一种基于网络行为的资源推荐方法及装置、系统

1.一种基于网络行为的资源推荐方法，其特征在于，该方法包括：
记录客户端根据推荐网络资源进行的网络行为，得到数据记录；
抽取所述数据记录，将推荐网络资源的标识、进行了所述网络行为的网络资源的标识和进行了所述网络行为的网络资源的转化率生成抽取记录；
根据所述推荐网络资源与所述进行了所述网络行为的网络资源之间的相关性进行迭代，得到潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率；
根据所述推荐网络资源、进行了所述网络行为的网络资源的转化率、潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率生成所述推荐网络资源的新推荐列表并发送给所述客户端；
其中，当所述新推荐列表的长度小于所述推荐列表的长度时，补充直至所述新推荐列表的长度等于所述推荐列表的长度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述网络行为包括下载和/或浏览。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述记录客户端根据网络资源进行的网络行为，得到数据记录包括：
通过日志收集系统Scribe获取所述客户端下载和/或浏览的日志；
和/或，记录客户端的用户安装记录和/或用户浏览记录。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述记录客户端根据网络资源进行的网络行为，得到数据记录还包括：获取网络资源的属性数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述网络资源的属性数据包括：标签、开发者、分类和/或所有者。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述进行了所述网络行为的网络资源的转化率为被下载网络资源的下载次数除以展示次数；和/或，所述进行了所述网络行为的网络资源的转化率为被浏览网络资源的浏览次数除以展示次数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述推荐网络资源为第一网络资源，进行了所述网络行为的网络资源为第二网络资源时，根据所述推荐网络资源与所述进行了所述网络行为的网络资源之间的相关性进行迭代，得到潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率包括：
所述第一网络资源与所述第二网络资源直接相关；经过一次迭代得到所述潜在的推荐网络资源为所述第二网络资源，所述潜在的推荐网络资源的转化率为所述第二网络资源的转化率除以指定数值。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述推荐网络资源为第一网络资源，进行了所述网络行为的网络资源为第二网络资源；而当所述推荐网络资源为第二网络资源，进行了所述网络行为的网络资源为第三网络资源时，根据所述推荐网络资源与所述进行了所述网络行为的网络资源之间的相关性进行迭代，得到潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率包括：
所述第一网络资源与所述第三网络资源间接相关；经过二次迭代得到所述潜在的推荐网络资源为所述第三网络资源，所述潜在的推荐网络资源的转化率为所述第三网络资源的转化率除以二倍指定数值。
9.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述指定数值为2。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述推荐网络资源、进行了所述网络行为的网络资源的转化率、潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率生成所述推荐网络资源的新推荐列表包括：
将所述进行了所述网络行为的网络资源的转化率和所述潜在的推荐网络资源的转化率从大到小排序，生成所述推荐网络资源的新推荐列表。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述客户端包括PC和/或移动终端。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述网络资源至少包括APP、音乐、游戏、小说、视频和图片之一。
13.一种基于网络行为的资源推荐的装置，其特征在于，该装置包括：
数据中心，用于记录客户端根据推荐网络资源进行的网络行为，得到数据记录；
推荐引擎，用于抽取所述数据记录，将推荐网络资源的标识、进行了所述网络行为的网络资源的标识和进行了所述网络行为的网络资源的转化率生成抽取记录；根据所述推荐网络资源与所述进行了所述网络行为的网络资源之间的相关性进行迭代，得到潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率；根据所述推荐网络资源、进行了所述网络行为的网络资源的转化率、潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率生成所述推荐网络资源的新推荐列表，其中当所述新推荐列表的长度小于所述推荐列表的长度时，补充直至所述新推荐列表的长度等于所述推荐列表的长度；
推荐数据接口，将所述新推荐列表发送给所述客户端。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述数据中心包括：
推荐数据库，用于通过日志收集系统Scribe获取所述客户端下载和/或浏览的日志；
和/或，
用户数据库，用于记录客户端的用户安装记录和/或用户浏览记录。
15.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述数据中心还包括：
APP数据库，用于从所述APP的服务端获取对应的属性数据。
16.一种基于网络行为的资源推荐系统器，其特征在于，该系统包括：
推荐服务器，所述服务器包括权利要求13至15任一所述的装置；
客户端，用于显示推荐列表和新推荐列表。

一种基于网络行为的资源推荐方法及装置、系统\n技术领域\n[0001] 本发明涉及网络技术，特别涉及一种基于网络行为的资源推荐方法及装置、系统。\n背景技术\n[0002] 随着网络技术的不断发展，人们已经越来越多的在网络中浏览或者下载资源。网络资源日益庞大，用户主动进行搜索找到需要或者感兴趣的网络资源是用户获取网络资源的主要方式，但是这种方式所花费的时间很多，对用户在搜索的能力方面也要求很高，有时候会花费很多时间而搜索的结果也不理想。为了向用户提供更快更便捷的上网体验，出现了网络资源推荐技术，根据各种网络资源的常用性或者通用性生成推荐列表供用户使用。\n而网络资源推荐技术较少利用用户的网络行为进行反馈。\n发明内容\n[0003] 鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种基于网络行为的资源推荐方法及装置、系统，可以更为精准的进行网络资源推荐。\n[0004] 本发明提供一种基于网络行为的资源推荐方法，该方法包括：\n[0005] 记录客户端根据推荐网络资源进行的网络行为，得到数据记录；\n[0006] 抽取所述数据记录，将推荐网络资源的标识、进行了所述网络行为的网络资源的标识和进行了所述网络行为的网络资源的转化率生成抽取记录；\n[0007] 根据所述推荐网络资源与所述进行了所述网络行为的网络资源之间的相关性进行迭代，得到潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率；\n[0008] 根据所述推荐网络资源、进行了所述网络行为的网络资源的转化率、潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率生成所述推荐网络资源的新推荐列表并发送给所述客户端。\n[0009] 其中，所述记录客户端根据网络资源进行的网络行为，得到数据记录包括：\n[0010] 通过日志收集系统Scribe获取所述客户端下载和/或浏览的日志；\n[0011] 和/或，记录客户端的用户安装记录和/或用户浏览记录。\n[0012] 其中，所述进行了所述网络行为的网络资源的转化率为被下载网络资源的下载次数除以展示次数；和/或，所述进行了所述网络行为的网络资源的转化率为被浏览网络资源的浏览次数除以展示次数。\n[0013] 其中，当所述推荐网络资源为第一网络资源，进行了所述网络行为的网络资源为第二网络资源时，根据所述推荐网络资源与所述进行了所述网络行为的网络资源之间的相关性进行迭代，得到潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率包括：\n[0014] 所述第一网络资源与所述第二网络资源直接相关；经过一次迭代得到所述潜在的推荐网络资源为所述第二网络资源，所述潜在的推荐网络资源的转化率为所述第二网络资源的转化率除以指定数值。\n[0015] 其中，当所述推荐网络资源为第一网络资源，进行了所述网络行为的网络资源为第二网络资源；而当所述推荐网络资源为第二网络资源，进行了所述网络行为的网络资源为第三网络资源时，根据所述推荐网络资源与所述进行了所述网络行为的网络资源之间的相关性进行迭代，得到潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率包括：\n[0016] 所述第一网络资源与所述第三网络资源间接相关；经过二次迭代得到所述潜在的推荐网络资源为所述第三网络资源，所述潜在的推荐网络资源的转化率为所述第三网络资源的转化率除以二倍指定数值。\n[0017] 本发明还提供一种基于网络行为的资源推荐的装置，该装置包括：\n[0018] 数据中心，用于记录客户端根据推荐网络资源进行的网络行为，得到数据记录；\n[0019] 推荐引擎，用于抽取所述数据记录，将推荐网络资源的标识、进行了所述网络行为的网络资源的标识和进行了所述网络行为的网络资源的转化率生成抽取记录；根据所述推荐网络资源与所述进行了所述网络行为的网络资源之间的相关性进行迭代，得到潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率；根据所述推荐网络资源、进行了所述网络行为的网络资源的转化率、潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率生成所述推荐网络资源的新推荐列表；\n[0020] 推荐数据接口，将所述新推荐列表发送给所述客户端。\n[0021] 其中，所述数据中心包括：\n[0022] 推荐数据库，用于通过日志收集系统Scribe获取所述客户端下载和/或浏览的日志；\n[0023] 和/或，\n[0024] 用户数据库，用于记录客户端的用户安装记录和/或用户浏览记录。\n[0025] 本发明还提供一种基于网络行为的资源推荐系统器，该系统包括：\n[0026] 推荐服务器，所述服务器包括上述任一所述的装置；\n[0027] 客户端，用于显示推荐列表和新推荐列表。\n[0028] 本发明带来的有益效果如下：\n[0029] 根据推荐网络资源与进行了网络行为的网络资源之间的相关性进行迭代，得到潜在的推荐网络资源以及潜在的推荐网络资源的转化率，从而将客户端对网络资源的使用状况作为反馈，得到新的推荐列表，向用户提供更为精准的网络资源推荐。\n[0030] 上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。\n附图说明\n[0031] 通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：\n[0032] 图1为本发明实施例一中一种基于网络行为的资源推荐方法的流程示意图；\n[0033] 图2为本发明实施例二中一种基于网络行为的资源推荐方法的流程示意图；\n[0034] 图3为本发明实施例二中一种基于网络行为的资源推荐方法的应用场景一的示意图；\n[0035] 图4为本发明实施例二中一种基于网络行为的资源推荐方法的应用场景二的示意图；\n[0036] 图5为本发明实施例二中一种基于网络行为的资源推荐方法的应用场景三的示意图；\n[0037] 图6为本发明实施例三中一种基于网络行为的资源推荐的装置的结构示意图。\n具体实施方式\n[0038] 下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。\n[0039] 下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。\n[0040] 在本发明实施例中，计算设备包括但不限于客户端、服务器等是具有操作系统的智能设备，如台式电脑，笔记本电脑等。计算设备可以有线方式连接网络，也可以无线方式连接网络，所连接的网络可以是因特网，也可以是局域网。以无线方式连接网络可以为通过计算设备内置的无线网卡或者是通过USB无线网卡。将所述无线网卡设置成为共享所述计算设备所连接的网络的无线热点后，接入该无线热点的手机、PAD等移动终端就可以通过该无线网卡访问该计算设备所连接的网络，使用该计算设备所连接网络的带宽，而不需要花费额外的流量资费。具体的将无线网卡设置为无线热点的过程详见后续的图2以及相关描述。\n[0041] 请参见图1，实施例一，一种基于网络行为的资源推荐方法，该方法包括：\n[0042] S110记录客户端根据推荐网络资源进行的网络行为，得到数据记录。\n[0043] 在本实施例中，网络行为包括但不限于下载和/或浏览。\n[0044] 在本实施例中，数据包括但不限于客户端下载的日志、浏览的日志、客户端的用户安装记录、用户浏览记录和/或获取网络资源的属性数据。其中，所述网络资源的属性数据包括：标签（TAG）、开发者、分类和/或所有者。\n[0045] 例如，对于应用商店的服务端会存储用户使用移动应用商店时的用户历史日志，文本格式存储用户历史日志；用户历史日志包括用户在移动应用商店中访问过的移动应用的数据，用户访问过的移动应用包括用户查看或下载的移动应用；其中，用户在移动应用商店中访问过的移动应用的数据包括用户标识（UID）、移动应用的标识（packageID）和访问时间。\n[0046] 在本实施例中，得到数据记录的方式可以包括但不限于：\n[0047] 通过日志收集系统Scribe获取所述客户端下载和/或浏览的日志；\n[0048] 和/或，记录客户端的用户安装记录和/或用户浏览记录。\n[0049] 和/或，DUMP网络资源所在的服务端数据库中的网络资源的属性数据。\n[0050] 在实施例中，客户端包括但不限于PC和/或移动终端。\n[0051] 在实施例中，网络资源至少包括APP、音乐、游戏、小说、视频和图片之一。\n[0052] 为了提高数据的安全性，在本实施例中，将所述数据记录通过不可逆加密算法进行加密。\n[0053] S120抽取所述数据记录，将推荐网络资源的标识、进行了所述网络行为的网络资源的标识和进行了所述网络行为的网络资源的转化率生成抽取记录。\n[0054] 在本实施例中，转化率为被下载网络资源的下载次数除以展示次数；和/或，被浏览网络资源的浏览次数除以展示次数。\n[0055] 为便于查阅，本实施例中抽取记录可以以行为单位，每行为三列，第一列为推荐网络资源的标识，第二列为进行了所述网络行为的网络资源的标识，第三列为进行了所述网络行为的网络资源的转化率。\n[0056] S130根据所述推荐网络资源与所述进行了所述网络行为的网络资源之间的相关性进行迭代，得到潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率。\n[0057] 在本实施例中，可选的，当所述推荐网络资源为第一网络资源，进行了所述网络行为的网络资源为第二网络资源时，根据所述推荐网络资源与所述进行了所述网络行为的网络资源之间的相关性进行迭代，得到潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率包括：\n[0058] 所述第一网络资源与所述第二网络资源直接相关；经过一次迭代得到所述潜在的推荐网络资源为所述第二网络资源，所述潜在的推荐网络资源的转化率为所述第二网络资源的转化率除以指定数值。可选的，在本实施例中，指定数值为2。\n[0059] 例如，第一网络资源为APP1，第二网络资源为APP2，通过APP1浏览了APP2，经过一次迭代，得到通过APP2浏览APP1为潜在的浏览，APP2的转化率为APP2的浏览次数除以APP2的展示次数，那么潜在浏览的转换率为APP2的转化率/2。\n[0060] 再例如，第一网络资源为APP1，第二网络资源为APP2，通过APP1浏览了APP2，经过一次迭代，得到通过APP2下载APP1为潜在的下载，APP2的转化率为APP2的浏览次数除以APP2的展示次数，那么潜在下载的转换率为APP2的转化率/2。\n[0061] 在本实施例中，可选的，当所述推荐网络资源为第一网络资源，进行了所述网络行为的网络资源为第二网络资源；而当所述推荐网络资源为第二网络资源，进行了所述网络行为的网络资源为第三网络资源时，根据所述推荐网络资源与所述进行了所述网络行为的网络资源之间的相关性进行迭代，得到潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率包括：\n[0062] 所述第一网络资源与所述第三网络资源间接相关；经过二次迭代得到所述潜在的推荐网络资源为所述第三网络资源，所述潜在的推荐网络资源的转化率为所述第三网络资源的转化率除以二倍指定数值。\n[0063] 例如，第一网络资源为APP1，第二网络资源为APP2，第三网络资源为APP3，通过APP1下载了APP2，通过APP2下载了APP3，那么，APP1和APP3为间接相关，经过二次迭代，得到通过APP1下载APP3为潜在的下载，APP3的转化率为APP3的浏览次数除以APP3的展示次数，那么潜在下载的转换率为APP3的转化率/4。\n[0064] 再例如，第一网络资源为APP1，第二网络资源为APP2，第三网络资源为APP3，通过APP1下载了APP2，通过APP2浏览了APP3，那么，APP1和APP3为间接相关，经过二次迭代，得到通过APP1下载/浏览APP3为潜在的下载，APP3的转化率为APP3的浏览次数除以APP3的展示次数，那么潜在下载/浏览的转换率为APP3的转化率/4。\n[0065] S140根据所述推荐网络资源、进行了所述网络行为的网络资源的转化率、潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率生成所述推荐网络资源的新推荐列表并发送给所述客户端。\n[0066] 本实施例中，根据所述推荐网络资源、进行了所述网络行为的网络资源的转化率、潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率生成所述推荐网络资源的新推荐列表包括：\n[0067] 将所述进行了所述网络行为的网络资源的转化率和所述潜在的推荐网络资源的转化率从大到小排序，生成所述推荐网络资源的新推荐列表。\n[0068] 经过迭代后，新推荐列表的长度有可能会小于推荐列表的长度，此时，将通过其他算法得到的推荐网络资源补充直至所述新推荐列表的长度等于所述推荐列表的长度。\n[0069] 在具体应用中，可以采用不同的算法，可以包括但不限于基于物品的协同过滤算法（ITEM-BASED CF）和/或基于用户的协同过滤算法（USER-BASED CF）等，根据各种算法应用后得到的转换率的排名，定期或者不定期的采用排名在前的算法，对推荐网络资源进行迭代，得到的结果补充至新推荐列表中。\n[0070] 上述技术方案的具体应用，可以包括如下步骤：\n[0071] A)服务器每天定时抽取前10天的打点日志，此打点日志是通过推荐系统带来的下载行为。抽取出来的打点日志以行为单位，每行为三列，第一列为推荐的appid，第二列为被推荐下载的appid，第三列为转化率，即下载次数除以展示次数。\n[0072] B)通过抽取出来的打点日志进行迭代，以产生更多的可能的下载，迭代方法有两种：\n[0073] 1.通过app1下载了app2的用户，也有可能通过app2下载app1;\n[0074] 2.通过app1下载了app2，通过app2下载了app3，那么通过app1也有可能下载app3。\n每进行一次迭代，转化率除以一个固定的数值，目前为2.0。\n[0075] C)通过B过程的迭代，可以产生更加多的潜在下载行为。潜在下载行为加上已经有的下载就可以作为元数据来进行基于用户下载行为的推荐。\n[0076] D)通过C过程产生的元数据，可以在推荐的时候利用第一列的app，推荐第二列的app，推荐的顺序以转化率的大小按逆序排列。此算法可能导致推荐列表长度不够，此时可以根据推荐列表所需要的长度，采用其他推荐算法的结果从前往后选择进行补充，以满足推荐列表显示所需要的长度。\n[0077] 由于根据用户的反馈，增加了潜在的推荐，是的网络资源的下载转化率得到提升。\n[0078] 实施例二，一种基于网络行为的资源推荐方法，在本实施例中，客户端包括PC端和移动终端，本实施例中的移动终端为手机，本技术方案的应用环境为PC端的web浏览器的推荐详情页、PC端的我的手机显示页面和/或手机的推荐详情页。\n[0079] 本实施例的技术方案包括如下步骤：\n[0080] S210从客户端收集用户根据推荐网络资源进行的网络行为的数据，本实施例应用在以下几种产品中：PC端的web浏览器的推荐详情页、PC端的我的手机显示页面以及手机的推荐详情页。\n[0081] S220收集的数据存储在数据层，可以分类保存在用户数据库、推荐数据库和APP数据库中。其中，用户数据库存储包括但不限于客户端的用户安装记录和用户浏览记录。APP数据库中存储APP的属性数据。推荐数据库存储包括但不限于客户端下载的日志和浏览的日志；推荐数据库还可以包括但不限于多个移动应用的名称和多个移动应用的下载链接等。具体地，对于移动应用的名称服务提供商还可以修改其描述信息，描述信息可以使得使用移动应用的用户可以很明显地识别出移动应用集合中每个移动应用的主要内容，方便用户进行下载、安装和卸载等操作。\n[0082] S230推荐引擎抽取数据层存储的数据，将推荐网络资源的标识、进行了所述网络行为的网络资源的标识和进行了所述网络行为的网络资源的转化率生成抽取记录，并且根据所述推荐网络资源与所述进行了所述网络行为的网络资源之间的相关性进行迭代，得到潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率；之后，根据所述推荐网络资源、进行了所述网络行为的网络资源的转化率、潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率生成所述推荐网络资源的新推荐列表。\n[0083] 在具体实现上，可以采用推荐实时计算引擎和/或推荐离线计算引擎两套推荐引擎进行处理，从而对数据处理的速度和效率进行兼顾。\n[0084] S240将得到的新推荐列表通过推荐数据接口进行推送，为了提高推送效率，可以根据新推荐列表的接收端不同采用不同的接口，在本实施例中，接口1对应的接收端为PC端的web浏览器的推荐详情页，接口2对应的接收端为PC端的我的手机显示页面，接口3对应的接收端为手机的推荐详情页。\n[0085] S250分别通过不同的服务端前端接口将新推荐列表推送给对应的产品，在本实施例中，通过intf接口将新推荐列表推送给PC端的web浏览器的推荐详情页、通过third助手接口将新推荐列表推送给PC端的我的手机显示页面以及通过手机端接口将新推荐列表推送给手机的推荐详情页。\n[0086] 通过服务端前端推送产品时，pc或者手机可以从对应的服务器中获取所述计算设备上当前显示的网页内容。\n[0087] 为了满足用户的需求，节省数据流量，可以预先在网页中选定要进行传输的目标，例如，选定某几款游戏，或某个壁纸等，对于选定的目标可以进行标记，从而在对当前显示的网页内容进行解析时，可以检测该网页中是否存在选定的目标（带标记的目标），若存在选定的目标，则获取该选定的内容。若检测到网页中没有选定任何目标，此时可以认为整个网页中的内容都是选定的目标，从而传输整个网页中的内容。\n[0088] 本发明实施例中可以依据选定的目标，获取下述描述信息中的一种或多种，其中，所述描述信息包括但不限于所述目标的名称、所述目标的存储地址、所述目标的数据大小和所述目标的缩略图。其中，所述名称是选定的目标的名称，如游戏名称、网页标题等。所述存储地址是选定的目标的相关数据的存储地址，如选定的目标是游戏，所述存储地址可以是单机游戏的下载地址，或网络游戏的访问地址等。所述数据大小是选定的目标的相关数据的数据量，如选定的目标是单机游戏，则所述数据大小可以是该单机游戏的安装程序的数据量，如2M；又如选定的目标是壁纸，则所述数据大小就是该壁纸的大小。所述缩略图是可以展示出选定的目标的内容的图片，如选定的目标是网页时，所述缩略图可以是该网页所在网站的Logo，又如，选定的目标是游戏，则所述缩略图可以是该游戏的海报图片等。\n[0089] 传输过程数据采用预置格式可以配置为Json格式，则预置格式的数据可以为Json格式的字符串。\n[0090] 还包括具体的应用，如“地下城与勇…”，“小羊总动员”和“忘仙”等。其中，“地下城与勇…”的全称是“地下城与勇士官方正版”，由于网页中的位置有限，因此只显示了部分名称。\n[0091] 假设，此时选定的目标是“地下城与勇士官方正版”，则计算设备会获取“地下城与勇士官方正版”的描述信息构成Json格式的字符串。其中，Json格式的字符串的一种示例形式如下：\n[0092] [{"attach":[{"Market_name":"","apkid":"com.Nexon.DunfightENGF360","filedispname":"地下城与勇士官方正式版1.01","filename":"地下城与勇士官方正式版\n1.01.apk","filesize":"28899475","filethumb":"http://p3.qhimg.com/\nt01617c9165b3dae3eb.png","filetype":"app","fileurl":"http://\nshouji.360safe.com/360sj/adm/apk/20121215/com.Nexon.DunfightENGF360_2_\n1 9 4 1 3 0 . a p k " , " f o r m a t " : " a p k " , " m i d " : "\n12fcd727fc624ed180de17e94ff72c67ca1089050c376ba8a499618bea589322","\nmsgsource":"手机助手\n[0093] 上述Json格式的字符串中标识了“地下城与勇士官方正版”的描述信息，如存储地址（fileurl），又如数据大小（filesize），还包括“地下城与勇士官方正版”的类型（filetype）等。\n[0094] 计算设备将当前显示的网页内容发送给服务器。\n[0095] 计算设备会将上所述Json格式的字符串发送给服务器。\n[0096] 服务器对所述当前显示的网页内容进行存储，并生成文件获取消息。\n[0097] 服务器对该Json格式的字符串进行存储并生成文件获取消息，其中，文件获取消息中包含服务器中该Json格式的字符串的存储地址。\n[0098] 服务器发送所述文件获取消息给移动设备。\n[0099] 移动设备从服务器中获取所述计算设备上当前显示的网页内容。\n[0100] 移动设备可以对服务器中该Json格式的字符串的存储地址进行访问，从而获取该Json格式的字符串。\n[0101] 移动设备对所述计算设备上当前显示的网页内容进行解析并显示。\n[0102] 移动设备对Json格式的字符串进行解析，并将其显示到移动设备的屏幕上。\n[0103] 如在移动设备获取到Json格式的字符串后，对其进行解析、转化生成显示数据时，可以显示所述链接地址，从而通过该链接地址可以获取所述选定的目标的相关数据。当所述链接地址与缩略图或名称等描述信息进行关联，可以通过点击缩略图或名称，触发所述链接地址，获取所述选定的目标的相关数据。\n[0104] 请参见图3，为本实施例中应用场景一PC端的web浏览器的推荐详情页的示意图，其中，猜你喜欢一栏为针对360手机卫士的推荐列表。\n[0105] 请参见图4，为本实施例中应用场景二PC端的我的手机显示页面的示意图，其中，猜你可能还喜欢一栏为针对360通信录的推荐列表。\n[0106] 请参见图5，为本实施例中应用场景三手机的推荐详情页的示意图，其中，猜你喜欢一栏为针对新浪微博手机客户端的推荐列表。\n[0107] 实施例三，请参见图6，一种基于网络行为的资源推荐的装置，该装置包括：\n[0108] 数据中心610，用于记录客户端根据推荐网络资源进行的网络行为，得到数据记录；\n[0109] 推荐引擎620，用于抽取所述数据记录，将推荐网络资源的标识、进行了所述网络行为的网络资源的标识和进行了所述网络行为的网络资源的转化率生成抽取记录；根据所述推荐网络资源与所述进行了所述网络行为的网络资源之间的相关性进行迭代，得到潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率；根据所述推荐网络资源、进行了所述网络行为的网络资源的转化率、潜在的推荐网络资源以及所述潜在的推荐网络资源的转化率生成所述推荐网络资源的新推荐列表；\n[0110] 推荐数据接口630，将所述新推荐列表发送给所述客户端。\n[0111] 其中，所述数据中心包括：\n[0112] 推荐数据库，用于通过日志收集系统Scribe获取所述客户端下载和/或浏览的日志；\n[0113] 和/或，\n[0114] 用户数据库，用于记录客户端的用户安装记录和/或用户浏览记录。\n[0115] 其中，所述数据中心还包括：\n[0116] APP数据库，用于从所述APP的服务端获取对应的属性数据。\n[0117] 本发明还提供一种基于网络行为的资源推荐系统器，该系统包括：\n[0118] 推荐服务器，所述服务器包括上述任一所述的装置；\n[0119] 客户端，用于显示推荐列表和新推荐列表。\n[0120] 本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。\n[0121] 本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。\n[0122] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。\n[0123] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。\n[0124] 尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。\n[0125] 显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。