CN109636497A - 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：采集用户访问互联网金融平台产生的历史数据，其中，互联网金融平台展示了多个产品，每个产品关联了至少一个标签，产品的每一个标签与产品的一种属性之间存在对应关系；根据历史数据确定用户对不同标签感兴趣的程度；筛选出用户感兴趣的程度满足预设条件的标签；将筛选出的标签作为目标标签，向用户推送与目标标签相关联的产品。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

一种产品推荐方法和装置
【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：采集用户访问互联网金融平台产生的历史数据，其中，所述互联网金融平台展示了多个产品，每个产品关联了至少一个标签，产品的每一个标签与产品的一种属性之间存在对应关系；根据所述历史数据确定所述用户对不同标签感兴趣的程度；筛选出所述用户感兴趣的程度满足预设条件的标签；将筛选出的标签作为目标标签，向所述用户推送与所述目标标签相关联的产品。
进一步地，在所述向所述用户推送与所述目标标签相关联的产品之后，所述方法还包括：采集在预设时间段访问所述互联网金融平台产生的所有访问数据；根据所述所有访问数据筛选出热度最高的标签；向所述用户推送与所述热度最高的标签相关联的产品。
进一步地，每个产品关联至少两个标签，所述筛选出所述用户感兴趣的程度满足预设条件的标签，将筛选出的标签作为目标标签，向所述用户推送与所述目标标签相关联的产品，包括：筛选出所述用户感兴趣的程度满足预设条件的多个标签；将所述多个标签按照属性进行分类；确定每个类别中所述用户最感兴趣的标签；将所述用户最感兴趣的标签进行组合，得到目标标签组合；向所述用户推送与所述目标标签组合相关联的产品。
进一步地，在所述向所述用户推送与所述目标标签相关联的产品之后，所述方法还包括：继续采集所述用户访问所述互联网金融平台产生的数据；根据新采集到的数据对所述历史数据进行更新；根据更新后的历史数据更新所述目标标签；向所述用户推送与更新后的目标标签相关联的产品。
进一步地，所述根据新采集到的数据对所述历史数据进行更新，包括：为所述新采集到的数据设置权重；根据所述新采集到的数据及所述权重对所述历史数据进行更新。
进一步地，所述目标标签的数量大于等于2，所述向所述用户推送与所述目标标签相关联的产品，包括：对于不同目标标签相关联的产品采用不同图标进行展示。
进一步地，在所述向所述用户推送与所述目标标签相关联的产品之后，所述方法还包括：接收所述用户的产品推荐定制请求；提取所述产品推荐定制请求中的关键词；将提取出的关键词作为所述目标标签；向所述用户推送与所述目标标签相关联的产品。
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：第一采集单元，用于采集用户访问互联网金融平台产生的历史数据，其中，所述互联网金融平台展示了多个产品，每个产品关联了至少一个标签，产品的每一个标签与产品的一种属性之间存在对应关系；第一确定单元，用于根据所述历史数据确定所述用户对不同标签感兴趣的程度；第一筛选单元，用于筛选出所述用户感兴趣的程度满足预设条件的标签；第一推送单元，用于将筛选出的标签作为目标标签，向所述用户推送与所述目标标签相关联的产品。
进一步地，所述装置还包括：第二采集单元，用于在所述第一推送单元向所述用户推送与所述目标标签相关联的产品之后，采集在预设时间段访问所述互联网金融平台产生的所有访问数据；第二筛选单元，用于根据所述所有访问数据筛选出热度最高的标签；第二推送单元，用于向所述用户推送与所述热度最高的标签相关联的产品。
进一步地，每个产品关联至少两个标签，所述第一筛选单元包括：筛选子单元，用于筛选出所述用户感兴趣的程度满足预设条件的多个标签；分类子单元，用于将所述多个标签按照属性进行分类；确定子单元，用于确定每个类别中所述用户最感兴趣的标签；组合子单元，用于将所述用户最感兴趣的标签进行组合，得到目标标签组合，第一推送单元用于向所述用户推送与所述目标标签组合相关联的产品。
进一步地，所述装置还包括：第三采集单元，用于在所述第一推送单元向所述用户推送与所述目标标签相关联的产品之后，继续采集所述用户访问所述互联网金融平台产生的数据；第一更新单元，用于根据新采集到的数据对所述历史数据进行更新；第二更新单元，用于根据更新后的历史数据更新所述目标标签；第三推送单元，用于向所述用户推送与更新后的目标标签相关联的产品。
进一步地，所述第一更新单元包括：设置子单元，用于为所述新采集到的数据设置权重；更新子单元，用于根据所述新采集到的数据及所述权重对所述历史数据进行更新。
进一步地，所述目标标签的数量大于等于2，所述第一推送单元包括：展示子单元，用于对于不同目标标签相关联的产品采用不同图标进行展示。
进一步地，所述装置还包括：接收单元，用于在所述第一推送单元向所述用户推送与所述目标标签相关联的产品之后，接收所述用户的产品推荐定制请求；提取单元，用于提取所述产品推荐定制请求中的关键词；第二确定单元，用于将提取出的关键词作为所述目标标签；第四推送单元，用于向所述用户推送与所述目标标签相关联的产品。
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，互联网金融平台展示了多个产品，每个产品关联了至少一个标签，产品的不同标签表明产品的不同属性，采集用户访问互联网金融平台产生的历史数据，根据历史数据确定用户对不同标签感兴趣的程度，如果发现用户对某一个标签特别感兴趣，则多向用户推送与该标签相关联的产品；如果发现用户对某一个标签完全不感兴趣，则少向用户推送与该标签相关联的产品，或者尽量不向用户推送与该标签相关联的产品。通过根据用户访问互联网金融平台产生的历史数据分析用户感兴趣的标签，向用户推送其感兴趣的标签相关联的产品，从而有针对性地向用户推荐其感兴趣的产品。
【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，采集用户访问互联网金融平台产生的历史数据，其中，互联网金融平台展示了多个产品，每个产品关联了至少一个标签，产品的每一个标签与产品的一种属性之间存在对应关系。
步骤S104，根据历史数据确定用户对不同标签感兴趣的程度。
步骤S106，筛选出用户感兴趣的程度满足预设条件的标签。
步骤S108，将筛选出的标签作为目标标签，向用户推送与目标标签相关联的产品。
例如，对于用户小明来说，通过收集他有兴趣的产品的信息，发现他感兴趣的产品都具有标签“理财”，说明小明对理财产品感兴趣，则向小明推荐或推送其他具有“理财”标签的产品。再例如，对于用户小亮来说，通过收集他有兴趣的产品的信息，发现他感兴趣的产品都具有标签“贷款”，说明小亮对贷款感兴趣，则向小亮推荐或推送其他具有“贷款”标签的产品。
在本方案中，互联网金融平台展示了多个产品，每个产品关联了至少一个标签，产品的不同标签表明产品的不同属性，采集用户访问互联网金融平台产生的历史数据，根据历史数据确定用户对不同标签感兴趣的程度，如果发现用户对某一个标签特别感兴趣，则多向用户推送与该标签相关联的产品；如果发现用户对某一个标签完全不感兴趣，则少向用户推送与该标签相关联的产品，或者尽量不向用户推送与该标签相关联的产品。通过根据用户访问互联网金融平台产生的历史数据分析用户感兴趣的标签，向用户推送其感兴趣的标签相关联的产品，从而有针对性地向用户推荐其感兴趣的产品。
在向用户推荐产品时，不同标签相关联的产品采用不同图标进行展示，例如，与用户感兴趣程度很高的标签相关联的产品采用大图标、粗字体进行展示，并且可以将与用户感兴趣程度很高的标签相关联的产品显示在页面醒目的位置。
每天采集用户访问互联网金融平台产生的历史数据，并根据新采集到的数据对总的历史数据进行更新，还可以更新用户感兴趣的标签。例如，已经采集到用户甲在2018-1-1至2018-6-23这些天访问互联网金融平台产生的历史数据，将这些历史数据进行汇总，得到总表，总表包含了采集到的全部历史数据的累计结果，在2018-6-24这一天，采集到用户甲这一天访问互联网金融平台产生的历史数据，根据用户甲这一天访问互联网金融平台产生的历史数据对总表进行更新，并更新用户感兴趣的标签。可以通过对2018-6-24这一天的历史数据设置不同的权重以对总表的数据和标签进行更新。由于这种更新标签的方式不会因某一天采集的历史数据突变，因此能够达到平滑过渡的效果。
通过以上方法，可以汇总每日用户对标签的喜好列表；最后将每日汇总的用户对标签的喜好汇总到用户标签权重总表中，可定义日用户标签值影响因子(即对每日历史数据设置权重)，达到平滑过渡的效果。
目前市场上大部分对用户打兴趣标签的处理方式都是定义某个事件根据用户对某个产品兴趣满足这一事件，就给用户打上相应的兴趣标签，这样导致定义的事件非常多，而且不方便根据业务需要扩展标签数量。本方案提出给用户打兴趣标签的处理机制可以不需要根据事件定义去给用户打标签，而是通过用户对产品的行为进而将产品内容相关标签打在用户上，无标签数量限制。
作为一种可选的实施方式，计算用户在一段时间内对不同产品感兴趣程度的变化情况，如果发现一段时间内用户对某一类产品的感兴趣程度提高，则增加向该用户推广该类产品的推广强度；如果发现一段时间内用户对某一类产品的感兴趣程度降低，则降低向该用户推广该类产品的推广强度。例如，用户小红最近两周对具有“理财”标签的产品的感兴趣程度降低，而对具有“贷款”标签的产品的感兴趣程度提高，说明小红最近对理财产品的兴趣减弱，而对贷款产品需求增加，在这种情况下，降低向小红推广理财类产品的推广强度；增加向小红推广贷款类产品的推广强度。
通过及时发现用户对不同产品感兴趣程度的变化情况，并根据变化情况确定对用户的推广策略，优化了产品推广的效果。
作为一种可选的实施方式，用户可以根据自身需求定制标签，例如，用户最近有理财的需求，则可以定制“理财”这个标签，这样，当平台新增加理财产品后，能够及时对用户进行推送。
作为一种可选的实施方式，每个产品关联至少两个标签，产品的每一个标签与产品的一种属性之间存在对应关系。例如，某产品具有两个标签，分别为“理财”、“高收益”，标签“理财”表明这个产品的类型是理财类产品；标签“高收益”表明这个产品的收益率高。通过根据用户访问互联网金融平台产生的历史数据分析用户感兴趣的标签，得到多个标签，将这些标签按照属性进行分类，计算每个类别中用户最感兴趣的标签，将这些用户最感兴趣的标签进行组合，得到目标标签组合，根据目标标签组合向用户推送其感兴趣的产品。
例如，根据历史数据计算得到用户感兴趣的标签有“理财”、“对冲基金”、“海外市场”、“年化收益率大于6％”、“1万元起购”、“3万元起购”、“年化收益率大于5％”。将这些标签按照属性进行分类，得到3类，第一类包括3个标签，分别为“理财”、“对冲基金”、“海外市场”；第二类包括2个标签，分别为“年化收益率大于6％”、“年化收益率大于5％”；第三类包括2个标签，分别为“1万元起购”、“3万元起购”。假设第一类标签中用户最感兴趣的标签是“理财”，第二类标签中用户最感兴趣的标签是“年化收益率大于6％”，第三类标签中用户最感兴趣的标签是“3万元起购”，则目标标签组合是“理财”、“年化收益率大于6％”、“3万元起购”，向用户推送同时具有这3个标签的产品。
作为一种可选的实施方式，汇总大量用户在一段时间对标签感兴趣程度的变化，分析变化趋势，得到大量用户当前最感兴趣的标签，将该标签相关联的产品进行重点推广。例如，通过汇总最近两个月的数据，发现大量用户当前最感兴趣的标签是“对冲基金”，则将该标签相关联的产品进行重点推广。假设用户甲从来没有点击过“对冲基金”产品，则将该类产品的图标放大、字体放大或采用其他能够引起用户甲注意的方式，向用户甲重点展示该类产品。
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：第一采集单元10、第一确定单元20、第一筛选单元30、第一推送单元40。
第一采集单元10，用于采集用户访问互联网金融平台产生的历史数据，其中，互联网金融平台展示了多个产品，每个产品关联了至少一个标签，产品的每一个标签与产品的一种属性之间存在对应关系。
第一确定单元20，用于根据历史数据确定用户对不同标签感兴趣的程度。
第一筛选单元30，用于筛选出用户感兴趣的程度满足预设条件的标签。
第一推送单元40，用于将筛选出的标签作为目标标签，向用户推送与目标标签相关联的产品。
例如，对于用户小明来说，通过收集他有兴趣的产品的信息，发现他感兴趣的产品都具有标签“理财”，说明小明对理财产品感兴趣，则向小明推荐或推送其他具有“理财”标签的产品。再例如，对于用户小亮来说，通过收集他有兴趣的产品的信息，发现他感兴趣的产品都具有标签“贷款”，说明小亮对贷款感兴趣，则向小亮推荐或推送其他具有“贷款”标签的产品。
在本方案中，互联网金融平台展示了多个产品，每个产品关联了至少一个标签，产品的不同标签表明产品的不同属性，采集用户访问互联网金融平台产生的历史数据，根据历史数据确定用户对不同标签感兴趣的程度，如果发现用户对某一个标签特别感兴趣，则多向用户推送与该标签相关联的产品；如果发现用户对某一个标签完全不感兴趣，则少向用户推送与该标签相关联的产品，或者尽量不向用户推送与该标签相关联的产品。通过根据用户访问互联网金融平台产生的历史数据分析用户感兴趣的标签，向用户推送其感兴趣的标签相关联的产品，从而有针对性地向用户推荐其感兴趣的产品。
可选地，装置还包括：第二采集单元、第二筛选单元、第二推送单元。第二采集单元，用于在第一推送单元40向用户推送与目标标签相关联的产品之后，采集在预设时间段访问互联网金融平台产生的所有访问数据。第二筛选单元，用于根据所有访问数据筛选出热度最高的标签。第二推送单元，用于向用户推送与热度最高的标签相关联的产品。
作为一种可选的实施方式，汇总大量用户在一段时间对标签感兴趣程度的变化，分析变化趋势，得到大量用户当前最感兴趣的标签，将该标签相关联的产品进行重点推广。例如，通过汇总最近两个月的数据，发现大量用户当前最感兴趣的标签是“对冲基金”，则将该标签相关联的产品进行重点推广。假设用户甲从来没有点击过“对冲基金”产品，则将该类产品的图标放大、字体放大或采用其他能够引起用户甲注意的方式，向用户甲重点展示该类产品。
可选地，每个产品关联至少两个标签。第一筛选单元包括：筛选子单元、分类子单元、确定子单元、组合子单元。筛选子单元，用于筛选出用户感兴趣的程度满足预设条件的多个标签。分类子单元，用于将多个标签按照属性进行分类。确定子单元，用于确定每个类别中用户最感兴趣的标签。组合子单元，用于将用户最感兴趣的标签进行组合，得到目标标签组合。第一推送单元用于向用户推送与目标标签组合相关联的产品。
作为一种可选的实施方式，每个产品关联至少两个标签，产品的每一个标签与产品的一种属性之间存在对应关系。例如，某产品具有两个标签，分别为“理财”、“高收益”，标签“理财”表明这个产品的类型是理财类产品；标签“高收益”表明这个产品的收益率高。通过根据用户访问互联网金融平台产生的历史数据分析用户感兴趣的标签，得到多个标签，将这些标签按照属性进行分类，计算每个类别中用户最感兴趣的标签，将这些用户最感兴趣的标签进行组合，得到目标标签组合，根据目标标签组合向用户推送其感兴趣的产品。
例如，根据历史数据计算得到用户感兴趣的标签有“理财”、“对冲基金”、“海外市场”、“年化收益率大于6％”、“1万元起购”、“3万元起购”、“年化收益率大于5％”。将这些标签按照属性进行分类，得到3类，第一类包括3个标签，分别为“理财”、“对冲基金”、“海外市场”；第二类包括2个标签，分别为“年化收益率大于6％”、“年化收益率大于5％”；第三类包括2个标签，分别为“1万元起购”、“3万元起购”。假设第一类标签中用户最感兴趣的标签是“理财”，第二类标签中用户最感兴趣的标签是“年化收益率大于6％”，第三类标签中用户最感兴趣的标签是“3万元起购”，则目标标签组合是“理财”、“年化收益率大于6％”、“3万元起购”，向用户推送同时具有这3个标签的产品。
可选地，装置还包括：第三采集单元、第一更新单元、第二更新单元、第三推送单元。第三采集单元，用于在第一推送单元40向用户推送与目标标签相关联的产品之后，继续采集用户访问互联网金融平台产生的数据。第一更新单元，用于根据新采集到的数据对历史数据进行更新。第二更新单元，用于根据更新后的历史数据更新目标标签。第三推送单元，用于向用户推送与更新后的目标标签相关联的产品。
可选地，第一更新单元包括：设置子单元、更新子单元。设置子单元，用于为新采集到的数据设置权重。更新子单元，用于根据新采集到的数据及权重对历史数据进行更新。
每天采集用户访问互联网金融平台产生的历史数据，并根据新采集到的数据对总的历史数据进行更新，还可以更新用户感兴趣的标签。例如，已经采集到用户甲在2018-1-1至2018-6-23这些天访问互联网金融平台产生的历史数据，将这些历史数据进行汇总，得到总表，总表包含了采集到的全部历史数据的累计结果，在2018-6-24这一天，采集到用户甲这一天访问互联网金融平台产生的历史数据，根据用户甲这一天访问互联网金融平台产生的历史数据对总表进行更新，并更新用户感兴趣的标签。可以通过对2018-6-24这一天的历史数据设置不同的权重以对总表的数据和标签进行更新。由于这种更新标签的方式不会因某一天采集的历史数据突变，因此能够达到平滑过渡的效果。
通过以上方法，可以汇总每日用户对标签的喜好列表；最后将每日汇总的用户对标签的喜好汇总到用户标签权重总表中，可定义日用户标签值影响因子(即对每日历史数据设置权重)，达到平滑过渡的效果。
目前市场上大部分对用户打兴趣标签的处理方式都是定义某个事件根据用户对某个产品兴趣满足这一事件，就给用户打上相应的兴趣标签，这样导致定义的事件非常多，而且不方便根据业务需要扩展标签数量。本方案提出给用户打兴趣标签的处理机制可以不需要根据事件定义去给用户打标签，而是通过用户对产品的行为进而将产品内容相关标签打在用户上，无标签数量限制。
作为一种可选的实施方式，计算用户在一段时间内对不同产品感兴趣程度的变化情况，如果发现一段时间内用户对某一类产品的感兴趣程度提高，则增加向该用户推广该类产品的推广强度；如果发现一段时间内用户对某一类产品的感兴趣程度降低，则降低向该用户推广该类产品的推广强度。例如，用户小红最近两周对具有“理财”标签的产品的感兴趣程度降低，而对具有“贷款”标签的产品的感兴趣程度提高，说明小红最近对理财产品的兴趣减弱，而对贷款产品需求增加，在这种情况下，降低向小红推广理财类产品的推广强度；增加向小红推广贷款类产品的推广强度。
通过及时发现用户对不同产品感兴趣程度的变化情况，并根据变化情况确定对用户的推广策略，优化了产品推广的效果。
可选地，目标标签的数量大于等于2，第一推送单元包括：展示子单元。展示子单元，用于对于不同目标标签相关联的产品采用不同图标进行展示。
在向用户推荐产品时，不同标签相关联的产品采用不同图标进行展示，例如，与用户感兴趣程度很高的标签相关联的产品采用大图标、粗字体进行展示，并且可以将与用户感兴趣程度很高的标签相关联的产品显示在页面醒目的位置。
可选地，装置还包括：接收单元、提取单元、第二确定单元、第四推送单元。接收单元，用于在第一推送单元40向用户推送与目标标签相关联的产品之后，接收用户的产品推荐定制请求。提取单元，用于提取产品推荐定制请求中的关键词。第二确定单元，用于将提取出的关键词作为目标标签。第四推送单元，用于向用户推送与目标标签相关联的产品。
作为一种可选的实施方式，用户可以根据自身需求定制标签，例如，用户最近有理财的需求，则可以定制“理财”这个标签，这样，当平台新增加理财产品后，能够及时对用户进行推送。
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。
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：
采集用户访问互联网金融平台产生的历史数据，其中，所述互联网金融平台展示了多个产品，每个产品关联了至少一个标签，产品的每一个标签与产品的一种属性之间存在对应关系；
根据所述历史数据确定所述用户对不同标签感兴趣的程度；
筛选出所述用户感兴趣的程度满足预设条件的标签；
将筛选出的标签作为目标标签，向所述用户推送与所述目标标签相关联的产品。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述向所述用户推送与所述目标标签相关联的产品之后，所述方法还包括：
采集在预设时间段访问所述互联网金融平台产生的所有访问数据；
根据所述所有访问数据筛选出热度最高的标签；
向所述用户推送与所述热度最高的标签相关联的产品。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个产品关联至少两个标签，所述筛选出所述用户感兴趣的程度满足预设条件的标签，将筛选出的标签作为目标标签，向所述用户推送与所述目标标签相关联的产品，包括：
筛选出所述用户感兴趣的程度满足预设条件的多个标签；
将所述多个标签按照属性进行分类；
确定每个类别中所述用户最感兴趣的标签；
将所述用户最感兴趣的标签进行组合，得到目标标签组合；
向所述用户推送与所述目标标签组合相关联的产品。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述向所述用户推送与所述目标标签相关联的产品之后，所述方法还包括：
继续采集所述用户访问所述互联网金融平台产生的数据；
根据新采集到的数据对所述历史数据进行更新；
根据更新后的历史数据更新所述目标标签；
向所述用户推送与更新后的目标标签相关联的产品。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据新采集到的数据对所述历史数据进行更新，包括：
为所述新采集到的数据设置权重；
根据所述新采集到的数据及所述权重对所述历史数据进行更新。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标标签的数量大于等于2，所述向所述用户推送与所述目标标签相关联的产品，包括：
对于不同目标标签相关联的产品采用不同图标进行展示。
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，在所述向所述用户推送与所述目标标签相关联的产品之后，所述方法还包括：
接收所述用户的产品推荐定制请求；
提取所述产品推荐定制请求中的关键词；
将提取出的关键词作为所述目标标签；
向所述用户推送与所述目标标签相关联的产品。
8.一种产品推荐装置，其特征在于，所述装置包括：
第一采集单元，用于采集用户访问互联网金融平台产生的历史数据，其中，所述互联网金融平台展示了多个产品，每个产品关联了至少一个标签，产品的每一个标签与产品的一种属性之间存在对应关系；
第一确定单元，用于根据所述历史数据确定所述用户对不同标签感兴趣的程度；
第一筛选单元，用于筛选出所述用户感兴趣的程度满足预设条件的标签；
第一推送单元，用于将筛选出的标签作为目标标签，向所述用户推送与所述目标标签相关联的产品。
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7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7任意一项所述的产品推荐方法的步骤。
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