CN109583937A - 一种产品推荐方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种产品推荐方法和装置,本发明实施例涉及大数据领域,该方法包括:获取用户在当前时间段对目标产品的活跃程度,当前时间段以天为单位;判断用户在当前时间段对目标产品的活跃程度是否达到预设标准;根据用户在当前时间段对目标产品的活跃程度是否达到预设标准,更新用户对目标产品的活跃天数;如果用户对目标产品的活跃天数增加,则向用户推送目标类型的产品,其中,目标类型为目标产品的产品类型。因此,本发明实施例提供的技术方案能够解决现有技术中无法有针对性地向用户推荐其感兴趣的产品的问题。
Description
【技术领域】
本发明涉及大数据领域,尤其涉及一种产品推荐方法和装置。
【背景技术】
互联网金融平台一般能够提供多种金融产品,例如理财产品、投资产品、私募产品、对冲基金产品等。目前,互联网金融平台对产品的推广方法是根据产品的点击情况、产品类型、产品重要程度等指标对产品进行排序,重点向用户展示排序靠前的产品。
这种方法存在的问题是:无法有针对性地向用户推荐其感兴趣的产品。
【发明内容】
有鉴于此,本发明实施例提供了一种产品推荐方法和装置,用以解决现有技术无法有针对性地向用户推荐其感兴趣的产品的问题。
一方面,本发明实施例提供了一种产品推荐方法,所述方法包括:获取用户在当前时间段对目标产品的活跃程度,所述当前时间段以天为单位;判断所述用户在所述当前时间段对所述目标产品的活跃程度是否达到预设标准;根据所述用户在所述当前时间段对所述目标产品的活跃程度是否达到所述预设标准,更新所述用户对所述目标产品的活跃天数;如果所述用户对所述目标产品的活跃天数增加,则向所述用户推送目标类型的产品,其中,所述目标类型为所述目标产品的产品类型。
进一步地,在所述更新所述用户对所述目标产品的活跃天数之后,所述方法还包括:根据更新后的所述用户对所述目标产品的活跃天数对所述用户对所述目标产品的忠诚度等级进行更新;判断所述用户对所述目标产品的忠诚度等级是否上升;如果所述用户对所述目标产品的忠诚度等级上升,则向与所述用户相关联的其他用户推送所述目标产品。
进一步地,在所述向与所述用户相关联的其他用户推送所述目标产品之后,所述方法还包括:采集对所述目标产品的忠诚度等级满足预设条件的用户的信息;根据采集的用户的信息对所述目标产品的用户进行用户画像;根据所述用户画像识别潜在用户;向所述潜在用户推送所述目标产品。
进一步地,在所述向所述潜在用户推送所述目标产品之后,所述方法还包括:计算预设时间段内预设数量用户对所述目标产品的忠诚度的变化情况;根据所述忠诚度的变化情况确定是否对所述目标产品的内容和/或展示形式进行调整。
进一步地,在所述更新所述用户对所述目标产品的活跃天数之后,所述方法还包括:如果所述用户对所述目标产品的活跃天数减少,则向所述用户推送热度满足预设条件的其他产品。
一方面,本发明实施例提供了一种产品推荐装置,所述装置包括:获取单元,用于获取用户在当前时间段对目标产品的活跃程度,所述当前时间段以天为单位;第一判断单元,用于判断所述用户在所述当前时间段对所述目标产品的活跃程度是否达到预设标准;第一更新单元,用于根据所述用户在所述当前时间段对所述目标产品的活跃程度是否达到所述预设标准,更新所述用户对所述目标产品的活跃天数;第一推送单元,用于如果所述用户对所述目标产品的活跃天数增加,则向所述用户推送目标类型的产品,其中,所述目标类型为所述目标产品的产品类型。
进一步地,所述装置还包括:第二更新单元,用于在所述第一更新单元更新所述用户对所述目标产品的活跃天数之后,根据更新后的所述用户对所述目标产品的活跃天数对所述用户对所述目标产品的忠诚度等级进行更新;第二判断单元,用于判断所述用户对所述目标产品的忠诚度等级是否上升;第二推送单元,用于如果所述用户对所述目标产品的忠诚度等级上升,则向与所述用户相关联的其他用户推送所述目标产品。
进一步地,所述装置还包括:采集单元,用于在所述第二推送单元向与所述用户相关联的其他用户推送所述目标产品之后,采集对所述目标产品的忠诚度等级满足预设条件的用户的信息;制作单元,用于根据采集的用户的信息对所述目标产品的用户进行用户画像;识别单元,用于根据所述用户画像识别潜在用户;第三推送单元,用于向所述潜在用户推送所述目标产品。
进一步地,所述装置还包括:计算单元,用于在所述第三推送单元向所述潜在用户推送所述目标产品之后,计算预设时间段内预设数量用户对所述目标产品的忠诚度的变化情况;确定单元,用于根据所述忠诚度的变化情况确定是否对所述目标产品的内容和/或展示形式进行调整。
进一步地,所述装置还包括:第四推送单元,用于在所述第一更新单元更新所述用户对所述目标产品的活跃天数之后,如果所述用户对所述目标产品的活跃天数减少,则向所述用户推送热度满足预设条件的其他产品。
一方面,本发明实施例提供了一种存储介质,所述存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述的产品推荐方法。
一方面,本发明实施例提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器用于存储包括程序指令的信息,所述处理器用于控制程序指令的执行,所述程序指令被处理器加载并执行时实现上述的产品推荐方法的步骤。
在本方案中,计算用户对目标产品的活跃天数,如果用户对目标产品的活跃天数变多,则说明用户对目标产品感兴趣,则用户也很有可能对目标产品的同类型其他产品感兴趣,则向用户推送与目标产品的产品类型相同的其他产品,从而达到了有针对性地向用户推荐其感兴趣的产品的效果。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例提供的一种产品推荐方法的流程图;
图2是本发明实施例提供的一种产品推荐装置的示意图;
图3是本发明实施例提供的一种计算机设备的示意图。
【具体实施方式】
为了更好的理解本发明的技术方案,下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。
应当理解,本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本发明实施例提供了一种产品推荐方法,如图1所示,该方法包括如下步骤:
步骤S102,获取用户在当前时间段对目标产品的活跃程度,当前时间段以天为单位。
步骤S104,判断用户在当前时间段对目标产品的活跃程度是否达到预设标准。
步骤S106,根据用户在当前时间段对目标产品的活跃程度是否达到预设标准,更新用户对目标产品的活跃天数。
步骤S108,如果用户对目标产品的活跃天数增加,则向用户推送目标类型的产品,其中,目标类型为目标产品的产品类型。
假设用户某一天对互联网金融平台展示的某一个产品进行了点击,则对于该产品来说,该用户在这一天是活跃的。例如,用户小红在2018-5-25这一天点击了某一个理财产品A,而没有点击另一个理财产品B,则对于理财产品A,小红在2018-5-25这一天是活跃的;对于理财产品B,小红在2018-5-25这一天是不活跃的。假设用户小红在过去的30天内有12天对理财产品A进行了点击,则在过去的30天内对于理财产品A来说,小红的活跃天数是12天;假设用户小红在过去的30天内有5天对理财产品B进行了点击,则在过去的30天内对于理财产品B来说,小红的活跃天数是5天。
在本方案中,计算用户对目标产品的活跃天数,如果用户对目标产品的活跃天数变多,则说明用户对目标产品感兴趣,则用户也很有可能对目标产品的同类型其他产品感兴趣,则向用户推送与目标产品的产品类型相同的其他产品,从而达到了有针对性地向用户推荐其感兴趣的产品的效果。
本方案提出一次性计算出所有忠诚度相关用户活跃天数值,然后每天只更新增量数据计算。
本方案通过计算去重获得每日活跃的用户列表,在这个列表中初始化两列,活跃值30个0(0代表不活跃,1代表活跃)及忠诚度标签内容,如忠诚、活跃、一般、游离、沉默等;然后根据今日用户活跃情况更新活跃值,更新策略为去掉第一个值,根据活跃情况加入第30位值,然后根据指标定义更新标签值,比如100000000000000000000000010101总共算出活跃天数为4天,然后根据指标定义如“忠诚”用户30天之内点击天数大于等于10;“活跃”用户30天之内点击天数小于10大于等于5;“普通”用户30天之内点击天数小于5大于等于3;“游离”用户30天之内点击天数小于3大于等于1;“沉默”用户30天之内点击天数为0;然后给用户打上普通标签。
可选地,在更新用户对目标产品的活跃天数之后,如果用户对目标产品的活跃天数减少,则向用户推送热度满足预设条件的其他产品。例如,向用户推荐近期的高热度产品。
忠诚度等级可以划分为:高忠诚度、中等忠诚度、低忠诚度等,也可以划分为:非常忠诚、忠诚、普通、沉默等。
例如,将用户的忠诚度等级分为忠诚、活跃、普通、游离、沉默,作为一种可选的实施方式,用户在最近30天对某一产品的忠诚度等级与最近30天的活跃天数之间的关系如表1所示。
表1
忠诚度等级 | 最近30天的活跃天数 |
忠诚 | [10,30] |
活跃 | [5,10) |
普通 | [3,5) |
游离 | [1,3) |
沉默 | 0 |
可选地,在更新用户对目标产品的活跃天数之后,方法还包括:根据更新后的用户对目标产品的活跃天数对用户对目标产品的忠诚度等级进行更新;判断用户对目标产品的忠诚度等级是否上升;如果用户对目标产品的忠诚度等级上升,则向与用户相关联的其他用户推送目标产品。
用户在预设时间段内对某一个产品的忠诚度等级与预设时间段内对于该产品来说用户的活跃天数存在预设关系。如果用户对某个产品的忠诚度一直保持在一个较高的忠诚度等级,则向用户推送与该产品的产品类型相同或相近的其他产品,并向用户的好友推荐该产品或其同类型产品。
例如,对于用户小明来说,他对某高收益理财产品的忠诚度一直比较高,说明小明对高收益理财感兴趣,则向小明推荐或推送其他高收益理财产品,并向小明的好友推荐或推送高收益理财产品。
再例如,对于用户小亮来说,他对某低利率贷款产品的忠诚度一直比较高,说明小亮对低利率贷款感兴趣,则向小亮推荐或推送其他低利率贷款产品,并向小亮的好友推荐或推送低利率贷款产品。
可选地,在向与用户相关联的其他用户推送目标产品之后,方法还包括:采集对目标产品的忠诚度等级满足预设条件的用户的信息;根据采集的用户的信息对目标产品的用户进行用户画像;根据用户画像识别潜在用户;向潜在用户推送目标产品。
作为一种可选的实施方式,对于一个特定产品,收集对其忠诚度高的用户的用户信息,根据用户信息对该产品的用户进行用户画像,用户画像可以简单理解成是海量数据的标签,根据用户的目标、行为和观点的差异,将他们区分为不同的类型,然后每种类型中抽取出典型特征,赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述,形成了一个人物原型。根据特定产品的用户画像识别潜在的忠诚用户,向这些潜在的忠诚用户推荐该特定产品。
例如,对于某一个理财产品A,收集对其忠诚度高的用户的用户信息,根据用户信息对该理财产品A的用户进行用户画像,得到城市已婚高收入互联网从业男性,这样,在对理财产品A进行推荐或推广时,可选择城市已婚高收入互联网从业男性作为其推广人群。再例如,对于某一个理财产品B,收集对其忠诚度高的用户的用户信息,根据用户信息对该理财产品B的用户进行用户画像,得到城市未婚公务员女性,这样,在对理财产品B进行推荐或推广时,可选择城市未婚公务员女性作为其推广人群。
可选地,在向潜在用户推送目标产品之后,方法还包括:计算预设时间段内预设数量用户对目标产品的忠诚度的变化情况;根据忠诚度的变化情况确定是否对目标产品的内容和/或展示形式进行调整。
作为一种可选的实施方式,计算某一特定产品在一段时间之内的大量用户忠诚度的变化情况,根据变化情况确定是否对该产品进行调整,具体地,调整该产品可以是指调整该产品的内容、展示形式等。
例如,有一个理财产品在最近几周内的用户忠诚度一直下降,下降的原因可能是多个方面的。例如可能是因为该理财产品已经过时了,不再受到用户喜欢了;也可能是因为该理财产品的展示图标重点不够突出,导致用户难易发现该理财产品,等等。再例如,有一个贷款产品A在最近一段时间的用户忠诚度一直在提高,提高的原因可能是多个方面的,例如可能是因为该贷款产品A的展示图标新颖别致,容易引起用户注意;也可能是因为用户最近一段时间对贷款的需求增加了。还可以分析是否大多数贷款产品在最近一段时间的用户忠诚度都提高了。如果大多数贷款产品在最近一段时间的用户忠诚度提高了,则说明最近一段时间用户对贷款的需求比较旺盛,则增加贷款类产品的推广强度。如果大多数贷款产品在最近一段时间的用户忠诚度降低了,而贷款产品A在最近一段时间的用户忠诚度一直在提高,这说明贷款产品A的用户忠诚度的提高并不是因为最近一段时间用户对贷款的需求比较旺盛,而是因为其自身的一些优势,例如,贷款产品A的利率较低,等等。通过分析产品的用户忠诚度上升或下降的原因,及时发现并解决问题,有助于挖掘出用户的需求趋势,根据需求趋势调整产品或其推广策略,有助于提升产品的推广效果。
本发明实施例提供了一种产品推荐装置,该装置用于执行上述产品推荐方法,如图2所示,该装置包括:获取单元10、第一判断单元20、第一更新单元30、第一推送单元40。
获取单元10,用于获取用户在当前时间段对目标产品的活跃程度,当前时间段以天为单位。
第一判断单元20,用于判断用户在当前时间段对目标产品的活跃程度是否达到预设标准。
第一更新单元30,用于根据用户在当前时间段对目标产品的活跃程度是否达到预设标准,更新用户对目标产品的活跃天数。
第一推送单元40,用于如果用户对目标产品的活跃天数增加,则向用户推送目标类型的产品,其中,目标类型为目标产品的产品类型。
假设用户某一天对互联网金融平台展示的某一个产品进行了点击,则对于该产品来说,该用户在这一天是活跃的。例如,用户小红在2018-5-25这一天点击了某一个理财产品A,而没有点击另一个理财产品B,则对于理财产品A,小红在2018-5-25这一天是活跃的;对于理财产品B,小红在2018-5-25这一天是不活跃的。假设用户小红在过去的30天内有12天对理财产品A进行了点击,则在过去的30天内对于理财产品A来说,小红的活跃天数是12天;假设用户小红在过去的30天内有5天对理财产品B进行了点击,则在过去的30天内对于理财产品B来说,小红的活跃天数是5天。
在本方案中,计算用户对目标产品的活跃天数,如果用户对目标产品的活跃天数变多,则说明用户对目标产品感兴趣,则用户也很有可能对目标产品的同类型其他产品感兴趣,则向用户推送与目标产品的产品类型相同的其他产品,从而达到了有针对性地向用户推荐其感兴趣的产品的效果。
本方案提出一次性计算出所有忠诚度相关用户活跃天数值,然后每天只更新增量数据计算。
本方案通过计算去重获得每日活跃的用户列表,在这个列表中初始化两列,活跃值30个0(0代表不活跃,1代表活跃)及忠诚度标签内容,如忠诚、活跃、一般、游离、沉默等;然后根据今日用户活跃情况更新活跃值,更新策略为去掉第一个值,根据活跃情况加入第30位值,然后根据指标定义更新标签值,比如100000000000000000000000010101总共算出活跃天数为4天,然后根据指标定义如“忠诚”用户30天之内点击天数大于等于10;“活跃”用户30天之内点击天数小于10大于等于5;“普通”用户30天之内点击天数小于5大于等于3;“游离”用户30天之内点击天数小于3大于等于1;“沉默”用户30天之内点击天数为0;然后给用户打上普通标签。
可选地,装置还包括:第二更新单元、第二判断单元、第二推送单元。第二更新单元,用于在第一更新单元30更新用户对目标产品的活跃天数之后,根据更新后的用户对目标产品的活跃天数对用户对目标产品的忠诚度等级进行更新。第二判断单元,用于判断用户对目标产品的忠诚度等级是否上升。第二推送单元,用于如果用户对目标产品的忠诚度等级上升,则向与用户相关联的其他用户推送目标产品。
忠诚度等级可以划分为:高忠诚度、中等忠诚度、低忠诚度等,也可以划分为:非常忠诚、忠诚、普通、沉默等。
例如,将用户的忠诚度等级分为忠诚、活跃、普通、游离、沉默,作为一种可选的实施方式,用户在最近30天对某一产品的忠诚度等级与最近30天的活跃天数之间的关系如表1所示。
用户在预设时间段内对某一个产品的忠诚度等级与预设时间段内对于该产品来说用户的活跃天数存在预设关系。如果用户对某个产品的忠诚度一直保持在一个较高的忠诚度等级,则向用户推送与该产品的产品类型相同或相近的其他产品,并向用户的好友推荐该产品或其同类型产品。
例如,对于用户小明来说,他对某高收益理财产品的忠诚度一直比较高,说明小明对高收益理财感兴趣,则向小明推荐或推送其他高收益理财产品,并向小明的好友推荐或推送高收益理财产品。
再例如,对于用户小亮来说,他对某低利率贷款产品的忠诚度一直比较高,说明小亮对低利率贷款感兴趣,则向小亮推荐或推送其他低利率贷款产品,并向小亮的好友推荐或推送低利率贷款产品。
可选地,装置还包括:采集单元、制作单元、识别单元、第三推送单元。采集单元,用于在第二推送单元向与用户相关联的其他用户推送目标产品之后,采集对目标产品的忠诚度等级满足预设条件的用户的信息。制作单元,用于根据采集的用户的信息对目标产品的用户进行用户画像。识别单元,用于根据用户画像识别潜在用户。第三推送单元,用于向潜在用户推送目标产品。
对于一个特定产品,收集对其忠诚度高的用户的用户信息,根据用户信息对该产品的用户进行用户画像,用户画像可以简单理解成是海量数据的标签,根据用户的目标、行为和观点的差异,将他们区分为不同的类型,然后每种类型中抽取出典型特征,赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述,形成了一个人物原型。根据特定产品的用户画像识别潜在的忠诚用户,向这些潜在的忠诚用户推荐该特定产品。
例如,对于某一个理财产品A,收集对其忠诚度高的用户的用户信息,根据用户信息对该理财产品A的用户进行用户画像,得到城市已婚高收入互联网从业男性,这样,在对理财产品A进行推荐或推广时,可选择城市已婚高收入互联网从业男性作为其推广人群。再例如,对于某一个理财产品B,收集对其忠诚度高的用户的用户信息,根据用户信息对该理财产品B的用户进行用户画像,得到城市未婚公务员女性,这样,在对理财产品B进行推荐或推广时,可选择城市未婚公务员女性作为其推广人群。
可选地,装置还包括:计算单元、确定单元。计算单元,用于在第三推送单元向潜在用户推送目标产品之后,计算预设时间段内预设数量用户对目标产品的忠诚度的变化情况。确定单元,用于根据忠诚度的变化情况确定是否对目标产品的内容和/或展示形式进行调整。
计算某一特定产品在一段时间之内的大量用户忠诚度的变化情况,根据变化情况确定是否对该产品进行调整,具体地,调整该产品可以是指调整该产品的内容、展示形式等。
例如,有一个理财产品在最近几周内的用户忠诚度一直下降,下降的原因可能是多个方面的。例如可能是因为该理财产品已经过时了,不再受到用户喜欢了;也可能是因为该理财产品的展示图标重点不够突出,导致用户难易发现该理财产品,等等。再例如,有一个贷款产品A在最近一段时间的用户忠诚度一直在提高,提高的原因可能是多个方面的,例如可能是因为该贷款产品A的展示图标新颖别致,容易引起用户注意;也可能是因为用户最近一段时间对贷款的需求增加了。还可以分析是否大多数贷款产品在最近一段时间的用户忠诚度都提高了。如果大多数贷款产品在最近一段时间的用户忠诚度提高了,则说明最近一段时间用户对贷款的需求比较旺盛,则增加贷款类产品的推广强度。如果大多数贷款产品在最近一段时间的用户忠诚度降低了,而贷款产品A在最近一段时间的用户忠诚度一直在提高,这说明贷款产品A的用户忠诚度的提高并不是因为最近一段时间用户对贷款的需求比较旺盛,而是因为其自身的一些优势,例如,贷款产品A的利率较低,等等。通过分析产品的用户忠诚度上升或下降的原因,及时发现并解决问题,有助于挖掘出用户的需求趋势,根据需求趋势调整产品或其推广策略,有助于提升产品的推广效果。
可选地,装置还包括:第四推送单元。第四推送单元,用于在第一更新单元30更新用户对目标产品的活跃天数之后,如果用户对目标产品的活跃天数减少,则向用户推送热度满足预设条件的其他产品。例如,向用户推荐近期的高热度产品。
一方面,本发明实施例提供了一种存储介质,存储介质包括存储的程序,其中,在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述的产品推荐方法。
一方面,本发明实施例提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,存储器用于存储包括程序指令的信息,处理器用于控制程序指令的执行,程序指令被处理器加载并执行时实现上述的产品推荐方法的步骤。
图3是本发明实施例提供的一种计算机设备的示意图。如图3所示,该实施例的计算机设备50包括:处理器51、存储器52以及存储在存储器52中并可在处理器51上运行的计算机程序53,该计算机程序53被处理器51执行时实现实施例中的产品推荐方法,为避免重复,此处不一一赘述。或者,该计算机程序被处理器51执行时实现实施例中产品推荐装置中各模型/单元的功能,为避免重复,此处不一一赘述。
计算机设备50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。计算机设备可包括,但不仅限于,处理器51、存储器52。本领域技术人员可以理解,图3仅仅是计算机设备50的示例,并不构成对计算机设备50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,例如计算机设备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51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)、现场可编程门阵列(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。
存储器52可以是计算机设备50的内部存储单元,例如计算机设备50的硬盘或内存。存储器52也可以是计算机设备50的外部存储设备,例如计算机设备50上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,存储器52还可以既包括计算机设备50的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器52用于存储计算机程序以及计算机设备所需的其他程序和数据。存储器52还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
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,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元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装置(可以是个人计算机,服务器,或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明保护的范围之内。
Claims (10)
1.一种产品推荐方法,其特征在于,所述方法包括:
获取用户在当前时间段对目标产品的活跃程度,所述当前时间段以天为单位;
判断所述用户在所述当前时间段对所述目标产品的活跃程度是否达到预设标准;
根据所述用户在所述当前时间段对所述目标产品的活跃程度是否达到所述预设标准,更新所述用户对所述目标产品的活跃天数;
如果所述用户对所述目标产品的活跃天数增加,则向所述用户推送目标类型的产品,其中,所述目标类型为所述目标产品的产品类型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述更新所述用户对所述目标产品的活跃天数之后,所述方法还包括:
根据更新后的所述用户对所述目标产品的活跃天数对所述用户对所述目标产品的忠诚度等级进行更新;
判断所述用户对所述目标产品的忠诚度等级是否上升;
如果所述用户对所述目标产品的忠诚度等级上升,则向与所述用户相关联的其他用户推送所述目标产品。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述向与所述用户相关联的其他用户推送所述目标产品之后,所述方法还包括:
采集对所述目标产品的忠诚度等级满足预设条件的用户的信息;
根据采集的用户的信息对所述目标产品的用户进行用户画像;
根据所述用户画像识别潜在用户;
向所述潜在用户推送所述目标产品。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在所述向所述潜在用户推送所述目标产品之后,所述方法还包括:
计算预设时间段内预设数量用户对所述目标产品的忠诚度的变化情况;
根据所述忠诚度的变化情况确定是否对所述目标产品的内容和/或展示形式进行调整。
5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法,其特征在于,在所述更新所述用户对所述目标产品的活跃天数之后,所述方法还包括:
如果所述用户对所述目标产品的活跃天数减少,则向所述用户推送热度满足预设条件的其他产品。
6.一种产品推荐装置,其特征在于,所述装置包括:
获取单元,用于获取用户在当前时间段对目标产品的活跃程度,所述当前时间段以天为单位;
第一判断单元,用于判断所述用户在所述当前时间段对所述目标产品的活跃程度是否达到预设标准;
第一更新单元,用于根据所述用户在所述当前时间段对所述目标产品的活跃程度是否达到所述预设标准,更新所述用户对所述目标产品的活跃天数;
第一推送单元,用于如果所述用户对所述目标产品的活跃天数增加,则向所述用户推送目标类型的产品,其中,所述目标类型为所述目标产品的产品类型。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
第二更新单元,用于在所述第一更新单元更新所述用户对所述目标产品的活跃天数之后,根据更新后的所述用户对所述目标产品的活跃天数对所述用户对所述目标产品的忠诚度等级进行更新;
第二判断单元,用于判断所述用户对所述目标产品的忠诚度等级是否上升;
第二推送单元,用于如果所述用户对所述目标产品的忠诚度等级上升,则向与所述用户相关联的其他用户推送所述目标产品。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
采集单元,用于在所述第二推送单元向与所述用户相关联的其他用户推送所述目标产品之后,采集对所述目标产品的忠诚度等级满足预设条件的用户的信息;
制作单元,用于根据采集的用户的信息对所述目标产品的用户进行用户画像;
识别单元,用于根据所述用户画像识别潜在用户;
第三推送单元,用于向所述潜在用户推送所述目标产品。
9.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至5中任意一项所述的产品推荐方法。
10.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器用于存储包括程序指令的信息,所述处理器用于控制程序指令的执行,其特征在于:所述程序指令被处理器加载并执行时实现权利要求1至5任意一项所述的产品推荐方法的步骤。
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