CN110750714A - 一种目标用户的推荐方法、装置、存储介质及移动终端 - Google Patents

一种目标用户的推荐方法、装置、存储介质及移动终端 Download PDF

Info

Publication number
CN110750714A
CN110750714A CN201910919812.9A CN201910919812A CN110750714A CN 110750714 A CN110750714 A CN 110750714A CN 201910919812 A CN201910919812 A CN 201910919812A CN 110750714 A CN110750714 A CN 110750714A
Authority
CN
China
Prior art keywords
behavior data
user
target user
building
judging whether
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910919812.9A
Other languages
English (en)
Inventor
侯宇光
燕春
张媛
石兴旺
张勇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Ruizhuoxichuang Technology Development Co Ltd
Original Assignee
Beijing Ruizhuoxichuang Technology Development Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Ruizhuoxichuang Technology Development Co Ltd filed Critical Beijing Ruizhuoxichuang Technology Development Co Ltd
Priority to CN201910919812.9A priority Critical patent/CN110750714A/zh
Publication of CN110750714A publication Critical patent/CN110750714A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/16—Real estate

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种目标用户的推荐方法、装置、存储介质及移动终端，方法包括：检测是否接收到来自搜索用户的包含搜索词的楼盘查看请求；如果接收到所述楼盘查看请求，则获取所述搜索用户的行为数据；对所述行为数据进行分析，判断所述行为数据是否满足预设条件；如果所述行为数据满足预设条件，则确定所述搜索用户为目标用户；向所述目标用户发送信息获取请求；通过对用户行为数据的分析，为开发商推荐精准的目标用户，有效节约了开发商寻找用户的时间。

Description

一种目标用户的推荐方法、装置、存储介质及移动终端
技术领域
本发明涉及移动互联网技术领域，尤其涉及一种目标用户的推荐方法、装置、存储介质及移动终端。
背景技术
随着移动互联网的发展，越来越多的地产企业都推出了自己的APP，采用三维数字图像技术、网络技术、人工智能等为楼盘提供全方位的展示，并且能够根据用户搜索条件和偏好推送房源，但是对于开发商而言，仅能被动的等待用户搜索，不能够主动寻找目标客户。
发明内容
为解决现有的购房平台不能够为开发商主动寻找目标客户的问题，提出一种目标用户的推荐方法、装置、存储介质及移动终端。
第一方面，本发明的实施例提供了一种目标用户的推荐方法，包括：
检测是否接收到来自搜索用户的包含搜索词的楼盘查看请求；
如果接收到所述楼盘查看请求，则获取所述搜索用户的行为数据；
对所述行为数据进行分析，判断所述行为数据是否满足预设条件；
如果所述行为数据满足预设条件，则确定所述搜索用户为目标用户；
向所述目标用户发送信息获取请求。
进一步地，所述行为数据包括楼盘浏览历史次数；
判断所述行为数据是否满足预设条件，包括：
判断所述楼盘浏览历史次数是否大于第一预设次数，如果大于第一预设次数，则确定所述行为数据满足预设条件。
进一步地，所述行为数据包括楼盘浏览停留时长；
判断所述行为数据是否满足预设条件，包括：
判断所述楼盘浏览停留时长是否大于预设时长，如果大于预设时长，则确定所述行为数据满足预设条件。
进一步地，所述行为数据包括搜索楼盘名称次数；
判断所述行为数据是否满足预设条件，包括：
判断所述搜索楼盘名称次数是否大于第二预设次数，如果大于第二预设次数，则确定所述行为数据满足预设条件。
进一步地，所述行为数据包括优惠券领取信息；
判断所述行为数据是否满足预设条件，包括：
根据所述优惠券领取信息，判断所述搜索用户是否领取优惠券，如果是，则确定所述行为数据满足预设条件。
进一步地，所述行为数据包括历史通讯信息；
判断所述行为数据是否满足预设条件，包括：
根据所述历史通讯信息，判断所述搜索用户是否主动拨打预设电话号码，如果是，则确定所述行为数据满足预设条件。
进一步地，向所述目标用户发送信息获取请求之后，还包括：
接收到目标用户反馈的同意信息获取请求信号之后，获取所述目标用户的信息并进行存储。
第二方面，本发明的实施例提供一种目标用户的推荐装置，包括：
检测模块，用于检测是否接收到来自搜索用户的包含搜索词的楼盘查看请求；
数据获取模块，用于当接收到所述楼盘查看请求时，获取所述搜索用户的行为数据；
分析模块，用于对所述行为数据进行分析，判断所述行为数据是否满足预设条件；
确定模块，用于当所述行为数据满足预设条件，确定所述搜索用户为目标用户；
请求模块，用于向所述目标用户发送信息获取请求。
第三方面，本发明的实施例提供一种存储介质，所述存储介质存储有多条指令，所述指令可被处理器加载并执行以使所述处理器能够执行上述的目标用户的推荐方法。
第四方面，本发明的实施例提供一种移动终端，包括处理器和与所述处理器连接的存储器，所述存储器存储有多条指令，所述指令可被所述处理器加载并执行，以使所述处理器能够执行上述的目标用户的推荐方法。
本发明提供的目标用户的推荐方法、装置、存储介质及移动终端，至少包括如下有益效果：
(1)可根据用户的行为数据确定目标用户，有利于开放商主动寻找目标客户，不再是被动的等待搜索，有效节约了开发商寻找用户的时间；
(2)通过多种行为方式寻找目标用户，能够提高寻找目标客户的精准性；
(3)对于目标用户，经同意后再获取其信息，一方面免于打扰用户，另一方面尊重用户隐私，提高用户体验。
附图说明
图1为本发明提供的目标用户的推荐方法一种实施例的流程图。
图2为本发明提供的目标用户的推荐装置一种实施例的结构示意图。
图3为本发明提供的移动终端一种实施例的结构示意图。
具体实施方案
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案做详细的说明。
实施例一
参考图1，本实施例提供一种目标用户的推荐方法，包括：
步骤S101，检测是否接收到来自搜索用户的包含搜索词的楼盘查看请求；
步骤S102，如果接收到所述楼盘查看请求，则获取所述搜索用户的行为数据；
步骤S103，对所述行为数据进行分析，判断所述行为数据是否满足预设条件；
步骤S104，如果所述行为数据满足预设条件，则确定所述搜索用户为目标用户；
步骤S105，向所述目标用户发送信息获取请求。
本实施例提供的目标用户的推荐方法，可根据用户的行为数据确定目标用户，有利于开放商主动寻找目标客户，不再是被动的等待搜索，有效节约了开发商寻找用户的时间。
具体地，执行步骤S101，用户可输入搜索词搜索楼盘，该搜索词包括但不限于购房城市、户型、总价、面积、楼盘名称等。
执行步骤S102，如果接收到该楼盘查看请求，一方面，根据该楼盘查看请求匹配对应的房源进行显示，另一方面，获取该搜索用户的行为数据。
其中，所述行为数据包括但不限于楼盘浏览历史次数、楼盘浏览停留时长、搜索楼盘名称次数、优惠券领取信息、历史通讯信息等。
进一步地，执行步骤S103和步骤S104，对所述行为数据进行分析，判断所述行为数据是否满足预设条件。
作为第一种优选的实施方式，所述行为数据为楼盘浏览历史次数，判断所述行为数据是否满足预设条件，包括：
判断所述楼盘浏览历史次数是否大于第一预设次数，如果大于第一预设次数，则确定所述行为数据满足预设条件。
第一预设次数可以为2次，即当该搜索用户浏览楼盘的次数超过2次，则可以认为该搜索用户对楼盘感兴趣，可将该搜索用户确定为目标用户。
此时，通过用户的搜索楼盘记录，判断用户是否属于目标用户，能够精确的寻找符合开发商售房需求的目标用户。
作为第二种优选的实施方式，所述行为数据包括楼盘浏览停留时长，判断所述行为数据是否满足预设条件，包括：
判断所述楼盘浏览停留时长是否大于预设时长，如果大于预设时长，则确定所述行为数据满足预设条件。
预设时长可以为一分钟，即当搜索用户浏览该楼盘的时间超过一分钟，则认为该搜索用户对楼盘感兴趣，可将该搜索用户确定为目标用户。
此时，通过用户对楼盘的浏览时间判断是否属于目标用户，能够精确的寻找到符合开发商售房需求的目标用户。
作为第三种优选的实施方式，所述行为数据包括搜索楼盘名称次数，判断所述行为数据是否满足预设条件，包括：
判断所述搜索楼盘名称次数是否大于第二预设次数，如果大于第二预设次数，则确定所述行为数据满足预设条件。
第二预设次数可以为2次，即当搜索用户搜索该楼盘的名称超过两次，则认为该搜索用户对楼盘感兴趣，可将该搜索用户确定为目标用户。
此时，通过搜索楼盘名称次数判断是否属于目标用户，能够精确的寻找到符合开发商售房需求的目标用户。
作为第四种优选的实施方式，所述行为数据包括优惠券领取信息，判断所述行为数据是否满足预设条件，包括：
根据所述优惠券领取信息，判断所述搜索用户是否领取优惠券，如果是，则确定所述行为数据满足预设条件。
每个楼盘可预先设置优惠券，用于购房时的优惠，如果搜索用户领取了该优惠券，则可认为该搜索用户对楼盘感兴趣，可将该搜索用户确定为目标用户。
此时，通过判断是否领取优惠券判断是否属于目标用户，能够精确的寻找到符合开发商售房需求的目标用户。
作为第五种优选的实施方式，所述行为数据包括历史通讯信息，判断所述行为数据是否满足预设条件，包括：
根据所述历史通讯信息，判断所述搜索用户是否主动拨打预设电话号码，如果是，则确定所述行为数据满足预设条件。
其中，该预设电话号码为开放商售楼处的电话号码或者楼盘的咨询电话，如果该搜索用户打过该预设号码，则可认为该搜索用户对楼盘感兴趣，可将该搜索用户确定为目标用户。
此时，通过判断用户是否拨打过预设电话判断是否属于目标用户，能够精确的寻找到符合开发商售房需求的目标用户。
进一步地，执行步骤S105，向所述目标用户发送信息获取请求，调用相关页面，该信息获取请求包括询问是否可以获取用户的姓名和联系方式，页面上可设置同意或者拒绝的图标，如果接收到目标用户反馈的同意获取请求信号之后，获取所述目标用户的信息并进行存储，目标用户的信息包括姓名和联系方式。
经用户同意之后获取用户信息，相较于直接获取，更加尊重用户隐私，提高用户体验。
本实施例提供的目标用户的推荐方法，至少包括如下有益效果：
(1)可根据用户的行为数据确定目标用户，有利于开放商主动寻找目标客户，不再是被动的等待搜索，有效节约了开发商寻找用户的时间；
(2)通过多种行为方式寻找目标用户，能够提高寻找目标客户的精准性；
(3)对于目标用户，经同意后再获取其信息，一方面免于打扰用户，另一方面尊重用户隐私，提高用户体验。
实施例二
第二方面，本实施例提供一种目标用户的推荐装置，包括：
检测模块201，用于检测是否接收到来自搜索用户的包含搜索词的楼盘查看请求；
数据获取模块202，用于当接收到所述楼盘查看请求时，获取所述搜索用户的行为数据；
分析模块203，用于对所述行为数据进行分析，判断所述行为数据是否满足预设条件；
确定模块204，用于当所述行为数据满足预设条件，确定所述搜索用户为目标用户；
请求模块205，用于向所述目标用户发送信息获取请求。
进一步地，所述行为数据包括楼盘浏览历史次数；分析模块203还用于判断所述楼盘浏览历史次数是否大于第一预设次数，如果大于第一预设次数，则确定所述行为数据满足预设条件。
进一步地，所述行为数据包括楼盘浏览停留时长；分析模块203还用于判断所述楼盘浏览停留时长是否大于预设时长，如果大于预设时长，则确定所述行为数据满足预设条件。
进一步地，所述行为数据包括搜索楼盘名称次数；分析模块203还用于判断所述搜索楼盘名称次数是否大于第二预设次数，如果大于第二预设次数，则确定所述行为数据满足预设条件。
进一步地，所述行为数据包括优惠券领取信息；分析模块203还用于根据所述优惠券领取信息，判断所述搜索用户是否领取优惠券，如果是，则确定所述行为数据满足预设条件。
进一步地，所述行为数据包括历史通讯信息；分析模块203还用于根据所述历史通讯信息，判断所述搜索用户是否主动拨打预设电话号码，如果是，则确定所述行为数据满足预设条件。
进一步地，本实施例提供的目标用户的推荐装置，还包括存储模块206，用于当接收到目标用户反馈的同意信息获取请求信号之后，获取所述目标用户的信息并进行存储。
具体工作原理请参考实施例一，在此不再赘述。
本实施例提供的目标用户的推荐装置，至少包括如下有益效果：
(1)可根据用户的行为数据确定目标用户，有利于开放商主动寻找目标客户，不再是被动的等待搜索，有效节约了开发商寻找用户的时间；
(2)通过多种行为方式寻找目标用户，能够提高寻找目标客户的精准性；
(3)对于目标用户，经同意后再获取其信息，一方面免于打扰用户，另一方面尊重用户隐私，提高用户体验。
实施例三
参考图3，本实施例提供一种移动终端300，包括处理器301和与处理器301连接的存储器302，存储器302存储有多条指令，所述指令可被处理器301加载并执行，以使处理器301能够执行上述的目标用户的推荐方法。
此外，本实施例还提供一种存储介质，所述存储介质存储有多条指令，所述指令可被处理器加载并执行以使所述处理器能够执行上述的目标用户的推荐方法。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种目标用户的推荐方法，其特征在于，包括：
检测是否接收到来自搜索用户的包含搜索词的楼盘查看请求；
如果接收到所述楼盘查看请求，则获取所述搜索用户的行为数据；
对所述行为数据进行分析，判断所述行为数据是否满足预设条件；
如果所述行为数据满足预设条件，则确定所述搜索用户为目标用户；
向所述目标用户发送信息获取请求。
2.根据权利要求1所述的目标用户的推荐方法，其特征在于，所述行为数据包括楼盘浏览历史次数；
判断所述行为数据是否满足预设条件，包括：
判断所述楼盘浏览历史次数是否大于第一预设次数，如果大于第一预设次数，则确定所述行为数据满足预设条件。
3.根据权利要求1所述的目标用户的推荐方法，其特征在于，所述行为数据包括楼盘浏览停留时长；
判断所述行为数据是否满足预设条件，包括：
判断所述楼盘浏览停留时长是否大于预设时长，如果大于预设时长，则确定所述行为数据满足预设条件。
4.根据权利要求1所述的目标用户的推荐方法，其特征在于，所述行为数据包括搜索楼盘名称次数；
判断所述行为数据是否满足预设条件，包括：
判断所述搜索楼盘名称次数是否大于第二预设次数，如果大于第二预设次数，则确定所述行为数据满足预设条件。
5.根据权利要求1所述的目标用户的推荐方法，其特征在于，所述行为数据包括优惠券领取信息；
判断所述行为数据是否满足预设条件，包括：
根据所述优惠券领取信息，判断所述搜索用户是否领取优惠券，如果是，则确定所述行为数据满足预设条件。
6.根据权利要求1所述的目标用户的推荐方法，其特征在于，所述行为数据包括历史通讯信息；
判断所述行为数据是否满足预设条件，包括：
根据所述历史通讯信息，判断所述搜索用户是否主动拨打预设电话号码，如果是，则确定所述行为数据满足预设条件。
7.根据权利要求1所述的目标用户的推荐方法，其特征在于，向所述目标用户发送信息获取请求之后，还包括：
接收到目标用户反馈的同意信息获取请求信号之后，获取所述目标用户的信息并进行存储。
8.一种目标用户的推荐装置，其特征在于，包括：
检测模块，用于检测是否接收到来自搜索用户的包含搜索词的楼盘查看请求；
数据获取模块，用于当接收到所述楼盘查看请求时，获取所述搜索用户的行为数据；
分析模块，用于对所述行为数据进行分析，判断所述行为数据是否满足预设条件；
确定模块，用于当所述行为数据满足预设条件，确定所述搜索用户为目标用户；
请求模块，用于向所述目标用户发送信息获取请求。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有多条指令，所述指令可被处理器加载并执行以使所述处理器能够执行如权利要求1-7任一所述的目标用户的推荐方法。
10.一种移动终端，其特征在于，包括处理器和与所述处理器连接的存储器，所述存储器存储有多条指令，所述指令可被所述处理器加载并执行，以使所述处理器能够执行如权利要求1-7任一所述的目标用户的推荐方法。
CN201910919812.9A 2019-09-26 2019-09-26 一种目标用户的推荐方法、装置、存储介质及移动终端 Pending CN110750714A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910919812.9A CN110750714A (zh) 2019-09-26 2019-09-26 一种目标用户的推荐方法、装置、存储介质及移动终端

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910919812.9A CN110750714A (zh) 2019-09-26 2019-09-26 一种目标用户的推荐方法、装置、存储介质及移动终端

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110750714A true CN110750714A (zh) 2020-02-04

Family

ID=69277210

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910919812.9A Pending CN110750714A (zh) 2019-09-26 2019-09-26 一种目标用户的推荐方法、装置、存储介质及移动终端

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110750714A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112785392A (zh) * 2021-02-02 2021-05-11 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种位置推荐方法、装置及电子设备
CN113486254A (zh) * 2021-08-02 2021-10-08 南京邮电大学 一种基于大数据的活动推荐方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130091581A (ko) * 2012-02-08 2013-08-19 재단법인대구경북과학기술원 부동산 개발 정보 중계 방법 및 시스템
CN106846061A (zh) * 2017-01-25 2017-06-13 百度在线网络技术（北京）有限公司 潜在用户挖掘方法以及装置
CN107193939A (zh) * 2017-05-19 2017-09-22 苏州商信宝信息科技有限公司 一种基于数据挖掘的智能房源推荐方法及其系统
CN109902224A (zh) * 2019-01-17 2019-06-18 平安城市建设科技(深圳)有限公司 基于用户行为分析的房源推荐方法、装置、设备和介质

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130091581A (ko) * 2012-02-08 2013-08-19 재단법인대구경북과학기술원 부동산 개발 정보 중계 방법 및 시스템
CN106846061A (zh) * 2017-01-25 2017-06-13 百度在线网络技术（北京）有限公司 潜在用户挖掘方法以及装置
CN107193939A (zh) * 2017-05-19 2017-09-22 苏州商信宝信息科技有限公司 一种基于数据挖掘的智能房源推荐方法及其系统
CN109902224A (zh) * 2019-01-17 2019-06-18 平安城市建设科技(深圳)有限公司 基于用户行为分析的房源推荐方法、装置、设备和介质

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112785392A (zh) * 2021-02-02 2021-05-11 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种位置推荐方法、装置及电子设备
CN113486254A (zh) * 2021-08-02 2021-10-08 南京邮电大学 一种基于大数据的活动推荐方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9355186B2 (en) Launching applications from webpages
US10789304B2 (en) Method and system for measuring user engagement with content items
KR102436293B1 (ko) 이미지 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 액션을 수행하기 위한 에이전트 결정
US10552291B2 (en) Method and system for measuring user engagement with content items
US9137651B2 (en) Systems and methods for determining relationships between mobile applications and electronic device users
CN108846100A (zh) 快速搜索寄宿应用的方法及设备
CN103761320A (zh) 在多装置间连续浏览内容
WO2014105399A1 (en) Predictive selection and parallel execution of applications and services
CN102265649A (zh) 用户自适应推荐的移动内容
EP2661725B1 (en) Displaying phone number on the landing page based on keywords
CN111667328B (zh) 页面内容展示方法、装置及电子设备
EP3295395A1 (en) Systems and methods for dynamically selecting a communication identifier
US20170085658A1 (en) System and method for exchanging a history of user activity information
WO2014197495A1 (en) Method and apparatus for generating frequently asked questions
RU2730445C2 (ru) Push-уведомления на основе местоположения и социальные знакомства пользователей нескольких классов
TW201503021A (zh) 即時電子優惠券分配系統與方法
US20190253503A1 (en) Techniques for selecting additional links
CN110750714A (zh) 一种目标用户的推荐方法、装置、存储介质及移动终端
JP2009009175A (ja) 位置検出システム
CN108667915B (zh) 信息推送系统、方法和装置
US9558457B2 (en) Method and system for automatically identifying optimal meeting locations
CN112306487A (zh) 一种埋点数据上报方法、装置、设备及存储介质
US20150095141A1 (en) Method, apparatus, and computer program product for facilitating marketing between businesses
CN107634985A (zh) 信息推送方法、装置、计算机和介质
US9563912B2 (en) Auto recognition of acquirable entities

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200204

RJ01 Rejection of invention patent application after publication