CN107346323B - 一种标签推荐的方法及标签推荐装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种标签推荐的方法，包括：接收用户发起的标签查看指令，其中，所述标签查看指令用于指示待关联标签；根据所述标签查看指令获取引用属性关系；根据所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签；向所述用户推荐所述目标标签。本发明实施例还提供一种标签推荐装置。本发明实施例可以省去人工维护以及管理标签的动作，在标签数量巨大时，也可以根据标签之间的引用属性关系智能地推荐相关标签，降低了标签维护和管理可能带来的疏漏，有利于管理的统一性。

Description

一种标签推荐的方法及标签推荐装置

技术领域

本发明涉及通信网络技术领域，尤其涉及一种标签推荐的方法及标签推荐装置。

背景技术

电信运营商在业务运营过程中针对不同业务需要，可提取特定客户群进行营销推荐，实现业务产品的推广以及客户的维系。

目前，提取特定客户群过程是由业务运营人员根据业务经验知识，通过用户的基础属性、通信行为属性以及业务偏好信息，进行条件组合，筛选提取到匹配规则的目标客户，提取的规则条件作为业务知识进行保存，该过程为创建客户标签的过程。

然而通过人工维护管理标签之间的关系，可能会因为标签数量巨大，标签关系比较多，导致难以全面维护所有新增标签与其他标签的关系，于此同时，通过人工维护和管理标签过度依赖于业务人员的业务知识和业务经验，容易出现标签维护和管理的疏漏，不利于管理的统一性。

发明内容

本发明实施例提供了一种标签推荐的方法及标签推荐装置，可以省去人工维护以及管理标签的动作，在标签数量巨大时，也可以根据标签之间的引用属性关系智能地推荐相关标签，降低了标签维护和管理可能带来的疏漏，有利于管理的统一性。

有鉴于此，本发明实施例的第一方面提供一种标签推荐的方法，包括：

标签推荐装置接收用户通过终端设备发送的标签查看指令，该标签查看指令用于指示待关联标签，待关联标签实际上是用户当前正在查看的标签；

标签推荐装置接收用户发起的标签查看指令后，根据标签查看指令获取引用属性关系，在标签创建的规则配置中，标签与属性建立起了引用关系，即引用属性关系，不同的标签引用的属性以及属性的比较条件可能不同；

标签推荐装置可以根据引用属性关系，将与待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签，具体为，标签推荐装置可以通过预设的规则先获取第一对比标签，然后根据引用属性关系来确定第一对比标签是否可以作为目标标签，换言之，即需要确定第一对比标签与待关联标签之间的关联度是否达到阈值，如果达到了阈值，便可将第一对比标签确定为目标标签；

用户在使用或查看待关联标签时，或者用户在使用或查看待关联标签后，标签推荐装置可以向用户推荐与该待关联标签相关的目标标签给用户使用。

本发明实施例中，提供了一种标签推荐的方法，标签推荐装置接收用户发起的标签查看指令，其中，标签查看指令用于指示待关联标签，然后，标签推荐装置根据标签查看指令获取引用属性关系，最后标签推荐装置根据引用属性关系，将与待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签，并向用户推荐所述目标标签。通过采用上述方式进行标签推荐，可以省去人工维护以及管理标签的动作，在标签数量巨大时，也可以根据标签之间的引用属性关系智能地推荐相关标签，降低了标签维护和管理可能带来的疏漏，有利于管理的统一性。

结合本发明实施例的第一方面，在本发明实施例的第一方面的第一种实现方式中，标签推荐装置接收用户发起的标签查看指令之后，还包括：

标签推荐装置根据标签查看指令以及预先设置的标签确定规则，从标签集合中选择第一对比标签，由于通常情况下，标签数量非常大，因此在选取第一对比标签进行关联性比对之前，需要先根据标签查看指令以及预先设置的标签确定规则，从标签集合汇总选择至少一个对比标签。

其次，本发明实施例中，提供了如何确定第一对比标签的方法，标签推荐装置可以根据标签查看指令以及预先设置的标签确定规则，从标签集合中选择第一对比标签。通过上述方式，极大地减少了标签关联性比对的工作量，不但有利于提升标签推荐的效率，同时，也为设备节省了运算资源，从而节省设备电量，提升方案的实用性。

结合本发明实施例的第一方面，在本发明实施例的第一方面的第二种实现方式中，标签推荐装置根据标签查看指令获取引用属性关系，可以包括：

在需要了解待关联标签与第一对比标签之间是否存在关联关系的情况下，标签推荐装置可以根据标签查看指令，获取待关联标签对应的引用属性关系，以及第一对比标签对应的引用属性关系，如果两个标签都引用了相同的属性，且引用相同属性的个数分别在各自的属性个数中占比足够大，则确定标签间的关联性较高。

其次，本发明实施例中，介绍了标签推荐装置根据标签查看指令获取引用属性关系时，具体步骤可以是根据标签查看指令，获取待关联标签对应的引用属性关系，以及第一对比标签对应的引用属性关系，从而可以通过标签之间的引用属性关系确定重合属性个数在各自属性个数中的占比，进而简单且直观地确定待关联标签与第一对比标签之间的关联性，为方案的实现提供了一种可行的方式，从而增加方案的可行性和可操作性。

结合本发明实施例的第一方面、第一方面第一或第二种可能实现方式，在本发明实施例的第一方面的第三种实现方式中，标签推荐装置根据引用属性关系，将与待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签，可以包括：

标签推荐装置根据引用属性关系确定属性重合度，其中，标签推荐装置先获取两个标签的重合属性的个数与两个标签各自全部属性的个数，再各自计算引用属性的占比，最后进行对比，取其中最大值最为属性重合度；

若属性重合度大于预置门限，则标签推荐装置可以将第一对比标签确定为是与待关联标签相关联的目标标签。

再次，本发明实施例中，标签推荐装置根据标签查看指令，获取待关联标签对应的引用属性关系，以及第一对比标签对应的引用属性关系之后，可以根据引用属性关系确定属性重合度，若属性重合度大于预置门限，则将第一对比标签确定为与待关联标签相关联的目标标签。通过上述方式进而确定第一对比标签与待关联标签之间的关联性，引入属性重合度的概念来帮助标签推荐装置确定目标标签，从而使方案具有更强的可操作性和实用性，同时，量化的表示出各个标签之间的关联性大小，根据具体的关联性大小确定目标标签，便于方案的准确性。

结合本发明实施例的第一方面第三种可能实现方式，在本发明实施例的第一方面的第四种实现方式中，标签推荐装置根据引用属性关系确定属性重合度，可以包括：

属性的取值重合关系可能会影响标签之间的关联性，于是标签推荐装置根据属性的取值重合关系获取预先设定的属性关联权重值；

标签推荐装置可以采用相应公式，根据属性关联权重值计算待关联标签的引用属性加权值，以及第一对比标签的引用属性加权值；

最后，标签推荐装置根据待关联标签的引用属性加权值以及第一对比标签的引用属性加权值，确定属性重合度，属性重合度以待关联标签的引用属性加权值和第一对比标签的引用属性加权值中较大的值为准。

进一步地，本发明实施例中，标签推荐装置根据引用属性关系确定属性重合度具体可以是，先获取预先设定的属性关联权重值，再根据属性关联权重值计算待关联标签的引用属性加权值，以及第一对比标签的引用属性加权值，最后标签推荐装置结合待关联标签的引用属性加权值以及第一对比标签的引用属性加权值，确定属性重合度。通过上述方式，为属性重合度的计算提供了相应的依据，并且增加了权重的概念，在权重的影响下更合理的计算属性重合度，以此保证了方案的实用性和可行性。

结合本发明实施例的第一方面第四种可能实现方式，在本发明实施例的第一方面的第五种实现方式中，标签推荐装置根据属性关联权重值计算待关联标签的引用属性加权值，以及第一对比标签的引用属性加权值，可以包括：

标签推荐装置可以按照如下方式计算待关联标签的引用属性加权值：

其中，f_x表示待关联标签的引用属性加权值，X表示待关联标签，n表示待关联标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CX_k表示第一对比标签是否与待关联标签的第k个引用属性重合，PX_k表示待关联标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值；

同时，标签推荐装置还可以按照如下方式计算第一对比标签的引用属性加权值：

其中，f_Y表示第一对比标签的引用属性加权值，Y表示第一对比标签，m表示第一对比标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CY_k表示待关联标签是否与第一对比标签的第k个引用属性重合，PY_k表示第一对比标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值。

更进一步地，本发明实施例中，提供了如何根据属性关联权重值，计算待关联标签的引用属性加权值，以及第一对比标签的引用属性加权值，细化了方案的步骤，并且提供了相应的公式，以便更合理地计算属性重合度，从而推荐相应的目标标签给用户，满足用户的需求，提升方案的实用性。

结合本发明实施例的第一方面第五种可能实现方式，在本发明实施例的第一方面的第六种实现方式中，标签推荐装置根据待关联标签的引用属性加权值以及第一对比标签的引用属性加权值，确定属性重合度，可以包括：

标签推荐装置可以按照如下方式计算属性重合度：

f＝max(f_X,f_Y)

其中，f表示属性重合度，max表示取f_X和f_Y最大值，f_x表示待关联标签的引用属性加权值，f_Y表示第一对比标签的引用属性加权值。

再进一步地，本发明实施例中，标签推荐装置根据待关联标签的引用属性加权值以及第一对比标签的引用属性加权值，确定属性重合度的步骤，具体可以是通过已经计算得到的待关联标签的引用属性加权值，以及第一对比标签的引用属性加权值，来取其中的最大值作为属性重合度，使得方案的在实际应用中具有更强的严密性，属性重合度高，说明关联度高，取较大的值更利于体现待关联标签与第一对比标签之间关联性好。

结合本发明实施例的第一方面的实现方式，在本发明实施例的第一方面的第七种实现方式中，标签推荐装置根据引用属性关系，将与待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签之后，还可以包括：

标签推荐装置在根据待关联标签的引用属性关系，以及第一对比标签的引用属性关系，将与待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签之后，还可以进一步地存储待关联标签与目标标签的对应关系。

其次，本发明实施例中，在标签推荐装置根据引用属性关系，将与待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签之后，还可以存储待关联标签与目标标签的对应关系。通过存储待关联标签与目标标签的对应关系，方便用户如果下一次仍选择这个待关联标签时，不需要在重新计算对比标签与待关联标签之间的关联程度，而是直接调用已经存储的待关联标签与目标标签的对应关系即可完成标签的推荐，节省了计算资源，提高方案的实际应用效率。

结合本发明实施例的第一方面或第一方面第一种可能实现方式，在本发明实施例的第一方面的第八种实现方式中，标签推荐装置向用户推荐目标标签之前，还可以包括：

标签推荐装置判断是否存在第二对比标签，第二对比标签可以是从标签集合中的其他标签列表中选取的标签，且第二对比标签与第一对比标签类似，也包含了至少一个用于进行关联性计算的标签；

如果判断存在第二对比标签，则确定将第二对比标签与待关联标签进行属性重合度的计算，计算方式如上述实现方式中所介绍的几个公式；

相反地，如果判断不存在第二对比标签，则停止进行后续的属性重合度计算。

再次，本发明实施例中，在标签推荐装置向向用户推荐目标标签之前，还需要判断是否存在第二对比标签，其中，第二对比标签为根据预先设置的标签确定规则，从标签集合中选择的，若存在第二对比标签，则确定与待关联标签进行属性重合度的计算，若不存在第二对比标签，则停止进行属性重合度的计算。采用上述方式可以更加全面地计算与待关联标签的关联度较高的目标标签，从而推送给用户的目标标签也具有较好的实用性，提升方案的可行性。

本发明实施例的第二方面提供一种标签推荐装置，包括：

接收模块，用于接收用户发起的标签查看指令，其中，所述标签查看指令用于指示待关联标签；

获取模块，用于根据所述接收模块接收的所述标签查看指令获取引用属性关系；

第一确定模块，用于根据所述获取模块获取的所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签；

推荐模块，用于向所述用户推荐所述第一确定模块确定的所述目标标签。

结合本发明实施例的第二方面，在本发明实施例的第二方面的第一种实现方式中，

所述标签推荐装置还包括：

选择模块，用于所述接收模块接收用户发起的标签查看指令之后，根据所述标签查看指令以及预先设置的标签确定规则，从标签集合中选择所述第一对比标签。

结合本发明实施例的第二方面，在本发明实施例的第二方面的第二种实现方式中，

所述获取模块包括：

获取单元，用于根据所述标签查看指令，获取所述待关联标签对应的引用属性关系，以及所述第一对比标签对应的引用属性关系。

结合本发明实施例的第二方面、第二方面第一或第二种可能实现方式，在本发明实施例的第二方面的第三种实现方式中，

所述第一确定模块包括：

第一确定单元，用于根据所述引用属性关系确定属性重合度；

第二确定单元，用于若所述第一确定单元确定的所述属性重合度大于预置门限，则将所述第一对比标签确定为与所述待关联标签相关联的所述目标标签。

结合本发明实施例的第二方面第三种可能实现方式，在本发明实施例的第二方面的第四种实现方式中，

所述第一确定单元包括：

获取子单元，用于获取预先设定的属性关联权重值；

计算子单元，用于根据所述获取子单元获取的所述属性关联权重值计算所述待关联标签的引用属性加权值，以及所述第一对比标签的引用属性加权值；

确定子单元，用于根据所述计算子单元计算得到的所述待关联标签的引用属性加权值以及所述第一对比标签的引用属性加权值，确定所述属性重合度。

结合本发明实施例的第二方面第四种可能实现方式，在本发明实施例的第二方面的第五种实现方式中，

所述计算子单元包括：

第一计算微单元，用于按照如下方式计算所述待关联标签的引用属性加权值：

其中，f_x表示所述待关联标签的引用属性加权值，X表示所述待关联标签，n表示所述待关联标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CX_k表示所述第一对比标签是否与所述待关联标签的第k个引用属性重合，PX_k表示所述待关联标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值；

按照如下方式计算所述第一对比标签的引用属性加权值：

其中，f_Y表示所述第一对比标签的引用属性加权值，Y表示所述第一对比标签，m表示所述第一对比标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CY_k表示所述待关联标签是否与所述第一对比标签的第k个引用属性重合，PY_k表示所述第一对比标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值。

结合本发明实施例的第二方面第五种可能实现方式，在本发明实施例的第二方面的第六种实现方式中，

所述确定子单元包括：

第二计算微单元，用于按照如下方式计算所述属性重合度：

f＝max(f_X,f_Y)

其中，f表示所述属性重合度，max表示取f_X和f_Y最大值，f_x表示所述待关联标签的引用属性加权值，f_Y表示所述第一对比标签的引用属性加权值。

结合本发明实施例的第二方面的实现方式，在本发明实施例的第二方面的第七种实现方式中，

所述标签推荐装置还包括：

存储模块，用于所述第一确定模块根据所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签之后，存储所述待关联标签与所述目标标签的对应关系。

结合本发明实施例的第二方面或第二方面第一种可能实现方式，在本发明实施例的第二方面的第八种实现方式中，

所述标签推荐装置还包括：

判断模块，用于所述推荐模块向所述用户推荐所述目标标签之前，判断是否存在第二对比标签，其中，所述第二对比标签为根据所述预先设置的标签确定规则，从所述标签集合中选择的；

第二确定模块，用于若所述判断模块判断存在所述第二对比标签，则确定与所述待关联标签进行所述属性重合度的计算；

停止模块，用于若所述判断模块判断不存在所述第二对比标签，则停止进行所述属性重合度的计算。

本发明实施例的第三方面提供一种标签推荐装置，包括：存储器、收发器、处理器以及总线系统；

其中，存储器用于存储程序；

处理器用于执行存储器中的程序，具体如下步骤：

控制收发器接收用户发起的标签查看指令，其中，标签查看指令用于指示待关联标签；

根据标签查看指令获取引用属性关系；

根据引用属性关系，将与待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签；

向用户推荐所述目标标签。

总线系统用于连接所述存储器、收发器以及处理器，以使存储器、所述收发器以及处理器进行通信。

结合本发明实施例的第三方面，在本发明实施例的第三方面的第一种实现方式中，

处理器还用于，

根据标签查看指令以及预先设置的标签确定规则，从标签集合中选择第一对比标签。

结合本发明实施例的第三方面，在本发明实施例的第三方面的第二种实现方式中，

处理器具体用于，

根据标签查看指令，获取待关联标签对应的引用属性关系，以及第一对比标签对应的引用属性关系。

结合本发明实施例的第三方面、第三方面第一或第二种可能实现方式，在本发明实施例的第三方面的第三种实现方式中，

处理器具体用于，

根据引用属性关系确定属性重合度；

若属性重合度大于预置门限，则将第一对比标签确定为与待关联标签相关联的目标标签。

结合本发明实施例的第三方面第三种可能实现方式，在本发明实施例的第三方面的第四种实现方式中，

处理器具体用于，

控制收发器获取预先设定的属性关联权重值；

根据属性关联权重值计算待关联标签的引用属性加权值，以及第一对比标签的引用属性加权值；

根据待关联标签的引用属性加权值以及第一对比标签的引用属性加权值，确定属性重合度。

结合本发明实施例的第三方面第四种可能实现方式，在本发明实施例的第三方面的第五种实现方式中，

处理器具体用于，

按照如下方式计算待关联标签的引用属性加权值：

其中，f_x表示待关联标签的引用属性加权值，X表示待关联标签，n表示待关联标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CX_k表示第一对比标签是否与待关联标签的第k个引用属性重合，PX_k表示待关联标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值；

按照如下方式计算第一对比标签的引用属性加权值：

其中，f_Y表示第一对比标签的引用属性加权值，Y表示第一对比标签，m表示第一对比标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CY_k表示待关联标签是否与第一对比标签的第k个引用属性重合，PY_k表示第一对比标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值。

结合本发明实施例的第三方面第五种可能实现方式，在本发明实施例的第三方面的第六种实现方式中，

处理器具体用于，

按照如下方式计算所述属性重合度：

f＝max(f_X,f_Y)

其中，f表示所述属性重合度，max表示取f_X和f_Y最大值，f_x表示所述待关联标签的引用属性加权值，f_Y表示所述第一对比标签的引用属性加权值。

结合本发明实施例的第三方面的实现方式，在本发明实施例的第三方面的第七种实现方式中，

处理器还用于，

控制存储器存储待关联标签与目标标签的对应关系。

结合本发明实施例的第三方面或第三方面第一种可能实现方式，在本发明实施例的第三方面的第八种实现方式中，

处理器还用于，

判断是否存在第二对比标签，其中，所述第二对比标签为根据所述预先设置的标签确定规则，从所述标签集合中选择的；

若存在所述第二对比标签，则确定与所述待关联标签进行所述属性重合度的计算；

若不存在所述第二对比标签，则停止进行所述属性重合度的计算。

从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：

本发明实施例中，提供了一种标签推荐的方法，标签推荐装置接收用户发起的标签查看指令，其中，标签查看指令用于指示待关联标签，然后，标签推荐装置根据标签查看指令获取引用属性关系，最后标签推荐装置根据引用属性关系，将与待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签，并向用户推荐所述目标标签。通过采用上述方式进行标签推荐，可以省去人工维护以及管理标签的动作，在标签数量巨大时，也可以根据标签之间的引用属性关系智能地推荐相关标签，降低了标签维护和管理可能带来的疏漏，有利于管理的统一性。

附图说明

图1为本发明实施例中标签推荐装置所在的系统架构示意图；

图2为本发明实施例中标签推荐装置的一个结构示意图；

图3为本发明实施例中服务器的一个结构示意图；

图4为本发明实施例中标签推荐的方法一个实施例示意图；

图5为本发明实施例中关联标签推荐的交互流程示意图；

图6为本发明应用场景中关联标签推荐的流程示意图；

图7为本发明实施例中标签推荐装置一个实施例示意图；

图8为本发明实施例中标签推荐装置另一个实施例示意图；

图9为本发明实施例中标签推荐装置另一个实施例示意图；

图10为本发明实施例中标签推荐装置另一个实施例示意图；

图11为本发明实施例中标签推荐装置另一个实施例示意图；

图12为本发明实施例中标签推荐装置另一个实施例示意图；

图13为本发明实施例中标签推荐装置另一个实施例示意图；

图14为本发明实施例中标签推荐装置另一个实施例示意图；

图15为本发明实施例中标签推荐装置另一个实施例示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种标签推荐的方法及标签推荐装置，可以省去人工维护以及管理标签的动作，在标签数量巨大时，也可以根据标签之间的引用属性关系智能地推荐相关标签，降低了标签维护和管理可能带来的疏漏，有利于管理的统一性。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

应理解，本实施例中执行标签推荐方法的装置可以称为标签推荐装置，该装置为一种自动对比发现相关标签的装置，它可以是运行于计算机服务器内部的一段代码逻辑，请参阅图1，图1为本发明实施例中标签推荐装置所在的系统架构示意图，用户通过访问服务器来获取标签推荐的结果，而在服务器上部署有客户标签库系统，客户标签库系统运行于服务器硬件上的网络应用软件(英文全称：WEB)，下面将具体介绍客户标签库系统。

在客户标签库系统中主要包括客户标签展现门户、标签推荐装置以及客户标签服务，其中，客户标签展现门户是指集成了多样化客户标签的WEB站点，客户标签服务则是指向用户提供的不用客户标签可执行的服务。作为本发明中重点部分，标签推荐装置则集合了对比标签获取模块、标签引用属性列表获取模块、关联度计算模块和关联结果保存模块。该装置在接收用户使用的标签后，在客户标签库系统中自动匹配查找与其相关的标签列表并呈现给用户。

在客户标签库系统中自动匹配查找与其相关的标签列表并呈现给用户的具体操作可以是，标签推荐装置中的对比标签获取模块先获取至少一个对比标签，接着标签引用属性列表获取模块获取至少一个对比标签和用户正在查看标签的标签引用属性列表，关联度计算模块用于计算对比标签与用户正在查收标签之间的关联度，如果关联度达到预置门限时，则关联结果保存模块还可以保存关联对比标签。

随着互联网的发展和用户网络使用习惯的变化，移动数据网络的用户数量与数据流量皆呈现飞跃式的增长。移动互联网企业采用类似客户标签模式来进行精确营销和价值拓展，这对移动运营商如何更好且更快的满足客户个性化和差异化的需求提出了重大挑战。经过多年全网互联网技术(英文全称：Internet Technology，英文缩写：IT)系统建设，经营分析系统沉淀了大量的基于语音通信行为的客户标签信息。然而，语音时代的标签适应不了现有流量经营的需要，需扩充对用户上网行为以及偏好的分析。同时，各业务系统平台分散的存在大量客户标签，但缺乏统一的标准和存储机制，各个业务部门对客户标签的定义存在差异和冲突，无法有效利用多年沉淀下来的丰富的业务数据，对营销服务人员的使用带来了困扰。而且，经营分析系统目前的标签交互能力较差，对外服务提供能力主要为非实时模式，与各个渠道和平台系统交互不足，实时性不强，已不能满足一线营销服务的实际需要。

因此，本发明实施例中的标签推荐装置可以理清客户标签库与其他系统的边界关系和标签数据处理流程。鉴于目前各业务系统分散的存在大量客户标签，但缺乏统一的标准和存储机制，本发明中提出标签推荐装置以及标签推荐的方法，实现客户标签库业务管理。

图2是本发明实施例标签推荐装置10的结构示意图。标签推荐装置10可包括收发器110、处理器120和存储器130。本发明实施例的收发器110中输出设备可以是显示设备。

存储器130可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器430提供指令和数据。存储器440的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(英文全称：Non-VolatileRandom Access Memory，英文缩写：NVRAM)。

存储器130存储了如下的元素，可执行模块或者数据结构，或者它们的子集，或者它们的扩展集:

操作指令：包括各种操作指令，用于实现各种操作。

操作系统：包括各种系统程序，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。

本发明实施例中处理器120用于：

控制所述收发器110接收用户发起的标签查看指令，其中，所述标签查看指令用于指示待关联标签；

根据所述标签查看指令获取引用属性关系；

根据所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签；

向所述用户推荐所述目标标签。

处理器120控制标签推荐装置10的操作，处理器120还可以称为中央处理单元(英文全称：Central Processing Unit，英文缩写：CPU)。存储器130可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器120提供指令和数据。存储器130的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。具体的应用中，标签推荐装置10的各个组件通过总线系统140耦合在一起，其中总线系统140除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清楚说明起见，在图中将各种总线都标为处理器120。

上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器120中，或者由处理器120实现。处理器120可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器120中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器120可以是通用处理器、数字信号处理器(英文全称：Digital Signal Processing，英文缩写：DSP)、专用集成电路(英文全称：Application Specific Integrated Circuit，英文缩写：ASIC)、现成可编程门阵列(英文全称：Field Programmable Gate Array，英文缩写：FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器130，处理器120读取存储器130中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

可选地，处理器120具体用于：

根据所述标签查看指令以及预先设置的标签确定规则，从标签集合中选择所述第一对比标签。

可选地，处理器120具体用于：

根据所述标签查看指令，控制所述收发器110获取所述待关联标签对应的引用属性关系，以及所述第一对比标签对应的引用属性关系。

可选地，处理器120具体用于：

根据所述引用属性关系确定属性重合度；

若所述属性重合度大于预置门限，则将所述第一对比标签确定为与所述待关联标签相关联的所述目标标签。

可选地，处理器120具体用于：

控制所述收发器110获取预先设定的属性关联权重值；

根据所述属性关联权重值计算所述待关联标签的引用属性加权值，以及所述第一对比标签的引用属性加权值；

根据所述待关联标签的引用属性加权值以及所述第一对比标签的引用属性加权值，确定所述属性重合度。

可选地，处理器120具体用于：

按照如下方式计算所述待关联标签的引用属性加权值：

其中，f_x表示所述待关联标签的引用属性加权值，X表示所述待关联标签，n表示所述待关联标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CX_k表示所述第一对比标签是否与所述待关联标签的第k个引用属性重合，PX_k表示所述待关联标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值；

按照如下方式计算所述第一对比标签的引用属性加权值：

其中，f_Y表示所述第一对比标签的引用属性加权值，Y表示所述第一对比标签，m表示所述第一对比标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CY_k表示所述待关联标签是否与所述第一对比标签的第k个引用属性重合，PY_k表示所述第一对比标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值。

可选地，处理器120具体用于：

按照如下方式计算所述属性重合度：

f＝max(f_X,f_Y)

其中，f表示所述属性重合度，max表示取f_X和f_Y最大值，f_x表示所述待关联标签的引用属性加权值，f_Y表示所述第一对比标签的引用属性加权值。

可选地，处理器120具体用于：

存储所述待关联标签与所述目标标签的对应关系。

可选地，处理器120具体用于：

判断是否存在第二对比标签，其中，所述第二对比标签为根据所述预先设置的标签确定规则，从所述标签集合中选择的；

若存在所述第二对比标签，则确定与所述待关联标签进行所述属性重合度的计算；

若不存在所述第二对比标签，则停止进行所述属性重合度的计算。

图2的相关描述可以参阅图4方法部分的相关描述和效果进行理解，本处不做过多赘述。

图3是本发明实施例提供的一种服务器结构示意图，服务器200可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上CPU 222(例如，一个或一个以上处理器)和存储器232，一个或一个以上存储应用程序242或数据244的存储介质230(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器232和存储介质230可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质230的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，本方案中，即存储的是用于进行标签推荐的模块，该模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器222可以设置为与存储介质230通信，在服务器200上执行存储介质230中的一系列指令操作。

服务器200还可以包括一个或一个以上电源226，一个或一个以上有线或无线网络接口250，一个或一个以上输入输出接口258，和/或，一个或一个以上操作系统241，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。

上述实施例中由服务器所执行的步骤可基于标签推荐装置进行相应的操作。

可选地，中央处理器222具体用于：

控制所述输入输出接口258接收用户发起的标签查看指令，其中，所述标签查看指令用于指示待关联标签；

根据所述标签查看指令获取引用属性关系；

根据所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签；

向所述用户推荐所述目标标签。

可选地，中央处理器222具体用于：

根据所述标签查看指令以及预先设置的标签确定规则，从标签集合中选择所述第一对比标签。

可选地，中央处理器222具体用于：

根据所述标签查看指令，获取所述待关联标签对应的引用属性关系，以及所述第一对比标签对应的引用属性关系。

可选地，中央处理器222具体用于：

根据所述引用属性关系确定属性重合度；

若所述属性重合度大于预置门限，则将所述第一对比标签确定为与所述待关联标签相关联的所述目标标签。

可选地，中央处理器222具体用于：

控制所述输入输出接口258获取预先设定的属性关联权重值；

根据所述属性关联权重值计算所述待关联标签的引用属性加权值，以及所述第一对比标签的引用属性加权值；

根据所述待关联标签的引用属性加权值以及所述第一对比标签的引用属性加权值，确定所述属性重合度。

可选地，中央处理器222具体用于：

按照如下方式计算所述待关联标签的引用属性加权值：

其中，f_x表示所述待关联标签的引用属性加权值，X表示所述待关联标签，n表示所述待关联标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CX_k表示所述第一对比标签是否与所述待关联标签的第k个引用属性重合，PX_k表示所述待关联标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值；

按照如下方式计算所述第一对比标签的引用属性加权值：

其中，f_Y表示所述第一对比标签的引用属性加权值，Y表示所述第一对比标签，m表示所述第一对比标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CY_k表示所述待关联标签是否与所述第一对比标签的第k个引用属性重合，PY_k表示所述第一对比标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值。

可选地，中央处理器222具体用于：

按照如下方式计算所述属性重合度：

f＝max(f_X,f_Y)

其中，f表示所述属性重合度，max表示取f_X和f_Y最大值，f_x表示所述待关联标签的引用属性加权值，f_Y表示所述第一对比标签的引用属性加权值。

可选地，中央处理器222具体用于：

控制所述存储介质230存储所述待关联标签与所述目标标签的对应关系。

可选地，中央处理器222具体用于：

判断是否存在第二对比标签，其中，所述第二对比标签为根据所述预先设置的标签确定规则，从所述标签集合中选择的；

若存在所述第二对比标签，则确定与所述待关联标签进行所述属性重合度的计算；

若不存在所述第二对比标签，则停止进行所述属性重合度的计算。

请参阅图4，本发明实施例中标签推荐的方法一个实施例包括：

301、接收用户发起的标签查看指令，其中，标签查看指令用于指示待关联标签；

本实施例中，标签推荐装置接收用户通过终端设备发送的标签查看指令，该标签查看指令用于指示待关联标签，待关联标签实际上是用户当前正在查看的标签。

标签是对客户某种较为稳定的特征描述，是由属性和条件组成的，而客户标签则是一种采用自然语言方式描述的客户特性，比如男性、中年人或者教师等。属性是指最小粒度无法分解的，且彼此无交叉重复，并全面覆盖数据源的客户基本指标，可以用于表述用户某一方面特征的量化指标，比如年龄或者性别等。条件是指对属性的特征描述，即为对业务特征的逻辑表达，比如性别为男，或者年龄为25等。

当需要提取某个标签时，可以根据具体的规则确定应该提取哪些标签，其中，规则是由一个或者多个属性条件描述的业务逻辑组合，比如，性别为男且年龄为30至40周岁之间。

302、根据标签查看指令获取引用属性关系；

本实施例中，标签推荐装置接收用户发起的标签查看指令后，根据标签查看指令获取引用属性关系。

在标签创建的规则配置中，标签与属性建立起了引用关系，不同的标签引用的属性以及属性的比较条件可能不同，本发明中的引用属性关系就是指不同标签的属性和属性的比较条件之间的关联关系。

下面将以一个标签为示例进行介绍，具体可以如下表1所示：

表1

根据上表1，标签推荐装置获取标签“动漫点播潜在用户”的条件，且同时满足这些条件也可以将用户确定为动漫点播潜在的用户，且用户的客户标签均为“动漫点播潜在用户”。这些条件中引用了属性“上月无线接入协议(英文全称：Wireless Access Protocol，英文缩写：WAP)次数”、“月通话时长”、“用户月均话费(英文全称：Average Revenue PerUser，英文缩写：ARPU)值”以及“月通用分组无线业务(英文全称：General Packet RadioService，英文缩写：GPRS)流量”。

其中，WAP通常也用来描述手机访问互联网的业务。GPRS由第三代合作伙伴计划(英文全称：3rd Generation Partnership Project，英文缩写：3GPP)定义，用于连接移动手机用户和公共数据网。在全球移动通信系统(英文全称：Global System for MobileCommunication，英文缩写：GMS)网络里，GPRS共享网络数据库和无线接入网，并利用分组控制单元(英文全称：Packet Control Unit，英文缩写：PCU)、服务GPRS支持节点(英文全称：Serving GPRS Support Node，英文缩写：SGSN)和网关GPRS支持节点(英文全称：GatewayGPRS Support Node，英文缩写：GGSN)提供跨移动和固定网的分组交换数据业务。

于是，引用属性关系可以是其他的标签是否也引用了“上月WAP次数”、“月通话时长”、“ARPU值”以及“月GPRS流量”这些属性，如果引用了，还可以进一步判断这些属性延伸的条件的关联性强弱。

303、根据引用属性关系，将与待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签；

本实施例中，在业务运行过程中会生成很多的标签，标签与标签之间存在着一定的关联关系，为了提高用户快速找到合适的标签，用户在查看或使用待关联标签的时候，可以向用户推荐其他相关的标签。

标签推荐装置可以通过预设的规则先获取至少一个第一对比标签，然后根据引用属性关系来一一确定第一对比标签是否可以作为目标标签。换言之，即需要确定第一对比标签与待关联标签之间的关联度是否达到阈值，如果达到了阈值，便可将第一对比标签确定为目标标签。

其中，如果待关联标签为用户查看的标签，标签为“高价值忠诚用户”，那么通过多个第一对比标签的关联性比对，可以确定“低价值新用户”的属性与“高价值忠诚用户”的属性一样，则推送的目标标签是“低价值新用户”。

304、向用户推荐目标标签。

本实施例中，用户在使用或查看待关联标签时，或者用户在使用或查看待关联标签后，标签推荐装置可以向用户推荐与该待关联标签相关的目标标签给用户使用。

本发明实施例中，提供了一种标签推荐的方法，标签推荐装置接收用户发起的标签查看指令，其中，标签查看指令用于指示待关联标签，然后，标签推荐装置根据标签查看指令获取引用属性关系，最后标签推荐装置根据引用属性关系，将与待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签，并向用户推荐所述目标标签。通过采用上述方式进行标签推荐，可以省去人工维护以及管理标签的动作，在标签数量巨大时，也可以根据标签之间的引用属性关系智能地推荐相关标签，降低了标签维护和管理可能带来的疏漏，有利于管理的统一性。

可选地，在上述图4对应的实施例的基础上，本发明实施例提供的标签推荐的方法第一个可选实施例中，接收用户发起的标签查看指令之后，还可以包括：

根据标签查看指令以及预先设置的标签确定规则，从标签集合中选择第一对比标签。

本实施例中，由于通常情况下，标签数量非常大，因此在选取第一对比标签进行关联性比对之前，需要先根据标签查看指令以及预先设置的标签确定规则，从标签集合汇总选择至少一个对比标签。

具体地，假设当前服务器中部署的客户标签库系统内共储存有200个标签，每个标签都具有自身的属性。在标签推荐装置接收到用户发起的标签查看指令后，通过标签查看指令可以确定用户准备查看的标签为待关联标签A，其中，待关联标签A具有属性a、b、c和d。标签推荐装置根据预先设置的标签确定规则，从标签集合中查找同样包含属性a、b、c和d的其他标签，如果存在标签B、标签C和标签D的属性刚好包含a、b、c和d，则这三个标签均可以作为第一对比标签。

需要说明的是，标签确定规则可以是将与待关联标签的属性一致的标签作为第一对比标签，第一对比标签也可以是包含待关联标签的属性的标签，当然，还可以是与待关联标签的属性具有50％以上一致的标签，或者其他可行的规则，此处不作限定。

其次，本发明实施例中，提供了如何确定第一对比标签的方法，标签推荐装置可以根据标签查看指令以及预先设置的标签确定规则，从标签集合中选择第一对比标签。通过上述方式，极大地减少了标签关联性比对的工作量，不但有利于提升标签推荐的效率，同时，也为设备节省了运算资源，从而节省设备电量，提升方案的实用性。

可选地，在上述图4对应的实施例的基础上，本发明实施例提供的标签推荐的方法第二个可选实施例中，根据标签查看指令获取引用属性关系，可以包括：

根据标签查看指令，获取待关联标签对应的引用属性关系，以及第一对比标签对应的引用属性关系。

本实施例中，在标签推荐装置根据标签查看指令获取引用属性关系的这一步骤中，具体是获取了待关联标签对应的引用属性关系，以及第一对比标签对应的引用属性关系。

在需要了解待关联标签与第一对比标签之间是否存在关联关系的情况下，应通过第一对比标签与待关联标签引用的属性，来确定标签之间的关联性，如果两个标签都引用了相同的属性，且引用相同属性的个数分别在各自的属性个数中占比足够大，则确定标签间的关联性较高，其中，引用相同的属性可以称为重合属性。

具体地，标签推荐装置从至少一个对比标签中选择一个对比标签，根据对比标签与待关联标签的重合属性个数在各自的属性个数中占比大小，来判断这两个标签的相关性。例如，分析待关联标签A与对比标签B的关联性，当重合属性在待关联标签A的属性个数占比较高，或者重合属性在对比标签B的属性个数占比较高是，则待关联标签A与对比标签B很可能是关联的。

需要说明的是，标签推荐装置可以先获取待关联标签对应的引用属性关系，再获取第一对比标签对应的引用属性关系，也可以先获取第一对比标签对应的引用属性关系，再获取待关联标签对应的引用属性关系，还可以同时获取它们的引用属性关系，此处不作限定。

其次，本发明实施例中，介绍了标签推荐装置根据标签查看指令获取引用属性关系时，具体步骤可以是根据标签查看指令，获取待关联标签对应的引用属性关系，以及第一对比标签对应的引用属性关系，从而可以通过标签之间的引用属性关系确定重合属性个数在各自属性个数中的占比，进而简单且直观地确定待关联标签与第一对比标签之间的关联性，为方案的实现提供了一种可行的方式，从而增加方案的可行性和可操作性。

可选地，在上述图4、图4对应的第一或第二个可选实施例的基础上，本发明实施例提供的标签推荐的方法第三个可选实施例中，根据引用属性关系，将与待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签，可以包括：

根据引用属性关系确定属性重合度；

若属性重合度大于预置门限，则将第一对比标签确定为与待关联标签相关联的目标标签。

本实施例中，上面图4对应的第二个实施例描述的是通过重合属性个数来判断标签之间的关联性，下面还将介绍一种可以进一步通过属性重合度来来确定目标标签的方法，标签推荐装置根据第一对比标签的引用属性关系和待关联标签的引用属性关系，先确定属性重合度，如果属性重合度大于预置门限，则就可以将第一对比标签确定为目标标签。

具体地，在不考虑重合属性的比较条件差异对两标签关联性的影响时，可以用一个重合度计算方法来计算其关联性，先获取两个标签的重合属性的个数与两个标签各自全部属性的个数，再各自计算引用属性的占比，最后进行对比，取其中最大值最为属性重合度。假设待关联标签为标签A，第一对比标签中的其中一个标签为标签B，采用如下公式分别计算他们的占比：

重合属性在标签A的引用属性占比为：

f₁＝crad(A∩B)/crad(A)

重合属性在标签B的引用属性占比为：

f₂＝crad(A∩B)/crad(B)

属性重合度为：

f＝max(f₁，f₂)

其中，f₁表示重合属性在标签A的引用属性占比，f₂表示重合属性在标签B的引用属性占比，A∩B表示标签A与标签B共同拥有的属性交集，crad(A∩B)表示重合属性的个数，crad(A)表示标签A的属性总个数，crad(B)表示标签B的属性总个数，f表示属性重合度，max()表示取最大值。

下面将以一个示例来帮助理解上述内容，具体可以如下表2和表3所示：

表2

表3

根据表2和表3所示的内容，“高价值忠诚用户”和“潜在中高端新用户”都引用了属性“ARPU”和属性“入网时长”，属于属性完全重合，因此具有很强的关联关系，即f＝max(2/2,2/2)＝1。

还可以参阅另一个示例帮助理解上述内容，具体请参阅如下表4和表5：

表4

表5

根据表4和表5所示的内容，“高价值金卡客户”和“潜在中高端新客户”都引用了属性“ARPU”和属性“入网时长”，但是“高价值金卡客户”还引用了属性“客户等级”，而“潜在中高端新客户”还引用了属性“套餐流量”以及“套餐流量使用率”，因此通过计算得到属性重合度为f＝max(2/3,2/4)＝2/3。“高价值金卡客户”和“潜在中高端新客户”之间存在较强的关联关系。

再次，本发明实施例中，标签推荐装置根据标签查看指令，获取待关联标签对应的引用属性关系，以及第一对比标签对应的引用属性关系之后，可以根据引用属性关系确定属性重合度，若属性重合度大于预置门限，则将第一对比标签确定为与待关联标签相关联的目标标签。通过上述方式进而确定第一对比标签与待关联标签之间的关联性，引入属性重合度的概念来帮助标签推荐装置确定目标标签，从而使方案具有更强的可操作性和实用性，同时，量化的表示出各个标签之间的关联性大小，根据具体的关联性大小确定目标标签，便于方案的准确性。

可选地，在上述图4对应的第三个可选实施例的基础上，本发明实施例提供的标签推荐的方法第四个可选实施例中，根据引用属性关系确定属性重合度，可以包括：

获取预先设定的属性关联权重值；

根据属性关联权重值计算待关联标签的引用属性加权值，以及第一对比标签的引用属性加权值；

根据待关联标签的引用属性加权值以及第一对比标签的引用属性加权值，确定属性重合度。

本实施例中，在实际情况下，属性的取值重合关系可能会影响标签之间的关联性，于是标签推荐装置根据属性的取值重合关系获取预先设定的属性关联权重值，然后可以采用相应公式，根据属性关联权重值计算待关联标签的引用属性加权值，以及第一对比标签的引用属性加权值，最后，综合待关联标签的引用属性加权值以及第一对比标签的引用属性加权值。

具体地，属性的取值重合关系有相同、包含、相交和互斥这几种关系，采用这几种关系描述了标签之间的关系。下面将分别介绍这四种标签之间的关系：

(1)相同，是指重合属性上的取值相同，比如，两个标签都使用了条件“ARPU大于等于200元”，则两个标签相同；

(2)包含，是指重合属性上的取值为子集关系，比如，标签A使用的条件是“ARPU大于等于200元”，标签B使用的条件是“ARPU大于等于120元”，则标签B包含了标签A；

(3)相交，是指重合属性上的取值存在交集但又不是子集关系，比如，标签A使用条件是“ARPU大于等于120元”，标签B使用条件是“ARPU小于200元”，则标签A与标签B相交；

(4)互斥，是指重合属性上的取值没有交集，比如，标签A使用条件是“ARPU大于等于200元”，标签B使用条件是“ARPU小于120元”，则标签A与标签B互斥。

针对属性的不同取值重合关系，可以设定关联性的权重值，不同取值重合关系的权重值设置是个具体的业务相关的，需要根据业务场景进行调整。假设系统中有“高价值白领”、“低价值老用户”和“高价值老用户”这三个标签，查看“高价值白领”时需要进行相关标签推荐，如果业务规则为需要优先推荐“低价值老用户”，那么“相同”的属性关联权重值设置要高于“互斥”，如果业务规则为需要优先推荐“高价值老用户”，那么“互斥”的属性关联权重值设置要高于“相同”。

下面将以一个示例，通过表格的方式获取取值重合关系的权重表，具体请参阅如下表6：

表6

取值重合关系	属性关联权重值
		相同	1
包含	0.6
		相交	0.7
互斥	0.8

在计算待关联标签的引用属性加权值时，首先可以将“高价值白领”作为待关联标签，第一对比标签为“低价值老用户”，根据“高价值白领”和“低价值老用户”之间的关系，确定两者是“相同”的属性关联权重值设置要高于“互斥”的属性关联权重值，在计算待关联标签的引用属性加权值以及第一对比标签的引用属性加权值时，可以增加属性关联权重值的影响，最后，根据待关联标签的引用属性加权值以及第一对比标签的引用属性加权值，确定属性重合度，属性重合度以待关联标签的引用属性加权值和第一对比标签的引用属性加权值中较大的值为准。

进一步地，本发明实施例中，标签推荐装置根据引用属性关系确定属性重合度具体可以是，先获取预先设定的属性关联权重值，再根据属性关联权重值计算待关联标签的引用属性加权值，以及第一对比标签的引用属性加权值，最后标签推荐装置结合待关联标签的引用属性加权值以及第一对比标签的引用属性加权值，确定属性重合度。通过上述方式，为属性重合度的计算提供了相应的依据，并且增加了权重的概念，在权重的影响下更合理的计算属性重合度，以此保证了方案的实用性和可行性。

可选地，在上述图4对应的第四个可选实施例的基础上，本发明实施例提供的标签推荐的方法第五个可选实施例中，根据属性关联权重值计算待关联标签的引用属性加权值，以及第一对比标签的引用属性加权值，可以包括：

按照如下方式计算待关联标签的引用属性加权值：

其中，f_x表示待关联标签的引用属性加权值，X表示待关联标签，n表示待关联标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CX_k表示第一对比标签是否与待关联标签的第k个引用属性重合，PX_k表示待关联标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值；

按照如下方式计算第一对比标签的引用属性加权值：

其中，f_Y表示第一对比标签的引用属性加权值，Y表示第一对比标签，m表示第一对比标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CY_k表示待关联标签是否与第一对比标签的第k个引用属性重合，PY_k表示第一对比标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值。

本实施例中，标签推荐装置可以采用相关公式，计算待关联标签的引用属性加权值，以及第一对比标签的引用属性加权值，

具体地，通过引用属性是否重合与属性对应条件的取值重合关系的权重值来加权求和，计算出标签之间的关联度。

假设待关联标签是标签1，其引用属性为A₁，A₂，A₃，A₄，……A_n；

第一对比标签是标签2，其引用属性为B₁，B₂，B₃，B₄，……B_n；

用C1_k表示标签1引用属性的第k个属性是否重合，重合的时候，C1_k值为1，不重合时，C1_k值为0；

用C2_k表示标签2引用属性的第k个属性是否重合，重合的时候，C2_k值为1，不重合时，C2_k值为0；

用P1_k表示标签1引用属性的第k个属性对应条件的取值重合关系的属性关联权重值，属性不重合的时候为0，属性重合时则根据取值重合关系确定对应的属性关联权重值，属性关联权重值可以参考上述表6；

用P2_k表示标签2引用属性的第k个属性对应条件的取值重合关系的属性关联权重值，属性不重合的时候为0，属性重合时则根据取值重合关系确定对应的属性关联权重值，属性关联权重值可以参考上述表6。

标签推荐装置可以按照如下方式计算待关联标签的引用属性加权值：

其中，f_x表示待关联标签的引用属性加权值，X表示待关联标签，n表示待关联标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CX_k表示第一对比标签是否与待关联标签的第k个引用属性重合，PX_k表示待关联标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值。

标签推荐装置可以按照如下方式计算第一对比标签的引用属性加权值：

其中，f_Y表示第一对比标签的引用属性加权值，Y表示第一对比标签，m表示第一对比标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CY_k表示待关联标签是否与第一对比标签的第k个引用属性重合，PY_k表示第一对比标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值。

于是，可以通过上述公式计算标签1的引用属性加权值，即：

通过上述公式计算标签2的引用属性加权值，即：

将C1_k、C2_k、P1_k和P2_k代入就能计算得到标签1和标签2的引用属性加权值，从而得到两者之间的关联度大小。

更进一步地，本发明实施例中，提供了如何根据属性关联权重值，计算待关联标签的引用属性加权值，以及第一对比标签的引用属性加权值，细化了方案的步骤，并且提供了相应的公式，以便更合理地计算属性重合度，从而推荐相应的目标标签给用户，满足用户的需求，提升方案的实用性。

可选地，在上述图4对应的第五个可选实施例的基础上，本发明实施例提供的标签推荐的方法第六个可选实施例中，根据待关联标签的引用属性加权值以及第一对比标签的引用属性加权值，确定属性重合度，可以包括：

按照如下方式计算属性重合度：

f＝max(f_X,f_Y)

其中，f表示属性重合度，max表示取f_X和f_Y最大值，f_x表示待关联标签的引用属性加权值，f_Y表示第一对比标签的引用属性加权值。

本实施例中，采用属性重合度计算公式，从待关联标签的引用属性加权值与第一对比标签的引用属性加权值中选择较大值作为属性重合度。

具体为，请参考上述图4对应的第五个实施例，采用类似的方式可以计算标签3和标签4的引用属性加权值，假设计算得到标签3的引用属性加权值f₃为0.5，标签4的引用属性加权值f₄为0.6，则属性重合度取f₃和f₄中的较大值，即f为0.6。

根据业务需要确定要达到一定关联度才能认为这两个标签是关联的，具有关联性。假设最小关联度与属性对应条件取值重合关系的属性关联权重值相关，且当标签关联度f≥0.4时，认为标签之间具有关联关系，因此标签3和标签4是具有关联关系的，如果标签3为待关联标签，则标签推荐装置会自动推荐标签4给用户查看。

再进一步地，本发明实施例中，标签推荐装置根据待关联标签的引用属性加权值以及第一对比标签的引用属性加权值，确定属性重合度的步骤，具体可以是通过已经计算得到的待关联标签的引用属性加权值，以及第一对比标签的引用属性加权值，来取其中的最大值作为属性重合度，使得方案的在实际应用中具有更强的严密性，属性重合度高，说明关联度高，取较大的值更利于体现待关联标签与第一对比标签之间关联性好。

可选地，在上述图4对应实施例的基础上，本发明实施例提供的标签推荐的方法第七个可选实施例中，根据引用属性关系，将与待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签之后，还可以包括：

存储待关联标签与目标标签的对应关系。

本实施例中，标签推荐装置在根据待关联标签的引用属性关系，以及第一对比标签的引用属性关系，将与待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签之后，还可以进一步地存储待关联标签与目标标签的对应关系。

具体地，假设待关联标签为标签A，第一对比标签为标签B，在经过属性重合度计算后，明确两标签之间存在较强的关联性，于是可以向用户推荐目标标签，即标签B，这时候，标签推荐装置也将标签A与标签B的关联关系存储在后台中，当下一次用户又选择标签A作为待关联标签时，则直接从后台中调用原先储存的信息，将标签B作为目标标签推荐给用户。

其次，本发明实施例中，在标签推荐装置根据引用属性关系，将与待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签之后，还可以存储待关联标签与目标标签的对应关系。通过存储待关联标签与目标标签的对应关系，方便用户如果下一次仍选择这个待关联标签时，不需要在重新计算对比标签与待关联标签之间的关联程度，而是直接调用已经存储的待关联标签与目标标签的对应关系即可完成标签的推荐，节省了计算资源，提高方案的实际应用效率。

可选地，在上述图4或图4对应的第一个可选实施例的基础上，本发明实施例提供的标签推荐的方法第八个可选实施例中，向用户推荐目标标签之前，还可以包括：

判断是否存在第二对比标签，其中，第二对比标签为根据预先设置的标签确定规则，从标签集合中选择的；

若存在第二对比标签，则确定与待关联标签进行属性重合度的计算；

若不存在第二对比标签，则停止进行属性重合度的计算。

本实施例中，标签推荐装置在正式向用户推荐目标标签之前，还需要判断是否存在第二对比标签，第二对比标签可以是从标签集合中的其他标签列表中选取的标签，且第二对比标签与第一对比标签类似，也包含了至少一个用于进行关联性计算的标签。如果判断存在第二对比标签，则确定将第二对比标签与待关联标签进行属性重合度的计算，且计算方式如上述实施例所述，此处不再赘述。相反地，如果判断不存在第二对比标签，则停止进行后续的属性重合度计算。

具体地，标签推荐装置首先根据预先设置的标签确定规则，从其他的标签列表中查找可用于与待关联标签进行关联度比对的第二对比标签。一种利用预先设置的标签确定规则来确定的第二对比标签的方式是，从其他标签列表中选取第二对比标签，再根据待关联标签的属性与待关联标签属性之间的重合程度确定其关联度，当关联度与设定的参考阈值进行比较后发现关联度大于参考阈值，以此可以确定第二对比标签可以与待关联标签进行下一步的属性重合度计算。

再次，本发明实施例中，在标签推荐装置向向用户推荐目标标签之前，还需要判断是否存在第二对比标签，其中，第二对比标签为根据预先设置的标签确定规则，从标签集合中选择的，若存在第二对比标签，则确定与待关联标签进行属性重合度的计算，若不存在第二对比标签，则停止进行属性重合度的计算。采用上述方式可以更加全面地计算与待关联标签的关联度较高的目标标签，从而推送给用户的目标标签也具有较好的实用性，提升方案的可行性。

为便于理解，下面以一个具体应用场景对本发明中一种标签推荐的方法进行详细描述，具体为：

当业务用户正在查看某个标签时，标签推荐装置可以向该业务用户提供相关联的标签，由于标签推荐装置与客户标签展现门户以及客户标签服务共同组成的客户标签库系统部署与计算机服务器上，因此，当标签推荐装置向业务用户推荐标签时，则需要各个组成模块进行通信。

请参阅图5，图5为本发明实施例中关联标签推荐的交互流程示意图，下面将以此针对每个步骤进行介绍：

步骤401：业务用户通过客户标签展现门户查看待关联标签，客户标签展现门户再转而向标签推荐装置传递该待关联标签；

步骤402：标签推荐装置根据接收到的待关联标签，从客户标签服务中获取待关联标签对应的引用属性列表，而客户标签服务将反馈对应的引用属性列表；

步骤403：标签推荐装置进而再根据接收到的待关联标签，从客户标签服务的系统中获取其他标签，并追个选取作为对比标签，而客户标签服务将向标签推荐装置反馈这些对比标签；

步骤404：标签推荐装置根据选取的对比标签，从客户标签服务中获取对比标签的引用属性列表，由客户标签服务反馈该对比标签的引用属性列表；

步骤405：标签推荐装置自身开始检测对比标签与待关联标签之间的关联性，以便向用户推荐关联性较高的目标标签，本步骤中，标签推荐装置分别对待关联标签和对比标签进行属性重合的标识；

步骤406：标签推荐装置确定对重合属性的取值，该取值与重合标识权重值相关；

步骤407：标签推荐装置通过加权计算对比标签与待关联标签之间的关联度；

步骤408：标签推荐装置根据关联度，可以给出对比标签与待关联标签的关联结果，如果关联度较高，则对比标签可以作为目标标签推荐给业务用户，反之则可以进行其他对比标签的关联度计算；

步骤409：标签推荐装置将待关联标签与向用户推荐的标签之间的关系保存起来，并告知客户标签服务的系统，由系统备份相应的关系列表；

步骤410：标签推荐装置将关联的标签列表发送给客户标签展现门户，其中关联的标签列表中包含了与待关联标签关联度较高的目标标签；

步骤411：客户标签展现门户直接将最后的目标标签展示给业务用户。

然而，上面是从设备交互角度描述的标签推荐方法，为了更好地理解，我们还可以从标签推荐装置的角度来描述如何进行标签推荐，请参阅图6，图6为本发明应用场景中关联标签推荐的流程示意图，下面将以此针对每个步骤进行介绍：

步骤501：在用户使用或查看标签时，标签推荐装置会接收到用户查看的标签，其中，该标签即为本发明方案中所指的待关联标签；

步骤502：标签推荐装置根据该待关联标签，去查询并获取待关联标签的引用属性列表；

步骤503：标签推荐装置在系统中获取到该系统中其他的标签列表，并确定哪些标签可以作为对比标签，逐个选取这些对比标签；

步骤504：标签推荐装置根据对比标签，同样获取对比标签的引用属性列表；

步骤505：标签推荐装置分别对查看的待关联标签和对比标签进行关联性对比，将两个标签都有的属性标识设置为1，其他的属性则设置为0；

步骤506：标签推荐装置将步骤505中属性标识为1的标签取值重合对比，根据属性重合关系的权重值分别进行标识；

步骤507：标签推荐装置根据属性重合度，即关联度的计算公式，将步骤505和步骤506得到的标识用于计算，例如，按照如下方式计算待关联标签的引用属性加权值：

其中，f_x表示待关联标签的引用属性加权值，X表示待关联标签，n表示待关联标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CX_k表示对比标签是否与待关联标签的第k个引用属性重合，PX_k表示待关联标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值；

按照如下方式计算对比标签的引用属性加权值：

其中，f_Y表示对比标签的引用属性加权值，Y表示对比标签，m表示对比标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CY_k表示待关联标签是否与对比标签的第k个引用属性重合，PY_k表示对比标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值；

按照如下方式计算属性重合度：

f＝max(f_X,f_Y)

其中，f表示属性重合度，max表示取f_X和f_Y最大值；

步骤508：标签推荐装置通过属性重合度计算公式计算得到的属性重合度与预定参考阈值进行比较，确定对比标签是否与待关联标签有关联性；

步骤509：标签推荐装置检查是否还有下一个对比的标签，如果有，则按照步骤503至步骤508再次重复以上操作，如果没有，则进入步骤510；

步骤510：标签推荐装置将计算得到的具有关联关系的标签加入到标签列表中进行保存，后续查看时可以直接通过调用列表来确定标签之间的关联性；

步骤511：标签推荐装置将关联的目标标签通过终端显示给用户。

下面对本发明中的标签推荐装置进行详细描述，请参阅图7，本发明实施例中的标签推荐装置包括：

接收模块601，用于接收用户发起的标签查看指令，其中，所述标签查看指令用于指示待关联标签；

获取模块602，用于根据所述接收模块601接收的所述标签查看指令获取引用属性关系；

第一确定模块603，用于根据所述获取模块602获取的所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签；

推荐模块604，用于向所述用户推荐所述第一确定模块603确定的所述目标标签。

本实施例中，接收模块601接收用户发起的标签查看指令，其中，所述标签查看指令用于指示待关联标签，获取模块602根据所述接收模块601接收的所述标签查看指令获取引用属性关系，第一确定模块603根据所述获取模块602获取的所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签，推荐模块604向所述用户推荐所述第一确定模块603确定的所述目标标签。

本发明实施例中，提供了一种标签推荐的方法，标签推荐装置接收用户发起的标签查看指令，其中，标签查看指令用于指示待关联标签，然后，标签推荐装置根据标签查看指令获取引用属性关系，最后标签推荐装置根据引用属性关系，将与待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签，并向用户推荐所述目标标签。通过采用上述方式进行标签推荐，可以省去人工维护以及管理标签的动作，在标签数量巨大时，也可以根据标签之间的引用属性关系智能地推荐相关标签，降低了标签维护和管理可能带来的疏漏，有利于管理的统一性。

可选地，在上述图7所对应的实施例的基础上，请参阅图8，本发明实施例提供的标签推荐装置的另一实施例中，

接收模块601，用于接收用户发起的标签查看指令，其中，所述标签查看指令用于指示待关联标签；

获取模块602，用于根据所述接收模块601接收的所述标签查看指令获取引用属性关系；

第一确定模块603，用于根据所述获取模块602获取的所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签；

推荐模块604，用于向所述用户推荐所述第一确定模块603确定的所述目标标签；

选择模块605，用于所述接收模块601接收用户发起的标签查看指令之后，根据所述标签查看指令以及预先设置的标签确定规则，从标签集合中选择所述第一对比标签。

其次，本发明实施例中，提供了如何确定第一对比标签的方法，标签推荐装置可以根据标签查看指令以及预先设置的标签确定规则，从标签集合中选择第一对比标签。通过上述方式，极大地减少了标签关联性比对的工作量，不但有利于提升标签推荐的效率，同时，也为设备节省了运算资源，从而节省设备电量，提升方案的实用性。

可选地，在上述图7所对应的实施例的基础上，请参阅图9，本发明实施例提供的标签推荐装置的另一实施例中，

接收模块601，用于接收用户发起的标签查看指令，其中，所述标签查看指令用于指示待关联标签；

获取模块602，用于根据所述接收模块601接收的所述标签查看指令获取引用属性关系；

第一确定模块603，用于根据所述获取模块602获取的所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签；

推荐模块604，用于向所述用户推荐所述第一确定模块603确定的所述目标标签；

其中，所述获取模块602包括：

获取单元6021，用于根据所述标签查看指令，获取所述待关联标签对应的引用属性关系，以及所述第一对比标签对应的引用属性关系。

其次，本发明实施例中，介绍了标签推荐装置根据标签查看指令获取引用属性关系时，具体步骤可以是根据标签查看指令，获取待关联标签对应的引用属性关系，以及第一对比标签对应的引用属性关系，从而可以通过标签之间的引用属性关系确定重合属性个数在各自属性个数中的占比，进而简单且直观地确定待关联标签与第一对比标签之间的关联性，为方案的实现提供了一种可行的方式，从而增加方案的可行性和可操作性。

可选地，在上述图7、图8或图9所对应的实施例的基础上，请参阅图10，本发明实施例提供的标签推荐装置的另一实施例中，

接收模块601，用于接收用户发起的标签查看指令，其中，所述标签查看指令用于指示待关联标签；

获取模块602，用于根据所述接收模块601接收的所述标签查看指令获取引用属性关系；

第一确定模块603，用于根据所述获取模块602获取的所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签；

推荐模块604，用于向所述用户推荐所述第一确定模块603确定的所述目标标签；

其中，所述第一确定模块603包括：

第一确定单元6031，用于根据所述引用属性关系确定属性重合度；

第二确定单元6032，用于若所述第一确定单元6031确定的所述属性重合度大于预置门限，则将所述第一对比标签确定为与所述待关联标签相关联的所述目标标签。

再次，本发明实施例中，标签推荐装置根据标签查看指令，获取待关联标签对应的引用属性关系，以及第一对比标签对应的引用属性关系之后，可以根据引用属性关系确定属性重合度，若属性重合度大于预置门限，则将第一对比标签确定为与待关联标签相关联的目标标签。通过上述方式进而确定第一对比标签与待关联标签之间的关联性，引入属性重合度的概念来帮助标签推荐装置确定目标标签，从而使方案具有更强的可操作性和实用性，同时，量化的表示出各个标签之间的关联性大小，根据具体的关联性大小确定目标标签，便于方案的准确性。

可选地，在上述图10所对应的实施例的基础上，请参阅图11，本发明实施例提供的标签推荐装置的另一实施例中，

接收模块601，用于接收用户发起的标签查看指令，其中，所述标签查看指令用于指示待关联标签；

获取模块602，用于根据所述接收模块601接收的所述标签查看指令获取引用属性关系；

第一确定模块603，用于根据所述获取模块602获取的所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签；

推荐模块604，用于向所述用户推荐所述第一确定模块603确定的所述目标标签；

其中，所述第一确定模块603包括：

第一确定单元6031，用于根据所述引用属性关系确定属性重合度；

第二确定单元6032，用于若所述第一确定单元6031确定的所述属性重合度大于预置门限，则将所述第一对比标签确定为与所述待关联标签相关联的所述目标标签；

其中，所述第一确定单元6031包括：

获取子单元60311，用于获取预先设定的属性关联权重值；

计算子单元60312，用于根据所述获取子单元60311获取的所述属性关联权重值计算所述待关联标签的引用属性加权值，以及所述第一对比标签的引用属性加权值；

确定子单元60313，用于根据所述计算子单元计算60312得到的所述待关联标签的引用属性加权值以及所述第一对比标签的引用属性加权值，确定所述属性重合度。

进一步地，本发明实施例中，标签推荐装置根据引用属性关系确定属性重合度具体可以是，先获取预先设定的属性关联权重值，再根据属性关联权重值计算待关联标签的引用属性加权值，以及第一对比标签的引用属性加权值，最后标签推荐装置结合待关联标签的引用属性加权值以及第一对比标签的引用属性加权值，确定属性重合度。通过上述方式，为属性重合度的计算提供了相应的依据，并且增加了权重的概念，在权重的影响下更合理的计算属性重合度，以此保证了方案的实用性和可行性。

可选地，在上述图11所对应的实施例的基础上，请参阅图12，本发明实施例提供的标签推荐装置的另一实施例中，

接收模块601，用于接收用户发起的标签查看指令，其中，所述标签查看指令用于指示待关联标签；

获取模块602，用于根据所述接收模块601接收的所述标签查看指令获取引用属性关系；

第一确定模块603，用于根据所述获取模块602获取的所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签；

推荐模块604，用于向所述用户推荐所述第一确定模块603确定的所述目标标签；

其中，所述第一确定模块603包括：

第一确定单元6031，用于根据所述引用属性关系确定属性重合度；

第二确定单元6032，用于若所述第一确定单元6031确定的所述属性重合度大于预置门限，则将所述第一对比标签确定为与所述待关联标签相关联的所述目标标签；

其中，所述第一确定单元6031包括：

获取子单元60311，用于获取预先设定的属性关联权重值；

计算子单元60312，用于根据所述获取子单元60311获取的所述属性关联权重值计算所述待关联标签的引用属性加权值，以及所述第一对比标签的引用属性加权值；

确定子单元60313，用于根据所述计算子单元计算60312得到的所述待关联标签的引用属性加权值以及所述第一对比标签的引用属性加权值，确定所述属性重合度；

其中，所述计算子单元60312包括：

第一计算微单元603121，用于按照如下方式计算所述待关联标签的引用属性加权值：

其中，f_x表示所述待关联标签的引用属性加权值，X表示所述待关联标签，n表示所述待关联标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CX_k表示所述第一对比标签是否与所述待关联标签的第k个引用属性重合，PX_k表示所述待关联标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值；

按照如下方式计算所述第一对比标签的引用属性加权值：

其中，f_Y表示所述第一对比标签的引用属性加权值，Y表示所述第一对比标签，m表示所述第一对比标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CY_k表示所述待关联标签是否与所述第一对比标签的第k个引用属性重合，PY_k表示所述第一对比标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值。

更进一步地，本发明实施例中，提供了如何根据属性关联权重值，计算待关联标签的引用属性加权值，以及第一对比标签的引用属性加权值，细化了方案的步骤，并且提供了相应的公式，以便更合理地计算属性重合度，从而推荐相应的目标标签给用户，满足用户的需求，提升方案的实用性。

可选地，在上述图12所对应的实施例的基础上，请参阅图13，本发明实施例提供的标签推荐装置的另一实施例中，

接收模块601，用于接收用户发起的标签查看指令，其中，所述标签查看指令用于指示待关联标签；

获取模块602，用于根据所述接收模块601接收的所述标签查看指令获取引用属性关系；

第一确定模块603，用于根据所述获取模块602获取的所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签；

推荐模块604，用于向所述用户推荐所述第一确定模块603确定的所述目标标签；

其中，所述第一确定模块603包括：

第一确定单元6031，用于根据所述引用属性关系确定属性重合度；

第二确定单元6032，用于若所述第一确定单元6031确定的所述属性重合度大于预置门限，则将所述第一对比标签确定为与所述待关联标签相关联的所述目标标签；

其中，所述第一确定单元6031包括：

获取子单元60311，用于获取预先设定的属性关联权重值；

计算子单元60312，用于根据所述获取子单元60311获取的所述属性关联权重值计算所述待关联标签的引用属性加权值，以及所述第一对比标签的引用属性加权值；

确定子单元60313，用于根据所述计算子单元计算60312得到的所述待关联标签的引用属性加权值以及所述第一对比标签的引用属性加权值，确定所述属性重合度；

其中，所述计算子单元60312包括：

第一计算微单元603121，用于按照如下方式计算所述待关联标签的引用属性加权值：

其中，f_x表示所述待关联标签的引用属性加权值，X表示所述待关联标签，n表示所述待关联标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CX_k表示所述第一对比标签是否与所述待关联标签的第k个引用属性重合，PX_k表示所述待关联标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值；

按照如下方式计算所述第一对比标签的引用属性加权值：

其中，f_Y表示所述第一对比标签的引用属性加权值，Y表示所述第一对比标签，m表示所述第一对比标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CY_k表示所述待关联标签是否与所述第一对比标签的第k个引用属性重合，PY_k表示所述第一对比标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值；

其中，所述确定子单元60313包括：

第二计算微单元603131，用于按照如下方式计算所述属性重合度：

f＝max(f_X,f_Y)

其中，f表示所述属性重合度，max表示取f_X和f_Y最大值，f_x表示所述待关联标签的引用属性加权值，f_Y表示所述第一对比标签的引用属性加权值。

再进一步地，本发明实施例中，标签推荐装置根据待关联标签的引用属性加权值以及第一对比标签的引用属性加权值，确定属性重合度的步骤，具体可以是通过已经计算得到的待关联标签的引用属性加权值，以及第一对比标签的引用属性加权值，来取其中的最大值作为属性重合度，使得方案的在实际应用中具有更强的严密性，属性重合度高，说明关联度高，取较大的值更利于体现待关联标签与第一对比标签之间关联性好。

可选地，在上述图7所对应的实施例的基础上，请参阅图14，本发明实施例提供的标签推荐装置的另一实施例中，

接收模块601，用于接收用户发起的标签查看指令，其中，所述标签查看指令用于指示待关联标签；

获取模块602，用于根据所述接收模块601接收的所述标签查看指令获取引用属性关系；

第一确定模块603，用于根据所述获取模块602获取的所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签；

推荐模块604，用于向所述用户推荐所述第一确定模块603确定的所述目标标签；

存储模块606，用于所述第一确定模块603根据所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签之后，存储所述待关联标签与所述目标标签的对应关系。

其次，本发明实施例中，在标签推荐装置根据引用属性关系，将与待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签之后，还可以存储待关联标签与目标标签的对应关系。通过存储待关联标签与目标标签的对应关系，方便用户如果下一次仍选择这个待关联标签时，不需要在重新计算对比标签与待关联标签之间的关联程度，而是直接调用已经存储的待关联标签与目标标签的对应关系即可完成标签的推荐，节省了计算资源，提高方案的实际应用效率。

可选地，在上述图7或图8所对应的实施例的基础上，请参阅图15，本发明实施例提供的标签推荐装置的另一实施例中，

接收模块601，用于接收用户发起的标签查看指令，其中，所述标签查看指令用于指示待关联标签；

获取模块602，用于根据所述接收模块601接收的所述标签查看指令获取引用属性关系；

第一确定模块603，用于根据所述获取模块602获取的所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签；

推荐模块604，用于向所述用户推荐所述第一确定模块603确定的所述目标标签；

判断模块607，用于所述推荐模块604向所述用户推荐所述目标标签之前，判断是否存在第二对比标签，其中，所述第二对比标签为根据所述预先设置的标签确定规则，从所述标签集合中选择的；

第二确定模块608，用于若所述判断模块607判断存在所述第二对比标签，则确定与所述待关联标签进行所述属性重合度的计算；

停止模块609，用于若所述判断模块607判断不存在所述第二对比标签，则停止进行所述属性重合度的计算。

再次，本发明实施例中，在标签推荐装置向向用户推荐目标标签之前，还需要判断是否存在第二对比标签，其中，第二对比标签为根据预先设置的标签确定规则，从标签集合中选择的，若存在第二对比标签，则确定与待关联标签进行属性重合度的计算，若不存在第二对比标签，则停止进行属性重合度的计算。采用上述方式可以更加全面地计算与待关联标签的关联度较高的目标标签，从而推送给用户的目标标签也具有较好的实用性，提升方案的可行性。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文全称：Read-OnlyMemory，英文缩写：ROM)、随机存取存储器(英文全称：Random Access Memory，英文缩写：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (17)

1.一种标签推荐的方法，其特征在于，包括：

接收用户发起的标签查看指令，其中，所述标签查看指令用于指示待关联标签；

根据所述标签查看指令获取引用属性关系；

根据所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签；

向所述用户推荐所述目标标签；

所述根据所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签，包括：

根据所述引用属性关系确定属性重合度；

若所述属性重合度大于预置门限，则将所述第一对比标签确定为与所述待关联标签相关联的所述目标标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收用户发起的标签查看指令之后，所述方法还包括：

根据所述标签查看指令以及预先设置的标签确定规则，从标签集合中选择所述第一对比标签。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述标签查看指令获取引用属性关系，包括：

根据所述标签查看指令，获取所述待关联标签对应的引用属性关系，以及所述第一对比标签对应的引用属性关系。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述引用属性关系确定属性重合度，包括：

获取预先设定的属性关联权重值；

根据所述属性关联权重值计算所述待关联标签的引用属性加权值，以及所述第一对比标签的引用属性加权值；

根据所述待关联标签的引用属性加权值以及所述第一对比标签的引用属性加权值，确定所述属性重合度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述属性关联权重值计算所述待关联标签的引用属性加权值，以及所述第一对比标签的引用属性加权值，包括：

按照如下方式计算所述待关联标签的引用属性加权值：

其中，f_x表示所述待关联标签的引用属性加权值，X表示所述待关联标签，n表示所述待关联标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CX_k表示所述第一对比标签是否与所述待关联标签的第k个引用属性重合，PX_k表示所述待关联标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值；

按照如下方式计算所述第一对比标签的引用属性加权值：

其中，f_Y表示所述第一对比标签的引用属性加权值，Y表示所述第一对比标签，m表示所述第一对比标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CY_k表示所述待关联标签是否与所述第一对比标签的第k个引用属性重合，PY_k表示所述第一对比标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述待关联标签的引用属性加权值以及所述第一对比标签的引用属性加权值，确定所述属性重合度，包括：

按照如下方式计算所述属性重合度：

f＝max(f_X,f_Y)

其中，f表示所述属性重合度，max表示取f_X和f_Y最大值，f_x表示所述待关联标签的引用属性加权值，f_Y表示所述第一对比标签的引用属性加权值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签之后，所述方法还包括：

存储所述待关联标签与所述目标标签的对应关系。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述向所述用户推荐所述目标标签之前，所述方法还包括：

判断是否存在第二对比标签，其中，所述第二对比标签为根据所述预先设置的标签确定规则，从所述标签集合中选择的；

若存在所述第二对比标签，则确定与所述待关联标签进行所述属性重合度的计算；

若不存在所述第二对比标签，则停止进行所述属性重合度的计算。

9.一种标签推荐装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收用户发起的标签查看指令，其中，所述标签查看指令用于指示待关联标签；

获取模块，用于根据所述接收模块接收的所述标签查看指令获取引用属性关系；

第一确定模块，用于根据所述获取模块获取的所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签；

推荐模块，用于向所述用户推荐所述第一确定模块确定的所述目标标签；

所述第一确定模块包括：

第一确定单元，用于根据所述引用属性关系确定属性重合度；

第二确定单元，用于若所述第一确定单元确定的所述属性重合度大于预置门限，则将所述第一对比标签确定为与所述待关联标签相关联的所述目标标签。

10.根据权利要求9所述的标签推荐装置，其特征在于，所述标签推荐装置还包括：

选择模块，用于所述接收模块接收用户发起的标签查看指令之后，根据所述标签查看指令以及预先设置的标签确定规则，从标签集合中选择所述第一对比标签。

11.根据权利要求9所述的标签推荐装置，其特征在于，所述获取模块包括：

获取单元，用于根据所述标签查看指令，获取所述待关联标签对应的引用属性关系，以及所述第一对比标签对应的引用属性关系。

12.根据权利要求9至11中任一项所述的标签推荐装置，其特征在于，所述第一确定单元包括：

获取子单元，用于获取预先设定的属性关联权重值；

计算子单元，用于根据所述获取子单元获取的所述属性关联权重值计算所述待关联标签的引用属性加权值，以及所述第一对比标签的引用属性加权值；

确定子单元，用于根据所述计算子单元计算得到的所述待关联标签的引用属性加权值以及所述第一对比标签的引用属性加权值，确定所述属性重合度。

13.根据权利要求12所述的标签推荐装置，其特征在于，所述计算子单元包括：

第一计算微单元，用于按照如下方式计算所述待关联标签的引用属性加权值：

其中，f_x表示所述待关联标签的引用属性加权值，X表示所述待关联标签，n表示所述待关联标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CX_k表示所述第一对比标签是否与所述待关联标签的第k个引用属性重合，PX_k表示所述待关联标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值；

按照如下方式计算所述第一对比标签的引用属性加权值：

其中，f_Y表示所述第一对比标签的引用属性加权值，Y表示所述第一对比标签，m表示所述第一对比标签中引用属性的总个数，k表示第k个引用属性，CY_k表示所述待关联标签是否与所述第一对比标签的第k个引用属性重合，PY_k表示所述第一对比标签的第k个引用属性所对应的属性关联权重值。

14.根据权利要求13所述的标签推荐装置，其特征在于，所述确定子单元包括：

第二计算微单元，用于按照如下方式计算所述属性重合度：

f＝max(f_X,f_Y)

其中，f表示所述属性重合度，max表示取f_X和f_Y最大值，f_x表示所述待关联标签的引用属性加权值，f_Y表示所述第一对比标签的引用属性加权值。

15.根据权利要求9所述的标签推荐装置，其特征在于，所述标签推荐装置还包括：

存储模块，用于所述第一确定模块根据所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签之后，存储所述待关联标签与所述目标标签的对应关系。

16.根据权利要求10所述的标签推荐装置，其特征在于，所述标签推荐装置还包括：

判断模块，用于所述推荐模块向所述用户推荐所述目标标签之前，判断是否存在第二对比标签，其中，所述第二对比标签为根据所述预先设置的标签确定规则，从所述标签集合中选择的；

第二确定模块，用于若所述判断模块判断存在所述第二对比标签，则确定与所述待关联标签进行所述属性重合度的计算；

停止模块，用于若所述判断模块判断不存在所述第二对比标签，则停止进行所述属性重合度的计算。

17.一种标签推荐装置，其特征在于，包括：存储器、收发器、处理器以及总线系统；

其中，所述存储器用于存储程序；

所述处理器用于执行所述存储器中的程序，具体如下步骤：

控制所述收发器接收用户发起的标签查看指令，其中，所述标签查看指令用于指示待关联标签；

根据所述标签查看指令获取引用属性关系；

根据所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签；

向所述用户推荐所述目标标签；

所述根据所述引用属性关系，将与所述待关联标签相关联的第一对比标签确定为目标标签，包括：

根据所述引用属性关系确定属性重合度；

若所述属性重合度大于预置门限，则将所述第一对比标签确定为与所述待关联标签相关联的所述目标标签；

所述总线系统用于连接所述存储器、所述收发器以及所述处理器，以使所述存储器、所述收发器以及所述处理器进行通信。

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