CN109242604A - 服务推荐方法、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
服务推荐方法、电子设备及计算机可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109242604A CN109242604A CN201810930553.5A CN201810930553A CN109242604A CN 109242604 A CN109242604 A CN 109242604A CN 201810930553 A CN201810930553 A CN 201810930553A CN 109242604 A CN109242604 A CN 109242604A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- user
- service
- target
- electronic equipment
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 241001269238 Data Species 0.000 claims description 26
- 230000008901 benefit Effects 0.000 claims description 19
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 14
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 14
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 abstract 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 13
- 230000006870 function Effects 0.000 description 11
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 11
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 3
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0631—Item recommendations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/02—Banking, e.g. interest calculation or account maintenance
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明提供一种服务推荐方法、电子设备及计算机可读存储介质。所述服务推荐方法包括：获取用户数据；根据所述用户数据制定用户标签；获取服务领域数据；根据所述服务领域数据，从所述用户标签中确定目标标签；根据所述目标标签，推荐目标服务数据。本发明能够通过数据处理及分析，实现用户画像，根据用户数据制定用户标签，从而清楚的反馈用户的特点，并进一步根据服务领域数据，从所述用户标签中确定目标标签，以便获取到更加有针对性的用户标签，并基于大数据分析的智能预测，根据所述目标标签推荐目标服务数据，为用户提供更加精准的服务，给用户带来更好的体验。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种服务推荐方法、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
现有技术方案中，业内还没有一种可以根据用户画像进行对应的专业分析的工具，尤其是在金融行业中，更没有可以根据用户画像进行相应服务的工具，因此达不到与用户实际状况的具体结合，也因此无法为用户提供更好、更恰当的服务。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种服务推荐方法、电子设备及计算机可读存储介质，能够根据用户数据制定用户标签，从而清楚的反馈用户的特点，并进一步根据服务领域数据，从所述用户标签中确定目标标签，以便获取到更加有针对性的用户标签，并根据所述目标标签推荐目标服务数据，为用户提供更加精准的服务，给用户带来更好的体验。
一种服务推荐方法，所述方法包括：
获取用户数据；
根据所述用户数据制定用户标签；
获取服务领域数据；
根据所述服务领域数据，从所述用户标签中确定目标标签；
根据所述目标标签，推荐目标服务数据。
根据本发明优选实施例，所述获取用户数据包括以下一种或者多种方式的组合：
采用网络爬虫技术获取所述用户数据；及/或
从所述用户的应用软件中获取所述用户数据；及/或
接收到的所述用户上传的数据。
根据本发明优选实施例，所述根据所述用户数据制定用户标签包括：
获取所述用户数据中每个数据的关键字；
将带有相同关键字的数据划分为一类；
根据所述相同关键字命名每个类别；
计算每个类别的权重；
将权重大于或者等于配置权重的类别确定为目标类别；
根据所述目标类别的名称制定所述用户标签。
根据本发明优选实施例，在根据所述服务领域数据，从所述用户标签中确定目标标签后，所述方法还包括：
从所述目标标签中获取用户属性标签为重要客户的第一客户；
获取所述第一客户的交易记录；
当所述第一客户在预设时间段内没有交易时，提示指定人员对所述第一客户实施维护策略。
根据本发明优选实施例，所述根据所述目标标签，推荐目标服务数据包括：
获取所述服务领域中的所有服务数据以及所有服务数据对应的标签；
将所述目标标签与所述所有服务数据对应的标签进行匹配，得到与所述目标标签匹配的标签；
从所有服务数据中，获取与所述匹配的标签对应的服务数据作为所述目标服务数据。
根据本发明优选实施例，所述根据所述目标标签，推荐目标服务数据还包括：
当所述服务领域数据为金融领域时，从所述目标标签中获取风险等级对应的标签；
推荐与所述风险等级对应的标签匹配的理财类服务数据。
根据本发明优选实施例，所述根据所述目标标签，推荐目标服务数据还包括：
当所述服务领域数据为金融领域时，从所述目标标签中获取用户属性标签为高额用户的第二用户；
提高所述第二用户的额度数据。
根据本发明优选实施例，所述根据所述目标标签，推荐目标服务数据还包括：
当所述服务领域数据为金融领域时，获取所述用户的理财产品数据；
从所述理财产品数据中获取每个理财产品的本金数据、年利率数据及理财天数；
根据每个理财产品的本金数据、年利率数据及理财天数，确定所述用户的日收益数据及月收益数据；
将所述日收益数据及所述月收益数据发送至所述用户的终端设备。
一种服务推荐装置，所述装置包括：
获取单元，用于获取用户数据；
制定单元，用于根据所述用户数据制定用户标签；
所述获取单元，还用于获取服务领域数据；
确定单元，用于根据所述服务领域数据，从所述用户标签中确定目标标签；
推荐单元，用于根据所述目标标签，推荐目标服务数据。
根据本发明优选实施例，所述获取单元获取用户数据包括以下一种或者多种方式的组合：
采用网络爬虫技术获取所述用户数据；及/或
从所述用户的应用软件中获取所述用户数据；及/或
接收到的所述用户上传的数据。
根据本发明优选实施例，所述制定单元具体用于：
获取所述用户数据中每个数据的关键字；
将带有相同关键字的数据划分为一类；
根据所述相同关键字命名每个类别；
计算每个类别的权重；
将权重大于或者等于配置权重的类别确定为目标类别；
根据所述目标类别的名称制定所述用户标签。
根据本发明优选实施例，所述获取单元，还用于在根据所述服务领域数据，从所述用户标签中确定目标标签后，从所述目标标签中获取用户属性标签为重要客户的第一客户；
所述获取单元，还用于获取所述第一客户的交易记录；
所述装置还包括：
提示单元，用于当所述第一客户在预设时间段内没有交易时，提示指定人员对所述第一客户实施维护策略。
根据本发明优选实施例，所述推荐单元具体用于：
获取所述服务领域中的所有服务数据以及所有服务数据对应的标签；
将所述目标标签与所述所有服务数据对应的标签进行匹配，得到与所述目标标签匹配的标签；
从所有服务数据中，获取与所述匹配的标签对应的服务数据作为所述目标服务数据。
根据本发明优选实施例，所述推荐单元还用于：
当所述服务领域数据为金融领域时，从所述目标标签中获取风险等级对应的标签；
推荐与所述风险等级对应的标签匹配的理财类服务数据。
根据本发明优选实施例，所述推荐单元还用于：
当所述服务领域数据为金融领域时，从所述目标标签中获取用户属性标签为高额用户的第二用户；
提高所述第二用户的额度数据。
根据本发明优选实施例，所述推荐单元还用于：
当所述服务领域数据为金融领域时，获取所述用户的理财产品数据；
从所述理财产品数据中获取每个理财产品的本金数据、年利率数据及理财天数；
根据每个理财产品的本金数据、年利率数据及理财天数，确定所述用户的日收益数据及月收益数据；
将所述日收益数据及所述月收益数据发送至所述用户的终端设备。
一种电子设备，所述电子设备包括：
存储器，存储至少一个指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现所述服务推荐方法。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现所述服务推荐方法。
由以上技术方案可以看出，本发明能够根据用户数据制定用户标签，从而清楚的反馈用户的特点，并进一步根据服务领域数据，从所述用户标签中确定目标标签，以便获取到更加有针对性的用户标签，并根据所述目标标签推荐目标服务数据，为用户提供更加精准的服务，给用户带来更好的体验。
附图说明
图1是本发明服务推荐方法的较佳实施例的流程图。
图2是本发明服务推荐装置的较佳实施例的功能模块图。
图3是本发明实现服务推荐方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。
主要元件符号说明
| 电子设备 | 1 |
| 存储器 | 12 |
| 处理器 | 13 |
| 服务推荐装置 | 11 |
| 获取单元 | 110 |
| 制定单元 | 111 |
| 确定单元 | 112 |
| 推荐单元 | 113 |
| 提示单元 | 114 |
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。
如图1所示，是本发明服务推荐方法的较佳实施例的流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
所述服务推荐方法应用于一个或者多个电子设备中，所述电子设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、嵌入式设备等。
所述电子设备可以是任何一种可与用户进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、游戏机、交互式网络电视(Internet Protocol Television，IPTV)、智能式穿戴式设备等。
所述电子设备还可以包括网络设备和/或用户设备。其中，所述网络设备包括，但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(CloudComputing)的由大量主机或网络服务器构成的云。
所述电子设备所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络(Virtual Private Network，VPN)等。
S10，所述电子设备获取用户数据。
优选地，所述电子设备获取用户数据包括，但不限于以下一种或者多种方式的组合：
(1)所述电子设备采用网络爬虫技术获取所述用户数据。
具体地，所述网络爬虫技术(Web crawler)是指按照配置规则，抓取网络上的程序或者脚本的技术，通过所述网络爬虫技术，所述电子设备可以采集所有能够访问到的页面上所包含的全部内容，从而获取或者更新这些网站的内容和检索方式。从功能上来讲，所述网络爬虫技术一般分为数据采集，数据处理，以及数据储存三个部分。进一步地，所述网络爬虫技术可以下载网页数据，并为搜索引擎系统提供数据来源。
通过上述实施方式，所述电子设备可以更加全面的获取到所述用户数据，便于后续根据所述用户数据制定用户标签。
(2)所述电子设备从所述用户的应用软件中获取所述用户数据。
具体地，所述应用软件包括所述用户使用过的所有应用软件，所述应用软件包括，但不限于以下一种或者多种的组合：银行类软件、音乐类软件、育儿类软件、理财类软件、购物类软件等等。
进一步地，所述电子设备可以从所述购物类软件中获取到所述用户的购买习惯数据、购物喜好数据等等；或者是，所述电子设备可以从所述理财类软件中获取到所述用户可承受的风险等级数据、理财习惯数据(如：大额理财或者小额理财等)；或者是，所述电子设备可以从所述育儿类软件中获取到所述用户是否有宝贝，还可以获取到所述用户的宝贝的年龄段等；或者是，所述电子设备可以从所述银行类软件中获取到所述用户的资产数据、所述用户的信用数据等。
通过上述实施方式，所述电子设备可以获取到更加准确，也更加有针对性的所述用户数据，以便建立更好的数据基础。
(3)所述电子设备接收到的所述用户上传的数据。
具体地，对于一些基本信息数据，所述电子设备可以直接提示所述用户进行上传，不仅节约时间，也可以保证数据的真实有效。
当然，在其他实施例中，只要是合法且合理的，所述电子设备也可以采用其他方式获取所述用户数据，本发明在此不作限制。
S11，所述电子设备根据所述用户数据制定用户标签。
优选地，所述电子设备根据所述用户数据制定用户标签包括：
所述电子设备获取所述用户数据中每个数据的关键字，并将带有相同关键字的数据划分为一类，所述电子设备进而根据所述相同关键字命名每个类别，所述电子设备计算每个类别的权重，并将权重大于或者等于配置权重的类别确定为目标类别，所述电子设备根据所述目标类别的名称制定所述用户标签。
具体地，在根据所述相同关键字命名每个类别后，还需要给每个类别赋一定的权重，用来区分不同类别对于所述用户的重要程度。所述用户数据的来源的质量、所述用户数据的传递路径、所述用户数据的转发关系、所述用户数据的本身，以及所述用户数据与所述用户之间的共现关系都应该考虑在内。
进一步地，不同质量的用户自身产生的类别的权重不一样，质量越高，可以认为该类别的可信度越高。所述用户数据的传递路径主要是针对基于关注关系的数据传递，亲密度比较高的关注用户传递过来的数据对应标签的权重值也会比较高。所述用户数据是来自于所述用户的原创还是其转发的微博，权重值也会有区别，可以理解的是，原创的权重会高于转发权重。如果类别本身的名称是一个非常常见的词，那么用它来刻画所述用户的兴趣时，区分性是比较差的，相反如果是一个长尾词，则区分性较强。出于这样的考虑，越是长尾词，类别的权重值也会越高。所述用户数据与所述用户的共现关系是指所述用户和所述用户数据对应的类别是否经常共同出现，所评价的是两者的关联性。关联性越高，则类别的权重值也越高。
综合上述因素，所述电子设备计算每个类别的权重的方式包括：
类别权重＝(来源因子+亲密度因子+转发因子+长尾因子)×共现因子。
在本发明的至少一个实施例中，所述配置权重可以由所述电子设备进行配置，也可以由相关人员根据实际需求进行自定义配置，以便更加满足用户的实际情况，本发明在此不作限制。
S12，所述电子设备获取服务领域数据。
可以理解的是，对应于不同的服务领域，所述电子设备需要提供的标签也是不一样的，例如：金融领域需要所述电子设备提供风险等级标签、信誉度标签等等，教育领域需要所述电子设备提供兴趣标签等。
在本发明的至少一个实施例中，所述电子设备获取所述服务领域数据，以便为客户提供属于所述服务领域的标签，避免由于标签的冗杂给用户查看带来困扰，提升用户的查看体验。
S13，所述电子设备根据所述服务领域数据，从所述用户标签中确定目标标签。
具体地，所述电子设备根据所述服务领域数据，从所述用户标签中确定目标标签包括：
所述电子设备从所述用户标签中确定与所述服务领域数据相对应的标签作为所述目标标签。
通过上述实施方式，所述电子设备即可获取到与所述服务领域相符的所述目标标签，更加有针对性。
优选地，在所述电子设备根据所述服务领域数据，从所述用户标签中确定目标标签后，所述方法还包括：
所述电子设备从所述目标标签中获取用户属性标签为重要客户的第一客户，所述电子设备获取所述第一客户的交易记录，当所述第一客户在预设时间段内没有交易时，所述电子设备提示指定人员对所述第一客户实施维护策略。
具体地，所述预设时间段包括，但不限于：3个月、6个月等等，所述预设时间段是根据实际情况配置的，例如：对应于理财时限为1个月的理财项目，所述电子设备可以配置所述预设时间段为3个月，而对应于理财时限为2个月的理财项目，所述电子设备可以配置所述预设时间段为6个月等，这样所述电子设备即可根据实际情况对所述第一客户的交易记录进行实时跟踪。
进一步地，对于所述用户属性标签为重要客户的第一客户，可以得出，所述第一客户的购买力度较大，是需要进行重点维护的客户类型，因此，所述电子设备在获取到所述第一客户的交易记录后，如果发现所述第一客户在预设时间段(如：3个月)内没有交易时，则可以提示所述指定人员对所述第一客户实施维护策略。
更进一步地，所述维护策略可以由所述指定人员根据经验进行配置，也可以由所述电子设备根据历史数据进行配置，并为所述指定人员推荐所述维护策略。
通过上述实施方式，通过及时响应，可以有效避免重要客户的流失，避免给所述用户带来不必要的经济损失。
S14，所述电子设备根据所述目标标签，推荐目标服务数据。
优选地，所述电子设备根据所述目标标签，推荐目标服务数据包括：
所述电子设备获取所述服务领域中的所有服务数据以及所有服务数据对应的标签，并将所述目标标签与所述所有服务数据对应的标签进行匹配，得到与所述目标标签匹配的标签，从所有服务数据中，所述电子设备获取与所述匹配的标签对应的服务数据作为所述目标服务数据。
可以理解的是，对应于不同的服务领域，有不同的标签，而对应于不同的标签，也有不同的服务数据。通过上述实施方式，所述电子设备即可获取到所述目标服务数据，并将所述目标服务数据推荐给客户。
优选地，所述电子设备根据所述目标标签，推荐目标服务数据还包括：
当所述服务领域数据为金融领域时，所述电子设备从所述目标标签中获取风险等级对应的标签，并推荐与所述风险等级对应的标签匹配的理财类服务数据。
具体地，当所述风险等级为中低风险等级时，推荐中低风险等级的理财类服务数据(如：定投类理财产品)；或者是，当所述风险等级为高风险等级时，推荐高风险等级的理财类服务数据(如：基金类理财产品)。
通过上述实施方式，所述电子设备即可按照客户的承受力进行有针对性的推荐，提高客户购买的可能性。
优选地，所述电子设备根据所述目标标签，推荐目标服务数据还包括：
当所述服务领域数据为金融领域时，所述电子设备从所述目标标签中获取用户属性标签为高额用户的第二用户，所述电子设备提高所述第二用户的额度数据。
具体地，所述额度数据包括，但不限于以下一种或者多种的组合：
借款额度、欠款额度等。
通过上述实施方式，所述电子设备可以为所述高额用户降低购买及使用的限制，不仅满足了用户需求，也带来更高的利润。
优选地，所述电子设备根据所述目标标签，推荐目标服务数据还包括：
当所述服务领域数据为金融领域时，所述电子设备获取所述用户的理财产品数据，并从所述理财产品数据中获取每个理财产品的本金数据、年利率数据及理财天数，所述电子设备根据每个理财产品的本金数据、年利率数据及理财天数，确定所述用户的日收益数据及月收益数据，并将所述日收益数据及所述月收益数据发送至所述用户的终端设备。
具体地，理财产品收益数据＝理财产品的本金*产品年利率/365天*具体天数。例如：用户X购买Y银行理财产品5万元，年利率是4％，共182天，则到期后5万元理财产品的利息＝50000*4％/365*182天＝997.26。
因此，如果客户W同时买了A理财产品，B理财产品及C理财产品。其中，购买A理财产品5万元，年利率4％，购买B理财产品10万元，年利率4.5％，定期30天，到期自动滚存，购买C理财产品20万元，年利率5.6％，定期180天，到期后自动转出至所述客户W电子账户的余额中。则所述电子设备可以计算出：
A理财产品的收益数据＝50000*4％/365天＝5.479元；
B理财产品的收益数据＝100000*4.5％/365天＝12.328元；
C理财产品的收益数据＝200000*5.6％/365天＝30.685元；
则所述电子设备可以得到所述客户W的日收益数据＝A理财产品的收益数据5.479元+B理财产品的收益数据12.328元+C理财产品的收益数据30.685元＝48.492元。
进一步地，所述客户W的月收益数据即为所述客户W在一个月中每天的日收益数据的累加和。
当然，所述电子设备可以将所述用户的日收益数据及所述月收益数据以表格或者曲线图等方式发送至所述用户的终端设备，本发明不作限制。
通过上述实施方式，所述电子设备可以及时反馈收益数据至所述用户，使所述用户了解实时理财动向，不仅方便所述用户进行及时响应，也侧面鼓励了所述用户继续购买对应的理财产品。
综上所述，本发明能够根据用户数据制定用户标签，从而清楚的反馈用户的特点，并进一步根据服务领域数据，从所述用户标签中确定目标标签，以便获取到更加有针对性的用户标签，并根据所述目标标签推荐目标服务数据，为用户提供更加精准的服务，给用户带来更好的体验。
如图2所示，是本发明服务推荐装置的较佳实施例的功能模块图。所述服务推荐装置11包括获取单元110、制定单元111、确定单元112、推荐单元113及提示单元114。本发明所称的模块/单元是指一种能够被处理器13所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在存储器12中。在本实施例中，关于各模块/单元的功能将在后续的实施例中详述。
获取单元110获取用户数据。
优选地，所述获取单元110获取用户数据包括，但不限于以下一种或者多种方式的组合：
(1)所述获取单元110采用网络爬虫技术获取所述用户数据。
具体地，所述网络爬虫技术是指按照配置规则，抓取网络上的程序或者脚本的技术，通过所述网络爬虫技术，所述获取单元110可以采集所有能够访问到的页面上所包含的全部内容，从而获取或者更新这些网站的内容和检索方式。从功能上来讲，所述网络爬虫技术一般分为数据采集，数据处理，以及数据储存三个部分。进一步地，所述网络爬虫技术可以下载网页数据，并为搜索引擎系统提供数据来源。
通过上述实施方式，所述获取单元110可以更加全面的获取到所述用户数据，便于后续根据所述用户数据制定用户标签。
(2)所述获取单元110从所述用户的应用软件中获取所述用户数据。
具体地，所述应用软件包括所述用户使用过的所有应用软件，所述应用软件包括，但不限于以下一种或者多种的组合：银行类软件、音乐类软件、育儿类软件、理财类软件、购物类软件等等。
进一步地，所述获取单元110可以从所述购物类软件中获取到所述用户的购买习惯数据、购物喜好数据等等；或者是，所述获取单元110可以从所述理财类软件中获取到所述用户可承受的风险等级数据、理财习惯数据(如：大额理财或者小额理财等)；或者是，所述获取单元110可以从所述育儿类软件中获取到所述用户是否有宝贝，还可以获取到所述用户的宝贝的年龄段等；或者是，所述获取单元110可以从所述银行类软件中获取到所述用户的资产数据、所述用户的信用数据等。
通过上述实施方式，所述获取单元110可以获取到更加准确，也更加有针对性的所述用户数据，以便建立更好的数据基础。
(3)所述获取单元110接收到的所述用户上传的数据。
具体地，对于一些基本信息数据，所述获取单元110可以直接提示所述用户进行上传，不仅节约时间，也可以保证数据的真实有效。
当然，在其他实施例中，只要是合法且合理的，所述获取单元110也可以采用其他方式获取所述用户数据，本发明在此不作限制。
制定单元111根据所述用户数据制定用户标签。
优选地，所述制定单元111根据所述用户数据制定用户标签包括：
所述制定单元111获取所述用户数据中每个数据的关键字，并将带有相同关键字的数据划分为一类，所述制定单元111进而根据所述相同关键字命名每个类别，所述制定单元111计算每个类别的权重，并将权重大于或者等于配置权重的类别确定为目标类别，所述制定单元111根据所述目标类别的名称制定所述用户标签。
具体地，在根据所述相同关键字命名每个类别后，还需要给每个类别赋一定的权重，用来区分不同类别对于所述用户的重要程度。所述用户数据的来源的质量、所述用户数据的传递路径、所述用户数据的转发关系、所述用户数据的本身，以及所述用户数据与所述用户之间的共现关系都应该考虑在内。
进一步地，不同质量的用户自身产生的类别的权重不一样，质量越高，可以认为该类别的可信度越高。所述用户数据的传递路径主要是针对基于关注关系的数据传递，亲密度比较高的关注用户传递过来的数据对应标签的权重值也会比较高。所述用户数据是来自于所述用户的原创还是其转发的微博，权重值也会有区别，可以理解的是，原创的权重会高于转发权重。如果类别本身的名称是一个非常常见的词，那么用它来刻画所述用户的兴趣时，区分性是比较差的，相反如果是一个长尾词，则区分性较强。出于这样的考虑，越是长尾词，类别的权重值也会越高。所述用户数据与所述用户的共现关系是指所述用户和所述用户数据对应的类别是否经常共同出现，所评价的是两者的关联性。关联性越高，则类别的权重值也越高。
综合上述因素，所述制定单元111计算每个类别的权重的方式包括：
类别权重＝(来源因子+亲密度因子+转发因子+长尾因子)×共现因子。
在本发明的至少一个实施例中，所述配置权重可以由所述制定单元111进行配置，也可以由相关人员根据实际需求进行自定义配置，以便更加满足用户的实际情况，本发明在此不作限制。
所述获取单元110获取服务领域数据。
可以理解的是，对应于不同的服务领域，所述电子设备需要提供的标签也是不一样的，例如：金融领域需要所述电子设备提供风险等级标签、信誉度标签等等，教育领域需要所述电子设备提供兴趣标签等。
在本发明的至少一个实施例中，所述获取单元110获取所述服务领域数据，以便为客户提供属于所述服务领域的标签，避免由于标签的冗杂给用户查看带来困扰，提升用户的查看体验。
确定单元112根据所述服务领域数据，从所述用户标签中确定目标标签。
具体地，所述确定单元112根据所述服务领域数据，从所述用户标签中确定目标标签包括：
所述确定单元112从所述用户标签中确定与所述服务领域数据相对应的标签作为所述目标标签。
通过上述实施方式，所述确定单元112即可获取到与所述服务领域相符的所述目标标签，更加有针对性。
优选地，在所述确定单元112根据所述服务领域数据，从所述用户标签中确定目标标签后，所述方法还包括：
所述获取单元110从所述目标标签中获取用户属性标签为重要客户的第一客户，所述获取单元110获取所述第一客户的交易记录，当所述第一客户在预设时间段内没有交易时，提示单元114提示指定人员对所述第一客户实施维护策略。
具体地，所述预设时间段包括，但不限于：3个月、6个月等等，所述预设时间段是根据实际情况配置的，例如：对应于理财时限为1个月的理财项目，所述电子设备可以配置所述预设时间段为3个月，而对应于理财时限为2个月的理财项目，所述电子设备可以配置所述预设时间段为6个月等，这样所述电子设备即可根据实际情况对所述第一客户的交易记录进行实时跟踪。
进一步地，对于所述用户属性标签为重要客户的第一客户，可以得出，所述第一客户的购买力度较大，是需要进行重点维护的客户类型，因此，所述获取单元110在获取到所述第一客户的交易记录后，如果发现所述第一客户在预设时间段(如：3个月)内没有交易时，则所述提示单元114可以提示所述指定人员对所述第一客户实施维护策略。
更进一步地，所述维护策略可以由所述指定人员根据经验进行配置，也可以由所述电子设备根据历史数据进行配置，并为所述指定人员推荐所述维护策略。
通过上述实施方式，通过及时响应，可以有效避免重要客户的流失，避免给所述用户带来不必要的经济损失。
推荐单元113根据所述目标标签，推荐目标服务数据。
优选地，所述推荐单元113根据所述目标标签，推荐目标服务数据包括：
所述推荐单元113获取所述服务领域中的所有服务数据以及所有服务数据对应的标签，并将所述目标标签与所述所有服务数据对应的标签进行匹配，得到与所述目标标签匹配的标签，从所有服务数据中，所述推荐单元113获取与所述匹配的标签对应的服务数据作为所述目标服务数据。
可以理解的是，对应于不同的服务领域，有不同的标签，而对应于不同的标签，也有不同的服务数据。通过上述实施方式，所述推荐单元113即可获取到所述目标服务数据，并将所述目标服务数据推荐给客户。
优选地，所述推荐单元113根据所述目标标签，推荐目标服务数据还包括：
当所述服务领域数据为金融领域时，所述推荐单元113从所述目标标签中获取风险等级对应的标签，并推荐与所述风险等级对应的标签匹配的理财类服务数据。
具体地，当所述风险等级为中低风险等级时，所述推荐单元113推荐中低风险等级的理财类服务数据(如：定投类理财产品)；或者是，当所述风险等级为高风险等级时，所述推荐单元113推荐高风险等级的理财类服务数据(如：基金类理财产品)。
通过上述实施方式，所述推荐单元113即可按照客户的承受力进行有针对性的推荐，提高客户购买的可能性。
优选地，所述推荐单元113根据所述目标标签，推荐目标服务数据还包括：
当所述服务领域数据为金融领域时，所述推荐单元113从所述目标标签中获取用户属性标签为高额用户的第二用户，所述推荐单元113提高所述第二用户的额度数据。
具体地，所述额度数据包括，但不限于以下一种或者多种的组合：
借款额度、欠款额度等。
通过上述实施方式，所述推荐单元113可以为所述高额用户降低购买及使用的限制，不仅满足了用户需求，也带来更高的利润。
优选地，所述推荐单元113根据所述目标标签，推荐目标服务数据还包括：
当所述服务领域数据为金融领域时，所述推荐单元113获取所述用户的理财产品数据，并从所述理财产品数据中获取每个理财产品的本金数据、年利率数据及理财天数，所述推荐单元113根据每个理财产品的本金数据、年利率数据及理财天数，确定所述用户的日收益数据及月收益数据，并将所述日收益数据及所述月收益数据发送至所述用户的终端设备。
具体地，理财产品收益数据＝理财产品的本金*产品年利率/365天*具体天数。例如：用户X购买Y银行理财产品5万元，年利率是4％，共182天，则到期后5万元理财产品的利息＝50000*4％/365*182天＝997.26。
因此，如果客户W同时买了A理财产品，B理财产品及C理财产品。其中，购买A理财产品5万元，年利率4％，购买B理财产品10万元，年利率4.5％，定期30天，到期自动滚存，购买C理财产品20万元，年利率5.6％，定期180天，到期后自动转出至所述客户W电子账户的余额中。则所述推荐单元113可以计算出：
A理财产品的收益数据＝50000*4％/365天＝5.479元；
B理财产品的收益数据＝100000*4.5％/365天＝12.328元；
C理财产品的收益数据＝200000*5.6％/365天＝30.685元；
则所述推荐单元113可以得到所述客户W的日收益数据＝A理财产品的收益数据5.479元+B理财产品的收益数据12.328元+C理财产品的收益数据30.685元＝48.492元。
进一步地，所述客户W的月收益数据即为所述客户W在一个月中每天的日收益数据的累加和。
当然，所述推荐单元113可以将所述用户的日收益数据及所述月收益数据以表格或者曲线图等方式发送至所述用户的终端设备，本发明不作限制。
通过上述实施方式，所述推荐单元113可以及时反馈收益数据至所述用户，使所述用户了解实时理财动向，不仅方便所述用户进行及时响应，也侧面鼓励了所述用户继续购买对应的理财产品。
综上所述，本发明能够根据用户数据制定用户标签，从而清楚的反馈用户的特点，并进一步根据服务领域数据，从所述用户标签中确定目标标签，以便获取到更加有针对性的用户标签，并根据所述目标标签推荐目标服务数据，为用户提供更加精准的服务，给用户带来更好的体验。
如图3所示，是本发明实现服务推荐方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。
所述电子设备1还可以是但不限于任何一种可与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、游戏机、交互式网络电视(InternetProtocol Television，IPTV)、智能式穿戴式设备等。
所述电子设备1还可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。
所述电子设备1所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络(Virtual Private Network，VPN)等。
在本发明的一个实施例中，所述电子设备1包括，但不限于，存储器12、处理器13，以及存储在所述存储器12中并可在所述处理器13上运行的计算机程序，例如服务推荐程序。
本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是电子设备1的示例，并不构成对电子设备1的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述电子设备1还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器13可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。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，所述处理器13是所述电子设备1的运算核心和控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备1的各个部分，及执行所述电子设备1的操作系统以及安装的各类应用程序、程序代码等。
所述处理器13执行所述电子设备1的操作系统以及安装的各类应用程序。所述处理器13执行所述应用程序以实现上述各个服务推荐方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S10、S11、S12、S13、S14。
或者，所述处理器13执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如：获取用户数据；根据所述用户数据制定用户标签；获取服务领域数据；根据所述服务领域数据，从所述用户标签中确定目标标签；根据所述目标标签，推荐目标服务数据。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器12中，并由所述处理器13执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述电子设备1中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成获取单元110、制定单元111、确定单元112、推荐单元113及提示单元114。
所述存储器12可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器13通过运行或执行存储在所述存储器12内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器12内的数据，实现所述电子设备1的各种功能。所述存储器12可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器12可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
所述存储器12可以是电子设备1的外部存储器和/或内部存储器。进一步地，所述存储器12可以是集成电路中没有实物形式的具有存储功能的电路，如RAM(Random-AccessMemory，随机存取存储器)、FIFO(First In First Out，)等。或者，所述存储器12也可以是具有实物形式的存储器，如内存条、TF卡(Trans-flash Card)等等。
所述电子设备1集成的模块/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，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。
其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
结合图1，所述电子设备1中的所述存储器12存储多个指令以实现一种服务推荐方法，所述处理器13可执行所述多个指令从而实现：获取用户数据；根据所述用户数据制定用户标签；获取服务领域数据；根据所述服务领域数据，从所述用户标签中确定目标标签；根据所述目标标签，推荐目标服务数据。
根据本发明优选实施例，所述处理器13还执行多个指令包括：
采用网络爬虫技术获取所述用户数据；及/或
从所述用户的应用软件中获取所述用户数据；及/或
接收到的所述用户上传的数据。
根据本发明优选实施例，所述处理器13还执行多个指令包括：
获取所述用户数据中每个数据的关键字；
将带有相同关键字的数据划分为一类；
根据所述相同关键字命名每个类别；
计算每个类别的权重；
将权重大于或者等于配置权重的类别确定为目标类别；
根据所述目标类别的名称制定所述用户标签。
根据本发明优选实施例，所述处理器13还执行多个指令包括：
从所述目标标签中获取用户属性标签为重要客户的第一客户；
获取所述第一客户的交易记录；
当所述第一客户在预设时间段内没有交易时，提示指定人员对所述第一客户实施维护策略。
根据本发明优选实施例，所述处理器13还执行多个指令包括：
获取所述服务领域中的所有服务数据以及所有服务数据对应的标签；
将所述目标标签与所述所有服务数据对应的标签进行匹配，得到与所述目标标签匹配的标签；
从所有服务数据中，获取与所述匹配的标签对应的服务数据作为所述目标服务数据。
根据本发明优选实施例，所述处理器13还执行多个指令包括：
当所述服务领域数据为金融领域时，从所述目标标签中获取风险等级对应的标签；
推荐与所述风险等级对应的标签匹配的理财类服务数据。
根据本发明优选实施例，所述处理器13还执行多个指令包括：
当所述服务领域数据为金融领域时，从所述目标标签中获取用户属性标签为高额用户的第二用户；
提高所述第二用户的额度数据。
根据本发明优选实施例，所述处理器13还执行多个指令包括：
当所述服务领域数据为金融领域时，获取所述用户的理财产品数据；
从所述理财产品数据中获取每个理财产品的本金数据、年利率数据及理财天数；
根据每个理财产品的本金数据、年利率数据及理财天数，确定所述用户的日收益数据及月收益数据；
将所述日收益数据及所述月收益数据发送至所述用户的终端设备。
具体地，所述处理器13对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
在本发明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，所述模块的划分，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。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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模块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模块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，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种服务推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户数据；
根据所述用户数据制定用户标签；
获取服务领域数据；
根据所述服务领域数据，从所述用户标签中确定目标标签；
根据所述目标标签，推荐目标服务数据。
2.如权利要求1所述的服务推荐方法，其特征在于，所述获取用户数据包括以下一种或者多种方式的组合：
采用网络爬虫技术获取所述用户数据；及/或
从所述用户的应用软件中获取所述用户数据；及/或
接收到的所述用户上传的数据。
3.如权利要求1所述的服务推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户数据制定用户标签包括：
获取所述用户数据中每个数据的关键字；
将带有相同关键字的数据划分为一类；
根据所述相同关键字命名每个类别；
计算每个类别的权重；
将权重大于或者等于配置权重的类别确定为目标类别；
根据所述目标类别的名称制定所述用户标签。
4.如权利要求1所述的服务推荐方法，其特征在于，在根据所述服务领域数据，从所述用户标签中确定目标标签后，所述方法还包括：
从所述目标标签中获取用户属性标签为重要客户的第一客户；
获取所述第一客户的交易记录；
当所述第一客户在预设时间段内没有交易时，提示指定人员对所述第一客户实施维护策略。
5.如权利要求1所述的服务推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标标签，推荐目标服务数据包括：
获取所述服务领域中的所有服务数据以及所有服务数据对应的标签；
将所述目标标签与所述所有服务数据对应的标签进行匹配，得到与所述目标标签匹配的标签；
从所有服务数据中，获取与所述匹配的标签对应的服务数据作为所述目标服务数据。
6.如权利要求1所述的服务推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标标签，推荐目标服务数据还包括：
当所述服务领域数据为金融领域时，从所述目标标签中获取风险等级对应的标签；
推荐与所述风险等级对应的标签匹配的理财类服务数据。
7.如权利要求1所述的服务推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标标签，推荐目标服务数据还包括：
当所述服务领域数据为金融领域时，从所述目标标签中获取用户属性标签为高额用户的第二用户；
提高所述第二用户的额度数据。
8.如权利要求1所述的服务推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标标签，推荐目标服务数据还包括：
当所述服务领域数据为金融领域时，获取所述用户的理财产品数据；
从所述理财产品数据中获取每个理财产品的本金数据、年利率数据及理财天数；
根据每个理财产品的本金数据、年利率数据及理财天数，确定所述用户的日收益数据及月收益数据；
将所述日收益数据及所述月收益数据发送至所述用户的终端设备。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
存储器，存储至少一个指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现如权利要求1至8中任意一项所述的服务推荐方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现如权利要求1至8中任意一项所述的服务推荐方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810930553.5A CN109242604A (zh) | 2018-08-15 | 2018-08-15 | 服务推荐方法、电子设备及计算机可读存储介质 |
| PCT/CN2019/077365 WO2020034626A1 (zh) | 2018-08-15 | 2019-03-07 | 服务推荐方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810930553.5A CN109242604A (zh) | 2018-08-15 | 2018-08-15 | 服务推荐方法、电子设备及计算机可读存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109242604A true CN109242604A (zh) | 2019-01-18 |
Family
ID=65071575
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810930553.5A Pending CN109242604A (zh) | 2018-08-15 | 2018-08-15 | 服务推荐方法、电子设备及计算机可读存储介质 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109242604A (zh) |
| WO (1) | WO2020034626A1 (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109949090A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-06-28 | 深圳市小满科技有限公司 | 客户推荐方法、装置、电子设备及介质 |
| CN110147499A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-08-20 | 智者四海（北京）技术有限公司 | 打标签方法、推荐方法及记录介质 |
| WO2020034626A1 (zh) * | 2018-08-15 | 2020-02-20 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 服务推荐方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN112150290A (zh) * | 2020-09-08 | 2020-12-29 | 广元量知汇科技有限公司 | 用于智慧金融的产品推送方法 |
| CN113313597A (zh) * | 2020-02-26 | 2021-08-27 | 京东数字科技控股股份有限公司 | 产品组合的推荐方法、装置及系统、存储介质、电子装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015039491A1 (zh) * | 2013-09-18 | 2015-03-26 | 曲立东 | 标签数据应用方法和装置 |
| CN105488092A (zh) * | 2015-07-13 | 2016-04-13 | 中国科学院信息工程研究所 | 一种时间敏感和自适应的子话题在线检测方法及系统 |
| CN105718184A (zh) * | 2014-12-05 | 2016-06-29 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 一种数据处理方法和装置 |
| CN106874352A (zh) * | 2016-12-28 | 2017-06-20 | 河北中废通网络技术有限公司 | 一种搜索因子调整的方法 |
| CN108242016A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-07-03 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种产品推荐的方法和装置 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8271517B2 (en) * | 2008-12-09 | 2012-09-18 | International Business Machines Corporation | Presentation of websites to a computer user |
| CN103116588B (zh) * | 2011-11-17 | 2017-07-04 | 深圳市世纪光速信息技术有限公司 | 一种个性化推荐方法及系统 |
| CN104281699B (zh) * | 2014-10-15 | 2017-11-17 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 搜索推荐方法及装置 |
| CN105608171B (zh) * | 2015-12-22 | 2018-12-11 | 青岛海贝易通信息技术有限公司 | 用户画像构建方法 |
| CN109242604A (zh) * | 2018-08-15 | 2019-01-18 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 服务推荐方法、电子设备及计算机可读存储介质 |
-
2018
- 2018-08-15 CN CN201810930553.5A patent/CN109242604A/zh active Pending
-
2019
- 2019-03-07 WO PCT/CN2019/077365 patent/WO2020034626A1/zh active Application Filing
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015039491A1 (zh) * | 2013-09-18 | 2015-03-26 | 曲立东 | 标签数据应用方法和装置 |
| CN105718184A (zh) * | 2014-12-05 | 2016-06-29 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 一种数据处理方法和装置 |
| CN105488092A (zh) * | 2015-07-13 | 2016-04-13 | 中国科学院信息工程研究所 | 一种时间敏感和自适应的子话题在线检测方法及系统 |
| CN106874352A (zh) * | 2016-12-28 | 2017-06-20 | 河北中废通网络技术有限公司 | 一种搜索因子调整的方法 |
| CN108242016A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-07-03 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种产品推荐的方法和装置 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020034626A1 (zh) * | 2018-08-15 | 2020-02-20 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 服务推荐方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN109949090A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-06-28 | 深圳市小满科技有限公司 | 客户推荐方法、装置、电子设备及介质 |
| CN110147499A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-08-20 | 智者四海（北京）技术有限公司 | 打标签方法、推荐方法及记录介质 |
| CN113313597A (zh) * | 2020-02-26 | 2021-08-27 | 京东数字科技控股股份有限公司 | 产品组合的推荐方法、装置及系统、存储介质、电子装置 |
| CN113313597B (zh) * | 2020-02-26 | 2023-09-26 | 京东科技控股股份有限公司 | 产品组合的推荐方法、装置及系统、存储介质、电子装置 |
| CN112150290A (zh) * | 2020-09-08 | 2020-12-29 | 广元量知汇科技有限公司 | 用于智慧金融的产品推送方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2020034626A1 (zh) | 2020-02-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109242604A (zh) | 服务推荐方法、电子设备及计算机可读存储介质 | |
| CN107908740B (zh) | 信息输出方法和装置 | |
| CA2992563C (en) | Method and system for applying probabilistic topic models to content in a tax environment to improve user satisfaction with a question and answer customer support system | |
| Bielecki et al. | Up and down credit risk | |
| US8738543B2 (en) | Business intelligence based social network with virtual data-visualization cards | |
| US20210182300A1 (en) | Broker chat bot | |
| Yang et al. | Uncertain interest rate model for Shanghai interbank offered rate and pricing of American swaption | |
| US20200357063A1 (en) | Systems and computer-implemented processes for model-based underwriting | |
| US20190228422A1 (en) | Method and system for determining and monitoring brand performance | |
| US20200074509A1 (en) | Business data promotion method, device, terminal and computer-readable storage medium | |
| CN113254542A (zh) | 数据可视化处理方法及装置、电子设备 | |
| CN110598183A (zh) | 一种流量分配方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN110675238A (zh) | 客户标签配置方法、系统、可读存储介质及电子设备 | |
| Umezawa et al. | Pricing path-dependent options with discrete monitoring under time-changed Lévy processes | |
| CN109949090A (zh) | 客户推荐方法、装置、电子设备及介质 | |
| US10275795B1 (en) | System and method for ranking, allocation and pricing of content recommendations | |
| JP2023159414A (ja) | Ａｉを使用したソースコード売買システム | |
| US20170053347A1 (en) | Systems and methods for automatic generation of a dynamic transaction standing in a network environment | |
| Bender et al. | Enhanced policy iteration for American options via scenario selection | |
| US8086501B2 (en) | Method and system for creative collaborative marketplaces | |
| CN112989276A (zh) | 信息推送系统的评价方法和装置 | |
| US20160171608A1 (en) | Methods and systems for finding similar funds | |
| US20210342870A1 (en) | Source code trading system using ai | |
| CN115827994A (zh) | 一种数据处理方法、装置、设备、存储介质 | |
| US20140365351A1 (en) | Common order queue for multiple trading platforms |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| AD01 | Patent right deemed abandoned |
Effective date of abandoning: 20240419 |
|
| AD01 | Patent right deemed abandoned |