CN110222257B - 一种推荐业务信息的方法、装置及数据链节点 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种推荐业务信息的方法、装置及数据链节点，该方法包括数据链节点从自身存储的数据链中查询用户对应的用户信息和历史记录；根据所述历史记录分别确定所述用户对每种业务信息的偏好值；根据用户信息获取用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值；根据用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值及用户对每种业务信息的偏好值，获取待推荐的业务信息，并将待推荐的业务信息发送给用户。本发明中根据用户所属的用户群整个群体对每种业务信息的偏好值及用户个体对每种业务信息的偏好值来推荐业务信息，能够正确地反映用户的喜好，确保推荐的业务信息为用户感兴趣的信息，大大提高了业务信息推荐的准确性。

Description

一种推荐业务信息的方法、装置及数据链节点

技术领域

本发明涉及互联网通信技术领域，特别涉及一种推荐业务信息的方法、装置及数据链节点。

背景技术

随着新一代信息技术的发展，互联网应用已经十分普及，用户经常在网络上浏览不同类型的业务信息，如图书、杂志和新闻信息等。为了促使用户浏览更多的业务信息，相关技术中服务器通常将当前最新的业务信息或热点业务信息推荐给用户，但最新的业务信息或热点业务信息并不一定是用户感兴趣的信息，导致用户很少浏览服务器推荐的业务信息，未能实现推荐业务信息的有效目的，且向用户推荐用户不感兴趣的业务信息对用户形成打扰。

发明内容

本发明的目的在于提供一种推荐业务信息的方法、装置及数据链节点，从而克服现有技术的缺点，本发明实施例主要通过以下几方面的方式来实现上述目的。

第一方面，本发明实施例提供了一种推荐业务信息的方法，所述方法包括：

数据链节点从自身存储的数据链中查询用户对应的用户信息和历史记录；

所述数据链节点根据所述历史记录分别确定所述用户对每种业务信息的偏好值；

所述数据链节点根据所述用户信息获取所述用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值；

所述数据链节点根据所述用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值及所述用户对每种业务信息的偏好值，获取待推荐的业务信息，并将所述待推荐的业务信息发送给所述用户。

结合第一方面，本发明实施例提供了上述第一方面的第一种可能的实现方式，其中，所述数据链节点从自身存储的数据链中查询用户对应的用户信息和历史记录，包括：

当数据链节点检测到用户登录时，所述数据链节点获取所述用户对应的用户信息；或者，每隔预设时长，数据链节点获取用户对应的用户信息；

所述数据链节点从自身存储的数据链中，定位出包含所述用户信息的数据块；

所述数据链节点从所述数据块中读取所述用户对应的历史记录。

结合第一方面，本发明实施例提供了上述第一方面的第二种可能的实现方式，其中，所述数据链节点根据所述历史记录分别确定所述用户对每种业务信息的偏好值，包括：

所述数据链节点从所述历史记录中获取所述用户操作每种业务信息的操作行为信息；

所述数据链节点根据预设的行为权重信息和每种业务信息对应的操作行为信息，通过公式(1)分别计算所述用户对每种业务信息的偏好值，所述操作行为信息包括操作行为的类型及每种操作行为的操作次数；

在所述公式(1)中，i为业务信息的编号，P_i为所述用户对第i种业务信息的偏好值，j为操作行为信息的编号，ω_j为第j种操作行为对应的行为权重信息，A_j为第j种操作行为对应的操作次数。

结合第一方面，本发明实施例提供了上述第一方面的第三种可能的实现方式，其中，所述数据链节点根据所述历史记录分别确定所述用户对每种业务信息的偏好值，包括：

所述数据链节点根据时间先后顺序，将所述历史记录划分为多个时间单位的子记录；

所述数据链节点分别从每个所述子记录中获取所述用户操作每种业务信息的操作行为信息；

所述数据链节点根据预设的行为权重信息和每个所述子记录对应的操作行为信息，分别计算每个时间单位内所述用户对每种业务信息的兴趣度；

所述数据链节点根据所述每个时间单位内所述用户对每种业务信息的兴趣度，确定所述用户对每种业务信息的偏好值。

结合第一方面的第三种可能的实现方式，本发明实施例提供了上述第一方面的第四种可能的实现方式，其中，所述数据链节点根据所述每个时间单位内所述用户对每种业务信息的兴趣度，确定所述用户对每种业务信息的偏好值，包括：

所述数据链节点根据所述每个时间单位，通过公式(2)分别确定所述每个时间单位与当前时间之间的时差系数；

所述数据链节点根据所述每个时间单位对应的时差系数、所述每个时间单位内所述用户对每种业务信息的兴趣度，通过公式(3)分别计算所述用户对每种业务信息的偏好值；

g_t＝a-(T_t-T)…(2)

在公式(2)和(3)中，t为时间单位的编号，g_t为第t个时间单位对应的时差系数，T_t为第t个时间单位，T为所述每个时间单位中距离当前时间最近的时间单位，a为预设数值；i为业务信息的编号，P_i为所述用户对第i种业务信息的偏好值，B_t为第t个时间单位对应的内所述用户对第i种业务信息的兴趣度。

结合第一方面，本发明实施例提供了上述第一方面的第五种可能的实现方式，其中，所述数据链节点根据所述用户信息获取所述用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值，包括：

所述数据链节点根据所述用户信息，确定所述用户所属的用户群；

所述数据链节点分别获取所述用户群包括的每个用户对每种业务信息的偏好值；

所述数据链节点根据所述每个用户对每种业务信息的偏好值，确定所述用户群对每种业务信息的偏好值。

结合第一方面，本发明实施例提供了上述第一方面的第六种可能的实现方式，其中，所述数据链节点根据所述用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值及所述用户对每种业务信息的偏好值，获取待推荐的业务信息，包括：

所述数据链节点确定所述用户群对应的偏好值最高的预设数目种业务信息；

所述数据链节点获取所述预设数目种业务信息对应的热点信息；

所述数据链节点根据所述用户对每种业务信息的偏好值，确定所述用户所属的兴趣组；

所述数据链节点将所述兴趣组中其他组员操作过且所述用户未操作过的业务信息及所述热点信息中所述用户未操作过的业务信息确定为待推荐的业务信息。

结合第一方面，本发明实施例提供了上述第一方面的第七种可能的实现方式，其中，所述方法还包括：

所述数据链节点根据所述用户对每种业务信息的偏好值及所述待推荐的业务信息，生成数据块；

所述数据链节点将所述数据块添加到自身存储的数据链中，并将所述数据块广播给共识网络中的其他数据链节点进行存储。

第二方面，本发明实施例提供了一种推荐业务信息的装置，所述装置包括：

查询模块，用于从自身存储的数据链中查询用户对应的用户信息和历史记录；

确定模块，用于根据所述历史记录分别确定所述用户对每种业务信息的偏好值；

获取模块，用于根据所述用户信息获取所述用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值；

推荐模块，用于根据所述用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值及所述用户对每种业务信息的偏好值，获取待推荐的业务信息，并将所述待推荐的业务信息发送给所述用户。

第三方面，本发明实施例提供了一种数据链节点，包括一个或多个存储器及处理器，所述存储器存储有可执行程序，所述可执行程序被一个或多个所述处理器加载，以执行以下步骤：

从自身存储的数据链中查询用户对应的用户信息和历史记录；

根据所述历史记录分别确定所述用户对每种业务信息的偏好值；

根据所述用户信息获取所述用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值；

根据所述用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值及所述用户对每种业务信息的偏好值，获取待推荐的业务信息，并将所述待推荐的业务信息发送给所述用户。

在本发明实施例中，用户的用户信息及过去浏览业务信息产生的历史记录是存储在数据链中的，数据链中的数据很难被篡改，能够确保在推荐业务信息的处理过程中，数据链节点所基于的历史记录是真实可靠的，能够正确地反映用户的喜好，进而使得最终推荐的业务信息是用户感兴趣的信息，大大提高了业务信息推荐的准确性。且本发明实施例根据用户所属的用户群及用户对每种业务信息的偏好值来推荐业务信息，确保推荐的业务信息为用户感兴趣的信息。进一步地，本发明实施例可以将与用户喜好相似的其他用户操作过的业务信息推荐给用户，或者分析用户随着时间推移对每种业务信息的喜好变化，将用户当前可能喜好的业务信息推荐给用户，以提高用户对推荐的业务信息进行浏览、下载或购买等相应操作的可能性。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种推荐业务信息的方法流程示意图；

图2是本发明实施例提供的一种推荐业务信息的装置结构图；

图3是本发明实施例提供的一种数据链节点的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。

除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。

本发明实施例提供了一种推荐业务信息的方法，该方法是基于数据链的，多个数据链节点构成共识网络。通过共识网络中的多个数据链节点分担向所有用户推荐业务信息的处理压力，每个数据链节点的处理量都不会过大，处理速度快，能够及时向用户推荐用户可能感兴趣的业务信息。而且用户过去操作业务信息产生的历史记录存储在数据链中，每个数据链节点中都存储有相同的数据链，业务提供商及黑客等各方面都无法篡改数据链中存储的数据，数据安全性很高。数据链节点基于真实的历史记录，能够推荐出用户感兴趣的业务信息，推荐的准确性很高。

且本发明实施例综合用户所属的用户群对业务信息的偏好以及用户个体对业务信息的偏好来向用户推荐业务信息，大大提高了推荐的业务信息为用户感兴趣的业务信息的可能性，用户浏览、下载或购买推荐的业务信息的可能性很高，能够实现推荐业务信息的有效目的，不会对用户形成打扰，提高了用户体验。

参见图1，该方法具体包括以下步骤：

步骤101：数据链节点从自身存储的数据链中查询用户对应的用户信息和历史记录。

在本发明实施例中，为用户推荐业务信息的时机可以有两种。一种是，当用户通过客户端登录数据链节点，数据链节点检测到用户登录时，数据链节点按照本发明实施例提供的方式向用户推荐业务信息。另一种是，数据链节点每隔预设时长，自动按照本发明实施例提供的方式向用户推荐业务信息。

当数据链节点检测到用户登录，或者，检测到与上次推荐之间间隔了预设时长，推荐业务信息的周期到达，此时数据链节点获取用户对应的用户信息。用户信息可以包括用户账号、性别、年龄、职业、地理位置等信息，用户账号可以为用于唯一标识该用户的用户联系方式、身份证号或者注册时用户自定义的字符序列等。当数据链节点检测到用户登录时，数据链节点可从用户的登录信息中直接获取到用户信息。当推荐业务信息的周期到达时，数据链节点可以从本地获取已存储的用户信息。

数据链节点获取到用户信息后，从自身存储的数据链中，定位出包含该用户信息的数据块；从定位出的数据块中读取该用户对应的历史记录。其中，历史记录中包括用户过程操作每种业务信息的操作行为信息，操作行为信息包括操作行为的类型及每种操作行为的操作次数。用户对业务信息的操作行为包括浏览、下载、购买等类型。

步骤102：数据链节点根据历史记录分别确定用户对每种业务信息的偏好值。

本发明实施例提供了如下第一和第二两种确定偏好值的方式，具体包括：

第一，数据链节点仅依据历史记录来确定用户对每种业务信息的偏好值。

在本发明实施例中，共识网络中的每个数据链节点中都预先配置了每种类型的操作行为对应的行为权重信息，越能体现用户喜好业务信息的操作行为对应的权重越高，如购买的权重较高，浏览的权重较低。

数据链节点从历史记录中获取用户操作每种业务信息的操作行为信息，根据预设的行为权重信息和每种业务信息对应的操作行为信息，通过公式(1)分别计算用户对每种业务信息的偏好值，操作行为信息包括操作行为的类型及每种操作行为的操作次数。

在公式(1)中，i为业务信息的编号，P_i为用户对第i种业务信息的偏好值，j为操作行为信息的编号，ω_j为第j种操作行为对应的行为权重信息，A_j为第j种操作行为对应的操作次数。

即在具体计算偏好值时，对于某种业务信息，计算每种操作行为的操作次数与行为权重之间的乘积，得到每种操作行为对应的行为系数。将每种操作行为对应的行为系数进行加和，得到用户对该种业务信息的偏好值。

例如，假设对于武侠类的图书信息，用户的历史记录中包括用户浏览过武侠类图书信息10次，下载过武侠类图书信息6次，购买过武侠类图书信息1次。数据链节点上预设的行为权重信息包括浏览行为对应的权重为1，下载行为对应的权重为5，购买行为对应的权重为10。则数据链节点计算出浏览行为对应的行为系数为10，下载行为对应的行为系数为30，购买行为对应的行为系数为10，进而计算出用户对武侠类图书信息的偏好值为50。

对于历史记录中涉及到的其他每种业务信息，都按照上述方式分别计算出用户对应其他每种业务信息的偏好值。

第二，数据链节点依据历史记录中用户随着时间推移对每种业务信息的操作行为变化来确定用户对每种业务信息的偏好值。

数据链节点根据时间先后顺序，将历史记录划分为多个时间单位的子记录。时间单位可以为一天或一周等。数据链节点分别从每个子记录中获取用户操作每种业务信息的操作行为信息，根据预设的行为权重信息和每个子记录对应的操作行为信息，分别计算每个时间单位内用户对每种业务信息的兴趣度。兴趣度的计算与上述第一种方式中偏好值的计算方式相同，在此不再赘述。

数据链节点根据每个时间单位内用户对每种业务信息的兴趣度，确定用户对每种业务信息的偏好值。具体地，数据链节点根据每个时间单位，通过公式(2)分别确定每个时间单位与当前时间之间的时差系数，根据每个时间单位对应的时差系数、每个时间单位内用户对每种业务信息的兴趣度，通过公式(3)计算用户对每种业务信息的偏好值。

g_t＝a-(T_t-T)…(2)

在公式(2)中，t为时间单位的编号，g_t为第t个时间单位对应的时差系数，T_t为第t个时间单位，T为上述每个时间单位中距离当前时间最近的时间单位，a为预设数值。

即在确定每个时间单位对应的时差系数时，将划分的所有时间单位中距离当前时间最近的时间单位称为当前时间单位，分别计算其他每个时间单位与当前时间单位之间相差的时间单位个数。对于某个时间单位，将预设数值与该时间单位对应的相差的时间单位个数相减，得到该时间单位对应的时差系数。对于其他每个时间单位，都按照上述方式分别确定出其他每个时间单位对应的时差系数。上述预设数值可以为10、20或30等。对于当前时间单位，其与自身之间相差的时间单位个数为0，则当前时间单位对应的时差系数即为上述预设数值。

按照上述方式计算出每个时间单位对应的时差系数后，通过公式(3)来计算用户对每种业务信息的偏好值。对于某种业务信息，计算每个时间单位对应的时差系数与兴趣度之间的乘积之和，得到用户对该种业务信息的偏好值。

在公式(3)中，t为时间单位的编号，g_t为第t个时间单位对应的时差系数，i为业务信息的编号，P_i为所述用户对第i种业务信息的偏好值，B_t为第t个时间单位对应的内所述用户对第i种业务信息的兴趣度。

例如，假设将用户一个月的历史记录按照10天为一个时间单位划分为三个子记录，按照时间由前到后分别记为子记录3、子记录2和子记录1。其中，子记录1距离当前时间最近，为当前时间单位。子记录2与子记录1之间相差1个时间单位，子记录3与子记录1之间相差2个时间单位。假设预设数值为5，则子记录1对应的时差系数为5，子记录2对应的时差系数为4，子记录3对应的时差系数为3。假设对于武侠类图书信息，子记录1中用户的兴趣度为1，子记录2对应的兴趣度为1.5，子记录3对应的兴趣度为2，则该用户对武侠类图书信息的偏好值为17。

对于其他每种业务信息，按照同样的方式分别计算出用户对其他每种业务信息的偏好值。第二种方式由于考虑了用户喜好随时间的变化，因此计算出的偏好值更能体现用户的实际喜好，准确性更高。

对于每个用户均通过本步骤的操作分别计算出每个用户对每种业务信息的偏好值，并分别存储每个用户的用户信息与用户对每种业务信息的偏好值的对应关系。

步骤103：数据链节点根据上述用户信息获取该用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值。

具体地，数据链节点根据上述用户信息，确定该用户所属的用户群，分别获取该用户群包括的每个用户对每种业务信息的偏好值，然后根据每个用户对每种业务信息的偏好值，确定该用户群对每种业务信息的偏好值。

在本发明实施例中，数据链节点根据用户信息包括的性别、年龄、职业及地理位置等信息对所有用户进行聚类，将所有用户划分为多个用户群，同一用户群中包括的用户具有相似的用户属性，如同一用户群中的用户的性别均为女性、年龄位于20岁至30岁之间、职业为公司白领、地理位置均在北京等。

数据链节点根据用户的用户信息包括的用户属性，确定符合该用户的用户属性的用户群，该用户群即为该用户所属的用户群。根据该用户群包括的每个用户的用户信息，分别获取该用户群包括的每个用户对每种业务信息的偏好值。然后对于每种业务信息，数据链节点根据每个用户对该种业务信息的偏好值，计算该用户群对该种业务信息的偏好值。具体地，数据链节点计算每个用户对该种业务信息的偏好值的平均值，将该平均值作为该用户群对该种业务信息的偏好值。

通过上述方式，数据链节点可以计算出该用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值。

通过上述方式计算出用户个体对每种业务信息的偏好值以及用户所属的用户群作为一个群体对每种业务信息的偏好值后，通过如下步骤104的操作向用户推荐业务信息。

步骤104：数据链节点根据用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值及用户对每种业务信息的偏好值，获取待推荐的业务信息，并将待推荐的业务信息发送给用户。

数据链节点确定该用户所属的用户群对应的偏好值最高的预设数目种业务信息，获取上述预设数目种业务信息对应的热点信息，将这些热点信息中该用户未操作过的业务信息确定为待推荐的业务信息。

由于该用户与其所属的用户群中的其他用户具有相似的用户属性，因此这些用户对于业务信息的偏好性上也很可能存在很高的相似性，该用户所属的用户群对应的偏好值最高的预设数目种业务信息，很可能也是该用户比较偏好的业务信息种类。这些种类的业务信息对应的热点信息很可能是用户非常感兴趣的业务信息，因此将这些热点信息中该用户未操作过的业务信息推荐给用户，用户操作这些信息的可能性很高。

数据链节点还参考与用户兴趣相近的其他用户的历史记录来获取待推荐的业务信息。具体地，数据链节点过去每次计算出用户的偏好值，并向用户推荐业务信息后，都将用户的偏好值及推荐的业务信息存储到数据链中。当前数据链节点通过上述步骤102的操作计算出该用户对每种业务信息的偏好值后，从当前存储的数据链中获取其他用户对每种业务信息的偏好值，根据该用户对每种业务信息的偏好值及其他用户对每种业务信息的偏好值，确定用户与其他用户之间的偏好相似度，进而根据该用户与其他用户之间的偏好相似度，确定用户所属的兴趣组。在本发明实施例中，可以选择与该用户之间的偏好相似度最高的预设个数个其他用户，将该预设个数个其他用户与该用户组成一个兴趣组，该兴趣组中的成员具有相似的兴趣偏好。数据链节点将兴趣组中其他组员操作过且该用户未操作过的业务信息确定为待推荐的业务信息。

将与用户兴趣近似的其他用户操作过而该用户未操作过的业务信息推荐给用户，则该用户对推荐的业务信息感兴趣的可能性很高，提高了业务信息推荐的准确性及有效性。

在本发明实施例中，数据链节点还可以仅参考用户对每种业务信息的偏好值来确定待推荐的业务信息。具体地，数据链节点根据用户对每种业务信息的偏好值，选择满足预设条件的信息类别，从选择的信息类别对应的业务信息集合中获取待推荐的业务信息。

上述预设条件可以为偏好值最高的预设数目种信息类别。在数据链节点中预先配置了每种信息类别对应的业务集合，信息类别对应的业务集合中包括多个该信息类别的业务信息。对于偏好值最高的预设数目种信息类别，数据链节点可以从信息类别对应的业务集合中确定出该用户未操作过的业务信息，从该用户未操作过的业务信息中随机挑选一定数量的业务信息作为待推荐的业务信息。另外，本发明实施例中，业务集合中的每个业务信息可以具有相应的热度值，该热度值与过去一段时间内该业务信息被用户操作的操作行为及操作次数相关。数据链节点可以从确定出的该用户未操作过的业务信息中挑选一定量的热度值最高的业务信息作为待推荐的业务信息。

将用户偏好值最高的信息类别中的业务信息推荐给用户，则用户对推荐的业务感兴趣的几率很高，用户很有可能会对推荐的业务信息进行浏览、下载或购买等操作行为。进一步地，还可以将用户偏好值最高的信息类别中热度最高的业务信息推荐给用户，则用户感兴趣的可能性更大，推进业务信息的准确性更高。

数据链节点将待推荐的业务信息发送给该用户对应的客户端。客户端接收到推荐的业务信息后显示这些业务信息，以便用户对这些业务信息进行操作。

在本发明实施例中，数据链节点确定出待推荐的业务信息的同时或之后，数据链节点还根据用户对每种业务信息的偏好值及待推荐的业务信息，生成数据块。具体地，数据链节点以自身当前存储的数据链中最后一个数据块的头哈希值作为待生成的数据块的父哈希值，对用户对每种业务信息的偏好值及待推荐的业务信息进行哈希运算，得到待生成的数据块的头哈希值。数据链节点根据待生成数据块的父哈希值、头哈希值以及用户对每种业务信息的偏好值及待推荐的业务信息生成数据块。数据链节点将生成的数据块添加到自身存储的数据链中，并将数据块广播给共识网络中的其他数据链节点进行存储。

共识网络中的其他数据链节点接收到该数据块后，通过工作量证明机制、权益证机制等对该数据块进行认证，认证通过后将该数据块添加到各自自身存储的数据链的最后。

在本发明实施例中，用户的用户信息及过去浏览业务信息产生的历史记录是存储在数据链中的，数据链中的数据很难被篡改，能够确保在推荐业务信息的处理过程中，数据链节点所基于的历史记录是真实可靠的，能够正确地反映用户的喜好，进而使得最终推荐的业务信息是用户感兴趣的信息，大大提高了业务信息推荐的准确性。且本发明实施例根据用户所属的用户群及用户对每种业务信息的偏好值来推荐业务信息，确保推荐的业务信息为用户感兴趣的信息。进一步地，本发明实施例可以将与用户喜好相似的其他用户操作过的业务信息推荐给用户，或者分析用户随着时间推移对每种业务信息的喜好变化，将用户当前可能喜好的业务信息推荐给用户，以提高用户对推荐的业务信息进行浏览、下载或购买等相应操作的可能性。

参见图2，本发明实施例提供了一种推荐业务信息的装置，该装置用于执行上述实施例所提供的推荐业务信息的方法，该装置包括：

查询模块20，用于从自身存储的数据链中查询用户对应的用户信息和历史记录；

确定模块21，用于根据历史记录分别确定用户对每种业务信息的偏好值；

获取模块22，用于根据所述用户信息获取所述用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值；

推荐模块23，用于根据所述用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值及用户对每种业务信息的偏好值，获取待推荐的业务信息，并将待推荐的业务信息发送给用户。

上述查询模块20，用于当检测到用户登录时，获取用户对应的用户信息；或者，每隔预设时长，获取用户对应的用户信息；从自身存储的数据链中，定位出包含用户信息的数据块；从数据块中读取用户对应的历史记录。

上述确定模块21，包括：

第一获取单元，用于从历史记录中获取用户操作每种业务信息的操作行为信息；

第一计算单元，用于根据预设的行为权重信息和每种业务信息对应的操作行为信息，通过公式(1)分别计算用户对每种业务信息的偏好值，所述操作行为信息包括操作行为的类型及每种操作行为的操作次数；

在所述公式(1)中，i为业务信息的编号，P_i为所述用户对第i种业务信息的偏好值，j为操作行为信息的编号，ω_j为第j种操作行为对应的行为权重信息，A_j为第j种操作行为对应的操作次数。

在另一种实施方式中，上述确定模块21包括：

划分单元，用于根据时间先后顺序，将历史记录划分为多个时间单位的子记录；

第二获取单元，用于分别从每个子记录中获取用户操作每种业务信息的操作行为信息；

第二计算单元，用于根据预设的行为权重信息和每个子记录对应的操作行为信息，分别计算每个时间单位内用户对每种业务信息的兴趣度；

第一确定单元，用于根据每个时间单位内用户对每种业务信息的兴趣度，确定用户对每种业务信息的偏好值。

上述确定单元，用于根据所述每个时间单位，通过公式(2)分别确定每个时间单位与当前时间之间的时差系数；根据每个时间单位对应的时差系数、每个时间单位内用户对每种业务信息的兴趣度，通过公式(3)分别计算用户对每种业务信息的偏好值；

g_t＝a-(T_t-T)…(2)

在公式(2)和(3)中，t为时间单位的编号，g_t为第t个时间单位对应的时差系数，T_t为第t个时间单位，T为所述每个时间单位中距离当前时间最近的时间单位，a为预设数值；i为业务信息的编号，P_i为所述用户对第i种业务信息的偏好值，B_t为第t个时间单位对应的内所述用户对第i种业务信息的兴趣度。

上述获取模块22，用于根据所述用户信息，确定所述用户所属的用户群；分别获取所述用户群包括的每个用户对每种业务信息的偏好值；根据所述每个用户对每种业务信息的偏好值，确定所述用户群对每种业务信息的偏好值。

上述推荐模块23，用于确定所述用户群对应的偏好值最高的预设数目种业务信息；获取所述预设数目种业务信息对应的热点信息；根据用户对每种业务信息的偏好值，确定用户所属的兴趣组；将兴趣组中其他组员操作过且用户未操作过的业务信息及所述热点信息中所述用户未操作过的业务信息确定为待推荐的业务信息。

在本发明实施例中，该装置还包括存储模块，用于根据用户对每种业务信息的偏好值及待推荐的业务信息，生成数据块；将数据块添加到自身存储的数据链中，并将数据块广播给共识网络中的其他数据链节点进行存储。

在本发明实施例中，用户的用户信息及过去浏览业务信息产生的历史记录是存储在数据链中的，数据链中的数据很难被篡改，能够确保在推荐业务信息的处理过程中，数据链节点所基于的历史记录是真实可靠的，能够正确地反映用户的喜好，进而使得最终推荐的业务信息是用户感兴趣的信息，大大提高了业务信息推荐的准确性。且本发明实施例根据用户所属的用户群及用户对每种业务信息的偏好值来推荐业务信息，确保推荐的业务信息为用户感兴趣的信息。进一步地，本发明实施例可以将与用户喜好相似的其他用户操作过的业务信息推荐给用户，或者分析用户随着时间推移对每种业务信息的喜好变化，将用户当前可能喜好的业务信息推荐给用户，以提高用户对推荐的业务信息进行浏览、下载或购买等相应操作的可能性。

参见图3，本发明实施例提供了一种数据链节点，共识网络由多个数据链节点构成，每个数据链节点对应多个网约车，不同数据链节点对应的网约车之间不存在交集，所述存储器存储有可执行程序，所述存储器与所述处理器之间通过总线通信连接，所述可执行程序被一个或多个所述处理器加载，以执行以下步骤：

从自身存储的数据链中查询用户对应的用户信息和历史记录；

根据所述历史记录分别确定所述用户对每种业务信息的偏好值；

根据所述用户信息获取所述用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值；

根据所述用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值及所述用户对每种业务信息的偏好值，获取待推荐的业务信息，并将所述待推荐的业务信息发送给所述用户。

用户的用户信息及过去浏览业务信息产生的历史记录是存储在数据链中的，数据链中的数据很难被篡改，能够确保在推荐业务信息的处理过程中，数据链节点所基于的历史记录是真实可靠的，能够正确地反映用户的喜好，进而使得最终推荐的业务信息是用户感兴趣的信息，大大提高了业务信息推荐的准确性。且本发明实施例根据用户所属的用户群及用户对每种业务信息的偏好值来推荐业务信息，确保推荐的业务信息为用户感兴趣的信息。进一步地，本发明实施例可以将与用户喜好相似的其他用户操作过的业务信息推荐给用户，或者分析用户随着时间推移对每种业务信息的喜好变化，将用户当前可能喜好的业务信息推荐给用户，以提高用户对推荐的业务信息进行浏览、下载或购买等相应操作的可能性。

前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。

Claims (7)

1.一种推荐业务信息的方法，其特征在于，所述方法包括：

数据链节点从自身存储的数据链中查询用户对应的用户信息和历史记录；

所述数据链节点根据所述历史记录分别确定所述用户对每种业务信息的偏好值；

所述数据链节点根据所述用户信息获取所述用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值；

所述数据链节点根据所述用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值及所述用户对每种业务信息的偏好值，获取待推荐的业务信息，并将所述待推荐的业务信息发送给所述用户，其中，

所述数据链节点从自身存储的数据链中查询用户对应的用户信息和历史记录，包括：

当数据链节点检测到用户登录时，所述数据链节点获取所述用户对应的用户信息；或者，每隔预设时长，数据链节点获取用户对应的用户信息；

所述数据链节点从自身存储的数据链中，定位出包含所述用户信息的数据块；

所述数据链节点从所述数据块中读取所述用户对应的历史记录；

所述数据链节点根据所述历史记录分别确定所述用户对每种业务信息的偏好值，包括：

所述数据链节点从所述历史记录中获取所述用户操作每种业务信息的操作行为信息；

所述数据链节点根据预设的行为权重信息和每种业务信息对应的操作行为信息，通过公式(1)分别计算所述用户对每种业务信息的偏好值，所述操作行为信息包括操作行为的类型及每种操作行为的操作次数；

在所述公式(1)中，i为业务信息的编号，P_i为所述用户对第i种业务信息的偏好值，j为操作行为信息的编号，ω_j为第j种操作行为对应的行为权重信息，A_j为第j种操作行为对应的操作次数；

或者，所述数据链节点根据所述历史记录分别确定所述用户对每种业务信息的偏好值，包括：

所述数据链节点根据时间先后顺序，将所述历史记录划分为多个时间单位的子记录；

所述数据链节点分别从每个所述子记录中获取所述用户操作每种业务信息的操作行为信息；

所述数据链节点根据预设的行为权重信息和每个所述子记录对应的操作行为信息，分别计算每个时间单位内所述用户对每种业务信息的兴趣度；

所述数据链节点根据所述每个时间单位内所述用户对每种业务信息的兴趣度，确定所述用户对每种业务信息的偏好值。

2.根据权利要求1所述推荐业务信息的方法，其特征在于，所述数据链节点根据所述每个时间单位内所述用户对每种业务信息的兴趣度，确定所述用户对每种业务信息的偏好值，包括：

所述数据链节点根据所述每个时间单位，通过公式(2)分别确定所述每个时间单位与当前时间之间的时差系数；

所述数据链节点根据所述每个时间单位对应的时差系数、所述每个时间单位内所述用户对每种业务信息的兴趣度，通过公式(3)分别计算所述用户对每种业务信息的偏好值；

g_t＝a-(T_t-T)…(2)

在公式(2)和(3)中，t为时间单位的编号，g_t为第t个时间单位对应的时差系数，T_t为第t个时间单位，T为所述每个时间单位中距离当前时间最近的时间单位，a为预设数值；i为业务信息的编号，P_i为所述用户对第i种业务信息的偏好值，B_t为第t个时间单位对应的内所述用户对第i种业务信息的兴趣度。

3.根据权利要求1所述推荐业务信息的方法，其特征在于，所述数据链节点根据所述用户信息获取所述用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值，包括：

所述数据链节点根据所述用户信息，确定所述用户所属的用户群；

所述数据链节点分别获取所述用户群包括的每个用户对每种业务信息的偏好值；

所述数据链节点根据所述每个用户对每种业务信息的偏好值，确定所述用户群对每种业务信息的偏好值。

4.根据权利要求1所述推荐业务信息的方法，其特征在于，所述数据链节点根据所述用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值及所述用户对每种业务信息的偏好值，获取待推荐的业务信息，包括：

所述数据链节点确定所述用户群对应的偏好值最高的预设数目种业务信息；

所述数据链节点获取所述预设数目种业务信息对应的热点信息；

所述数据链节点根据所述用户对每种业务信息的偏好值，确定所述用户所属的兴趣组；

所述数据链节点将所述兴趣组中其他组员操作过且所述用户未操作过的业务信息及所述热点信息中所述用户未操作过的业务信息确定为待推荐的业务信息。

5.根据权利要求1所述推荐业务信息的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述数据链节点根据所述用户对每种业务信息的偏好值及所述待推荐的业务信息，生成数据块；

所述数据链节点将所述数据块添加到自身存储的数据链中，并将所述数据块广播给共识网络中的其他数据链节点进行存储。

6.一种推荐业务信息的装置，其用于实现权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述装置包括：

查询模块，用于从自身存储的数据链中查询用户对应的用户信息和历史记录；

确定模块，用于根据所述历史记录分别确定所述用户对每种业务信息的偏好值；

获取模块，用于根据所述用户信息获取所述用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值；

推荐模块，用于根据所述用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值及所述用户对每种业务信息的偏好值，获取待推荐的业务信息，并将所述待推荐的业务信息发送给所述用户。

7.一种数据链节点，其特征在于，包括一个或多个存储器及处理器，所述存储器存储有可执行程序，所述可执行程序被一个或多个所述处理器加载，以执行权利要求1-5中任一项所述的方法，包括以下步骤：

从自身存储的数据链中查询用户对应的用户信息和历史记录；

根据所述历史记录分别确定所述用户对每种业务信息的偏好值；

根据所述用户信息获取所述用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值；根据所述用户所属的用户群对每种业务信息的偏好值及所述用户对每种业务信息的偏好值，获取待推荐的业务信息，并将所述待推荐的业务信息发送给所述用户。

Images