CN110349034A - 基于物联网终端的项目推荐方法以及装置 - Google Patents
基于物联网终端的项目推荐方法以及装置 Download PDFInfo
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Abstract
本申请提供基于物联网终端的项目推荐方法以及装置，其中，所述基于物联网终端的项目推荐方法包括：获取用户的物联网终端采集到的多个数据维度的用户数据；通过分析所述多个数据维度的用户数据确定所述用户的预测行为动作；从项目运行平台承载的项目集合中筛选与所述预测行为动作匹配的项目作为待推荐项目；根据所述预测行为动作和所述用户数据包含的时间信息，确定向所述用户进行项目推荐的推荐时间段；在所述推荐时间段向所述物联网终端推送所述待推荐项目的推荐信息。所述方法通过选择与用户的行为动作匹配的项目并确定合适的推荐时间段进行项目推荐，使项目推荐更具有针对性，同时也使项目推荐的实时性和有效性更高。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，特别涉及一种基于物联网终端的项目推荐方法。本申请同时涉及一种基于物联网终端的项目推荐装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。
背景技术
随着互联网技术的飞速发展，保险的销售、售后、理赔等常规业务都可以比较方便地在线操作，通过将互联网场景与各种保险场景相结合，为场景提供定制化的保险服务。在保险项目中，其中一个难点在于如何向用户有效的推荐保险，如果在推荐保险的时候不管用户有没有需求，只为了达成交易，把保险当成一种普通商品去卖，导致用户对保险的印象极差，甚至一听到保险推荐就十分方案，如果用户没有这方面的需求而强推保险，结果反而适得其反。
目前，在进行线上保险推荐时往往是基于互联网大数据的推荐，这种推荐方案往往依赖于数据的准确性和实时性，如果数据的实时性没有保障，在进行保险推荐时用户可能已经没有了这方面的需求，推荐的效果也不够好，存在一定的缺陷。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于物联网终端的项目推荐方法，以解决现有技术中存在的技术缺陷。本申请实施例同时提供了一种基于物联网终端的项目推荐装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。
本申请提供一种基于物联网终端的项目推荐方法，包括：
获取用户的物联网终端采集到的多个数据维度的用户数据；
通过分析所述多个数据维度的用户数据确定所述用户的预测行为动作；
从项目运行平台承载的项目集合中筛选与所述预测行为动作匹配的项目作为待推荐项目；
根据所述预测行为动作和所述用户数据包含的时间信息，确定向所述用户进行项目推荐的推荐时间段；
在所述推荐时间段向所述物联网终端推送所述待推荐项目的推荐信息。
可选的，所述通过分析所述多个数据维度的用户数据确定所述用户的预测行为动作，包括：
读取所述用户数据中包含的行为健康维度的健康数据以及地理位置维度的地理位置信息，并确定所述健康数据与所述地理位置信息的对应关系；
分析所述行为健康数据、所述地理位置信息以及所述健康数据与所述地理位置信息的对应关系，获得所述用户的历史行为动作；
计算所述用户数据中包含的实时地理位置与各个历史行为动作的匹配度；
判断所述匹配度是否大于预设匹配度阈值；
若是，将与所述实时地理位置的匹配度大于所述预设匹配度阈值历史行为动作作为所述预测行为动作。
可选的，所述通过分析所述多个数据维度的用户数据确定所述用户的预测行为动作，包括：
读取所述用户数据中包含的健康维度的健康数据、行为动作维度的行为动作数据以及时间维度的时间信息；
根据所述健康数据与所述时间信息的对应关系，以及所述行为动作数据与所述时间信息的对应关系，通过分析获得所述用户的历史行为动作，以及所述历史行为动作对应的时间区间；
计算所述用户数据中包含的实时动作数据与各个历史行为动作的第一匹配度；
判断所述第一匹配度是否大于预设的第一匹配度阈值；
若是，计算所述用户数据中包含的实时动作数据对应的时间信息与各个历史行为动作对应的时间区间的第二匹配度；
判断所述第二匹配度是否大于预设的第二匹配度阈值；
若是，将与所述实时动作数据的第一匹配度大于所述第一匹配度阈值、与所述实时动作数据对应的时间信息的第二匹配度大于所述第二匹配度阈值的历史行为动作作为所述预测行为动作。
可选的，若所述判断所述第一匹配度是否大于预设的第一匹配度阈值子步骤的判断结果为否，执行如下操作：
通过所述物联网终端采集所述用户的实时健康数据和/或实时环境数据；
选择与所述实时健康数据和/或所述实时环境数据匹配的历史行为动作作为所述预测行为动作。
可选的，若所述判断所述第二匹配度是否大于预设的第二匹配度阈值子步骤的判断结果为否，执行如下操作：
通过所述物联网终端采集所述用户的实时健康数据；
在与所述实时动作数据的第一匹配度大于所述第一匹配度阈值的历史行为动作中，筛选与所述实时健康数据的匹配度最高的历史行为动作作为所述预测行为动作。
可选的，所述根据所述预测行为动作和所述用户数据包含的时间信息，确定向所述用户进行项目推荐的推荐时间段，包括：
根据所述历史行为动作对应的时间区间，确定所述用户在单位时间周期内的活跃时间段；
计算所述活跃时间段与所述预测行为动作对应的时间信息的匹配度；
选择所述匹配度最高的一个活跃时间段作为所述推荐时间段。
可选的，所述在所述推荐时间段向所述物联网终端推送所述待推荐项目的推荐信息，包括：
判断所述预测行为动作对应的时间信息是否处于所述推荐时间段所属范围内；
若是，将所述预测行为动作对应的时间信息作为推荐时间点向所述用户推荐所述待推荐项目；
若否，将所述推荐时间段的起始时间点作为推荐时间点向所述用户推荐所述待推荐项目。
可选的，所述数据维度，包括下述至少一项：动作维度、健康维度、地理位置维度、环境维度和时间维度；
相应的，所述数据维度的用户数据，包括下述至少一项：所述动作维度的动作数据、所述健康维度的健康数据、所述地理位置维度的地理位置信息所述环境维度的环境数据和所述时间维度的时间信息。
可选的，所述物联网终端，包括下述至少一项：可穿戴终端、移动终端。
本申请还提供一种基于物联网终端的项目推荐装置，包括：
用户数据获取模块，被配置为获取用户的物联网终端采集到的多个数据维度的用户数据；
预测行为动作确定模块，被配置为通过分析所述多个数据维度的用户数据确定所述用户的预测行为动作；
待推荐项目筛选模块，被配置为从项目运行平台承载的项目集合中筛选与所述预测行为动作匹配的项目作为待推荐项目；
推荐时间段确定模块，被配置为根据所述预测行为动作和所述用户数据包含的时间信息，确定向所述用户进行项目推荐的推荐时间段；
待推荐项目推荐模块，被配置为在所述推荐时间段向所述物联网终端推送所述待推荐项目的推荐信息。
可选的，所述预测行为动作确定模块，包括：
读取子模块，被配置为读取所述用户数据中包含的行为健康维度的健康数据以及地理位置维度的地理位置信息，并确定所述健康数据与所述地理位置信息的对应关系；
分析子模块，被配置为分析所述行为健康数据、所述地理位置信息以及所述健康数据与所述地理位置信息的对应关系，获得所述用户的历史行为动作；
计算子模块，被配置为计算所述用户数据中包含的实时地理位置与各个历史行为动作的匹配度；
判断子模块，被配置为判断所述匹配度是否大于预设匹配度阈值；
若是，运行预测行为动作确定单元子模块；
所述预测行为动作确定单元子模块，被配置为将与所述实时地理位置的匹配度大于所述预设匹配度阈值历史行为动作作为所述预测行为动作。
可选的，所述预测行为动作确定模块，包括：
数据读取子模块，被配置为读取所述用户数据中包含的健康维度的健康数据、行为动作维度的行为动作数据以及时间维度的时间信息；
数据分析子模块，被配置为根据所述健康数据与所述时间信息的对应关系，以及所述行为动作数据与所述时间信息的对应关系，通过分析获得所述用户的历史行为动作，以及所述历史行为动作对应的时间区间；
第一匹配度计算子模块，被配置为计算所述用户数据中包含的实时动作数据与各个历史行为动作的第一匹配度；
第一匹配度判断子模块，被配置为判断所述第一匹配度是否大于预设的第一匹配度阈值；
若是，运行第二匹配度计算子模块和第二匹配度判断子模块；
所述第二匹配度计算子模块，被配置为计算所述用户数据中包含的实时动作数据对应的时间信息与各个历史行为动作对应的时间区间的第二匹配度；
所述第二匹配度判断子模块，被配置为判断所述第二匹配度是否大于预设的第二匹配度阈值；
若是，运行动作确定子模块；所述动作确定子模块，被配置为将与所述实时动作数据的第一匹配度大于所述第一匹配度阈值、与所述实时动作数据对应的时间信息的第二匹配度大于所述第二匹配度阈值的历史行为动作作为所述预测行为动作。
本申请还提供一种计算设备，包括：
存储器和处理器；
所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令：
获取用户的物联网终端采集到的多个数据维度的用户数据；
通过分析所述多个数据维度的用户数据确定所述用户的预测行为动作；
从项目运行平台承载的项目集合中筛选与所述预测行为动作匹配的项目作为待推荐项目；
根据所述预测行为动作和所述用户数据包含的时间信息，确定向所述用户进行项目推荐的推荐时间段；
在所述推荐时间段向所述物联网终端推送所述待推荐项目的推荐信息。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现所述基于物联网终端的项目推荐方法的步骤。
与现有技术相比，本申请具有如下优点：
本申请提供一种基于物联网终端的项目推荐方法，包括：获取用户的物联网终端采集到的多个数据维度的用户数据；通过分析所述多个数据维度的用户数据确定所述用户的预测行为动作；从项目运行平台承载的项目集合中筛选与所述预测行为动作匹配的项目作为待推荐项目；根据所述预测行为动作和所述用户数据包含的时间信息，确定向所述用户进行项目推荐的推荐时间段；在所述推荐时间段向所述物联网终端推送所述待推荐项目的推荐信息。
本申请提供的基于物联网终端的项目推荐方法，在向用户推荐项目的过程中，通过获取并分析用户的物联网终端采集到的用户数据对用户的行为动作进行预测，并在项目集合中包含的项目中筛选出与用户的预测行为动作匹配的项目作为向用户推荐的待推荐项目，使项目推荐更具有针对性，并进一步确定向用户进行所述待推荐项目推荐的推荐时间段，最终在确定的推荐时间段向用户推荐所述待推荐项目，从而使项目推荐的实时性和有效性更高。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种基于物联网终端的项目推荐方法处理流程图；
图2是本申请实施例提供的一种基于物联网终端的项目推荐装置的示意图；
图3是本申请实施例提供的一种计算设备的结构框图。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
在本说明书一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书一个或多个实施例。在本说明书一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本说明书一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本说明书一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
本申请提供一种基于物联网终端的项目推荐方法，本申请还提供一种基于物联网终端的项目推荐装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。以下分别结合本申请提供的实施例的附图逐一进行详细说明，并且对方法的各个步骤进行说明。
本申请提供的一种基于物联网终端的项目推荐方法实施例如下：
参照附图1，其示出了本实施例提供的一种基于物联网终端的项目推荐方法处理流程图。
步骤S102，获取用户的物联网终端采集到的多个数据维度的用户数据。
在向用户进行项目推荐的过程中，关键点在于如何及时抓住用户的需求有针对性的进行项目推荐，尤其是在进行与用户行为动作有关项目的推荐过程中，比如保险类项目中的意外伤害险，需在用户进行行为动作(比如，户外登山、攀岩、骑行等可能出现意外的行为动作)之前或者行为动作刚开始进行时向用户推荐，从而为用户后续进行的行为动作提供保障；另一方面，如果向用户推荐与当前进行或者即将进行的行为动作无关的项目，推荐效果比较差，比如用户将要进行的是户外登山、攀岩、骑行等可能出现意外的行为动作，向用户推荐重疾险或者其他与用户进行的行为动作无关的项目的意义不大，可见，被推荐的项目是否符合用户需求和推荐时机都显得尤为重要。
本申请提供的基于物联网终端的项目推荐方法，通过获取用户携带的物联网终端来采集到的用户数据，通过分析获取到的用户数据来确定用户刚开始进行的行为动作，或者来预测用户即将进行的行为动作，有针对性的向用户推荐与用户的行为动作相匹配的项目，并在确定与用户的行为动作相匹配的项目的基础上进一步选择合适的推荐时机向用户进行项目推荐，从而使项目推荐更具针对性，同时也使项目推荐的有效性更强。
本申请实施例所述数据维度，包括如下5个数据维度：动作维度、健康维度、地理位置维度、环境维度和时间维度；相应的，所述数据维度的用户数据，包括这5个数据维度的用户数据：所述动作维度的动作数据、所述健康维度的健康数据、所述地理位置维度的地理位置信息所述环境维度的环境数据和所述时间维度的时间信息。
其中，所述健康维度的健康数据具体包括：用户的体温、心跳、脉搏、血压等信息。
所述地理位置维度的地理位置信息具体包括：用户所处的地理位置信息，需要强调的是，所述地理位置维度的地理位置信息与所述时间维度的时间信息二者具有对应关系，用户在不同时间段可能处于不同地理位置，因此，所述地理位置维度的地理位置信息包含用户在不同时段在不同地理位置的地理位置信息。
所述行为动作维度的行为动作数据具体包括：行走数据、跑步数据、爬楼梯数据等与用户的行为动作有关的数据，同样需要强调的是，所述行为动作维度的行为动作数据与所述时间维度的时间信息二者具有对应关系，实际场景中用户的行为动作不是一成不变的，会随时间发生变化，因此，所述动作维度的行为动作数据包含用户在不同时间段发出不同行为动作的行为动作数据。
所述环境维度的环境数据，是指用户所处地理位置的温度、湿度、空气质量等环境信息，同样需要强调的是，所述环境维度的环境数据与地理位置维度的地理位置信息二者具有对应关系，实际场景中不同地理位置的环境数据可能是不同的，因此，所述环境维度的环境数据包含用户在不同地理位置的环境数据。
需要说明的是，所述数据维度并不限于上述提供的5个数据维度，还可以是上述5个数据维度中任意一个或者多个数据维度，或者上述5个数据维度之外的其他数据维度，比如空间维度、运动维度等，相应的，所述数据维度的用户数据也不限与上述5个数据维度的用户数据，还可以是上述5个数据维度的用户数据中任意一种或者多种用户数据，或者上述5个数据维度的用户数据之外的其他用户数据，比如空间维度的空间数据、运动维度的运动数据等，本实施例对此不做限定。
本申请实施例所述物联网终端，是指用户的可穿戴终端，可穿戴终端的特点是用户能够随身携带，比如用户随身佩戴的智能手表、智能手环、智能戒指等，通过可穿戴终端采集到的用户数据更具实时性，本申请实施例以可穿戴终端为例对基于物联网终端的项目推荐方法进行说明。除此之外，所述物联网终端还包括智能手机、平板电脑等移动终端，对此不做限定。
具体实施时，通过用户随身携带的可穿戴终端采集的动作维度、健康维度、地理位置维度、环境维度和时间维度这5个数据维度的用户数据，在此，获取所述可穿戴终端采集到上述动作维度、健康维度、地理位置维度、环境维度和时间维度这5个数据维度中任意两个数据维度或者两个以上数据维度的用户数据。
比如，通过用户佩戴的智能手表采集的动作维度、健康维度、地理位置维度、环境维度和时间维度这5个数据维度的用户数据之后，获取用户在健康维度的健康数据以及用户在地理位置维度的地理位置信息。
再比如，通过用户佩戴的智能手环采集的动作维度、健康维度和时间维度这3个数据维度的用户数据之后，获取用户在动作维度的行为动作数据、用户在健康维度的健康数据以及用户在时间维度的时间信息。
步骤S104，通过分析所述多个数据维度的用户数据确定所述用户的预测行为动作。
上述获取到用户随身携带的可穿戴终端采集到的5个数据维度的用户数据之后，通过分析上述获取到的5个数据维度中任意一个或者多个数据维度的用户数据来对用户的行为动作进行预测，从而确定所述用户的预测行为动作。
本申请实施例提供的第一种可选实施方式中，在上述获取的用户在健康维度的健康数据以及用户在地理位置维度的地理位置信息的基础上，通过对所述健康数据和所述地理位置信息进行分析，根据分析结果并结合获取到的用户实时的地理位置信息来预测用户接下来可能进行的行为动作，即预测行为动作，后续在用户进行预测行为动作之前向用户推荐项目，从而来提高项目推荐的时效性和实时性，具体的，对所述健康数据和所述地理位置信息进行分析以确定用户的预测行为动作的过程实现如下：
1)读取所述用户数据中包含的行为健康维度的健康数据以及地理位置维度的地理位置信息，并确定所述健康数据与所述地理位置信息的对应关系；
2)分析所述行为健康数据、所述地理位置信息以及所述健康数据与所述地理位置信息的对应关系，获得所述用户的历史行为动作；
3)计算所述用户数据中包含的实时地理位置与各个历史行为动作的匹配度；
4)判断所述匹配度是否大于预设匹配度阈值；
若是，表明用户所处的实时地理位置与以往进行历史行为动作具有较高的匹配度，用户在所处的实时地理位置很可能要进行以往进行过的历史行为动作，因此，将与所述实时地理位置的匹配度大于所述预设匹配度阈值历史行为动作作为所述预测行为动作；
若否，则表明用户所处的实时地理位置与以往进行历史行为动作的匹配度较低，无法根据用户所处的实时地理位置来预测用户的行为动作，不作处理即可。
例如，通过用户佩戴的智能手表采集用户在过去半年内的健康数据和地理位置信息，健康数据包括用户的心跳、脉搏等健康数据，地理位置信息包括用户在过去半年内去过的地点；
进一步，确定心跳、脉搏等健康数据与地点的对应关系，如果用户所处的地点为郊区的山上，同时用户的心跳、脉搏也较为剧烈，则用户进行的行为动作可能为爬山或者攀岩；如果用户所处的地点为体育场或者健身房，同时用户的心跳、脉搏也较为剧烈，则用户进行的行为动作可能为进行跑步或者健身锻炼；
依次类推，根据用户在过去半年内的健康数据和地理位置信息，以及二者之间的对应关系，确定用户在过去半年内的历史行为动作如下：爬山或者攀岩、跑步或者健身锻炼、逛街行走、静坐休息等；
如果通过用户佩戴的智能手表采集到用户当前的地理位置信息(实时地理位置)为山区或者山区附近，则用户即将进行的行为动作很大可能是爬山或者攀岩；即：预测行为动作为爬山或者攀岩；
如果通过用户佩戴的智能手表采集到用户当前的地理位置信息(实时地理位置)为体育场或者健身房，则用户即将进行的行为动作很大可能是跑步或者健身锻炼，即：预测行为动作为跑步或者健身锻炼。
本申请实施例提供的第二种可选实施方式中，在上述获取的用户在健康维度的健康数据、行为动作维度的行为动作数据以及时间维度的时间信息的基础上，通过对所述健康数据、所述行为动作数据以及所述时间信息进行分析，根据分析结果并结合获取到的用户实时的动作数据和时间信息来对用户进行的行为动作进行预测，即确定用户的预测行为动作，从而在用户的行为动作该开始进行时候向用户推荐项目，从而来提高项目推荐的时效性和实时性，具体的，对所述健康数据、所述行为动作数据以及所述时间信息进行分析以确定用户的预测行为动作的过程实现如下：
1)读取所述用户数据中包含的健康维度的健康数据、行为动作维度的行为动作数据以及时间维度的时间信息；
2)根据所述健康数据与所述时间信息的对应关系，以及所述行为动作数据与所述时间信息的对应关系，通过分析获得所述用户的历史行为动作，以及所述历史行为动作对应的时间区间；
3)计算所述用户数据中包含的实时动作数据与各个历史行为动作的第一匹配度；
4)判断所述第一匹配度是否大于预设的第一匹配度阈值；
若是，表明用户当前初步进行的行为动作与以往进行历史行为动作具有较高的匹配度，用户很可能要进行以往进行过的历史行为动作，执行下述步骤5)进行进一步的判断；
若否，表明用户当前初步进行的行为动作与以往进行历史行为动作的匹配度较低，无法通过实时动作数据来预测用户的行为动作，可选的，通过实时健康数据和/或实时环境数据来预测用户的行为动作，具体的，首先通过所述物联网终端采集所述用户的实时健康数据和/或实时环境数据，然后选择与所述实时健康数据和/或所述实时环境数据匹配的历史行为动作作为所述预测行为动作；
5)计算所述用户数据中包含的实时动作数据对应的时间信息与各个历史行为动作对应的时间区间的第二匹配度；
6)判断所述第二匹配度是否大于预设的第二匹配度阈值；
若是，表明用户当前初步进行的行为动作与以往进行的历史行为动作具有较高的匹配度，并且当前初步进行的行为动作对应的时间信息与以往进行过的历史行为动作对应的时间信息也具有较高的匹配度，用户很可能要进行以往进行过的历史行为动作，因此，将与所述实时动作数据的第一匹配度大于所述第一匹配度阈值、与所述实时动作数据对应的时间信息的第二匹配度大于所述第二匹配度阈值的历史行为动作作为所述预测行为动作；
若否，表明用户当前初步进行的行为动作对应的时间信息与以往进行历史行为动作对应的时间信息的匹配度较低，无法通过实时动作数据和对应的时间信息来预测用户的行为动作，可选的，通过实时健康数据来预测用户的行为动作，具体的，首先通过所述物联网终端采集所述用户的实时健康数据，然后在与所述实时动作数据的第一匹配度大于所述第一匹配度阈值的历史行为动作中，筛选与所述实时健康数据的匹配度最高的历史行为动作作为所述预测行为动作。
例如，通过用户佩戴的智能手表采集用户在过去半年内的健康数据和相应的时间信息，以及行为动作数据和相应的时间信息，其中，健康数据和相应的时间信息具体包括用户在过去半年内不同时间段的心跳、脉搏等健康数据；行为动作数据和相应的时间信息具体包括用户在过去半年内不同时间段的行走数据和运动数据；
通过分析用户在相应时间段的心跳、脉搏等健康数据和行走数据和运动数据，如果用户在某个时间段的心跳、脉搏频率较高，且用户在该时间段的行走数据和运动数据表明用户进行的行为动作为连续性的高速行走或者跑步，则用户可能进行的行为动作为跑步或者健身锻炼；
依次类推，确定用户在过去半年进行的历史行为动作如下：爬山或者攀岩、跑步或者健身锻炼、逛街行走、静坐休息等，并确定每个历史行为动作对应的时间段；
如果通过用户佩戴的智能手表采集到用户的实时动作数据表明用户当前进行的行为动作为爬山或者攀岩开始前的准备活动，并且用户当前进行的准备活动的时间与过去半年内用户在爬山或者攀岩开始前进行准备活动的时间相吻合，则用户接下来即将进行的行为动作很大可能是爬山或者攀岩，即：预测行为动作为爬山或者攀岩；
如果通过用户佩戴的智能手表采集到用户的实时动作数据表明用户当前进行的行为动作为慢走动作，并且用户当前进行慢走动作的时间为早上，与过去半年内用户在进行跑步锻炼前进行的慢走动作的时间相吻合，则用户接下来进行的行为动作很大可能是跑步或者健身锻炼，即：预测行为动作为跑步或者健身锻炼。
步骤S106，从项目运行平台承载的项目集合中筛选与所述预测行为动作匹配的项目作为待推荐项目。
本申请实施例所述项目集合中包含的项目，可以是保险项目、众筹项目、投资项目以及商品推荐项目等，本申请实施例以保险项目为例进行说明，众筹项目、投资项目的具体实现与保险项目的具体实现类似，参照保险项目的具体实现即可，在此不再赘述。
本申请实施例所述项目运行平台，是指用于承载所述项目的平台，比如承载有重疾险项目、意外伤害险项目等各类保险项目的支付平台，相应的，所述用户可以是参与支付平台提供的支付业务的用户，当支付平台代理第三方保险公司的保险业务，或者支付平台作为保险公司推出保险业务，在支付平台上线重疾险项目、意外伤害险项目等各类保险项目时，可向参与支付业务的用户进行保险项目的推荐。
以保险项目为例，实际应用中，不同保险项目有不同的适配用户群体，比如，经常参与户外运动(比如，爬山或者攀岩)的用户群体适配的保险项目为意外伤害险，长期进行跑步锻炼的用户膝盖受伤的危险比较大，因此适配的保险项目为疾病险。
本申请实施例中，针对项目运行平台承载的项目集合中包含的项目，从上述确定用户的预测行为动作出发，向用户推荐与所述预测行为动作匹配的项目，从而来提升项目推荐的有效性。
例如，如果用户的预测行为动作为爬山或者攀岩这类危险系数较高的行为动作，用户在进行爬山或者攀岩这类行为动作过程中受伤或者发生意外的概率较高，则向用户推荐意外伤害险，为用户进行爬山或者攀岩这类危险系数较高的行为动作提供保障；
类似的，如果用户的预测行为动作为跑步或者健身锻炼这类行为动作，用户在进行这类行为动作过程中身体局部位置受伤的概率较高，比如跑步爱好者的膝盖受伤的概率较大，在健身房进行器械锻炼的用户的关节受损的概率较高，可向用户推荐疾病险，也可向用户推荐推荐意外伤害险。
步骤S108，根据所述预测行为动作和所述用户数据包含的时间信息，确定向所述用户进行项目推荐的推荐时间段。
实际应用中，在向用户推荐项目的过程中，如果用户忙于工作或者别的事情，可能没有时间查看推荐的项目，推荐的效果可能要大打折扣，因此，在上述步骤确定用户的预测行为动作之后，为提高项目推荐的有效性，从用户数据中包含的时间信息和行为动作数据出发，确定向用户进行项目推荐的合适时间段，提升项目推荐至用户后用户查看推荐项目的可能性，从而来提升项目推荐的有效性。
本申请实施例提供的一种优选实施方式中，所述根据所述预测行为动作和所述用户数据包含的时间信息，确定向所述用户进行项目推荐的推荐时间段，包括：
1)根据所述历史行为动作对应的时间区间，确定所述用户在单位时间周期内的活跃时间段；
2)计算所述活跃时间段与所述预测行为动作对应的时间信息的匹配度；
3)选择所述匹配度最高的一个活跃时间段作为所述推荐时间段。
例如，根据用户在过去半年内的历史行为动作对应的时间区间，以一天(一周)为单位时间周期，确定用户在一天内哪个时间段是通过智能手机浏览信息或者空闲的时间段，将一天当中用户通过智能手机浏览信息或者空闲的时间段作为活跃时间段向用户推荐项目，用户查看被推荐项目的可能性比较大，确定用户在一天内的活跃时间段具体如下：
活跃时间段1：07:00-08:00；
活跃时间段2：10:00-10:15；
活跃时间段3：12:00-13:20；
活跃时间段4：18:40-22:30；
确定用户在一天内的4个活跃时间段之后，如果用户的预测行为动作为爬山或者攀岩，该预测行为动作对应的时间信息为11:50，则首先在4个活跃时间段中选择用户进行爬山或者攀岩的时间信息11:50之后的活跃时间段3和活跃时间段4，以活跃时间段的起始时间点为基准，活跃时间段3的起始时间点12:00与用户进行爬山或者攀岩的时间信息11:50二者的时间跨度为10分钟，活跃时间段4的起始时间点18:40与用户进行爬山或者攀岩的时间信息11:50二者的时间跨度为6小时50分钟，则表明活跃时间段3与用户进行爬山或者攀岩的时间信息11:50的匹配度大于活跃时间段4与用户进行爬山或者攀岩的时间信息11:50的匹配度，将活跃时间段3作为向用户推荐保险项目的推荐时间段；
此外，如果用户进行预测行为动作对应的时间信息正好处于一个活跃时间段之后，则将预测行为动作对应的时间信息所处的时间段作为向用户进行项目推荐的推荐时间段即可。
可见，上述筛选用户进行预测行为动作对应的时间信息之后的活跃时间段，并在筛选出的活跃时间段当中选择与预测行为动作对应的时间信息之间的时间跨度最小的一个活跃时间段，作为向用户推荐保险项目的推荐时间段，由此，通过选择一天内活跃时间段的方式提升了进行项目推荐后用户查看推荐项目的概率，提升了项目推荐的有效性；进一步，通过选择与用户进行预测行为动作对应的时间信息的时间跨度最小的活跃时间段，确保了项目推荐的实时性。
步骤S110，在所述推荐时间段向所述物联网终端推送所述待推荐项目的推荐信息。
具体实施时，在上述确定向用户进行项目推荐的所述推荐时间段之后，本申请实施例提供的一种可选实施方式中，采用如下方式向用户进行待推荐项目的推荐：
判断所述预测行为动作对应的时间信息是否处于所述推荐时间段所属范围内；
若是，将所述预测行为动作对应的时间信息作为推荐时间点向所述用户推荐所述待推荐项目；
若否，将所述推荐时间段的起始时间点作为推荐时间点向所述用户推荐所述待推荐项目。
沿用上例，根据上述确定的用户的预测行为动作，如果用户的预测行为动作为爬山或者攀岩，对应的时间信息为11:50；并且根据爬山或者攀岩这一预测行为动作，确定向推荐的保险项目为意外伤害险；以及，确定的向用户进行意外伤害险的推荐时间段为活跃时间段3：12:00-13:20，可见，爬山或者攀岩这一预测行为动作对应的时间信息11:50不在推荐时间段范围内，则在推荐时间段的开始时间点12:00向用户推荐意外伤害险的推荐链接。
此外，如果用户进行跑步或者健身锻炼这一预测行为动作的时间信息为19:00，该时间信息处于活跃时间段4的时间范围内，则在19:00这一时间点向用户推荐疾病险或者意外伤害险的推荐链接即可。
综上所述，本申请提供的基于物联网终端的项目推荐方法，在向用户推荐项目的过程中，通过获取并分析用户的物联网终端采集到的用户数据对用户的行为动作进行预测，并在项目集合中包含的项目中筛选出与用户的预测行为动作匹配的项目作为向用户推荐的待推荐项目，使项目推荐更具有针对性，并进一步确定向用户进行所述待推荐项目推荐的推荐时间段，最终在确定的推荐时间段向用户推荐所述待推荐项目，从而使项目推荐的实时性和有效性更高。
本申请提供的一种基于物联网终端的项目推荐装置实施例如下：
在上述的实施例中，提供了一种基于物联网终端的项目推荐方法，与之相对应的，本申请还提供了一种基于物联网终端的项目推荐装置，下面结合附图进行说明。
参照附图2，其示出了本申请提供的一种基于物联网终端的项目推荐装置实施例的示意图。
由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关的部分请参见上述提供的方法实施例的对应说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。
本申请提供一种基于物联网终端的项目推荐装置，包括：
用户数据获取模块202，被配置为获取用户的物联网终端采集到的多个数据维度的用户数据；
预测行为动作确定模块204，被配置为通过分析所述多个数据维度的用户数据确定所述用户的预测行为动作；
待推荐项目筛选模块206，被配置为从项目运行平台承载的项目集合中筛选与所述预测行为动作匹配的项目作为待推荐项目；
推荐时间段确定模块208，被配置为根据所述预测行为动作和所述用户数据包含的时间信息，确定向所述用户进行项目推荐的推荐时间段；
待推荐项目推荐模块210，被配置为在所述推荐时间段向所述物联网终端推送所述待推荐项目的推荐信息。
可选的，所述预测行为动作确定模块204，包括：
读取子模块，被配置为读取所述用户数据中包含的行为健康维度的健康数据以及地理位置维度的地理位置信息，并确定所述健康数据与所述地理位置信息的对应关系；
分析子模块，被配置为分析所述行为健康数据、所述地理位置信息以及所述健康数据与所述地理位置信息的对应关系，获得所述用户的历史行为动作；
计算子模块，被配置为计算所述用户数据中包含的实时地理位置与各个历史行为动作的匹配度；
判断子模块，被配置为判断所述匹配度是否大于预设匹配度阈值；
若是，运行预测行为动作确定单元子模块；
所述预测行为动作确定单元子模块，被配置为将与所述实时地理位置的匹配度大于所述预设匹配度阈值历史行为动作作为所述预测行为动作。
可选的，所述预测行为动作确定模块204，包括：
数据读取子模块，被配置为读取所述用户数据中包含的健康维度的健康数据、行为动作维度的行为动作数据以及时间维度的时间信息；
数据分析子模块，被配置为根据所述健康数据与所述时间信息的对应关系，以及所述行为动作数据与所述时间信息的对应关系，通过分析获得所述用户的历史行为动作，以及所述历史行为动作对应的时间区间；
第一匹配度计算子模块，被配置为计算所述用户数据中包含的实时动作数据与各个历史行为动作的第一匹配度；
第一匹配度判断子模块，被配置为判断所述第一匹配度是否大于预设的第一匹配度阈值；
若是，运行第二匹配度计算子模块和第二匹配度判断子模块；
所述第二匹配度计算子模块，被配置为计算所述用户数据中包含的实时动作数据对应的时间信息与各个历史行为动作对应的时间区间的第二匹配度；
所述第二匹配度判断子模块，被配置为判断所述第二匹配度是否大于预设的第二匹配度阈值；
若是，运行动作确定子模块；所述动作确定子模块，被配置为将与所述实时动作数据的第一匹配度大于所述第一匹配度阈值、与所述实时动作数据对应的时间信息的第二匹配度大于所述第二匹配度阈值的历史行为动作作为所述预测行为动作。
可选的，若所述第一匹配度判断子模块运行后输出的判断结果为否，运行下述子模块：
第一数据采集子模块，被配置为通过所述物联网终端采集所述用户的实时健康数据和/或实时环境数据；
第一历史行为动作选择子模块，被配置为选择与所述实时健康数据和/或所述实时环境数据匹配的历史行为动作作为所述预测行为动作。
可选的，若所述第二匹配度判断子模块运行后输出的判断结果为否，运行下述子模块：
第二数据采集子模块，被配置为通过所述物联网终端采集所述用户的实时健康数据；
第二历史行为动作选择子模块，被配置为在与所述实时动作数据的第一匹配度大于所述第一匹配度阈值的历史行为动作中，筛选与所述实时健康数据的匹配度最高的历史行为动作作为所述预测行为动作。
可选的，所述推荐时间段确定模块208，包括：
活跃时间段确定子模块，被配置为根据所述历史行为动作对应的时间区间，确定所述用户在单位时间周期内的活跃时间段；
时间段匹配子模块，被配置为计算所述活跃时间段与所述预测行为动作对应的时间信息的匹配度；
推荐时间段确定子模块，被配置为选择所述匹配度最高的一个活跃时间段作为所述推荐时间段。
可选的，所述待推荐项目推荐模块210，具体被配置为判断所述预测行为动作对应的时间信息是否处于所述推荐时间段所属范围内；若是，将所述预测行为动作对应的时间信息作为推荐时间点向所述用户推荐所述待推荐项目；若否，将所述推荐时间段的起始时间点作为推荐时间点向所述用户推荐所述待推荐项目。
可选的，所述数据维度，包括下述至少一项：动作维度、健康维度、地理位置维度、环境维度和时间维度；
相应的，所述数据维度的用户数据，包括下述至少一项：所述动作维度的动作数据、所述健康维度的健康数据、所述地理位置维度的地理位置信息所述环境维度的环境数据和所述时间维度的时间信息。
可选的，所述物联网终端，包括下述至少一项：可穿戴终端、移动终端。
本申请提供的一种计算设备实施例如下：
图3是示出了根据本说明书一实施例的计算设备300的结构框图。该计算设备300的部件包括但不限于存储器310和处理器320。处理器320与存储器310通过总线330相连接，数据库350用于保存数据。
计算设备300还包括接入设备340，接入设备340使得计算设备300能够经由一个或多个网络360通信。这些网络的示例包括公用交换电话网(PSTN)、局域网(LAN)、广域网(WAN)、个域网(PAN)或诸如因特网的通信网络的组合。接入设备340可以包括有线或无线的任何类型的网络接口(例如，网络接口卡(NIC))中的一个或多个，诸如IEEE802.11无线局域网(WLAN)无线接口、全球微波互联接入(Wi-MAX)接口、以太网接口、通用串行总线(USB)接口、蜂窝网络接口、蓝牙接口、近场通信(NFC)接口，等等。
在本说明书的一个实施例中，计算设备300的上述部件以及图3中未示出的其他部件也可以彼此相连接，例如通过总线。应当理解，图3所示的计算设备结构框图仅仅是出于示例的目的，而不是对本说明书范围的限制。本领域技术人员可以根据需要，增添或替换其他部件。
计算设备300可以是任何类型的静止或移动计算设备，包括移动计算机或移动计算设备(例如，平板计算机、个人数字助理、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本等)、移动电话(例如，智能手机)、可佩戴的计算设备(例如，智能手表、智能眼镜等)或其他类型的移动设备，或者诸如台式计算机或PC的静止计算设备。计算设备300还可以是移动式或静止式的服务器。
本申请提供一种计算设备，包括存储器310、处理器320及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，所述处理器320用于执行如下计算机可执行指令：
获取用户的物联网终端采集到的多个数据维度的用户数据；
通过分析所述多个数据维度的用户数据确定所述用户的预测行为动作；
从项目运行平台承载的项目集合中筛选与所述预测行为动作匹配的项目作为待推荐项目；
根据所述预测行为动作和所述用户数据包含的时间信息，确定向所述用户进行项目推荐的推荐时间段；
在所述推荐时间段向所述物联网终端推送所述待推荐项目的推荐信息。
可选的，所述通过分析所述多个数据维度的用户数据确定所述用户的预测行为动作，包括：
读取所述用户数据中包含的行为健康维度的健康数据以及地理位置维度的地理位置信息，并确定所述健康数据与所述地理位置信息的对应关系；
分析所述行为健康数据、所述地理位置信息以及所述健康数据与所述地理位置信息的对应关系，获得所述用户的历史行为动作；
计算所述用户数据中包含的实时地理位置与各个历史行为动作的匹配度；
判断所述匹配度是否大于预设匹配度阈值；
若是，将与所述实时地理位置的匹配度大于所述预设匹配度阈值历史行为动作作为所述预测行为动作。
可选的，所述通过分析所述多个数据维度的用户数据确定所述用户的预测行为动作，包括：
读取所述用户数据中包含的健康维度的健康数据、行为动作维度的行为动作数据以及时间维度的时间信息；
根据所述健康数据与所述时间信息的对应关系，以及所述行为动作数据与所述时间信息的对应关系，通过分析获得所述用户的历史行为动作，以及所述历史行为动作对应的时间区间；
计算所述用户数据中包含的实时动作数据与各个历史行为动作的第一匹配度；
判断所述第一匹配度是否大于预设的第一匹配度阈值；
若是，计算所述用户数据中包含的实时动作数据对应的时间信息与各个历史行为动作对应的时间区间的第二匹配度；
判断所述第二匹配度是否大于预设的第二匹配度阈值；
若是，将与所述实时动作数据的第一匹配度大于所述第一匹配度阈值、与所述实时动作数据对应的时间信息的第二匹配度大于所述第二匹配度阈值的历史行为动作作为所述预测行为动作。
可选的，若所述判断所述第一匹配度是否大于预设的第一匹配度阈值指令执行后的判断结果为否，所述处理器320还用于执行如下计算机可执行指令：
通过所述物联网终端采集所述用户的实时健康数据和/或实时环境数据；
选择与所述实时健康数据和/或所述实时环境数据匹配的历史行为动作作为所述预测行为动作。
可选的，若所述判断所述第二匹配度是否大于预设的第二匹配度阈值执行后的判断结果为否，所述处理器320还用于执行如下计算机可执行指令：
通过所述物联网终端采集所述用户的实时健康数据；
在与所述实时动作数据的第一匹配度大于所述第一匹配度阈值的历史行为动作中，筛选与所述实时健康数据的匹配度最高的历史行为动作作为所述预测行为动作。
可选的，所述根据所述预测行为动作和所述用户数据包含的时间信息，确定向所述用户进行项目推荐的推荐时间段，包括：
根据所述历史行为动作对应的时间区间，确定所述用户在单位时间周期内的活跃时间段；
计算所述活跃时间段与所述预测行为动作对应的时间信息的匹配度；
选择所述匹配度最高的一个活跃时间段作为所述推荐时间段。
可选的，所述在所述推荐时间段向所述物联网终端推送所述待推荐项目的推荐信息，包括：
判断所述预测行为动作对应的时间信息是否处于所述推荐时间段所属范围内；
若是，将所述预测行为动作对应的时间信息作为推荐时间点向所述用户推荐所述待推荐项目；
若否，将所述推荐时间段的起始时间点作为推荐时间点向所述用户推荐所述待推荐项目。
可选的，所述数据维度，包括下述至少一项：动作维度、健康维度、地理位置维度、环境维度和时间维度；
相应的，所述数据维度的用户数据，包括下述至少一项：所述动作维度的动作数据、所述健康维度的健康数据、所述地理位置维度的地理位置信息所述环境维度的环境数据和所述时间维度的时间信息。
可选的，所述物联网终端，包括下述至少一项：可穿戴终端、移动终端。
本申请提供的一种计算机可读存储介质实施例如下：
本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该指令被处理器执行时以用于：
获取用户的物联网终端采集到的多个数据维度的用户数据；
通过分析所述多个数据维度的用户数据确定所述用户的预测行为动作；
从项目运行平台承载的项目集合中筛选与所述预测行为动作匹配的项目作为待推荐项目；
根据所述预测行为动作和所述用户数据包含的时间信息，确定向所述用户进行项目推荐的推荐时间段；
在所述推荐时间段向所述物联网终端推送所述待推荐项目的推荐信息。
可选的，所述通过分析所述多个数据维度的用户数据确定所述用户的预测行为动作，包括：
读取所述用户数据中包含的行为健康维度的健康数据以及地理位置维度的地理位置信息，并确定所述健康数据与所述地理位置信息的对应关系；
分析所述行为健康数据、所述地理位置信息以及所述健康数据与所述地理位置信息的对应关系，获得所述用户的历史行为动作；
计算所述用户数据中包含的实时地理位置与各个历史行为动作的匹配度；
判断所述匹配度是否大于预设匹配度阈值；
若是，将与所述实时地理位置的匹配度大于所述预设匹配度阈值历史行为动作作为所述预测行为动作。
可选的，所述通过分析所述多个数据维度的用户数据确定所述用户的预测行为动作，包括：
读取所述用户数据中包含的健康维度的健康数据、行为动作维度的行为动作数据以及时间维度的时间信息；
根据所述健康数据与所述时间信息的对应关系，以及所述行为动作数据与所述时间信息的对应关系，通过分析获得所述用户的历史行为动作，以及所述历史行为动作对应的时间区间；
计算所述用户数据中包含的实时动作数据与各个历史行为动作的第一匹配度；
判断所述第一匹配度是否大于预设的第一匹配度阈值；
若是，计算所述用户数据中包含的实时动作数据对应的时间信息与各个历史行为动作对应的时间区间的第二匹配度；
判断所述第二匹配度是否大于预设的第二匹配度阈值；
若是，将与所述实时动作数据的第一匹配度大于所述第一匹配度阈值、与所述实时动作数据对应的时间信息的第二匹配度大于所述第二匹配度阈值的历史行为动作作为所述预测行为动作。
可选的，若所述判断所述第一匹配度是否大于预设的第一匹配度阈值子步骤的判断结果为否，执行如下操作：
通过所述物联网终端采集所述用户的实时健康数据和/或实时环境数据；
选择与所述实时健康数据和/或所述实时环境数据匹配的历史行为动作作为所述预测行为动作。
可选的，若所述判断所述第二匹配度是否大于预设的第二匹配度阈值子步骤的判断结果为否，执行如下操作：
通过所述物联网终端采集所述用户的实时健康数据；
在与所述实时动作数据的第一匹配度大于所述第一匹配度阈值的历史行为动作中，筛选与所述实时健康数据的匹配度最高的历史行为动作作为所述预测行为动作。
可选的，所述根据所述预测行为动作和所述用户数据包含的时间信息，确定向所述用户进行项目推荐的推荐时间段，包括：
根据所述历史行为动作对应的时间区间，确定所述用户在单位时间周期内的活跃时间段；
计算所述活跃时间段与所述预测行为动作对应的时间信息的匹配度；
选择所述匹配度最高的一个活跃时间段作为所述推荐时间段。
可选的，所述在所述推荐时间段向所述物联网终端推送所述待推荐项目的推荐信息，包括：
判断所述预测行为动作对应的时间信息是否处于所述推荐时间段所属范围内；
若是，将所述预测行为动作对应的时间信息作为推荐时间点向所述用户推荐所述待推荐项目；
若否，将所述推荐时间段的起始时间点作为推荐时间点向所述用户推荐所述待推荐项目。
可选的，所述数据维度，包括下述至少一项：动作维度、健康维度、地理位置维度、环境维度和时间维度；
相应的，所述数据维度的用户数据，包括下述至少一项：所述动作维度的动作数据、所述健康维度的健康数据、所述地理位置维度的地理位置信息所述环境维度的环境数据和所述时间维度的时间信息。
可选的，所述物联网终端，包括下述至少一项：可穿戴终端、移动终端。
上述为本实施例的一种计算机可读存储介质的示意性方案。需要说明的是，该存储介质的技术方案与上述的基于物联网终端的项目推荐方法的技术方案属于同一构思，存储介质的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述基于物联网终端的项目推荐方法的技术方案的描述。
所述计算机指令包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
以上公开的本申请优选实施例只是用于帮助阐述本申请。可选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本申请的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本申请。本申请仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (14)
1.一种基于物联网终端的项目推荐方法，其特征在于，包括：
获取用户的物联网终端采集到的多个数据维度的用户数据；
通过分析所述多个数据维度的用户数据确定所述用户的预测行为动作；
从项目运行平台承载的项目集合中筛选与所述预测行为动作匹配的项目作为待推荐项目；
根据所述预测行为动作和所述用户数据包含的时间信息，确定向所述用户进行项目推荐的推荐时间段；
在所述推荐时间段向所述物联网终端推送所述待推荐项目的推荐信息。
2.根据权利要求1所述的基于物联网终端的项目推荐方法，其特征在于，所述通过分析所述多个数据维度的用户数据确定所述用户的预测行为动作，包括：
读取所述用户数据中包含的行为健康维度的健康数据以及地理位置维度的地理位置信息，并确定所述健康数据与所述地理位置信息的对应关系；
分析所述行为健康数据、所述地理位置信息以及所述健康数据与所述地理位置信息的对应关系，获得所述用户的历史行为动作；
计算所述用户数据中包含的实时地理位置与各个历史行为动作的匹配度；
判断所述匹配度是否大于预设匹配度阈值；
若是，将与所述实时地理位置的匹配度大于所述预设匹配度阈值历史行为动作作为所述预测行为动作。
3.根据权利要求1所述的基于物联网终端的项目推荐方法，其特征在于，所述通过分析所述多个数据维度的用户数据确定所述用户的预测行为动作，包括：
读取所述用户数据中包含的健康维度的健康数据、行为动作维度的行为动作数据以及时间维度的时间信息；
根据所述健康数据与所述时间信息的对应关系，以及所述行为动作数据与所述时间信息的对应关系，通过分析获得所述用户的历史行为动作，以及所述历史行为动作对应的时间区间；
计算所述用户数据中包含的实时动作数据与各个历史行为动作的第一匹配度；
判断所述第一匹配度是否大于预设的第一匹配度阈值；
若是，计算所述用户数据中包含的实时动作数据对应的时间信息与各个历史行为动作对应的时间区间的第二匹配度；
判断所述第二匹配度是否大于预设的第二匹配度阈值；
若是，将与所述实时动作数据的第一匹配度大于所述第一匹配度阈值、与所述实时动作数据对应的时间信息的第二匹配度大于所述第二匹配度阈值的历史行为动作作为所述预测行为动作。
4.根据权利要求3所述的基于物联网终端的项目推荐方法，其特征在于，若所述判断所述第一匹配度是否大于预设的第一匹配度阈值子步骤的判断结果为否，执行如下操作：
通过所述物联网终端采集所述用户的实时健康数据和/或实时环境数据；
选择与所述实时健康数据和/或所述实时环境数据匹配的历史行为动作作为所述预测行为动作。
5.根据权利要求3所述的基于物联网终端的项目推荐方法，其特征在于，若所述判断所述第二匹配度是否大于预设的第二匹配度阈值子步骤的判断结果为否，执行如下操作：
通过所述物联网终端采集所述用户的实时健康数据；
在与所述实时动作数据的第一匹配度大于所述第一匹配度阈值的历史行为动作中，筛选与所述实时健康数据的匹配度最高的历史行为动作作为所述预测行为动作。
6.根据权利要求3所述的基于物联网终端的项目推荐方法，其特征在于，所述根据所述预测行为动作和所述用户数据包含的时间信息，确定向所述用户进行项目推荐的推荐时间段，包括：
根据所述历史行为动作对应的时间区间，确定所述用户在单位时间周期内的活跃时间段；
计算所述活跃时间段与所述预测行为动作对应的时间信息的匹配度；
选择所述匹配度最高的一个活跃时间段作为所述推荐时间段。
7.根据权利要求6所述的基于物联网终端的项目推荐方法，其特征在于，所述在所述推荐时间段向所述物联网终端推送所述待推荐项目的推荐信息，包括：
判断所述预测行为动作对应的时间信息是否处于所述推荐时间段所属范围内；
若是，将所述预测行为动作对应的时间信息作为推荐时间点向所述用户推荐所述待推荐项目；
若否，将所述推荐时间段的起始时间点作为推荐时间点向所述用户推荐所述待推荐项目。
8.根据权利要求1所述的基于物联网终端的项目推荐方法，其特征在于，所述数据维度，包括下述至少一项：
动作维度、健康维度、地理位置维度、环境维度和时间维度；
相应的，所述数据维度的用户数据，包括下述至少一项：
所述动作维度的动作数据、所述健康维度的健康数据、所述地理位置维度的地理位置信息所述环境维度的环境数据和所述时间维度的时间信息。
9.根据权利要求1所述的基于物联网终端的项目推荐方法，其特征在于，所述物联网终端，包括下述至少一项：可穿戴终端、移动终端。
10.一种基于物联网终端的项目推荐装置，其特征在于，包括：
用户数据获取模块，被配置为获取用户的物联网终端采集到的多个数据维度的用户数据；
预测行为动作确定模块，被配置为通过分析所述多个数据维度的用户数据确定所述用户的预测行为动作；
待推荐项目筛选模块，被配置为从项目运行平台承载的项目集合中筛选与所述预测行为动作匹配的项目作为待推荐项目；
推荐时间段确定模块，被配置为根据所述预测行为动作和所述用户数据包含的时间信息，确定向所述用户进行项目推荐的推荐时间段；
待推荐项目推荐模块，被配置为在所述推荐时间段向所述物联网终端推送所述待推荐项目的推荐信息。
11.根据权利要求10所述的基于物联网终端的项目推荐装置，其特征在于，所述预测行为动作确定模块，包括：
读取子模块，被配置为读取所述用户数据中包含的行为健康维度的健康数据以及地理位置维度的地理位置信息，并确定所述健康数据与所述地理位置信息的对应关系；
分析子模块，被配置为分析所述行为健康数据、所述地理位置信息以及所述健康数据与所述地理位置信息的对应关系，获得所述用户的历史行为动作；
计算子模块，被配置为计算所述用户数据中包含的实时地理位置与各个历史行为动作的匹配度；
判断子模块，被配置为判断所述匹配度是否大于预设匹配度阈值；
若是，运行预测行为动作确定单元子模块；
所述预测行为动作确定单元子模块，被配置为将与所述实时地理位置的匹配度大于所述预设匹配度阈值历史行为动作作为所述预测行为动作。
12.根据权利要求10所述的基于物联网终端的项目推荐装置，其特征在于，所述预测行为动作确定模块，包括：
数据读取子模块，被配置为读取所述用户数据中包含的健康维度的健康数据、行为动作维度的行为动作数据以及时间维度的时间信息；
数据分析子模块，被配置为根据所述健康数据与所述时间信息的对应关系，以及所述行为动作数据与所述时间信息的对应关系，通过分析获得所述用户的历史行为动作，以及所述历史行为动作对应的时间区间；
第一匹配度计算子模块，被配置为计算所述用户数据中包含的实时动作数据与各个历史行为动作的第一匹配度；
第一匹配度判断子模块，被配置为判断所述第一匹配度是否大于预设的第一匹配度阈值；
若是，运行第二匹配度计算子模块和第二匹配度判断子模块；
所述第二匹配度计算子模块，被配置为计算所述用户数据中包含的实时动作数据对应的时间信息与各个历史行为动作对应的时间区间的第二匹配度；
所述第二匹配度判断子模块，被配置为判断所述第二匹配度是否大于预设的第二匹配度阈值；
若是，运行动作确定子模块；所述动作确定子模块，被配置为将与所述实时动作数据的第一匹配度大于所述第一匹配度阈值、与所述实时动作数据对应的时间信息的第二匹配度大于所述第二匹配度阈值的历史行为动作作为所述预测行为动作。
13.一种计算设备，其特征在于，包括：
存储器和处理器；
所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令：
获取用户的物联网终端采集到的多个数据维度的用户数据；
通过分析所述多个数据维度的用户数据确定所述用户的预测行为动作；
从项目运行平台承载的项目集合中筛选与所述预测行为动作匹配的项目作为待推荐项目；
根据所述预测行为动作和所述用户数据包含的时间信息，确定向所述用户进行项目推荐的推荐时间段；
在所述推荐时间段向所述物联网终端推送所述待推荐项目的推荐信息。
14.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现权利要求1至9任意一项所述基于物联网终端的项目推荐方法的步骤。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111667340A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-09-15 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 基于大数据的目标物推荐方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN112954066A (zh) * | 2021-02-26 | 2021-06-11 | 北京三快在线科技有限公司 | 信息推送方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN113411381A (zh) * | 2021-06-02 | 2021-09-17 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 向物联网设备推送信息的方法和系统 |
| CN113985741A (zh) * | 2021-09-23 | 2022-01-28 | 青岛海尔科技有限公司 | 设备运行的控制方法和装置、存储介质及电子装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004341611A (ja) * | 2003-05-13 | 2004-12-02 | Mitsubishi Electric Corp | 保険者情報システム |
| CN107689008A (zh) * | 2017-06-09 | 2018-02-13 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种用户投保行为预测的方法及装置 |
| CN108717644A (zh) * | 2018-05-11 | 2018-10-30 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种电子卡券的推荐方法及装置 |
| CN108885723A (zh) * | 2016-03-04 | 2018-11-23 | 阿克森维伯股份公司 | 用于基于位置数据预测用户行为的系统和方法 |
| CN109615487A (zh) * | 2019-01-04 | 2019-04-12 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于用户行为的产品推荐方法、装置、设备及存储介质 |
-
2019
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004341611A (ja) * | 2003-05-13 | 2004-12-02 | Mitsubishi Electric Corp | 保険者情報システム |
| CN108885723A (zh) * | 2016-03-04 | 2018-11-23 | 阿克森维伯股份公司 | 用于基于位置数据预测用户行为的系统和方法 |
| CN107689008A (zh) * | 2017-06-09 | 2018-02-13 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种用户投保行为预测的方法及装置 |
| CN108717644A (zh) * | 2018-05-11 | 2018-10-30 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种电子卡券的推荐方法及装置 |
| CN109615487A (zh) * | 2019-01-04 | 2019-04-12 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于用户行为的产品推荐方法、装置、设备及存储介质 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111667340A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-09-15 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 基于大数据的目标物推荐方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN112954066A (zh) * | 2021-02-26 | 2021-06-11 | 北京三快在线科技有限公司 | 信息推送方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN113411381A (zh) * | 2021-06-02 | 2021-09-17 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 向物联网设备推送信息的方法和系统 |
| CN113985741A (zh) * | 2021-09-23 | 2022-01-28 | 青岛海尔科技有限公司 | 设备运行的控制方法和装置、存储介质及电子装置 |
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