CN108460611A - 一种信息处理方法、及其应用方法和相关设备 - Google Patents

Abstract

本申请涉及信息处理领域，公开了一种信息处理方法、及其应用方法和相关设备，以解决现有技术中对消费者的活跃程度判定不够准确的技术问题。该方法包括：获得用户针对预设网络访问对象的访问特征和消费特征；至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度参数。达到了提高确定出的用户访问预设网络访问对象的活跃度参数的准确性的技术效果。

Description

一种信息处理方法、及其应用方法和相关设备

技术领域

本申请涉及信息处理领域，尤其涉及一种信息处理方法、及其应用方法和相关设备。

背景技术

互联网进入无线时代，信息愈加碎片化，大爆炸般的信息量随时会挤掉消费者头脑中原有的品牌印象，品牌信息无法长期有效的占据消费者心智。品牌营销领域，除了经典的知名度、美誉度、忠诚度外，消费者与品牌之间的活跃度变得至关重要。例如：①企业需要考虑用户的活跃情况，进而建立相对高频的消费者-品牌沟通机制，从而扩大品牌在消费者中的头脑份额。②企业在进行消费者运营工作时，也需要评估消费者的活跃情况，以帮助企业在无线互联网时代，解决基于消费者活跃情况的客户关系管理问题。③企业需要在客户关系管理运营工作上通过消费者的活跃情况，制定更有针对性的运营策略。

目前最常用的客户关系管理模型是美国数据库营销研究所Artgur Gufges创立的RFM模型。该模型有三个核心要素：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)，然而，该方案主要关注于消费者的购买情况，只能分析出消费者的购买行为，而不能对消费者的活跃程度进行准确的判断。

发明内容

本申请提供一种信息处理方法、及其应用方法和相关设备，以解决现有技术中对消费者的活跃程度判定不够准确的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供一种信息处理方法，包括：

获得用户针对预设网络访问对象的访问特征和消费特征；

至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度参数。

第二方面，本申请实施例提供一种信息处理方法，包括：

确定出访问预设网络访问对象的用户群体中所包含的至少一个用户；

针对所述至少一个用户中的每个用户，获得对应用户针对所述预设网络访问对象的访问特征和消费特征；

至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出对应用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，从而确定出所述预设网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级。

第三方面，本申请实施例提供一种健康度确定方法，包括：

确定出预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级，其中，每个用户的所述活跃度等级基于对应用户在所述预设网络访问对象中的访问特征和消费特征确定；

基于每个用户的所述活跃度等级，确定出属于每个活跃度等级的用户比例；

基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度参数。

第四方面，本申请实施例提供一种发展趋势确定方法，包括：

基于预设网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

基于每个用户在当前时间的所述活跃度等级，确定出在当前时间，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第一用户比例；

基于每个用户在预设时间段之前的所述活跃度等级，确定出预设时间段之前，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第二用户比例；

基于所述第一用户比例和所述第二用户比例，确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

第五方面，本申请实施例提供一种发展趋势确定方法，包括：

基于预设网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

基于所述预设网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级，确定出所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

基于第二网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述第二网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

基于所述第二网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级，确定出所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

基于所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例、以及所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例，比较所述预设网络访问对象和所述第二网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

第六方面，本申请实施例提供一种信息处理装置，包括：

第一获得模块，用于获得用户针对预设网络访问对象的访问特征和消费特征；

第一确定模块，用于至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度参数。

第七方面，本申请实施例提供一种信息处理装置，包括：

第二确定模块，用于确定出访问预设网络访问对象的用户群体中所包含的至少一个用户；

第二获得模块，用于针对所述至少一个用户中的每个用户，获得对应用户针对所述预设网络访问对象的访问特征和消费特征；

第三确定模块，用于至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出对应用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，从而确定出所述预设网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级。

第八方面，本申请实施例提供一种健康度确定装置，包括：

第十四确定模块，用于确定出预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级，其中，每个用户的所述活跃度等级基于对应用户在所述预设网络访问对象中的访问特征和消费特征确定；

第十五确定模块，用于基于每个用户的所述活跃度等级，确定出属于每个活跃度等级的用户比例；

第十六确定模块，用于基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度参数。

第九方面，本申请实施例提供一种发展趋势确定装置，包括：

第十七确定模块，用于基于预设网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

第十八确定模块，用于基于每个用户在当前时间的所述活跃度等级，确定出在当前时间，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第一用户比例；

第十九确定模块，用于基于每个用户在预设时间段之前的所述活跃度等级，确定出预设时间段之前，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第二用户比例；

第二十确定模块，用于基于所述第一用户比例和所述第二用户比例，确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

第十方面，本申请实施例提供一种发展趋势确定装置，包括：

第二四确定模块，用于基于预设网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

第二五确定模块，用于基于所述预设网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级，确定出所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

第二六确定模块，用于基于第二网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述第二网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

第二七确定模块，用于基于所述第二网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级，确定出所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

第二比较模块，用于基于所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例、以及所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例，比较所述预设网络访问对象和所述第二网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

第十一方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：

第一处理器；

第一存储器，用于存储一种信息处理方法的程序，所述程序在被所述第一处理器读取执行时，执行如下操作：

获得用户针对预设网络访问对象的访问特征和消费特征；

至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度参数。

第十二方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：

第二处理器；

第二存储器，用于存储一种信息处理方法的程序，所述程序在被所述第二处理器读取执行时，执行如下操作：

确定出访问预设网络访问对象的用户群体中所包含的至少一个用户；

针对所述至少一个用户中的每个用户，获得对应用户针对所述预设网络访问对象的访问特征和消费特征；

至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出对应用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，从而确定出所述预设网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级。

第十三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：

第三处理器；

第三存储器，用于存储一种健康度确定方法的程序，所述程序在被所述第三处理器读取执行时，执行如下操作：

确定出预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级，其中，每个用户的所述活跃度等级基于对应用户在所述预设网络访问对象中的访问特征和消费特征确定；

基于每个用户的所述活跃度等级，确定出属于每个活跃度等级的用户比例；

基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度参数。

第十四方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：

第四处理器；

第四存储器，用于存储一种发展趋势确定方法的程序，所述程序在被所述第四处理器读取执行时，执行如下操作：

基于预设网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

基于每个用户在当前时间的所述活跃度等级，确定出在当前时间，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第一用户比例；

基于每个用户在预设时间段之前的所述活跃度等级，确定出预设时间段之前，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第二用户比例；

基于所述第一用户比例和所述第二用户比例，确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

第十五方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：

第五处理器；

第五存储器，用于存储一种发展趋势确定方法的程序，所述程序在被所述第五处理器读取执行时，执行如下操作：

基于预设网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

基于所述预设网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级，确定出所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

基于第二网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述第二网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

基于所述第二网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级，确定出所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

基于所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例、以及所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例，比较所述预设网络访问对象和所述第二网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

本申请有益效果如下：

由于在本申请实施例中，在确定用户在预设网络访问对象所属的活跃度参数时，除了考虑用户在预设网络访问对象的消费特征之外，还会考虑用户在预设网络访问对象的访问特征，而访问特征往往也能够体现用户在预设访问对象访问的活跃程度，故而相对于现有技术中仅仅考虑消费特征而言，其达到了提高确定出的用户访问预设网络访问对象的活跃度参数的准确性的技术效果。

附图说明

图1为本申请实施例第一方面的信息处理方法的流程图；

图2为本申请实施例第二方面的信息处理方法的流程图；

图3为本申请实施例第二方面的信息处理方法中的用户迁移趋势矩阵的示意图；

图4为本申请实施例第三方面的健康度确定方法的流程图；

图5为本申请实施例第四方面的发展趋势确定方法的流程图；

图6为本申请实施例第五方面的发展趋势确定方法的流程图；

图7为本申请实施例第六方面的信息处理装置的结构图；

图8为本申请实施例第七方面的信息处理装置的结构图；

图9为本申请实施例第八方面的健康度确定装置的结构图；

图10为本申请实施例第九方面的发展趋势确定装置的结构图；

图11为本申请实施例第十方面的发展趋势确定装置的结构图；

图12为本申请实施例第十一方面的电子设备的结构图；

图13为本申请实施例第十二方面的电子设备的结构图；

图14为本申请实施例第十三方面的电子设备的结构图；

图15为本申请实施例第十四方面的电子设备的结构图；

图16为本申请实施例第十五方面的电子设备的结构图。

具体实施方式

为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本申请技术方案做详细的说明，应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。

第一方面，本申请实施例提供一种信息处理方法，请参考图1，包括：

步骤S101：获得针对访问预设网络访问对象的访问特征和消费特征。举例来说，该方案可以应用于客户端设备，也可以应用于服务器，该客户端设备例如为：手机、平板电脑、一体机、台式机等等。其中，客户端设备可以在检测到用户访问该预设网络访问对象时，获得用户在该预设网络访问对象的访问特征和消费特征，从而基于该访问特征和特征进行后续处理，客户端设备也可以统计预设时间段(例如：1个月、2个月等等)内，用户所访问的各个网络访问对象，并确定出用户在各个网络访问对象的访问特征和消费特征，从而进行后续处理。同理，服务器可以在该用户访问该预设网络访问对象时，就确定出用户在该网络访问对象的访问特征和消费特征，也可以每隔预设时间间隔，确定出访问过该预设网络访问对象的每个用户，并计算出每个用户在该预设网络访问对象的访问特征和消费特征，当然，客户端设备和服务器也可以在其他时机确定出用户在该预设网络访问对象的访问特征和消费特征，本申请实施例不作限制。

在具体实施过程中，该预设网络访问对象例如包括：网站、用于网络访问的APP等等，该预设网络访问对象例如包括：存在交易行为的网络访问对象，例如：电商网站、企业网站、游戏网站、电商APP、企业APP、游戏APP等等。其中，预设网络访问对象可以为整个网站、整个APP，也可以为网站或者APP中的指定网络域，例如：网站(或者APP)的某个特定活动界面、某个特定栏目等等。

该访问特征例如包括以下至少一种特征：最近一次访问信息、访问总次数信息等等，最近一次访问信息例如为：访问时间信息、最近一次的访问时间与当前时间的时间间隔等等，访问总次数信息例如为：用户在预设网络访问对象开始访问至今的访问总次数、预设时间段(例如：1个月、2个月等等)内用户的访问总次数等等。

该消费特征例如包括以下至少一种特征：订单数量信息、最近一次消费时间信息、消费金额信息等等，该订单数量信息例如为：订单总数量、预设时间段(例如：1个月、半年等等)内的订单数量等等，最近一次消费信息例如包括：最近一次的访问时间、最近一次的访问时间与当前时间之间的时间间隔等等，消费金额信息例如为：针对该预设网络访问对象的消费总金额、预设时间段(例如：1个月、2个月等等)内的消费金额等等。其中，该消费特征可以为直接通过该预设网络访问对象所产生的线上消费特征，也可以针对该预设网络访问对象所对应的企业所产生的线下消费特征，例如：通过在该预设网络访问对象所对应的企业所在的实体店所产生的消费特征。

在基于步骤S101获得用户访问预设网络访问对象的访问特征和消费特征之后，就可以执行步骤S102，也即：至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度参数。步骤S102中，基于活跃度参数不同，确定出该活跃度参数的方式也不同，下面列举其中的两种进行介绍，当然，在具体实施过程中，不限于以下两种情况。

第一种，所述至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度参数，包括：获得预先建立的用于确定活跃度等级的用户活跃度模型，所述用户活跃度模型中包含：访问特征、消费特征与活跃度等级的第一对应关系；至少通过所述访问特征和消费特征在所述用户活跃度模型中进行匹配，从而确定出所述用户的活跃度等级，该活跃度等级即为所述活跃度参数。

在具体实施过程中，可以通过以下方式建立用户活跃度模型：将用户访问所述预设网络访问对象的活跃度划分为至少两个活跃度等级；针对所述至少两个活跃度等级，分别设定每个活跃度等级所对应的所述访问特征和所述消费特征，从而建立所述用户活跃度模型。

举例来说，可以直接将活跃度等级划分为多个主层级，例如：A层(浅睡层)、B层(活跃层)、C层(休眠层)，其中A层表示活跃度一直不太高的层级，B层表示目前活跃度较高的层级，C层表示曾经活跃度较高、目前活跃度不高的层级等等，在将活跃度划分为多个主层级之后，还可以将每个主层级划分为多个子层级，例如将A层级划分为A1、A2、A3、A4层等等，针对其他主层级可以对其按照类似原则进行划分，当然，也可以划分为其他层级，本申请实施例不作限制。

在将活跃度等级划分为多个活跃度层级之后，可以设定每个活跃度层级的访问特征和消费特征，例如：针对A1层级设定其访问特征包括：最近一次访问时间R≤b天、且最近一次访问时间≤h天，消费特征包括：订单笔数＜g；针对A2层级设定其访问特征包括：最近一次访问时间R≤b天、且最近一次访问时间≤h天，消费特征包括：订单笔数≥g等等，针对其他层级，设定其访问特征和消费特征的方式与之类似，在此不再一一赘述，所确定出的用户活跃度模型例如如表1所示：

表1

其中，表1中主层级按照活跃度等级从高到低排序为：主层级C＞主层级D＞主层级B＞主层级A＞主层级E＞主层级F，当然，表1所示的用户活跃度模型仅仅作为一个举例，该活跃度等级也仅仅作为一个举例，在具体实施过程中，基于确定活跃度参数的因素不同、所设定的活跃度等级不同，所确定出的用户活跃度模型也不同，本申请实施例不再详细列举，并且不作限制。

表1中的访问总次数UV、最近一次访问时间R、最近一次访问时间皆为访问特征，订单笔数为消费特征，在获得用户的消费特征和访问特征之后，可以先通过最近一次访问时间确定出用户属于A或者B层级、还是C层级、D层级、E层级、F层级中的某一层级，如果基于举例上次的访问时间确定出用户属于A或者B层级的话，则可以进一步的基于访问总次数判断用户属于A层级还是B层级，进而划分出用户所属的主层级；在划分出用户所属的主层级之后，可以通过消费特征里面的订单笔数和访问特征里面的最近一次访问时间确定出用户所属的子层级。

在具体实施过程中，可以仅仅基于访问特征和消费特征确定出用户所属的活跃度参数，作为一种可选的实施例，所述至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，包括：通过核心特征、所述访问特征和所述消费特征，确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，其中，所述核心特征包括：所述用户所属的人群属性特征、所述访问特征和所述消费特征中的至少一种特征。例如：可以通过通过核心特征、所述访问特征和所述消费特征在所述用户活跃度模型中匹配，从而确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，在这种情况下，该用户活跃度模型中包含：所述核心特征、所述访问特征、所述消费特征与所述活跃度等级的第一对应关系。

在具体实施过程中，该核心特征用以确定运营所需要重点关注的用户分层的基础特征，用以确定基础的人群分层指标，其通常为分析过程需要重点关注的信息维度，例如：首次访问情况、用户性别、用户所在城市级别等等，如人群的性别特征、年龄特征、城市特征、访问特征等等，在实际应用中，可以从人群属性特征、访问特征和消费特征中选择出一项决定活跃度参数的最重要的因素，将其作为核心特征，进而通过这三项特征共同确定出活跃度参数，由于采用更多的参数，故而能够确定出更加准确的活跃度参数。在这种情况下，也就是，在预先建立用户活跃度模型时，除了设定各个层级所对应的访问特征和消费特征之外，还需要设定各个层级所对应的核心特征。

在一种可选的实施例中，所述核心特征包括：访问总次数信息，所述访问特征包括：最近一次访问信息、访问总次数信息，所述消费特征包括：订单数量信息，所述活跃度等级包括两个以上主层级以及每个主层级下的两个以上子层级，所述通过核心特征、所述访问特征和所述消费特征，在所述匹配关系中匹配确定所述用户的所述活跃度等级，包括：

通过所述访问总次数信息和所述最近一次访问信息确定出所述用户所属的主层级；

通过所述访问总次数信息、所述订单数量信息、所述最近一次访问信息确定出所述用户在所述主层级下的子层级。

举例来说，假设存在5个用户，其访问总次数、最近一次访问时间与当前时间的时间间隔、订单笔数分别如表2所示：

表2

其中，假设表1中的a等于10、b等于30、g等于5、g等于15、i等于20、j等于5、k等于10，(当然a、b、c、i、j、k以及其他参数也可以为其他值，本申请实施例不作限制)，则用户A的访问总次数小于等于a(也即：10)且最近一次访问时间与当前时间的间隔为3天，则可以确定出用户A所属的主层级为层级A，用户A的订单笔数为3，小于g(也即：5)，故而用户A属于主层级A下的子层级A1；用户B的访问总次数大于等于a(也即：10)且其与最后一次访问与当前时间之间的间隔小于等于b(也即：30天)，故而可以确定出用户B所属的主层级为层级B，用户B的订单数量位于j与k之间且其总访问次数UV小于i，故而确定出用户B属于主层级B下的子层级B2；针对用户C、用户D、用户E依次类推，可以确定出其所属的主层级、以及对应主层级下的子层级，在此不再一一赘述。

由于在上述中，通过将用户的各个特征(例如：访问特征、消费特征，还可以包括核心特征)在用户活跃度模型进行直接匹配，就可以确定出用户的活跃度参数，故而能够提高确定出用户的活跃度参数的效率。

第二种，所述至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度参数，包括：确定出用于评估所述活跃度参数的每种特征的特征值，基于所述特征值以及对应特征的权重值确定出所述用户的活跃度值，所述活跃度值即为所述活跃度参数。

举例来说，用于评估活跃度参数的特征例如包括：访问特征、消费特征，或者还可以进一步的包括用户的人群属性特征等等，其中，针对每种特征基于其取值不同可以对应不同的特征值，以用于评估活跃度参数的特征为访问特征中的总访问次数为例，可以设定如表3所示的总访问次数与特征值的对应关系表：

表3

总访问次数	[0，5)	[5，15)	[15，25)	[25，35)	[35，+∞)
						特征值	1	2	3	4	5

针对其他特征(例如：消费特征、人群属性特征等等)其特征值的确定方式与之类似，在此不再一一赘述。

则在确定出每种特征的取值所对应的特征值之后，可以基于以下公式确定出该用户的活跃度值：

其中，H表示用户的活跃度值；

n表示用于决定活跃度值的特征总数量；

q_k表示第k个特征的权重值；

f_k表示第k个特征的特征值。

其中，每种特征的权重值可以根据实际需求设定，例如：可以平均设置每种特征的权重值，或者，如果觉得某个特征(例如：消费次数)比较重要，则可以将该特征的权重值设置的较高，如果觉得某个特征不太重要，则可以将该特征的权重值设置的较低等等。

在具体实施过程中，在基于上述步骤S101和步骤S102确定出用户的活跃度层级之后，所述方法还包括：针对所述用户产生与所述活跃度参数对应的第一推荐信息。

在具体实施过程中，用户的活跃度参数不同，则往往用户的需求也不同，以及预设网络访问对象针对用户的需求也不同，故而基于活跃度参数产生第一推荐信息可以实现更加就精确的推荐。

在具体实施过程中，在具体实施过程中，可以基于多种原则参数第一推荐信息，下面列举其中的两种进行介绍，当然，在具体实施过程中，不限于以下两种情况。

第一种，所述针对所述用户产生与所述活跃度参数对应的第一推荐信息，包括：包括：判断所述活跃度参数是否满足第一预设条件；如果所述活跃度等级满足所述第一预设条件，产生用于提高所述用户的消费行为的所述第一推荐信息；如果所述活跃度参数不满足所述第一预设条件，产生用于提高活跃度参数的所述第一推荐信息。

举例来说，第一预设条件可以为多种条件，例如：①满足第一预设条件为：大于预设活跃度值，在具体实施过程中，可以将用户的活跃度参数转换为活跃度值，以活跃度参数为活跃度等级为例，则可以预先设定活跃度等级与活跃度值的对应关系(其中活跃度等级所对应的活跃度越高，则其活跃度越高)，从而在确定出用户的活跃度等级之后，可以将其基于活跃度等级与活跃度值的对应关系，然后将其转换为活跃度值，并将其与预设活跃度值进行比较，如果其大于预设活跃度值，则说明用户的活跃度参数满足第一预设条件，否则，说明用户的活跃度参数不满足第一预设条件。②满足第一预设条件为：用户的活跃度值不小于用户预设时间段(例如：1周、2周等等)之前的活跃度值。在具体实施过程中，如果活跃度参数满足第一预设条件，则说明用户在预设网络访问对象较为活跃，在这种情况下，则不再需要提高用户的活跃度参数，而可以提高用户的消费行为，故而可以产生用于提高所述用户的消费行为的所述第一推荐信息，例如：推送用户所感兴趣的页面、推送最新的活动等等；如果活跃度参数不满足第一预设条件，则说明用户不够活跃，故而可以产生用于提高活跃度参数的所述第一推荐信息，例如：推送红包、推送登录礼物等等。

由于上述方案中，基于用户的活跃度参数是否满足第一预设条件，来确定是否继续针对该用户产生用于提高活跃度参数的第一推荐信息，故而能够对该用户的活跃度参数进行更加精确的控制。

第二种，所述针对所述用户产生与所述活跃度参数对应的第一推荐信息，包括：

获取预存的活跃度参数与推荐信息的第二对应关系；

通过所述用户的所述活跃度参数在所述第二对应关系中匹配，从而获得所述第一推荐信息。

举例来说，可以预先设定不同的活跃度参数与推荐信息的第二对应关系，例如：A层级所对应的推荐信息为推送最新活动、B层级所对应的推荐消息为推送最新商品、C层级所对应的推荐信息为推送优惠券等等。从而直接基于用户的活跃度参数就可以匹配获得对应的第一推荐信息，故而能够提高推荐效率，并且基于该方案能够对推荐信息进行更加精确的划分，故而也能够提高推荐精度。

第二方面，基于同一发明构思，本申请实施例提供一种信息处理方法，请参考图2，包括：

步骤S201：确定出访问预设网络访问对象的用户群体中所包含的至少一个用户。

在具体实施过程中，预设网络访问对象的用户群体中所包含的至少一个用户可以为访问该预设网络访问对象的所有用户，可以通过访问记录确定该至少一个用户；该至少一个用户也可以为在该预设网络访问对象注册过的用户，可以通过注册记录获得确定该至少一个用户。

步骤S202：针对所述至少一个用户中的每个用户，获得对应用户针对所述预设网络访问对象的访问特征和消费特征；

在具体实施过程中，所述访问特征例如包括：最近一次访问信息、访问总次数信息中的至少一种参数；所述消费特征例如包括：订单数量信息、最近一次消费时间信息、消费金额信息中的至少一种参数。

步骤S203：至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出对应用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，从而确定出所述预设网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级。

作为一种可选的实施例，步骤S203中，所述至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出对应用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，包括：获得预先建立的用于确定活跃度等级的用户活跃度模型，所述用户活跃度模型中包含：访问特征、消费特征与活跃度等级的第一对应关系；至少通过对应用户的所述访问特征和所述消费特征在所述用户活跃度模型中进行匹配，从而确定出对应用户的活跃度等级。

在具体实施过程中，该用户活跃度模型可以通过以下方式确定：将用户访问所述预设网络访问对象的活跃度划分为至少两个活跃度等级；针对所述至少两个活跃度等级，分别设定每个活跃度等级所对应的所述访问特征和所述消费特征，从而建立所述用户活跃度模型。

作为一种可选的实施例，所述至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出对应用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，包括：通过核心特征、所述访问特征和所述消费特征在所述用户活跃度模型中匹配，从而确定出对应用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，其中，所述核心特征包括：用户所属的人群属性特征、所述访问特征和所述消费特征中的至少一种特征，所述用户活跃度模型中包含：所述核心特征、所述访问特征、所述消费特征与所述活跃度等级的第一对应关系。

作为一种可选的实施例，所述核心特征包括：访问总次数信息，所述访问特征包括：最近一次访问信息、访问总次数信息，所述消费特征包括：订单数量信息，所述用户活跃度模型中的活跃度等级包括两个以上主层级以及每个主层级下的两个以上子层级，所述通过核心特征、所述访问特征和所述消费特征在所述用户活跃度模型中匹配，从而确定出对应用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，包括：

通过所述访问总次数信息和所述最近一次访问信息确定出对应用户所属的主层级；

通过所述访问总次数信息、所述订单数量信息、所述最近一次访问信息确定出对应用户在所述主层级下的子层级。

步骤S202～S203中采用何种方式确定出某个用户的活跃度等级，由于本申请实施例第一方面已作介绍，故而在此不再赘述，针对预设网络访问对象中的每个用户都采用该方式确定出其活跃度等级。

基于上述方案，达到了能够更加准确的对预设网络访问对象的用户群体的活跃度参数进行确定的技术效果。

在具体实施过程中，在基于上述步骤S201～S203确定出预设网络访问对象中的每个用户所属的活跃度等级之后，后续可以基于活跃度等级确定预设网络访问对象的网络访问过程进行相应的评估，下面列举其中的三种评估方式，当然，在具体实施过程中，不限于以下三种情况。

第一种，评估该预设网络访问对象的健康度参数，包括：基于每个用户的所述活跃度等级，确定出属于每个活跃度等级的用户比例；基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度参数。

举例来说，可以确定出总用户数量，并确定出属于每个活跃度等级的用户数量，然后通过每个活跃度等级的用户数量除以总用户数量，则可以获得属于对应活跃度等级的用户比例，例如：假设总用户数量为10000，属于A层级的用户数量为2000，则可以确定出属于A层级的用户比例为20％(当然，这里的总用户数量、属于A层级的用户数量仅仅作为一个举例，其还可以为其他值)。

在确定出该属于每个活跃度等级的用户比例之后，可以确定出多种类别的健康度参数，例如：

①基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度值，所述健康度值即为所述健康度参数。

举例来说，可以确定出每个活跃度等级所对应的健康度权重值；基于每个活跃度等级的用户比例、以及健康度权重值确定出所述预设网络访问对象的综合评分值，所述综合评分值即为所述健康度值。

在具体实施过程中，可以设置活跃度越高的等级的健康度权重值设置的越高，以表1所示的主层级为例，则可以将C层级的健康度权重值设置的最高，层级F的健康度权重值设置的最低，例如，C层级：0.27，D层级，0.25，B层级：0.2，A层级：0.15，E层级：0.1，F层级：0.03(当然，也可以为其他值，例如依次为：0.28、0.26、0.22、0.14、0.08、0.02等等)，则在确定出每个活跃度等级的健康度权重值以及该活跃度等级的用户比例之后，可以通过以下公式计算出该健康度值：

其中，H_e表示该预设网络访问对象的综合评分值(也即：健康度值)；

m表示用户层级的总数量；

q_k表示第k个层级的健康度权重值；

T_k表示第k个层级的用户比例。

在计算出该预设网络访问对象的健康度值之后，还可以基于该健康度值判断该预设网络访问对象的运行是否健康，例如：判断该健康度值是否大于预设阈值(例如：0.2、0.4等等)，如果大于则说明该预设网络访问对象运行比较健康，否则，说明该预设网络访问对象的运行不算健康，则可以将该预设网络访问对象的管理者产生提示信息，以提示该管理者产生对应的应对措施。

②基于所述用户比例比较所述预设网络访问对象与第二网络访问对象的健康度大小，所获得的比较结果即为所述健康度参数。

举例来说，假设预设访问对象为甲企业所对应的甲网站，第二网络访问对象为乙企业所对应的乙网站，假设甲企业和乙企业营收相等，消费者分层指标一致。其中，甲企业的营收由A3分层的消费者贡献了50％，由C5分层的消费者贡献了30％，由C9分层的消费者贡献了20％；乙企业的营收由A3分层的消费者贡献了30％，由C5分层的消费者贡献了50％，由C9分层的消费者贡献了20％；由于C5用户比A3用户的活跃度高，那么可以推测出乙企业的经营行为相比甲企业更加健康。

又例如，可以基于前面的健康度值计算方式计算分别计算出预设网络访问对象和第二网络访问对象的健康度值，然后直接比较该健康度值的大小，对于采用何种方式比较预设网络访问对象与第二网络访问对象的健康度大小，本申请实施例不再详细列举，并且不作限制。

通过上述方案，达到了可以对预设网络访问对象运行的健康度进行准确评估的技术效果。

第二种，确定出预设网络访问对象在运行过程中的发展趋势，包括：确定出在当前时间，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第一用户比例；确定出预设时间段之前，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第二用户比例；基于所述第一用户比例和所述第二用户比例，确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

举例来说，该预设时间段例如为：1个月、1个季度、半年等等，对于如何计算第一用户比例和第二用户比例，由于前面已做介绍，故而在此不再赘述。在确定出第一用户比例和第二用户比例之后，可以通过多种方式确定出该发展趋势，例如：①基于第一用户比例和第二用户比例画出该预设网络访问对象的用户迁移分布矩阵，该用户迁移分布矩阵例如如图3所示，其中，如果基于该用户迁移分布矩阵确定出该预设网络访问对象的用户迁移趋势为由两端向中间迁移，则可以确定出其活跃层(也即：分层C、分层D)的用户比例增加，故而可以确定出发展趋势为良性发展趋势；如果基于该用户迁移分布矩阵确定出该预设网络访问对象的用户迁移趋势为由中间向右侧迁移，则可以确定出其休眠层(也即：分层E、分层F)的用户比例增加，在这种情况下，可以确定出其发展趋势为恶性发展趋势等等。

又或者，可以基于第一用户比例计算该预设网络访问对象的当前健康度值，基于第二用户比例计算该预设网络访问对象在预设时间段之前的健康度值，然后比较当前健康度值与预设时间段之间的健康度值的大小，如果当前健康度值大于预设时间段之间的健康度值，则说明发展趋势为良性发展趋势，否则，说明发展趋势为恶性发展趋势等等。

通过上述方案，达到了可以对预设网络访问对象运行过程中的发展趋势进行准确评估的技术效果。

作为一种可选的实施例，在所述确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的发展趋势之后，所述方法还包括：确定在所述预设时间段内，针对所述预设网络访问对象所产生的至少一个营销行为；从所述至少一个营销行为中确定出导致所述发展趋势的第一营销行为；基于所述发展趋势，确定出所述第一营销行为的营销效果参数。

举例来说，该营销行为例如包括：发放优惠券、推荐广播视频、推荐相关广告等等，可以基于统计学理论确定出导致该发展趋势的第一营销行为，如果该发展趋势为良性发展趋势，则说明第一营销行为所对应的营销效果参数为：效果较好；如果该发展趋势为恶性发展趋势，则说明第一营销行为所对应的营销效果参数为：效果不佳等等。进而后续可以基于第一营销行为的营销效果参数决策是否继续采用第一营销行为。

通过上述方案，达到了可以针对预设网络访问对象运行过程中的营销行为的营销效果进行评估的技术效果。

第三种，基于活跃度参数比较预设网络访问对象与第二网络访问对象的发展趋势，具体包括：确定出所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；确定出第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；基于所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例、以及所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例，比较所述预设网络访问对象和所述第二网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

举例来说，可以确定出当前时间预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第一用户比例、以及预设时间段前预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第二用户比例，基于第一用户比例计算该预设网络访问对象的当前健康度值，基于第二用户比例计算该预设网络访问对象在预设时间段之前的健康度值，通过当前健康度值减去预设时间段之前的健康度值，就可以确定出该预设网络访问对象的健康度变化值，同理，可以计算出第二网络访问对象的健康度变化值，然后比较该预设网络访问对象与第二网络访问对象的健康度值的大小，如果该该预设网络访问对象的健康度值大于第二网络访问对象的健康度值，则说明该预设网络访问对象的发展趋势比第二网络访问对象的发展趋势好，如果该预设网络访问对象的健康度值小于第二网络访问对象的健康度值，则说明该预设网络访问对象的发展趋势不如第二网络访问对象。

又例如，可以确定出当前时间预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第一用户比例，确定出当前时间第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的第三用户比例，如果第一用户比例与第三用户比例相同，也即：预设网络访问对象与第二网络访问对象的分层指标相同，则可以进一步的确定出预设网络访问对象和第二网络访问对象中活跃度等级消费占比最高的用户的产生方式，如果其中一种网络访问对象中消费占比最高的用户是由其他用户升级而获得，而另一种网络访问对象中消费占比最高的用户则并非升级而获得(例如：降级获得、或者其等级并未变化)，则前一种网络访问对象的发展趋势优于后一种网络访问对象。

假设，预设网络访问对象为：甲企业所对应的网站，第二网络访问对象为乙企业所对应的网站，其中甲企业和乙企业营收相等，消费者分层指标一致，且甲企业和乙企业的营销贡献皆为：A3分层的消费者贡献了30％；C5分层的消费者贡献了60％；C9分层的消费者贡献了10％；但，甲企业C5的消费者分层中，20％的消费者是由A3迁移(升级)过来的，40％的消费者是由C9迁移(降级)过来的；而乙企业C5的消费者分层中，40％的消费者是由A3消费者迁移(升级)过来的，20％的消费者是由C9迁移(降级)过来的；由于甲企业C5分层的消费者更多的是由高级别用户降级迁移构成，而乙企业C5分层的消费者更多是由低界别用户升级迁移构成。那么可以推测，乙企业未来的发展趋势更加良好。

通过上述方案，达到了可以准确比较两个不同的网络访问对象的发展趋势的技术效果。

第三方面，基于同一发明构思，本申请实施例提供一种一种健康度确定方法，请参考图4，包括：

步骤S401：确定出预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级，其中，每个用户的所述活跃度等级基于对应用户在所述预设网络访问对象中的访问特征和消费特征确定；

步骤S402：基于每个用户的所述活跃度等级，确定出属于每个活跃度等级的用户比例；

步骤S403：基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度参数。

在具体实施过程中，可以采用多种方式确定出该健康度参数，例如：

①基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度值，所述健康度值即为所述健康度参数；在具体实施过程中，可以通过以下方式确定出该健康度值：确定出每个活跃度等级所对应的健康度权重值；基于每个活跃度等级的用户比例、以及健康度权重值确定出所述预设网络访问对象的综合评分值，所述综合评分值即为所述健康度值。

②基于所述用户比例比较所述预设网络访问对象与第二网络访问对象的健康度大小，所获得的比较结果即为所述健康度参数等等，当然，还可以采用其他方式确定，本申请实施例不再详细列举，并且不作限制。

对于具体如何确定出该健康度参数，由于本申请第二方面已作介绍，故而在此不再赘述。

作为一种可选的实施例，在基于步骤S401～S403确定出预设网络访问对象的健康度参数之后，还可以基于该健康度参数进行一些相关处理，例如：在所述基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度参数之后，所述方法还包括：针对所述预设网络访问对象，产生与所述健康度参数对应的处理方式。通过该方案，能够针对预设网络访问对象，产生更加准确的处理方式。

作为一种可选的实施例，所述针对所述预设网络访问对象，产生与所述健康度参数对应的处理方式，包括：判断所述健康度参数是否满足第二预设条件；如果满足所述第二预设条件，针对所述预设网络访问对象产生第一处理方式；如果不满足所述第二预设条件，针对所述预设网络访问对象产生第二处理方式，所述第二处理方式与所述第一处理方式不同。

以该健康度参数为健康度值为例，则判断健康度参数是否满足第二预设条件例如为：判断健康度参数是否大于预设健康度值，如果健康度参数大于预设健康度值，则说明健康度参数满足第二预设条件，否则，说明健康度参数不满足第二预设条件。又或者，判断健康度参数是否满足第二预设条件例如为：判断健康度参数是否大于第二网络访问对象的健康度参数，如果大于，则说明健康度参数满足第二预设条件，否则说明健康度参数不满足第二预设条件。通常情况下，如果预设网络访问对象的健康度参数满足第二预设条件的话，则说明预设网络访问对象运行较为健康，则可以采用第一处理方式，例如：针对所述预设网络访问对象采用第一营销行为，第一营销行为通常为预设网络访问对象目前所采用的营销行为；如果预设网络访问对象的健康度参数不满足第二预设条件的话，则说明预设网络访问对象运行的不够健康，其很可能是营销行为出现问题，故而需要变更预设网络访问对象的营销行为，也即第二处理方式为：针对所述预设网络访问对象采用第二营销行为，第二营销行为通常为与第一营销行为不同的营销行为，其例如为：第二网络访问对象当前所采用的营销行为。

第四方面，基于同一发明构思，本申请实施例提供一种一种发展趋势确定方法，请参考图5，包括：

步骤S501：基于预设网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

步骤S502：基于每个用户在当前时间的所述活跃度等级，确定出在当前时间，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第一用户比例；

步骤S503：基于每个用户在预设时间段之前的所述活跃度等级，确定出预设时间段之前，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第二用户比例；

步骤S504：基于所述第一用户比例和所述第二用户比例，确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

对于基于步骤S501～S504如何确定出预设网络访问对象的发展趋势，由于本申请实施例第二方面已作介绍，故而在此不再赘述。

作为一种可选的实施例，在所述确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的发展趋势之后，所述方法还包括：确定在所述预设时间段内，针对所述预设网络访问对象所产生的至少一个营销行为；从所述至少一个营销行为中确定出导致所述发展趋势的第一营销行为；基于所述发展趋势，确定出所述第一营销行为的营销效果参数。对于营销效果参数为何种参数，由于本申请实施例第二方面已作介绍，故而在此不再赘述。

作为一种可选的实施例，所述基于所述发展趋势，确定出所述第一营销行为的营销效果参数之后，所述方法还包括：针对所述预设网络访问对象，产生与所述营销效果参数对应的提示信息，所述提示信息用于提示针对所述预设网络访问对象是否继续采用所述第一营销行为。

举例来说，如果营销效果参数为：效果较好，则可以产生如下的提示信息：该营销行为的营销效果较好，建议继续采用该营销应为；如果营销效果参数为：效果不佳，则可以产生如下的提示信息：该营销行为的营销效果不佳，建议更换营销行为等等。

通过上述方案，达到了可以对针对预设网络访问对象采用何种营销行为进行准确提示的技术效果。

作为一种可选的实施例，在所述基于所述第一用户比例和所述第二用户比例，确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的发展趋势之后，所述方法还包括：判断所述发展趋势是否满足第三预设条件；如果所述发展趋势满足所述第三预设条件，针对所述预设网络访问对象产生第一推荐行为；如果所述发展趋势不满足所述第三预设条件，针对所述预设网络访问对象产生第二推荐行为。

举例来说，判断发展趋势是否满足第二预设条件例如为：判断该发展趋势是否为良性发展趋势等等，如果为良性发展趋势，则说明发展趋势满足第二预设条件，否则，说明发展趋势不满足第二预设条件，如果发展趋势满足第二预设条件，则说明预设网络访问对象的发展趋势较好，从而可以针对预设网络访问对象产生第一推荐行为，第一推荐行为例如为：推荐与当前营销行为存在关联的其他营销行为；如果发展趋势不满足第二预设条件，则说明预设网络访问对象的发展趋势不佳，从而可以针对预设网络访问对象产生第二推荐行为，第二推荐行为例如为：推荐与当前营销行为存在关联的其他营销行为等等。第五方面，基于同一发明构思，本申请实施例提供一种发展趋势确定方法，请参考图6，包括：

步骤S601：基于预设网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

步骤S602：基于所述预设网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级，确定出所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

步骤S603：基于第二网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述第二网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

步骤S604：基于所述第二网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级，确定出所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

步骤S605：基于所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例、以及所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例，比较所述预设网络访问对象和所述第二网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

对于基于步骤S601～S605如何比较预设网络访问对象和第二网络访问对象的发展趋势，由于本申请第二方面已作介绍，故而在此不再赘述。

作为一种可选的实施例，在所述比较所述预设网络访问对象和所述第二网络访问对象在运行过程中的发展趋势之后，所述方法还包括：如果所述第二网络访问对象的所述发展趋势好于所述预设网络访问对象的所述发展趋势，确定出所述第二网络访问对象所采用的第二营销行为；针对所述预设网络访问对象，产生包含所述第二营销行为的第二推荐信息。

在具体实施过程中，如果第二网络访问对象的发展趋势好于预设网络访问对象的发展趋势，则说明第二营销行为较好，故而可以针对预设网络访问对象产生饱含第二营销行为的第二推荐信息，从而推荐预设网络访问对象采用第二营销行为，以改良其发展趋势。

第六方面，基于同一发明构思，本申请实施例提供一种信息处理装置，请参考图7，包括：

第一获得模块70，用于获得用户针对预设网络访问对象的访问特征和消费特征；

第一确定模块71，用于至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度参数。

可选的，所述第一确定模块71，包括：

第一获得单元，用于获得预先建立的用于确定活跃度等级的用户活跃度模型，所述用户活跃度模型中包含：访问特征、消费特征与活跃度等级的第一对应关系；

第一匹配单元，用于至少通过所述访问特征和所述消费特征在所述用户活跃度模型中进行匹配，从而确定出所述用户的活跃度等级，所述活跃度等级即为所述活跃度参数。

可选的，所述装置还包括：

第一划分模块，用于将用户访问所述预设网络访问对象的活跃度划分为至少两个活跃度等级；

第一设定模块，用于针对所述至少两个活跃度等级，分别设定每个活跃度等级所对应的所述访问特征和所述消费特征，从而建立所述用户活跃度模型。

可选的，所述第一确定模块71，用于：

通过核心特征、所述访问特征和所述消费特征在所述用户活跃度模型中匹配，从而确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，其中，所述核心特征包括：所述用户所属的人群属性特征、所述访问特征和所述消费特征中的至少一种特征，所述用户活跃度模型中包含：所述核心特征、所述访问特征、所述消费特征与所述活跃度等级的第一对应关系。

可选的，所述访问特征包括：最近一次访问信息、访问总次数信息中的至少一种参数；和/或，

所述消费特征包括：订单数量信息、最近一次消费时间信息、消费金额信息中的至少一种参数。

可选的，所述核心特征包括：访问总次数信息，所述访问特征包括：最近一次访问信息、访问总次数信息，所述消费特征包括：订单数量信息，所述用户活跃度模型中的活跃度等级包括两个以上主层级以及每个主层级下的两个以上子层级，所述第一确定模块，包括：

第一确定单元，用于通过所述访问总次数信息和所述最近一次访问信息确定出所述用户所属的主层级；

第二确定单元，用于通过所述访问总次数信息、所述订单数量信息、所述最近一次访问信息确定出所述用户在所述主层级下的子层级。

可选的，所述装置还包括：

第一推荐模块，用于针对所述用户产生与所述活跃度参数对应的第一推荐信息。

可选的，所述第一推荐模块，包括：

第一判断单元，用于判断所述活跃度参数是否满足第一预设条件；

第一产生单元，用于如果所述活跃度等级满足所述第一预设条件，产生用于提高所述用户的消费行为的所述第一推荐信息；

第二产生单元，用于如果所述活跃度参数不满足所述第一预设条件，产生用于提高活跃度参数的所述第一推荐信息。

可选的，所述第一推荐模块，包括：

获取单元，用于获取预存的活跃度参数与推荐信息的第二对应关系；

第一匹配单元，用于通过所述用户的所述活跃度参数在所述第二对应关系中匹配，从而获得所述第一推荐信息。

第七方面，基于同一发明构思，本申请实施例一种信息处理装置，请参考图8，包括：

第二确定模块80，用于确定出访问预设网络访问对象的用户群体中所包含的至少一个用户；

第二获得模块81，用于针对所述至少一个用户中的每个用户，获得对应用户针对所述预设网络访问对象的访问特征和消费特征；

第三确定模块82，用于至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出对应用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，从而确定出所述预设网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级。

可选的，所述第三确定模块82，包括：

第二获得单元，用于获得预先建立的用于确定活跃度等级的用户活跃度模型，所述用户活跃度模型中包含：访问特征、消费特征与活跃度等级的第一对应关系；

第三匹配单元，用于至少通过对应用户的所述访问特征和所述消费特征在所述用户活跃度模型中进行匹配，从而确定出对应用户的活跃度等级。

可选的，所述装置还包括：

第二划分模块，用于将用户访问所述预设网络访问对象的活跃度划分为至少两个活跃度等级；

第二设定模块，用于针对所述至少两个活跃度等级，分别设定每个活跃度等级所对应的所述访问特征和所述消费特征，从而建立所述用户活跃度模型。

可选的，所述第三确定模块82，用于：

通过核心特征、所述访问特征和所述消费特征在所述用户活跃度模型中匹配，从而确定出对应用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，其中，所述核心特征包括：用户所属的人群属性特征、所述访问特征和所述消费特征中的至少一种特征，所述用户活跃度模型中包含：所述核心特征、所述访问特征、所述消费特征与所述活跃度等级的第一对应关系。

可选的，所述访问特征包括：最近一次访问信息、访问总次数信息中的至少一种参数；和/或，

所述消费特征包括：订单数量信息、最近一次消费时间信息、消费金额信息中的至少一种参数。

可选的，所述核心特征包括：访问总次数信息，所述访问特征包括：最近一次访问信息、访问总次数信息，所述消费特征包括：订单数量信息，所述用户活跃度模型中的活跃度等级包括两个以上主层级以及每个主层级下的两个以上子层级，所述第三确定模块82，包括：

第三确定单元，用于通过所述访问总次数信息和所述最近一次访问信息确定出对应用户所属的主层级；

第四确定单元，用于通过所述访问总次数信息、所述订单数量信息、所述最近一次访问信息确定出对应用户在所述主层级下的子层级。

可选的，所述装置还包括：

第四确定模块，用于基于每个用户的所述活跃度等级，确定出属于每个活跃度等级的用户比例；

第五确定模块，用于基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度参数。

可选的，所述第五确定模块，用于：

基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度值，所述健康度值即为所述健康度参数；和/或，

基于所述用户比例比较所述预设网络访问对象与第二网络访问对象的健康度大小，所获得的比较结果即为所述健康度参数。

可选的，所述第五确定模块，包括：

第五确定单元，用于确定出每个活跃度等级所对应的健康度权重值；

第六确定单元，用于基于每个活跃度等级的用户比例、以及健康度权重值确定出所述预设网络访问对象的综合评分值，所述综合评分值即为所述健康度值。

可选的，所述装置还包括：

第六确定模块，用于确定出在当前时间，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第一用户比例；

第七确定模块，用于确定出预设时间段之前，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第二用户比例；

第八确定模块，用于基于所述第一用户比例和所述第二用户比例，确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

可选的，所述装置还包括：

第九确定模块，用于确定在所述预设时间段内，针对所述预设网络访问对象所产生的至少一个营销行为；

第十确定模块，用于从所述至少一个营销行为中确定出导致所述发展趋势的第一营销行为；

第十一确定模块，用于基于所述发展趋势，确定出所述第一营销行为的营销效果参数。

可选的，所述装置还包括：

第十二确定模块，用于确定出所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

第十三确定模块，用于确定出第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

第一比较模块，用于基于所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例、以及所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例，比较所述预设网络访问对象和所述第二网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

第八方面，基于同一发明构思，本申请实施例提供一种健康度确定装置，请参考图9，包括：

第十四确定模块90，用于确定出预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级，其中，每个用户的所述活跃度等级基于对应用户在所述预设网络访问对象中的访问特征和消费特征确定；

第十五确定模块91，用于基于每个用户的所述活跃度等级，确定出属于每个活跃度等级的用户比例；

第十六确定模块92，用于基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度参数。

可选的，第十六确定模块92，用于：

基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度值，所述健康度值即为所述健康度参数；和/或，

基于所述用户比例比较所述预设网络访问对象与第二网络访问对象的健康度大小，所获得的比较结果即为所述健康度参数。

可选的，所述第十六确定模块92，包括：

第七确定单元，用于确定出每个活跃度等级所对应的健康度权重值；

第八确定单元，用于基于每个活跃度等级的用户比例、以及健康度权重值确定出所述预设网络访问对象的综合评分值，所述综合评分值即为所述健康度值。

可选的，所述装置还包括：

第一产生模块，用于针对所述预设网络访问对象，产生与所述健康度参数对应的处理方式。

可选的，所述第一产生模块，包括：

第二判断单元，用于判断所述健康度参数是否满足第二预设条件；

第三产生单元，用于如果满足所述第二预设条件，针对所述预设网络访问对象产生第一处理方式；

第四产生单元，用于如果不满足所述第二预设条件，针对所述预设网络访问对象产生第二处理方式，所述第二处理方式与所述第一处理方式不同。

可选的，所述第一处理方式包括：针对所述预设网络访问对象采用第一营销行为；所述第二处理方式包括：针对所述预设网络访问对象采用第二营销行为，所述第二营销行为与所述第一营销行为不同。

第九方面，基于同一方面构思，本申请实施例提供一种发展趋势确定装置，请参考图10，包括：

第十七确定模块1001，用于基于预设网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

第十八确定模块1002，用于基于每个用户在当前时间的所述活跃度等级，确定出在当前时间，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第一用户比例；

第十九确定模块1003，用于基于每个用户在预设时间段之前的所述活跃度等级，确定出预设时间段之前，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第二用户比例；

第二十确定模块1004，用于基于所述第一用户比例和所述第二用户比例，确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

可选的，所述装置还包括：

第二一确定模块，用于确定在所述预设时间段内，针对所述预设网络访问对象所产生的至少一个营销行为；

第二二确定模块，用于从所述至少一个营销行为中确定出导致所述发展趋势的第一营销行为；

第二三确定模块，用于基于所述发展趋势，确定出所述第一营销行为的营销效果参数。

可选的，所述装置还包括：

第二产生模块，用于针对所述预设网络访问对象，产生与所述营销效果参数对应的提示信息，所述提示信息用于提示针对所述预设网络访问对象是否继续采用所述第一营销行为。

可选的，所述装置还包括：

第三判断模块，用于判断所述发展趋势是否满足第三预设条件；

第三产生模块，用于如果所述发展趋势满足所述第三预设条件，针对所述预设网络访问对象产生第一推荐行为；

第四产生模块，用于如果所述发展趋势不满足所述第三预设条件，针对所述预设网络访问对象产生第二推荐行为。

可选的，所述第一推荐行为包括：针对所述预设网络访问对象产生的促销行为；所述第二推荐行为包括：提高访问所述预设网络访问对象的用户群体的用户活跃度的行为。

第十方面，基于同一发明构思，本申请实施例提供一种发展趋势确定装置，请参考图11，包括：

第二四确定模块1101，用于基于预设网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

第二五确定模块1102，用于基于所述预设网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级，确定出所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

第二六确定模块1103，用于基于第二网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述第二网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

第二七确定模块1104，用于基于所述第二网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级，确定出所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

第二比较模块1105，用于基于所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例、以及所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例，比较所述预设网络访问对象和所述第二网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

可选的，所述装置还包括：

第二八确定模块，用于如果所述第二网络访问对象的所述发展趋势好于所述预设网络访问对象的所述发展趋势，确定出所述第二网络访问对象所采用的第二营销行为；

第五产生模块，用于针对所述预设网络访问对象，产生包含所述第二营销行为的第二推荐信息。

第十一方面，基于同一发明构思，本申请实施例提供一种电子设备，请参考图12，包括：

第一处理器1201；

第一存储器1202，用于存储一种信息处理方法的程序，所述程序在被所述第一处理器1201读取执行时，执行如下操作：

获得用户针对预设网络访问对象的访问特征和消费特征；

至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度参数。

第十二方面，基于同一发明构思，本申请一种电子设备，请参考图13，包括：

第二处理器1301；

第二存储器1302，用于存储一种信息处理方法的程序，所述程序在被所述第二处理器1301读取执行时，执行如下操作：

确定出访问预设网络访问对象的用户群体中所包含的至少一个用户；

针对所述至少一个用户中的每个用户，获得对应用户针对所述预设网络访问对象的访问特征和消费特征；

至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出对应用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，从而确定出所述预设网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级。

第十三方面，基于同一发明构思，本申请一种电子设备，请参考图14，包括：

第三处理器1401；

第三存储器1402，用于存储一种健康度确定方法的程序，所述程序在被所述第三处理器1401读取执行时，执行如下操作：

确定出预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级，其中，每个用户的所述活跃度等级基于对应用户在所述预设网络访问对象中的访问特征和消费特征确定；

基于每个用户的所述活跃度等级，确定出属于每个活跃度等级的用户比例；

基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度参数。

第十四方面，基于同一发明构思，本申请一种电子设备，请参考图15，包括：

第四处理器1501；

第四存储器1502，用于存储一种发展趋势确定方法的程序，所述程序在被所述第四处理器1501读取执行时，执行如下操作：

基于预设网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

基于每个用户在当前时间的所述活跃度等级，确定出在当前时间，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第一用户比例；

基于每个用户在预设时间段之前的所述活跃度等级，确定出预设时间段之前，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第二用户比例；

基于所述第一用户比例和所述第二用户比例，确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

第十五方面，基于同一发明构思，本申请一种电子设备，请参考图16，包括：

第五处理器1601；

第五存储器1602，用于存储一种发展趋势确定方法的程序，所述程序在被所述第五处理器1601读取执行时，执行如下操作：

基于预设网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

基于所述预设网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级，确定出所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

基于第二网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述第二网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

基于所述第二网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级，确定出所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

基于所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例、以及所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例，比较所述预设网络访问对象和所述第二网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

本申请一个或多个实施例，至少具有以下有益效果：

由于在本申请实施例中，在确定用户在预设网络访问对象所属的活跃度参数时，除了考虑用户在预设网络访问对象的消费特征之外，还会考虑用户在预设网络访问对象的访问特征，而访问特征往往也能够体现用户在预设访问对象访问的活跃程度，故而相对于现有技术中仅仅考虑消费特征而言，其达到了提高确定出的用户访问预设网络访问对象的活跃度参数的准确性的技术效果。

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设备。

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设备的制造品，该指令设备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。

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。

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，则可对这些实施例作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。

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。

Claims (44)

1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：

获得用户针对预设网络访问对象的访问特征和消费特征；

至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度参数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度参数，包括：

获得预先建立的用于确定活跃度等级的用户活跃度模型，所述用户活跃度模型中包含：访问特征、消费特征与活跃度等级的第一对应关系；

至少通过所述访问特征和所述消费特征在所述用户活跃度模型中进行匹配，从而确定出所述用户的活跃度等级，所述活跃度等级即为所述活跃度参数。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述用户活跃度模型通过以下方式确定：

将用户访问所述预设网络访问对象的活跃度划分为至少两个活跃度等级；

针对所述至少两个活跃度等级，分别设定每个活跃度等级所对应的所述访问特征和所述消费特征，从而建立所述用户活跃度模型。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，包括：

通过核心特征、所述访问特征和所述消费特征在所述用户活跃度模型中匹配，从而确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，其中，所述核心特征包括：所述用户所属的人群属性特征、所述访问特征和所述消费特征中的至少一种特征，所述用户活跃度模型中包含：所述核心特征、所述访问特征、所述消费特征与所述活跃度等级的第一对应关系。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述访问特征包括：最近一次访问信息、访问总次数信息中的至少一种参数；和/或，

所述消费特征包括：订单数量信息、最近一次消费时间信息、消费金额信息中的至少一种参数。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述核心特征包括：访问总次数信息，所述访问特征包括：最近一次访问信息、访问总次数信息，所述消费特征包括：订单数量信息，所述用户活跃度模型中的活跃度等级包括两个以上主层级以及每个主层级下的两个以上子层级，所述通过核心特征、所述访问特征和所述消费特征在所述用户活跃度模型中匹配，从而确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，包括：

通过所述访问总次数信息和所述最近一次访问信息确定出所述用户所属的主层级；

通过所述访问总次数信息、所述订单数量信息、所述最近一次访问信息确定出所述用户在所述主层级下的子层级。

7.如权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，在所述确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度参数之后，所述方法还包括：

针对所述用户产生与所述活跃度参数对应的第一推荐信息。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述针对所述用户产生与所述活跃度参数对应的第一推荐信息，包括：

判断所述活跃度参数是否满足第一预设条件；

如果所述活跃度等级满足所述第一预设条件，产生用于提高所述用户的消费行为的所述第一推荐信息；

如果所述活跃度参数不满足所述第一预设条件，产生用于提高活跃度参数的所述第一推荐信息。

9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述针对所述用户产生与所述活跃度参数对应的第一推荐信息，包括：

获取预存的活跃度参数与推荐信息的第二对应关系；

通过所述用户的所述活跃度参数在所述第二对应关系中匹配，从而获得所述第一推荐信息。

10.一种信息处理方法，其特征在于，包括：

确定出访问预设网络访问对象的用户群体中所包含的至少一个用户；

针对所述至少一个用户中的每个用户，获得对应用户针对所述预设网络访问对象的访问特征和消费特征；

至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出对应用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，从而确定出所述预设网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级。

11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出对应用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，包括：

获得预先建立的用于确定活跃度等级的用户活跃度模型，所述用户活跃度模型中包含：访问特征、消费特征与活跃度等级的第一对应关系；

至少通过对应用户的所述访问特征和所述消费特征在所述用户活跃度模型中进行匹配，从而确定出对应用户的活跃度等级。

12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述用户活跃度模型通过以下方式确定：

将用户访问所述预设网络访问对象的活跃度划分为至少两个活跃度等级；

针对所述至少两个活跃度等级，分别设定每个活跃度等级所对应的所述访问特征和所述消费特征，从而建立所述用户活跃度模型。

13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出对应用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，包括：

通过核心特征、所述访问特征和所述消费特征在所述用户活跃度模型中匹配，从而确定出对应用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，其中，所述核心特征包括：用户所属的人群属性特征、所述访问特征和所述消费特征中的至少一种特征，所述用户活跃度模型中包含：所述核心特征、所述访问特征、所述消费特征与所述活跃度等级的第一对应关系。

14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，所述访问特征包括：最近一次访问信息、访问总次数信息中的至少一种参数；和/或，

所述消费特征包括：订单数量信息、最近一次消费时间信息、消费金额信息中的至少一种参数。

15.如权利要求13所述的方法，其特征在于，所述核心特征包括：访问总次数信息，所述访问特征包括：最近一次访问信息、访问总次数信息，所述消费特征包括：订单数量信息，所述用户活跃度模型中的活跃度等级包括两个以上主层级以及每个主层级下的两个以上子层级，所述通过核心特征、所述访问特征和所述消费特征在所述用户活跃度模型中匹配，从而确定出对应用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，包括：

通过所述访问总次数信息和所述最近一次访问信息确定出对应用户所属的主层级；

通过所述访问总次数信息、所述订单数量信息、所述最近一次访问信息确定出对应用户在所述主层级下的子层级。

16.如权利要求10-15任一所述的方法，其特征在于，在所述确定出所述预设网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级之后，所述方法还包括：

基于每个用户的所述活跃度等级，确定出属于每个活跃度等级的用户比例；

基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度参数。

17.如权利要求16所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度参数，包括：

基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度值，所述健康度值即为所述健康度参数；和/或，

基于所述用户比例比较所述预设网络访问对象与第二网络访问对象的健康度大小，所获得的比较结果即为所述健康度参数。

18.如权利要求17所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度值，包括：

确定出每个活跃度等级所对应的健康度权重值；

基于每个活跃度等级的用户比例、以及健康度权重值确定出所述预设网络访问对象的综合评分值，所述综合评分值即为所述健康度值。

19.如权利要求10-15任一所述的方法，其特征在于，在所述确定出所述预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级之后，所述方法还包括：

确定出在当前时间，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第一用户比例；

确定出预设时间段之前，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第二用户比例；

基于所述第一用户比例和所述第二用户比例，确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

20.如权利要求19所述的方法，其特征在于，在所述确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的发展趋势之后，所述方法还包括：

确定在所述预设时间段内，针对所述预设网络访问对象所产生的至少一个营销行为；

从所述至少一个营销行为中确定出导致所述发展趋势的第一营销行为；

基于所述发展趋势，确定出所述第一营销行为的营销效果参数。

21.如权利要求10-15任一所述的方法，其特征在于，在所述确定出所述预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级之后，所述方法还包括：

确定出所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

确定出第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

基于所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例、以及所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例，比较所述预设网络访问对象和所述第二网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

22.一种健康度确定方法，其特征在于，包括：

确定出预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级，其中，每个用户的所述活跃度等级基于对应用户在所述预设网络访问对象中的访问特征和消费特征确定；

基于每个用户的所述活跃度等级，确定出属于每个活跃度等级的用户比例；

基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度参数。

23.如权利要求22所述的方法，其特征在于，基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度参数，包括：

基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度值，所述健康度值即为所述健康度参数；和/或，

基于所述用户比例比较所述预设网络访问对象与第二网络访问对象的健康度大小，所获得的比较结果即为所述健康度参数。

24.如权利要求23所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度值，包括：

确定出每个活跃度等级所对应的健康度权重值；

基于每个活跃度等级的用户比例、以及健康度权重值确定出所述预设网络访问对象的综合评分值，所述综合评分值即为所述健康度值。

25.如权利要求22-24任一所述的方法，其特征在于，在所述基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度参数之后，所述方法还包括：

针对所述预设网络访问对象，产生与所述健康度参数对应的处理方式。

26.如权利要求25所述的方法，其特征在于，所述针对所述预设网络访问对象，产生与所述健康度参数对应的处理方式，包括：

判断所述健康度参数是否满足第二预设条件；

如果满足所述第二预设条件，针对所述预设网络访问对象产生第一处理方式；

如果不满足所述第二预设条件，针对所述预设网络访问对象产生第二处理方式，所述第二处理方式与所述第一处理方式不同。

27.如权利要求26所述的方法，其特征在于，所述第一处理方式包括：针对所述预设网络访问对象采用第一营销行为；所述第二处理方式包括：针对所述预设网络访问对象采用第二营销行为，所述第二营销行为与所述第一营销行为不同。

28.一种发展趋势确定方法，其特征在于，包括：

基于预设网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

基于每个用户在当前时间的所述活跃度等级，确定出在当前时间，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第一用户比例；

基于每个用户在预设时间段之前的所述活跃度等级，确定出预设时间段之前，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第二用户比例；

基于所述第一用户比例和所述第二用户比例，确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

29.如权利要求28所述的方法，其特征在于，在所述确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的发展趋势之后，所述方法还包括：

确定在所述预设时间段内，针对所述预设网络访问对象所产生的至少一个营销行为；

从所述至少一个营销行为中确定出导致所述发展趋势的第一营销行为；

基于所述发展趋势，确定出所述第一营销行为的营销效果参数。

30.如权利要求29所述的方法，其特征在于，在所述基于所述发展趋势，确定出所述第一营销行为的营销效果参数之后，所述方法还包括：

针对所述预设网络访问对象，产生与所述营销效果参数对应的提示信息，所述提示信息用于提示针对所述预设网络访问对象是否继续采用所述第一营销行为。

31.如权利要求28-30任一所述的方法，其特征在于，在所述基于所述第一用户比例和所述第二用户比例，确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的发展趋势之后，所述方法还包括：

判断所述发展趋势是否满足第三预设条件；

如果所述发展趋势满足所述第三预设条件，针对所述预设网络访问对象产生第一推荐行为；

如果所述发展趋势不满足所述第三预设条件，针对所述预设网络访问对象产生第二推荐行为。

32.如权利要求31所述的方法，其特征在于，所述第一推荐行为包括：针对所述预设网络访问对象产生的促销行为；所述第二推荐行为包括：提高访问所述预设网络访问对象的用户群体的用户活跃度的行为。

33.一种发展趋势确定方法，其特征在于，包括：

基于预设网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

基于所述预设网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级，确定出所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

基于第二网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述第二网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

基于所述第二网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级，确定出所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

基于所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例、以及所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例，比较所述预设网络访问对象和所述第二网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

34.如权利要求33所述的方法，其特征在于，在所述比较所述预设网络访问对象和所述第二网络访问对象在运行过程中的发展趋势之后，所述方法还包括：

如果所述第二网络访问对象的所述发展趋势好于所述预设网络访问对象的所述发展趋势，确定出所述第二网络访问对象所采用的第二营销行为；

针对所述预设网络访问对象，产生包含所述第二营销行为的第二推荐信息。

35.一种信息处理装置，其特征在于，包括：

第一获得模块，用于获得用户针对预设网络访问对象的访问特征和消费特征；

第一确定模块，用于至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度参数。

36.一种信息处理装置，其特征在于，包括：

第二确定模块，用于确定出访问预设网络访问对象的用户群体中所包含的至少一个用户；

第二获得模块，用于针对所述至少一个用户中的每个用户，获得对应用户针对所述预设网络访问对象的访问特征和消费特征；

第三确定模块，用于至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出对应用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，从而确定出所述预设网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级。

37.一种健康度确定装置，其特征在于，包括：

第十四确定模块，用于确定出预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级，其中，每个用户的所述活跃度等级基于对应用户在所述预设网络访问对象中的访问特征和消费特征确定；

第十五确定模块，用于基于每个用户的所述活跃度等级，确定出属于每个活跃度等级的用户比例；

第十六确定模块，用于基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度参数。

38.一种发展趋势确定装置，其特征在于，包括：

第十七确定模块，用于基于预设网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

第十八确定模块，用于基于每个用户在当前时间的所述活跃度等级，确定出在当前时间，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第一用户比例；

第十九确定模块，用于基于每个用户在预设时间段之前的所述活跃度等级，确定出预设时间段之前，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第二用户比例；

第二十确定模块，用于基于所述第一用户比例和所述第二用户比例，确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

39.一种发展趋势确定装置，其特征在于，包括：

第二四确定模块，用于基于预设网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

第二五确定模块，用于基于所述预设网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级，确定出所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

第二六确定模块，用于基于第二网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述第二网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

第二七确定模块，用于基于所述第二网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级，确定出所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

第二比较模块，用于基于所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例、以及所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例，比较所述预设网络访问对象和所述第二网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

40.一种电子设备，其特征在于，包括：

第一处理器；

第一存储器，用于存储一种信息处理方法的程序，所述程序在被所述第一处理器读取执行时，执行如下操作：

获得用户针对预设网络访问对象的访问特征和消费特征；

至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出所述用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度参数。

41.一种电子设备，其特征在于，包括：

第二处理器；

第二存储器，用于存储一种信息处理方法的程序，所述程序在被所述第二处理器读取执行时，执行如下操作：

确定出访问预设网络访问对象的用户群体中所包含的至少一个用户；

针对所述至少一个用户中的每个用户，获得对应用户针对所述预设网络访问对象的访问特征和消费特征；

至少基于所述访问特征和所述消费特征，确定出对应用户在所述预设网络访问对象所属的活跃度等级，从而确定出所述预设网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级。

42.一种电子设备，其特征在于，包括：

第三处理器；

第三存储器，用于存储一种健康度确定方法的程序，所述程序在被所述第三处理器读取执行时，执行如下操作：

确定出预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级，其中，每个用户的所述活跃度等级基于对应用户在所述预设网络访问对象中的访问特征和消费特征确定；

基于每个用户的所述活跃度等级，确定出属于每个活跃度等级的用户比例；

基于所述用户比例确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的健康度参数。

43.一种电子设备，其特征在于，包括：

第四处理器；

第四存储器，用于存储一种发展趋势确定方法的程序，所述程序在被所述第四处理器读取执行时，执行如下操作：

基于预设网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

基于每个用户在当前时间的所述活跃度等级，确定出在当前时间，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第一用户比例；

基于每个用户在预设时间段之前的所述活跃度等级，确定出预设时间段之前，所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的第二用户比例；

基于所述第一用户比例和所述第二用户比例，确定出所述预设网络访问对象在运行过程中的发展趋势。

44.一种电子设备，其特征在于，包括：

第五处理器；

第五存储器，用于存储一种发展趋势确定方法的程序，所述程序在被所述第五处理器读取执行时，执行如下操作：

基于预设网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述预设网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

基于所述预设网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级，确定出所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

基于第二网络访问对象中每个用户的访问特征和消费特征，确定出所述第二网络访问对象中每个用户的活跃度等级；

基于所述第二网络访问对象中每个用户的所述活跃度等级，确定出所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例；

基于所述预设网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例、以及所述第二网络访问对象中每个活跃度等级所占的用户比例，比较所述预设网络访问对象和所述第二网络访问对象在运行过程中的发展趋势。