CN110766493B - 业务对象提供方法、服务器、电子设备、存储介质 - Google Patents

Abstract

本说明书实施方式公开了一种业务对象提供方法、服务器、电子设备、存储介质。其中，业务对象提供方法，包括：记录用户的访问信息；其中，所述访问信息指向业务对象；根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象；在接收到所述用户的客户端发送的访问请求的情况下，将所述用户对应的对象数据集中业务对象的关联业务对象反馈给所述用户的客户端本说明书公开的技术方案，可以提高提供业务对象的准确性，并提高用户体验。

Description

业务对象提供方法、服务器、电子设备、存储介质

技术领域

本说明书涉及计算机领域，特别涉及业务对象提供方法、服务器、电子设备、存储介质。

背景技术

目前，有的客户端可以在用户线上购买商品或者浏览商品时，向用户推荐商品。例如，一个电子购物平台有商品推荐功能，在客户端界面中的“为您推荐”区域，向用户推荐对应的业务对象，以满足用户的需求。

但是，推荐的业务对象不一定符合用户想要的业务对象。例如，用户这段时间想要去日本玩，用户想要客户端展示一些关于去日本玩的旅行类产品。而当前推荐的业务对象可能基于用户以前所有的浏览或者购买记录，计算得到的业务对象，导致推荐的业务对象不是用户当前想要的。

发明内容

本说明书实施方式提供一种业务对象提供方法、服务器、客户端、电子设备、存储介质。有助于提高推荐的业务对象的命中率。

本说明书实施方式提供一种业务对象提供方法，包括：记录用户的访问信息；其中，所述访问信息指向业务对象；根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象；在接收到所述用户的客户端发送的访问请求的情况下，将所述用户对应的对象数据集中业务对象的关联业务对象反馈给所述用户的客户端。

本说明书实施方式提供一种服务器，包括：记录模块、划分模块、确定模块：所述记录模块用于记录用户的访问信息；其中，所述访问信息指向业务对象；所述划分模块用于根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；所述确定模块用于确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象；在接收到所述用户的客户端发送的访问请求的情况下，将所述用户对应的对象数据集中业务对象的关联业务对象反馈给所述用户的客户端。

本说明书实施方式提供一种电子设备，包括：处理器、网络通信单元；所述处理器用于记录用户的访问信息；其中，所述访问信息指向业务对象；根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象；所述网络通信单元用于在接收到所述用户的客户端发送的访问请求的情况下，将所述用户对应的对象数据集中业务对象的关联业务对象反馈给所述用户的客户端。

本说明书实施方式提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现：记录用户的访问信息；其中，所述访问信息指向业务对象；根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象；在接收到所述用户的客户端发送的访问请求的情况下，将所述用户对应的对象数据集中业务对象的关联业务对象反馈给所述用户的客户端。

本说明书实施方式提供一种对象推荐方法，所述方法包括：向服务器发送的访问请求；接收服务器反馈的关联业务对象；其中，所述服务器记录用户的访问信息；所述访问信息指向业务对象；根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象。

本说明书实施方式提供一种客户端，包括：发送单元、接收单元：所述发送单元用于向服务器发送的访问请求；所述接收单元用于接收服务器反馈的关联业务对象；其中，所述服务器记录多个用户的访问信息；所述访问信息指向业务对象；根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象。

本说明书实施方式提供一种电子设备，包括：网络通信单元；所述网络通信单元用于向服务器发送的访问请求；接收服务器反馈的关联业务对象；其中，所述服务器记录用户的访问信息；所述访问信息指向业务对象；根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象。

本说明书实施方式提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现：向服务器发送的访问请求；接收服务器反馈的关联业务对象；其中，所述服务器记录用户的访问信息；所述访问信息指向业务对象；根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象。

由上可见，本说明书提供的业务对象提供方法、服务器、客户端、电子设备、存储介质。所述业务对象提供方法，可以记录多个用户的访问信息，可以根据用户的行为周期来划分对象数据集，进而向用户推荐对象数据集中业务对象关联的关联业务对象。实现可以提高业务对象推荐的准确性，提高用户体验，节省用户时间。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本说明书实施方式中一种业务对象提供界面示意图；

图2为本说明书实施方式中一种关联业务对象计算示意图；

图3为本说明书实施方式中一种业务对象提供方法的流程图；

图4为本说明书实施方式中另一种业务对象提供流程示意图；

图5为本说明书实施方式中一种目标地址确定示意图；

图6为本说明书实施方式中一种服务器模块示意图；

图7为本说明书实施方式中一种客户端模块示意图；

图8为本说明书实施方式提供的一种业务对象提供方法的流程图；

图9为本说明书实施方式提供的一种业务对象提供方法的流程图；

图10为本说明书实施方式提供的一种业务对象提供方法的流程图；

图11为本说明书实施方式提供的一种业务对象提供方法的流程图；

图12为本说明书实施方式提供的一种业务对象提供方法的流程图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施方式中的附图，对本说明书实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本说明书一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本说明书中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都应当属于本说明书保护的范围。

本说明书实施方式提供一种业务对象提供系统。所述业务对象提供系统可以包括客户端和服务器。

在本实施方式中，客户端可以为台式电脑、平板电脑、笔记本电脑、智能手机、数字助理、智能可穿戴设备等。其中，智能可穿戴设备可以包括智能手环、智能手表、智能眼镜、智能头盔等。当然，客户端并不限于上述具有一定实体的电子设备，其还可以为运行于上述电子设备中的软体。

在本实施方式中，用户可以使用客户端通过网络与业务服务器进行数据交互。客户端可以接收用户的访问操作，对应有访问信息。所述访问操作可以是例如，用户的浏览操作，或者用户的购买操作、加购操作、收藏操作等。具体的，例如，用户可以点击客户端的界面指定区域以进行浏览、购买、加购、或收藏等；也可以是用户语音输入以进行浏览、购买、加购、或收藏等。

在本实施方式中，根据客户端接收的用户的访问操作，客户端可以进行对应响应，并发送给服务器对应的信息，服务器可以进行对应的记录并存储。所述服务器可以针对不同的用户，进行存储其访问信息。在本实施方式中，所述访问信息还指向有业务对象。例如，用户在一个购物平台点击购买一台单反，该单反就是该访问信息指向的业务对象。

在本实施方式中，服务器可以分别将每个用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象；在接收到用户的客户端发送的访问请求的情况下，将所述用户对应的对象数据集中业务对象的关联业务对象反馈给所述用户的客户端。

当然，分别将每个用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象的执行客体也可以是客户端。例如，一个客户端接收多个用户的操作，记录多个用户的访问信息；根据多个访问信息进行分别将每个用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象；以向用户进行展示。

在本实施方式中，服务器可以为具有运算和网络交互功能的电子设备；也可以为运行于该电子设备中，为数据处理和网络交互提供业务逻辑的软体。

在本实施方式中，服务器并不具体的数量。其可以为一个服务器，还可以为几个服务器，或者，若干服务器形成的服务器集群。或者，所述服务器也可以采用云计算技术实现。

请参阅图1。在一个具体的场景示例中，用户登陆一个购物平台，该购物平台可以展示并提供业务对象。所述业务对象用于表示对应现实生活中的商品或服务等。具体的，例如，购物平台展示的一台“电脑”、“手机”等。在本场景示例中，用户可能不定时出去旅游，在旅游前，也会在购物平台查看对应的旅游类产品，如，机票、酒店、签证等，也可能会查看旅游目的地的特色景点门票或当地特产等相关的业务对象。

在本场景示例中，用户使用客户端，进行访问操作。在购物平台上浏览去日本的机票、以及日本的景点的门票、日本特色食品等。当该用户浏览到有兴趣的业务对象时，该用户使用客户端，进行购买、收藏或者加购等。

在本场景示例中，根据用户的访问操作，客户端对应生成有访问信息，并发送给服务器。所述服务器对其进行记录。其中，所述访问信息与其指向的业务对象对应记录。

在本场景示例中，该用户在4月20日订了去东京的机票。服务器记录该访问信息，并以4月20前最早一次浏览东京相关的商品的日期作为旅行周期起始时间，该机票订单上的日期就是结束时间，形成时间段，该时间段便可以作为用户去东京旅行的行为周期。根据用户历史上访问信息指向业务对象时的时间，服务器判断该指向的业务对象是否属于该时间段。在属于该时间段时，将所述业务对象放入该时间段对应的对象数据集。其中，用户历史上访问信息指向业务对象时的时间可以指用户输入操作是的时间。例如，用户在4月19号下午5点点击了浏览东京的民宿。该时间信息，4月19号下午5点，就为所述访问信息指向业务对象时的时间。服务器判断得到该时间位于该时间段，服务器将用户点击的业务对象，该东京的民宿，放入对应该时间段的对象数据集。

在本场景示例中，服务器在对业务对象划分为多个对象数据集后，针对每个对象数据集进行处理，得到该对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象。在用户登陆客户端的时候，服务器将处理计算得到的所述关联业务对象发送给客户端。客户端在接收到所述关联业务对象时，在客户端界面的“猜你喜欢”区域进行展示。

在本场景示例中，服务器使用swing算法来计算得到对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象。请参阅图2，该对象数据集中的一个业务对象为k，集合为[a,b,c,d,e]为其他用户集，集合[h,j,l,m,n]为与其他用户相关联的对象数据集，需要计算k商品的相似商品。如此，构建多个“秋千”形状的结构。如果N个用户在浏览业务对象k的同时，都只共同浏览了某一个其他的商品，那么这个业务对象跟k就有很强的相关性。所述服务器根据上述算法，得到所述关联业务对象。其中，关联业务对象与业务对象k的相似度值越大，表征相关性越强。

上述场景示例中，服务器可以根据用户的访问信息，进行划分周期。根据划分的周期，确定不同周期对应的该用户访问信息指向的业务对象，形成对象数据集，以获得所述对象数据集中业务对象相关的关联业务对象。如此在进行商品推荐时，可以从多个对象数据集关联的业务对象中召回结果，可以向用户推荐更加丰富的内容。

请参阅图3。本说明书实施方式提供一种业务对象提供方法，可以包括以下步骤。

步骤S10：记录用户的访问信息；其中，所述访问信息指向业务对象。

在本实施方式中，所述业务对象用于表征实际商品或服务。例如，所述业务对象可以是一台电脑，也可以是SPA服务。用户可以对所述业务对象进行选择、浏览、收藏，也可以支付对应货币对其购买，以实现购买到实际生活中的商品或服务。

在本实施方式中，所述访问信息可以是指用户访问业务对象的信息。具体的，所述访问信息可以是用户浏览业务对象的信息、购买业务对象的信息、加购业务对象的信息、收藏业务对象的信息等，此处不做具体赘述。例如，一个用户登陆购物平台，点击一个业务对象，以查询该业务对象的详细信息等。

在本实施方式中，所述访问信息指向业务对象可以是指所述访问信息与业务对象相对应。例如，用户点击某个业务对象进行购买，则该业务对象就是用户点击操作指向的业务对象。在该实例中，所述访问信息就是用户点击该业务对象的操作对应的信息。

在本实施方式中，记录用户的访问信息的执行客体，可以是客户端，也可以是服务器，此处不做具体限定。具体的，例如，客户端接收用户的输入，产生对应的访问信息，并将所述访问信息发送给服务器，服务器进行记录。也可以是客户端接收用户的输入，产生对应的访问信息，并进行记录。

步骤S12：根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集。

在本实施方式中，用户的行为周期可以表示用户着手一个事项，至该事项结束。可以将用户的某一个行为作为行为周期的开始，将另一个行为作为行为周期的结束。可以通过，客户端采集的数据来表征用户行为。比如，用户要购买某一个商品，对网站的访问行为，以及对商品的浏览行为等，产生的访问信息等，便可以表征用户对网站的访问行为。再比如，用户去某一个地方旅行，从用户开始操作客户端查阅旅行目的地的介绍，到用户下单购买旅行产品，可以作为一个行为周期。当然，也可以将用户开始查阅旅行目的地的介绍，至客户端采集的地理位置处于所述旅行目的地，作为一个行为周期。

在本实施方式中，可以将用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集，可以是指将用户的历史访问信息指向的业务对象进行分组，以得到多个对象数据集。在本实施方式中，同一个业务对象可以划分入不同的对象数据集。例如，业务对象A既划入对象数据集1，还划入了对象数据集2。

在本实施方式中，行为周期可以用时间段进行表征。具体的，例如，用户在4月20日订了去东京的机票。服务器记录该访问信息，并以4月20前最早一次浏览东京相关的商品的日期作为旅行周期起始时间，该机票订单上的日期就是结束时间，形成时间段。根据时间段将业务对象划分为多个对象数据集。具体的，可以是根据访问信息中的时间信息，判断该时间信息是否落入上述时间段，当落入上述时间段时，将所述访问信息指向的业务对象放入该时间段对应的对象数据集。其中，访问信息中的时间信息可以是用户输入的时间。例如，用户点击业务对象进行购买时的时间信息就为所述访问信息中的时间信息。在本实施方式中，所述时间段也可以分为意向期、下单期、出行期、行程结束。

在本实施方式中，行为周期可以用位置信息进行表征，以根据位置信息将对象数据划分对象数据集。具体的，例如，用户客户端具有GPS定位功能，可以每过固定或随机时间间隔获取该客户端的位置信息。根据该客户端的位置信息，分析得到该用户常驻地址的常驻位置信息，以及目标地址的位置信息。根据常驻位置信息，和目标地址的位置信息，确定对应的周期。根据该周期，对所述业务对象进行划分。例如，客户端获取到的位置信息是按照先后顺序依次排列的，对应每个位置信息，可以有对应的获取时间。在该实例中，可以根据按顺序排列的位置信息分析得到，在一个时间点，该用户从美国回来，之后一直处于杭州，接着该用户在另一个时间点，前往了日本，则对应的。在用户从美国回来，去日本之前可以作为一个周期。根据位置信息对应的时间信息，确定其时间段，以获得该时间段对应的对象数据集。

在本实施方式中，可以结合时间和位置来表征行为周期。所述时间可以是用户访问信息中的时间信息。例如，用户输入指向所述业务对象时的时间。所述时间还可以是所述业务对象内容包括的时间信息。例如，一个业务对象为机票，用户要前往一个目的地，机票上有用户出发去目的地时的出发时间，还有到达该目的地的到达时间。服务器或者客户端可以将所述出发时间或者到达时间作为对应时间段的结束时间。具体的，例如，将业务对象划分为多个对象数据集时，可以是将用户购买机票时的时间设置为对应时间段的结束时间，也可以是将用户购买的机票上的出发时间或者到达时间作为对应时间段的结束时间，还可以是根据用户客户端获取的位置信息，如经纬度信息，在用户达到目的地时，作为对应时间段的结束时间。当然，时间段所述结束时间还可以是用户从目的地出发回常驻地址时的时间，或者回到常驻地址时的时间。此处不做具体限定。

步骤S14：确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象；在接收到所述用户的客户端发送的访问请求的情况下，将所述用户对应的对象数据集中业务对象的关联业务对象反馈给所述用户的客户端。

在本实施方式中，所述关联业务对象表征与所述业务对象相关性较强，或者相似度较高的业务对象。具体的，所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象，对应于该对象数据集，与该对象数据集中的业务对象相关性较强，或者相似度较高。

在本实施方式中，确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象，可以是通过一种算法，计算得到与所述业务对象相似度较高的业务对象，作为关联业务对象。具体的，可以是基于内容的推荐(Content-based Recommendation)。根据业务对象的自身性质，发现业务对象之间的相关性，将相关性较高的业务对象作为关联业务对象，得到所述对象数据集中的业务对象的关联业务对象。确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象，也可以基于协同过滤的推荐(Collaborative Filtering-basedRecommendation)。具体的，基于协同过滤的推荐基于用户的推荐、基于商品的推荐或基于模型的推荐。例如，根据所有用户对物品或者信息的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，采用计算“K-邻居”的算法；然后，基于这K个邻居的历史偏好的业务对象，为当前用户进行推荐。再例如，计算物品和物品之间的相似度，根据对象数据集中的业务对象，将相似度较高的业务对象推荐给用户。

在本实施方式中，还可以使用上述场景示例中的swing算法来计算得到对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象。此处不做具体赘述。

在本实施方式中，在获得关联业务对象后，还可以根据关联性强弱。如相似度大小，以安排所述关联业务对象展示顺序。例如，请参阅图1，在“猜你喜欢”区域，按照计算得到的相似度大小，从高到低，依次展示关联业务对象。

在本实施实施方式中，客户端发送的访问请求可以是客户端向服务器发送的一个请求，用于获取关联业务对象。具体的，所述访问请求可以是用户登陆客户端时，自动发送。例如，用户登陆一个购物平台时，客户端向服务器自动发送该访问请求。服务器在接收到所述访问请求时进行反馈。再例如，用户使用客户端，点击界面的指定区域，如，“请求推荐”按钮，也可以发送所述访问请求。再例如，用户语音输入等。此处不做具体限定。

通过上述实施方式，可以将每个用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集，针对不同的对象数据集进行提供关联业务对象，提高推荐的关联业务对象的准确性。请参阅图4，在一个场景中服务器可以获取用户的访问信息，通过还原用户的旅行周期，针对每个旅行周期，以获得对应的关联业务对象。可以更加符合用户的需求。

在一个实施方式中，所述用户的访问信息至少表征以下信息之一：用户浏览操作的信息；对应的，该访问信息指向的业务对象为所述用户浏览的业务对象；或者，用户购买操作的信息；对应的，该访问信息指向的业务对象为所述用户购买操作指向的业务对象；或者，用户加购操作的信息；对应的，该访问信息指向的业务对象为所述用户加购操作指向的业务对象；或者，用户收藏操作的信息；对应的，该访问信息指向的业务对象为所述用户收藏操作指向的业务对象。

在本实施方式中，所述访问信息可以是表征用户浏览操作的信息。对应的，该访问信息指向的业务对象为所述用户浏览的业务对象。具体的，例如，用户点击某个业务对象，以查询该业务对象信息；在例如，用户语音输入指定业务对象的名称，以查询该业务对象信息。

同理，所述访问信息还可以是表征用户购买操作的信息。具体的，例如，用户点击购买支付一个或多个业务对象。对应的，该访问信息指向的业务对象为所述用户购买操作指向的该一个或多个业务对象。所述访问信息可以是表征用户加购操作的信息；对应的，该访问信息指向的业务对象为所述用户加购操作指向的业务对象。所述访问信息还可以是表征用户收藏操作的信息；对应的，该访问信息指向的业务对象为所述用户收藏操作指向的业务对象。具体的，例如，用户点击加购一个或多个业务对象，或者用户点击收藏一个或多个业务对象。此处不做具体赘述。

上述实施方式通过列举了几个典型的访问信息，以进行记录，方便确定对应的业务对象。

在一个实施方式中，所述业务对象为与旅行相关的业务对象；所述与旅行相关的业务对象至少包括以下之一：旅游业务对象、酒店住宿业务对象、签证。

在本实施方式中，与旅行相关的业务对象可以是指该业务对象与出行相关。具体的，可以包括以下之一：旅游业务对象、酒店住宿业务对象、签证。旅游业务对象可以是指旅游套餐、景点门票等。酒店住宿业务对象可以是指预定酒店住宿等。例如，用户预定在2018年6月6号至6月8号入住一个酒店。

在本实施方式中，可以根据记录的访问信息指向的业务对象，对其进行分析，以筛选得到与旅行相关的业务对象。以用于分别将每个用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集。可以克服与旅行相关的业务对象存在用户决策周期长，不同旅行阶段的用户偏好差异较大等问题。以实现更好的推荐关联业务对象。

当然，也可以对所述关联业务对象进行筛选，筛选得到与旅行相关的业务对象。此处不做具体赘述。

在一个实施方式中，在根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集可以包括：根据按先后顺序记录的用户位置信息构建所述用户的行为周期；根据所述行为周期将所述业务对象划分为多个对象数据集。

在本实施方式中，所述用户位置信息可以是经纬度信息等。按先后顺序记录的用户位置信息可以是根据用户客户端按先后顺序获取的客户端位置信息。也可以是访问信息中的位置信息，按照访问信息的先后顺序，依次获取的用户位置信息等。

在本实施方式中，根据按先后顺序记录的用户位置信息，将所述业务对象划分为多个对象数据集。具体的，可以是根据用户位置信息，划分行为周期。根据行为周期，将所述业务对象划分为多个对象数据集。例如，根据用户位置信息，分析得到用户从A地到B地，又从B地到C低。则可以将用户从A地到B地划分为一个行为周期，从B地到C地划分为另一个行为周期。根据每个行为周期对应的时间或者位置，分析业务对象。将所述业务对象放入对应周期的对象数据集。再例如，根据用户位置信息，分析得到一个用户从常驻地址A地出行到B地，再从地B地回来，然后一直呆在A地，接着去了C地。则可以将用户在A地，直到出行到B地作为一个行为周期。从B地回来之后作为下个行为周期的起始，前往C地作为下个行为周期的截止。

在本实施方式中，可以根据按先后顺序记录的用户位置信息，以将业务对象划分为多个对象数据集，使得划分的对象数据集更加科学。针对每个对象数据集推荐的关联业务对象也可以更加准确。

请参阅图8。在一个实施方式中，在根据按先后顺序记录的用户位置信息构建所述用户的行为周期可以包括以下步骤。

步骤S20：根据所述用户的位置信息，确定用户的常驻位置信息以及多个目标地址。

在本实施方式中，所述常驻位置信息可以用于表征用户的常驻地址。具体的，所述常驻位置信息可以是用户通过客户端进行预设。例如，用户在客户端上设置该用户的家庭地址。所述目标地址与常驻地址相对应，可以表征用户出行的目的地址。

在本实施方式中，根据所述用户的位置信息，确定用户的常驻位置信息以及多个目标地址。具体的，所述常驻位置信息也可以根据用户的位置信息分析得到。例如，客户端每隔固定时间获取该客户端的经纬度信息，形成位置点集。通过分析位置点集，将其中最密集地区作为所述常驻位置信息。在确定目标地址时，可以根据用户的位置信息以及分析得到或者预设的常驻位置信息，在用户的位置信息中与所述常驻位置信息距离超过预设的距离值时，作为所述目标地质。请参阅图5。根据用户的位置信息，A区域比较密集，A区域可以作为用户的常驻地址。B区域与C区域与A区域之间的距离超过一定的距离值，B区域和C区域可以作为所述目标地址。

步骤S22：基于所述常驻位置信息以及多个目标地址构建所述用户的行为周期。

在本实施方式中，基于所述常驻位置信息以及多个目标地址，将所述业务对象划分为多个对象数据集。具体的，可以是根据位置信息以及每个位置信息对应的时间信息，确定行为周期。根据确定的行为周期，划分所述业务对象。例如，根据位置信息以及对应的时间信息，分析得到一个用户其在周一到周四都在常驻地址A，在周五时出发去了目标地址B。并在周六从目标地址B回到常驻地址A。则可以定义用户的该行为周期为，周一到周四，或者周一到周五，或者周一到周六。对应的，用户在该行为周期中访问信息指向的业务对象可以划入该行为周期。

在本实施方式中，每个对象数据集中的业务对象可以与所述目标地址对应。具体的，该对应关系可以是例如，在一个周期，如周一到周六内，一个用户查看了对应该行为周期的目标地址B的旅游套餐。

通过上述实施方式，可以基于所述常驻地址信息以及多个目标地址构建行为周期，将所述业务对象划分为多个对象数据集。具体的，每个对象数据集可以对应一个目标地址，以及对应的行为周期。可以更加科学的划分行为周期，在推荐旅行类业务对象时，更加准确。

请参阅图9。在一个实施方式中，在根据所述用户的位置信息，确定用户的常驻位置信息以及多个目标地址可以包括以下步骤。

步骤S32：在记录的用户的位置信息中，将记录次数满足预设阈值的位置信息作为常驻位置信息。

在本实施方式中，用户的位置信息可以是用户客户端通过定位功能获取的位置信息，也可以是用户访问信息中包括的位置信息。例如，用户客户端每隔1小时获取该客户端的位置信息，并发送给服务器。再例如，用户访问某个业务对象，如点击浏览业务对象、购买业务对象时，所述客户端通过定位功能获取所述位置信息，该位置信息可以包含与所述访问信息中，服务器在记录访问信息时，一并记录对应的位置信息。

在本实施方式中，将记录次数满足预设阈值的位置信息作为常驻位置信息。具体的，预设一个阈值，当该位置信息记录次数满足该阈值，或者记录的位置信息落入指定的位置区域满足该阈值时，该位置信息或指定的位置区域可以作为所述常驻地址。

步骤S34：计算所述位置信息与常驻位置信息的距离值。

步骤S36：在所述距离值满足预设的距离值的情况下，将该位置信息作为所述目标地址。

在本实施方式中，计算所述位置信息与常驻位置信息的距离值。具体的，例如，根据位置信息中的经纬度，以及分析得到的常驻位置信息的经纬度进行计算，得到距离值。也可以是根据位置信息中的经纬度，以及分析得到的常驻位置信息的几何中心处的经纬度进行计算，得到距离值。需要说明的是，算所述位置信息与常驻位置信息的距离值的方式不限于上述举例，所属领域技术人员在本申请技术精髓的启示下，还可能做出其它变更，但只要其实现的功能和效果与本申请相同或相似，均应涵盖于本申请保护范围内。在所述距离值满足预设的距离值的情况下，将该位置信息作为所述目标地址。

当然，在确定目标地址时还可以附加其他条件。例如，在距离值满足预设的距离值的情况下，该位置信息记录次数超过一定次数，或者针对一个位置区域记录的位置信息超过一定次数时，将该位置信息或该位置区域作为所述目标地址。当然，还可以根据位置信息对应的时间信息确定目标地址。该用户在该位置信息附近停留的时间满足一定的时长，则确定该位置信息或者对应的区域为目标地址。

请参阅图10。在一个实施方式中，根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集可以包括以下步骤。

步骤S40：确定多个时间段；其中，所述时间段对应有该时间段的目标地址；所述目标地址与该时间段所述访问信息指向的地址相关。将所述时间段作为所述行为周期。

步骤S42：基于所述时间段，将所述业务对象划分为多个对象数据集。

在本实施方式中，所述时间段可以是一个行为周期。所述时间段对应有该时间段的目标地址；所述目标地址与该时间段所述访问信息指向的地址相关。在本实施方式中，确定的多个时间段之间，可以有交集。具体的，例如，确定的一个时间段为06月06号至06月12号，另一个时间段为06月10号至06月20号。确定的多个时间段之间，也可以有时间间隔的。具体的，例如，确定的一个时间段为06月06号至06月12号，下一个时间段为06月14号至06月20号。中间间隔了06月13号。

当然，在确定多个时间段的步骤中也可以包括以下步骤：以前一个时间段的结束时间作为后一个时间段的起始时间。此处不做具体限定。

在本实施方式中，确定多个时间段，可以是基于目标地址确定多个时间段。具体的，例如，用户在4月20日订了去东京的机票。服务器记录该访问信息，并以4月20前最早一次浏览东京相关的商品的日期作为旅行周期起始时间，该机票订单上的日期就是结束时间，形成时间段。在该实施例中，东京就为该时间段对应的目标地址。再例如，根据用户的行为数据，如，用户客户端的位置信息及对应的时间信息，确定时间段。

在本实施方式中，基于所述时间段，将所述业务对象划分为多个对象数据集。具体的，可以是根据指向业务对象的访问信息中的时间信息，当该时间信息落入对应的时间段时，则将该业务对象放入该时间段对应的对象数据集。

通过上述实施方式，通过确定多个时间段，实现基于时间段来划分所述业务对象，使得在业务对象分组更加具有合理。

在一个实施方式中，在确定多个时间段的步骤中可以包括以下步骤：根据所述访问信息涉及的时间信息，和/或，用户的位置信息对应的时间信息，确定多个时间段。

在本实施方式中，所述访问信息涉及的时间信息可以是用户访问业务对象中包括的时间。具体的，所述访问信息涉及的时间信息可以是所述用户访问所述业务对象时的时间；或者，所述访问信息指向的业务对象关联的时间。例如，机票上的出发时间等。再例如，用户在06月06日10:00点击浏览了一个业务对象，则指向该业务对象的访问信息涉及的时间信息可以包括06月06日10:00，该时间信息就可以是所述访问信息涉及的时间信息。在本实施方式中，用户的位置信息对应的时间信息，具体的，可以是用户客户端使用定位功能获取位置信息时的时间。

在本实施方式中，根据所述访问信息涉及的时间信息，和/或，用户的位置信息对应的时间信息，确定多个时间段。具体的，可以根据所述访问信息涉及的时间信息，确定多个时间段。例如，根据指向该业务对象的访问信息涉及的时间信息，当该用户指向的业务对象为机票或者签证时，将其作为时间段的结束时间。筛选，得到涉及目标地址的业务对象。分析筛选得到的业务对象对应的访问信息。将访问信息涉及的最早的时间信息作为该时间段的起始时间。在本实施方式中，可以根据用户的位置信息对应的时间信息，确定多个时间段。具体的，例如，根据客户端获取的位置信息以及对应的时间信息，分析得到用户在一个时间区间内处于常驻地址，之后去了目标地址。对应的，该时间区间可以作为所述时间段。当然，该时间段的结束时间也可以设为从目标地址回来的时间点。此处不作具体限定。当然，确定所述时间段的方法还可以是结合所述访问信息涉及的时间信息和用户的位置信息对应的时间信息。具体的，例如，用户在4月1号开始浏览日本相关的业务对象，关于目标地址的访问信息涉及的最早的时间信息为4月1号。用户在4月15号时飞往日本，对应的，用户客户端获取的位置信息在4月15日时分析得到，该用户前往日本。在该场景中，可以将4月1号至4月15号作为所述时间段。所属领域技术人员在本申请技术精髓的启示下，还可能做出其它变更，但只要其实现的功能和效果与本申请相同或相似，均应涵盖于本申请保护范围内。

上述实施方式，结合所述访问信息涉及的时间信息，以及用户的位置信息对应的时间信息来确定时间段，以更加合理的划分业务对象。具体的，一个时间段也可以分为意向期、下单期、出行期、行程结束等。对应时间段的不同的阶段，确定对应的对象数据集，以确定关联业务对象，使得提供的业务对象更加符合用户需求。

在一个实施方式中，在根据用户的位置信息对应的时间信息，确定多个时间段步骤中，每个所述时间段的结束时间至少包括以下之一：根据用户的位置信息确定的前往目标地址时的时间信息；或者，根据用户的位置信息确定的到达目标地址时的时间信息；或者，根据用户的位置信息确定的离开目标地址时的时间信息；或者，根据用户的位置信息确定的从目标地址回到常驻位置信息时的时间信息。

在本实施方式中，根据用户的位置信息确定的前往目标地址时的时间信息。具体的，例如，用户常驻地为上海，该用户在4月10号早上10：00出发去东京。4月10号早上10：00就为该场景下的根据用户的位置信息确定的前往目标地址时的时间信息，作为该时间段的结束时间。根据用户的位置信息确定的到达目标地址时的时间信息。具体的，例如，紧接上个场景，用户在4月10号下午02：00到达东京。4月10号下午02：00就为该场景下的根据用户的位置信息确定的到达目标地址时的时间信息，作为该时间段的结束时间。根据用户的位置信息确定的离开目标地址时的时间信息。具体的，例如，紧接上个场景，用户在4月11号早上9:00出发回上海。4月11号早上9:00就为该场景下的根据用户的位置信息确定的离开目标地址时的时间信息，作为该时间段的结束时间。根据用户的位置信息确定的从目标地址回到常驻位置信息时的时间信息。具体的，例如，紧接上个场景，在4月11号中午12点时抵达常驻地上海。4月11号中午12点就为该场景下的根据用户的位置信息确定的从目标地址回到常驻位置信息时的时间信息，作为该时间段的结束时间。

在一个所述访问信息涉及的时间信息至少包括以下之一：用户访问所述业务对象时的时间；或者，所述访问信息指向的业务对象关联的时间。

在本实施方式中，用户访问所述业务对象时的时间，具体的，可以是客户端或服务器记录的用户点击浏览业务对象时的时间。也可以是用户点击收藏业务对象时的时间等。此处不做具体赘述。在本实施方式中，所述访问信息指向的业务对象关联的时间可以是该业务对象的内容中包括的时间。具体的，例如，用户访问信息指向一张机票，该机票上的出发时间为06月06号早上10:00，对应的，该时间信息06月06号早上10:00可以是所述访问信息指向的业务对象关联的时间。再例如，用户预定了06月08号的一个宾馆。该时间信息06月08号可以是所述访问信息指向的业务对象关联的时间。

在一个实施方式中，在确定多个时间段的步骤中可以包括以下步骤：在所述业务对象符合指定对象的种类的情况下，根据该业务对象关联的时间，确定所述时间段。

在本实施方式中，所述指定业务对象可以是指便于划分时间段的业务对象。具有的，可以包括较高价值的时间信息，或者具有典型特征的业务对象。例如，指定业务对象的种类可以是机票、酒店住宿、签证、景点门票等。所述业务对象符合指定对象的种类的情况可以是指，客户端或服务器针对用户访问信息指向的业务对象进行判断，判断该业务对象的种类是否为指定业务对象。

在本实施方式中，在所述业务对象符合指定对象的种类的情况下，根据该业务对象关联的时间，确定所述时间段。具体的，例如，用户购买了一张4月10号去日本的机票。在该场景下，可以将4月10号作为对应目标地址为日本的时间段的结束时间。再例如，用户预定4月10号的东京一个民宿。在该场景下，可以将4月10号作为对应目标地址为日本的时间段的结束时间。此处不做具体赘述。

在本实施方式中，所述指定对象种类至少包括：机票。在所述业务对象为机票的情况下，可以以该机票上的出发日期或回程日期作为所述时间段的结束时间；或者，以该机票上的出发日期或回程日期作为下一个时间段的起始时间。

通过上述实施方式，可以预设一个或多个指定的业务对象的种类，以更加方便合理的划分时间段，减少计算机运算量，节约成本。

请参阅图11。在一个实施方式中，在确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象的步骤中可以包括以下步骤。

步骤S50：计算所述对象数据集中的业务对象与其他业务对象之间相似度。

步骤S52：在所述相似度满足指定阈值时，将对应的其他业务对象确定为所述关联业务对象。

在本实施方式中，所述其他业务对象可以是服务器或者客户端存储的与对象数据集中的业务对象不同的业务对象。具体的，例如，针对一个购物平台上的业务对象，其他业务对象可以是与对象数据集中的业务对象不同的业务对象。该处的不同可以是种类相同，但是业务对象不同。

在本实施方式中，计算所述对象数据集中的业务对象与其他业务对象之间相似度。具体的，计算法方式可以是利用向量表示，进行计算。也可以利用swing算法来计算业务对象与其他业务对象之间相似度。此处不做具体赘述，在计算得到业务对象与某个其他业务对象之间的相似度满足指定阈值时，将对应的其他业务对象确定为所述关联业务对象。

通过上述实施方式，可以基于业务对象之间的相似度值，来推荐对应的关联业务对象。

在一个实施方式中，计算所述相似度的维度至少包括以下之一：所述业务对象和所述其他业务对象指向的地址、所述业务对象包含的关键词、其他用户的个人偏好与该用户的个人偏好的关联度。

在本实施方式中，计算相似度时考虑的维度中，可以包括所述业务对象和所述其他业务对象指向的地址。具体的，在对象数据集中的所述业务对象和所述其他业务对象指向相同的地址时，两者之间的相似度可以较高。例如，所述对象数据集对应的目标地址是日本东京，主要业务对象与日本东京有关。则在计算相似度时，如果其他业务对象也是和日本东京有关，那么两者之间的相似度可以较高。具体的，可以通过赋予一定的权重值来实现。

在本实施方式中，所述业务对象包含的关键词。例如，用户访问信息中包含的一个业务对象中有关键词温泉，则对应的，如果其他业务对象中也包括该关键词时，两者的相似度可以较高。

在本实施方式中，其他用户的个人偏好与该用户的个人偏好的关联度。具体的，例如，服务器或者客户端可以基于所述对象数据集中的业务对象分析得到用户A的个人偏好。在得到不同用户的个人偏好的情况下，如果，一个其他人用户B与该用户具有相同的个人偏好，那么在计算针对用户A的关联业务对象时，用户B访问信息中的业务对象可以有较高相似度值。

上述实施方式列举了几个计算所述相似度的考虑的维度，有利于相似度计算的准确性，提高提供关联业务对象的准确性。

请参阅图6。本说明书实施方式还提供一种服务器，包括：记录模块、划分模块、确定模块：所述记录模块用于记录用户的访问信息；其中，所述访问信息指向业务对象；所述划分模块用于根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；所述确定模块用于确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象；在接收到用户的客户端发送的访问请求的情况下，将所述用户对应的对象数据集中业务对象的关联业务对象反馈给所述用户的客户端。

在本实施方式中，相关术语可以对照前述实施方式的内容解释，在此不再赘述。

本说明书实施方式还提供一种电子设备，包括：处理器、网络通信单元。

所述处理器用于记录用户的访问信息；其中，所述访问信息指向业务对象；根据所述用户的行为周期将用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象。

所述网络通信单元用于在接收到用户的客户端发送的访问请求的情况下，将所述用户对应的对象数据集中业务对象的关联业务对象反馈给所述用户的客户端。

在本实施方式中，所述网络通信单元可以是与不同的通信协议进行绑定，从而可以发送或接收不同数据的虚拟单元。例如，所述网络通信单元可以是负责进行web数据通信的单元，也可以是负责进行FTP数据通信的单元，还可以是负责进行邮件数据通信的单元。此外，所述网络通信单元还可以是实体的通信接口或者通信芯片。例如，其可以为无线移动网络通信芯片，如GSM、CDMA等；其还可以为Wifi芯片、蓝牙芯片等。

在本实施方式中，所述处理器可以按任何适当的方式实现。例如，处理器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式等等。本申请并不作限定。

在本实施方式中，相关术语可以对照前述实施方式的内容解释，在此不再赘述。

本说明书实施方式还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现：记录用户的访问信息；其中，所述访问信息指向业务对象；根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象；在接收到用户的客户端发送的访问请求的情况下，将所述用户对应的对象数据集中业务对象的关联业务对象反馈给所述用户的客户端。

在本实施方式中，所述计算机存储介质包括但不限于随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、缓存(Cache)、硬盘(HardDisk Drive,HDD)或者存储卡(Memory Card)。

本实施方式中提供的计算机存储介质，其程序指令被执行时实现的功能和效果可以参见其它实施方式对照解释。

请参阅图12。本说明书实施方式还提供一种对象推荐方法，所述方法可以包括以下步骤。

步骤S60：向服务器发送的访问请求。

步骤S62：接收服务器反馈的关联业务对象；其中，所述服务器记录用户的访问信息；所述访问信息指向业务对象；根据所述用户将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象。

通过上述实施方式，该客户端可以通过向服务器发送访问请求，以接收服务器的反馈关联业务对象。从客户端的角度提供一种业务对象推荐方法。

当然，在另一个实施方式中，计算得到关联业务对象的执行客体也可以是客户端。客户端记录多个用户的访问信息，所述访问信息指向业务对象；分别将每个用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象。此处不做具体赘述。

请参阅图7。本说明书实施方式还提供一种客户端，所述客户端可以包括：发送单元、接收单元。

所述发送单元用于向服务器发送的访问请求。

所述接收单元用于接收服务器反馈的关联业务对象；其中，所述服务器记录用户的访问信息；所述访问信息指向业务对象；根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象。

在本实施方式中，相关术语可以对照前述实施方式的内容解释，在此不再赘述。

本说明书实施方式还提供一种电子设备，可以包括：网络通信单元；所述网络通信单元用于向服务器发送的访问请求；接收服务器反馈的关联业务对象；其中，所述服务器记录用户的访问信息；所述访问信息指向业务对象；根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象。

在本实施方式中，相关术语可以对照前述实施方式的内容解释，在此不再赘述。

本说明书实施方式还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现：向服务器发送的访问请求；接收服务器反馈的关联业务对象；其中，所述服务器记录用户的访问信息；所述访问信息指向业务对象；根据所述用户的行为周期将用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象。

在本实施方式中，相关术语可以对照前述实施方式的内容解释，在此不再赘述。

说明书中的各个实施方式均采用递进的方式描述，各个实施方式之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施方式重点说明的都是与其他实施方式的不同之处。

本说明书实施方式中提及的服务器，可以是具有一定运算处理能力的电子设备。其可以具有网络通信端子、处理器和存储器等。当然，上述服务器也可以是指运行于所述电子设备中的软体。上述服务器还可以为分布式服务器，可以是具有多个处理器、存储器、网络通信模块等协同运作的系统。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog2。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现客户端、服务器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得客户端、服务器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种客户端、服务器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本说明书可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本说明书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，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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)执行本说明书各个实施方式或者实施方式的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施方式均采用递进的方式描述，各个实施方式之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施方式重点说明的都是与其他实施方式的不同之处。尤其，针对服务器、用户客户端、计算机存储介质的实施方式来说，均可以参照前述方法的实施方式的介绍对照解释。

本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

虽然通过实施方式描绘了本说明书，本领域普通技术人员知道，本说明书有许多变形和变化而不脱离本说明书的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本说明书的精神。

Claims (18)

1.一种业务对象提供方法，其特征在于，包括：

记录用户的访问信息；其中，所述访问信息指向业务对象；

根据所述用户的行为周期，将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；

确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象；在接收到所述用户的客户端发送的访问请求的情况下，将所述用户对应的对象数据集中业务对象的关联业务对象反馈给所述用户的客户端；

其中，在根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集的步骤中包括：

根据按先后顺序记录的用户位置信息构建所述用户的行为周期；根据所述行为周期将所述业务对象划分为多个对象数据集；或者

确定多个时间段；其中，所述时间段对应有该时间段的目标地址；所述目标地址与该时间段所述访问信息指向的地址相关；将所述时间段作为所述行为周期；基于所述行为周期将所述业务对象划分为多个对象数据集。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户的访问信息至少表征以下信息之一：

用户浏览操作的信息；对应的，该访问信息指向的业务对象为所述用户浏览的业务对象；或者，

用户购买操作的信息；对应的，该访问信息指向的业务对象为所述用户购买操作指向的业务对象；或者，

用户加购操作的信息；对应的，该访问信息指向的业务对象为所述用户加购操作指向的业务对象；或者，

用户收藏操作的信息；对应的，该访问信息指向的业务对象为所述用户收藏操作指向的业务对象。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务对象为与旅行相关的业务对象；所述与旅行相关的业务对象至少包括以下之一：旅游业务对象、酒店住宿业务对象、签证。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据按先后顺序记录的用户位置信息构建所述用户的行为周期的步骤中包括：

根据所述用户的位置信息，确定用户的常驻位置信息以及多个目标地址；

基于所述常驻位置信息以及多个目标地址构建所述用户的行为周期。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在根据所述用户的位置信息，确定用户的常驻位置信息以及多个目标地址的步骤中包括：

在记录的用户的位置信息中，将记录次数满足预设阈值的位置信息作为常驻位置信息；

计算所述位置信息与常驻位置信息的距离值；

在所述距离值满足预设的距离值的情况下，将该位置信息作为所述目标地址。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定多个时间段的步骤中包括：

根据所述访问信息涉及的时间信息，和/或，用户的位置信息对应的时间信息，确定多个时间段。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在根据用户的位置信息对应的时间信息，确定多个时间段步骤中，每个所述时间段的结束时间至少包括以下之一：

根据用户的位置信息确定的前往目标地址时的时间信息；或者，

根据用户的位置信息确定的到达目标地址时的时间信息；或者，

根据用户的位置信息确定的离开目标地址时的时间信息；或者，

根据用户的位置信息确定的从目标地址回到常驻位置信息时的时间信息。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述访问信息涉及的时间信息至少包括以下之一：

用户访问所述业务对象时的时间；或者，

所述访问信息指向的业务对象关联的时间。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定多个时间段的步骤中包括：

在所述业务对象符合指定对象的种类的情况下，根据该业务对象关联的时间，确定所述时间段。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述指定对象种类至少包括：机票；

所述方法还包括：

在所述业务对象为机票的情况下，以该机票上的出发日期或回程日期作为所述时间段的结束时间；或者，以该机票上的出发日期或回程日期作为下一个时间段的起始时间。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定多个时间段的步骤中包括：

以前一个时间段的结束时间作为后一个时间段的起始时间。

12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象的步骤中包括：

计算所述对象数据集中的业务对象与其他业务对象之间相似度；

在所述相似度满足指定阈值时，将对应的其他业务对象确定为所述关联业务对象。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，计算所述相似度的维度至少包括以下之一：

所述业务对象指向的地址、所述业务对象包含的关键词、其他用户的个人偏好与该用户的个人偏好的关联度。

14.一种服务器，其特征在于，包括：记录模块、划分模块、确定模块：

所述记录模块用于记录用户的访问信息；其中，所述访问信息指向业务对象；

所述划分模块用于根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；

所述确定模块用于确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象；在接收到所述用户的客户端发送的访问请求的情况下，将所述用户对应的对象数据集中业务对象的关联业务对象反馈给所述用户的客户端；

所述划分模块具体用于：

根据按先后顺序记录的用户位置信息构建所述用户的行为周期；根据所述行为周期将所述业务对象划分为多个对象数据集；或者

确定多个时间段；其中，所述时间段对应有该时间段的目标地址；所述目标地址与该时间段所述访问信息指向的地址相关；将所述时间段作为所述行为周期；基于所述行为周期将所述业务对象划分为多个对象数据集。

15.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、网络通信单元；

所述处理器用于记录用户的访问信息；其中，所述访问信息指向业务对象；根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象；

所述网络通信单元用于在接收到所述用户的客户端发送的访问请求的情况下，将所述用户对应的对象数据集中业务对象的关联业务对象反馈给所述用户的客户端；

其中，在根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集的步骤中包括：

根据按先后顺序记录的用户位置信息构建所述用户的行为周期；根据所述行为周期将所述业务对象划分为多个对象数据集；或者

确定多个时间段；其中，所述时间段对应有该时间段的目标地址；所述目标地址与该时间段所述访问信息指向的地址相关；将所述时间段作为所述行为周期；基于所述行为周期将所述业务对象划分为多个对象数据集。

16.一种对象推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

向服务器发送的访问请求；

接收服务器反馈的关联业务对象；其中，所述服务器记录用户的访问信息；所述访问信息指向业务对象；根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象；

其中，在根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集的步骤中包括：

根据按先后顺序记录的用户位置信息构建所述用户的行为周期；根据所述行为周期将所述业务对象划分为多个对象数据集；或者

确定多个时间段；其中，所述时间段对应有该时间段的目标地址；所述目标地址与该时间段所述访问信息指向的地址相关；将所述时间段作为所述行为周期；基于所述行为周期将所述业务对象划分为多个对象数据集。

17.一种客户端，其特征在于，包括：发送单元、接收单元：

所述发送单元用于向服务器发送的访问请求；

所述接收单元用于接收服务器反馈的关联业务对象；其中，所述服务器记录多个用户的访问信息；所述访问信息指向业务对象；根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象；

其中，所述接收单元具体用于：

根据按先后顺序记录的用户位置信息构建所述用户的行为周期；根据所述行为周期将所述业务对象划分为多个对象数据集；或者

确定多个时间段；其中，所述时间段对应有该时间段的目标地址；所述目标地址与该时间段所述访问信息指向的地址相关；将所述时间段作为所述行为周期；基于所述行为周期将所述业务对象划分为多个对象数据集。

18.一种电子设备，其特征在于，包括：网络通信单元；

所述网络通信单元用于向服务器发送的访问请求；接收服务器反馈的关联业务对象；其中，所述服务器记录用户的访问信息；所述访问信息指向业务对象；根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集；确定所述对象数据集中的业务对象相关联的关联业务对象；

其中，在根据所述用户的行为周期将所述用户的访问信息指向的业务对象划分为多个对象数据集的步骤中包括：

根据按先后顺序记录的用户位置信息构建所述用户的行为周期；根据所述行为周期将所述业务对象划分为多个对象数据集；或者

确定多个时间段；其中，所述时间段对应有该时间段的目标地址；所述目标地址与该时间段所述访问信息指向的地址相关；将所述时间段作为所述行为周期；基于所述行为周期将所述业务对象划分为多个对象数据集。

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