CN109947830B - 用于输出信息的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了用于输出信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取目标用户的属性数据，其中，属性数据包括第一类属性数据以及第二类属性数据，并且，第一类属性数据包括至少一个第一类数值，第二类属性数据包括至少一个第二类数值；分别对至少一个第一类数值以及至少一个第二类数值进行统计分析，生成包括与第一类数值类型相同的值的第一类属性信息以及包括与第二类数值类型相同的值的第二类属性信息；将与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息；基于第一类属性信息以及转化后的第二类属性信息，生成目标用户的属性信息并输出。该实施方式提高了信息输出的全面性。

Description

用于输出信息的方法和装置

技术领域

本申请实施例涉及信息技术领域，具体涉及大数据技术领域，尤其涉及用于输出信息的方法和装置。

背景技术

随着社会的发展，各行业的组成成员逐渐增多，包括个人或企业等。另一方面，各成员的属性(例如：某餐厅的环境舒适度、用户对食物的满意度等)通常有较大差距。当人们选择合作者、卖家或者供应商等时，往往需要对相应的行业成员进行能力属性的评估。现有的获取行业成员的能力属性的方法通常是直接获取该成员某项属性的得分信息，进而直观地判断该成员的能力水平。

发明内容

本申请的目的在于提出一种用于输出信息的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于输出信息的方法，该方法包括：获取目标用户的属性数据，其中，属性数据包括第一类属性数据以及第二类属性数据，并且，第一类属性数据包括至少一个第一类数值，第二类属性数据包括至少一个第二类数值；分别对至少一个第一类数值以及至少一个第二类数值进行统计分析，生成包括与第一类数值类型相同的值的第一类属性信息以及包括与第二类数值类型相同的值的第二类属性信息；将与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息；基于第一类属性信息以及转化后的第二类属性信息，生成目标用户的属性信息并输出。

在一些实施例中，将与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息包括：通过归一化模型将第二类属性信息所包括的与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息，其中，归一化模型用于表征转化后的第二类属性信息所包括的与第一类数值类型相同的值与未转化的第二类属性信息所包括的与第二类数值类型相同的值的对应关系。

在一些实施例中，在基于第一类属性信息以及转化后的第二类属性信息，生成目标用户的属性信息并输出之前，将与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息之后，该方法还包括：获取为目标用户的各个属性数据预先分配的权重；以及基于第一类属性信息以及转化后的第二类属性信息，生成目标用户的属性信息并输出包括：基于第一类属性信息、转化后的第二类属性信息及所获取的权重，通过加权求和的方式生成目标用户的属性信息并输出。

在一些实施例中，在获取为目标用户的各项属性数据预先分配的权重之后，在基于第一类属性信息、转化后的第二类属性信息及所获取的权重，通过加权求和的方式生成目标用户的属性信息并输出之前，该方法还包括：响应于确定目标用户的属性数据包括第三类属性数据，将为第三类属性数据预先分配的权重分配给第一类属性数据和第二类属性数据，其中，第三类属性数据为不包括数值的属性数据。

在一些实施例中，在基于第一类属性信息以及转化后的第二类属性信息，生成目标用户的属性信息并输出之后，该方法还包括：响应于确定目标用户的属性信息包括属性数值，对属性数值进行正态化处理。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于输出信息的装置，该装置包括：获取单元，配置用于获取目标用户的属性数据，其中，属性数据包括第一类属性数据以及第二类属性数据，并且，第一类属性数据包括至少一个第一类数值，第二类属性数据包括至少一个第二类数值；统计分析单元，配置用于分别对至少一个第一类数值以及至少一个第二类数值进行统计分析，生成包括与第一类数值类型相同的值的第一类属性信息以及包括与第二类数值类型相同的值的第二类属性信息；转化单元，配置用于将与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息；生成输出单元，配置用于基于第一类属性信息以及转化后的第二类属性信息，生成目标用户的属性信息并输出。

在一些实施例中，转化单元包括：转化模块，配置用于通过归一化模型将第二类属性信息所包括的与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息，其中，归一化模型用于表征转化后的第二类属性信息所包括的与第一类数值类型相同的值与未转化的第二类属性信息所包括的与第二类数值类型相同的值的对应关系。

在一些实施例中，该装置还包括：权重获取单元，配置用于获取为目标用户的各个属性数据预先分配的权重；以及生成输出单元进一步配置用于：基于第一类属性信息、转化后的第二类属性信息及所获取的权重，通过加权求和的方式生成目标用户的属性信息并输出。

在一些实施例中，该装置还包括：分配单元，配置用于响应于确定目标用户的属性数据包括第三类属性数据，将为第三类属性数据预先分配的权重分配给第一类属性数据和第二类属性数据，其中，第三类属性数据为不包括数值的属性数据。

在一些实施例中，该装置还包括：处理单元，配置用于响应于确定目标用户的属性信息包括属性数值，对属性数值进行正态化处理。

第三方面，本申请实施例提供了一种服务器，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如用于输出信息的方法中任一实施例的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如用于输出信息的方法中任一实施例的方法。

本申请实施例提供的用于输出信息的方法和装置，通过获取目标用户的第一类属性数据及其所包括第一类数值和第二类属性数据及其所包括第二类数值，并分别对获取的第一类数值以及第二类数值进行统计分析，得到第一类属性信息以及第二类属性信息，接着对第二类属性信息所包括的值进行转化，得到转化后的第二类属性信息，最后基于第一类属性信息以及转化后的第二类属性信息，生成目标用户的属性信息并输出，从而提高了信息输出的全面性。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的用于输出信息的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的用于输出信息的方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本申请的用于输出信息的方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本申请的用于输出信息的装置的一个实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本申请实施例的服务器的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的用于输出信息的方法或用于输出信息的装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如信息处理应用、用户研究应用、搜索类应用、数据分析软件等。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持信息处理、用户研究应用程序等的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(MovingPicture Experts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上显示的网页提供支持的信息处理装置。信息处理装置可以对接收到的输出信息的请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如用户的属性信息)反馈给终端设备。

需要说明的是，本申请实施例所提供的用于输出信息的方法一般由服务器105执行，相应地，用于输出信息的装置一般设置于服务器105中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，示出了根据本申请的用于输出信息的方法的一个实施例的流程200。该用于输出信息的方法，包括以下步骤：

步骤201，获取目标用户的属性数据。

在本实施例中，用于输出信息的方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的服务器)可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取目标用户的属性数据。其中，目标用户为当前用户欲通过上述电子设备获得其属性信息的待评价用户。目标用户的属性数据可以预先存储于上述电子设备中。获取的属性数据可以包括第一类属性数据以及第二类属性数据，并且，第一类属性数据可以包括至少一个第一类数值，第二类属性数据可以包括至少一个第二类数值。第一类属性数据与第二类属性数据的类型不同，通常可以采用预设的分类方式对目标用户的属性数据进行分类。例如，根据属性数据是否包括数值，或根据属性数据所包括的数值的单位，进行分类。同时，当前用户也可以利用上述电子设备，通过手动设置对目标用户的属性数据进行分类。第一类数值与第二类数值的类型不同，通常可以根据属性数据的分类方式对属性数据所包括的数值进行分类，进而可以将第一类属性数据所包括的数值分类为第一类数值，将第二类属性数据所包括的数值分类为第二类数值。

示例性的，获取的属性数据可以为：“客户满意度：90分、80分”以及“工作时长：5小时”。其中，“客户满意度：90分、80分”中的数值“90”可以为第一个客户的满意度的得分，数值“80”可以为第二个客户的满意度的得分。根据预设的分类方式，通常可以将用于评价的数据分类为“得分类”数据和“非得分类”数据，进而可以将获取的属性数据“客户满意度：90分、80分”分类为“得分类”属性数据(即第一类属性数据)，将获取的属性数据“工作时长：5小时”分类为“非得分类”属性数据(即第二类属性数据)。另外，第一类数值与第二类数值的类型可以分别与包括第一类数值的第一类数据以及包括第二类数值的第二类数据的数据类型对应。例如，获取的“得分类”属性数据(第一类属性数据)包括的数值为“得分类”数值(即第一类数值)；获取的“非得分类”属性数据(第二类属性数据)包括的数值为“非得分类”数值(即第二类数值)。可以理解的是，“得分类”属性数据即为用得分分值作为衡量标准的属性数据，“非得分类”属性数据即为用得分分值以外的特征作为衡量标准的属性数据。

步骤202，分别对至少一个第一类数值以及至少一个第二类数值进行统计分析，生成包括与第一类数值类型相同的值的第一类属性信息以及包括与第二类数值类型相同的值的第二类属性信息。

在本实施例中，基于步骤201得到的目标用户的属性数据所包括的第一类属性数据以及第二类属性数据，上述电子设备(例如图1所示的服务器)可以分别对第一类属性数据所包括的至少一个第一类数值以及第二类属性数据所包括的至少一个第二类数值进行统计分析，生成第一类属性信息以及第二类属性信息。其中，第一类属性信息包括与上述第一类数值类型相同的值，第二类属性信息包括与上述第二类数值类型相同的值。

在本实施例的一些可选的实现方式中，数值间的类型相同具体可以指两个数值的单位相同，进而可以直接进行加法、减法等运算。例如，获取的目标用户的属性数据包括：“物流时长：3天”、“在线时长：5小时”以及“售后处理时长：1小时”。其中，数值“5”与数值“1”的单位都是“小时”，可以认为二者属于类型相同的数值，可以直接进行加法、减法等数学运算，而数值“3”的单位是“天”，与数值“1”的单位不同，可以认为二者属于类型不同的值，不可以直接进行加法、减法等运算。

可以理解的是，进行上述统计分析的目的在于统计所获取的至少一个第一类数值以及至少一个第二类数值，使生成的与上述第一类数值类型相同的值以及与上述第二类数值类型相同的值更便于后续步骤的分析运算。

示例性的，基于步骤201获取的目标用户的属性数据为第一类属性数据“客户满意度：90分、80分”以及第二类属性数据“工作时长：5小时”。其中，第一类属性数据“客户满意度：90分、80分”包括第一类数值“90”以及第一类数值“80”。可以理解的是，多数值情况不便于分析运算，不具有代表性，所以可以对上述客户满意度所包括的两个第一类数值进行统计分析，具体来说，可以将客户满意度所包括的两个第一类数值相加，获得与客户满意度所包括的第一类数值类型相同的值，即：90+80＝170。其中，“170”的单位为“分”。

步骤203，将与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息。

在本实施例中，基于步骤202所获得的包括与第一类数值类型相同的值的第一类属性信息以及包括与第二类数值类型相同的值的第二类属性信息，上述电子设备(例如图1所示的服务器)可以将第二类属性信息所包括的与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息。进行上述转化的目的在于使第一类属性信息所包括的值与第二类属性信息所包括的值能够直接进行加法、减法等运算。

在本实施例的一些可选的实现方式中，将与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，可以使转化后的第二类属性信息所包括的值的单位与第一类属性信息所包括的值的单位相同。可以理解的是，通常情况下，两个以上表征相同属性的物理量在进行加法、减法等运算时，单位应该统一。例如，“5厘米”与“5分米”都表示长度，但由于二者单位不统一，进而不能直接进行加法、减法等运算，将“5分米”中的数值“5”乘以10，转化为以“厘米”作为单位的数值“50”，即5*10＝50厘米，转化后的“50厘米”与“5厘米”的单位相同，可以直接进行加法、减法等运算。

示例性的，基于步骤201获取的目标用户的属性数据包括：“客户满意度：90分、80分”以及“工作时长：5小时”。其中，“客户满意度：90分、80分”可以为第一类属性数据，“工作时长：5小时”可以为第二类属性数据。基于步骤202对上述获取的数据进行统计分析得到：“客户满意度：90+80＝170分”以及“工作时长5小时”。其中，“5小时”与“170分”单位不统一，需要进行转化。确定“5”为第二类数值，“170”为第一类数值，进而，需将“5”转化为与“170”类型相同的值，即转化为以“分”作为单位的数值。具体转化方法可以为，可以通过搜索工具搜索预先确定的目标用户的应工作时长，(例如为7小时)，而基于步骤201获取的“工作时长：5小时”为目标用户的实际工作时长，用目标用户的实际工作时长除以应工作时长再乘以100，得到转化后的与“170”类型相同的值，即(5/7)*100＝71分(结果取整数)。

步骤204，基于第一类属性信息以及转化后的第二类属性信息，生成目标用户的属性信息并输出。

在本实施例中，基于步骤202生成的第一类属性信息以及步骤203生成的转化后的第二类属性信息，上述电子设备可以生成目标用户的属性信息并输出。其中，属性信息可以用于表征目标用户的能力水平，例如，可以反映目标用户的专业技能属性、环境条件属性、综合能力属性等。生成的属性信息可以包括文字、数值或者图表等。另外，生成的属性信息可以以文本、图片或者网页等形式输出。需要说明的是，上述电子设备生成目标用户的属性信息的方法可以有多种。例如，可以将第一类属性信息及转化后的第二类属性信息直接作为目标用户的属性信息进行输出，或者可以将第一类属性信息所包括的值与转化后的第二类属性信息所包括的值相加，生成目标用户的属性信息并输出。

示例性的，基于步骤201获取的目标用户的属性数据为：“客户满意度：90分、80分”以及“工作时长：5小时”。其中，“客户满意度：90分、80分”可以为第一类属性数据，“工作时长：5小时”为第二类属性数据。基于步骤202对上述获取的数据进行统计分析得到：“客户满意度：90+80＝170分”以及“工作时长：5小时”。确定“客户满意度：170分”为第一类属性信息，“工作时长：5小时”为第二类属性信息。基于步骤203将数值“5”转化为与数值“170”类型相同的值，得到转化后的第二类属性信息为“转化工作时长：(5/7)*100＝71分”。最后，将第一类属性信息“客户满意度：170分”所包括的数值“170”与转化后的第二类属性信息“转化工作时长：71分”所包括的数值“71”相加，生成目标用户的属性信息(即：170+71＝241分，生成目标用户的属性信息：“客户满意度&工作时长：241分”)并输出。

继续参见图3，图3是根据本申请实施例的用于输出信息的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，用户通过电子设备搜索具有a商品的电子商铺，获得搜索结果(如标号301所示)；当用户欲获得目标用户“A商铺”的属性信息时，用户可以点击“A商铺”的链接，进而发起一个对目标用户“A商铺”的属性信息的输出请求；接着，信息管理服务器可以后台获取“A商铺”的属性数据，并显示获取的“A商铺”的属性数据“物流速度满意度：80分”以及“在线时长：7小时”(如标号302所示)；接着，用户可以点击属性数据“物流速度满意度：80分”的链接，将其确认为第一类属性数据，相应的，属性数据“在线时长：7小时”即为第二类属性数据；然后，信息管理服务器接收用户对上述“确认第一类属性数据”的设置，对第一类属性数据以及第二类属性数据进行数据分析及信息处理；最后，生成“A商铺”的属性信息“属性信息：物流速度满意度&在线时长：168分”并弹出(如标号3所示)。

本申请的上述实施例提供的方法首先对获取的目标用户的第一类属性数据以及第二类属性数据进行了统计分析，使得整个信息处理过程更加简便易行，并且同时考虑了目标用户的第一类属性数据以及第二类属性数据，提高了所输出的目标用户的属性信息的全面性。

进一步参考图4，其示出了用于输出信息的方法的又一个实施例的流程400。该用于输出信息的方法的流程400，包括以下步骤：

步骤401，获取目标用户的属性数据。

在本实施例中，用于输出信息的方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的服务器)可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取目标用户的属性数据。其中，目标用户为当前用户欲通过上述电子设备获得其属性信息的用户。目标用户的属性数据可以预先存储于上述电子设备中。获取的属性数据可以包括第一类属性数据以及第二类属性数据，并且，第一类属性数据可以包括至少一个第一类数值，第二类属性数据可以包括至少一个第二类数值。

步骤402，分别对至少一个第一类数值以及至少一个第二类数值进行统计分析，生成包括与第一类数值类型相同的值的第一类属性信息以及包括与第二类数值类型相同的值的第二类属性信息。

在本实施例中，基于步骤401得到的目标用户的属性数据所包括的第一类属性数据以及第二类属性数据，上述电子设备(例如图1所示的服务器)可以分别对第一类属性数据所包括的至少一个第一类数值以及第二类属性数据所包括的至少一个第二类数值进行统计分析，生成第一类属性信息以及第二类属性信息。其中，第一类属性信息包括与上述第一类数值类型相同的值，第二类属性信息包括与上述第二类数值类型相同的值。

可以理解的是，进行上述统计分析的目的在于统计所获取的至少一个第一类数值以及至少一个第二类数值，使生成的与上述第一类数值类型相同的值以及与上述第二类数值类型相同的值更便于后续步骤的分析运算。

在本实施例的一些可选的实现方式中，若获取的第一类属性数据所包括的第一类数值为至少两个，或者获取的第二类属性数据所包括的第二类数值为至少两个，上述统计分析可以为对第一类属性数据所包括的第一类数值进行均值计算，或者可以为对第二类属性数据所包括的第二类数值进行均值计算。例如，基于步骤401获取的目标用户的属性数据为：第一类属性数据“客户满意度：90分、80分”以及第二类属性数据“工作时长：5小时”。其中，第一类属性数据“客户满意度：90分、80分”包括两个第一类数值，分别为第一类数值“90”以及第一类数值“80”，对第一类属性数据“客户满意度：90分、80分”所包括的两个第一类数值进行均值计算，获得与第一类数值类型相同的值，即：(90+80)/2＝85。其中，数值“85”的单位为“分”。

步骤403，通过归一化模型将第二类属性信息所包括的与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息。

在本实施例中，基于步骤402获得的包括与第一类数值类型相同的值的第一类属性信息以及包括与第二类数值类型相同的值的第二类属性信息，上述电子设备(例如图1所示的服务器)可以通过归一化模型将第二类属性信息所包括的与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息。其中，归一化模型用于表征转化后的第二类属性信息所包括的与第一类数值类型相同的值与未转化的第二类属性信息所包括的与第二类数值类型相同的值的对应关系。进行上述转化的目的在于使第一类属性信息所包括的数值与第二类属性信息所包括的数值能够数直接进行加法、减法等运算。

需要说明的是，归一化是一种目前广泛应用和研究的用于简化计算的方式，在此不作深入赘述。通过预先设置的归一化模型进行上述转化可以使包括与第二类数值类型相同的值的第二类属性信息的量纲与包括与第一类数值类型相同的值的第一类属性信息的量纲相同，进而使第一类属性信息所包括的数值与第二类属性信息所包括的数值能够直接进行加法、减法等运算。例如，未转化前第一类属性信息的量纲为“分数”，第二类属性信息的量纲为“时长”，根据预先设置的归一化模型可以将第二类属性信息的量纲转化为“分数”，使得第一类属性信息与第二类属性信息具有相同的量纲。具体的，上述归一化模型可以采用如下公式：

其中，M为转化后第二类属性信息所包括的数值，N为未转化的第二类属性信息所包括的数值，a为目标用户所属领域中待评价成员的未转化的第二类属性信息所包括的数值的均值，b为目标用户所属领域中待评价成员的未转化的第二类属性信息所包括的数值的标准差。需要说明的是，目标用户所属领域中，待评价用户包括目标用户以及其他待评价用户，其他待评价用户的未转化的第二类属性信息所包括的数值可以通过获取目标用户第二类属性信息所包括的数值的方法获得，进而计算获得目标用户所属领域中待评价用户的未转化的第二类属性信息所包括的数值的均值a以及目标用户所属领域中待评价用户的未转化的第二类属性信息所包括的数值的标准差b。

需要说明的是，均值的计算方法以及标准差的计算方法为目前广泛应用和研究的公知技术，此处不再深入赘述。

示例性的，基于步骤401获取的目标用户的属性数据为：“客户满意度：90分、80分”以及“工作时长：5小时”。其中，“客户满意度：90分、80分”可以为第一类属性数据，“工作时长：5小时”可以为第二类属性数据。基于步骤402对上述获取的数据进行统计分析得到：“客户满意度：(90+80)/2＝85分”以及“工作时长5小时”。其中，“客户满意度：(90+80)/2＝85分”为第一类属性信息，其量纲“分值”，“工作时长5小时”为第二类属性信息，其量纲为时长，故第一类属性信息所包括的数值“85”与第二类属性信息所包括的数值“5”用于量化不同的量纲，二者类型不同，通过上述归一化模型可以将数值“5”转化为与数值“85”类型相同的值，即将第二类属性信息的量纲转化为“分值”。具体的，可以通过大数据技术、统计分析等方法获取目标用户所属领域中待评价用户的“工作时长”的均值(例如为4小时)以及标准差(例如为0.02)，则根据上述归一化模型可以计算得到转化后的与数值“85”类型相同的值，即(5-4)/0.02＝50分。

在本实施例的一些可选的实现方式中，对于通过上述归一化模型转化得到的数值，可以加上一个预设的附加值，使得转化后的数值分布于附加值的两侧，进而更便于统计和比较。

步骤404，基于第一类属性信息以及转化后的第二类属性信息，生成目标用户的属性信息并输出。

在本实施例中，基于步骤402生成的第一类属性信息以及步骤403生成的转化后的第二类属性信息，上述电子设备可以生成目标用户的属性信息并输出。其中，属性信息可以用于表征目标用户的能力水平，例如，可以反映目标用户的专业技能属性、环境条件属性、综合能力属性等。生成的属性信息可以包括文字、数值或者图表等。另外，生成的属性信息可以以文本、图片或者网页等形式输出。需要说明的是，上述电子设备生成目标用户的属性信息的方法可以有多种。例如，可以将第一类属性信息所包括的值与转化后的第二类属性信息所包括的值相加，生成目标用户的属性信息并输出。

在本实施例的一些可选的实现方式中，用于输出信息的方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的服务器)可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取为目标用户的各个属性数据预先分配的权重，进而基于步骤402生成的第一类属性信息以及步骤403生成的转化后的第二类属性信息及所获取的权重，通过加权求和的方式生成目标用户的属性信息并输出。其中，为第一类属性数据预先分配的权重即为第一类属性数据生成的第一类属性信息的权重，为第二类属性数据预先分配的权重即为第一类属性数据生成的转化后的第二类属性信息的权重。

在本实施例的一些可选的实现方式中，基于步骤404生成的目标用户的属性信息可以包括属性数值，其中，属性数值为基于步骤402生成的第一类属性信息以及步骤403生成的转化后的第二类属性信息，通过预设的计算方法计算得到的、能够定量地反应目标用户的属性的数值。其中，预设的计算方法可以为上述直接将第一类属性信息所包括的值与转化后的第二类属性信息所包括的值相加的方法，或者上述基于第一类属性信息所包括的值、转化后的第二类属性信息所包括的值以及所获取的权重，进行加权求和计算的方法。

示例性的，基于步骤401获取的目标用户的属性数据为：“客户满意度：90分、80分”以及“工作时长：5小时”。其中，“客户满意度：90分、80分”可以为第一类属性数据，“工作时长：5小时”为第二类属性数据。基于步骤402对上述获取的数据进行统计分析得到：“客户满意度：(90+80)/2＝85分”以及“工作时长：5小时”。确定“客户满意度：85分”为第一类属性信息，“工作时长：5小时”为第二类属性信息。基于步骤403将数值“5”转化为与数值“85”类型相同的值，得到转化后的第二类属性信息为“转化工作时长：(5-47)/0.02＝50分”。最后，获取第一类属性信息“客户满意度：85分”的权重0.6，转化后的第二类属性信息“转化工作时长：50分”的权重0.4，基于第一类属性信息“客户满意度：85分”、转化后的第二类属性信息“转化工作时长：50分”以及所获取的权重，通过加权求和的方式生成目标用户的属性信息(即：85*0.6+50*0.4＝71分，生成目标用户属性信息：“客户满意度&工作时长：71分”)并输出。需要说明的是，上述属性信息的输出形式可以有多种，例如，通过电子设备以图片、文字或者网页等的形式输出。

在本实施例的一些可选的实现方式中，基于步骤404生成的目标用户的属性信息可以不包括属性数值，其中，属性数值为基于步骤402生成的第一类属性信息以及步骤403生成的转化后的第二类属性信息，通过预设的计算方法计算得到的、能够定量地反应目标用户的属性的数值。

示例性的，基于上述步骤计算获得目标用户的属性数值为“71分”。在生成目标用户的属性信息之前，按照计算得到的属性数值的类别将用于评价用户的属性分为“优秀”、“良好”、“及格”以及“不及格”四个等级，如表1所示。对于计算获得的属性数值“71分”，可得处其对应的属性为“及格”，则将“及格”确定为目标用户的属性信息并输出。

优秀	良好	及格	不及格
				100-90分	90-80分	80-60分	60-0分

表1

在本实施例的一些可选的实现方式中，当基于步骤401获取的属性数据包括第三类属性数据时，在获取为目标用户的各个属性数据预先分配的权重之后，在进行上述基于步骤402生成的第一类属性信息以及步骤403生成的转化后的第二类属性信息及所获取的权重，通过加权求和的方式生成目标用户的属性信息并输出的步骤之前，还可以将为第三类属性数据预先分配的权重分配给第一类属性数据和第二类属性数据。其中，第三类属性数据为不包括数值的属性数据。上述将为第三类属性数据预先分配的权重分配给第一类属性数据和第二类属性数据的具体分配方法可以为，将为第三类属性数据预先分配的权重平均分配给第一类属性数据和第二类属性数据；或者，按照为第一类属性数据以及第二类属性数据预先分配的权重的比例，将为第三类属性数据预先分配的权重分配给第一类属性数据和第二类属性数据。可以理解的是，由于第三类属性数据不包括数值，所以在进行上述通过加权求和的方式生成目标用户的属性信息并输出的步骤时，若将第三类属性数据考虑在内，进行加权求和计算，不仅会增加计算量，而且会影响计算结果的准确性。将为第三类属性数据预先分配的权重分配给第一类属性数据和第二类属性数据，可以使分析计算更具有针对性，进而提高计算结果的准确度。

在本实施例的一些可选的实现方式中，在进行步骤404基于第一类属性信息以及转化后的第二类属性信息，生成目标用户的属性信息并输出之后，当确定生成的目标用户的属性信息包括属性数值时，可以对属性数值进行正态化处理。其中，属性数值为基于第一类属性信息以及转化后的第二类属性信息，计算得到的能够定量地反应目标用户属性的数值。上述正态化处理用于放大目标用户与其他待评价用户(与目标用户同领域的、能够通过上述电子设备输出其属性信息的用户)的属性数值的差距，使得目标用户的能力水平能够得到更加直观的展现，进而方便用户判断目标用户的属性在目标用户所属领域处于哪种水平。需要说明的是，目标用户所属领域中，待评价用户包括目标用户以及其他待评价用户，其他待评价用户的属性数值可以通过上述用于输出信息的方法中的任一实施例计算得到。具体的，可以采用如下公式对目标用户的属性数值进行正态化处理：

其中，Y为进行正态化处理后的目标用户的属性数值，X为未进行正态化处理的目标用户的属性数值，μ为目标用户所属领域中待评价用户的未进行正态化处理的属性数值的均值，σ为目标用户所属领域中待评价用户的未进行正态化处理的属性数值的标准差，e为常数。需要说明的是，上述目标用户所属领域中待评价用户的未进行正态化处理的属性数值可以通过上述用于输出信息的方法中的任一实施例计算得到，进而计算获得目标用户所属领域中待评价用户的未进行正态化处理的属性数值的均值μ以及目标用户所属领域中待评价用户的未进行正态化处理的属性数值的标准差σ。

从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的用于输出信息的流程400突出了通过归一化模型将第二类属性信息所包括的与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值的步骤。由此，本实施例描述的方案不仅可以将转化后的第二类属性信息以及第一类属性信息结合分析，且通过归一化模型转化得到的第二类属性信息与第一类属性信息的结合度更高，从而实现更准确、全面地生成目标用户的属性信息并输出。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种用于输出信息的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，本实施例的用于输出信息的装置500包括：获取单元、统计分析单元、转化单元以及生成输出单元。其中，获取单元配置用于获取目标用户的属性数据，属性数据包括第一类属性数据以及第二类属性数据，并且，第一类属性数据包括至少一个第一类数值，第二类属性数据包括至少一个第二类数值；统计分析单元配置用于分别对至少一个第一类数值以及至少一个第二类数值进行统计分析，生成包括与第一类数值类型相同的值的第一类属性信息以及包括与第二类数值类型相同的值的第二类属性信息；转化单元配置用于将与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息；生成输出单元配置用于基于第一类属性信息以及转化后的第二类属性信息，生成目标用户的属性信息并输出。

在本实施例中，用于输出信息的装置500的获取单元501可以从当前用户(例如，消费者)利用其进行目标用户信息处理的终端获取目标用户的属性数据。其中，目标用户为当前用户欲通过上述终端获得其属性信息的待评价用户。目标用户的属性数据可以预先存储于上述终端中。获取的属性数据可以包括第一类属性数据以及第二类属性数据，并且，第一类属性数据可以包括至少一个第一类数值，第二类属性数据可以包括至少一个第二类数值。第一类属性数据与第二类属性数据的类型不同，通常可以采用预设的分类方式对目标用户的属性数据进行分类，同时，当前用户也可以通过上述终端进行手动设置，对目标用户的属性数据进行分类。第一类数值与第二类数值的类型不同，通常可以根据属性数据的分类方式对属性数据所包括的数值进行分类，进而可以将第一类属性数据所包括的数值分类为第一类数值，将第二类属性数据所包括的数值分类为第二类数值。

在本实施例中，基于获取单元501所获取的目标用户的属性数据所包括的第一类属性数据以及第二类属性数据，用于输出信息的装置500的统计分析单元502可以分别对第一类属性数据所包括的至少一个第一类数值以及第二类属性数据所包括的至少一个第二类数值进行统计分析，生成第一类属性信息以及第二类属性信息。其中，第一类属性信息包括与上述第一类数值类型相同的值，第二类属性信息包括与上述第二类数值类型相同的值。

在本实施例中，基于统计分析单元502所获得的包括与第一类数值类型相同的值的第一类属性信息以及包括与第二类数值类型相同的值的第二类属性信息，用于输出信息的装置500的转化单元503可以将第二类属性信息所包括的与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息。进行上述转化的目的在于使第一类属性信息所包括的值与第二类属性信息所包括的值能够直接进行加法、减法等运算。

在本实施例中，基于统计分析单元502生成的第一类属性信息以及转化单元503生成的转化后的第二类属性信息，用于输出信息的装置500的生成输出单元504可以生成目标用户的属性信息并输出。其中，属性信息可以用于表征目标用户的能力水平，例如，可以反映目标用户的专业技能属性、环境条件属性、综合能力属性等。另外，生成的属性信息可以以文字、图表或者网页等形式输出。需要说明的是，通过上述生成输出单元504生成目标用户的属性信息的方法可以有多种。例如，可以将第一类属性信息所包括的值与转化后的第二类属性信息所包括的值相加，生成目标用户的属性信息并输出。

在本实施例的一些可选的实现方式中，转化单元包括：转化模块，配置用于通过归一化模型将第二类属性信息所包括的与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息，其中，归一化模型用于表征转化后的第二类属性信息所包括的与第一类数值类型相同的值与未转化的第二类属性信息所包括的与第二类数值类型相同的值的对应关系。

在本实施例的一些可选的实现方式中，用于输出信息的该装置500还包括：权重获取单元，配置用于获取为目标用户的各个属性数据预先分配的权重；以及生成输出单元进一步配置用于：基于第一类属性信息、转化后的第二类属性信息及所获取的权重，通过加权求和的方式生成目标用户的属性信息并输出。

在本实施例的一些可选的实现方式中，用于输出信息的该装置500装置还包括：分配单元，配置用于响应于确定目标用户的属性数据包括第三类属性数据，将为第三类属性数据预先分配的权重分配给第一类属性数据和第二类属性数据，其中，第三类属性数据为不包括数值的属性数据。

在本实施例的一些可选的实现方式中，用于输出信息的该装置500装置还包括：处理单元，配置用于响应于确定目标用户的属性信息包括属性数值，对属性数值进行正态化处理。

本申请的上述实施例提供的装置，通过获取单元501获取目标用户的第一类属性数据及其所包括第一类数值和第二类属性数据及其所包括第二类数值，然后，统计分析单元502分别对获取的第一类数值以及第二类数值进行统计分析，得到第一类属性信息以及第二类属性信息，接着，转化单元503对第二类属性信息所包括的值进行转化，得到转化后的第二类属性信息，最后，生成输出单元504基于第一类属性信息以及转化后的第二类属性信息，生成目标用户的属性信息并输出，满足了提高信息输出的全面性的需求。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的服务器的计算机系统600的结构示意图。图6示出的服务器仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本申请所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括数据获取单元、统计分析单元、转化单元和生成输出单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取目标用户的属性数据单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的服务器中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该服务器中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该服务器执行时，使得该服务器：获取目标用户的属性数据，其中，属性数据包括第一类属性数据以及第二类属性数据，并且，第一类属性数据包括至少一个第一类数值，第二类属性数据包括至少一个第二类数值；分别对至少一个第一类数值以及至少一个第二类数值进行统计分析，生成包括与第一类数值类型相同的值的第一类属性信息以及包括与第二类数值类型相同的值的第二类属性信息；将与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息；基于第一类属性信息以及转化后的第二类属性信息，生成目标用户的属性信息并输出。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (8)

1.一种用于输出信息的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标用户的属性数据，其中，所述属性数据包括第一类属性数据以及第二类属性数据，并且，第一类属性数据包括至少一个第一类数值，第二类属性数据包括至少一个第二类数值；

分别对所述至少一个第一类数值以及所述至少一个第二类数值进行统计分析，生成包括与第一类数值类型相同的值的第一类属性信息以及包括与第二类数值类型相同的值的第二类属性信息；

将所述与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息；

响应于确定所述目标用户的属性数据包括第三类属性数据，将为第三类属性数据预先分配的权重分配给第一类属性数据和第二类属性数据，其中，所述第三类属性数据为不包括数值的属性数据；

基于所述第一类属性信息以及转化后的第二类属性信息，生成所述目标用户的属性信息并输出；其中，

所述将所述与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息包括：

通过归一化模型将所述第二类属性信息所包括的与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息，其中，所述归一化模型用于表征转化后的第二类属性信息所包括的与第一类数值类型相同的值与未转化的第二类属性信息所包括的与第二类数值类型相同的值的对应关系，所述归一化模型通过在归一化模型转化得到的数值中增加预设的附加值，以使得转化后的数值分布于附加值的两侧，转化后的第二类属性信息所包括的值的量纲与第一类属性信息所包括的值的量纲相同。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述第一类属性信息以及转化后的第二类属性信息，生成所述目标用户的属性信息并输出之前，所述将所述与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息之后，所述方法还包括：

获取为所述目标用户的各个属性数据预先分配的权重；以及

所述基于所述第一类属性信息以及转化后的第二类属性信息，生成所述目标用户的属性信息并输出包括：

基于所述第一类属性信息、转化后的第二类属性信息及所获取的权重，通过加权求和的方式生成所述目标用户的属性信息并输出。

3.根据权利要求1-2之一所述的方法，其特征在于，在所述基于所述第一类属性信息以及转化后的第二类属性信息，生成所述目标用户的属性信息并输出之后，所述方法还包括：

响应于确定所述目标用户的属性信息包括属性数值，对所述属性数值进行正态化处理。

4.一种用于输出信息的装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，配置用于获取目标用户的属性数据，其中，所述属性数据包括第一类属性数据以及第二类属性数据，并且，第一类属性数据包括至少一个第一类数值，第二类属性数据包括至少一个第二类数值；

统计分析单元，配置用于分别对所述至少一个第一类数值以及所述至少一个第二类数值进行统计分析，生成包括与第一类数值类型相同的值的第一类属性信息以及包括与第二类数值类型相同的值的第二类属性信息；

转化单元，配置用于将所述与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息；

分配单元，配置用于响应于确定所述目标用户的属性数据包括第三类属性数据，将为第三类属性数据预先分配的权重分配给第一类属性数据和第二类属性数据，其中，所述第三类属性数据为不包括数值的属性数据；

生成输出单元，配置用于基于所述第一类属性信息以及转化后的第二类属性信息，生成所述目标用户的属性信息并输出；其中，

所述转化单元包括：

转化模块，配置用于通过归一化模型将所述第二类属性信息所包括的与第二类数值类型相同的值转化为与第一类数值类型相同的值，生成转化后的第二类属性信息，其中，所述归一化模型用于表征转化后的第二类属性信息所包括的与第一类数值类型相同的值与未转化的第二类属性信息所包括的与第二类数值类型相同的值的对应关系，所述归一化模型通过在归一化模型转化得到的数值中增加预设的附加值，以使得转化后的数值分布于附加值的两侧，转化后的第二类属性信息所包括的值的量纲与第一类属性信息所包括的值的量纲相同。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

权重获取单元，配置用于获取为所述目标用户的各个属性数据预先分配的权重；以及

所述生成输出单元包括：

输出模块，配置用于基于所述第一类属性信息、转化后的第二类属性信息及所获取的权重，通过加权求和的方式生成所述目标用户的属性信息并输出。

6.根据权利要求4-5之一所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

处理单元，配置用于响应于确定所述目标用户的属性信息包括属性数值，对所述属性数值进行正态化处理。

7.一种服务器，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-3中任一所述的方法。

8.一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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一所述的方法。

Images