CN110162722A - 基于二维码的产品推荐方法、服务器及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及计算机技术领域，提出了一种基于二维码的产品推荐方法、服务器及存储介质。该方法包括：首先通过接收二维码生成请求，并利用预设的加密密钥和加密算法对所述二维码生成请求中的产品信息进行加密并封装为二维码，接着响应用户终端扫描所述二维码的操作，获取二维码中的加密的产品信息，并利用预设的解密密钥对所述加密的产品信息进行解析得到解密的产品信息并反馈给用户终端。利用本发明，可有效提高基于二维码的产品推荐业务的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于二维码的产品推荐方法、服务器及存储介质。
背景技术
目前，在产品推荐过程中，一般将待推荐的产品信息页面对应的URL预先制成二维码供用户扫描，用户通过扫描二维码可以得到推荐的产品信息。
但是，现有技术中的推荐给用户的二维码通常只含有URL地址信息，这种简单的二维码存在一定的安全风险：一方面二维码的参数可能被非法篡改导致产品信息错误；另一方面，不法分子可能伪造二维码通过钓鱼页面对用户进行诈骗，给用户造成重大资金损失。因此，如何提高基于二维码的产品推荐的安全性，已经成为一个亟待解决的技术问题。另外，在互联网时代，面对众多的产品和大量不同需求的用户，如何向用户推荐最适合的产品，也是一直在探索的问题。
发明内容
鉴于以上内容，本发明提供一种基于二维码的产品推荐方法、服务器及存储介质，其主要目的在于提高基于二维码的产品推荐的安全性和为用户推荐合适的产品。
为实现上述目的，本发明提供一种基于二维码的产品推荐方法，该方法包括：
校验步骤：接收二维码生成请求，所述二维码生成请求中携带产品信息，并根据预设的校验规则对所述产品信息进行校验；
加密步骤：利用预设的加密密钥和加密算法对通过校验的产品信息进行加密；
生成步骤：根据预设的协议规则将加密后的产品信息封装成二维码协议，并利用预设的二维码生成构件将所述二维码协议转换为二维码；及
响应步骤：响应用户终端扫描所述二维码的操作，获取所述二维码中加密的产品信息，利用预设的解密密钥解析所述二维码中加密的产品信息得到解密的产品信息并反馈给所述用户终端。
优选地，所述产品信息包括：产品类型信息、产品编码信息、产品名称信息及产品营销活动地点信息的组合。
优选地，所述预设的校验规则包括：分别为不同类型的产品信息设置不同的字段长度，当所述二维码生成请求中携带的产品信息的字段长度满足预设的阈值时判断通过校验。
优选地，所述响应步骤包括：解析所述二维码协议的内容以判断所述二维码的合法性，当所述二维码合法时，利用预设的正则表达式获取所述二维码协议中加密的参数值。
优选地，所述二维码生成请求还包括产品营销人员信息，所述校验步骤在根据预设的校验规则对所述产品信息进行校验之前还包括：验证所述营销人员的权限。
优选地，该方法还包括：识别所述用户的基本信息，根据所述基本信息从预设的数据库查询得到所述用户的历史购买信息并进行分析，根据分析结果推荐产品给所述用户。
优选地，所述从预设的数据库查询得到所述用户的历史购买信息并进行分析，根据分析结果推荐产品给所述用户，包括以下步骤：
分析步骤：获取所述用户的历史购买信息，根据所述历史购买信息统计所述用户购买的产品中未涉及的产品类型，得到所述未涉及的产品类型对应的产品；
预测步骤：将所述未涉及的产品类型对应的产品及所述历史购买信息映射成特征向量输入预先确定的预测模型，预测得到所述用户购买所述未涉及的产品类型对应的产品的购买概率；
推荐步骤：判断所述购买概率是否大于预设阈值，若所述购买概率大于预设阈值，则将所述购买概率大于所述预设阈值的产品推荐给用户。
优选地，所述预先确定的预测模型为支持向量机模型，所述预先确定的预测模型的训练步骤如下：
获取预设数量的客户的历史购买信息、未涉及的产品类型对应的产品及预设时间内购买的产品组成样本集；
从样本集中抽取第一比例的历史购买信息、未涉及的产品类型对应的产品及预设时间内购买的产品作为训练集，从样本集中抽取第二比例的历史购买信息、未涉及的产品类型对应的产品及预设时间内购买的产品作为验证集；
利用所述训练集对支持向量机模型进行训练，得到所述预测模型；及
利用所述验证集对所述预测模型的准确率进行验证，若准确率大于或者等于预设值，则训练结束，若准确率小于预设值，则增加预设数量的客户并重新执行训练步骤直至准确率大于或等于预设值。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种服务器，该服务器包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的基于二维码的产品推荐程序，所述基于二维码的产品推荐程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
校验步骤：接收二维码生成请求，所述二维码生成请求中携带产品信息，并根据预设的校验规则对所述产品信息进行校验；
加密步骤：利用预设的加密密钥和加密算法对通过校验的产品信息进行加密；
生成步骤：根据预设的协议规则将加密后的产品信息封装成二维码协议，并利用预设的二维码生成构件将所述二维码协议转换为二维码；及
响应步骤：响应用户终端扫描所述二维码的操作，获取所述二维码中加密的产品信息，利用预设的解密密钥解析所述二维码中加密的产品信息得到解密的产品信息并反馈给所述用户终端。
优选地，所述产品信息包括：产品类型信息、产品编码信息、产品名称信息及产品营销活动地点信息的组合。
优选地，所述预设的校验规则包括：分别为不同类型的产品信息设置不同的字段长度，当所述二维码生成请求中携带的产品信息的字段长度满足预设的阈值时判断通过校验。
优选地，所述响应步骤包括：解析所述二维码协议的内容以判断所述二维码的合法性，当所述二维码合法时，利用预设的正则表达式获取所述二维码协议中加密的参数值。
优选地，所述二维码生成请求还包括产品营销人员信息，所述校验步骤在根据预设的校验规则对所述产品信息进行校验之前还包括：验证所述营销人员的权限。
优选地，该方法还包括：识别所述用户的基本信息，根据所述基本信息从预设的数据库查询得到所述用户的历史购买信息并进行分析，根据分析结果推荐产品给所述用户。
优选地，所述从预设的数据库查询得到所述用户的历史购买信息并进行分析，根据分析结果推荐产品给所述用户，包括以下步骤：
分析步骤：获取所述用户的历史购买信息，根据所述历史购买信息统计所述用户购买的产品中未涉及的产品类型，得到所述未涉及的产品类型对应的产品；
预测步骤：将所述未涉及的产品类型对应的产品及所述历史购买信息映射成特征向量输入预先确定的预测模型，预测得到所述用户购买所述未涉及的产品类型对应的产品的购买概率；
推荐步骤：判断所述购买概率是否大于预设阈值，若所述购买概率大于预设阈值，则将所述购买概率大于所述预设阈值的产品推荐给用户。
优选地，所述预先确定的预测模型为支持向量机模型，所述预先确定的预测模型的训练步骤如下：
获取预设数量的客户的历史购买信息、未涉及的产品类型对应的产品及预设时间内购买的产品组成样本集；
从样本集中抽取第一比例的历史购买信息、未涉及的产品类型对应的产品及预设时间内购买的产品作为训练集，从样本集中抽取第二比例的历史购买信息、未涉及的产品类型对应的产品及预设时间内购买的产品作为验证集；
利用所述训练集对支持向量机模型进行训练，得到所述预测模型；及
利用所述验证集对所述预测模型的准确率进行验证，若准确率大于或者等于预设值，则训练结束，若准确率小于预设值，则增加预设数量的客户并重新执行训练步骤直至准确率大于或等于预设值。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有基于二维码的产品推荐程序，所述基于二维码的产品推荐程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的基于二维码的产品推荐方法的步骤。
本发明提出了一种基于二维码的产品推荐方法、服务器及存储介质，首先通过接收二维码生成请求，并利用预设的加密密钥和加密算法对所述二维码生成请求中的产品信息进行加密并封装为二维码，接着响应用户终端扫描所述二维码的操作，获取二维码中的加密的产品信息，并利用预设的解密密钥对所述加密的产品信息进行解析得到解密的产品信息并反馈给用户终端，最后根据用户的历史购买信息和预设的预测模型得到适合用户的产品并推荐给所述用户，利用本发明对二维码中的产品信息进行加密可有效提高基于二维码的产品推荐业务的安全性和为用户推荐合适的产品。
附图说明
图1为本发明第一较佳实施例提供的基于二维码的产品推荐方法的流程示意图；
图2为本发明第二较佳实施例提供的基于二维码的产品推荐方法的流程示意图；
图3为本发明第一、第二较佳实施例提供的服务器的内部结构示意图；
图4为本发明第一较佳实施例提供的服务器中基于二维码的产品推荐程序的模块示意图；
图5为本发明第二较佳实施例提供的服务器中基于二维码的产品推荐程序的模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种基于二维码的产品推荐方法。参照图1所示，为本发明第一较佳实施例提供的基于二维码的产品推荐方法的流程示意图。该方法可以由一个服务器执行，该服务器可以由软件和/或硬件实现。
在本实施例中，所述基于二维码的产品推荐方法包括：
步骤S10：接收二维码生成请求，所述二维码生成请求中携带产品信息，并根据预设的校验规则对所述产品信息进行校验；
步骤S20：利用预设的加密密钥和加密算法对通过校验的产品信息进行加密；
步骤S30：根据预设的协议规则将加密后的产品信息封装成二维码协议，并利用预设的二维码生成构件将所述二维码协议转换为二维码；
步骤S40：响应用户终端扫描所述二维码的操作，获取所述二维码中加密的产品信息，利用预设的解密密钥解析所述二维码中加密的产品信息得到解密的产品信息并反馈给所述用户终端。
在另一实施例中，参照图2所示，为本发明第二较佳实施例提供的基于二维码的产品推荐方法的流程示意图。
步骤S50：获取所述用户的历史购买信息，根据所述历史购买信息统计所述用户购买的产品中未涉及的产品类型，得到所述未涉及的产品类型对应的产品。
步骤S60：将所述未涉及的产品类型对应的产品及所述历史购买信息映射成特征向量输入预先确定的预测模型，预测得到所述用户购买所述未涉及的产品类型对应的产品的购买概率。
步骤S70：判断所述购买概率是否大于预设阈值，若所述购买概率大于预设阈值，则将所述购买概率大于所述预设阈值的产品推荐给用户。
关于上述步骤的详细介绍，请参照下述图3关于基于二维码的产品推荐提供的服务器内部结构示意图及图4、图5关于服务器中基于二维码的产品推荐程序的模块示意图的介绍。
本发明还提出一种服务器。参照图3所示，为本发明一实施例提供的服务器的内部结构示意图。
在本实施例中，服务器1可以是PC(Personal Computer，个人电脑)，也可以是智能手机、平板电脑、便携计算机等终端设备。该服务器1至少包括存储器11、处理器12，网络接口13，以及通信总线。
其中，存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器11在一些实施例中可以是服务器1的内部存储单元，例如该服务器1的硬盘。存储器11在另一些实施例中也可以是服务器1的外部存储设备，例如服务器1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11还可以既包括服务器1的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器11不仅可以用于存储安装于服务器1的应用软件及各类数据，例如基于二维码的产品推荐程序10的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行基于二维码的产品推荐程序10等。
网络接口13可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)，通常用于在该服务器1与其他电子设备之间建立通信连接。
通信总线用于实现这些组件之间的连接通信。
可选地，该服务器1还可以包括用户接口，用户接口可以包括显示器(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选的用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在服务器1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
图3仅示出了具有组件11-13以及基于二维码的产品推荐程序10的服务器1，本领域技术人员可以理解的是，图1、图2示出的结构并不构成对服务器1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
在图3所示的服务器1实施例中，存储器11中存储有基于二维码的产品推荐程序10；处理器12执行存储器11中存储的基于二维码的产品推荐程序10时实现如下步骤：
接收步骤：接收二维码生成请求，所述二维码生成请求中携带产品信息，并根据预设的校验规则对所述产品信息进行校验。其中，所述二维码生成请求是基于营销活动产生的，所述营销活动可以由后管平台通过选择系统预设的活动样例，或者由管理员或其它有权限的业务员进行自定义创建，营销活动的管理员或由其他有权限人员在后管平台进行录入与管理。所述产品信息包括：产品类型信息、产品编码信息、产品名称信息及产品营销活动地点信息的组合。所述预设的校验规则包括：校验不同类型的产品信息分别设置不同的字段长度，当所述不同类型的产品信息的字段长度值满足预设阈值时即通过校验。
在本实施例中，分别为不同类型的产品信息设置不同的字段长度，当所述二维码生成请求中携带的产品信息的字段长度满足预设的阈值时判断通过校验。例如，在进行产品信息类型校验时，设置为字段长度为两位，仅为数字，其值符合产品类型范围；产品编码校验可以设置为字段长度至多20位，仅为数字或字母，其值符合产品编码范围；产品名称校验可以设置为字段长度至多60位，不包含特殊字符，其值符合其产品编码所对应的产品名称；营销客户经理信息校验可以设置为人员编号字段长度为9位，仅为数字，其值符合系统内人员编码；营销活动地点信息校验可以设置为地点编号字段长度为3位，仅为数字，其值符合系统内营销地点编码。
在另一实施例中，所述二维码生成请求还包括产品营销人员信息，所述校验步骤在根据预设的校验规则对所述产品信息进行校验之前还包括：验证所述营销人员的权限。例如，营销人员信息中可以包括人员编码，根据人员信息中的营销人员编码查询数据库获取其可售产品类型及人员产品销售资质信息判断当前营销人员是否具有当前产品类型的资质，当其“是否拥有资质”等于1时，拥有销售资质，即通过权限认证；等于0时则无销售资质，即未通过权限认证。对于未通过权限认证的产品信息，系统二维码生成失败，并提示当前营销人员无当前产品的营销资质。
加密步骤：利用预设的加密密钥和加密算法对通过校验的产品信息进行加密。
在本实施例中，利用预设的加密密钥和加密算法对通过校验的产品信息进行加密时有多种实施方案，例如，所述加密算法可以采用3DES对称加密算法，所述预设的加密密钥是采用3DES对称加密算法所要求的24位密钥，其可由指定系统或者管理人员生成并提供。
生成步骤：根据预设的协议规则将加密后的产品信息封装成二维码协议，并利用预设的二维码生成构件将所述二维码协议转换为二维码。其中，所述二维码中携带加密的产品、位置、客户经理信息。
在本实施例中，根据预设的协议规则将加密后的产品信息封装成二维码协议，其中，所述二维码协议可以采用XML报文，具体格式如下：
<Q><X>加密方式</X><T>内容类型</T><P>产品类型</P><I>产品代码</I><N>产品名称</N><L>营销人员编码</L></W>营销地点编码</W></Q>
其中，Q表示二维码协议报文根节点；
X表示加密方式，专用产品二维码此标签值为1代表3DES加密算法；
T表示内容类型，专用产品二维码此标签值为2代表快速交易类型；
P表示产品类型，专用产品二维码此标签值为3DES加密后的产品类型，加密后仅为数值或字母；
I表示产品代码，专用产品二维码此标签值为3DES加密后的产品代码，加密后仅为数值或字母；
N表示产品名称，专用产品二维码此标签值为3DES加密后的产品名称，加密后仅为数值或字母；
L表示营销人员编码，专用产品二维码此标签值为3DES加密后的营销人员编码，加密后仅为数值或字母；
W表示营销人员地点，专用产品二维码此标签值为3DES加密后的营销地点编码，加密后仅为数值或字母。
之后，利用预设的二维码生成构件将所述二维码协议转换为二维码图片，得到二维码并显示给用户扫描。其中，所述预设的二维码生成构件的选用可以有多种实施方案，例如，可以选用基于Google公司的开源组件ZXing，根据二维码协议文本内容生成QR码(QuickResponse快速响应矩阵码)，将二维码文本内容转换为二维码矩阵图片，从而生成二维码，并将该二维码显示给用户扫描。
响应步骤：响应用户终端扫描所述二维码的操作，获取所述二维码中加密的产品信息，利用预设的解密密钥解析所述二维码中加密的产品信息得到解密的产品信息并反馈给所述用户终端。
在本实施例中，用户可通过手机、平板电脑等移动终端扫描二维码，获取所述二维码中加密的产品信息并进行解析，从而得到解密的产品信息，包括解密后的营销活动、产品、人员等信息。所述扫描二维码时，可以有多种实施方案，例如，可以利用专用扫码构件扫描二维码图片，解析图片矩阵，还原获取二维码协议文本内容。所述专用扫码构件是内嵌于客户端，能识别本发明中所述二维码协议规则所生成二维码中加密的产品信息。此构件基于开源工具Zxing实现二维码扫码识别功能，其提供二维码扫描界面，包括摄像头扫描以及由相册导入识别两种方式，同时提供了扫描完成后的回调接口，便于获得二维码文本内容后进行下一步操作。
所述解析二维码中加密的产品信息，可以有多种实施方案，例如，解析所述二维码协议的内容以判断所述二维码的合法性，当所述二维码合法时，利用预设的正则表达式获取所述二维码协议中加密的参数值。具体地，获取所述二维码协议中加密的参数值可以有多种实施方案，例如，利用数字或者字母的正则表达式分别提取各类型的产品信息中的加密参数值，其中，正则表达式如下：
产品类型：^<P>\d{1,2}</P>$
产品代码：^<I>[0-9A-Za-z]*</I>$
产品名称：^<N>[0-9A-Za-z]*</N>$
营销人员代码：^<L>[0-9A-Za-z]*</L>$
在本实施例中，将二维码中加密的产品信息得到解密的产品信息反馈给所述用户终端。具体地，首先根据解密的产品信息发送访问产品信息请求至中转URL，并由所述中转URL转发所述访问产品信息的请求至顶级URL，继而访问产品信息。所述中转URL是二维码中的URL，用于接收并转发所述访问产品信息的请求至顶级URL，该中转URL拼接有客户经理的信息，有电话拔号功能，带可链接顶级URL。所述顶级URL，包含了多个营销产品交易处理单元，营销产品每个产品交易处理单元中存储有一个产品的销售页面及销售信息，用于接收渠道接入转发的所述访问产品销售的请求，根据客户请求发送产品销售数据，存储产品销售数据及客户的访问信息。
在另一实施例中，该方法还包括：识别所述用户的基本信息，根据所述基本信息从预设的数据库查询得到所述用户的历史购买信息并进行分析，根据结果推荐产品给所述用户，具体包括以下步骤：
分析步骤：获取所述用户的历史购买信息，根据所述历史购买信息统计所述用户购买的产品中未涉及的产品类型，得到所述未涉及的产品类型对应的产品。所述基本信息包括：用户的姓名、身份证号码、年龄、职业、收入及财产等，所述历史购买信息包括：历史购买产品所涉及的产品类型、购买额度及购买日期，统计所述用户所购买的产品中未涉及的产品类型，得到未涉及的产品类型对应的产品。
预测步骤：将所述未涉及的产品类型对应的产品及所述历史购买信息映射成特征向量输入预先确定的预测模型，预测得到所述用户购买所述未涉及的产品类型对应的产品的购买概率。
具体地，所述预先确定的预测模型为支持向量机模型(Support VectorMachines,SVM),所述预测模型的表达式为：
其中，P代表未涉及的产品类型对应的产品的购买概率，A、B代表模型系数，f(x)代表支持向量机的决策函数。所述支持向量机的决策函数的表达式为：
其中，yi、ai、b代表函数系数，K(xi,x)为核函数，代表预测特征向量与已知特征向量在特征空间的内积，即K(xi,x)＝<xi，x>。所述预测特征向量与已知特征向量分别代表未涉及的产品类型的产品与历史购买信息中已购买的产品在特征空间上映射的特征向量。根据特征向量在特征空间的内积的大小，得到客户购买该未涉及的产品类型的产品的购买概率。所述预测模型是预先训练好的，所述预测模型的训练步骤如下：
获取预设数量的客户的历史购买信息、未涉及的产品类型对应的产品及预设时间内购买的产品组成样本集；
从样本集中抽取第一比例的历史购买信息、未涉及的产品类型对应的产品及预设时间内购买的产品作为训练集，从样本集中抽取第二比例的历史购买信息、未涉及的产品类型对应的产品及预设时间内购买的产品作为验证集；
利用所述训练集对支持向量机模型进行训练，得到所述预测模型；及
利用所述验证集对所述预测模型的准确率进行验证，若准确率大于或者等于预设值，则训练结束，若准确率小于预设值，则增加预设数量的客户并重新执行训练步骤直至准确率大于或等于预设值。
但应理解的是，所述推荐模型不限于SVM模型，还可以是随机森林(RandomForest,RF)模型等。
推荐步骤：判断所述购买概率是否大于预设阈值，若所述购买概率大于预设阈值，则将所述购买概率大于所述预设阈值的产品推荐给用户。进一步地，若存在多个购买概率大于预设阈值的产品，则将所述多个购买概率大于预设阈值的产品按照购买概率由大到小的顺序进行排序，优先向用户推荐购买概率最高的产品。
可选地，在其他的实施例中，基于二维码的产品推荐程序还可以被分割为一个或者多个模块，一个或者多个模块被存储于存储器11中，并由一个或多个处理器(本实施例为处理器12)所执行以完成本发明，本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，用于描述基于二维码的产品推荐程序在服务器中的执行过程。
例如，参照图4所示，为本发明提供的服务器1一实施例中的基于二维码的产品推荐程序的程序模块示意图，该实施例中，基于二维码的产品推荐程序可以被分割为接收模块110、加密模块120、生成模块130、响应模块140，示例性地：
接收模块110，用于接收二维码生成请求，所述二维码生成请求中携带产品信息，并根据预设的校验规则对所述产品信息进行校验。其中，所述二维码生成请求是基于营销活动产生的，所述营销活动可以由后管平台通过选择系统预设的活动样例，或者由管理员或其它有权限的业务员进行自定义创建，营销活动的管理员或由其他有权限人员在后管平台进行录入与管理。所述产品信息包括：产品类型信息、产品编码信息、产品名称信息及产品营销活动地点信息的组合。所述预设的校验规则包括：校验不同类型的产品信息分别设置不同的字段长度，当所述不同类型的产品信息的字段长度值满足预设阈值时即通过校验。
在本实施例中，分别为不同类型的产品信息设置不同的字段长度，当所述二维码生成请求中携带的产品信息的字段长度满足预设的阈值时判断通过校验。例如，在进行产品信息类型校验时，设置为字段长度为两位，仅为数字，其值符合产品类型范围；产品编码校验可以设置为字段长度至多20位，仅为数字或字母，其值符合产品编码范围；产品名称校验可以设置为字段长度至多60位，不包含特殊字符，其值符合其产品编码所对应的产品名称；营销客户经理信息校验可以设置为人员编号字段长度为9位，仅为数字，其值符合系统内人员编码；营销活动地点信息校验可以设置为地点编号字段长度为3位，仅为数字，其值符合系统内营销地点编码。
在另一实施例中，所述二维码生成请求还包括产品营销人员信息，所述校验步骤在根据预设的校验规则对所述产品信息进行校验之前还包括：验证所述营销人员的权限。例如，营销人员信息中可以包括人员编码，根据人员信息中的营销人员编码查询数据库获取其可售产品类型及人员产品销售资质信息判断当前营销人员是否具有当前产品类型的资质，当其“是否拥有资质”等于1时，拥有销售资质，即通过权限认证；等于0时则无销售资质，即未通过权限认证。对于未通过权限认证的产品信息，系统二维码生成失败，并提示当前营销人员无当前产品的营销资质。
加密模块120，用于利用预设的加密密钥和加密算法对通过校验的产品信息进行加密。
在本实施例中，利用预设的加密密钥和加密算法对通过校验的产品信息进行加密时有多种实施方案，例如，所述加密算法可以采用3DES对称加密算法，所述预设的加密密钥是采用3DES对称加密算法所要求的24位密钥，其可由指定系统或者管理人员生成并提供。
生成模块130，用于根据预设的协议规则将加密后的产品信息封装成二维码协议，并利用预设的二维码生成构件将所述二维码协议转换为二维码。其中，所述二维码中携带加密的产品、位置、客户经理信息。
在本实施例中，根据预设的协议规则将加密后的产品信息封装成二维码协议，其中，所述二维码协议可以采用XML报文，具体格式如下：
<Q><X>加密方式</X><T>内容类型</T><P>产品类型</P><I>产品代码</I><N>产品名称</N><L>营销人员编码</L></W>营销地点编码</W></Q>
其中，Q表示二维码协议报文根节点；
X表示加密方式，专用产品二维码此标签值为1代表3DES加密算法；
T表示内容类型，专用产品二维码此标签值为2代表快速交易类型；
P表示产品类型，专用产品二维码此标签值为3DES加密后的产品类型，加密后仅为数值或字母；
I表示产品代码，专用产品二维码此标签值为3DES加密后的产品代码，加密后仅为数值或字母；
N表示产品名称，专用产品二维码此标签值为3DES加密后的产品名称，加密后仅为数值或字母；
L表示营销人员编码，专用产品二维码此标签值为3DES加密后的营销人员编码，加密后仅为数值或字母；
W表示营销人员地点，专用产品二维码此标签值为3DES加密后的营销地点编码，加密后仅为数值或字母。
之后，利用预设的二维码生成构件将所述二维码协议转换为二维码图片，得到二维码并显示给用户扫描。其中，所述预设的二维码生成构件的选用可以有多种实施方案，例如，可以选用基于Google公司的开源组件ZXing，根据二维码协议文本内容生成QR码(QuickResponse快速响应矩阵码)，将二维码文本内容转换为二维码矩阵图片，从而生成二维码，并将该二维码显示给用户扫描。
响应模块140，用于响应用户终端扫描所述二维码的操作，获取所述二维码中加密的产品信息，利用预设的解密密钥解析所述二维码中加密的产品信息得到解密的产品信息并反馈给所述用户终端。
在本实施例中，用户可通过手机、平板电脑等移动终端扫描二维码，获取所述二维码中加密的产品信息并进行解析，从而得到解密的产品信息，包括解密后的营销活动、产品、人员等信息。所述扫描二维码时，可以有多种实施方案，例如，可以利用专用扫码构件扫描二维码图片，解析图片矩阵，还原获取二维码协议文本内容。所述专用扫码构件是内嵌于客户端，能识别本发明中所述二维码协议规则所生成二维码中加密的产品信息。此构件基于开源工具Zxing实现二维码扫码识别功能，其提供二维码扫描界面，包括摄像头扫描以及由相册导入识别两种方式，同时提供了扫描完成后的回调接口，便于获得二维码文本内容后进行下一步操作。
所述解析二维码中加密的产品信息，可以有多种实施方案，例如，解析所述二维码协议的内容以判断所述二维码的合法性，当所述二维码合法时，利用预设的正则表达式获取所述二维码协议中加密的参数值。具体地，获取所述二维码协议中加密的参数值可以有多种实施方案，例如，利用数字或者字母的正则表达式分别提取各类型的产品信息中的加密参数值，其中，正则表达式如下：
产品类型：^<P>\d{1,2}</P>$
产品代码：^<I>[0-9A-Za-z]*</I>$
产品名称：^<N>[0-9A-Za-z]*</N>$
营销人员代码：^<L>[0-9A-Za-z]*</L>$
在本实施例中，将二维码中加密的产品信息得到解密的产品信息反馈给所述用户终端。具体地，首先根据解密的产品信息发送访问产品信息请求至中转URL，并由所述中转URL转发所述访问产品信息的请求至顶级URL，继而访问产品信息。所述中转URL是二维码中的URL，用于接收并转发所述访问产品信息的请求至顶级URL，该中转URL拼接有营销人员的信息，有电话拔号功能，带可链接顶级URL。所述顶级URL，包含了多个营销产品交易处理单元，营销产品每个产品交易处理单元中存储有一个产品的销售页面及销售信息，用于接收渠道接入转发的所述访问产品销售页面的请求，根据客户请求发送产品销售页面数据，存储产品销售页面数据及客户的访问信息。
在另一实施例中，参照图5所示，为本发明提供的服务器1第二较佳实施例中的基于二维码的产品推荐程序的程序模块示意图，该实施例中，基于二维码的产品推荐程序除包括图4中的上述模块，还包括分析模块150、预测模块160、推荐模块170，示例性地：
分析模块150，获取所述用户的历史购买信息，根据所述历史购买信息统计所述用户购买的产品中未涉及的产品类型，得到所述未涉及的产品类型对应的产品。所述基本信息包括：用户的姓名、身份证号码、年龄、职业、收入及财产等，所述历史购买信息包括：历史购买产品所涉及的产品类型、购买额度及购买日期，统计所述用户所购买的产品中未涉及的产品类型，得到未涉及的产品类型对应的产品。
预测模块160，用于将所述未涉及的产品类型对应的产品及所述历史购买信息映射成特征向量输入预先确定的预测模型，预测得到所述用户购买所述未涉及的产品类型对应的产品的购买概率。
具体地，所述预先确定的预测模型为支持向量机模型(Support VectorMachines,SVM),所述预测模型的表达式为：
其中，P代表未涉及的产品类型对应的产品的购买概率，A、B代表模型系数，f(x)代表支持向量机的决策函数。所述支持向量机的决策函数的表达式为：
其中，yi、ai、b代表函数系数，K(xi,x)为核函数，代表预测特征向量与已知特征向量在特征空间的内积，即K(xi,x)＝<xi，x>。所述预测特征向量与已知特征向量分别代表未涉及的产品类型的产品与历史购买信息中已购买的产品在特征空间上映射的特征向量。根据特征向量在特征空间的内积的大小，得到客户购买该未涉及的产品类型的产品的购买概率。所述预测模型是预先训练好的，所述预测模型的训练步骤如下：
获取预设数量的客户的历史购买信息、未涉及的产品类型对应的产品及预设时间内购买的产品组成样本集；
从样本集中抽取第一比例的历史购买信息、未涉及的产品类型对应的产品及预设时间内购买的产品作为训练集，从样本集中抽取第二比例的历史购买信息、未涉及的产品类型对应的产品及预设时间内购买的产品作为验证集；
利用所述训练集对支持向量机模型进行训练，得到所述预测模型；及
利用所述验证集对所述预测模型的准确率进行验证，若准确率大于或者等于预设值，则训练结束，若准确率小于预设值，则增加预设数量的客户并重新执行训练步骤直至准确率大于或等于预设值。
但应理解的是，所述推荐模型不限于SVM模型，还可以是随机森林(RandomForest,RF)模型等。
推荐模块170，用于判断所述购买概率是否大于预设阈值，若所述购买概率大于预设阈值，则将所述购买概率大于所述预设阈值的产品推荐给用户。进一步地，若存在多个购买概率大于预设阈值的产品，则将所述多个购买概率大于预设阈值的产品按照购买概率由大到小的顺序进行排序，优先向用户推荐购买概率最高的产品。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于二维码的产品推荐程序，所述基于二维码的产品推荐程序可被一个或多个处理器执行，以实现如下步骤：
校验步骤：接收二维码生成请求，所述二维码生成请求中携带产品信息，并根据预设的校验规则对所述产品信息进行校验；
加密步骤：利用预设的加密密钥和加密算法对通过校验的产品信息进行加密；
生成步骤：根据预设的协议规则将加密后的产品信息封装成二维码协议，并利用预设的二维码生成构件将所述二维码协议转换为二维码；及
响应步骤：响应用户终端扫描所述二维码的操作，获取所述二维码中加密的产品信息，利用预设的解密密钥解析所述二维码中加密的产品信息得到解密的产品信息并反馈给所述用户终端。
本发明存储介质具体实施方式与上述服务器和方法各实施例基本相同，在此不作累述。
需要说明的是，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。并且本文中的术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
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上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于二维码的产品推荐方法，应用于服务器，其特征在于，所述方法包括：
校验步骤：接收二维码生成请求，所述二维码生成请求中携带产品信息，并根据预设的校验规则对所述产品信息进行校验；
加密步骤：利用预设的加密密钥和加密算法对通过校验的产品信息进行加密；
生成步骤：根据预设的协议规则将加密后的产品信息封装成二维码协议，并利用预设的二维码生成构件将所述二维码协议转换为二维码；及
响应步骤：响应用户终端扫描所述二维码的操作，获取所述二维码中加密的产品信息，利用预设的解密密钥解析所述二维码中加密的产品信息得到解密的产品信息并反馈给所述用户终端。
2.如权利要求1所述的基于二维码的产品推荐方法，其特征在于，所述产品信息包括：产品类型信息、产品编码信息、产品名称信息及产品营销活动地点信息的组合。
3.如权利要求1所述的基于二维码的产品推荐方法，其特征在于，所述预设的校验规则包括：分别为不同类型的产品信息设置不同的字段长度，当所述二维码生成请求中携带的产品信息的字段长度满足预设的阈值时判断通过校验。
4.如权利要求1所述的基于二维码的产品推荐方法，其特征在于，所述响应步骤包括：解析所述二维码协议的内容以判断所述二维码的合法性，当所述二维码合法时，利用预设的正则表达式获取所述二维码协议中加密的参数值。
5.如权利要求1所述的基于二维码的产品推荐方法，其特征在于，所述二维码生成请求还包括产品营销人员信息，所述校验步骤在根据预设的校验规则对所述产品信息进行校验之前还包括：验证所述营销人员的权限。
6.如权利要求1所述的基于二维码的产品推荐方法，其特征在于，该方法还包括：识别所述用户的基本信息，根据所述基本信息从预设的数据库查询得到所述用户的历史购买信息并进行分析，根据分析结果推荐产品给所述用户。
7.如权利要求6所述的基于二维码的产品推荐方法，其特征在于，所述从预设的数据库查询得到所述用户的历史购买信息并进行分析，根据分析结果推荐产品给所述用户，包括以下步骤：
分析步骤：获取所述用户的历史购买信息，根据所述历史购买信息统计所述用户购买的产品中未涉及的产品类型，得到所述未涉及的产品类型对应的产品；
预测步骤：将所述未涉及的产品类型对应的产品及所述历史购买信息映射成特征向量输入预先确定的预测模型，预测得到所述用户购买所述未涉及的产品类型对应的产品的购买概率；
推荐步骤：判断所述购买概率是否大于预设阈值，若所述购买概率大于预设阈值，则将所述购买概率大于所述预设阈值的产品推荐给用户。
8.如权利要求7所述的基于二维码的产品推荐方法，其特征在于，所述预先确定的预测模型为支持向量机模型，所述预先确定的预测模型的训练步骤如下：
获取预设数量的客户的历史购买信息、未涉及的产品类型对应的产品及预设时间内购买的产品组成样本集；
从样本集中抽取第一比例的历史购买信息、未涉及的产品类型对应的产品及预设时间内购买的产品作为训练集，从样本集中抽取第二比例的历史购买信息、未涉及的产品类型对应的产品及预设时间内购买的产品作为验证集；
利用所述训练集对支持向量机模型进行训练，得到所述预测模型；及
利用所述验证集对所述预测模型的准确率进行验证，若准确率大于或者等于预设值，则训练结束，若准确率小于预设值，则增加预设数量的客户并重新执行训练步骤直至准确率大于或等于预设值。
9.一种服务器，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中包括基于二维码的产品推荐程序，该基于二维码的产品推荐程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
校验步骤：接收二维码生成请求，所述二维码生成请求中携带产品信息，并根据预设的校验规则对所述产品信息进行校验；
加密步骤：利用预设的加密密钥和加密算法对通过校验的产品信息进行加密；
生成步骤：根据预设的协议规则将加密后的产品信息封装成二维码协议，并利用预设的二维码生成构件将所述二维码协议转换为二维码；及
响应步骤：响应用户终端扫描所述二维码的操作，获取所述二维码中加密的产品信息，利用预设的解密密钥解析所述二维码中加密的产品信息得到解密的产品信息并反馈给所述用户终端。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括基于二维码的产品推荐程序，所述基于二维码的产品推荐程序被执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的基于二维码的产品推荐方法的步骤。
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