CN110210887A - 一种用户权益数据的处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用户权益数据的处理方法及装置，涉及电子商务技术领域，可以基于用户属性数据向用户推送匹配的商家权益数据，无需用户耗费时间去记忆，使得商家提供的服务权益数据可以准确的推送给用户，从而保证用户可以享受到商家提供给用户的服务权益。所述方法包括：当检测到用户在预设维度上的属性数据符合触发指令时，生成并发送服务权益匹配请求；接收返回的服务权益匹配数据；基于预设推荐算法对与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据进行处理，生成推荐给用户的服务权益数据；根据推荐给用户的服务权益数据确定服务权益清单，并传输服务权益清单。

Description

一种用户权益数据的处理方法及装置

技术领域

本发明涉及电子商务技术领域，特别是涉及一种用户权益数据的处理方法及装置。

背景技术

服务权益数据是商家在特殊场景针向用户推送的一种特有权益，例如，在用户新入会员时，商家会向用户推送优惠券，或者在双十一节日时，商家会向用户推送折扣信息等，以便凸显用户特有的权益以及价值。

目前，很多商家往往会围绕节日或者品牌进行一系列推广活动，来向用户推送服务权益数据，比如，针对3.8妇女节推送的商品优惠，还有不少商家会基于用户属性来给予用户特有的权益，比如，针对用户生日推送的服务权益，以及在用户绑定会员或者身份信息之后，商家会通过微信公众号、自营app、线下口播以及第三方平台等方式向用户展示一次会员特有的服务权益等等。

在实现本发明的过程中，发明人发现相关技术至少存在以下问题：

对于商家而言，基于用户属性来向用户推送服务权益数据的方式获取用户信息的门槛较高，需要用户主动去关注商家，并且填写用户信息后，商家才会将相应的服务权益数据推送至用户账户，使得部分用户难以享受到商家提供的服务权益数据；对于用户而言，用户向商家提供用户信息的目的是希望得到个性化服务，然而，由于各个商家提供的服务权益数据比较分散杂乱，并且渠道不一致，需要用户耗费时间去记忆，这些都导致商家提供的权益数据很难准确地传达给用户，使得用户可以享受到的商家权益数据受限。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种用户权益数据的处理方法及装置，主要目的在于解决现有技术中商家权益数据很难准确地传达给用户的问题。

依据本发明第一方面，提供了一种用户权益数据的处理方法，该方法包括：

当检测到用户在预设维度上的属性数据符合触发指令时，生成并发送服务权益匹配请求，所述服务权益匹配请求中携带有符合触发指令的用户属性数据；

接收返回的服务权益匹配数据，所述服务权益匹配数据中包括与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据；

基于预设推荐算法对所述与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据进行处理，生成推荐给用户的服务权益数据；

根据所述推荐给用户的服务权益数据确定服务权益清单，并传输所述服务权益清单。

依据本发明第二方面，提供了一种用户权益数据的处理方法，该方法包括：

当接收到服务权益匹配请求时，确定预先存储的权益数据，所述服务权益匹配请求中携带有符合触发指令的用户属性数据；

根据所述用户属性数据，从所述预先存储的权益数据中获取与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据；

返回所述与用户属性数据相匹配的服务权益数据。

依据本发明第三方面，提供了一种用户权益数据的处理方法，该方法包括：

接收传输的服务权益清单，所述服务权益清单中包括推荐给用户的服务权益数据；

展示所述服务权益清单中的服务权益数据。

依据本发明第四方面，提供了一种用户权益数据的处理装置，该装置包括：

发送单元，用于当检测到用户在预设维度上的属性数据符合触发指令时，生成并发送服务权益匹配请求，所述服务权益匹配请求中携带有符合触发指令的用户属性数据；

第一接收单元，用于接收返回的服务权益匹配数据，所述服务权益匹配数据中包括与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据；

处理单元，用于基于预设推荐算法对所述与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据进行处理，生成推荐给用户的服务权益数据；

传输单元，用于根据所述推荐给用户的服务权益数据确定服务权益清单，并传输所述服务权益清单。

依据本发明第五方面，提供了一种用户权益数据的处理装置，该装置包括：

确定单元，用于当接收到服务权益匹配请求时，确定预先存储的权益数据，所述服务权益匹配请求中携带有符合触发指令的用户属性数据；

获取单元，用于根据所述用户属性数据，从所述预先存储的权益数据中获取与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据；

返回单元，用于返回所述与用户属性数据相匹配的服务权益数据。

依据本发明第六方面，提供了一种用户权益数据的处理装置，该装置包括：

第二接收单元，用于接收传输的服务权益清单，所述服务权益清单中包括推荐给用户的服务权益数据；

展示单元，用于展示所述服务权益清单中的服务权益数据。

依据本发明第七方面，提供了一种数据处理系统，所述系统包括：

当发送端检测到用户在预设维度上的属性数据符合触发指令时，生成并发送服务权益匹配请求，所述服务权益匹配请求中携带有符合触发指令的用户属性数据；

当接收端接收到服务权益匹配请求时，确定预先存储的权益数据；

所述接收端根据所述用户属性数据，从所述预先存储的权益数据中获取与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据；

所述接收端返回所述与用户属性数据相匹配的服务权益数据。

所述发送端接收返回的服务权益匹配数据，所述服务权益匹配数据中包括与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据；

所述发送端基于预设推荐算法对所述与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据进行处理，生成推荐给用户的服务权益数据；

所述发送端根据所述推荐给用户的服务权益数据确定服务权益清单，并传输所述服务权益清单；

用户终端接收传输的服务权益清单，所述服务权益清单中包括推荐给用户的服务权益数据；

所述用户端展示所述服务权益清单中的服务权益数据。

依据本发明第八方面，提供了一种计算机设备，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第一方面或第二方面或第三方面所述方法的步骤。

依据本发明第九方面，提供了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第一方面或第二方面或第三方面所述的方法的步骤。

借由上述技术方案，本发明提供的一种用户权益数据的处理方法、装置及计算机存储介质，与目前需要用户耗时去记忆各个商家的服务权益数据的方式相比，本发明的发送端能够针对用户属性从各个接收端获取与用户属性相匹配商家提供的服务权益匹配数据，并基于预设推荐算法对优惠匹配数据进行处理，生成推荐给用户端的服务权益数据，无需用户耗费时间去记忆，使得商家提供的服务权益数据可以准确的推送给用户，从而保证用户可以享受到商家提供给用户的服务权益。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1A示出了本发明实施例提供的一种用户权益数据的处理方法流程示意图；

图1B示出了本发明实施例提供的另一种用户权益数据的处理方法流程示意图；

图1C示出了本发明实施例提供的另一种用户权益数据的处理方法流程示意图；

图2A示出了本发明实施例提供的另一种用户权益数据的处理方法流程示意图；

图2B示出了本发明实施例提供的另一种用户权益数据的处理方法流程示意图；

图2C示出了本发明实施例提供的另一种用户权益数据的处理方法流程示意图；

图3A示出了本发明实施例提供的一种用户权益数据的处理装置的结构示意图；

图3B示出了本发明实施例提供的一种用户权益数据的处理装置的结构示意图；

图3C示出了本发明实施例提供的一种用户权益数据的处理装置的结构示意图；

图3D示出了本发明实施例提供的一种用户权益数据的处理装置的结构示意图；

图3E示出了本发明实施例提供的一种用户权益数据的处理装置的结构示意图；

图3F示出了本发明实施例提供的一种用户权益数据的处理装置的结构示意图；

图4A示出了本发明实施例提供的另一种用户权益数据的处理装置的结构示意图；

图4B示出了本发明实施例提供的另一种用户权益数据的处理装置的结构示意图；

图5示出了本发明实施例提供的另一种用户权益数据的处理装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

在对本发明进行详细的解释说明之前，先对本发明实施例涉及的用户权益数据的处理系统进行简单介绍。

本发明实施例涉及的数据处理系统包括发送端和接收端。其中，发送端为用户端，具体可以包括数据分析平台，数据分析平台存储有预先收集用户在各个维度上的属性信息。发送端可以存储符合触发指令的用户属性数据，当用户在浏览终端时，数据分析平台根据预先收集的用户在各个维度上的属性信息检测用户在各个维度上的属性信息是否符合触发指令，该触发指令用于判定用户属性数据是否触发商家提供的服务权益数据，一旦触发，则请求获取各个商家提供围绕用户属性数据提供的服务权益数据，进一步基于预设推荐算法对符合用户属性数据的服务权益数据进行处理后生成推荐给用户的服务权益数据，保证服务权益数据的准确性。在实际应用的过程中，该商家权益数据可以是营销权益凭证，例如，优惠券、满减券、折扣券等，在本发明实施例的后续说明中，以服务权益数据为营销权益凭证为例进行说明。通过预设推荐算法可以形成一份基于用户属性数据的商家权益数据推荐清单，该推荐清单可以让用户清晰看到各个商家为用户提供的服务权益，方便用户查看。接收端为商家端，具体可以包括统计平台，统计平台中存储有从各个商家收集的权益数据。接收端可以存储各个商家提供的围绕不同用户属性数据生成的服务权益数据，例如，根据用户生日属性提供的营销权益凭证，根据用户购买信用度属性提供的营销权益凭证等，预先从统计平台中获取从各个商家统计的权益数据中，并将各个商家提供的围绕不同用户属性数据生成的服务权益数据存储至接收端，当用户属性数据触发商家提供的服务权益数据，根据用户属性数据，从接收端查找与用户属性数据相匹配的服务权益数据，从而保证用户可以享受到商家提供的服务权益。在实际应用过程中，当用户属性数据触发商家服务权益时，商家端会收 集各个商家围绕用户属性数据的服务权益数据，并将该服务权益数据推送给用户，该服务权益数据相当于商家提供给用户的营销权益，并且该服务权益数据可以设置限制规则，如限制用户在当天或者一定期限内执行，也可以限制用户在指定区域完成，本发明实施例不进行限定。

本发明实施例提供了一种用户权益数据的处理方法，可以实现在用户属性数据触发商家提供的商品权益时，准确地向用户推送围绕用户属性数据的服务权益数据的目的，如图1A所示，该方法包括：

101、当发送端检测到用户在预设维度上的属性数据符合触发指令时，生成并向接收端发送服务权益匹配请求。

在该步骤中，由于发送端的数据分析平台中预先收集用户在各个维度上的属性数据，如用户生日、性别、所在区域、所处债务信息、商品偏好等，这里的符合触发指令相当于用户在某一维度上的属性数据满足商家提供针对用户属性数据提供的服务权益数据，例如，日期为用户生日，所处区域的商场有优惠活动等，这里不进行限定。通常情况，商家为了促进用户购买商品，会围绕用户属性数据设置各种服务权益，例如在用户生日时，向用户提供满减券，在用户处于负债信息时，向用户提供贷款服务等，为了保证用户可以享受到商家围绕用户属性提供的各种服务权益，发送端会当检测用户在预设维度上的属性数据符合触发指令时，生成并像接收端发送服务权益匹配请求，从而针对预设维度上的属性数据去索取用户可以享受的服务权益，

其中，发送端具有实现匹配用户属性数据的触发功能，只要用户在预设维度上的属性数据符合触发指令时，才会生并发送服务权益匹配请求，并且该服务权益匹配请求携带有符合触发指令的用户属性数据，需要说明的是，如果触发指令的用户属性数据有不止一个，则将所有触发指令的用户属性数据发送至接收端，以便接收端针对各个触发指令的用户属性数据生成围绕各个用户属性数据的服务权益数据。

在该步骤中，可以利用大数据平台收集各个数据源中用户在各个维度上的属性信息，具体可以包括动态信息数据和静态信息数据，静态信息数据为用户相对比较稳定的属性数据，如用户姓名、性别、职业等用户属性 数据，动态信息数据为用户不断变化的行为数据，如用户打开网页、浏览微博、购买商品等用户行为数据。需要说明的是，通常情况静态信息数据为用户填写的数据，对应的可信度往往较高，可以直接作为用户属性数据，动态信息数据为用户累计行为而产生的数据，会随着时间或者用户行为发生变化，对应的可信度往往较低，需要实时更新后作为用户属性数据。

102、发送端接收接收端返回的服务权益匹配数据。

在该步骤中，该服务权益匹配数据中包括各个商家针对用户属性数据提供的服务权益数据，例如，商家A提供的打折券，商家B提供的满减金额，商家C提供的礼品等。

需要说明的是，商家为了提高与其他商家的竞争力，针对一个用户属性数据可能提供多个权益类型的服务权益数据，此时服务权益匹配数据中具体可以包括各个商家针对一个用户属性数据提供的商家标识ID、多个权益类型、每个权益类型对应的服务权益数据，具体服务权益匹配数据可以如下表1所示：

表1

103、基于预设推荐算法对与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据进行处理，生成推荐给用户的服务权益数据。

在该步骤中，由于与用户属性数据相匹配的服务权益数据是由多个商家提供的，如何判别不同商家提供的服务权益数据是否符合用户实际需求，哪些商家提供的服务权益数据对于用户更有价值，需要基于预设推荐算法来对各个商家提供的与用户属性数据相匹配的服务权益数据进行处理，从 而将对用户更有价值的服务权益数据作为推荐给用户的服务权益数据。

具体可以通过发送端中的数据分析平台基于预设推荐算法针对商家提供的服务权益数据进行处理可以有以为多种实现方式，可以包括但不局限于下述三种方式中的至少一种或者多种方式结合。

方式一：该预设推荐算法为基于终端用户的地理位置数据进行推荐服务，具体可以利用LBS模型获取终端用户的地理位置数据，从而根据用户终端的地理位置信息来确定提供服务权益数据的各个商家与终端用户之间的距离，通过预设推荐算法设置将距离终端用户距离小于预设范围内的各个商家提供的服务权益数据作为推荐给用户的服务权益数据。例如，商家A距离用户100米、商家B距离用户1000米、商家C距离用户700米，预设推荐算法设置为距离终端用户小于800米的商家提供的服务权益数据作为推送给用户的服务权益数据，那么推荐给用户的服务权益数据为商家A和商家C的服务权益数据。

方式二：该预设推荐算法为基于终端用户的偏好数据进行推荐服务，具体可以通过收集终端用户的行为操作数据来建立用户的偏好模型，该偏好模型中记录有不同商品数据对应的用户偏好程度，该用户偏好程度可以为数值也可以为等级，通过预设推荐算法设置将用户偏好程度排名靠前的预设数量商家提供的服务权益数据作为推荐给用户的服务权益数据。例如，商家A提供给用户的商品数据为蛋糕，商家B提供给用户的商品数据为衣服，商家C提供给用户的商品数据为鲜花，设置用户偏好度排名靠前的2个商家提供的服务权益数据作为推荐给用户的商品数据，通过偏好模型确定蛋糕对应的用户偏好程度为中级，衣服对应的用户偏好程度为高级，蛋糕对应的用户偏好程度为低级，那么推荐给用户的服务权益数据为用户偏好程度排名靠前的商家A和商家B提供的服务权益数据。

方式三：该预设推荐算法为基于终端用户的标签数据进行推荐服务，具体可以通过构建用户画像来从不同维度描述终端用户，该用户画像携带有各种描述用户的标签数据，如用户兴趣标签数据、用户购买记录标签数据、用户性别标签等，通过预设推荐算法来设置与描述用户的特定标签数据相匹配数量排名靠前的预设数量的商家提供的服务权益数据作为推荐给用户 的服务权益数据。例如，设置与描述用户的特定标签数据相匹配数量排名靠前的2个商家提供的服务权益数据作为推荐给用户的商品数据，描述用户的特定标签数据为10个，商家A与用户特定标签数据匹配数量为6个，商家B与用户特定标签数据的匹配数量为3个，商家C与用户特定标签数据的匹配数量为8个，那么推荐给用户的的服务权益数据为与用户特定标签数据的匹配数量靠前的商家A和商家C。

应说明的是，由于各个商家提供的与用户属性数据相匹配的服务权益数据可能包括多种权益类型，具体如何判别多种权益类型的服务权益数据是否符合用户实际需求，以及哪些权益类型的商品数据对于用户更有价值，也可以基于预设推荐算法来对各个商家提供的多种权益类型的服务权益数据进行处理，具体实现方式同样适用于上述三种方式中的至少一种或者多种方式结合，在此不进行赘述。

104、发送端根据推荐给用户的服务权益数据确定服务权益清单，并向用户端传输服务权益清单。

在该步骤中，推荐给用户的服务权益数据为各个商家针对用户属性数据提供的商家给用户的服务权益，具体服务权益清单中用户权益数据推送给用户的规则可以是按照终端用户的地理位置数据进行服务推送，可以是按照终端用户的偏好数据进行服务推送，还可以是按照终端用户的标签数据进行服务推送，这里不进行限定。

105、用户端接收发送端传输的服务权益清单，并展示服务权益清单中的服务权益数据。

在该步骤中，当接收到服务权益清单后，为了便于用户可以基于服务权益清单选取自己心仪的服务权益数据，用户端可以将服务权益数据通过服务权益清单的形式展示给用户端。另外，考虑到用户在实际选择服务权益数据的过程考虑到不同的因素，可以向用户提供更换服务权益清单的排序方式，例如，当前提供给用户端的服务权益数据是按照终端用户的标签数据进行服务推送，而用户更多考虑的是服务权益数据对应的优惠力度，那么根据用户需求将服务权益清单更换为按照服务权益数据对应的优惠力度进行服务推送。具体可以针对不同的排序方式为用户生成多个服务权益清单，使得 用户可以根据实际需求选择合适的服务权益清单，进而选择服务权益清单中的服务权益数据。

上述步骤101至步骤104中所示的过程为发送端在用户属性数据在符合商家提供的服务权益数据的触发指令时，基于各个商家提供的围绕用户属性数据的服务权益数据生成并传输推荐的商品用户数据至用户端的过程，通过执行上述过程，发送端可以针对接收端收集的各个商家针对用户属性数据提供的服务权益数据进行推送处理，保证了商家提供的服务权益数据可以准确的推送给用户，无需用户耗时去搜索或者记忆各个商家提供的权益数据，从而简化了用户权益数据的处理过程。

上述步骤105为用户端向用户展示服务权益数据的过程，通过执行上述过程，用户可以根据服务权益数据来享受商家为针对用户属性数据提供的用户服务权益。

在实际应用过程中，参见图1B，当检测到用户在预设维度上的属性数据符合触发指令时，发送端需要向接收端索要服务权益匹配数据，从而实现将商家针对用户属性数据提供的服务权益数据。

106、当接收端接收到服务权益匹配请求时，确定预先存储的权益数据。

其中，服务权益匹配请求中携带有符合触发指令的用户属性数据，该服务权益匹配请求为发送端向接收端索要服务权益数据的请求，该权益数据可以为折扣券、满减券、优惠券、免费礼品等。通常情况下，只有在用户注册商家会员或者通过某种方式向商家提供用户信息后，商家才会获取到用户属性数据，如用户生日、用户性别等，使得有些商家很难获取到用户属性数据，便无法将符合用户属性数据的服务权益数据及时提供给用户。商家为了对店内的产品进行促销，通过在用户属性数据符合触发条件的时候，针对用户属性向用户提供服务权益，促进用户消费，商家门店会向用户发放一些服务权益数据，使得用户在商家门店中进行消费时，可以凭借服务权益数据享受到商家为用户提供的福利。

接收端可以为管理多个商家门店，由于不同商家门店针对用户属性数据会提供各种体现用户权益的优惠，通过接收端收集多个商家门店针对各 种用户属性数据提供的权益数据，并将商家门店针对各种用户属性数据存储至数据库，具体可以将针对每一个用户属性数据对应各个商家提供的权益数据放入一个列表中，得到针对不同用户属性数据对应的多张权益数据列表，从而确定预先存储的权益数据。

107、接收端根据用户属性数据，从预先存储的权益数据中获取与用户属性数据相匹配的服务权益数据。

在该步骤中，预先存储的权益数据中存储的是针对不同用户属性对应的多张权益数据列表，每张权益数据列表对应有各个商家提供针对一个用户属性数据提供的权益数据，例如表A对应的是用户生日属性数据对应各个商家提供的权益数据，表B对应的是用户年龄属性对应各个商家提供的权益数据等。进一步从预先存储的权益数据中抽取出与用户属性数据相匹配的权益数据表，该权益数据表中记录的各个商家提供的权益数据相当于与用户属性数据相匹配的服务权益数据。

108、接收端向发送端返回与用户属性数据相匹配的服务权益数据。

其中，与用户属性数据相匹配的服务权益数据可以包括商家信息，具体有商家名称、地理位置、分店等，权益类型，具体有优惠券、折扣券、礼品等，以及服务权益内容，具体有优惠金额、折扣值等，当然有些商家为了促进用户尽快消费，会在接收端收集各个用户属性的权益数据时，该权益数据附加有特殊使用规则，具体有限制服务权益数据的使用位置，如只有在某个门店可以使用，限制服务权益数据的使用时间，如在月底之前可以使用，限制服务权益数据的使用人数，如限制最多2人使用等，这里对权益数据附加的特殊使用规则不进行限定，还可以限制优惠商品数据的使用次数等。

上述步骤106至步骤108中所示的过程为接收端向发送端提供与用户属性数据相匹配的服务权益数据的过程，通过执行上述过程，接收端可以有效汇总各个商家针对用户属性数据提供的服务权益数据，保证了商家提供的服务权益数据可以准确的推送给用户，无需用户耗时去搜索或者记忆各个商家提供的权益数据，从而简化了用户权益数据的处理过程。

在实际应用的过程中，在实现上述步骤101至步骤108中所示的用户权益数据的处理过程时，具体可为图1C中所示的过程：一方面，商家端 基于接收端的统计平台不断收集各个商家围绕用户属性数据提供的权益数据，并对收集到的权益数据以表格形式进行整理存入数据库，并且每张表格中记录有各个商家围绕一个用户属性数据提供的权益数据，另一方面，用户端会监控用户在预设维度上的属性数据，并将用户在预设维度上的属性数据发送至发送端，通过发送端来检测预设维度上的属性数据是否符合触发指令，如果是，由发送端向接收端发送服务权益匹配请求，该服务权益匹配请求携带有触发指令的用户属性数据，由接收端针对触发指令的用户属性数据，从统计平台返回的商家围绕各个用户属性提供的权益数据中查找与触发指令的用户属性数据相匹配的权益数据，从而获取与用户属性数据相匹配的商家权益数据，并返回至发送端，由发送端基于预设推荐算法对与用户属性数据相匹配的商家权益数据进行处理，生成推荐给用户的服务权益数据，并返回给用户端，从而将服务权益数据以服务权益清单的形式展示给用户，从而实现用户权益数据的处理。

本发明实施例提供的用户权益数据的处理方法，在发送端检测到用户在预设维度上的属性数据符合触发指令时，生成并向接收端发送服务权益匹配请求，并接收接收端返回的服务权益匹配数据，基于预设推荐算法对与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据进行处理，生成推荐给用户的服务权益数据，并传输给用户端展示服务权益数据生成的服务权益清单，无需用户耗费时间去记忆，使得商家提供的服务权益数据可以准确的推送给用户，从而保证用户可以享受到商家提供给用户的服务权益。

本发明实施例提供了一种数据处理方法，如图2A所示，该方法包括：

201、当检测到用户在预设维度上的属性数据符合触发指令时，生成并发送服务权益匹配请求，服务权益匹配请求中携带有符合触发指令的用户属性数据。

在该步骤中，触发指令为各个商家针对特定用户属性数据所提供的服务权益，触发指令的用户属性数据可以包括用户生日、性别、所在区域、交易记录、商品偏好等。这里用户属性数据的来源可以是各个后台提供的全量数据，如A平台提供的后台数据、B平台提供的交易数据、C平台提 供的商品偏好数据，这里对用户属性数据的来源不进行限定。各个商家针对特定用户属性所提供的服务权益可以包括折扣、优惠、代金券、免费券、实物赠品、环境布置、节目安排等，这些服务权益的数据来源可以是各个商家平台发布的数据，如A商家发布的食品服务权益、B商家发布的机票服务权益、C商家发布的观影服务权益等，另外，服务权益的数据来源还可以是从第三方平台获取的合作数据，如与商家D合作获取的礼品服务权益，与商家F合作获取的流量服务权益等，这里对服务权益的数据来源不进行限定。

由于不同终端用户对应的用户属性数据有所不同，需要确定用户在各个维度上的属性数据，从而来判定用户是否存在符合触发指令的属性数据，所以在当检测到用户在预设维度上的属性数据符合触发指令时，生成并发送服务权益匹配请求之前，需要接收服务权益查询请求，从而根据服务权益查询请求中携带的用户标识信息从预先构建的数据库中查找与用户标识信息对应用户在各个维度上的属性数据，通过遍历用户在各个维度上的属性数据，可以检测用户在各个维度上的属性数据是否符合触发指令。例如，用户在生日当天浏览平台，且平台预先记录有用户在各个维度上的属性数据，则平台会遍历用户在各个维度上的属性数据，发现日期为用户生日，说明用户生日属性符合触发指令。

上述预先构建的数据库中记录有从用户画像中抽取的用户标识信息对应用户在各个维度上的属性数据，通常在接收到服务权益查询请求之前，通过预先从大数据平台收集描述各个用户标识信息对应用户在不同维度上的属性数据，可以构建携带用户标识信息的用户画像，通过用户画像可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户。进一步从携带用户标识信息的用户画像中抽取满足可信度条件的用户在各个维度上的属性数据，并将携带用户标识信息的用户在各个维度上的属性数据存储至数据库中。

需要说明的是，由于用户画像中描述用户的属性数据可能并非用户真实操作或者真实信息，为了保证用户属性数据的可靠性，需要判定通过一定的规则来验证用户属性数据的可靠性，具体可以通过用户标识，来设置第一可靠性规则，该第一可靠性规则为身份验证，如用户姓名必须是本 人，用户消费记录是本人等，通过用户操作的环境信息，来设置第二可靠性规则，该第二可靠性规则为操作验证，如用户IP、地理位置、设备、基站、WIFI等为用户经常操作地址，只有同时满足第一可靠性规则和第二可靠性规则的用户才确定为满足可信度条件用户，并将满足可信度条件的用户属性数据存储至数据库中，只有满足可信度条件的用户才可以享受商家提供的服务权益数据，具体满足可信度条件的用户属性数据可以如下表2所示，

表2

姓名	小A
		所在城市	杭州
年龄	23
		生日信息	8月8日
…	…

202、接收返回的服务权益匹配数据，服务权益匹配数据中包括与用户属性数据相匹配的服务权益数据。

在该步骤中，服务权益匹配数据为各个商家围绕用户属性数据提供的服务权益数据，主要包括商家信息、商家权益类型、商家优惠内容以及商家优惠的附加规则等。

203、基于预设推荐算法对与用户属性数据相匹配的服务权益数据进行处理，生成推荐给用户的服务权益数据。

在该步骤中，由于与用户属性数据相匹配的服务权益数据可能并非是用户真是需要的，也可能是用户特别需要的，如何判断哪个服务权益数据对用户更有价值，需要通过预设推荐算法对与用户属性数据相匹配的服务权益数据进行处理，生成推荐给用户的服务权益数据，从而向用户推荐更有价值的服务权益数据，便于用户使用。

其中，与用户属性数据相匹配的服务权益数据中包括至少一个商品信息数据，如商品门店位置、服务权益内容，并求预设推荐算法可以配置有不同的推荐规则，通过基于预设推荐算法中配置的不同推荐规则来计算用户与至少一个商品信息数据之间的关联程度，得到至少一个商品信息数据 对应的推荐指数，根据至少一个商品信息数据对应的推荐指数来生成推荐给用户的服务权益数据。

例如，如果针对距离推荐规则来计算用户与各个商家门店的关联程度，用户距离商家门店越近，推荐指数越高，从而根据推荐指数由高至低生，成推荐给用户的服务权益数据，如果针对优惠推荐规则来计算用户与各个商家门店的关联程度，商家门店提供的优惠粒度越大，推荐指数越高，从而根据推荐指数由高至低，生成推荐给用户的服务权益数据，这里对推荐规则不进行限定。

需要说明的是，为了保证用户可以享受更好的服务权益，可以通过汇总至少一个商品信息对应的推荐指数，得到服务权益数据对应的综合推荐指数，该综合推荐指数结合了各种推荐规则，进一步根据综合推荐指数靠前的预设数量的服务权益数据，生成推荐给用户的服务权益数据。

204、根据推荐给用户的服务权益数据确定服务权益清单，并传输服务权益清单。

由于推荐给服务权益数据的推荐规则可能为多种，为了便于用户选择更适合自己的服务权益数据，可以通过设置推荐排序规则，如按照距离排序、按照智能排序、按照优惠力度排序等，从而将推荐给用户的服务权益数据按照推荐排序规则进行排序，并根据排序后的推荐给用户的服务权益数据确定服务权益清单，并传输给用户端服务权益清单。

另外，为了便于将服务权益数据的展示，如果推荐给用户的服务权益清单中的服务权益数据过多，可以对排序后的推荐给用户的服务权益数据进行筛选，从而筛选排名靠前的服务权益数据推荐给用户。

本发明实施例提供的用户权益数据的处理方法，可以在发送端检测到用户在预设维度上的属性数据符合触发指令时，生成并向接收端发送服务权益匹配请求，并接收接收端返回的服务权益匹配数据，基于预设推荐算法对与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据进行处理，生成推荐给用户的服务权益数据，并传输给用户端展示服务权益数据生成的服务权益清单，无需用户耗费时间去记忆，使得商家提供的服务权益数据可以准确的推送给用户，从而保证用户可以享受到商家提供给用户的服务权益。

本发明实施例提供了另一种用户权益数据的处理方法，如图2B所示，该方法包括：

205、当接收到服务权益匹配请求时，确定预先存储的权益数据，服务权益匹配请求中携带有符合触发指令的用户属性数据；

考虑到不同商家提供的服务权益数据可能是不同的，为了便于用户能够获取更有价值的服务权益数据，本发明实施例中设置了接收端，并通过接收端来实现接收各个商家提供的权益数据，从而在后续从权益数据中筛选出针对用户属性数据的服务权益数据。

例如，肯德基针对生日属性会提供给用户半价生日桶，野兽派针对生日属性提供给用户一束鲜花，星巴克针对生日属性为用户提供一分中杯饮料的电子兑换券，或者海底捞针对生日属性为用户提供小礼品、长寿面、生日拼盘、生日歌等，这些都是各个商家针对生日属性提供给用户的权益数据。

206、根据用户属性数据，从预先存储的权益数据中获取与用户属性数据相匹配的服务权益数据。

由于收集的商家门店通常会针对各种用户属性数据提供权益数据，如用户生日、用户性别以及用户的职业等属性都会提供权益数据，进一步在接收端会根据接收到的用户属性数据，来确定与用户属性数据相匹配的服务权益数据，而不是将所有用户属性数据对应的权益数据都推送给用户，而是预先将用户属性数据与预先存储的权益数据进行匹配，从而获取与用户属性数据相匹配的服务权益数据。

207、返回与用户属性数据相匹配的服务权益数据。

在该步骤中，当获取到与用户属性数相匹配的服务权益数据后，接收端会将生成的与用户属性数据相匹配的服务权益数据发送给发送端，以便于发送端针对服务权益数据进一步向用户端进行推送，从而向用户展示商家的优惠服务。

本发明实施例提供的用户权益数据的处理方法，接收端通过预先收集与用户属性数据相匹配的服务权益数据，进而发送给发送端，无需用户耗费时间去记忆，使得商家提供的服务权益数据可以准确的推送给用户，从而保证用户可以享受到商家提供给用户的服务权益。

本发明实施例提供了另一种用户权益数据的处理方法，如图2C所示，该方法包括：

208、接收传输的服务权益清单，服务权益清单中包括推荐给用户的服务权益数据。

在该步骤中，服务权益清单为经过发送端进一步处理后生成的更符合用户需求的服务权益数据，并且该服务权益清单中的服务权益数据可以配置有不同的推送规则，从而使得用户可以针对实际需求选择不同推送规则下的服务权益数据，提高用户的使用体验。

209、展示服务权益清单中的服务权益数据。

在该步骤中，具体可以在向用户展示服务权益清单的同时在服务权益清单中设置智能推送下拉菜单，该下拉菜单中配置有多种推送规则，如按照服务权益数据对应的优惠力度进行推送，按照终端用户的地理位置数据进行推送等等，这里不进行限定。

本发明实施例提供的用户权益数据的处理方法，在发送端检测到用户在预设维度上的属性数据符合触发指令时，生成并向接收端发送服务权益匹配请求，并接收接收端返回的服务权益匹配数据，基于预设推荐算法对与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据进行处理，生成推荐给用户的服务权益数据，并传输给用户端展示服务权益数据生成的服务权益清单，无需用户耗费时间去记忆，使得商家提供的服务权益数据可以准确的推送给用户，从而保证用户可以享受到商家提供给用户的服务权益。

进一步地，作为图1A方法的具体实现，本发明实施例提供了一种用户权益数据的处理装置，如图3A所示，该装置包括发送单元301，第一接收单元302，处理单元303和传输单元304。

发送单元301，可以用于当检测到用户在预设维度上的属性数据符合触发指令时，生成并发送服务权益匹配请求，服务权益匹配请求中携带有符合触发指令的用户属性数据；

第一接收单元302，可以用于接收返回的服务权益匹配数据，服务权益匹配数据中包括与用户属性数据相匹配的服务权益数据；

处理单元303，可以用于基于预设推荐算法对与用户属性数据相匹配 的服务权益数据进行处理，生成推荐给用户的服务权益数据；

传输单元304，可以用于根据推荐给用户的服务权益数据确定服务权益清单，并传输服务权益清单。

在具体的应用场景中，如图3B所示，该装置还包括：

查找单元305，可以用于在当检测到所述用户在预设维度上的属性数据符合触发指令时，生成并发送服务权益匹配请求之前，当接收到服务权益查询请求时，根据服务权益查询请求中携带的用户标识信息从预先构建的数据库中查找与用户标识信息对应用户在各个维度上的属性数据，预先构建的数据库中记录有从用户画像中抽取的用户标识信息对应用户在各个维度上的属性数据；

检测单元306，可以用于遍历用户在各个维度上的属性数据，检测用户在各个维度上的属性数据是否符合触发指令。

在具体的应用场景中，如图3C所示，该装置还包括：

构建单元307，可以用于在当接收到服务权益查询请求时，根据服务权益查询请求中携带的用户标识信息从预先构建的数据库中查找与用户标识信息对应用户在各个维度上的属性数据之前，通过预先从大数据平台收集描述各个用户标识信息对应用户在不同维度上的属性数据，构建携带用户标识信息的用户画像；

存储单元308，可以用于从携带用户标识信息的用户画像中抽取满足可信度条件的用户在各个维度上的属性数据，并将携带用户标识信息的用户在各个维度上的属性数据存储至数据库中。

在具体的应用场景中，如图3D所示，存储单元308包括：

第一设置模块3081，可以用于根据用户标识信息，设置第一可靠性规则；

第二设置模块3082，可以用于根据用户操作的环境信息，设置第二可靠性规则；

存储模块3083，可以用于从携带用户标识信息的用户画像中抽取符合第一可靠性规则以及第二可靠性规则的用户在各个维度上的属性数据，并将携带用户标识信息的用户在各个维度上的属性数据存储至数据库中。

在具体的应用场景中，如图3E所示，与用户属性数据相匹配的服务 权益数据中包括至少一个商品信息数据，处理单元303包括：

计算模块3031，可以用于基于预设推荐算法分别计算用户与服务权益数据中至少一个商品信息数据之间的关联程度，得到至少一个商品信息数据对应的推荐指数；

生成模块3032，用于根据至少一个商品信息数据对应的推荐指数，生成推荐给用户的服务权益数据。

在具体的应用场景中，生成模块3032，具体可以用于汇总至少一个商品信息对应的推荐指数，得到服务权益数据对应的综合推荐指数；

生成模块3032，具体还可以用于根据综合推荐指数靠前的预设数量的服务权益数据，生成推荐给用户的服务权益数据。

在具体的应用场景中，如图3F所示，传输单元304包括：

排序模块3041，可以用于预先设置推荐排序规则，将推荐给用户的服务权益数据按照推荐排序规则进行排序；

确定模块3042，可以用于根据排序后的推荐给用户的服务权益数据确定服务权益清单，并传输服务权益清单。

进一步地，作为图1B方法的具体实现，本发明实施例提供了另一种用户权益数据的处理装置，如图4A所示，该装置包括：确定单元401，获取单元402和返回单元403。

确定单元401，可以用于当接收到服务权益匹配请求时，确定预先存储的权益数据，服务权益匹配请求中携带有符合触发指令的用户属性数据；

获取单元402，可以用于根据用户属性数据，从预先存储的权益数据中获取与用户属性数据相匹配的服务权益数据；

返回单元403，可以用于返回与用户属性数据相匹配的服务权益数据。

在具体的应用场景中，如图4B所示，预先存储的权益数据包括商家针对用户属性数据提供的多张权益数据列表，每张权益数据列表中记录有一个用户属性数据的标识信息，确定单元401包括：

查找模块4011，可以用于根据用户属性数据，从预先存储的权益数据中查找与用户属性数据相匹配的标识信息；

提取模块4012，可以用于提取标识信息对应的权益数据列表，根据权益数据列表中的权益数据，获取与用户属性数据相匹配的服务权益数据。

进一步地，作为图1A方法的具体实现，本发明实施例提供了另一种用户权益数据的处理装置，如图5所示，装置包括：第二接收单元501和展示单元502。

第二接收单元501，可以用于接收传输的服务权益清单，服务权益清单中包括推荐给用户的服务权益数据；

展示单元502，可以用于展示服务权益清单中的服务权益数据。

本发明实施例提供的用户权益数据的处理装置，在发送端检测到用户在预设维度上的属性数据符合触发指令时，生成并向接收端发送服务权益匹配请求，并接收接收端返回的服务权益匹配数据，基于预设推荐算法对与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据进行处理，生成推荐给用户的服务权益数据，并传输给用户端展示服务权益数据生成的服务权益清单，无需用户耗费时间去记忆，使得商家提供的服务权益数据可以准确的推送给用户，从而保证用户可以享受到商家提供给用户的服务权益。

基于上述如图1A和图1B所示方法，相应的，本发明实施例还提供了一种存储设备，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述如图1A和图1B所示的用户权益数据的处理方法。

基于上述如图1A和图1B所示方法和如图3A、如图4A以及图5所示虚拟装置的实施例，为了实现上述目的，本发明实施例还提供了一种用户权益数据的处理实体装置，该实体装置包括存储设备和处理器；所述存储设备，用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序以实现上述如图1A和图1B所示的用户权益数据的处理方法。

通过应用本发明的技术方案，可以在检测到用户在预设维度上的属性数据符合触发指令时，便对基于预设推荐算法对接收端返回的服务权益匹配数据进行处理，生成推荐给用户的服务权益数据，无需用户耗费时间去记忆，使得商家提供的服务权益数据可以准确的推送给用户，从而保证用户可以享受到商家提供给用户的服务权益。

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本 申请可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施场景所述的方法。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本申请所必须的。

本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

上述本申请序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。

以上公开的仅为本申请的几个具体实施场景，但是，本申请并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种用户权益数据的处理，其特征在于，包括：

当检测到用户在预设维度上的属性数据符合触发指令时，生成并发送服务权益匹配请求，所述服务权益匹配请求中携带有符合触发指令的用户属性数据；

接收返回的服务权益匹配数据，所述服务权益匹配数据中包括与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据；

基于预设推荐算法对所述与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据进行处理，生成推荐给用户的服务权益数据；

根据所述推荐给用户的服务权益数据确定服务权益清单，并传输所述服务权益清单。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述当检测到所述用户在预设维度上的属性数据符合触发指令时，生成并发送服务权益匹配请求之前，所述方法还包括：

当接收到服务权益查询请求时，根据所述服务权益查询请求中携带的用户标识信息从预先构建的数据库中查找与所述用户标识信息对应用户在各个维度上的属性数据，所述预先构建的数据库中记录有从用户画像中抽取的用户标识信息对应用户在各个维度上的属性数据；

遍历用户在各个维度上的属性数据，检测用户在各个维度上的属性数据是否符合触发指令。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述当接收到服务权益查询请求时，根据所述服务权益查询请求中携带的用户标识信息从预先构建的数据库中查找与所述用户标识信息对应用户在各个维度上的属性数据之前，所述方法还包括：

通过预先从大数据平台收集描述各个用户标识信息对应用户在不同维度上的属性数据，构建携带用户标识信息的用户画像；

从所述携带用户标识信息的用户画像中抽取满足可信度条件的用户在各个维度上的属性数据，并将携带用户标识信息的用户在各个维度上的属性数据存储至数据库中。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述携带用户标识信息的用户画像中抽取满足可信度条件的用户在各个维度上的属性数据，并将携带用户标识信息的用户在各个维度上的属性数据存储至数据库中包括：

根据用户标识信息，设置第一可靠性规则；

根据用户操作的环境信息，设置第二可靠性规则；

从所述携带用户标识信息的用户画像中抽取符合第一可靠性规则以及第二可靠性规则的用户在各个维度上的属性数据，并将携带用户标识信息的用户在各个维度上的属性数据存储至数据库中。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据中包括至少一个商品信息数据，所述基于预设推荐算法对所述与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据进行处理，生成推荐给用户的服务权益数据包括：

基于预设推荐算法分别计算用户与服务权益数据中至少一个商品信息数据之间的关联程度，得到至少一个商品信息数据对应的推荐指数；

根据所述至少一个商品信息数据对应的推荐指数，生成推荐给用户的服务权益数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个商品信息数据对应的推荐指数，生成推荐给用户的服务权益数据包括：

汇总所述至少一个商品信息对应的推荐指数，得到服务权益数据对应的综合推荐指数；

根据所述综合推荐指数靠前的预设数量的服务权益数据，生成推荐给用户的服务权益数据。

7.一种用户权益数据的处理方法，其特征在于，包括：

当接收到服务权益匹配请求时，确定预先存储的权益数据，所述服务权益匹配请求中携带有符合触发指令的用户属性数据；

根据所述用户属性数据，从所述预先存储的权益数据中获取与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据；

返回所述与用户属性数据相匹配的服务权益数据。

8.一种用户权益数据的处理方法，其特征在于，包括：

接收传输的服务权益清单，所述服务权益清单中包括推荐给用户的服务权益数据；

展示所述服务权益清单中的服务权益数据。

9.一种用户权益数据的处理装置，其特征在于，包括：

发送单元，用于当检测到用户在预设维度上的属性数据符合触发指令时，生成并发送服务权益匹配请求，所述服务权益匹配请求中携带有符合触发指令的用户属性数据；

第一接收单元，用于接收返回的服务权益匹配数据，所述服务权益匹配数据中包括与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据；

处理单元，用于基于预设推荐算法对所述与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据进行处理，生成推荐给用户的服务权益数据；

传输单元，用于根据所述推荐给用户的服务权益数据确定服务权益清单，并传输所述服务权益清单。

10.一种用户权益数据的处理装置，其特征在于，包括：

确定单元，用于当接收到服务权益匹配请求时，确定预先存储的权益数据，所述服务权益匹配请求中携带有符合触发指令的用户属性数据；

获取单元，用于根据所述用户属性数据，从所述预先存储的权益数据中获取与所述用户属性数据相匹配的服务权益数据；

返回单元，用于返回所述与用户属性数据相匹配的服务权益数据。