CN106557957A - 广告的推荐方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种广告的推荐方法及装置，所述方法包括：对用户已浏览广告的广告类型以及用户进入商城后涉及的商品类型进行统计，得到统计结果；根据所述统计结果确定所述用户的行为态势；在所述用户参与节目互动时，根据所述用户的行为态势向所述用户推荐包含所述行为态势的广告或商城。本发明的有益效果为：通过对用户已浏览广告的广告类型以及用户进入商城后涉及的商品类型进行统计，从而确定所述用户的行为态势，广告平台根据每个用户的不同的行为态势进行推荐包含所述行为态势的广告或商城，实现根据用户近期的行为态势选择性投放以使推广资源达到更好的推广效果。

Description

广告的推荐方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及多媒体数据处理技术领域，尤其涉及一种广告的推荐方法及装置。

背景技术

一般而言，对于同一广告平台，不同的赞助商制作的广告会无差别的在特定的时间度进行投放，无论当前的用户群体数量、用户群体个性特征以及用户群体等，使得在广告投放时间内无法有效地向用户群体推送广告，广告投放的效果远达不到赞助用户期望的推广目的。

目前，一些电视节目在直播的同时，为了能让观众用户更好地参与进来，一般可以通过其它通讯平台上的例如某信的“摇一摇”功能参与节目的直播，观众用户的体验得到了大幅提升，在参与活动的过程中，赞助商可利用该功能投放广告或者在频道的某节目中投放广告。

对于同一投放广告而言，不同的观众用户可能会对包括有不同具体内容的广告以及包括有不同商品类型的商城感兴趣，对于广告平台而言，如果统一地对所有观众用户投放同一种类的广告或者商城，则这种投放方式会极大地降低广告价值，削减商城的购买力，不利于广告平台或商城的推广价值的充分实现，目前还没有能够解决这一问题的办法或者装置出现。

发明内容

本发明提供一种广告的推荐方法及装置，以实现根据不同用户的行为态势确定向该用户推荐的广告类型或者商城类型，使广告资源以及商城资源的投放更加合理。

第一方面，本发明实施例提供了一种广告的推荐方法，所述方法包括：

对用户已浏览广告的广告类型以及用户进入商城后涉及的商品类型进行统计，得到统计结果；

根据所述统计结果确定所述用户的行为态势；

在所述用户参与节目互动时，根据所述用户的行为态势向所述用户推荐包含所述行为态势的广告或商城。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述根据所述统计结果确定所述用户的行为态势，包括：

所述统计结果表明所述用户已浏览广告的广告类型及用户进入商城后涉及的商品类型一致时，确定所述用户的行为态势为购买行为；

所述统计结果表明所述用户已浏览的广告类型的次数大于用户进入商城后涉及的商品类型的次数时，根据所述用户已浏览的广告类型确定用户的行为态势。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述根据所述统计结果确定所述用户的行为态势，包括：

从所述用户的登陆端获取源数据；

从所述源数据中获取所述用户的用户属性、历史行为以及浏览特征；

结合所述用户的用户属性、历史行为以及浏览特征确定所述用户的行为态势。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述在所述用户参与节目互动时，根据所述用户的行为态势向所述用户推荐包含所述行为态势的广告或商城，包括：

检测所述用户是否登陆节目互动系统；

当所述用户登陆节目互动系统时，根据所述用户的行为态势用包含所述行为态势的广告或商城替换向所述用户已投放的广告或商城。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

确定所述用户的行为态势的维系时间；

当所述维系时间超过一预设时间时，固定该行为态势，以在每次向所述用户推荐所述行为态势包含的广告类型以及商城涉及的商品类型。

第二方面，本发明还提供了一种广告的推荐装置，所述装置包括：

统计模块，用于对用户已浏览广告的广告类型以及用户进入商城后涉及的商品类型进行统计，得到统计结果；

确定模块，用于根据所述统计结果确定所述用户的行为态势；

推荐模块，用于在所述用户参与节目互动时，根据所述用户的行为态势向所述用户推荐包含所述行为态势的广告或商城。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述确定模块包括：

行为确定子模块，用于当所述统计结果表明所述用户已浏览广告的广告类型及用户进入商城后涉及的商品类型一致时，确定所述用户的行为态势为购买行为；

次数确定子模块，用于所述统计结果表明所述用户已浏览的广告类型的次数大于用户进入商城后涉及的商品类型的次数时，根据所述用户已浏览的广告类型确定用户的行为态势。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述确定模块包括：

源数据获取子模块，用于从所述用户的登陆端获取源数据；

分数据获取子模块，用于从所述源数据中获取所述用户的用户属性、历史行为以及浏览特征；

综合确定模块，用于结合所述用户的用户属性、历史行为以及浏览特征确定所述用户的行为态势。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述推荐模块，包括：

检测子模块，用于检测所述用户是否登陆节目互动系统；

替换模块，用于当所述用户登陆节目互动系统时，根据所述用户的行为态势用包含所述行为态势的广告或商城替换向所述用户已投放的广告或商城。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述装置还包括：

时间确定模块，用于确定所述用户的行为态势的维系时间；

固定模块，用于当所述维系时间超过一预设时间时，固定该行为态势，以在每次向所述用户推荐所述行为态势包含的广告类型以及商城涉及的商品类型。

本发明通过对用户已浏览广告的广告类型以及用户进入商城后涉及的商品类型进行统计，从而确定所述用户的行为态势，在用户登陆节目互动系统时，广告平台根据每个用户的不同的行为态势进行推荐包含所述行为态势的广告或商城，解决目前广告平台无法针对于用户的兴趣偏好以及行为态势进行选择性投放的问题，实现根据用户近期的行为态势选择性投放以使推广资源达到更好的推广效果。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种广告的推荐方法的流程图。

图2是根据一示例性实施例示出的行为态势确定时的流程图。

图3是根据一示例性实施例示出的一种广告的推荐装置的框图。

图4是根据一示例性实施例示出的确定模块的框图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明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本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图中将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排，当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图内的其它步骤。处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等。

本发明涉及一种广告的推荐方法及装置，其主要运用于广告投放的场景，例如在软件中进行广告或商城的推广、电视节目中进行广告或商城的推广等，其基本思想是：分别统计已浏览广告的广告类型以及用户进入商城后涉及的商品类型，判断得出所述用户的行为态势，在用户登陆节目互动系统时，通过其各自的有效订单量得出在该区域内的用户群或每一用户的行为态势为偏向于广告还是商城广告，广告平台根据每个用户的不同的行为态势进行推荐包含所述行为态势的广告或商城，解决目前广告平台无法针对于用户的兴趣偏好以及行为态势进行选择性投放的问题，实现根据用户近期的行为态势选择性投放以使推广资源达到更好的推广效果。

本实施例可适用于带有中心控制模块的广告平台中以进行广告的显示情况中，该方法可以由中心控制模块来执行，其中该中心控制装置可以由软件和/或硬件来实现，一般地可集成于广告平台中，图1为本发明示例性实施例的一种广告的推荐方法的流程示意图，结合图1所示，所述方法可具体包括如下步骤：

在步骤110中，对用户已浏览广告的广告类型以及用户进入商城后涉及的商品类型进行统计，得到统计结果；

在用户通过用户端登陆或者浏览投放的广告或者商城时，在广告平台记录该用户的浏览的广告类型以及在进入商城后浏览的商品类型，从广告平台的历史纪录中还可以得到该用户在近期例如七天之内的浏览以及购买纪录。

在步骤120中，根据所述统计结果确定所述用户的行为态势；

所述统计结果为针对于所述平台的所有用户的整体统计结果，也可以为针对于所述广告平台的每一用户的个人统计结果，在针对于每一用户进行选择性的投放时，可调取个人统计结果进行选择性的投放，在针对于某一个区域内的所有用户进行投放时，可根据整体统计结果得出该区域内的用户群体的整体行为态势，并根据该整体行为态势得出广告平台向该区域的最佳投放选项。

在步骤130中，在所述用户参与节目互动时，根据所述用户的行为态势向所述用户推荐包含所述行为态势的广告或商城。

根据用户的行为态势可以表示为用户的购买行为趋势，例如当用户在基于广告而产生的实际购买行为次数远大于基于商城而产生的实际购买行为次数时，则表示用户更倾向于通过浏览广告而实施购买行为，此时该用户的行为态势为偏向于广告的行为态势，广告平台根据该行为态势将优先向该用户投放广告。

当用户基于商城而产生的实际购买行为次数远大于基于广告而产生的实际购买行为次数时，则表示用户更倾向于通过浏览商城而实施实际购买行为，此时该用户的行为态势为偏向于商城的行为态势，广告平台根据该行为态势将优先向该用户投放商城。

通过本发明的方法，通过分别统计已投放广告和已投放商城的广告类型以及涉及的商品类型，可以分析得出该用户的想要购买的具体产品类型的行为态势，并根据这种行为态势确定广告平台向该用户投放广告或是投放商城时根据具体产品类型选择对应的广告或商城，例如检测到用户的行为态势为想要购买手机时，广告平台可选择将手机类型的广告或某品牌的手机商城推送给用户，使得广告平台可以根据每一用户的行为态势对对应的用户选择最适合于该用户的推广方式，从而极大地提升了推广媒介的推广效果。

在本发明示例性实施例的另一种实施场景中，所述根据所述统计结果确定所述用户的行为态势，包括：

所述统计结果表明所述用户已浏览广告的广告类型及用户进入商城后涉及的商品类型一致时，确定所述用户的行为态势为购买行为；

根据用户在进行广告或者商城中形成的不同的浏览内容纪录，获取该用户想要购买的是实际物质产品或者虚拟服务，当用户已浏览的广告类型以及商城中涉及的均为商品类型时，确定该用户的行为态势为购买行为，该购买行为主要为购买实际物质产品，而当该用户的已浏览的广告类型为虚拟服务时，则可以确定所述用户的行为态势为服务行为，进而将相应的服务类型广告推送至所述用户。

所述统计结果表明所述用户已浏览的广告类型的次数大于用户进入商城后涉及的商品类型的次数时，根据所述用户已浏览的广告类型确定用户的行为态势。

在用户已浏览的广告类型次数大于或者远大于进入商城涉及的商品类型时，则可以减少对商城的投放，而增加对于相同广告类型的广告的投放，使得广告的投放更加符合用户的需求。

在本发明示例性实施例的另一种实施场景中，如图2所示，所述根据所述统计结果确定所述用户的行为态势，包括：

在步骤210中，从所述用户的登陆端获取源数据；

所述源数据为在所述用户的登陆端记录的关于用户的行为纪录、浏览纪录、行为方式、用户个人信息、浏览属性参数等。

在步骤220中，从所述源数据中获取所述用户的用户属性、历史行为以及浏览特征；

在步骤230中，结合所述用户的用户属性、历史行为以及浏览特征确定所述用户的行为态势。

从源数据中关于用户的个人数据中得到出行为态势相关的数据信息，例如至少包括所述用户的用户属性、历史行为以及浏览特征，通过与行为态势相关的数据信息得出其行为态势属于大数据感知的一种。

通过本发明的方法，通过从用户端获取关于用户的源数据进而分析用户的行为态势，可以使该行为态势最大程度上反映用户近期的真实意愿，使得在对该用户的投放媒介时能够选择最适合于该用户的推广方式进行推广，达到良好的推广效果。

在本发明示例性实施例的另一种实施场景中，所述在所述用户参与节目互动时，根据所述用户的行为态势向所述用户推荐包含所述行为态势的广告或商城，包括：

检测所述用户是否登陆节目互动系统；

当所述用户登陆节目互动系统时，根据所述用户的行为态势用包含所述行为态势的广告或商城替换向所述用户已投放的广告或商城。

在检测到用户登陆节目互动系统时，即从广告平台中获取该用户已生成的行为态势，并根据该行为态势向该用户投放包括有具体产品类型或者具体服务类型的广告或者商城。

在用户未登陆节目互动系统时，广告平台根据已定的投放列表统一向各用户投放广告或商城，而在用户登陆之后可根据用户的行为态势进行选择性的投放。

在本发明示例性实施例的一种实施场景中，所述方法还包括：

确定所述用户的行为态势的维系时间；

当所述维系时间超过一预设时间时，固定该行为态势，以在每次向所述用户推荐所述行为态势包含的广告类型以及商城涉及的商品类型。

当检测到用户浏览纪录中表示的产品类型变化时，则可视为该用户的行为态势的中断，需要重新确定该用户的行为态势，而当检测到用户浏览纪录中表示的产品类型一直未发生变化，且其保持该种行为态势的维系时间达到或超过一预设时间时，则可固定该行为态势为该用户的常规行为态势，本发明的方法对于不同类型的用户例如女性用户可进行行为态势的固定，从而减少了广告平台的数据统计时的计算量，提升广告平台的整体投放能力。

图3为本发明实施例提供的一种广告的推荐装置的结构示意图，该装置可由软件和/或硬件实现，一般地集成于广告平台中，可通过广告的推荐方法来实现。如图所示，本实施例可以以上述实施例为基础，提供了一种广告的推荐装置，其主要包括了统计模块310、确定模块320以及推荐模块330。

其中的统计模块310，用于对用户已浏览广告的广告类型以及用户进入商城后涉及的商品类型进行统计，得到统计结果；

其中的确定模块320，用于根据所述统计结果确定所述用户的行为态势；

其中的推荐模块330，用于在所述用户参与节目互动时，根据所述用户的行为态势向所述用户推荐包含所述行为态势的广告或商城。

在本发明示例性实施例的另一种实施场景中，所述确定模块包括：

行为确定子模块，用于当所述统计结果表明所述用户已浏览广告的广告类型及用户进入商城后涉及的商品类型一致时，确定所述用户的行为态势为购买行为；

次数确定子模块，用于所述统计结果表明所述用户已浏览的广告类型的次数大于用户进入商城后涉及的商品类型的次数时，根据所述用户已浏览的广告类型确定用户的行为态势。

在本发明示例性实施例的另一种实施场景中，如图4所示，所述确定模块320包括：

源数据获取子模块321，用于从所述用户的登陆端获取源数据；

分数据获取子模块322，用于从所述源数据中获取所述用户的用户属性、历史行为以及浏览特征；

综合确定模块323，用于结合所述用户的用户属性、历史行为以及浏览特征确定所述用户的行为态势。

在本发明示例性实施例的另一种实施场景中，所述推荐模块，包括：

检测子模块，用于检测所述用户是否登陆节目互动系统；

替换模块，用于当所述用户登陆节目互动系统时，根据所述用户的行为态势用包含所述行为态势的广告或商城替换向所述用户已投放的广告或商城。

在本发明示例性实施例的另一种实施场景中，所述装置还包括：

时间确定模块，用于确定所述用户的行为态势的维系时间；

固定模块，用于当所述维系时间超过一预设时间时，固定该行为态势，以在每次向所述用户推荐所述行为态势包含的广告类型以及商城涉及的商品类型。

上述实施例中提供的广告的推荐装置可执行本发明中任意实施例中所提供的广告的推荐方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果，未在上述实施例中详细描述的技术细节，可参见本发明任意实施例中所提供的广告的推荐方法。

将意识到的是，本发明也扩展到适合于将本发明付诸实践的计算机程序，特别是载体上或者载体中的计算机程序。程序可以以源代码、目标代码、代码中间源和诸如部分编译的形式的目标代码的形式，或者以任何其它适合在按照本发明的方法的实现中使用的形式。也将注意的是，这样的程序可能具有许多不同的构架设计。例如，实现按照本发明的方法或者系统的功能性的程序代码可能被再分为一个或者多个子例程。

用于在这些子例程中间分布功能性的许多不同方式将对技术人员而言是明显的。子例程可以一起存储在一个可执行文件中，从而形成自含式的程序。这样的可执行文件可以包括计算机可执行指令，例如处理器指令和/或解释器指令(例如，Java解释器指令)。可替换地，子例程的一个或者多个或者所有子例程都可以存储在至少一个外部库文件中，并且与主程序静态地或者动态地(例如在运行时间)链接。主程序含有对子例程中的至少一个的至少一个调用。子例程也可以包括对彼此的函数调用。涉及计算机程序产品的实施例包括对应于所阐明方法中至少一种方法的处理步骤的每一步骤的计算机可执行指令。这些指令可以被再分成子例程和/或被存储在一个或者多个可能静态或者动态链接的文件中。

另一个涉及计算机程序产品的实施例包括对应于所阐明的系统和/或产品中至少一个的装置中每个装置的计算机可执行指令。这些指令可以被再分成子例程和/或被存储在一个或者多个可能静态或者动态链接的文件中。

计算机程序的载体可以是能够运载程序的任何实体或者装置。例如，载体可以包含存储介质，诸如(ROM例如CDROM或者半导体ROM)或者磁记录介质(例如软盘或者硬盘)。进一步地，载体可以是可传输的载体，诸如电学或者光学信号，其可以经由电缆或者光缆，或者通过无线电或者其它手段传递。当程序具体化为这样的信号时，载体可以由这样的线缆或者装置组成。可替换地，载体可以是其中嵌入有程序的集成电路，所述集成电路适合于执行相关方法，或者供相关方法的执行所用。

应该留意的是，上文提到的实施例是举例说明本发明，而不是限制本发明，并且本领域的技术人员将能够设计许多可替换的实施例，而不会偏离所附权利要求的范围。在权利要求中，任何放置在圆括号之间的参考符号不应被解读为是对权利要求的限制。动词“包括”和其词形变化的使用不排除除了在权利要求中记载的那些之外的元素或者步骤的存在。在元素之前的冠词“一”或者“一个”不排除复数个这样的元素的存在。本发明可以通过包括几个明显不同的组件的硬件，以及通过适当编程的计算机而实现。在列举几种装置的装置权利要求中，这些装置中的几种可以通过硬件的同一项来体现。在相互不同的从属权利要求中陈述某些措施的单纯事实并不表明这些措施的组合不能被用来获益。

如果期望的话，这里所讨论的不同功能可以以不同顺序执行和/或彼此同时执行。此外，如果期望的话，以上所描述的一个或多个功能可以是可选的或者可以进行组合。

如果期望的话，上文所讨论的各步骤并不限于各实施例中的执行顺序，不同步骤可以以不同顺序执行和/或彼此同时执行。此外，在其他实施例中，以上所描述的一个或多个步骤可以是可选的或者可以进行组合。

虽然本发明的各个方面在独立权利要求中给出，但是本发明的其它方面包括来自所描述实施方式的特征和/或具有独立权利要求的特征的从属权利要求的组合，而并非仅是权利要求中所明确给出的组合。

这里所要注意的是，虽然以上描述了本发明的示例实施方式，但是这些描述并不应当以限制的含义进行理解。相反，可以进行若干种变化和修改而并不背离如所附权利要求中所限定的本发明的范围。

本领域普通技术人员应该明白，本发明实施例的装置中的各模块可以用通用的计算装置来实现，各模块可以集中在单个计算装置或者计算装置组成的网络组中，本发明实施例中的装置对应于前述实施例中的方法，其可以通过可执行的程序代码实现，也可以通过集成电路组合的方式来实现，因此本发明并不局限于特定的硬件或者软件及其结合。

本领域普通技术人员应该明白，本发明实施例的装置中的各模块可以用通用的移动终端来实现，各模块可以集中在单个移动终端或者移动终端组成的装置组合中，本发明实施例中的装置对应于前述实施例中的方法，其可以通过编辑可执行的程序代码实现，也可以通过集成电路组合的方式来实现，因此本发明并不局限于特定的硬件或者软件及其结合。

注意，上述仅为本发明的示例性实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种广告的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

对用户已浏览广告的广告类型以及用户进入商城后涉及的商品类型进行统计，得到统计结果；

根据所述统计结果确定所述用户的行为态势；

在所述用户参与节目互动时，根据所述用户的行为态势向所述用户推荐包含所述行为态势的广告或商城。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述统计结果确定所述用户的行为态势，包括：

所述统计结果表明所述用户已浏览广告的广告类型及用户进入商城后涉及的商品类型一致时，确定所述用户的行为态势为购买行为；

所述统计结果表明所述用户已浏览的广告类型的次数大于用户进入商城后涉及的商品类型的次数时，根据所述用户已浏览的广告类型确定用户的行为态势。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述统计结果确定所述用户的行为态势，包括：

从所述用户的登陆端获取源数据；

从所述源数据中获取所述用户的用户属性、历史行为以及浏览特征；

结合所述用户的用户属性、历史行为以及浏览特征确定所述用户的行为态势。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述用户参与节目互动时，根据所述用户的行为态势向所述用户推荐包含所述行为态势的广告或商城，包括：

检测所述用户是否登陆节目互动系统；

当所述用户登陆节目互动系统时，根据所述用户的行为态势用包含所述行为态势的广告或商城替换向所述用户已投放的广告或商城。

5.根据权利要求1～4任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述用户的行为态势的维系时间；

当所述维系时间超过一预设时间时，固定该行为态势，以在每次向所述用户推荐所述行为态势包含的广告类型以及商城涉及的商品类型。

6.一种广告的推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

统计模块，用于对用户已浏览广告的广告类型以及用户进入商城后涉及的商品类型进行统计，得到统计结果；

确定模块，用于根据所述统计结果确定所述用户的行为态势；

推荐模块，用于在所述用户参与节目互动时，根据所述用户的行为态势向所述用户推荐包含所述行为态势的广告或商城。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：

行为确定子模块，用于当所述统计结果表明所述用户已浏览广告的广告类型及用户进入商城后涉及的商品类型一致时，确定所述用户的行为态势为购买行为；

次数确定子模块，用于所述统计结果表明所述用户已浏览的广告类型的次数大于用户进入商城后涉及的商品类型的次数时，根据所述用户已浏览的广告类型确定用户的行为态势。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：

源数据获取子模块，用于从所述用户的登陆端获取源数据；

分数据获取子模块，用于从所述源数据中获取所述用户的用户属性、历史行为以及浏览特征；

综合确定模块，用于结合所述用户的用户属性、历史行为以及浏览特征确定所述用户的行为态势。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述推荐模块，包括：

检测子模块，用于检测所述用户是否登陆节目互动系统；

替换模块，用于当所述用户登陆节目互动系统时，根据所述用户的行为态势用包含所述行为态势的广告或商城替换向所述用户已投放的广告或商城。

10.根据权利要求6～9任一所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

时间确定模块，用于确定所述用户的行为态势的维系时间；

固定模块，用于当所述维系时间超过一预设时间时，固定该行为态势，以在每次向所述用户推荐所述行为态势包含的广告类型以及商城涉及的商品类型。