圖、或者對(duì)其的描述中。然而，并不應(yīng)將該公開的方法解釋成反映如下意圖：即所要求保護(hù)的本發(fā)明要求比在每個(gè)權(quán)利要求中所明確記載的特征更多的特征。更確切地說，如下面的權(quán)利要求書所反映的那樣，發(fā)明方面在于少于前面公開的單個(gè)實(shí)施例的所有特征。因此，遵循具體實(shí)施方式的權(quán)利要求書由此明確地并入該具體實(shí)施方式，其中每個(gè)權(quán)利要求本身都作為本發(fā)明的單獨(dú)實(shí)施例。

本領(lǐng)域那些技術(shù)人員可以理解，可以對(duì)實(shí)施例中的設(shè)備中的模塊進(jìn)行自適應(yīng)性地改變并且把它們?cè)O(shè)置在與該實(shí)施例不同的一個(gè)或多個(gè)設(shè)備中。 可以把實(shí)施例中的模塊或單元或組件組合成一個(gè)模塊或單元或組件，以及此外可以把它們分成多個(gè)子模塊或子單元或子組件。除了這樣的特征和/或過程或者單元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何組合對(duì)本說明書(包括伴隨的權(quán)利要求、摘要和附圖)中公開的所有特征以及如此公開的任何方法或者設(shè)備的所有過程或單元進(jìn)行組合。除非另外明確陳述，本說明書(包括伴隨的權(quán)利要求、摘要和附圖)中公開的每個(gè)特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征來代替。

此外，本領(lǐng)域的技術(shù)人員能夠理解，盡管在此所述的一些實(shí)施例包括其它實(shí)施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同實(shí)施例的特征的組合意味著處于本發(fā)明的范圍之內(nèi)并且形成不同的實(shí)施例。例如，在下面的權(quán)利要求書中，所要求保護(hù)的實(shí)施例的任意之一都可以以任意的組合方式來使用。

本發(fā)明的各個(gè)部件實(shí)施例可以以硬件實(shí)現(xiàn)，或者以在一個(gè)或者多個(gè)處理器上運(yùn)行的軟件模塊實(shí)現(xiàn)，或者以它們的組合實(shí)現(xiàn)。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以在實(shí)踐中使用微處理器或者數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)來實(shí)現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的網(wǎng)頁廣告的推薦裝置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本發(fā)明還可以實(shí)現(xiàn)為用于執(zhí)行這里所描述的方法的一部分或者全部的設(shè)備或者裝置程序(例如，計(jì)算機(jī)程序和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品)。這樣的實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的程序可以存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上，或者可以具有一個(gè)或者多個(gè)信號(hào)的形式。這樣的信號(hào)可以從因特網(wǎng)網(wǎng)站上下載得到，或者在載體信號(hào)上提供，或者以任何其他形式提供。

應(yīng)該注意的是上述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行說明而不是對(duì)本發(fā)明進(jìn)行限制，并且本領(lǐng)域技術(shù)人員在不脫離所附權(quán)利要求的范圍的情況下可設(shè)計(jì)出替換實(shí)施例。在權(quán)利要求中，不應(yīng)將位于括號(hào)之間的任何參考符號(hào)構(gòu)造成對(duì)權(quán)利要求的限制。單詞“包含”不排除存在未列在權(quán)利要求中的元件或步驟。位于元件之前的單詞“一”或“一個(gè)”不排除存在多個(gè)這樣的元件。本發(fā)明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于適當(dāng)編程的計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)。在列舉了若干裝置的單元權(quán)利要求中，這些裝置中的若干個(gè)可以是通 過同一個(gè)硬件項(xiàng)來具體體現(xiàn)。單詞第一、第二、以及第三等的使用不表示任何順序?？蓪⑦@些單詞解釋為名稱。

本發(fā)明公開了A1、一種網(wǎng)頁廣告的推薦方法，其中，包括：

實(shí)時(shí)獲取記錄用戶對(duì)第一網(wǎng)頁訪問行為的用戶行為數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別；

按照預(yù)測(cè)的所述當(dāng)前信息類別，更新記錄的所述用戶訪問的歷史信息類別；

接收網(wǎng)頁服務(wù)器在所述用戶訪問第二網(wǎng)頁時(shí)推薦網(wǎng)頁廣告的請(qǐng)求；

選擇所述用戶的至少一個(gè)歷史信息類別并反饋至所述網(wǎng)頁服務(wù)器，以供所述網(wǎng)頁服務(wù)器調(diào)取匹配于所選擇的歷史信息類別的網(wǎng)頁廣告在所述第二網(wǎng)頁中進(jìn)行推薦。

A2、如A1所述的方法，其中，所述實(shí)時(shí)獲取記錄用戶對(duì)第一網(wǎng)頁訪問行為的用戶行為數(shù)據(jù)包括：

實(shí)時(shí)監(jiān)控并獲取監(jiān)控服務(wù)器記錄的所述用戶行為數(shù)據(jù)。

A3、如A1所述的方法，其中，在所述實(shí)時(shí)獲取記錄用戶對(duì)第一網(wǎng)頁訪問行為的用戶行為數(shù)據(jù)之后，所述方法還包括：

將所述用戶行為數(shù)據(jù)緩存至第一緩存中間件；

從所述第一緩存中間件中提取第一預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的所述用戶行為數(shù)據(jù)。

A4、如A1所述的方法，其中，所述根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別包括：

從所述用戶行為數(shù)據(jù)中提取所述用戶在所述第一網(wǎng)頁輸入的查詢關(guān)鍵詞；

將提取的查詢關(guān)鍵詞輸入預(yù)置的分類預(yù)測(cè)模型；

獲得所述分類預(yù)測(cè)模型根據(jù)所述查詢關(guān)鍵詞預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值。

A5、如A4所述的方法，其中，在所述根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別之后，所述方法還包括：

將所述預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別和對(duì)應(yīng)的當(dāng)前類 別權(quán)重值，緩存至第二緩存中間件；

從所述第二緩存中間件中提取第二預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的所述當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值。

A6、如A4所述的方法，其中，所述按照預(yù)測(cè)的所述當(dāng)前信息類別，更新記錄的所述用戶訪問的歷史信息類別包括：

按照預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值，將同一信息類別下的當(dāng)前類別權(quán)重值和歷史類別權(quán)重值進(jìn)行合并，得到合并后的所述歷史信息類別和所述歷史類別權(quán)重值。

A7、如A6所述的方法，其中，所述方法還包括：

按照所述歷史信息類別的時(shí)間信息，對(duì)記錄的所述歷史類別權(quán)重值進(jìn)行衰減計(jì)算，并更新所述歷史類別權(quán)重值。

A8、如A4所述的方法，其中，所述按照預(yù)測(cè)的所述當(dāng)前信息類別，更新記錄的所述用戶訪問的歷史信息類別包括：

按照預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值，將同一信息類別下的當(dāng)前類別權(quán)重值和歷史類別權(quán)重值進(jìn)行合并；

按照所述歷史信息類別的時(shí)間信息，對(duì)合并后的歷史類別權(quán)重值進(jìn)行衰減計(jì)算，得到衰減后的所述歷史類別權(quán)重值。

A9、如A1所述的方法，其中，所述方法還包括：

按照對(duì)應(yīng)的時(shí)間信息以及所述歷史類別權(quán)重值清理所述歷史信息類別。

A10、如A1所述的方法，其中，在所述根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別之后，所述方法還包括：

將對(duì)應(yīng)一次訪問行為的不同種類的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，將一個(gè)用戶行為數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前信息類別與關(guān)聯(lián)的另一個(gè)用戶行為數(shù)據(jù)訪問的目標(biāo)網(wǎng)頁廣告進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

A11、如A10所述的方法，其中，在所述接收網(wǎng)頁服務(wù)器在所述用戶訪問第二網(wǎng)頁時(shí)推薦網(wǎng)頁廣告的請(qǐng)求之后，所述方法還包括：

選擇所述用戶的至少一個(gè)歷史信息類別關(guān)聯(lián)的目標(biāo)網(wǎng)頁廣告反饋至所述網(wǎng)頁服務(wù)器，以供所述網(wǎng)頁服務(wù)器在所述第二網(wǎng)頁中推薦所述目標(biāo)網(wǎng)頁廣 告。

本發(fā)明還公開了B12、一種網(wǎng)頁廣告的推薦裝置，其中，包括：

用戶行為數(shù)據(jù)獲取模塊，用于實(shí)時(shí)獲取記錄用戶對(duì)第一網(wǎng)頁訪問行為的用戶行為數(shù)據(jù)；

當(dāng)前信息類別預(yù)測(cè)模塊，用于根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別；

歷史信息類別更新模塊，用于按照預(yù)測(cè)的所述當(dāng)前信息類別，更新記錄的所述用戶訪問的歷史信息類別；

請(qǐng)求接收模塊，用于接收網(wǎng)頁服務(wù)器在所述用戶訪問第二網(wǎng)頁時(shí)推薦網(wǎng)頁廣告的請(qǐng)求；

歷史信息類別選擇模塊，用于選擇所述用戶的至少一個(gè)歷史信息類別并反饋至所述網(wǎng)頁服務(wù)器，以供所述網(wǎng)頁服務(wù)器調(diào)取匹配于所選擇的歷史信息類別的網(wǎng)頁廣告在所述第二網(wǎng)頁中進(jìn)行推薦。

B13、如B12所述的裝置，其中，所述用戶行為數(shù)據(jù)獲取模塊，具體用于實(shí)時(shí)監(jiān)控并獲取監(jiān)控服務(wù)器記錄的所述用戶行為數(shù)據(jù)。

B14、如B12所述的裝置，其中，在所述用戶行為數(shù)據(jù)獲取模塊之后，所述裝置還包括：

第一緩存模塊，用于將所述用戶行為數(shù)據(jù)緩存至第一緩存中間件；

用戶行為數(shù)據(jù)提取模塊，用于從所述第一緩存中間件中提取第一預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的所述用戶行為數(shù)據(jù)。

B15、如B12所述的裝置，其中，所述當(dāng)前信息類別預(yù)測(cè)模塊包括：

查詢關(guān)鍵詞提取子模塊，用于從所述用戶行為數(shù)據(jù)中提取所述用戶在所述第一網(wǎng)頁輸入的查詢關(guān)鍵詞；

關(guān)鍵詞預(yù)置子模塊，用于將提取的查詢關(guān)鍵詞輸入預(yù)置的分類預(yù)測(cè)模型；

數(shù)據(jù)獲得子模塊，用于獲得所述分類預(yù)測(cè)模型根據(jù)所述查詢關(guān)鍵詞預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值。

B16、如B15所述的裝置，其中，在所述當(dāng)前信息類別預(yù)測(cè)模塊之后， 所述裝置還包括：

第二緩存模塊，用于將所述預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別和對(duì)應(yīng)的當(dāng)前類別權(quán)重值，緩存至第二緩存中間件；

數(shù)據(jù)提取子模塊，用于從所述第二緩存中間件中提取第二預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的所述當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值。

B17、如B15所述的裝置，其中，所述歷史信息類別更新模塊，具體用于按照預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值，將同一信息類別下的當(dāng)前類別權(quán)重值和歷史類別權(quán)重值進(jìn)行合并，得到合并后的所述歷史信息類別和所述歷史類別權(quán)重值。

B18、如B17所述的裝置，其中，所述裝置還包括：

類別權(quán)重值衰減計(jì)算模塊，用于按照所述歷史信息類別的時(shí)間信息，對(duì)記錄的所述歷史類別權(quán)重值進(jìn)行衰減計(jì)算，并更新所述歷史類別權(quán)重值。

B19、如B15所述的裝置，其中，所述歷史信息類別更新模塊包括：

用戶行為合并關(guān)聯(lián)子模塊，相同用戶的同時(shí)間窗口內(nèi)的行為，合并時(shí)間策略，將不同行為源的相同用戶的行為進(jìn)行關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)。

權(quán)重值合并子模塊，用于按照預(yù)測(cè)的所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別以及對(duì)應(yīng)的類別權(quán)重值，將同一信息類別下的當(dāng)前類別權(quán)重值和歷史類別權(quán)重值進(jìn)行合并；

類別權(quán)重值衰減統(tǒng)計(jì)子模塊，用于按照所述歷史信息類別的時(shí)間信息，對(duì)合并后的歷史類別權(quán)重值進(jìn)行衰減計(jì)算，得到衰減后的所述歷史類別權(quán)重值。

B20、如B12所述的裝置，其中，所述裝置還包括：

歷史信息類別清理模塊，用于按照對(duì)應(yīng)的時(shí)間信息以及所述歷史類別權(quán)重值清理所述歷史信息類別。

B21、如B12所述的方法，其中，所述裝置還包括：

數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模塊，用于在所述根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述用戶訪問的至少一個(gè)當(dāng)前信息類別之后，將對(duì)應(yīng)一次訪問行為的不同種類的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，將一個(gè)用戶行為數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前信息類別與關(guān)聯(lián)的另一個(gè)用戶 行為數(shù)據(jù)訪問的目標(biāo)網(wǎng)頁廣告進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

B22、如B21所述的方法，其中，所述裝置還包括：

廣告推薦模塊，用于在所述接收網(wǎng)頁服務(wù)器在所述用戶訪問第二網(wǎng)頁時(shí)推薦網(wǎng)頁廣告的請(qǐng)求之后，選擇所述用戶的至少一個(gè)歷史信息類別關(guān)聯(lián)的目標(biāo)網(wǎng)頁廣告反饋至所述網(wǎng)頁服務(wù)器，以供所述網(wǎng)頁服務(wù)器在所述第二網(wǎng)頁中推薦所述目標(biāo)網(wǎng)頁廣告。