信息推荐方法及装置与流程

1.本技术实施例涉及计算机技术领域，具体涉及一种信息推荐方法及装置。


背景技术：

2.随着移动互联网的飞速发展，购物类应用层出不穷，用户流量是各公司竞争的重要内容。在电子商务领域，会从商品的展现位置维度增加用户粘性。具体的，在购物类应用中，首页信息流式的不同类型的商品推荐、商品详情界面的相似商品推荐逐渐成为了标配。首页信息流场景旨在捕获用户的兴趣点，越精准地确定用户感兴趣的商品，则越能够增加用户的浏览时长和下翻深度；商品详情界面中相似商品的展示，旨在展示当前商品的同类目商品，为用户提供更多的选择空间，越精准地展现出用户感兴趣的品牌或者商品型号，则使用户越方便地进行同类型商品的比较，提高商品的转化占比。目前，信息流场景和商品详情界面的推荐场景完全是独立的，没有任何关联。


技术实现要素：

3.本技术实施例提出了一种信息推荐方法及装置。
4.第一方面，本技术实施例提供了一种信息推荐方法，包括：响应于确定基于用户的第一预设操作进入预设界面，获取用户执行第一预设操作前预设时间长度内的操作信息；根据操作信息，确定用户浏览预设界面的行为数据；根据行为数据，确定用户的推荐信息，并在预设界面中显示推荐信息，其中，推荐信息所表征的对象包括与预设界面展示的主对象相同类目的对象、与主对象不同类目的对象。
5.在一些实施例中，行为数据包括表征用户有明确的浏览对象的第一行为数据和表征用户没有明确的浏览对象的第二行为数据；上述根据操作信息，确定用户浏览预设界面的行为数据，包括：响应于确定操作信息中包括第二预设操作，将操作信息输入预先训练的行为数据识别模型，得到表征第一行为数据的第一占比和第二行为数据的第二占比的第一数组。
6.在一些实施例中，上述根据操作信息，确定用户浏览预设界面的行为数据，还包括：响应于确定操作信息中不包括第二预设操作，确定进入预设界面的入口；响应于确定入口为基于用户的第三预设操作所得到的界面中的入口，确定表征第一行为数据的第一占比和第二行为数据的第二占比的第二预设数组。
7.在一些实施例中，上述根据操作信息，确定用户浏览预设界面的行为数据，还包括：响应于确定入口为预设推荐界面中的入口，确定表征第一行为数据的第一占比和第二行为数据的第二占比的第三预设数组。
8.在一些实施例中，上述根据行为数据，确定用户的推荐信息，包括：根据第一行为数据的第一占比和预设界面中的预设显示区域信息，确定与主对象相同类目的对象；根据第二行为数据的第二占比和预设显示区域信息，确定与主对象不同类目的对象。
9.在一些实施例中，行为数据识别模型通过如下方式训练得到：获取训练样本集，其
中，训练样本集中的训练样本包括：以预设时间长度为单位的样本操作信息和样本标签；采用机器学习算法，以训练样本中的样本操作信息作为初始行为数据识别模型的输入，以输入的样本操作信息对应的样本标签作为期望输出，训练得到行为数据识别模型。
10.在一些实施例中，上述获取训练样本集，包括：获取日志信息；以预设时间长度为单位分割日志信息，得到多个样本操作信息；针对于多个样本操作信息中的每个样本操作信息，基于该样本操作信息中包括的对象的类目的数量，以及该样本操作信息中各类目的浏览次数，确定该样本操作信息的样本标签。
11.第二方面，本技术实施例提供了一种信息推荐装置，包括：第一获取单元，被配置成响应于确定基于用户的第一预设操作进入预设界面，获取用户执行第一预设操作前预设时间长度内的操作信息；第一确定单元，被配置成根据操作信息，确定用户浏览预设界面的行为数据；第二确定单元，被配置成根据行为数据，确定用户的推荐信息，并在预设界面中显示推荐信息，其中，推荐信息所表征的对象包括与预设界面展示的主对象相同类目的对象、与主对象不同类目的对象。
12.在一些实施例中，行为数据包括表征用户有明确的浏览对象的第一行为数据和表征用户没有明确的浏览对象的第二行为数据；第一确定单元，进一步被配置成响应于确定操作信息中包括第二预设操作，将操作信息输入预先训练的行为数据识别模型，得到表征第一行为数据的第一占比和第二行为数据的第二占比的第一数组。
13.在一些实施例中，第一确定单元，进一步被配置成响应于确定操作信息中不包括第二预设操作，确定进入预设界面的入口；响应于确定入口为基于用户的第三预设操作所得到的界面中的入口，确定表征第一行为数据的第一占比和第二行为数据的第二占比的第二预设数组。
14.在一些实施例中，第一确定单元，进一步被配置成响应于确定入口为预设推荐界面中的入口，确定表征第一行为数据的第一占比和第二行为数据的第二占比的第三预设数组。
15.在一些实施例中，第二确定单元，进一步被配置成根据第一行为数据第一占比和预设界面中的预设显示区域信息，确定与主对象相同类目的对象；根据第二行为数据的第二占比和预设显示区域信息，确定与主对象不同类目的对象。
16.在一些实施例中，行为数据识别模型通过如下方式训练得到：第二获取单元，被配置成获取训练样本集，其中，训练样本集中的训练样本包括：以预设时间长度为单位的样本操作信息和样本标签；训练单元，被配置成采用机器学习算法，以训练样本中的样本操作信息作为初始行为数据识别模型的输入，以输入的样本操作信息对应的样本标签作为期望输出，训练得到行为数据识别模型。
17.在一些实施例中，第二获取单元，进一步被配置成获取日志信息；以预设时间长度为单位分割日志信息，得到多个样本操作信息；针对于多个样本操作信息中的每个样本操作信息，基于该样本操作信息中包括的对象的类目的数量，以及该样本操作信息中各类目的浏览次数，确定该样本操作信息的样本标签。
18.第三方面，本技术实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面任一实现方式描述的方法。
19.第四方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装
置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面任一实现方式描述的方法。
20.本技术实施例提供的信息推荐方法及装置，通过响应于确定基于用户的第一预设操作进入预设界面，获取用户执行预设操作前预设时间长度内的操作信息；根据操作信息，确定用户浏览预设界面的行为数据；根据行为数据，确定用户的推荐信息，并在预设界面中显示推荐信息，其中，推荐信息所表征的对象包括与预设界面展示的主对象相同类目的对象、与主对象不同类目的对象，从而突破了商品详情界面的推荐场景和信息流场景之间的独立限制，在预设界面中，既可以显示对应于商品详情界面的推荐场景的、与主对象相同类目的对象，也可以显示对应于信息流场景的、与主对象不同类目的对象，减少了用户使用过程中来回切换界面的次数，提高了用户粘性。
附图说明
21.通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
22.图1是本技术的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
23.图2是根据本技术信息推荐方法的一个实施例的流程图；
24.图3是根据本实施例的信息推荐方法的应用场景的示意图；
25.图4是根据本技术的信息推荐方法的又一个实施例的流程图；
26.图5是根据本技术的信息推荐装置的一个实施例的结构图；
27.图6是适于用来实现本技术实施例的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
28.下面结合附图和实施例对本技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
29.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
30.图1示出了可以应用本技术的信息推荐方法及装置的示例性架构100。
31.如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
32.终端设备101、102、103可以是支持网络连接从而进行数据交互和数据处理的硬件设备或软件。当终端设备101、102、103为硬件时，其可以是支持网络连接，信息交互、显示、处理等功能的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
33.服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如响应于确定基于用户在终端设备101、102、103的第一预设操作进入预设界面，进行信息推荐的后台处理服务器。后台处理服
务器可以获取用户执行预设操作前预设时间长度内的操作信息；根据操作信息，确定用户浏览预设界面的行为数据；根据行为数据，确定用户的推荐信息，并在终端设备的预设界面中显示推荐信息。作为示例，服务器105可以是云端服务器。
34.需要说明的是，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
35.还需要说明的是，本公开的实施例所提供的信息推荐方法可以由服务器执行，也可以由终端设备执行，还可以由服务器和终端设备彼此配合执行。相应地，信息推荐装置包括的各个部分(例如各个单元、子单元、模块、子模块)可以全部设置于服务器中，也可以全部设置于终端设备中，还可以分别设置于服务器和终端设备中。
36.应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。当信息推荐方法运行于其上的电子设备不需要与其他电子设备进行数据传输时，该系统架构可以仅包括信息推荐方法运行于其上的电子设备(例如服务器或终端设备)。
37.继续参考图2，示出了信息推荐方法的一个实施例的流程200，包括以下步骤：
38.步骤201，响应于确定基于用户的第一预设操作进入预设界面，获取用户执行第一预设操作前预设时间长度内的操作信息。
39.本实施例中，信息推荐方法的执行主体(例如图1中的终端设备或服务器)可以响应于确定基于用户的第一预设操作进入预设界面，通过有线连接方式或者无线连接方式从远程，或从本地获取用户执行预设操作前预设时间长度内的操作信息。
40.其中，用户可以是使用购物类应用的用户，用户在使用购物类应用的过程中，执行第一预设操作(例如点击操作、搜索操作)进入预设界面。预设界面例如可以是主要展示主对象的商品详情界面。以某种型号的手机为例，对应的预设界面中包括该型号的手机的图片、视频、价格、配置参数等信息。
41.操作信息是用户执行第一预设操作前预设时间长度内，使用购物类应用所产生的操作信息，包括但不限于点击操作、搜索操作、滑动操作、购买操作、与商家的沟通操作。其中，预设时间长度可以根据实际情况具体设置，例如可以是30分钟。
42.作为示例，上述执行主体在用户使用购物类应用的过程中，可以实时获取其操作行为并存储以得到对应的操作信息。作为又一示例，上述执行主体可以从记录用户使用购物类应用的操作信息的日志中获取操作信息。
43.步骤202，根据操作信息，确定用户浏览预设界面的行为数据。
44.本实施例中，上述执行主体可以根据步骤201得到操作信息，确定用户浏览预设界面的行为数据。
45.行为数据包括表征用户有明确的浏览对象的第一行为数据和表征用户没有明确的浏览对象的第二行为数据。当用户的行为数据为第一行为数据时，表明用户进入预设界面的目的明确，就是针对预设界面中展示的主对象或者与对象同同类目的对象。当用户的行为数据为第二行为数据时，表明用户进入预设界面的目的并不明确，并非针对预设界面中展示的主对象或者与对象同同类目的对象，而是随意浏览界面。
46.在很多情况下，用户并不会纯粹地基于第一行为数据或第二行为数据浏览预设界面，而是基于上述两种目的，只是表征用户有明确目的第一行为数据和表征用户没有明确目的的第二行为数据的占比不同。本实施例中，可以通过数组的形式表征用户的第一行为数据和第二行为数据的占比。例如，表征用户行为数据的数组为(0.7，0.3)，则表明第一行为数据的占比为0.7，第二行为数据的占比为0.3。
47.作为示例，上述执行主体可以根据操作信息中的所有操作，确定所有操作中的每一操作对应的对象类目；根据操作信息对应的所有对象类目的数量，以及用户针对各对象类目的浏览量，确定用户的行为数据。具体的，当操作信息对应的所有对象类目的数量越少，用户针对于其中的一个对象类目的浏览量越多，表明用户的目的越明确，第一行为数据的占比越大，第二行为数据的占比越小；反之，当操作信息对应的所有对象类目的数量越多，或用户针对于各个对象类目的浏览量差不多，并不存在浏览量较为突出的类目，则表明用户的目的越不明确，随机性越强，第一行为数据的占比越小，第二行为数据的占比越大。
48.上述执行主体中可以设置有表征对象类目数量、各对象类目的浏览量与表征用户的行为数据的数组之间的对应关系的对应表，通过对应表确定用户的行为数据。
49.在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体通过如下方式执行上述步骤202：
50.第一，响应于确定操作信息中包括第二预设操作，将操作信息输入预先训练的行为数据识别模型，得到表征第一行为数据的第一占比和第二行为数据的第二占比的第一数组。
51.其中，第二预设操作为用户在购物类应用显示的界面中，选取对象类目或对象的点击操作。当操作信息中包括点击操作，上述执行主体将操作信息输入预先训练的行为数据识别模型，得到表征第一行为数据的第一占比和第二行为数据的第二占比的第一数组。行为数据识别模型表征操作信息与第一数组之间的对应关系，可以采用具有特征提取、信息处理功能的神经网络模型，例如循环神经网络模型。
52.行为数据识别模型通过如下方式训练得到：获取训练样本集，其中，训练样本集中的训练样本包括：以预设时间长度为单位的样本操作信息和样本标签，样本标签表征用户的行为数据；采用机器学习算法，以训练样本中的样本操作信息作为初始行为数据识别模型的输入，以输入的样本操作信息对应的样本标签作为期望输出，训练得到行为数据识别模型。
53.其中，训练样本集通过如下方式得到：获取日志信息；以预设时间长度为单位分割日志信息，得到多个样本操作信息；针对于多个样本操作信息中的每个样本操作信息，基于该样本操作信息中包括的对象的类目的数量，以及该样本操作信息中各类目的浏览次数确定该样本操作信息的样本标签。
54.具体的，当该样本操作信息对应的所有的对象的类目的数量越少，用户针对于其中的一个类目的对象的浏览量越多，表明用户的目的越明确，第一行为数据的占比越大，第二行为数据的占比越小；反之，当该样本操作信息对应的所有的对象的类目的数量越多，或用户针对于各个对象类目的浏览量差不多，并不存在浏览量较为突出的类目，则表明用户的目的越不明确随机性越强，第一行为数据的占比越小，第二行为数据的占比越大。
55.第二，响应于确定操作信息中不包括第二预设操作，确定进入预设界面的入口。
56.第三，响应于确定入口为基于用户的第三预设操作所得到的界面中的入口，确定表征第一行为数据的第一占比和第二行为数据的第二占比的第二预设数组。
57.其中，第三预设操作为用户的搜索操作。当操作信息中没有用户的点击操作，且用户进入预设界面的入口为基于用户的搜索操作得到的界面中的入口时，可以通过第二预设数组表征用户的行为数据。第二预设数组中第一行为数据的第一占比远大于第二行为数据的第二占比，例如，第二预设数组可以为(1，0)。
58.第四，响应于确定入口为预设推荐界面中的入口，确定表征第一行为数据的第一占比和第二行为数据的第二占比的第三预设数组。
59.其中，预设推荐界面为基于用户的兴趣度向用户推荐对象的界面。作为示例，购物类应用中的首页一般会有“猜你喜欢”的显示区域，该显示区域中显示有向用户推荐的感兴趣的商品，则首页可以作为预设推荐界面。
60.当操作信息中不包括第二预设操作，并且进入预设界面的入口为预设推荐界面中的入口，则通过第三预设数组表征用户的行为数据。在第三预设数组中，第一行为数据的第一占比和第二行为数据的第二占比相当。作为示例，第三预设数组可以为(0.5，0.5)。
61.通过上述针对不同情形的区分，通过不同方式确定用户的行为数据，可以提高本实施例的实用性和准确性。
62.步骤203，根据行为数据，确定用户的推荐信息，并在预设界面中显示推荐信息。
63.本实施例中，上述执行主体可以根据步骤202确定的行为数据，确定用户的推荐信息，并在预设界面中显示推荐信息。其中，推荐信息所表征的对象包括与预设界面展示的主对象相同类目的对象、与主对象不同类目的对象。
64.在预设界面中，一般通过大部分的显示区域展示主对象的图片、视频、价格等信息，而在主对象的显示区域之外，会有其他的预设显示区域。在预设显示区域中，可以显示与主对象相同类目的对象、与主对象不同类目的对象。
65.在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体根据第一行为数据的第一占比和预设界面中的预设显示区域信息，确定与主对象相同类目的对象；根据第二行为数据的第二占比和预设显示区域信息，确定与主对象不同类目的对象。
66.作为示例，用户的第一行为数据第一占比为0.7，第二行为数据的第二占比为0.3，预设显示区域的数量为10，则10个预设显示区域中有7(0.7*10)个预设显示区域显示与主对象相同类目的对象，有3(0.3*10)预设显示区域显示与主对象不同类目的对象。
67.继续参见图3，图3是根据本实施例的信息推荐方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，用户301通过终端设备302浏览以购物类应用。用户301浏览的过程中，在首页中点击以某型号的手机为主对象的商品详情界面(预设界面)的入口。服务器303检测用户301的操作过程，确定用户301即将进入该手机的商品详情界面。响应于确定基于用户301进入商品详情界面，服务器303从数据库304中获取用户301执行点击操作前预设时间长度内的操作信息；根据操作信息，确定用户301浏览预设界面的行为数据，其中，行为数据包括表征用户有明确的浏览对象的第一行为数据，其占比为0.7，以及表征用户没有明确的浏览对象的第二行为数据，其占比为0.3。进一步，服务器303根据所确定的行为数据，确定用户301的推荐信息，并在预设界面中显示推荐信息，其中，推荐信息所表征的对象包括与预设界面展示的主对象相同类目的对象(其他型号的手机)、与主对象不同类目的对象(包括
笔记本电脑、数码相机)。
68.本公开的上述实施例提供的方法，通过响应于确定基于用户的第一预设操作进入预设界面，获取用户执行预设操作前预设时间长度内的操作信息；根据操作信息，确定用户浏览预设界面的行为数据；根据行为数据，确定用户的推荐信息，并在预设界面中显示推荐信息，其中，推荐信息所表征的对象包括与预设界面展示的主对象相同类目的对象、与主对象不同类目的对象，从而突破了商品详情界面的推荐场景和信息流场景之间的独立限制，在预设界面中，既可以显示对应于商品详情界面的推荐场景的、与主对象相同类目的对象，也可以显示对应于信息流场景的、与主对象不同类目的对象，减少了用户使用过程中来回切换界面的次数，提高了用户粘性。
69.继续参考图4，示出了根据本技术的信息推荐方法的另一个实施例的示意性流程400，包括以下步骤：
70.步骤401，响应于确定基于用户的第一预设操作进入预设界面，获取用户执行第一预设操作前预设时间长度内的操作信息。
71.步骤402，响应于确定操作信息中包括第二预设操作，将操作信息输入预先训练的行为数据识别模型，得到表征第一行为数据的第一占比和第二行为数据的第二占比的第一数组。
72.步骤403，响应于确定操作信息中不包括第二预设操作，确定进入预设界面的入口。
73.步骤404，响应于确定入口为基于用户的第三预设操作所得到的界面中的入口，确定表征第一行为数据的第一占比和第二行为数据的第二占比的第二预设数组。
74.步骤405，响应于确定入口为预设推荐界面中的入口，确定表征第一行为数据的第一占比和第二行为数据的第二占比的第三预设数组。
75.步骤406，根据第一行为数据第一占比和预设界面中的预设显示区域信息，确定与主对象相同类目的对象；根据第二占比和预设显示区域信息，确定与主对象不同类目的对象。
76.步骤407，在预设界面中显示推荐信息。
77.从本实施例中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的信息推荐方法的流程400具体说明了根据不同的场景采取不同的方式确定用户的行为数据。如此，提高了本实施例信息推荐的准确性。
78.继续参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种信息推荐装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
79.如图5所示，信息推荐装置包括：包括：第一获取单元501被配置成响应于确定基于用户的第一预设操作进入预设界面，获取用户执行第一预设操作前预设时间长度内的操作信息；第一确定单元502被配置成根据操作信息，确定用户浏览预设界面的行为数据；第二确定单元503被配置成根据行为数据，确定用户的推荐信息，并在预设界面中显示推荐信息，其中，推荐信息所表征的对象包括与预设界面展示的主对象相同类目的对象、与主对象不同类目的对象。
80.在一些实施例中，行为数据包括表征用户有明确的浏览对象的第一行为数据和表
征用户没有明确的浏览对象的第二行为数据；第一确定单元502进一步被配置成响应于确定操作信息中包括第二预设操作，将操作信息输入预先训练的行为数据识别模型，得到表征第一行为数据的第一占比和第二行为数据的第二占比的第一数组。
81.在一些实施例中，第一确定单元502进一步被配置成响应于确定操作信息中不包括第二预设操作，确定进入预设界面的入口；响应于确定入口为基于用户的第三预设操作所得到的界面中的入口，确定表征第一行为数据的第一占比和第二行为数据的第二占比的第二预设数组。
82.在一些实施例中，第一确定单元502进一步被配置成响应于确定入口为预设推荐界面中的入口，确定表征第一行为数据的第一占比和第二行为数据的第二占比的第三预设数组。
83.在一些实施例中，第二确定单元503进一步被配置成根据第一行为数据第一占比和预设界面中的预设显示区域信息，确定与主对象相同类目的对象；根据第二占比和预设显示区域信息，确定与主对象不同类目的对象。
84.在一些实施例中，行为数据识别模型通过如下方式训练得到：第二获取单元(图中未示出)，被配置成获取训练样本集，其中，训练样本集中的训练样本包括：以预设时间长度为单位的样本操作信息和样本标签；训练单元(图中未示出)，被配置成采用机器学习算法，以训练样本中的样本操作信息作为初始行为数据识别模型的输入，以输入的样本操作信息对应的样本标签作为期望输出，训练得到行为数据识别模型。
85.在一些实施例中，第二获取单元，进一步被配置成获取日志信息；以预设时间长度为单位分割日志信息，得到多个样本操作信息；针对于所述多个样本操作信息中的每个样本操作信息，基于该样本操作信息中包括的对象的类目的数量，以及该样本操作信息中各类目的浏览次数，确定该样本操作信息的样本标签。
86.本实施例中，信息推荐装置中的第一获取单元响应于确定基于用户的第一预设操作进入预设界面，获取用户执行第一预设操作前预设时间长度内的操作信息；第一确定单元根据操作信息，确定用户浏览预设界面的行为数据；第二确定单元根据行为数据，确定用户的推荐信息，并在预设界面中显示推荐信息，其中，推荐信息所表征的对象包括与预设界面展示的主对象相同类目的对象、与主对象不同类目的对象，从而突破了商品详情界面的推荐场景和信息流场景之间的独立限制，在预设界面中，既可以显示对应于商品详情界面的推荐场景的、与主对象相同类目的对象，也可以显示对应于信息流场景的、与主对象不同类目的对象，减少了用户使用过程中来回切换界面的次数，提高了用户粘性。
87.下面参考图6，其示出了适于用来实现本技术实施例的设备(例如图1所示的设备101、102、103、105)的计算机系统600的结构示意图。图6示出的设备仅仅是一个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
88.如图6所示，计算机系统600包括处理器(例如cpu，中央处理器)601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。处理器601、rom602以及ram603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。
89.以下部件连接至i/o接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射
线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至i/o接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。
90.特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被处理器601执行时，执行本技术的方法中限定的上述功能。
91.需要说明的是，本技术的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本技术中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
92.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本技术的操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向目标的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c ，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在客户计算机上执行、部分地在客户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在客户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到客户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
93.附图中的流程图和框图，图示了按照本技术各种实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注
意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
94.描述于本技术实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器，包括第一获取单元、第一确定单元和第二确定单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一确定单元还可以被描述为“根据操作信息，确定用户浏览预设界面的行为数据的单元”。
95.作为另一方面，本技术还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该装置执行时，使得该计算机设备：响应于确定基于用户的第一预设操作进入预设界面，获取用户执行第一预设操作前预设时间长度内的操作信息；根据操作信息，确定用户浏览预设界面的行为数据；根据行为数据，确定用户的推荐信息，并在预设界面中显示推荐信息，其中，推荐信息所表征的对象包括与预设界面展示的主对象相同类目的对象、与主对象不同类目的对象。
96.以上描述仅为本技术的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本技术中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本技术中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。