了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0135]结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
[0136]对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
【主权项】
1.一种推荐方法，其特征在于，包括: 获取用户当前的行为数据，所述行为数据包括当前行为对象信息和当前行为类型信息； 根据所述当前行为类型信息，确定与所述当前行为类型信息相对应的任意用户的历史行为数据，从所述历史行为数据中确定与所述当前行为对象信息相关联的关联对象信息；将所述关联对象信息进行推荐。
2.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，所述根据所述当前行为类型信息，确定与所述当前行为类型信息相对应的任意用户的历史行为数据包括: 确定具有所述当前行为对象信息和当前行为类型信息的历史行为数据对应的用户所对应的第一历史行为数据，所述第一历史行为数据具有所述当前行为类型信息。
3.根据权利要求2所述的推荐方法，其特征在于，所述从所述历史行为数据中确定与所述当前行为对象信息相关联的关联对象信息包括: 计算所述第一历史行为数据所对应的各行为对象信息的权值； 根据所述权值确定所述各行为对象信息与所述当前行为对象信息的关联度； 从所述第一历史行为数据所对应的行为对象信息中，确定关联度符合预设要求的行为对象信息为关联对象信息。
4.根据权利要求2所述的推荐方法，其特征在于，所述从所述历史行为数据中确定与所述当前行为对象信息相关联的关联对象信息包括: 从第一历史行为数据中确定第二历史行为数据，所述第二历史行为数据的行为时间与具有所述当前行为对象信息的历史行为数据的行为时间符合预设要求； 将所述第二历史行为数据对应的行为对象信息确定为关联对象信息。
5.根据权利要求2所述的推荐方法，其特征在于，所述从所述历史行为数据中确定与所述当前行为对象信息相关联的关联对象信息包括: 从第一历史行为数据中确定第二历史行为数据，所述第二历史行为数据的行为时间与具有所述当前行为对象信息的历史行为数据的行为时间符合预设要求； 计算第二历史行为数据所对应的各行为对象信息的权值； 根据权值确定各行为对象信息与当前行为对象信息的关联度； 从第二历史行为数据所对应的行为对象信息中确定关联度符合预设要求的行为对象信息为关联对象信息。
6.根据权利要求2所述的推荐方法，其特征在于，所述推荐方法还包括: 获取所述用户的用户特征信息，确定与所述用户特征信息相对应的用户聚类群组，一个用户聚类群组对应一个行为对象信息推荐表； 将所述用户聚类群组所对应的行为对象信息推荐表中的行为对象信息进行推荐。
7.根据权利要求6所述的推荐方法，其特征在于，所述确定与所述用户特征信息相对应的用户聚类群组的过程包括: 根据所述用户的历史行为数据，确定行为概率符合预设要求的行为对象信息所对应的主题； 为所述主题对应的信息构建一个对象信息推荐表，建立所述对象信息推荐表与所述用户聚类群组的对应关系，及所述用户的用户特征信息与所述用户聚类群组的对应关系。
8.根据权利要求2-6所述的推荐方法，其特征在于，还包括: 将关联对象信息中与所述用户对应的行为对象信息进行去重处理。
9.一种推荐装置，其特征在于，包括: 第一获取模块，用于获取用户当前的行为数据，所述行为数据包括当前行为对象信息和当前行为类型信息； 第一确定模块，用于根据所述当前行为类型信息，确定与所述当前行为类型信息相对应的任意用户的历史行为数据，从所述历史行为数据中确定与所述当前行为对象信息相关联的关联对象信息； 第一推荐模块，用于将所述关联对象信息进行推荐。
10.根据权利要求9所述的推荐装置，其特征在于，所述第一确定模块包括: 第一确定单元，用于确定具有所述当前行为对象信息和当前行为类型信息的历史行为数据对应的用户所对应的第一历史行为数据，所述第一历史行为数据具有所述当前行为类型信息； 第一计算单元，用于计算所述第一历史行为数据所对应的各行为对象信息的权值； 第二确定单元，用于根据所述权值确定所述各行为对象信息与所述当前行为对象信息的关联度； 第三确定单元，用于从所述第一历史行为数据所对应的行为对象信息中，确定关联度符合预设要求的行为对象信息为关联对象信息。
11.根据权利要求9所述的推荐装置，其特征在于，所述第一确定模块包括: 第一确定单元，用于确定具有所述当前行为对象信息和当前行为类型信息的历史行为数据对应的用户所对应的第一历史行为数据，所述第一历史行为数据具有所述当前行为类型信息； 第四确定单元，用于从第一历史行为数据中确定第二历史行为数据，所述第二历史行为数据的行为时间与具有所述当前行为对象信息的历史行为数据的行为时间符合预设要求； 第五确定单元，用于将所述第二历史行为数据对应的行为对象信息确定为关联对象信肩、O
12.根据权利要求9所述的推荐装置，其特征在于，所述第一确定模块包括: 第一确定单元，用于确定具有所述当前行为对象信息和当前行为类型信息的历史行为数据对应的用户所对应的第一历史行为数据，所述第一历史行为数据具有所述当前行为类型信息； 第六确定单元，用于从第一历史行为数据中确定第二历史行为数据，所述第二历史行为数据的行为时间与具有所述当前行为对象信息的历史行为数据的行为时间符合预设要求； 第二计算单元，用于计算第二历史行为数据所对应的各行为对象信息的权值； 第七确定单元，用于根据权值确定各行为对象信息与当前行为对象信息的关联度； 第八确定单元，用于从第二历史行为数据所对应的行为对象信息中确定关联度符合预设要求的行为对象信息为关联对象信息。
13.根据权利要求9所述的推荐装置，其特征在于，还包括: 第一处理模块，用于获取所述用户的用户特征信息，确定与所述用户特征信息相对应的用户聚类群组，一个用户聚类群组对应一个行为对象信息推荐表； 第二推荐模块，用于将所述用户聚类群组所对应的行为对象信息推荐表中的行为对象信息进行推荐。
14.根据权利要求13所述的推荐装置，其特征在于，所述第一处理模块包括: 第九确定单元，用于根据所述用户的历史行为数据，确定行为概率符合预设要求的行为对象信息所对应的主题； 第一创建单元，用于为所述主题对应的信息构建一个对象信息推荐表，建立所述对象信息推荐表与所述用户聚类群组的对应关系，及所述用户的用户特征信息与所述用户聚类群组的对应关系。
15.根据权利要求9-14所述的推荐装置，其特征在于，还包括: 第一去重模块，用于将关联对象信息中与所述用户对应的行为对象信息进行去重处理。
16.一种服务器，其特征在于，包括权利要求9-15任一项所述的推荐装置。
【专利摘要】本发明实施例提供的推荐方法，获取用户当前的行为数据，并根据所述当前行为类型信息，其中，所述行为数据包括当前行为对象信息和当前行为类型信息。确定与所述当前行为类型信息相对应的任意用户的历史行为数据，从所述历史行为数据中确定与所述当前行为对象信息相关联的关联对象信息，将所述关联对象信息进行推荐。可见，本发明提供的推荐方法实现了针对性推荐，解决了现有技术中推荐信息不准确，需要用户重新进行道具信息的搜索的问题。进而减少了游戏玩家对其他道具网页的无效浏览以及点击行为等，增强了用户体验的同时还减少了道具商城服务器的负担，节省网络资源的占用。
【IPC分类】G06F17-30, G06Q30-02
【公开号】CN104731830
【申请号】CN201310723005
【发明人】王箴, 刘艺龙
【申请人】腾讯科技（深圳）有限公司
【公开日】2015年6月24日
【申请日】2013年12月24日
【公告号】WO2015096746A1