布的歷史分享信息的互動次數(shù)m⑴設(shè)定類型如用戶i對好友已發(fā)布的歷史分享信息的點 贊，評論，及用戶i與好友jl·的聊天頻次，顯然也可自定義設(shè)置設(shè)定類型；
[0123] 對于好友」2，可確定在設(shè)定時間段內(nèi)，用戶i對好友j2已發(fā)布的歷史分享信息所進 行的各設(shè)定類型互動的次數(shù)，從而將各設(shè)定類型互動的次數(shù)的集合，作為用戶i好友j 2已發(fā) 布的歷史分享信息的互動次數(shù)mj2;
[0124] 對于好友j3,可確定在設(shè)定時間段內(nèi)，用戶i對好友j3已發(fā)布的歷史分享信息所進 行的各設(shè)定類型互動的次數(shù)，從而將各設(shè)定類型互動的次數(shù)的集合，作為用戶i好友j 3已發(fā) 布的歷史分享信息的互動次數(shù)mj3;
[0125]對于好友ji，根據(jù)公式Ciji = w · ruji+b，確定好友ji對用戶i互動廣告的影響度;對 于好友j2,根據(jù)公式Cij2=W · ruj2+b，確定好友j2對用戶i互動廣告的影響度;對于好友j3,根 據(jù)公式Cij3=w · mj3+b，確定好友j3對用戶i互動廣告的影響度;w為預(yù)先計算的各設(shè)定類型 互動相應(yīng)的權(quán)重的集合，b為預(yù)先計算的常數(shù)；
[0126]在得到(^1，叫2，叫3后，由于好友」1，」2和」3對廣告進行互動的時刻分別為1：1山和 七3，且1：1<^2<^3，考慮時間對影響度的衰減，可計算目標影響度為:叫3+€3(叫2+€2(^1)，€2 與七 2對應(yīng)，可以為^的倒數(shù)，f3同理；
[0127] 在得到目標影響度后，可將目標影響度與用戶i對該廣告的感興趣程度結(jié)合，確定 用戶i互動該廣告的可能度;從而基于用戶i互動該廣告的可能度，確定該廣告在候選廣告 中的排序，如果所確定的排序處于設(shè)定排序，則可將該廣告推送給用戶i;在廣告推送給用 戶i后，由于用戶i與該廣告互動的可能性較高，因此提升了該廣告推送后的互動效果，使得 廣告推送的有效性得以提升。
[0128] 本發(fā)明實施例提供的信息推薦方法，提升了所確定的用戶互動推薦信息的可能性 的準確度，使得推薦信息推送的有效性得以提升。
[0129] 下面對本發(fā)明實施例提供的信息推薦裝置進行介紹，下文描述的信息推薦裝置可 與上文描述的信息推薦方法相互對應(yīng)參照。
[0130]圖6為本發(fā)明實施例提供的信息推薦裝置的結(jié)構(gòu)框圖，該裝置可應(yīng)用于服務(wù)器，參 照圖6，該信息推薦裝置可以包括：
[0131]目標好友確定模塊100,用于確定目標用戶的好友中已對目標推薦信息進行互動 的至少一個目標好友；
[0132] 互動數(shù)據(jù)確定模塊200，用于確定目標用戶對各目標好友已發(fā)布的歷史分享信息 的互動數(shù)據(jù)；
[0133] 影響度確定模塊300，用于根據(jù)所確定的目標用戶對各目標好友已發(fā)布的歷史分 享信息的互動數(shù)據(jù)，確定各目標好友對目標用戶互動目標推薦信息的影響度；
[0134] 目標影響度確定模塊400，用于根據(jù)各目標好友對目標用戶互動目標推薦信息的 影響度，確定目標影響度；
[0135] 可能度確定模塊500，用于根據(jù)所述目標影響度確定所述目標用戶互動所述目標 推薦信息的可能度；
[0136] 推薦模塊600，用于如果所述可能度符合預(yù)設(shè)條件，將所述目標推薦信息推送給所 述目標用戶。
[0137] 可選的，目標用戶對目標好友已發(fā)布的歷史分享信息的互動數(shù)據(jù)，與目標好友對 目標用戶互動目標推薦信息的影響度呈線性關(guān)系；相應(yīng)的，圖7示出了影響度確定模塊300 的一種可選結(jié)構(gòu)，參照圖7，影響度確定模塊300可以包括：
[0138] 線性計算單元310,用于根據(jù)目標用戶對各目標好友已發(fā)布的歷史分享信息的互 動數(shù)據(jù)和所述線性關(guān)系，確定各目標好友對目標用戶互動目標推薦信息的影響度。
[0139] 可選的，圖8示出了線性計算單元310的一種可選結(jié)構(gòu)，參照圖8,線性計算單元310 可以包括：
[0140]公式計算單元311，用于根據(jù)公式Cij=w · nij+b，確定一目標好友對目標用戶互動 目標推薦信息的影響度;其中，叫為目標好友j對目標用戶i互動目標推薦信息的影響度， 為目標用戶i對目標好友j已發(fā)布的歷史分享信息的互動次數(shù)，w為設(shè)定的互動權(quán)重，b為 設(shè)定常數(shù)。
[0141]可選的，圖9示出了本發(fā)明實施例提供的信息推薦裝置的另一結(jié)構(gòu)框圖，結(jié)合圖6、 圖8和圖9所示，該裝置還可以包括：
[0142] 參數(shù)計算模塊700,用于將多條推薦信息推送給用戶及用戶好友;統(tǒng)計用戶好友對 所述多條推薦信息的互動次數(shù)，及用戶對用戶好友已互動的推薦信息的互動次數(shù);將用戶 對用戶好友已互動的推薦信息的互動次數(shù)，與用戶好友對所述多條推薦信息的互動次數(shù)的 比值，確定為用戶好友對用戶互動推薦信息的影響度樣值c樣;獲取用戶對用戶好友已發(fā)布 的歷史分享信息的歷史互動次數(shù)η#;以多元回歸分析算法，根據(jù)所述影響度樣值c樣及所述 歷史互動次數(shù)η#，確定所述w和b。
[0143] 可選的，所述nu包括：目標用戶i對目標好友j已發(fā)布的歷史分享信息所進行的各 設(shè)定類型互動的互動次數(shù)的集合;相應(yīng)的，所述w包括:各設(shè)定類型互動相應(yīng)的權(quán)重的集合。
[0144] 可選的，圖10示出了目標影響度確定模塊400的一種可選結(jié)構(gòu)，參照圖10,目標影 響度確定模塊400可以包括：
[0145] 加和處理單元410，用于根據(jù)公式確定所述目標影響度，其中 jeN InfluScore為所述目標影響度，N為目標用戶的好友中已對目標推薦信息進行互動的至少 一個目標好友的集合。
[0146] 可選的，圖11示出了本發(fā)明實施例提供的目標影響度確定模塊400的另一種可選 結(jié)構(gòu)，參照圖11，目標影響度確定模塊400可以包括：
[0147] 衰減加和處理單元420，用于根據(jù)公式InfluScore =新cij+f · Inf luScore_old確 定所述目標影響度，其中Inf luScore為所述目標影響度，新(?為最近對目標推薦信息進行 互動的目標好友，對目標用戶互動目標推薦信息的影響度，f為當前時間衰減因子， InfluScore_old為除新cij外的其他目標好友的影響度之和，InfluScore_old根據(jù)上一f計 算。
[0148] 可選的，可能度確定模塊500具體可用于，確定所述目標用戶對所述目標推薦信息 的感興趣程度;根據(jù)所述感興趣程度和所述目標影響度，確定所述目標用戶互動所述目標 推薦信息的可能度。
[0149] 可選的，一方面，推薦模塊600具體可用于，在所述可能度大于設(shè)定可能度時，確定 所述可能度符合預(yù)設(shè)條件，將所述目標推薦信息推送給所述目標用戶。
[0150]可選的，另一方面，推薦模塊600具體可用于，在確定目標用戶互動各候選推薦信 息的可能度后，所述候選推薦信息包含所述目標推薦信息，根據(jù)各候選推薦信息的可能度 對各候選推薦信息進行排序，如果目標推薦信息的排序符合設(shè)定排序條件，則確定所述可 能度符合預(yù)設(shè)條件，將所述目標推薦信息推送給所述目標用戶。
[0151] 本發(fā)明實施例提供的信息推薦裝置，提升了所確定的用戶互動推薦信息的可能性 的準確度，使得推薦信息推送的有效性得以提升。
[0152] 本發(fā)明實施例還提供一種服務(wù)器，該服務(wù)器可以包括上述所述的信息推薦裝置。
[0153] 可選的，圖12示出了本發(fā)明實施例提供的服務(wù)器的硬件結(jié)構(gòu)框圖，參照圖12,服務(wù) 器可以包括:處理器1，通信接口 2，存儲器3和通信總線4;
[0154] 其中處理器1、通信接口 2、存儲器3通過通信總線4完成相互間的通信；
[0155] 可選的，通信接口 2可以為通信模塊的接口，如GSM模塊的接口；
[0156] 處理器1，用于執(zhí)行程序；
[0157] 存儲器3，用于存放程序；
[0158] 程序可以包括程序代碼，所述程序代碼包括計算機操作指令。
[0159] 處理器1可能是一個中央處理器CPU，或者是特定集成電路ASIC(Applicati〇n Specific Integrated Circuit)，或者是被配置成實施本發(fā)明實施例的一個或多個集成電 路。
[0160] 存儲器3可能包含高速RAM存儲器，也可能還包括非易失性存儲器(non-volatile memory)，例如至少一個磁盤存儲器。
[0161] 其中，程序可具體用于：
[0162] 確定目標用戶的好友中已對目標推薦信息進行互動的至少一個目標好友；
[0163] 確定目標用戶對各目標好友已發(fā)布的歷史分享信息的互動數(shù)據(jù)；
[0164] 根據(jù)所確定的目標用戶對各目標好友已發(fā)布的歷史分享信息的互動數(shù)據(jù)，確定各 目標好友對目標用戶互動目標推薦信息的影響度；
[0165] 根據(jù)各目標好友對目標用戶互動目標推薦信息的影響度，確定目標影響度；
[0166] 根據(jù)所述目標影響度確定所述目標用戶互動所述目標推薦信息的可能度；
[0167] 如果所述可能度符合預(yù)設(shè)條件，將所述目標推薦信息