一种信息推荐方法及系统

1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：
查询预置时间段内的用户行为数据；
根据所查询的用户行为数据，获得用户的子类目兴趣度和/或用户的关键词兴趣度，并利用所获得的子类目兴趣度和/或关键词兴趣度，构成用户的兴趣度向量；
利用向量夹角公式，计算当前用户兴趣度向量与其他用户兴趣度向量的相似性；
根据相似性计算结果，选取与当前用户兴趣度向量相似性最高的至少一名用户，将所选取的用户的标识信息，向当前用户进行推荐；
其中，所述子类目兴趣度，用于表示用户对网站子类目访问兴趣度的相对关系；所述关键词兴趣度，用于表示用户对关键词使用兴趣的相对关系。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述获得用户的子类目兴趣度，包括：利用用户对多个网站子类目的兴趣值，构成用户的子类目兴趣度向量；
所述获得用户的关键词兴趣度，包括：利用用户对多个关键词的兴趣值，构成用户的关键词兴趣度向量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
利用以下一种或多种用户历史行为数据的加权，获得用户对单个子类目的兴趣值：
在该子类目下发布的商品数量、对该子类目下页面的浏览次数、在该子类目下的回复次数、在该子类目下的订单发放次数、在该子类目下的求购信息发布次数。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
利用以下一种或多种用户历史行为数据的加权，获得用户对单个关键词的兴趣值：
所发布的商品信息中包含该关键词的次数、所发布的求购信息中包含该关键词的次数、使用该关键词进行搜索的次数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述选取与当前用户兴趣度向量相似性最高的至少一名用户，将所选取的用户的标识信息，向当前用户进行推荐，包括：
在与当前用户兴趣度向量相似性最高的至少一名用户中，进一步选取用户活跃度最高的至少一名用户，将所选取的用户的标识信息，向当前用户进行推荐；
其中，利用以下一种或多种用户历史行为数据的加权，获得用户的活跃度：
登录网站的次数、时长、登录与所述网站关联的即时通信工具的次数、时长、新增的好友数目。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所查询的用户历史行为数据，确定用户的类别；
根据当前用户的类别，选取与其对应的推荐类别的至少一名用户，将所选取的用户的标识信息，向当前用户进行推荐；
其中，用户类别包括：
第一类用户：仅发布过商品供应信息、没有购买行为的用户；
第二类用户：没有发布过商品供应信息、仅有购买行为的用户；
第三类用户：既发布过商品供应信息、又有购买行为的用户；
所述第一类用户对应的推荐类别为第二类用户；所述第二类用户对应的推荐类别为第一类用户；所述第三类用户对应的推荐类别为第三类用户、或第一类用户与第二类用户的组合。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据当前用户的类别，选取与其对应的推荐类别的至少一名用户，将所选取的用户的标识信息，向当前用户进行推荐，包括：
根据当前用户的类别，选取与其对应的推荐类别中的、且与当前用户的具有相同偏好子类目的至少一名用户，将所选取的用户的标识信息，向当前用户进行推荐；
其中，所述偏好子类目为：用户对该子类目的兴趣值大于预置门限值的子类目。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述选取与当前用户的具有相同偏好子类目的至少一名用户，包括：
选取与当前用户的具有相同偏好子类目的、且用户活跃度最高的至少一名用户；
其中，利用以下一种或多种用户历史行为数据的加权，获得用户的活跃度：
登录网站的次数、时长、登录与所述网站关联的即时通信工具的次数、时长、新增的好友数目。
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
将根据用户类别所选择的用户的集合，作为根据相似性计算结果所选择的用户的集合的补充数据集，向所述当前用户进行信息推荐。
10.一种信息推荐系统，其特征在于，包括：
查询单元，用于查询预置时间段内的用户行为数据；
用户兴趣度获得单元，用于根据所述查询单元的查询结果，获得用户的子类目兴趣度和/或用户的关键词兴趣度，并利用所获得的子类目兴趣度和/或关键词兴趣度，构成用户的兴趣度向量；
用户相似性计算单元，用于利用向量夹角公式，计算当前用户兴趣度向量与其他用户兴趣度向量的相似性；
第一推荐单元，用于根据相似性计算结果，选取与当前用户兴趣度向量相似性最高的至少一名用户，将所选取的用户的标识信息，向当前用户进行推荐；
其中，所述子类目兴趣度，用于表示用户对网站子类目访问兴趣度的相对关系；所述关键词兴趣度，用于表示用户对关键词使用兴趣的相对关系。
11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
用户类别确定单元，用于根据所述查询单元的查询结果，确定用户的类别；
第二推荐单元，用于根据当前用户的类别，选取与其对应的推荐类别的至少一名用户，将所选取的用户的标识信息，向当前用户进行推荐；
其中，用户类别包括：
第一类用户：仅发布过商品供应信息、没有购买行为的用户；
第二类用户：没有发布过商品供应信息、仅有购买行为的用户；
第三类用户：既发布过商品供应信息、又有购买行为的用户；
所述第一类用户对应的推荐类别为第二类用户；所述第二类用户对应的推荐类别为第一类用户；所述第三类用户对应的推荐类别为第三类用户、或第一类用户与第二类用户的组合。
12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，该系统还包括第三推荐单元，用于将所述第二推荐单元所选择的用户的集合，作为所述第一推荐单元所选择的用户的集合的补充数据集，向所述当前用户进行信息推荐。

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