CN109754312A - 产品推送方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及人工智能领域,特别涉及一种产品推送方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:接收终端发送的第一用户图像;识别第一用户图像中的用户表情,并获取用户表情对应的表情急迫程度;获取表情急迫等级对应的产品放款时间;选取与产品放款时间对应的产品信息,并将产品信息发送至终端。采用本方法能够根据用户的实时需求为用户推送产品,从而可以提高产品推送结果的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及人工智能技术领域,特别是涉及一种产品推送方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着互联网技术的发展,用户可以通过网络进行产品的购买或浏览,并且现在的系统还可以通过用户的搜索或是浏览记录,将产品信息提供给用户。
然而,目前的产品信息推送的方式,只能通过用户的搜索或是浏览记录给用户推送产品,不能根据用户当前的需求为用户提供产品推送,导致推送的结果不够准确。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高推送结果准确性的产品推送方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种产品推送方法,所述方法包括:
接收终端发送的第一用户图像;
识别所述第一用户图像中的用户表情,并获取所述用户表情对应的表情急迫程度;
获取所述表情急迫等级对应的产品放款时间;
选取与所述产品放款时间对应的产品信息,并将所述产品信息发送至所述终端。
在其中一个实施例中,所述将所述产品信息发送至所述终端之后,还包括:
接收所述终端发送的所述产品信息对应的用户停留时间及在所述用户停留时间内所采集的第二用户图像;
识别所述第二用户图像中的第二用户表情,并根据所述第二用户表情计算得到表情评分;
根据第一对应关系得到所述表情评分及所述用户停留时间对应的产品属性;
根据所述产品属性对所述产品信息进行筛选,并将筛选后的产品信息发送到所述终端。
在其中一个实施例中,所述根据所述表情评分及所述用户停留时间计算得到对应的产品属性之前,还包括:
获取当前登录终端的账户对应的账户信息,并根据所述账户信息确定所述用户所属的用户群;
所述根据第一对应关系得到表情评分及所述用户停留时间对应的产品属性,包括:
根据第二对应关系得到所述用户群对应的第一对应关系;
根据所得到的第一对应关系得到所述表情评分及所述用户停留时间对应的产品属性。
在其中一个实施例中,所述方法还包括:
获取历史产品信息对应的历史用户停留时间、所述历史产品信息对应的历史表情评分和所述历史产品信息对应的历史产品属性;
根据所述历史用户停留时间与所述历史表情评分计算得到产品标识值;
建立所述产品标识值与所述历史产品属性的第一对应关系。
在其中一个实施例中,所述获取历史产品信息对应的历史用户停留时间、所述历史产品信息对应的历史表情评分、所述历史产品信息对应的历史产品属性之前,还包括:
获取历史产品信息对应的历史账户信息;
确定所述历史账户信息对应的用户群;
所述获取历史产品信息对应的历史用户停留时间、所述历史产品信息对应的历史表情评分、所述历史产品信息对应的历史产品属性,包括:
获取所述用户群相同的历史产品信息对应的历史用户停留时间、历史表情评分以及历史产品属性;
所述建立所述产品标识值与所述历史产品属性的第一对应关系之后,还包括:
建立所述第一对应关系与所述用户群之间的第二对应关系。
在其中一个实施例中,所述方法还包括:
接收所述终端发送的回退记录及最终产品信息;
保存所述回退记录及所述最终产品信息,并修改当前回退次数;
判断所述当前回退次数是否大于预设值;
当所述当前回退次数大于预设值时,则获取所述当前回退次数对应的回退记录和最终产品信息;
根据所获取的回退记录以及所获取的回退记录对应的最终产品信息调整所述第一对应关系。
一种产品推送装置,所述装置包括:
接收模块,用于接收终端发送的第一用户图像;
识别模块,用于识别所述第一用户图像中的用户表情,并获取所述用户表情对应的表情急迫程度;
获取模块,用于获取所述表情急迫等级对应的产品放款时间;
选取模块,用于选取与所述产品放款时间对应的产品信息,并将所述产品信息发送至所述终端。
在其中一个实施例中,所述装置还包括:
第二接收模块,用于接收所述终端发送的所述产品信息对应的用户停留时间及在所述用户停留时间内所采集的第二用户图像;
第二识别模块,用于识别所述第二用户图像中的第二用户表情,并根据所述第二用户表情计算得到表情评分;
对应模块,用于根据第一对应关系得到所述表情评分及所述用户停留时间对应的产品属性;
筛选模块,用于根据所述产品属性对所述产品信息进行筛选,并将筛选后的产品信息发送到所述终端。
一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
上述产品推送方法、装置、计算机设备和存储介质,服务器接收终端发送的用户图像,通过接收到的用户图像识别其中图像中用户的表情,并根据用户的表情获取用户表情对应的表情急迫程度,表情急迫等级即为用户表情体现出的用户着急的程度,然后根据用户表情急迫等级获取对应的产品放款时间,选取与产品放款时间对应的产品信息,并将产品信息发送给终端,供用户对产品信息进行选择,通过收集用户图像实时的根据用户的急迫程度为用户提供合适的产品,从而提高了推送结果的准确性。
附图说明
图1为一个实施例中产品推送方法的应用场景图;
图2为一个实施例中产品推送方法的流程示意图;
图3为一个实施例中根据第一对应关系筛选产品信息步骤的流程示意图;
图4为一个实施例中产品推送装置的结构框图;
图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
本申请提供的产品推送方法,可以应用于如图1所示的应用环境中。其中,终端102通过网络与服务器104进行通信。服务器104接收终端102发送的第一用户图像;并识别第一用户图像中的用户表情,获取用户表情对应的表情急迫程度;获取表情急迫等级对应的产品放款时间;选取与产品放款时间对应的产品信息,并将产品信息发送至终端102。其中,终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备,服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中,如图2所示,提供了一种产品推送方法,以该方法应用于图1中的服务器104为例进行说明,包括以下步骤:
步骤202,接收终端发送的第一用户图像。
具体地,第一用户图像可以为终端通过拍摄装置拍摄的用户的图像,可选地,终端拍摄用户图像的时机可以为:当终端检测到预设的应用程序被打开时,终端拍摄第一用户图像。终端在拍摄第一用户图像后,将该第一用户图像发送到服务器,从而服务器可以接收到终端发送的第一用户图像。
步骤204,识别第一用户图像中的用户表情,并获取用户表情对应的表情急迫等级。
具体地,表情急迫等级可以为服务器识别的用户表情中体现出的用户着急的程度,一般来说,在查看产品时,用户的表情变化能够体现用户当前对产品需求的着急程度,举例说明,如果识别到用户的图像中用户并没有明显的着急的表情,说明用户对产品的需求并不着急,则对应的用户的表情急迫等级为0;如果识别到用户的图像中,用户表情出现皱眉、撇嘴等幅度较小的面部表情,则说明用户对产品的需求会略有些紧急,则对应的用户的表情急迫等级为低等级;如果用户的图像中,用户出现深呼吸、眉头紧锁等幅度较大的面部表情,则说明对产品的需求比较紧急,则对应的用户的表情急迫等级为高等级,即建立用户表情与表情急迫程度之间的对应关系。因此,服务器可以首先识别第一用户图像中的用户表情,然后查询上述对应关系得到与用户表情对应的表情急迫程度。服务器识别终端发送的第一用户图像中的用户表情,例如皱眉、撇嘴、眉头紧锁等,其中终端识别用户表情可以通过微表情识别技术等脸部识别技术,服务器在识别得到用户表情后,根据预设的用户表情与表情急迫等级之间的对应关系获取用户的表情急迫等级。
步骤206,获取表情急迫等级对应的产品放款时间。
具体地,服务器在计算得到用户的表情急迫等级之后,根据预设的表情急迫等级与产品放款时间的对应规则,获取与表情急迫等级对应的产品放款时间。一般来说,用户的表情越着急,则对应的用户的表情急迫等级越高,说明用户对产品的需求越紧急,则对应的产品放款时间则越短,比如用户的表情急迫等级为高时,对应的产品放款时间可以为1小时及1小时以内;用户的表情急迫等级为低时,对应的产品放款时间可以为12小时及12小时以内。例如,当产品为贷款产品时,该产品放款时间可以是指贷款发放时间,当用户的表情急迫等级越高时,对应的贷款发放时间则越短。
步骤208,选取与产品放款时间对应的产品信息,并将产品信息发送至终端。
具体地,服务器在获取到产品放款时间后,选取出与产品放款时间对应的产品信息,将选取出的产品信息发送至终端,供用户对选取出的产品信息进行选择。比如当用户表情急迫等级对应的贷款产品的贷款发放时间为1小时时,则选取出所有贷款发放时间小于或等于1小时的贷款,将贷款信息发送至终端,供用户选择。其中产品信息中可以包括放款时间、放款期限以及利率等,从而根据放款时间即可以选取到对应的产品信息,并将产品信息发送至终端进行显示。
上述产品推送方法中,服务器接收终端发送的用户图像,通过接收到的用户图像识别其中图像中用户的表情,并获取用户表情对应的表情急迫程度,表情急迫等级即为用户表情体现出的用户着急的程度,然后根据用户表情急迫等级获取对应的产品放款时间,选取与产品放款时间对应的产品信息,并将产品信息发送给终端,供用户对产品信息进行选择,通过收集用户图像实时的根据用户的急迫程度为用户提供合适的产品,从而提高了推送结果的准确性。
在一个实施例中,如图3所示,服务评分方法在将产品信息发送至终端之后,还包括:
步骤302,接收终端发送的产品信息对应的用户停留时间及在用户停留时间内所采集的第二用户图像。
具体地,用户停留时间可以为终端在接收到产品信息后,检测到的用户在查看产品时在各个产品的停留时间,比如终端接收到服务器发送的A产品、B产品、C产品的产品信息,用户在通过终端查看时,A产品信息被打开了2分钟、B产品信息被打开了10分钟、C产品信息被打开了60分钟,则用户停留时间为A产品2分钟、B产品10分钟、C产品60分钟;或者根据用户的习惯,一般习惯于阅读顶部的内容,当产品信息位于页面顶部时,则终端开始计时,直至该产品信息不在位于页面顶部时,计时结束,其中终端计时的事件即为该位于页面顶部的产品信息对应的产品的用户停留时间。第二用户图像可以为用户在用户停留时间内终端采集到的第二用户图像,比如在用户查看A产品信息的2分钟内,终端采集到的图像即为A产品对应的第二用户图像。在终端采集到第二用户图像之后,服务器还可以接收终端发送的产品信息对应的用户停留时间及用户停留时间内采集的第二用户图像。
步骤304,识别第二用户图像中的第二用户表情,并根据第二用户表情计算得到表情评分。
具体地,表情评分可以通过微表情识别技术等脸部识别技术,根据识别到的用户表情计算得到用户在查看产品信息时对应的表情评分。比如用户在查看产品信息时,第二用户表情出现笑容等正面情绪,则对应的表情评分变高,如果用户在查看产品信息时,第二用户表情表现出不屑等负面情绪,则对应的表情评分变低。服务器识别终端发送的第二用户图像中的第二用户表情,根据识别到的第二用户表情计算得到的表情评分。可选地,根据第二用户表情计算表情评分的方法还可以通过获取第三方数据,比如获取互联网数据,数据包括用户表情与用户表情对应的表情评分,通过第三方数据来获取与用户表情对应的表情评分。
步骤306,根据第一对应关系得到表情评分及用户停留时间对应的产品属性。
具体地,第一对应关系可以为表情评分和用户停留时间与产品属性之间的对应关系,可以通过预设或是用户自行设定。举例说明,比如第一对应关系可以为表情评分和用户停留时间与产品属性对应的数据模型,如果在数据模型中,用户在产品信息停留时间长以及用户表情评分高的产品信息对应的产品属性为额度高、利率低,则用户停留时间长与用户表情评分高的乘积对应的产品属性为额度高、利率低,则如果用户在查看产品信息时出现表情评分为高、用户停留时间为长的情况,则对应的产品属性为额度高、利率低。即根据第一对应关系得到与表情评分及用户停留时间对应的产品的属性。
步骤308,根据产品属性对产品信息进行筛选,并将筛选后的产品信息发送到终端。
具体地,在服务器得到对应的产品属性后,根据得到的产品属性对产品信息进行筛选,比如,筛选可以根据用户表情评分和用户停留时间的综合因素进行筛选,比如用户表情评分高、用户停留时间长对应的产品属性为额度高,利率低,则根据额度高、利率低属性对产品信息进行筛选,比如终端接收到服务器发送的A产品、B产品、C产品的产品信息,A产品、B产品、C产品的产品属性中,A产品和C产品的产品属性包括额度高属性,C产品的产品属性还包括利率低的属性,则将筛选后的C产品的产品信息发送到终端。
上述产品推送方法中,服务器可以接收终端发送的产品信息对应的用户停留时间及在用户停留时间内所采集的第二用户图像;然后识别第二用户图像中的第二用户表情,并根据第二用户表情计算得到表情评分;用户停留时间和表情评分可以表明用户对产品信息的满意度,根据第一对应关系得到表情评分及用户停留时间对应的产品属性;根据产品属性对产品信息进行筛选,并将筛选后的产品信息发送到终端。这样通过产品属性对产品信息进行进一步筛选,能够进一步的把握客户的需求,使得产品的推送更加准确。
在一个实施例中,根据表情评分及用户停留时间计算得到对应的产品属性之前,还包括:获取当前登录终端的账户对应的账户信息,并根据账户信息确定用户所属的用户群;根据第一对应关系得到表情评分及用户停留时间对应的产品属性,包括:根据第二对应关系得到用户群对应的第一对应关系;根据所得到的第一对应关系得到表情评分及用户停留时间对应的产品属性。
具体地,账户信息可以包括用户的年龄、性别以及地区等信息,用户账户信息的不同可以会影响用户对产品属性的选择。第二对应关系可以为第一对应关系与用户群的对应关系,比如第一对应关系可以为一个数据模型,数据模型为表情评分和用户停留时间与产品属性对应的数据模型,然后根据不同的账户信息将每个数据模型进行分类,比如根据用户群的不同,分为男性的数据模型、女性的数据模型、90后的数据模型、80后的数据模型、上海的数据模型等等。服务器在获取账户信息后,根据账户信息确定用户所属的用户群,用户群可以为“90后”、“男性”、“上海本地”等等,然后根据用户所属用户群,通过第二对应关系得到用户所属用户群对应的第一对应关系,其次根据得到的第一对应关系得到表情评分及用户停留时间对应的产品属性。
上述实施例中,产品推送方法根据账户信息确定用户所属的用户群体,其次根据用户所属的群体进一步确定更小范围的第一对应关系,使得产品的推送更加准确。
在一个实施例中,产品推送方法还包括:获取历史产品信息对应的历史用户停留时间、历史产品信息对应的历史表情评分和历史产品信息对应的历史产品属性;根据历史用户停留时间与历史表情评分计算得到产品标识值;建立产品标识值与历史产品属性的第一对应关系。
具体地,服务器还可以获取历史数据中用户选择的产品信息,并获取与用户选择的产品信息对应的历史数据中的用户停留时间、表情评分以及产品属性,可以在获取产品信息及产品相关信息之后,建立产品信息与用户停留时间、表情评分以及产品属性之间的数据模型。比如服务器在获取到历史数据中用户选择的A产品的产品信息之后,数据模型中与之对应的其他数据可以包括:用户停留时间:30分钟,表情评分:高,产品属性:额度高、单价高等属性。服务器在获取到历史数据后,可以根据获取到的历史记录中的用户停留时间与表情评分计算产品标识值,产品标识值是用来综合表示用户停留时间与表情评分的值,可以为用户停留时间与表情评分的和或者乘积等,用于与历史记录中产品属性建立第一对应关系,比如用户停留时间为30分钟,表情评分为80分(高),则产品标识值可以为30与80的乘积,即产品标识值为2400,则2400的产品标识值对应的产品属性即为额度高、利率低等属性。
上述实施例中,产品推送方法根据历史记录中的数据建立用户停留时间和表情评分与产品属性的对应关系,保证了第一对应关系的准确性,进一步使得产品的推送更加准确。
在一个实施例中,获取历史产品信息对应的历史用户停留时间、历史产品信息对应的历史表情评分、历史产品信息对应的历史产品属性之前,还包括:获取历史产品信息对应的历史账户信息;确定历史账户信息对应的用户群;获取历史产品信息对应的历史用户停留时间、历史产品信息对应的历史表情评分、历史产品信息对应的历史产品属性,包括:获取用户群相同的历史产品信息对应的历史用户停留时间、历史表情评分以及历史产品属性;建立产品标识值与历史产品属性的第一对应关系之后,还包括:建立第一对应关系与用户群之间的第二对应关系。
具体地,在根据历史产品的各项信息建立第一对应关系之前,服务器还可以获取历史数据中用户的账户信息,确定用户对应的用户群,并在建立第一对应关系之后,建立用户群与第一对应关系之间的数据模型。比如用户所属的用户群为“80后男性”,则在获取各项历史产品信息时可以只获取“80后男性”的各项历史产品信息,在获取到各项历史信息后,根据各项历史信息建立第一对应关系,在建立第一对应关系之后,建立用户群与第一对应关系之间数据模型,即第二对应关系。
上述实施例中,产品推送方法根据历史记录中的数据建立用户群与第一对应关系之间的对应关系,保证了第二对应关系的准确性,进一步使得产品的推送更加准确。
可选地,上述数据模型的建立,可以包括用户停留时间、表情评分以及产品属性之间的第一数据模型以及用户群与第一数据模型之间的第二数据模型,具体的建立过程可以为服务器在获取历史数据中用户选择的产品信息、与用户选择的产品信息对应的历史数据中的用户停留时间、表情评分以及产品属性后,建立用户停留时间、表情评分与产品属性之间的对应关系,比如可以通过获取用户停留时间与表情评分的乘积,然后通过乘积值对应产品属性,不同的乘积值与产品属性的对应关系建立第一数据模型。服务器还可以获取历史数据中用户的账户信息,确定用户对应的用户群,用户群的不同会影响用户选择的产品属性,在获取到用户群之后,建立第一数据模型与用户的用户群之间的对应关系,通过不同的第一数据模型与用户的用户群之间的对应关系建立第二数据模型。通过数据模型确定筛选产品信息的过程可以举例说明:获取用户的信息,信息包括用户停留时间、表情评分以及用户账户信息,通过用户账户信息确定用户的用户群,其次通过用户群以及第二数据模型确定对应的第一数据模型,在获取到第一数据模型后,根据第一数据模型以及用户停留时间、表情评分获取对应的产品属性,最后根据获取到的产品属性对产品信息进行筛选。
在一个实施例中,产品推送方法还包括:接收终端发送的回退记录及最终产品信息;保存回退记录及最终产品信息,并修改当前回退次数;判断当前回退次数是否大于预设值;当前回退次数大于预设值时,则获取当前回退次数对应的回退记录和最终产品信息;根据所获取的回退记录以及所获取的回退记录对应的最终产品信息调整第一对应关系。
具体地,回退记录可以是服务器向终端推送产品信息后,用户发现服务器推送的产品并不符合期望,未选择推送产品信息中的任意一种产品,用户可以在终端上选择回退,服务器可以接收到终端发送的回退记录。最终产品信息可以是终端在发送回退记录之后,用户最终选择的非推送产品的产品信息。即服务器可以在接收到终端发送的回退记录及最终产品信息之后,保存当前的回退记录及最终产品信息,数据备份供下次参考,并修改回退次数,可以在回退次数的基础上加1,当回退次数大于预设值时,比如回退次数达到5次以上,说明在此之前建立的用户表情评分和用户停留时间与产品属性之间的数据模型存在误差,可以对数据模型进行修正,服务器可以获取保存的每次回退记录以及对应的最终产品的各项产品信息,最终产品的产品信息可以包括最终产品的用户停留时间、表情评分、产品属性等,服务器可以根据上述最终产品信息调整第一对应关系。比如修正之前的数据模型中表情评分高、用户停留时间长对应的产品属性为额度高、利率低,但在5次回退记录的数据中,表情评分高、用户停留时间长对应的产品属性为额度高、利率高,则将数据模型修正为表情评分高、用户停留时间长对应的产品属性为额度高、利率高。
上述实施例中,产品推送方法根据推送产品的回退记录调整第一对应关系,及时的对错误的对应关系进行修正,进一步使得产品的推送结果更加准确。
应该理解的是,虽然图2、图3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,图2、图3中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中,如图4所示,提供了一种产品推送装置,包括:接收模块402、识别模块404、获取模块406、选取模块408,其中:
接收模块402,用于接收终端发送的第一用户图像。
识别模块404,用于识别第一用户图像中的用户表情,并获取用户表情对应的表情急迫程度。
获取模块406,用于获取表情急迫等级对应的产品放款时间。
选取模块408,用于选取与产品放款时间对应的产品信息,并将产品信息发送至终端。
在一个实施例中,装置还可以包括:
第二接收模块,用于接收终端发送的产品信息对应的用户停留时间及在用户停留时间内所采集的第二用户图像。
第二识别模块,用于识别第二用户图像中的第二用户表情,并根据第二用户表情计算得到表情评分。
对应模块,用于根据第一对应关系得到表情评分及用户停留时间对应的产品属性。
筛选模块,用于根据产品属性对产品信息进行筛选,并将筛选后的产品信息发送到终端。
在一个实施例中,装置还可以包括:
第二获取模块,用于获取当前登录终端的账户对应的账户信息,并根据账户信息确定用户所属的用户群。
确定模块,用于根据第二对应关系得到所述用户群对应的第一对应关系,并根据所得到的第一对应关系得到表情评分及用户停留时间对应的产品属性。
在一个实施例中,装置还可以包括:
第三获取模块,用于获取历史产品信息对应的历史用户停留时间、历史产品信息对应的历史表情评分和历史产品信息对应的历史产品属性。
计算模块,用于根据历史用户停留时间与历史表情评分计算得到产品标识值。
构建模块,用于建立产品标识值与历史产品属性的第一对应关系。
在一个实施例中,装置还可以包括:
第四获取模块,用于获取历史产品信息对应的历史账户信息。
第二确定模块,用于确定历史账户信息对应的用户群。
第五获取模块,用于获取用户群相同的历史产品信息对应的历史用户停留时间、历史表情评分以及历史产品属性。
第二构建模块,用于建立第一对应关系与用户群之间的第二对应关系。
在一个实施例中,装置还可以包括:
第二接收模块,用于接收终端发送的回退记录及最终产品信息。
保存模块,用于保存回退记录及最终产品信息,并修改当前回退次数。
判断模块,用于判断当前回退次数是否大于预设值。
第六获取模块,用于当当前回退次数大于预设值时,则获取当前回退次数对应的回退记录和最终产品信息。
调整模块,用于根据所获取的回退记录以及所获取的回退记录对应的最终产品信息调整第一对应关系。
关于产品推送装置的具体限定可以参见上文中对于产品推送方法的限定,在此不再赘述。上述产品推送装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是服务器,其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储产品信息数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种产品推送方法。
本领域技术人员可以理解,图5中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,该存储器存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现以下步骤:接收终端发送的第一用户图像;识别第一用户图像中的用户表情,并获取用户表情对应的表情急迫程度;获取表情急迫等级对应的产品放款时间;选取与产品放款时间对应的产品信息,并将产品信息发送至终端。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时所实现的将产品信息发送至终端之后,还可以包括:接收终端发送的产品信息对应的用户停留时间及在用户停留时间内所采集的第二用户图像;识别第二用户图像中的第二用户表情,并根据第二用户表情计算得到表情评分;根据第一对应关系得到表情评分及用户停留时间对应的产品属性;根据产品属性对产品信息进行筛选,并将筛选后的产品信息发送到终端。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时所实现的根据表情评分及用户停留时间计算得到对应的产品属性之前,还可以包括:获取当前登录终端的账户对应的账户信息,并根据账户信息确定用户所属的用户群;根据第一对应关系得到表情评分及用户停留时间对应的产品属性,包括:根据第二对应关系得到用户群对应的第一对应关系;根据所得到的第一对应关系得到表情评分及用户停留时间对应的产品属性。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:获取历史产品信息对应的历史用户停留时间、历史产品信息对应的历史表情评分和历史产品信息对应的历史产品属性;根据历史用户停留时间与历史表情评分计算得到产品标识值;建立产品标识值与历史产品属性的第一对应关系。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时所实现的获取历史产品信息对应的历史用户停留时间、历史产品信息对应的历史表情评分、历史产品信息对应的历史产品属性之前,还可以包括:获取历史产品信息对应的历史账户信息;确定历史账户信息对应的用户群;获取历史产品信息对应的历史用户停留时间、历史产品信息对应的历史表情评分、历史产品信息对应的历史产品属性,包括:获取用户群相同的历史产品信息对应的历史用户停留时间、历史表情评分以及历史产品属性;建立产品标识值与历史产品属性的第一对应关系之后,还包括:建立第一对应关系与用户群之间的第二对应关系。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:接收终端发送的回退记录及最终产品信息;保存回退记录及最终产品信息,并修改当前回退次数;判断当前回退次数是否大于预设值;当当前回退次数大于预设值时,则获取当前回退次数对应的回退记录和最终产品信息;根据所获取的回退记录以及所获取的回退记录对应的最终产品信息调整第一对应关系。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:接收终端发送的第一用户图像;识别第一用户图像中的用户表情,并获取用户表情对应的表情急迫程度;获取表情急迫等级对应的产品放款时间;选取与产品放款时间对应的产品信息,并将产品信息发送至终端。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时所实现的将产品信息发送至终端之后,还可以包括:接收终端发送的产品信息对应的用户停留时间及在用户停留时间内所采集的第二用户图像;识别第二用户图像中的第二用户表情,并根据第二用户表情计算得到表情评分;根据第一对应关系得到表情评分及用户停留时间对应的产品属性;根据产品属性对产品信息进行筛选,并将筛选后的产品信息发送到终端。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时所实现的根据表情评分及用户停留时间计算得到对应的产品属性之前,还可以包括:获取当前登录终端的账户对应的账户信息,并根据账户信息确定用户所属的用户群;根据第一对应关系得到表情评分及用户停留时间对应的产品属性,包括:根据第二对应关系得到用户群对应的第一对应关系;根据所得到的第一对应关系得到表情评分及用户停留时间对应的产品属性。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:获取历史产品信息对应的历史用户停留时间、历史产品信息对应的历史表情评分和历史产品信息对应的历史产品属性;根据历史用户停留时间与历史表情评分计算得到产品标识值;建立产品标识值与历史产品属性的第一对应关系。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时所实现的获取历史产品信息对应的历史用户停留时间、历史产品信息对应的历史表情评分、历史产品信息对应的历史产品属性之前,还可以包括:获取历史产品信息对应的历史账户信息;确定历史账户信息对应的用户群;获取历史产品信息对应的历史用户停留时间、历史产品信息对应的历史表情评分、历史产品信息对应的历史产品属性,包括:获取用户群相同的历史产品信息对应的历史用户停留时间、历史表情评分以及历史产品属性;建立产品标识值与历史产品属性的第一对应关系之后,还包括:建立第一对应关系与用户群之间的第二对应关系。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:接收终端发送的回退记录及最终产品信息;保存回退记录及最终产品信息,并修改当前回退次数;判断当前回退次数是否大于预设值;当当前回退次数大于预设值时,则获取当前回退次数对应的回退记录和最终产品信息;根据所获取的回退记录以及所获取的回退记录对应的最终产品信息调整第一对应关系。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是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非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种产品推送方法,所述方法包括:
接收终端发送的第一用户图像;
识别所述第一用户图像中的用户表情,并获取所述用户表情对应的表情急迫等级;
获取所述表情急迫等级对应的产品放款时间;
选取与所述产品放款时间对应的产品信息,并将所述产品信息发送至所述终端。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述产品信息发送至所述终端之后,还包括:
接收所述终端发送的所述产品信息对应的用户停留时间及在所述用户停留时间内所采集的第二用户图像;
识别所述第二用户图像中的第二用户表情,并根据所述第二用户表情计算得到表情评分;
根据第一对应关系得到所述表情评分及所述用户停留时间对应的产品属性;
根据所述产品属性对所述产品信息进行筛选,并将筛选后的产品信息发送到所述终端。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述表情评分及所述用户停留时间计算得到对应的产品属性之前,还包括:
获取当前登录终端的账户对应的账户信息,并根据所述账户信息确定所述用户所属的用户群;
所述根据第一对应关系得到表情评分及所述用户停留时间对应的产品属性,包括:
根据第二对应关系得到所述用户群对应的第一对应关系;
根据所得到的第一对应关系得到所述表情评分及所述用户停留时间对应的产品属性。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取历史产品信息对应的历史用户停留时间、所述历史产品信息对应的历史表情评分和所述历史产品信息对应的历史产品属性;
根据所述历史用户停留时间与所述历史表情评分计算得到产品标识值;
建立所述产品标识值与所述历史产品属性的第一对应关系。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述获取历史产品信息对应的历史用户停留时间、所述历史产品信息对应的历史表情评分、所述历史产品信息对应的历史产品属性之前,还包括:
获取历史产品信息对应的历史账户信息;
确定所述历史账户信息对应的用户群;
所述获取历史产品信息对应的历史用户停留时间、所述历史产品信息对应的历史表情评分、所述历史产品信息对应的历史产品属性,包括:
获取所述用户群相同的历史产品信息对应的历史用户停留时间、历史表情评分以及历史产品属性;
所述建立所述产品标识值与所述历史产品属性的第一对应关系之后,还包括:
建立所述第一对应关系与所述用户群之间的第二对应关系。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
接收所述终端发送的回退记录及最终产品信息;
保存所述回退记录及所述最终产品信息,并修改当前回退次数;
判断所述当前回退次数是否大于预设值;
当所述当前回退次数大于预设值时,则获取所述当前回退次数对应的回退记录和最终产品信息;
根据所获取的回退记录以及所获取的回退记录对应的最终产品信息调整所述第一对应关系。
7.一种产品推送装置,其特征在于,所述装置包括:
接收模块,用于接收终端发送的第一用户图像;
识别模块,用于识别所述第一用户图像中的用户表情,并获取所述用户表情对应的表情急迫程度;
获取模块,用于获取所述表情急迫等级对应的产品放款时间;
选取模块,用于选取与所述产品放款时间对应的产品信息,并将所述产品信息发送至所述终端。
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:
第二接收模块,用于接收所述终端发送的所述产品信息对应的用户停留时间及在所述用户停留时间内所采集的第二用户图像;
第二识别模块,用于识别所述第二用户图像中的第二用户表情,并根据所述第二用户表情计算得到表情评分;
对应模块,用于根据第一对应关系得到所述表情评分及所述用户停留时间对应的产品属性;
筛选模块,用于根据所述产品属性对所述产品信息进行筛选,并将筛选后的产品信息发送到所述终端。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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---|---|
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111687863A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-09-22 | 中国银行股份有限公司 | 网点机器人自调节方法及装置 |
Citations (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006260152A (ja) * | 2005-03-17 | 2006-09-28 | Oki Electric Ind Co Ltd | オペレータ端末 |
CN102214345A (zh) * | 2011-07-19 | 2011-10-12 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | 网购引导装置及方法 |
KR101283463B1 (ko) * | 2012-07-16 | 2013-07-12 | 주식회사 국민은행 | 단말기, 이를 이용한 금융 서비스 시스템, 방법 |
KR20140034958A (ko) * | 2012-09-10 | 2014-03-21 | (주)크리젠솔루션 | 모바일 어플리케이션을 이용한 대출 심사 자료 관리 시스템 |
CN104298682A (zh) * | 2013-07-18 | 2015-01-21 | 广州华久信息科技有限公司 | 一种基于人脸表情图像的信息推荐效果的评价方法及手机 |
CN104484044A (zh) * | 2014-12-23 | 2015-04-01 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种广告推送方法和系统 |
US20170068847A1 (en) * | 2010-06-07 | 2017-03-09 | Affectiva, Inc. | Video recommendation via affect |
CN106919695A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-07-04 | 维沃移动通信有限公司 | 一种信息推荐方法及终端 |
CN107180234A (zh) * | 2017-06-01 | 2017-09-19 | 四川新网银行股份有限公司 | 基于人脸表情识别和人脸特征提取的信用风险预测方法 |
CN107247759A (zh) * | 2017-05-31 | 2017-10-13 | 深圳正品创想科技有限公司 | 一种商品推荐方法及装置 |
CN107392757A (zh) * | 2017-07-24 | 2017-11-24 | 重庆小雨点小额贷款有限公司 | 信息审核方法及装置 |
CN107704834A (zh) * | 2017-10-13 | 2018-02-16 | 上海壹账通金融科技有限公司 | 微表情面审辅助方法、装置及存储介质 |
CN107730372A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-02-23 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种基于人脸识别的银行大厅个性化产品推荐的方法和装置 |
CN107862598A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-03-30 | 平安普惠企业管理有限公司 | 远程面谈审批方法、服务器及可读存储介质 |
CN107918913A (zh) * | 2017-11-20 | 2018-04-17 | 中国银行股份有限公司 | 银行业务处理方法、装置以及系统 |
CN108335193A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-07-27 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 全流程信贷方法、装置、设备及可读存储介质 |
CN108509941A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-09-07 | 北京京东金融科技控股有限公司 | 情绪信息生成方法和装置 |
CN108537160A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-09-14 | 平安科技(深圳)有限公司 | 基于微表情的风险识别方法、装置、设备及介质 |
CN108596760A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-09-28 | 平安普惠企业管理有限公司 | 贷款风险评估方法及服务器 |
CN108765131A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-11-06 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 基于微表情的信贷审核方法、装置、终端及可读存储介质 |
CN108961072A (zh) * | 2018-06-07 | 2018-12-07 | 平安科技(深圳)有限公司 | 推送保险产品的方法、装置、计算机设备和存储介质 |
-
2018
- 2018-12-18 CN CN201811553141.0A patent/CN109754312A/zh active Pending
Patent Citations (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006260152A (ja) * | 2005-03-17 | 2006-09-28 | Oki Electric Ind Co Ltd | オペレータ端末 |
US20170068847A1 (en) * | 2010-06-07 | 2017-03-09 | Affectiva, Inc. | Video recommendation via affect |
CN102214345A (zh) * | 2011-07-19 | 2011-10-12 | 纽海信息技术(上海)有限公司 | 网购引导装置及方法 |
KR101283463B1 (ko) * | 2012-07-16 | 2013-07-12 | 주식회사 국민은행 | 단말기, 이를 이용한 금융 서비스 시스템, 방법 |
KR20140034958A (ko) * | 2012-09-10 | 2014-03-21 | (주)크리젠솔루션 | 모바일 어플리케이션을 이용한 대출 심사 자료 관리 시스템 |
CN104298682A (zh) * | 2013-07-18 | 2015-01-21 | 广州华久信息科技有限公司 | 一种基于人脸表情图像的信息推荐效果的评价方法及手机 |
CN104484044A (zh) * | 2014-12-23 | 2015-04-01 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种广告推送方法和系统 |
CN106919695A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-07-04 | 维沃移动通信有限公司 | 一种信息推荐方法及终端 |
CN107247759A (zh) * | 2017-05-31 | 2017-10-13 | 深圳正品创想科技有限公司 | 一种商品推荐方法及装置 |
CN107180234A (zh) * | 2017-06-01 | 2017-09-19 | 四川新网银行股份有限公司 | 基于人脸表情识别和人脸特征提取的信用风险预测方法 |
CN107392757A (zh) * | 2017-07-24 | 2017-11-24 | 重庆小雨点小额贷款有限公司 | 信息审核方法及装置 |
CN107862598A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-03-30 | 平安普惠企业管理有限公司 | 远程面谈审批方法、服务器及可读存储介质 |
CN107704834A (zh) * | 2017-10-13 | 2018-02-16 | 上海壹账通金融科技有限公司 | 微表情面审辅助方法、装置及存储介质 |
CN107918913A (zh) * | 2017-11-20 | 2018-04-17 | 中国银行股份有限公司 | 银行业务处理方法、装置以及系统 |
CN107730372A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-02-23 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种基于人脸识别的银行大厅个性化产品推荐的方法和装置 |
CN108335193A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-07-27 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 全流程信贷方法、装置、设备及可读存储介质 |
CN108537160A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-09-14 | 平安科技(深圳)有限公司 | 基于微表情的风险识别方法、装置、设备及介质 |
CN108509941A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-09-07 | 北京京东金融科技控股有限公司 | 情绪信息生成方法和装置 |
CN108596760A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-09-28 | 平安普惠企业管理有限公司 | 贷款风险评估方法及服务器 |
CN108765131A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-11-06 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 基于微表情的信贷审核方法、装置、终端及可读存储介质 |
CN108961072A (zh) * | 2018-06-07 | 2018-12-07 | 平安科技(深圳)有限公司 | 推送保险产品的方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
付娆;: ""情感计算"刷新"用户体验"", 金融电子化, no. 07, pages 16 - 17 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111687863A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-09-22 | 中国银行股份有限公司 | 网点机器人自调节方法及装置 |
CN111687863B (zh) * | 2020-06-24 | 2021-10-01 | 中国银行股份有限公司 | 网点机器人自调节方法及装置 |
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