CN109948051A - 结合群体交易行为的内容推送方法、装置、服务器及系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及证券交易领域，公开了一种结合群体交易行为的内容推送方法、装置、服务器及系统。其中所述的结合群体交易行为的内容推送方法，应用于服务器，所述方法包括：获取个体行为、群体行为以及高绩效用户行为；根据所述用户行为、群体行为以及高绩效用户行为，生成待推送内容列表；向目标用户推送所述待推送内容列表，并获取所述目标用户对所述待推送内容列表中的内容的用户操作；根据所述目标用户的用户操作，调整所述待推送内容列表。通过上述方式，本发明实施例解决了目前的个性化推荐推送的内容针对性不强，并且综合性不高，无法满足用户的需求的技术问题，实现向用户推送综合性及可拓展性强的交易建议。

Description

结合群体交易行为的内容推送方法、装置、服务器及系统

技术领域

本发明涉及证券交易领域，特别是涉及一种结合群体交易行为的内容推送方法、装置、服务器及系统。

背景技术

证券交易，是指证券持有人依照交易规则，将证券转让给其他投资者的行为。证券交易是一种已经依法发行并经投资者认购的证券的买卖,是一种具有财产价值的特定权利的买卖,也是一种标准化合同的买卖。

在证券交易领域，证券交易者在交易前、交易中总是会寻求一些外部信息，从中获得交易信号，促使完成交易决策，例如：上市企业的年报、证券分析师的报告、证券分析师对特定股票的看法等等。而大量的信息往往容易形成信息过载，导致用户选择困难，而交易建议成为用户急需的参考条件。

目前，有多种形式把外部信息推送给证券交易者，例如：

(1)、一些股票交易软件，可根据用户的自选股、搜索历史进行个性化推荐，其缺点在于：根据用户个人行为进行个性化推荐，容易使得被推荐的内容局限在一个小范围内，实际上，用户还可能关心高绩效用户的观点，以及关心持有相似股票的群体中其他用户观点。

(2)、分析交易者的交易习惯，根据交易习惯计算应该推送什么样的交易建议。交易习惯的获得和分析是一个复杂的事情，交易习惯与所推送信息之间的关系，仍然是人为定义的规则。从交易习惯中提取的哪些特征是有效的，并没有有效的验证；所推送内容的价值对于交易者来说仍然不明确，其缺点在于：根据交易习惯推送内容，交易习惯与内容之间的关系人为确定，内容的价值对于交易者来说难以衡量。

(3)、当前电子商务网站、新闻网站往往有内容推荐功能，基于对用户以往的搜索、查看历史进行类别相似内容的推荐；当然，也有根据用户群体的共同特点进行推荐，称为协同过滤推荐方式，其缺点在于：证券交易类的内容推荐，涉及到的因素多：既涉及到用户的证券操作(买/卖什么股票)，还涉及到用户对于所推送内容的操作(阅读、不阅读)，还涉及到与用户偏好相似的群体喜好的内容，因此现有的基于内容分类的推荐和基于协同过滤推荐都无法满足要求。

发明人在实现本发明的过程中，发现目前的个性化推荐推送的内容针对性不强，并且综合性不高，无法满足用户的需求，基于此，本发明提出一种结合群体交易行为的内容推送方法、装置、服务器及系统。

发明内容

本发明实施例旨在提供一种结合群体交易行为的内容推送方法、装置、服务器及系统，其解决了目前的个性化推荐推送的内容针对性不强，并且综合性不高，无法满足用户的需求的技术问题，实现向用户推送综合性及可拓展性强的交易建议。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供一种结合群体交易行为的内容推送方法，应用于服务器，所述方法包括：

获取个体行为、群体行为以及高绩效用户行为；

根据所述个体行为、群体行为以及高绩效用户行为，生成待推送内容列表；

向目标用户推送所述待推送内容列表，并获取所述目标用户对所述待推送内容列表中的内容的用户操作；

根据所述目标用户的用户操作，调整所述待推送内容列表。

在一些实施例中，在所述获取个体行为、群体行为以及高绩效用户行为步骤之前，所述方法还包括：

将多个用户划分为不同的群体，确定每一群体的群组标识，并确定目标用户对应的群体；

获取多个用户的历史证券交易记录，并计算每一用户的绩效值，根据所述绩效值，确定高绩效用户。

在一些实施例中，所述根据所述用户行为、群体行为以及高绩效用户行为，生成待推送内容列表，包括：

对所述个体行为、群体行为以及高绩效用户行为进行分析，根据所述个体行为、群体行为以及高绩效用户行为中的一种或多种行为的变化，更新所述待推送内容列表。

在一些实施例中，所述推送内容列表包括至少一个推送内容，每一推送内容对应唯一的内容标识以及内容描述，所述方法还包括：

根据所述推送内容与用户的相关性，确定所述推送内容与用户的初始内容匹配度；

根据所述用户对所述推送内容的用户操作，更新所述推送内容与用户的内容匹配度。

在一些实施例中，所述方法还包括：

根据所述内容匹配度，确定所述推送内容的优先级；

根据所述推送内容的优先级，优先推送所述推送内容列表中的优先级高的推送内容。

在一些实施例中，所述方法还包括：

保存历史推送的内容列表，以及所述历史推送的内容列表中的推送内容及其对应的用户操作。

第二方面，本发明实施例提供一种结合群体交易行为的内容推送装置，应用于服务器，所述装置包括：

行为获取单元，用于获取个体行为、群体行为以及高绩效用户行为；

待推送列表单元，用于根据所述个体行为、群体行为以及高绩效用户行为，生成待推送内容列表；

用户操作单元，用于向目标用户推送所述待推送内容列表，并获取所述目标用户对所述待推送内容列表中的内容的用户操作；

内容调整单元，用于根据所述目标用户的用户操作，调整所述待推送内容列表。

第三方面，本发明实施例提供一种服务器，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的结合群体交易行为的内容推送方法。

第四方面，本发明实施例提供一种结合群体交易行为的内容推送系统，所述系统包括：上述的服务器以及至少一个客户端，其中，

所述服务器包括：内容库以及推送模块，所述内容库用于保存推送内容，所述推送模块用于生成推送内容列表，并向所述客户端发送所述推送内容列表；

所述客户端包括：内容显示模块以及输入模块，所述输入模块用于获取个体行为，所述内容显示模块连接所述推送模块，用于接收并显示所述推送内容列表中的推送内容。

在一些实施例中，所述服务器还包括：

行为库，用于保存推送内容列表以及所述推送内容列表中的推送内容及其对应的用户操作；

行为分析模块，连接所述输入模块以及行为库，用于对所述输入模块获取的个体行为以及所述行为库中的群体行为以及高绩效用户行为进行行为分析；

内容选择模块，连接所述内容库、所述推送模块以及行为库，用于从所述内容库中获取推送内容，并将所述推送内容发送到所述推送模块以及所述行为库。

第四方面，本发明实施例还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使服务器能够执行如上所述的结合群体交易行为的内容推送方法。

本发明实施例的有益效果是：区别于现有技术的情况下，本发明实施例提供的一种结合群体交易行为的内容推送方法，应用于服务器，所述方法包括：获取个体行为、群体行为以及高绩效用户行为；根据所述个体行为、群体行为以及高绩效用户行为，生成待推送内容列表；向目标用户推送所述待推送内容列表，并获取所述目标用户对所述待推送内容列表中的内容的用户操作；根据所述目标用户的用户操作，调整所述待推送内容列表。通过上述方式，本发明实施例能够解决目前的个性化推荐推送的内容针对性不强，并且综合性不高，无法满足用户的需求的技术问题，实现向用户推送综合性及可拓展性强的交易建议。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

图1是本发明实施例提供的一种应用环境的示意图；

图2是本发明实施例提供的一种结合群体交易行为的内容推送方法的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的一种更新待推送内容列表的流程示意图；

图4是本发明实施例提供的一种结合群体交易行为的内容推送装置的示意图；

图5是本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图；

图6是本发明实施例提供的一种结合群体交易行为的内容推送系统的核心模块的逻辑架构图；

图7是本发明实施例提供的一种结合群体交易行为的内容推送系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

本发明主要应用于有价的、可交易的虚拟或者实际物品的相关场合，例如：证券、衍生品、数字货币等的交易。在本发明实施例中，主要以证券交易为例进行说明，其中，证券交易的方式包括现货交易、期货交易、期权交易、信用交易和回购。在实际交易中，不同用户有不同的风险偏好，在长期实践中形成了自己的交易习惯。相同的外部信息对不同的用户可能产生不同的决策行为，如果交易服务能够提供与用户强相关的交易建议，则对于用户能够形成更加直接的帮助。

目前，证券交易者在交易前、交易中总是会寻求一些外部信息，从中获得交易信号，促使完成交易决策，例如：上市企业的年报、证券分析师的报告、证券分析师对特定股票的看法等等。而大量的信息往往容易形成信息过载，导致用户选择困难，而交易建议成为用户急需的参考条件。

目前，有多种形式把外部信息推送给证券交易者，例如：行业新闻、专家评论、智能投顾/智能投研经过分析后的交易建议。当前这些方式，是没有考虑过交易者本身的特征的，即推送的内容针对性不强。基于此，本发明实施例提供一种结合群体交易行为的内容推送方法。

请参阅图1，图1是本发明实施例提供的一种应用环境的示意图；

如图1所示，多个客户端连接服务器，所述客户端用于向所述服务器发送请求命令，并接收所述服务器发送的交易建议的推送内容，可以理解的是，所述客户端与所述服务器通信连接，例如：所述客户端通过互联网、无线网络等方式与所述服务器进行通信连接，所述客户端设置有显示屏幕，所述显示屏幕用于将所述服务器发送的交易建议的推送内容呈现于所述用户，在一些实施例中，所述客户端安装有应用程序APP(Application，APP)，所述应用程序APP通过数据接口与所述服务器通信连接，用户通过所述应用程序APP向所述服务器发送数据，并接收所述服务器发送的数据，以应用程序APP的用户界面的形式将所述服务器发送的数据呈现于所述用户的客户端的显示屏幕。通过应用程序APP的形式还可以实现服务器与客户端之间的其他数据交互，例如：控制命令的传递。

在本发明的实施例中，客户端可以是智能手机、掌上电脑(Personal DigitalAssistant，PDA)、平板电脑、智能手表等能显示交易建议的电子设备，服务器可以是塔式服务器、机架式服务器、刀片式服务器或云服务器。

具体地，下面以云服务器为为例对本发明实施例作具体阐述。

实施例一

请参阅图2，图2是本发明实施例提供的一种结合群体交易行为的内容推送方法的流程示意图；如图2所示，所述方法应用于服务器，比如，云服务器，所述方法包括：

步骤S21：获取个体行为、群体行为以及高绩效用户行为；

具体的，所述服务器通信连接用户的客户端，所述服务器用于接收所述用户的操作信息，并根据所述用户的操作信息，获取个体行为，所述个体行为为所述用户的用户行为，其中，所述用户的操作信息包括所述用户对推送内容的响应信息、用户对交易对象的操作信息，以及其他与交易行为有关的操作信息，所述服务器通过所述客户端获取所述用户的操作信息，进而获取所述用户行为。

具体的，在所述获取个体行为、群体行为以及高绩效用户行为步骤之前，所述方法还包括：

将多个用户划分为不同的群体，确定每一群体的群组标识，并确定目标用户对应的群体；

其中，满足一定相似性的成员构成群体，所述将多个用户划分为不同的群体，包括：通过人工或机器学习方式，将用户划分到不同的群体中，例如：根据用户对推送内容的类别的偏好，以及用户对交易对象的操作偏好，将用户划分为不同的群体。可以理解的是，一个群体成员之间有共性，也有差别，为了划分不同的群体，具体的，通过协同过滤推荐，使用最邻近算法计算用户之间的相似性，将多个用户划分为多个群体，其中，所述最邻近算法为KNN算法，根据多个分类参数，将多个用户划分为多个群体，其中，所述分类参数包括：用户持有的证券类型及其对应的证券行业、用户的交易习惯以及用户的交易偏好。其中，所述用户持有的证券类型包括：股票、债券、基金、外汇等证券类型，所述证券类型对应的证券行业有多个，例如：股票对应的行业包括：煤炭、钢铁、银行等行业，通过输入所述分类参数，基于所述最邻近算法，将相似性高的用户划分一个群体，进而划分多个群体，并确定每一群体的群组标识，例如：通过G1、G2、G3标识不同的群体，同时，将每一群体中的群组成员进行标号，例如：U1、U2、U3标识不同的群组成员，如下表1所示，表1为本发明提供的一种群组示例，不同的群体对应不同的群组标识，每一群体对应一群组标签，每一群组中对应至少一个群组成员。

表1

群组标识	群组标签	群组成员
			G1	煤炭行业	U1
G2	钢铁行业	U2、U3
			G3	宏观经济	U4

其中，所述用户的交易习惯以及用户的交易偏好通过所述用户的交易特征来确定，所述交易特征包括：胜率、最大回撤率、波动率、夏普比率、交易时长、盈亏比中的一种或多种，具体的，所述交易习惯通过所述交易特征表征，所述风险偏好通过风险指数表征，通过所述交易特征，计算所述风险指数，例如：所述风险系数包括十个，分别为1，2，3，…，10十个风险指数，所述风险指数越高，则代表所述用户的风险偏好越大。

或者，所述分类参数还包括：个体的情绪类型及其对应的情绪强度和个体的历史预测准确值，将个体的情绪类型及其对应的情绪强度和个体的历史预测准确值，结合用户持有的证券类型及其对应的证券行业、用户的交易习惯以及用户的交易偏好，通过最邻近算法进行计算，划分多个群体。在本发明实施例中，所述群体还可以通过群体模型进行标识，每一群体对应唯一的群体模型，所述群体模型包括多个分类参数，例如：所述群体模型为(证券类型，证券行业)，(证券类型，证券行业，交易习惯，交易偏好)或者(证券类型，证券行业，交易习惯，交易偏好，情绪类型，情绪强度)。

所述方法还包括：获取多个用户的历史证券交易记录，并计算每一用户的绩效值，根据所述绩效值，确定高绩效用户。

具体的，所述历史证券交易记录包括多个交易记录，每一所述交易记录包括：用户的历史操作指令及其对应的行情数据，具体的，通过获取所述用户的历史操作指令，对所述用户的历史操作指令进行统计分析，结合所述历史操作指令对应的行情数据，确定所述用户的绩效值。

具体的，所述对所述用户的历史操作指令进行统计分析，结合所述历史操作指令对应的行情数据，确定所述用户的绩效值，包括：获取所述用户的全部历史操作指令，根据历史操作指令对应的证券价值的变化，统计用户的盈亏数据，生成多个交易记录对应的盈亏图，所述盈亏图反映用户在历史期间的交易盈亏趋势。例如：股价，根据所述历史操作指令对应的交易时间，记录交易时长，计算平均交易时长，根据所述历史操作指令以及买入或卖出的股价，对每一次交易进行胜负统计，并根据全部的历史交易记录计算胜率，所述胜率反映取得正收益的交易次数占总交易次数的比例。还通过历史交易记录，结合行情数据，计算最大回撤率，所述最大回撤率反映在选定周期内任一历史时点往后推，到最低点时的收益率回撤幅度的最大值。同理，还通过历史交易记录，结合行情数据，计算波动率，所述波动率反映金融资产价格的波动程度以及金融资产的风险水平。同理，还通过历史交易记录，结合行情数据，计算夏普比率，所述夏普比率反映风险与收益的综合考虑。同理，还通过历史交易记录，结合行情数据，计算用户的盈亏比，以及等等。通过确定多个用户的胜率、夏普比率、盈亏比，进而计算多个用户的绩效，并计算全部用户的绩效的平均值，其中，所述通过确定多个用户的胜率、夏普比率、盈亏比，计算多个用户的绩效值，包括：预设比例系数，每一参数对应唯一的比例系数，例如：胜率对应的比例系数为1，夏普比率对应的比例系数为0.5，盈亏比对应的比例系数为0.5，通过公式：绩效值＝胜率*1+夏普比率*0.5+盈亏比*0.5，通过所述绩效值反映所述用户的绩效。可以理解的是，所述绩效值还可以通过其他方式进行计算，例如：公式：绩效值＝胜率*1+夏普比率*0.5+盈亏比*1+最大回撤率*0.5。

通过获取群体中的每一用户的历史证券交易记录，计算多个用户的绩效值，从而确定所述群体中的多个用户的绩效值的平均值，进而确定所述群体中的高绩效用户，例如：将绩效值高于平均值的用户确定为高绩效用户，将至少一个高绩效用户划分为群体中的高绩效用户；或者，对所述用户的绩效值按照从高到低的顺序进行排序，并预设所述高绩效用户的数量阈值，以使所述高绩效用户的数量小于或等于所述数量阈值，比如：将所述高绩效用户的数量阈值预设为5个，将绩效值排名前五的用户确定为高绩效用户，可以理解的是，所述高绩效用户的数量阈值可以根据具体需要进行设置，例如：设置为3个、8个、10个，以及等等。

可以理解的是，为了更有针对性地确定高绩效用户，为证券交易者提供更好的交易建议，本方法还包括：基于已划分的群体，确定所述群体中的高绩效用户，对所述已划分的群体二次确定高绩效用户群体，具体的，通过计算所述群体中的每一个用户的绩效值，将绩效值高于平均值的用户确定为高绩效用户，将至少一个高绩效用户划分为群体中的高绩效用户群体，或者，对所述群体中的用户的绩效值按照从高到底的顺序进行排序，并预设所述高绩效用户的数量阈值，以使所述高绩效用户的数量小于或等于所述数量阈值，比如：将所述高绩效用户的数量阈值预设为5个，将绩效值排名前五的用户确定为高绩效用户，可以理解的是，所述高绩效用户的数量阈值可以根据具体需要进行设置，例如：设置为3个、8个、10个，以及等等。通过对已划分的群体二次确定高绩效用户群体，可以更有针对性地根据高绩效用户的行为推送内容。

步骤S22：根据所述个体行为、群体行为以及高绩效用户行为，生成待推送内容列表；

具体的，所述个体行为包括：对推送内容的处理方式以及用户的交易操作，其中，所述推送内容为对用户有意义的信息，例如：简讯、新闻、研究报告、文章等，其中，所述推送内容还包括交易建议，具体地，所述交易建议为对交易对象给出买或者卖的建议，所述交易对象可以为单个，也可以为多个，所述推送内容由多种格式构成，例如文本、图像、声音、动画等形式中的一种或多种，所述对推送内容的处理方式包括：点击、阅读、忽略、不再接收等，所述用户的交易操作包括：用户对于交易对象的操作，例如：查询价格、买入、卖出等操作。其中，所述用户的交易操作为所述用户对交易对象的操作，如下表2所示，每一用户对应一用户标识，所述用户操作对应唯一的证券操作，例如：卖出、买入、查看等，每一交易对象对应一证券行业，并且每一交易操作均对应一交易时间。

表2

用户标识	证券操作	证券行业	交易时间
				U1	卖出	煤炭	2018-1-1 10:00:00
U2	买入	钢铁	2018-2-1 11:00:00
				U3	卖出	钢铁	2018-1-2 14:00:00
U4	查看	煤炭	2018-1-10 14:00:00

具体的，每一用户对应一群体，每一群体中往往包括多个个体，所述群体行为包括：群体中的全部个体的行为，具体的，所述群体行为包括：群体中的全部个体对推送内容的处理方式以及群体中的全部个体的交易操作，其中，所述推送内容为对用户有意义的信息，例如：简讯、新闻、研究报告、文章等，所述推送内容由多种格式构成，例如文本、图像、声音、动画等形式中的一种或多种，所述对推送内容的处理方式包括：点击、阅读、忽略、不再接收等，所述群体中的全部个体的交易操作包括：用户对于交易对象的操作，例如：查询价格、买入、卖出等操作。

具体的，高绩效用户对应一高绩效用户群体，所述高绩效用户行为包括：所述高绩效用户群体中的全部个体对推送内容的处理方式以及所述高绩效用户群体中的全部个体的交易操作，其中，所述推送内容为对用户有意义的信息，例如：简讯、新闻、研究报告、文章等，所述推送内容由多种格式构成，例如文本、图像、声音、动画等形式中的一种或多种，所述高绩效用户群体中的全部个体对推送内容的处理方式包括：点击、阅读、忽略、不再接收等，所述用户的交易操作包括：用户对于交易对象的操作，例如：查询价格、买入、卖出等操作。

在本发明实施例中，所述根据所述用户行为、群体行为以及高绩效用户行为，生成待推送内容列表，包括：

对所述个体行为、群体行为以及高绩效用户行为进行分析，根据所述个体行为、群体行为以及高绩效用户行为中的一种或多种行为的变化，更新所述待推送内容列表。

具体的，所述对所述个体行为、群体行为以及高绩效用户行为进行分析，包括：对所述用户的历史行为、所述用户对应的群体的历史行为以及所述高绩效用户的历史行为进行分析，产生待推送内容列表。所述待推送内容列表中的待推送内容从内容库中选取，通过对多种来源的行为分析，从内容库中选取相应的待推送内容组成待推送内容列表，有利于基于多因素考虑所述待推送内容列表，更好地匹配用户的交易建议需求。

具体的，请参阅图3，图3是本发明实施例提供的一种更新待推送内容列表的流程示意图；

如图3所示，更新待推送内容列表，包括：

步骤S31：开始；

步骤S32：获取个体行为、群体行为以及高绩效用户行为；

步骤S33：根据个体行为变化，更新待推送内容列表；

具体的，所述个体行为变化，包括：个体对推送内容的处理方式以及个体的交易操作，其中，所述推送内容为对用户有意义的信息，例如：简讯、新闻、研究报告、文章等，所述推送内容由多种格式构成，例如文本、图像、声音、动画等形式中的一种或多种，所述个体对推送内容的处理方式包括：点击、阅读、忽略、不再接收等，所述个体的交易操作包括：用户对于交易对象的操作，例如：查询价格、买入、卖出等操作。

其中，所述根据个体行为变化，更新待推送内容列表，包括：

向目标用户随机推送所述待推送内容列表中的推送内容，根据所述目标用户对所述待推送内容列表中的推送内容的处理方式以及所述用户的交易操作，动态调整所述待推送内容列表，为下一次推送做准备。

步骤S34：根据群体行为变化，更新待推送内容列表；

具体的，根据目标用户对应的群体中的全部用户对推送内容的处理方式以及群体中的全部用户的交易操作，更新所述待推送内容列表。

步骤S35：根据高绩效用户行为变化，更新待推送内容列表；

具体的，根据所述高绩效用户对推送内容的处理方式以及所述高绩效用户的交易操作，更新所述待推送内容列表，例如：高绩效用户阅读了某一内容，或者操作了某一股票，获取所述股票对应的行业，此时与高绩效用户行为对应的推送内容的重要性增加，将所述内容推送给其他用户，所述方法还包括：通过过滤条件过滤待推送用户，例如：判断用户是否与高绩效用户关注同一行业，将与高绩效用户关注同一行业的用户确定为优先推送对象，向所述优先推送对象优先推送所述高绩效用户行为对应的推送内容。

步骤S36：结束；

可以理解的是，实际执行时，对个体、群体以及高绩效用户的行为分析没有顺序的强制要求，当监测到任何一方或多方的行为发生变化时，则根据该方或多方的行为变化更新内容列表。

当所述个体、群体以及高绩效用户中有两个或两个以上的行为发生变化时，所述服务器将综合考虑所述个体、群体以及高绩效用户的行为变化，更新所述待推送内容列表。具体的，可以根据所述行为变化的优先级，更新所述待推送内容列表，例如：优先级：个体行为变化>高绩效用户行为变化>群体行为变化。

通过多种因素计算待推送内容列表，弥补了个性化推荐的不足，使得用户既能获得针对性强的个性化内容，也能获得群组内其他人关注的、高绩效用户关注的，对用户来说是可适当拓展的内容。

步骤S23：向目标用户推送所述待推送内容列表，并获取所述目标用户对所述待推送内容列表中的内容的用户操作；

具体的，所述待推送内容列表包括至少一个推送内容，每一推送内容对应唯一的内容标识以及内容描述，所述服务器通过向所述目标用户推送所述待推送内容列表，例如：向所述目标用户随机推送所述待推送内容列表中的部分推送内容，或者，向所述目标用户推送所述待推送内容列表中的全部推送内容，可以理解的是，在向所述目标用户推送所述待推送列表中的推送内容时，所述方法还包括：

根据所述推送内容与用户的相关性，确定所述推送内容与用户的初始内容匹配度；根据所述用户对所述推送内容的用户操作，更新所述推送内容与用户的内容匹配度。

具体的，所述推送内容与用户的相关性由所述用户的交易对象的行业类型确定，若所述推送内容的具体内容与所述用户的交易对象的行业类型相关度高，则所述推送内容与用户的相关性强，若所述推送内容的具体内容与所述用户的交易对象的行业类型相关度低，则所述推送内容与用户的相关性弱，根据所述推送内容与用户的相关性，确定所述推送内容与用户的初始内容匹配度，所述内容匹配度是可选的，用于表达所述推送内容与用户的相关性，例如：通过数字1-10表示所述内容匹配度，分值高则表明所述推送内容与所述用户的相关性强。如下表3所示，所述推送内容通过内容标识进行标识，每一所述推送内容对应一内容描述，所述内容匹配度表达所述推送内容与用户的相关性。

表3

内容标识	内容描述	内容匹配度
			内容1	煤炭新闻	10
内容2	钢铁分析报告	1
			内容3	经济动态	2
内容4	XX煤炭企业年报解读	8

其中，所述用户对所述推送内容的操作包括：点击、阅读、忽略、不再接收、查看列表，其中，所述阅读还包括：阅读正文以及深度阅读正文，如下表4所示，每一用户对应一用户标识，例如：U1、U2等，每一推送内容也通过推送内容标识进行标识，例如：内容1、内容2等，所述用户操作包括：查看列表、忽略、阅读正文、深度阅读正文等。

表4

在本发明实施例中，所述根据所述用户对所述推送内容的用户操作，更新所述推送内容与用户的内容匹配度，包括：

对所述用户操作进行内容匹配度的加成适配，每一用户操作对应一适配值，例如：将所述用户操作中的点击对应的适配值为+1，阅读对应的适配值为+1，忽略对应的适配值为-1,不再接收对应的适配值为-10，查看列表对应的适配值为+1，其中，所述阅读分为阅读正文和深度阅读正文，所述阅读正文对应的适配值为+1，所述深度阅读正文对应的适配值为+2，通过对所述用户操作进行内容适配度的加成适配，有利于更好地确定所述推送内容与用户的内容适配度。在本发明实施例中，所述方法还包括：根据所述用户操作的操作时间或操作次数，调整所述用户操作对应的适配值，具体的，预设时间阈值，若所述用户操作的操作时间超过所述时间阈值，则对所述用户操作进行适配值的加成，例如：预设所述时间阈值为1分钟，若所述阅读的操作时间超过1分钟，则将所述阅读对应的适配值加1，或者，若所述用户操作的操作次数大于1次，则每增加一次，对所述用户操作进行适配值的加成，例如：每增加一次，则将所述用户操作对应的适配值加0.5。

在本发明实施例中，所述方法还包括：根据所述内容匹配度，确定所述推送内容的优先级；根据所述推送内容的优先级，优先推送所述推送内容列表中的优先级高的推送内容。

具体的，所述内容匹配度与所述优先级成正比，所述内容匹配度越高，所述优先级也越高，所述内容匹配度越低，所述优先级也越低。根据所述推送内容的优先级，优先推送所述推送内容列表中的优先级高的推送内容。具体的，可以按照优先级从大到小的顺序推送所述内容列表中的内容，若出现优先级相同的推送内容，则根据所述用户操作的重要程度确定推送顺序，其中，所述用户操作的重要程度为：深度阅读正文>阅读正文>查看列表>点击>忽略>不再接收。

在本发明实施例中，所述方法还包括：定期或者事件触发时，向所述目标用户推送所述待推送内容列表，其中，所述定期，例如每天推送一次，所述事件触发，包括：所述群组成员中，超过一定比例成员关注了某一新内容，则将该新内容推送到所述群组中的未关注该内容的用户。

步骤S24：根据所述目标用户的用户操作，调整所述待推送内容列表。

具体的，所述调整所述待推送内容列表，包括：新增待推送内容、删除待推送内容以及改变待推送内容的优先级。

其中，所述新增待推送内容，包括：有多种情况会增加内容列表中的条目，例如：当内容库中增加了新内容，而新内容与原来推荐给用户的内容有充分的相似性，则可以向用户推荐新内容；如果用户所在的群体中，有其他人对某内容表现了充分的阅读，而这个内容以往没有推荐给该用户，则可以新增到针对该用户的内容列表中。

其中，所述删除待推送内容，包括：有多种情况会删除内容列表中的条目。例如：用户对于该内容一直采取忽略的态度；内容已经陈旧等等。

其中，所述改变推送内容的优先级，包括：内容列表中的条目是有优先级的，通过内容匹配度或者排列顺序来标识条目的优先级，可以理解的是，优先级高的在客户端优先展现。有多种情况会改变内容列表条目的优先级，例如：用户对一个内容A表现出很高兴趣，则向该用户推荐同类内容B时，则内容B的内容匹配度比较高；若用户长时间忽略内容C，则内容C以及与其相似的内容，内容匹配度都降低，降低到一定程度就从内容列表中删除。

在本发明实施例中，所述方法还包括：保存历史推送的内容列表，以及所述历史推送的内容列表中的推送内容及其对应的用户操作。

具体的，所述历史推送的内容列表为推送记录，通过保存所述历史推送的内容列表，并且保存所述历史推送的内容列表中的推送内容及其对应的用户操作，有利于根据所述服务器的推送记录，分析用户的行为，更好地为用户推送合适的内容。如下表5所示，每一用户对应一用户标识，例如：U1、U2、U3、U4等，推送内容通过推送内容标识进行标识，例如：内容1、内容2、内容3等，每一推荐内容对应一用户操作。

表5

用户标识	推荐内容	用户操作
			U1	内容1	查看列表
U1	内容2	忽略
			U2	内容2	阅读正文
U3	内容3	忽略
			U3	内容2	深度阅读正文

在本发明实施例中，所述方法还包括：将更新后或调整后的待推送内容列表作为下一次发送到所述目标用户的待推送内容列表。当服务器接收到所述用户的请求指令时，所述服务器将更新后或调整后的待推送内容列表发送到所述用户的客户端。

在本发明实施例中，通过提供一种结合群体交易行为的内容推送方法、装置、服务器及系统。其中所述的结合群体交易行为的内容推送方法，应用于服务器，所述方法包括：获取个体行为、群体行为以及高绩效用户行为；根据所述用户行为、群体行为以及高绩效用户行为，生成待推送内容列表；向目标用户推送所述待推送内容列表，并获取所述目标用户对所述待推送内容列表中的内容的用户操作；根据所述目标用户的用户操作，调整所述待推送内容列表。通过上述方式，本发明实施例解决了目前的个性化推荐推送的内容针对性不强，并且综合性不高，无法满足用户的需求的技术问题，实现向用户推送综合性及可拓展性强的交易建议。

实施例二

请参阅图4，图4是本发明实施例提供的一种结合群体交易行为的内容推送装置的示意图，该结合群体交易行为的内容推送装置可以应用于服务器，例如：塔式服务器、机架式服务器、刀片式服务器或云服务器，如图4所示，该结合群体交易行为的内容推送装置400包括：

行为获取单元401，用于获取个体行为、群体行为以及高绩效用户行为；

待推送列表单元402，用于根据所述个体行为、群体行为以及高绩效用户行为，生成待推送内容列表；

用户操作单元403，用于向目标用户推送所述待推送内容列表，并获取所述目标用户对所述待推送内容列表中的内容的用户操作；

内容调整单元404，用于根据所述目标用户的用户操作，调整所述待推送内容列表。

在本发明实施例中，所述结合群体交易行为的内容推送装置400还包括：

群体划分单元(图未示)，用于将多个用户划分为不同的群体，确定每一群体的群组标识，并确定目标用户对应的群体；

高绩效用户群体单元(图未示)，用于获取多个用户的历史证券交易记录，并计算每一用户的绩效值，根据所述绩效值，确定高绩效用户，将至少一个高绩效用户划分为高绩效用户群体。

在本发明实施例中，所述待推送列表单元402具体用于：

对所述个体行为、群体行为以及高绩效用户行为进行分析，根据所述个体行为、群体行为以及高绩效用户行为中的一种或多种行为的变化，更新所述待推送内容列表。

其中，所述推送内容列表包括至少一个推送内容，每一推送内容对应唯一的内容标识以及内容描述，所述方法还包括：根据所述推送内容与用户的相关性，确定所述推送内容与用户的初始内容匹配度；根据所述用户对所述推送内容的用户操作，更新所述推送内容与用户的内容匹配度。根据所述内容匹配度，确定所述推送内容的优先级；根据所述推送内容的优先级，优先推送所述推送内容列表中的优先级高的推送内容。

由于装置实施例和方法实施例是基于同一构思，在内容不互相冲突的前提下，装置实施例的内容可以引用方法实施例的，在此不赘述。

请参阅图5，图5是本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图；

其中，该服务器可以是塔式服务器、机架式服务器、刀片式服务器或云服务器等能推送内容的电子设备。

如图5所示，该服务器500包括一个或多个处理器501以及存储器502。其中，图5中以一个处理器51为例。

处理器501和存储器502可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。

存储器502作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的一种结合群体交易行为的内容推送方法对应的单元(例如，图4所述的各个单元)。处理器501通过运行存储在存储器502中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行结合群体交易行为的内容推送方法的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例结合群体交易行为的内容推送方法以及上述装置实施例的各个模块和单元的功能。

存储器502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，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器502可选包括相对于处理器501远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器501。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

所述模块存储在所述存储器502中，当被所述一个或者多个处理器501执行时，执行上述任意方法实施例中的结合群体交易行为的内容推送方法，例如，执行以上描述的图2或图3所示的各个步骤；也可实现图4所述的各个模块或单元的功能。

本发明实施例的服务器500以多种形式存在，在执行以上描述的图2或图3所示的各个步骤；也可实现图4所述的各个单元的功能时，上述服务器500包括但不限于：

(1)塔式服务器

一般的塔式服务器机箱和我们常用的PC机箱差不多，而大型的塔式机箱就要粗大很多，总的来说外形尺寸没有固定标准。

(2)机架式服务器

机架式服务器是由于满足企业的密集部署，形成的以19英寸机架作为标准宽度的服务器类型，高度则从1U到数U。将服务器放置到机架上，并不仅仅有利于日常的维护及管理，也可能避免意想不到的故障。首先，放置服务器不占用过多空间。机架服务器整齐地排放在机架中，不会浪费空间。其次，连接线等也能够整齐地收放到机架里。电源线和LAN线等全都能在机柜中布好线，可以减少堆积在地面上的连接线，从而防止脚踢掉电线等事故的发生。规定的尺寸是服务器的宽(48.26cm＝19英寸)与高(4.445cm的倍数)。由于宽为19英寸，所以有时也将满足这一规定的机架称为“19英寸机架”。

(3)刀片式服务器

刀片服务器是一种HAHD(High Availability High Density，高可用高密度)的低成本服务器平台，是专门为特殊应用行业和高密度计算机环境设计的，其中每一块“刀片”实际上就是一块系统母板，类似于一个个独立的服务器。在这种模式下，每一个母板运行自己的系统，服务于指定的不同用户群，相互之间没有关联。不过可以使用系统软件将这些母板集合成一个服务器集群。在集群模式下，所有的母板可以连接起来提供高速的网络环境，可以共享资源，为相同的用户群服务。

(4)云服务器

云服务器(Elastic Compute Service,ECS)是一种简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的计算服务。其管理方式比物理服务器更简单高效，用户无需提前购买硬件，即可迅速创建或释放任意多台云服务器。云服务器的分布式存储用于将大量服务器整合为一台超级计算机，提供大量的数据存储和处理服务。分布式文件系统、分布式数据库允许访问共同存储资源，实现应用数据文件的IO共享。虚拟机可以突破单个物理机的限制，动态的资源调整与分配消除服务器及存储设备的单点故障,实现高可用性。

本发明实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，例如图5中的一个处理器501，可使得上述一个或多个处理器可执行上述任意方法实施例中的结合群体交易行为的内容推送方法，例如，执行上述任意方法实施例中的结合群体交易行为的内容推送方法，例如，执行以上描述的图2或图3所示的各个步骤；也可实现图4所述的各个单元的功能。

在本发明实施例中，通过提供一种结合群体交易行为的内容推送装置，应用于服务器，所述装置包括：行为获取单元，用于获取个体行为、群体行为以及高绩效用户行为；待推送列表单元，用于根据所述个体行为、群体行为以及高绩效用户行为，生成待推送内容列表；用户操作单元，用于向目标用户推送所述待推送内容列表，并获取所述目标用户对所述待推送内容列表中的内容的用户操作；内容调整单元，用于根据所述目标用户的用户操作，调整所述待推送内容列表。通过上述方式，本发明实施例解决了目前的个性化推荐推送的内容针对性不强，并且综合性不高，无法满足用户的需求的技术问题，实现向用户推送综合性及可拓展性强的交易建议。

实施例三

请参阅图6，图6是本发明实施例提供的一种结合群体交易行为的内容推送系统的核心模块的逻辑架构图；

如图6所示，推送模块用于获取个体行为、群体行为以及高绩效用户行为，所述推送模块还用于产生推送内容列表，具体的，所述推送模块连接内容库，用于根据所述个体行为、群体行为以及高绩效用户行为，从所述内容库中选择相应的推送内容，组成推送内容列表，所述推送内容列表包括至少一个推送内容。

其中，所述推送内容为对用户有意义的信息，例如：简讯、新闻、研究报告、文章等，其中，所述推送内容还包括交易建议，具体地，所述交易建议为对交易对象给出买或者卖的建议，所述交易对象可以为单个，也可以为多个，所述推送内容由多种格式构成，例如文本、图像、声音、动画等形式中的一种或多种，每一次的推送内容列表都将被记录下来，形成推送记录，所述推送模块将保存所述推送记录。具体的，所述历史推送的内容列表为推送记录，通过保存所述历史推送的内容列表，并且保存所述历史推送的内容列表中的推送内容及其对应的用户操作，有利于根据所述服务器的推送记录，分析用户的行为，更好地为用户推送合适的内容。如下表6所示，每一用户对应一用户标识，例如：U1、U2、U3、U4等，推送内容通过推送内容标识进行标识，例如：内容1、内容2、内容3等，每一推荐内容对应一用户操作。

表6

用户标识	推荐内容	用户操作
			U1	内容1	查看列表
U1	内容2	忽略
			U2	内容2	阅读正文
U3	内容3	忽略
			U3	内容2	深度阅读正文

请再参阅图7，图7是本发明实施例提供的一种结合群体交易行为的内容推送系统的结构示意图；

如图7所示，该结合群体交易行为的内容推送系统700包括：至少一个客户端100以及上述实施例所述的服务器500，每一所述客户端100均连接所述服务器500，本发明实施例中以一个客户端100为例进行阐述。

其中，所述服务器500包括：推送模块510、行为库520、行为分析模块530、内容选择模块540以及内容库550，所述客户端100包括：内容显示模块110以及输入模块120；

其中，所述推送模块510连接所述客户端100，用于向所述客户端发送推送内容列表，所述推送模块510还连接所述内容选择模块540，所述内容选择模块540连接行为库520以及内容库550，所述行为库520还连接行为分析模块530，所述行为分析模块530连接所述客户端100，所述内容库550用于保存推送内容，所述推送模块510用于生成推送内容列表，并向所述客户端100发送所述推送内容列表。

具体的，所述推送模块510，连接所述内容选择模块540以及所述客户端100的内容显示模块110，所述推送模块510用于接收所述内容选择模块540发送的推送内容，并根据所述推送内容的优先级，生成推送内容列表，向所述客户端100的内容显示模块110发送所述推送内容列表，以使所述内容显示模块110显示所述推送内容列表。

具体的，所述行为库520，连接所述行为分析模块530以及所述内容选择模块540，用于保存个体行为、群体行为以及高绩效用户行为。在本发明实施例中，所述行为库520还用于保存推送内容列表以及所述推送内容列表中的推送内容及其对应的用户操作。其中，所述用户操作包括对推送内容的处理方式以及用户的交易操作，其中，所述推送内容为对用户有意义的信息，例如：简讯、新闻、研究报告、文章等，其中，所述推送内容还包括交易建议，具体地，所述交易建议为对交易对象给出买或者卖的建议，所述交易对象可以为单个，也可以为多个，所述推送内容由多种格式构成，例如文本、图像、声音、动画等形式中的一种或多种，所述对推送内容的处理方式包括：点击、阅读、忽略、不再接收等，所述用户的交易操作包括：用户对于交易对象的操作，例如：查询价格、买入、卖出等操作。其中，所述用户的交易操作为所述用户对交易对象的操作，如下表7所示，每一用户对应一用户标识，所述用户操作对应唯一的证券操作，例如：卖出、买入、查看等，每一交易对象对应一证券行业，并且每一交易操作均对应一交易时间。

表7

用户标识	证券操作	证券行业	交易时间
				U1	卖出	煤炭	2018-1-1 10:00:00
U2	买入	钢铁	2018-2-1 11:00:00
				U3	卖出	钢铁	2018-1-2 14:00:00
U4	查看	煤炭	2018-1-10 14:00:00

具体的，所述行为分析模块530，连接所述客户端100的输入模块120，用于对所述输入模块120发送的行为进行分析，所述行为包括：个体行为、群体行为以及高绩效用户行为。

其中，所述个体行为包括：对推送内容的处理方式以及用户的交易操作，其中，所述推送内容为对用户有意义的信息，例如：简讯、新闻、研究报告、文章等，所述推送内容由多种格式构成，例如文本、图像、声音、动画等形式中的一种或多种，所述对推送内容的处理方式包括：点击、阅读、忽略、不再接收等，所述用户的交易操作包括：用户对于交易对象的操作，例如：查询价格、买入、卖出等操作。其中，所述用户的交易操作为所述用户对交易对象的操作。

其中，每一用户对应一群体，每一群体中往往包括多个个体，所述群体行为包括：群体中的全部个体的行为，所述群体行为，包括：群体中的全部个体对推送内容的处理方式以及群体中的全部个体的交易操作，其中，所述推送内容为对用户有意义的信息，例如：简讯、新闻、研究报告、文章等，所述推送内容由多种格式构成，例如文本、图像、声音、动画等形式中的一种或多种，所述对推送内容的处理方式包括：点击、阅读、忽略、不再接收等，所述群体中的全部个体的交易操作包括：用户对于交易对象的操作，例如：查询价格、买入、卖出等操作。

其中，所述高绩效用户对应一高绩效用户群体，所述高绩效用户行为包括：所述高绩效用户群体中的全部个体对推送内容的处理方式以及所述高绩效用户群体中的全部个体的交易操作，其中，所述推送内容为对用户有意义的信息，例如：简讯、新闻、研究报告、文章等，所述推送内容由多种格式构成，例如文本、图像、声音、动画等形式中的一种或多种，所述高绩效用户群体中的全部个体对推送内容的处理方式包括：点击、阅读、忽略、不再接收等，所述用户的交易操作包括：用户对于交易对象的操作，例如：查询价格、买入、卖出等操作。

具体的，所述内容选择模块540，连接所述推送模块510、行为库520以及内容库550，用于根据所述行为库520中的个体行为、群体行为以及高绩效用户行为，从所述内容库550中选择相应的推送内容，并将所述推送内容发送到所述推送模块510。

具体的，所述内容库550，用于保存推送内容，可以理解的是，所述结合群体交易行为的内容推送系统700还与外部系统连接，用于获取外部信息，例如：所述结合群体交易行为的内容推送系统700连接央视、腾讯新闻、搜狐新闻等外部系统，用于获取股市新闻、国家政策信息、政府工作报告等外部信息。如下表8所示，所述内容库550通过内容标识与内容描述的形式保存推送内容，每一所述内容标识对应唯一的推送内容，每一所述推送内容对应唯一的内容描述。

表8

内容标识	内容描述
		内容1	煤炭新闻
内容2	钢铁分析报告
		内容3	经济动态
内容4	XX煤炭企业年报解读

其中，所述客户端100包括：内容显示模块110以及输入模块120，所述输入模块120用于获取个体行为，所述内容显示模块110连接所述推送模块510，用于接收并显示所述推送内容列表中的推送内容。

具体的，所述内容显示模块110，连接所述服务器500的推送模块510，用于接收所述推送模块510发送的推送内容列表，并根据所述推送内容列表中的推送内容的优先级，将所述推送内容列表中的推送内容按照优先级的顺序呈现到所述用户的客户端100。在本发明实施例中，所述内容显示模块110可以为应用程序APP，所述应用程序APP将所述推送内容列表中的推送内容呈现在其用户界面上供用户观看。

具体的，所述输入模块120，连接所述行为分析模块530，用于获取个体行为，并将所述个体行为发送到所述行为分析模块530，可以理解的是，所述输入模块120还用于获取群体行为以及高绩效用户行为，并将所述群体行为以及高绩效用户行为发送到所述行为分析模块530，以使所述行为分析模块530对所述个体行为、群体行为以及高绩效用户行为进行分析。

可以理解的是，本发明实施例中的服务器500与至少一个客户端100之间可以通过有线方式连接，例如：数据线、串口线等方式，还可以通过无线方式进行连接，例如：2G、3G、4G、5G、蓝牙、WIFI等方式进行连接。

其中，本发明实施例的服务器500以多种形式存在，包括但不限于：

(1)塔式服务器

一般的塔式服务器机箱和我们常用的PC机箱差不多，而大型的塔式机箱就要粗大很多，总的来说外形尺寸没有固定标准。

(2)机架式服务器

机架式服务器是由于满足企业的密集部署，形成的以19英寸机架作为标准宽度的服务器类型，高度则从1U到数U。将服务器放置到机架上，并不仅仅有利于日常的维护及管理，也可能避免意想不到的故障。首先，放置服务器不占用过多空间。机架服务器整齐地排放在机架中，不会浪费空间。其次，连接线等也能够整齐地收放到机架里。电源线和LAN线等全都能在机柜中布好线，可以减少堆积在地面上的连接线，从而防止脚踢掉电线等事故的发生。规定的尺寸是服务器的宽(48.26cm＝19英寸)与高(4.445cm的倍数)。由于宽为19英寸，所以有时也将满足这一规定的机架称为“19英寸机架”。

(3)刀片式服务器

刀片服务器是一种HAHD(High Availability High Density，高可用高密度)的低成本服务器平台，是专门为特殊应用行业和高密度计算机环境设计的，其中每一块“刀片”实际上就是一块系统母板，类似于一个个独立的服务器。在这种模式下，每一个母板运行自己的系统，服务于指定的不同用户群，相互之间没有关联。不过可以使用系统软件将这些母板集合成一个服务器集群。在集群模式下，所有的母板可以连接起来提供高速的网络环境，可以共享资源，为相同的用户群服务。

(4)云服务器

云服务器(Elastic Compute Service,ECS)是一种简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的计算服务。其管理方式比物理服务器更简单高效，用户无需提前购买硬件，即可迅速创建或释放任意多台云服务器。云服务器的分布式存储用于将大量服务器整合为一台超级计算机，提供大量的数据存储和处理服务。分布式文件系统、分布式数据库允许访问共同存储资源，实现应用数据文件的IO共享。虚拟机可以突破单个物理机的限制，动态的资源调整与分配消除服务器及存储设备的单点故障,实现高可用性。

其中，本发明实施例的客户端100以多种形式存在，包括但不限于：

(1)移动通信设备：这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类电子设备包括:智能手机(例如iPhone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。

(2)移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类电子设备包括：PDA、MID和UMPC设备等，例如iPad。

(3)便携式娱乐设备：这类设备可以显示和播放视频内容，一般也具备移动上网特性。该类设备包括：视频播放器，掌上游戏机，以及智能玩具和便携式车载导航设备。

(4)其他具有视频播放功能和上网功能的电子设备。

在本发明实施例中，通过提供一种结合群体交易行为的内容推送系统，所述系统包括：上述的服务器以及至少一个客户端，其中，所述服务器包括：内容库以及推送模块，所述内容库用于保存推送内容，所述推送模块用于生成推送内容列表，并向所述客户端发送所述推送内容列表；所述客户端包括：内容显示模块以及输入模块，所述输入模块用于获取个体行为，所述内容显示模块连接所述推送模块，用于接收并显示所述推送内容列表中的推送内容。通过上述方式，本发明实施例能够解决目前的个性化推荐推送的内容针对性不强，并且综合性不高，无法满足用户的需求的技术问题，实现向用户推送综合性及可拓展性强的交易建议。

以上所描述的装置或设备实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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模块单元上。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。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用直至得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

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，而非对其限制；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明，它们没有在细节中提供；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种结合群体交易行为的内容推送方法，应用于服务器，其特征在于，所述方法包括：

获取个体行为、群体行为以及高绩效用户行为；

根据所述个体行为、群体行为以及高绩效用户行为，生成待推送内容列表；

向目标用户推送所述待推送内容列表，并获取所述目标用户对所述待推送内容列表中的内容的用户操作；

根据所述目标用户的用户操作，调整所述待推送内容列表。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取个体行为、群体行为以及高绩效用户行为步骤之前，所述方法还包括：

将多个用户划分为不同的群体，确定每一群体的群组标识，并确定目标用户对应的群体；

获取多个用户的历史证券交易记录，并计算每一用户的绩效值，根据所述绩效值，确定高绩效用户。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户行为、群体行为以及高绩效用户行为，生成待推送内容列表，包括：

对所述个体行为、群体行为以及高绩效用户行为进行分析，根据所述个体行为、群体行为以及高绩效用户行为中的一种或多种行为的变化，更新所述待推送内容列表。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述推送内容列表包括至少一个推送内容，每一推送内容对应唯一的内容标识以及内容描述，所述方法还包括：

根据所述推送内容与用户的相关性，确定所述推送内容与用户的初始内容匹配度；

根据所述用户对所述推送内容的用户操作，更新所述推送内容与用户的内容匹配度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述内容匹配度，确定所述推送内容的优先级；

根据所述推送内容的优先级，优先推送所述推送内容列表中的优先级高的推送内容。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

保存历史推送的内容列表，以及所述历史推送的内容列表中的推送内容及其对应的用户操作。

7.一种结合群体交易行为的内容推送装置，应用于服务器，其特征在于，所述装置包括：

行为获取单元，用于获取个体行为、群体行为以及高绩效用户行为；

待推送列表单元，用于根据所述个体行为、群体行为以及高绩效用户行为，生成待推送内容列表；

用户操作单元，用于向目标用户推送所述待推送内容列表，并获取所述目标用户对所述待推送内容列表中的内容的用户操作；

内容调整单元，用于根据所述目标用户的用户操作，调整所述待推送内容列表。

8.一种服务器，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6任一项所述的方法。

9.一种结合群体交易行为的内容推送系统，其特征在于，所述系统包括：如权利要求8所述的服务器以及至少一个客户端，其中，

所述服务器包括：内容库以及推送模块，所述内容库用于保存推送内容，所述推送模块用于生成推送内容列表，并向所述客户端发送所述推送内容列表；

所述客户端包括：内容显示模块以及输入模块，所述输入模块用于获取个体行为，所述内容显示模块连接所述推送模块，用于接收并显示所述推送内容列表中的推送内容。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述服务器还包括：

行为库，用于保存推送内容列表以及所述推送内容列表中的推送内容及其对应的用户操作；

行为分析模块，连接所述输入模块以及行为库，用于对所述输入模块获取的个体行为以及所述行为库中的群体行为以及高绩效用户行为进行行为分析；

内容选择模块，连接所述内容库、所述推送模块以及行为库，用于从所述内容库中获取推送内容，并将所述推送内容发送到所述推送模块以及所述行为库。