CN110503469A - 信息收集方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

信息收集方法、装置、设备及计算机可读存储介质 Download PDF

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CN110503469A CN201910768000.9A CN201910768000A CN110503469A CN 110503469 A CN110503469 A CN 110503469A CN 201910768000 A CN201910768000 A CN 201910768000A CN 110503469 A CN110503469 A CN 110503469A
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Abstract

本发明公开一种信息收集方法、装置、设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：每间隔预设间隔时间，读取与用户账户对应的操作数据，并根据操作数据，确定多个操作标签，该操作标签用于指示操作数据对应的操作类型；对各操作标签进行分类，生成多个标签组，并根据各标签组中具有操作标签的标签数量，生成各操作类型占比；对各操作类型占比进行整合，生成与用户账户对应的用户得分，并在用户得分大于预设分值时，将用户得分大于预设分值的用户账户生成为用户名单进行收集。本方案通过大数据分析技术所生成的用户得分，表征了用户对与操作数据对应内容的整体兴趣程度高低，将其作为信息收集的依据，可使得所收集的用户名单更为准确。

Description

信息收集方法、装置、设备及计算机可读存储介质
技术领域
本发明主要涉及数据处理技术领域，具体地说，涉及一种信息收集方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着经济的发展，具有投资意识和投资需求的大众越来越广泛，越来越多的投资者通过购买理财产品来进行投资。在投资过程中大部分投资者通过网络对各类理财产品的信息进行浏览，而各类理财产品的销售方为了更好的对投资者进行服务，往往设置有将对理财产品浏览的用户作为投资者进行服务的机制；即将对理财产品进行浏览的用户确定为对理财产品有购买需求的投资者名单，并将该投资者名单推送到人工坐席，由人工坐席对其进行跟踪服务，向其推荐理财产品等。
但是仅依据用户对理财产品的浏览操作，即将用户判定为投资者生成为投资者名单进行推送，判定的依据过于单一，而使得确定的对理财产品有购买需求的投资者名单不准确，人工坐席所推荐理财产品的成功率低，且容易引起用户的反感心理。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种信息收集方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中依据对理财产品的浏览操作所确定的投资者名单不准确的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种信息收集方法，所述信息收集方法包括以下步骤：
每间隔预设间隔时间，读取与用户账户对应的操作数据，并根据所述操作数据，确定多个操作标签，所述操作标签用于指示所述操作数据对应的操作类型；
对各所述操作标签进行分类，生成多个标签组，并根据各所述标签组中具有所述操作标签的标签数量，生成各操作类型占比；
对各所述操作类型占比进行整合，生成与所述用户账户对应的用户得分，并在所述用户得分大于预设分值时，将所述用户得分大于所述预设分值的用户账户生成为用户名单进行收集。
优选地，所述对各所述操作类型占比进行整合，生成与所述用户账户对应的用户得分的步骤包括：
对预设的操作类型占比与分值之间的对应关系进行调用，并将各所述操作类型占比和所述对应关系对比，确定与各所述操作类型占比对应的操作分值；
调用与各所述标签组对应的权重值，并用各所述权重值对各所述操作分值进行加权处理，生成与所述用户账户对应的用户得分。
优选地，所述在所述用户得分大于预设分值时，将所述用户得分大于所述预设分值的用户账户生成为用户名单进行收集的步骤包括：
将所述用户得分和所述预设分值进行对比，判断所述用户得分是否大于所述预设分值；
若所述用户得分大于所述预设分值，则读取所述用户得分大于所述预设分值的用户账户的用户信息，并将所述用户信息形成用户名单；
将所述用户名单发送到预设系统，以供预设系统对与所述用户名单对应的用户提供预设服务数据。
优选地，所述将所述用户得分大于所述预设分值的用户账户生成为用户名单进行收集的步骤之后，所述方法还包括：
根据预设产品类型，对所述操作数据进行分类，生成多个产品数据组；
对各所述产品数据组中的时长数据进行统计，生成总时长数据，并对各所述总时长数据进行排序，生成时长序列；
根据所述时长序列中排列在前预设位的时长数据，确定推荐产品类型，并用所述推荐产品类型对所述用户信息进行更新。
优选地，所述根据所述操作数据，确定多个操作标签的步骤包括：
根据预设操作周期，对各所述操作数据进行分类，生成多个操作数据组，并针对各所述操作数据组执行以下步骤：
读取所述操作数据组中各数据元素的数据类型标识，并根据预设的数据类型优先级，确定各所述数据类型标识中优先级最高的目标数据类型标识；
将所述目标数据类型标识确定为所述操作数据组对应操作类型的操作标签。
优选地，所述根据各所述标签组中具有所述操作标签的标签数量，生成各操作类型占比的步骤包括：
统计各所述标签组中具有所述操作标签的标签数量，以及所述用户账户的登录次数；
将各所述标签数量分别和所述操作标签的总数量做比值，生成各操作类型占比。
优选地，所述每间隔预设间隔时间，读取与用户账户对应的操作数据的步骤之前包括：
当接收所述用户账户所发起的操作请求时，调用预设采集机制，以基于所述预设采集机制对与所述操作请求对应的操作数据进行采集。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种信息收集装置，所述信息收集装置包括：
读取模块，用于每间隔预设间隔时间，读取与用户账户对应的操作数据，并根据所述操作数据，确定多个操作标签，所述操作标签用于指示所述操作数据对应的操作类型；
生成模块，用于对各所述操作标签进行分类，生成多个标签组，并根据各所述标签组中具有所述操作标签的标签数量，生成各操作类型占比；
收集模块，用于对各所述操作类型占比进行整合，生成与所述用户账户对应的用户得分，并在所述用户得分大于预设分值时，将所述用户得分大于所述预设分值的用户账户生成为用户名单进行收集。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种信息收集设备，所述信息收集设备包括：存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的信息收集程序；
所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；
所述处理器用于执行所述信息收集程序，以实现以下步骤：
每间隔预设间隔时间，读取与用户账户对应的操作数据，并根据所述操作数据，确定多个操作标签，所述操作标签用于指示所述操作数据对应的操作类型；
对各所述操作标签进行分类，生成多个标签组，并根据各所述标签组中具有所述操作标签的标签数量，生成各操作类型占比；
对各所述操作类型占比进行整合，生成与所述用户账户对应的用户得分，并在所述用户得分大于预设分值时，将所述用户得分大于所述预设分值的用户账户生成为用户名单进行收集。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序可被一个或者一个以上的处理器执行以用于：
每间隔预设间隔时间，读取与用户账户对应的操作数据，并根据所述操作数据，确定多个操作标签，所述操作标签用于指示所述操作数据对应的操作类型；
对各所述操作标签进行分类，生成多个标签组，并根据各所述标签组中具有所述操作标签的标签数量，生成各操作类型占比；
对各所述操作类型占比进行整合，生成与所述用户账户对应的用户得分，并在所述用户得分大于预设分值时，将所述用户得分大于所述预设分值的用户账户生成为用户名单进行收集。
本实施例的信息收集方法，每间隔预设间隔时间，对与用户账户所对应的操作数据进行读取，并依据该读取的操作数据，确定与操作数据对应操作类型的多个操作标签；再对各个操作标签进行分类，生成多个标签组，并根据各标签组中具有操作标签的标签数量，生成各操作类型占比；进而对各操作类型占比进行整合，生成与用户账户对应的用户得分，并在用户得分大于预设分值时，将该用户得分大于预设分值的用户账户生成为用户名单进行收集。本方案中由操作标签分类所生成的各标签组表征了各操作数据所对应的操作类型，各操作类型占比则表征了用户对各类操作的操作频率，由各操作类型占比所生成的用户得分表征了用户对与操作数据对应内容的整体兴趣程度高低；当用户得分大于预设分值时，则说明用户的兴趣程度高，将该用户账户生成为用户名单进行收集，可使得所收集的用户名单更为准确，且提高了向该用户名单进行推荐的成功率。
附图说明
图1是本发明的信息收集方法第一实施例的流程示意图；
图2是本发明的信息收集装置第一实施例的功能模块示意图；
图3是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
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。
本发明提供一种信息收集方法。
请参照图1，图1为本发明信息收集方法第一实施例的流程示意图。在本实施例中，所述信息收集方法包括：
步骤S10，每间隔预设间隔时间，读取与用户账户对应的操作数据，并根据所述操作数据，确定多个操作标签，所述操作标签用于指示所述操作数据对应的操作类型；
本发明的信息收集方法应用于服务器，适用于通过服务器对具有购买理财产品需求的用户名单进行收集。理财产品销售方将其所具有可用于销售的理财产品信息通过网络发布到理财平台，具有购买理财产品需求的用户通过注册该理财平台的用户账户，对理财平台上所发布的各类理财产品进行信息查看、购买等各种操作；服务器与理财平台对接，以对用户在理财平台中操作所生成的操作数据进行读取。预先设定用于进行信息收集的预设间隔时间，如一周、一个月等；以开始设定的时间点作为起始时间点，当以该起始时间点开始检测每当时间到达该间隔的预设间隔时间时，则对与用户账户对应的操作数据进行读取。该用户账户为在预设间隔时间内对理财平台中任意理财产品进行操作的账户，因预设间隔时间内对理财产品进行操作的用户账户众多，可对各用户账户的操作数据逐一进行读取处理；读取的操作数据为用户通过用户账户对理财产品进行信息查看、购买等操作所生成的数据。
可理解地，为了能读取到用户账户在预设间隔时间内所生成的操作数据，需要在用户通过用户账户对理财产品进行各类操作时，对操作所生成的数据进行采集记录；从而每间隔预设间隔时间，读取与用户账户对应的操作数据的步骤之前包括：
步骤a，当接收所述用户账户所发起的操作请求时，调用预设采集机制，以基于所述预设采集机制对与所述操作请求对应的操作数据进行采集。
进一步地，为了对用户操作所生成的操作数据进行采集，预先设置有用于对用户在理财平台中各个关键页面操作所生成的操作数据进行采集的预设采集机制；其中各个关键页面为预先根据需求设定，如理财产品浏览页、理财产品购买页、理财产品提问页等。所设置的预设采集机制可以包括日志记录和javascript标记中的任意一种。对于日志记录，用户在关键页面操作时，向理财平台发起请求；该请求的URL即表征了操作数据，而将其记录到日志中。对于JavaScript标记，用户在关键页面操作时，向理财平台发起请求，服务器响应请求并返回给一段特殊的javascript代码，通过Cookies对用户的操作数据进行采集。
当用户需要对理财平台中某一理财产品进行购买时，通过其用户账户发起对理财平台的访问请求。当接收到该操作请求时，对预先所设定的预设采集机制进行调用，以通过预设采集机制对依据操作请求所生成的操作数据进行采集。如操作请求为对某一理财产品的信息进行查看，则基于预设采集机制所采集的数据即为查看数据。依据预设采集机制的不同，通过日志或Cookies采集用户在各关键页面进行操作的操作数据，并对该采集的操作数据进行保存，以在到达预设间隔时间时，对该保存的操作数据进行读取，以用于收集用户名单。
可理解地，用户对理财产品的操作多种多样，如对理财产品的信息进行查看、对理财产品下单但未进行支付、对用户账户进行充值、对理财产品进行购买等。不同类型的操作表征了用户对理财产品购买意愿的强烈程度不一样，将购买意愿强烈的用户所具有的用户信息作为具有购买理财产品需求的用户名单进行收集，可使得所收集的用户名单越准确。为了用不同类型的操作表征购买意愿的强烈程度，对各不同类型的操作设定有不同的操作标签，在读取到操作数据之后，则可依据操作数据所涉及到的操作类型，确定各操作数据所对应操作类型的多个操作标签。具体地，根据操作数据，确定多个操作标签的步骤包括：
步骤S11，根据预设操作周期，对各所述操作数据进行分类，生成多个操作数据组，并针对各所述操作数据组执行步骤S12和步骤S13；
进一步地，用户在不同时间通过用户账户登录到理财平台所进行的操作类型不一样，如周三登录到理财平台所进行的操作为查看信息，而周五登录到理财平台所进行的操作为购买理财产品。将用户账户登录到理财平台到退出理财平台之间的时间设定为一次完整操作的预设操作周期，即预设操作周期以登录和退出的两个时间点之间的时间段为依据进行设定。根据预设操作周期，对各操作数据进行分类，将各操作数据依据其生成时间所在的预设操作周期进行划分；即生成时间在相同预设操作周期的操作数据划分到同一预设操作周期，生成时间不在相同预设操作周期的操作数据划分到不同的预设操作周期；该划分到各个预设操作周期中的操作数据，即形成了各个操作数据组。因各个操作数据组中均包含有多个操作数据，如某个预设操作周期中，用户对理财产品A1和A2的信息均进行了查看，则该操作数据组中至少包括A1的查看数据和A2的查看数据。因各个操作数据所表征的操作类型可能相同，也可能不相同，需要依据其中所涉及到的操作类型来确定各预设操作周期所对应的操作标签。为了确定各个预设操作周期所对应的操作标签，对各所形成的操作数据组依次执行步骤S12和S13，以确定各操作数据组对应的操作标签。因操作数据组依据预设操作周期生成，与预设操作周期一一对应，从而与操作数据组对应的操作标签即为与预设操作周期对应的操作标签。
步骤S12，读取所述操作数据组中各数据元素的数据类型标识，并根据预设的数据类型优先级，确定各所述数据类型标识中优先级最高的目标数据类型标识；
步骤S13，将所述目标数据类型标识确定为所述操作数据组对应操作类型的操作标签。
更进一步地，为了对各操作类型的操作数据进行区分，预先设定有表征各操作类型的数据类型标识；在对操作数据进行采集的过程中，针对所采集的各类型操作数据均分配有对应的数据类型标识。如设定操作类型为查看的数据类型标识为f1，操作类型为充值的数据类型标识为f2；当检测当用户对某一理财产品的信息进行了查看，并对其用户账户进行了充值操作；则分别对查看操作数据和充值操作数据进行采集，并对采集的查看操作数据分配数据类型标识f1，而对充值操作数据分配数据类型标识f2。在将各操作数据划分形成各操作数据组之后，将划分到各操作数据组中的操作数据作为各操作数据组中数据元素；对操作数据组中各数据元素所携带的数据类型标识进行读取，以表征各操作数据组中所涉及到的操作类型，即用户在预设操作周期的一次完整操作过程中所进行的各种类型的操作。
因在预设操作周期所表征的一次完整操作过程中，用户涉及到多种操作类型，如在某个预设周期中先对某一理财产品进行浏览，后进行购买，此后再对其他理财产品进行浏览等；不同操作类型所表征的购买意愿强烈程度不一样，为了确定各次操作过程中的购买意愿强烈程度，需要先确定各操作数据组中购买意愿强烈程度最高的操作类型。预先设定各个操作类型的优先级，即预设的数据类型优先级，通过比较操作数据组中各数据元素所对应操作类型之间的优先级高低，确定操作数据组中优先级最高的操作类型，该操作类型即表征了用户在该预设操作周期所形成操作数据组中的购买意愿强烈程度。在读取到表征操作数据组中各数据元素操作类型的数据类型标识后，根据预设的数据类型优先级，对各数据类型标识进行对比，确定其中优先级最高的目标数据类型标识。如预设的数据类型优先级为购买操作类型的优先级高于查看操作类型的优先级，若数据类型标识中涉及到购买操作类型和查看操作类型的数据类型标识，则将购买操作类型的数据类型标识确定为其中的目标数据类型标识。因目标数据类型标识表征了操作数据组中用户购买意愿强烈程度最高的操作类型，从而将该目标数据类型标识确定为与操作数据组对应操作类型的操作标签，体现用户在该次登录操作过程中的购买意愿强烈程度。
步骤S20，对各所述操作标签进行分类，生成多个标签组，并根据各所述标签组中具有所述操作标签的标签数量，生成各操作类型占比；
可理解地，不同操作数据组所对应的操作标签不相同，体现用户在各次登录操作过程中的购买意愿强烈程度不一样。为了确定预设间隔时间内用户所具有的整体购买意愿强烈程度，对各操作标签进行分类；将相同的操作标签划分到同一组，而将不同的操作标签划分到不同组，生成多个标签组。因操作标签来源于数据类型标识，表征各次登录操作中优先级最高的操作类型；从而依据各操作标签所划分的多个标签组其实质与各个优先级的操作类型对应。当对应操作类型优先级高的标签组中具有操作标签的数量越多，则说明用户在多次登录操作中均具有强烈的购买意愿，反之则购买意愿较弱。为了表征购买意愿的强弱，依据各标签组中具有操作标签的标签数量，生成各操作类型占比；当对应操作类型优先级高的标签组所生成的操作类型占比越高，则购买意愿越强烈，反之则购买意愿越弱。具体地，根据各标签组中具有操作标签的标签数量，生成各操作类型占比的步骤包括：
步骤S21，统计各所述标签组中具有所述操作标签的标签数量，以及所述用户账户的登录次数；
步骤S22，将各所述标签数量分别和所述操作标签的总数量做比值，生成各操作类型占比。
进一步地，先对各标签组中具有操作标签的标签数量进行计数统计，同时对用户账户在预设间隔时间内的登录次数进行统计。因操作标签与操作数据组一一对应，而操作数据组依据各次登录生成；从而统计的登录次数其实际为操作标签总数量。将各标签组中的标签数量逐一和操作标签的总数量做比值，所得到的比值结果即为各标签组对应的操作类型占比。如统计得到的登录次数为10次，其中表征操作类型为查看的标签组的标签数量为8，而表征操作类型为购买的标签组的标签数量为2；则经过比值所生成的操作类型占比分别为0.8和0.2。各个操作类型占比表征了用户在各种操作类型上的操作次数，操作类型占比越高，操作次数越多，用户的购买意愿越强烈。
步骤S30，对各所述操作类型占比进行整合，生成与所述用户账户对应的用户得分，并在所述用户得分大于预设分值时，将所述用户得分大于所述预设分值的用户账户生成为用户名单进行收集。
更进一步地，各个标签组所对应生成的操作类型占比不相同，表征用户在预设间隔时间的不同次登录操作中对理财产品购买意愿的强烈程度不一样。为了整体反映用户在预设间隔时间的购买意愿强弱，对各个操作类型占比进行整合；将各个操作类型占比转换为表征购买意愿强弱的分值，再用预先设定的权重值对各分值进行加权处理，生成与用户账户对应的用户得分；通过用户得分表征用户对理财产品购买意愿的强弱。具体地，对各操作类型占比进行整合，生成与用户账户对应的用户得分的步骤包括：
步骤S31，对预设的操作类型占比与分值之间的对应关系进行调用，并将各所述操作类型占比和所述对应关系对比，确定与各所述操作类型占比对应的操作分值；
进一步地，预先设定操作类型占比与分值之间的对应关系，如设定操作类型占比在0～50％之间所对应的分值为4分，操作类型占比在50％～80％之间所对应的分值为6分，操作类型占比在80％～100％之间所对应的分值为8分；通过该对应关系表征占比越高，操作次数越多，购买的可能性越大，分值越高。在生成各操作类型占比后，对该对应关系进行调用，并逐个将各操作类型占比与该对应关系中的操作类型占比进行比较，确定各操作类型占比所在的占比区间；该所在的占比区间在对应关系中所对应的分值，即为各操作类型占比所对应的各项操作分值。
步骤S32，调用与各所述标签组对应的权重值，并用各所述权重值对各所述操作分值进行加权处理，生成与所述用户账户对应的用户得分。
考虑到不同操作类型表征用户对理财产品的购买意愿强弱不一样，按照各操作类型之间的优先级，优先级越高的操作类型，用户对理财产品的购买意愿越强烈，反之则购买意愿越薄弱。为了通过操作类型反映用户的购买意愿，按照各操作类型的优先级高低对各操作类型设定权重值；优先级越高所设定的权重值越大，优先级越低所设定的权重值越小。因标签组依据操作标签进行划分，一个标签组与一种操作类型对应；从而针对各操作类型所设定的权重值，其实质为与各标签组对应的权重值。在确定与各标签组的操作类型占比对应的操作分值后，对与各标签组对应的权重值进行调用，并用各项权重值依据各标签组对各项操作分值进行加权处理，得到用户得分。即在同一标签组对应的权重值和操作分值之间进行处理，并将各标签组之间的处理结果进行累加，累加的结果即为与用户账户对应的用户得分。如设定购买操作类型的权重值为0.8、充值操作类型的权重值为0.6、查看操作类型的权重值为0.4；而各标签组的操作类型占比中，表征操作类型为购买的标签组的操作类型占比为15％，表征操作类型为查看的标签组的操作类型占比为85％；则依据上述占比与分值之间的对应关系，确定的操作分值分别为4分和8分；在各标签组之间用各权重值对各操作分值进行加权处理，即(4*0.8+8*0.4)＝6.4；该加权处理的结果6.4即为用户得分，在整体上表征了用户对理财产品的购买意愿强度。
进一步地，不同用户对理财产品所具有的购买意愿强度不一样，即所生成的用户得分不一样；为了表征购买意愿强度的大小，预先根据需求设定有预设分值；当用户得分大于该预设分值时，则说明用户对理财产品的购买意愿较强，而当用户得分不大于预设分值时，则说明用户对理财产品的购买意愿较弱。对于购买意愿较强的用户，为了对其提供更好的服务，将其用户账户生成为用户名单进行收集；其中将用户账户生成为用户名单的过程，其实质为对与用户账户所对应的用户信息进行收集的过程。具体地，在用户得分大于预设分值时，将用户得分大于预设分值的用户账户生成为用户名单进行收集的步骤包括：
步骤S33，将所述用户得分和所述预设分值进行对比，判断所述用户得分是否大于所述预设分值；
步骤S34，若所述用户得分大于所述预设分值，则读取所述用户得分大于所述预设分值的用户账户的用户信息，并将所述用户信息形成用户名单；
步骤S35，将所述用户名单发送到预设系统，以供预设系统对与所述用户名单对应的用户提供预设服务数据。
更进一步地，将经加权处理所得到的用户得分和预设分值进行对比，判断用户得分是否大于预设分值；若大于预设分值，表征用户的购买意愿较强时，则读取该用户得分大于预设分值的用户账户的用户信息。所读取的用户信息包括用户姓名、性别、电话号码等用于和用户取得联系的信息，也可包括用户当前已购买理财产品的信息，以用于推测用户后续的购买需求。而若判断出用户得分不大于预设分值，则不对该用户账户进行处理。在形成用户名单过程中，可将读取的用户信息中的用户姓名作为用户名单，而将其他信息作为与用户名单对应的其他信息。此后，将所形成的用户名单发送到预先设置的预设系统，该预设系统可以是人工坐席系统也可以是销售系统，以便于对预设系统进行操作的人员为用户名单中所表征的用户提供预设服务数据。该预设服务数据为预先设定的各类理财产品的信息数据，将该各信息数据提供给用户，以向具有对理财产品购买意愿较强的用户进行理财产品的推荐。
本实施例的信息收集方法，每间隔预设间隔时间，对与用户账户所对应的操作数据进行读取，并依据该读取的操作数据，确定与操作数据对应操作类型的多个操作标签；再对各个操作标签进行分类，生成多个标签组，并根据各标签组中具有操作标签的标签数量，生成各操作类型占比；进而对各操作类型占比进行整合，生成与用户账户对应的用户得分，并在用户得分大于预设分值时，将该用户得分大于预设分值的用户账户生成为用户名单进行收集。本方案中由操作标签分类所生成的各标签组表征了各操作数据所对应的操作类型，各操作类型占比则表征了用户对各类操作的操作频率，由各操作类型占比所生成的用户得分表征了用户对与操作数据对应内容的整体兴趣程度高低；当用户得分大于预设分值时，则说明用户的兴趣程度高，将该用户账户生成为用户名单进行收集，可使得所收集的用户名单更为准确，且提高了向该用户名单进行推荐的成功率。
进一步地，在本发明信息收集方法另一实施例中，所述将所述用户得分大于所述预设分值的用户账户生成为用户名单进行收集的步骤之后，所述方法还包括包括：
步骤S40，根据预设产品类型，对所述操作数据进行分类，生成多个产品数据组；
可理解地，用户通过用户账户在理财平台的各次操作过程中，存在对多个理财产品进行操作的情况，即各次操作所生成的操作数据中涉及到多个理财产品；如在一个预设操作周期中分别对理财产品A、B、C均进行了浏览，而在另一个预设操作周期中分别对理财产品A和B进行了浏览，并对理财产品C进行了购买等。虽然在表征预设操作周期的各操作数据组中，只针对其中优先级最高的操作类型确定表征购买意愿强弱的操作标签；但各预设操作周期中对不同理财产品的操作表征了用户对各理财产品的关注程度，以及各个预设操作周期之间所针对的理财产品的差异性，也体现了用户对各理财产品的关注程度，且该关注程度的高低可通过操作数据进行表征。具体地，将理财平台中所提供查看、购买的各类理财产品预先设定为预设产品类型，用户在各预设操作周期中对各理财产品的操作，即为对各预设产品类型所对应理财产品的操作。各次操作所生成的操作数据中包括有操作所针对的理财产品类型，即各次操作所针对的预设产品类型；从而根据预设产品类型，对操作数据进行分类。将针对相同预设产品类型的理财产品进行操作所生成的操作数据划分到同一组，而将针对不同预设产品类型的理财产品进行操作所生成的操作数据划分到不同组，生成多个产品数据组，一个产品数据组均对应一类理财产品。
步骤S50，对各所述产品数据组中的时长数据进行统计，生成总时长数据，并对各所述总时长数据进行排序，生成时长序列；
进一步地，各次操作所生成的操作数据中包含有表征用户对各类理财产品关注时间长短的时长数据，划分到各产品数据组中的各操作数据则可表征对各类理财产品的关注时间长短；当对理财产品的关注时间越长，则说明用户对该理财产品的关注度高，反之则关注度低。为了确定用户对各类理财产品的关注程度，对各产品数据组中的时长数据进行统计，生成表征对各类理财产品关注时长的总时长数据，并对各总时长数据按照时长长短进行排序，生成时长序列。
例如，在某三个预设操作周期中，第一个预设操作周期涉及到对理财产品w1、w2和w3的操作，第二个预设操作周期涉及到对理财产品w1和w3的操作，第三个预设操作周期涉及到对理财产品w2和w3的操作；第一个预设操作周期中与理财产品w1、w2和w3所对应的时长数据分别为t1、t2和t3，第二个预设操作周期中与理财产品w1和w3所对应的时长数据分别为t4和t5，第三个预设操作周期中与理财产品w2和w3所对应的时长数据分别为t6和t7。在对操作数据分类生成产品数据组时，所形成的产品数据组包括分别与w1、w2以及w3对应的产品数据组；其中w1的产品数据组中的时长数据为[t1、t4]，w2的产品数据组中的时长数据为[t2、t6]，w3的产品数据组中的时长数据为[t3、t5、t7]。统计各产品数据组中的时长数据，生成的总时长数据分别为(t1+t4)、(t2+t6)和(t3+t5+t7)；进而对各总时长数据按照数值从大到小的顺序进行排序，将表征关注时长长的总时长数据排列在前，而将表征关注时间短的总时长数据排列在后，生成时长序列。通过时长序列中各总时长数据对应产品数据组所表征的理财产品类型，确定用户关注程度高的理财产品，即用户所偏好的理财产品。
步骤S60，根据所述时长序列中排列在前预设位的总时长数据，确定推荐产品类型，并用所述推荐产品类型对所述用户信息进行更新。
更进一步地，因用户在预设间隔时间内所操作的理财产品众多，使得排列在时长序列中的总时长数据也涉及到多项；排列在后列的总时长数据所表征的理财产品为用户关注时间短的理财产品，不是用户所需求购买的理财产品。为了表征用户所需求的理财产品，预先设定有前预设位，如前3位、前5位等；时长序列中排列在前预设位的总时长数据所表征的理财产品，为用户关注时间长的理财产品，即用户关注程度高而可能需要购买的理财产品。从而依据时长序列中排列在前预设位的总时长数据，确定推荐产品类型；将时长序列中排列在前预设位的总时长数据所对应的理财产品类型确定为推荐产品类型。为了使得预设系统所提供的预设服务数据更好的满足用户需求，用该推荐产品类型对用户信息进行更新；即将推荐产品类型添加到用于形成用户名单的用户信息中，以在向具有对理财产品购买意愿较强的用户进行理财产品的推荐时，可依据推荐产品类型进行，使得所推荐的理财产品更好的满足用户需求，提供推荐成功率。
因推荐产品类型涉及到多个，在更新时可以以随机的方式进行更新，即随机将各个推荐产品类型添加到用户信息中；在对与推荐产品类型对应的理财产品进行推荐时，也以该随机的方式进行，即将各与推荐产品类型对应的理财产品推荐给用户，以供用户从其中进行选择。此外更新也可以以各推荐产品类型对应的理财产品的当前收益进行，按照收益从高到低的顺序进行排列添加搭配用户信息中；在对与推荐产品类型对应的理财产品进行推荐时，也以该排列的方式进行，即将各与推荐产品类型对应的理财产品按照排列的先后顺序推荐给用户，以供用户快速选择收益高的理财产品。
此外，请参照图2，本发明提供一种信息收集装置，在本发明信息收集装置第一实施例中，所述信息收集装置包括：
读取模块10，用于每间隔预设间隔时间，读取与用户账户对应的操作数据，并根据所述操作数据，确定多个操作标签，所述操作标签用于指示所述操作数据对应的操作类型；
生成模块20，用于对各所述操作标签进行分类，生成多个标签组，并根据各所述标签组中具有所述操作标签的标签数量，生成各操作类型占比；
收集模块30，用于对各所述操作类型占比进行整合，生成与所述用户账户对应的用户得分，并在所述用户得分大于预设分值时，将所述用户得分大于所述预设分值的用户账户生成为用户名单进行收集。
本实施例的信息收集装置，每间隔预设间隔时间，读取模块10对与用户账户所对应的操作数据进行读取，并依据该读取的操作数据，确定与操作数据对应操作类型的多个操作标签；生成模块20再对各个操作标签进行分类，生成多个标签组，并根据各标签组中具有操作标签的标签数量，生成各操作类型占比；进而收集模块30对各操作类型占比进行整合，生成与用户账户对应的用户得分，并在用户得分大于预设分值时，将该用户得分大于预设分值的用户账户生成为用户名单进行收集。本方案中由操作标签分类所生成的各标签组表征了各操作数据所对应的操作类型，各操作类型占比则表征了用户对各类操作的操作频率，由各操作类型占比所生成的用户得分表征了用户对与操作数据对应内容的整体兴趣程度高低；当用户得分大于预设分值时，则说明用户的兴趣程度高，将该用户账户生成为用户名单进行收集，可使得所收集的用户名单更为准确，且提高了向该用户名单进行推荐的成功率。
进一步地，在本发明信息收集装置另一实施例中，所述收集模块还用于：
对预设的操作类型占比与分值之间的对应关系进行调用，并将各所述操作类型占比和所述对应关系对比，确定与各所述操作类型占比对应的操作分值；
调用与各所述标签组对应的权重值，并用各所述权重值对各所述操作分值进行加权处理，生成与所述用户账户对应的用户得分。
进一步地，在本发明信息收集装置另一实施例中，所述收集模块还用于：
将所述用户得分和所述预设分值进行对比，判断所述用户得分是否大于所述预设分值；
若所述用户得分大于所述预设分值，则读取所述用户得分大于所述预设分值的用户账户的用户信息，并将所述用户信息形成用户名单；
将所述用户名单发送到预设系统，以供预设系统对与所述用户名单对应的用户提供预设服务数据。
进一步地，在本发明信息收集装置另一实施例中，所述信息收集装置还包括：
分类模块，用于根据预设产品类型，对所述操作数据进行分类，生成多个产品数据组；
统计模块，用于对各所述产品数据组中的时长数据进行统计，生成总时长数据，并对各所述总时长数据进行排序，生成时长序列；
更新模块，用于根据所述时长序列中排列在前预设位的时长数据，确定推荐产品类型，并用所述推荐产品类型对所述用户信息进行更新。
进一步地，在本发明信息收集装置另一实施例中，所述读取模块还用于：
根据预设操作周期，对各所述操作数据进行分类，生成多个操作数据组，并针对各所述操作数据组执行以下步骤：
读取所述操作数据组中各数据元素的数据类型标识，并根据预设的数据类型优先级，确定各所述数据类型标识中优先级最高的目标数据类型标识；
将所述目标数据类型标识确定为所述操作数据组对应操作类型的操作标签。
进一步地，在本发明信息收集装置另一实施例中，所述生成模块还用于：
统计各所述标签组中具有所述操作标签的标签数量，以及所述用户账户的登录次数；
将各所述标签数量分别和所述操作标签的总数量做比值，生成各操作类型占比。
进一步地，在本发明信息收集装置另一实施例中，所述信息收集装置还包括：
调用模块，用于当接收所述用户账户所发起的操作请求时，调用预设采集机制，以基于所述预设采集机制对与所述操作请求对应的操作数据进行采集。
其中，上述信息收集装置的各虚拟功能模块存储于图3所示信息收集设备的存储器1005中，处理器1001执行信息收集程序时，实现图2所示实施例中各个模块的功能。
参照图3，图3是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明实施例信息收集设备可以是PC(personal computer，个人计算机)，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、便携计算机等终端设备。
如图3所示，该信息收集设备可以包括：处理器1001，例如CPU(CentralProcessing Unit，中央处理器)，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现处理器1001和存储器1005之间的连接通信。存储器1005可以是高速RAM(random accessmemory，随机存取存储器)，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，该信息收集设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、RF(RadioFrequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi(Wireless Fidelity，无线宽带)模块等等。用户接口可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的信息收集设备结构并不构成对信息收集设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图3所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块以及信息收集程序。操作系统是管理和控制信息收集设备硬件和软件资源的程序，支持信息收集程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信，以及与信息收集设备中其它硬件和软件之间通信。
在图3所示的信息收集设备中，处理器1001用于执行存储器1005中存储的信息收集程序，实现上述信息收集方法各实施例中的步骤。
本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于实现上述信息收集方法各实施例中的步骤。
还需要说明的是，在本文中，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、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，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、方法、物品或者装置所固有的要素。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、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
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。
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计算机可读存储介质(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。
以上所述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，凡是在本发明的构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种信息收集方法，其特征在于，所述信息收集方法包括以下步骤：
每间隔预设间隔时间，读取与用户账户对应的操作数据，并根据所述操作数据，确定多个操作标签，所述操作标签用于指示所述操作数据对应的操作类型；
对各所述操作标签进行分类，生成多个标签组，并根据各所述标签组中具有所述操作标签的标签数量，生成各操作类型占比；
对各所述操作类型占比进行整合，生成与所述用户账户对应的用户得分，并在所述用户得分大于预设分值时，将所述用户得分大于所述预设分值的用户账户生成为用户名单进行收集。
2.如权利要求1所述的信息收集方法，其特征在于，所述对各所述操作类型占比进行整合，生成与所述用户账户对应的用户得分的步骤包括：
对预设的操作类型占比与分值之间的对应关系进行调用，并将各所述操作类型占比和所述对应关系对比，确定与各所述操作类型占比对应的操作分值；
调用与各所述标签组对应的权重值，并用各所述权重值对各所述操作分值进行加权处理，生成与所述用户账户对应的用户得分。
3.如权利要求1所述的信息收集方法，其特征在于，所述在所述用户得分大于预设分值时，将所述用户得分大于所述预设分值的用户账户生成为用户名单进行收集的步骤包括：
将所述用户得分和所述预设分值进行对比，判断所述用户得分是否大于所述预设分值；
若所述用户得分大于所述预设分值，则读取所述用户得分大于所述预设分值的用户账户的用户信息，并将所述用户信息形成用户名单；
将所述用户名单发送到预设系统，以供预设系统对与所述用户名单对应的用户提供预设服务数据。
4.如权利要求3所述的信息收集方法，其特征在于，所述将所述用户得分大于所述预设分值的用户账户生成为用户名单进行收集的步骤之后，所述方法还包括：
根据预设产品类型，对所述操作数据进行分类，生成多个产品数据组；
对各所述产品数据组中的时长数据进行统计，生成总时长数据，并对各所述总时长数据进行排序，生成时长序列；
根据所述时长序列中排列在前预设位的时长数据，确定推荐产品类型，并用所述推荐产品类型对所述用户信息进行更新。
5.如权利要求1-4任一项所述的信息收集方法，其特征在于，所述根据所述操作数据，确定多个操作标签的步骤包括：
根据预设操作周期，对各所述操作数据进行分类，生成多个操作数据组，并针对各所述操作数据组执行以下步骤：
读取所述操作数据组中各数据元素的数据类型标识，并根据预设的数据类型优先级，确定各所述数据类型标识中优先级最高的目标数据类型标识；
将所述目标数据类型标识确定为所述操作数据组对应操作类型的操作标签。
6.如权利要求5所述的信息收集方法，其特征在于，所述根据各所述标签组中具有所述操作标签的标签数量，生成各操作类型占比的步骤包括：
统计各所述标签组中具有所述操作标签的标签数量，以及所述用户账户的登录次数；
将各所述标签数量分别和所述操作标签的总数量做比值，生成各操作类型占比。
7.如权利要求6所述的信息收集方法，其特征在于，所述每间隔预设间隔时间，读取与用户账户对应的操作数据的步骤之前包括：
当接收所述用户账户所发起的操作请求时，调用预设采集机制，以基于所述预设采集机制对与所述操作请求对应的操作数据进行采集。
8.一种信息收集装置，其特征在于，所述信息收集装置包括：
读取模块，用于每间隔预设间隔时间，读取与用户账户对应的操作数据，并根据所述操作数据，确定多个操作标签，所述操作标签用于指示所述操作数据对应的操作类型；
生成模块，用于对各所述操作标签进行分类，生成多个标签组，并根据各所述标签组中具有所述操作标签的标签数量，生成各操作类型占比；
收集模块，用于对各所述操作类型占比进行整合，生成与所述用户账户对应的用户得分，并在所述用户得分大于预设分值时，将所述用户得分大于所述预设分值的用户账户生成为用户名单进行收集。
9.一种信息收集设备，其特征在于，所述信息收集设备包括：存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的信息收集程序；
所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；
所述处理器用于执行所述信息收集程序，以实现如权利要求1-7中任一项所述的信息收集方法的步骤。
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上存储有信息收集程序，所述信息收集程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的信息收集方法的步骤。
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