CN110852798A - 优惠信息确定方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种优惠信息确定方法，包括：获取目标用户针对优惠信息提供方的历史行为数据；从所述历史行为数据中查询所述目标用户针对所述优惠信息提供方的有益行为数据；根据所述有益行为数据，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息。相较于现有技术，本申请提供的优惠信息确定方法，可以简化优惠信息复杂度，且能够激励用户更多地对所述优惠信息提供方做出有益行为，进而有效提升用户粘性。

Description

优惠信息确定方法、装置、电子设备及介质

本申请要求于2018年12月30日提交中国专利局、申请号为201811649479.6、发明名称为“优惠信息确定方法、装置、电子设备及介质”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。

技术领域

本申请涉及电子商务技术领域，具体涉及一种优惠信息确定方法、装置、电子设备以及计算机可读介质。

背景技术

随着计算机技术和互联网技术的飞速发展，电子商务快速得到普及，当前，越来越多的用户通过互联网购买商品，所述商品包括实体商品、虚拟商品和服务等，为了鼓励用户的购买行为，商家或平台往往会推出打折、抽奖、派奖、返现等优惠活动。

以打折为例，目前，业内对于商品的优惠模式，通常是采用分品类分时段进行的一次性的、统一的比例折扣，或固定金额优惠，或是通过不同大品类和小品类以及不同商家之间的优惠券叠加进行商品的优惠信息计算。

上述商品优惠模式存在以下问题：

一方面，不同的优惠信息叠加相对复杂，尤其是在某些商品或节日大促期间，不同大小品类分层次促销、运营手段复杂，导致优惠券和折扣券叠加规则太过复杂，容易造成运营漏洞，从而对商家或平台造成巨额的金钱损失和巨大的商誉损失。

另一方面，在上述优惠模式下，由于优惠力度是以商品、品类、商家或平台为基础统一设定的，在多个平台、商家之间的竞争下，用户往往是哪里优惠力度大去哪里购买，优惠活动只能临时起到促销作用，而无法形成有效地转化为对用户的粘性作用。

鉴于上述问题，需要提供一种简单的、且可以有效提高用户粘性的优惠信息确定方案。

发明内容

本申请的目的是提供一种优惠信息确定方法、装置、电子设备以及计算机可读介质。

本申请第一方面提供一种优惠信息确定方法，包括：

获取目标用户针对优惠信息提供方的历史行为数据；

从所述历史行为数据中查询所述目标用户针对所述优惠信息提供方的有益行为数据；

根据所述有益行为数据，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息。

本申请第二方面提供一种优惠信息确定装置，包括：

历史数据获取模块，用于获取目标用户针对优惠信息提供方的历史行为数据；

有益数据获取模块，用于从所述历史行为数据中查询所述目标用户针对所述优惠信息提供方的有益行为数据；

目标优惠信息计算模块，用于根据所述有益行为数据，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息。

本申请第三方面提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现本申请第一方面所述的方法。

本申请第四方面提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现本申请第一方面所述的方法。

相较于现有技术，本申请第一方面提供的优惠信息确定方法，摒弃了现有的以产品、类目、商家或平台为优惠计算基础而设定优惠信息的方法，改为以用户为优惠对象和优惠计算基础，为每个用户提供个性化的优惠信息，具体的，通过获取目标用户针对优惠信息提供方的历史行为数据，并从中筛选出所述目标用户针对所述优惠信息提供方的有益行为数据，从而根据所述有益行为数据确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息，一方面，可以简化优惠信息复杂度，有效解决当前优惠券和折扣券叠加等复杂的优惠信息确定方法可能带来的运营漏洞和经济、信誉的损失；另一方面，由于用户的目标优惠信息是根据用户对优惠信息提供方的有益行为数据而确定的，有益行为越多，优惠信息对应的优惠力度越大，这样，有效地将优惠信息与用户日常行为挂钩，从而能够激励用户更多地对所述优惠信息提供方做出有益行为，进而有效提升用户粘性。

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，而并不认为是对本申请的限制。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1示出了本申请的一些实施方式所提供的一种优惠信息确定方法的流程图；

图2示出了本申请的一些实施方式所提供的一种优惠信息确定装置的示意图；

图3示出了本申请的一些实施方式所提供的一种电子设备的示意图；

图4示出了本申请的一些实施方式所提供的一种计算机可读介质的示意图。

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方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，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方式所限制。相反，提供这些实施方式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。

需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本申请所属领域技术人员所理解的通常意义。

另外，术语“第一”和“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本申请实施例提供一种商品优惠信息确定方法及装置、一种阅读信息展示方法及装置、以及一种电子设备以及计算机可读介质，下面结合附图进行说明。

请参考图1，其示出了本申请的一些实施方式所提供的一种商品优惠信息确定方法的流程图，如图所示，所述商品优惠信息确定方法，可以包括以下步骤：

步骤S101：获取目标用户针对优惠信息提供方的历史行为数据。

本申请实施例中，所述优惠信息提供方可以包括任意具有售卖行为的对象，具体的，所述优惠信息提供方可以是电子商务平台，例如淘宝网、天猫商城、京东商城等，也可以是具有售卖行为的其他任意服务平台、应用程序或商家，其售卖行为不限于实体商品的售卖，也可以包括虚拟商品的售卖，所述虚拟商品可以包括但不限于移动通信流量、网络直播平台中的虚拟礼品、应用程序中的会员权限等，所述商家可以在上述电子商务平台、服务平台或应用程序中从事商品售卖行为，其均应在本申请的保护范围之内。

所述优惠信息提供方可以在售卖过程中向所述目标用户提供优惠信息，所述优惠信息可以包括折扣信息、奖励信息或是为目标用户提供的其他让利信息，本申请实施例不做限定，例如，若所述优惠信息提供方为视频应用，可以基于优惠信息确定为所述目标用户提供多日的免费看视频奖励，例如以一个月的时间*优惠信息(优惠信息可以是小于1的数值)＝免费看视频天数；当然，同样是视频应用，优惠信息可以直接作为折扣信息，一个月会员的收费*优惠信息(优惠信息可以理解为折扣)＝实际优惠。

在一些变更实施方式中，所述优惠信息提供方还可以为所述目标用户提供所述优惠信息对应的资源信息，所述资源信息可以包括上述实体商品的信息，也可以包括上述虚拟商品的信息。

所述历史行为数据包括但不限于所述目标用户与所述优惠信息提供方相关的历史访问记录、历史购买记录、历史互动信息等，可以根据应用程序的历史日志数据等提取获得，也可以对所述目标用户的行为数据进行针对性的记录获得，本申请实施例不限定其具体实施方式。

步骤S102：从所述历史行为数据中查询所述目标用户针对所述优惠信息提供方的有益行为数据。

所述历史行为数据中，可能包含对所述优惠信息提供方有益的数据即有益行为数据，使得所述优惠信息提供方愿意为所述目标用户提供更多的优惠，有益行为数据可以包括但不限于对所述优惠信息提供方提供或使用的应用程序和/或商品的使用时长、使用次数、浏览时长、浏览次数、评论次数、好评次数、有效评价次数、分享次数、活跃度、点赞次数和互动次数中的至少一项。

此外，所述历史行为数据中还可能包含对所述优惠信息提供方有害或无益的数据即无益行为数据，例如差评、投诉等，使得所述优惠信息提供方不愿为所述目标用户提供更多的优惠信息。

因此，本步骤，需要从所述历史行为数据中查询所述目标用户针对所述优惠信息提供方的有益行为数据。具体的，在一些实施方式中，可以根据所述历史行为数据逐项统计所述有益行为数据，本申请实施例对其实施方式不做限定。

步骤S103：根据所述有益行为数据，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息。

在一些实施方式中，基于上述有益行为数据，可以直接按照预设的算法或规则确定为所述目标用户提供的目标优惠信息，例如，根据上述有益行为数据直接计算针对所述目标用户的折扣、奖金、红包等优惠信息。

此外，在另一些实施方式中，所述根据所述有益行为数据，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息，可以包括：

根据所述有益行为数据，确定所述目标用户对所述优惠信息提供方的贡献度；

根据所述贡献度，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息。

通过本实施方式，可以首先计算所述目标用户的贡献度，将所有用户按照贡献度进行统一比较，然后根据该贡献度确定目标优惠信息，贡献度越大、目标优惠信息越多，能够更加公平公正地激励用户更多地对所述优惠信息提供方做出有益行为以提高贡献度，进而有效提升用户粘性。。

在上述实施方式的基础上，在一些变更实施方式中，所述根据所述有益行为数据，确定所述目标用户对所述优惠信息提供方的贡献度，可以包括：

获取针对所述优惠信息提供方的总有益行为数据；

通过计算所述有益行为数据和所述总有益行为数据的比值，确定所述目标用户对所述优惠信息提供方的贡献度。

通过本实施方式，可以根据目标用户的有益行为数据在总体用户的总有益行为数据中的占比，确定其贡献度，由于上述比值为相对值，因此，可激励用户之间互相比较而不断提升其贡献度，有助于提升用户活跃度和粘性。

其中，所述有益行为数据可以包括目标用户在指定时间段内针对所述优惠信息提供方的有益行为数据，所述总有益行为数据可以包括所有用户在所述指定时间段内针对所述优惠信息提供方的有益行为数据。

通过上述实施方式，可以根据指定时间段内(例如一年)的历史行为数据确定所述目标优惠信息，过期后需重新计算，这样，即可激励所述目标用户持续地做出有益行为，以持续获得更好的目标优惠信息。

在上述实施方式的基础上，在一些变更实施方式中，所述有益行为数据可以包括多项；

所述通过计算所述有益行为数据和所述总有益行为数据的比值，确定所述目标用户对所述优惠信息提供方的贡献度，可以包括：

计算各项所述有益行为数据和与其对应的总有益行为数据的比值，得到对应于各项所述有益行为数据的子贡献度；

将所述对应于各项所述有益行为数据的子贡献度进行加权求和，得到所述目标用户对所述优惠信息提供方的贡献度。

其中，各所述子贡献度的权重可以根据实际需求灵活设置，本申请实施例不做限定。

需要说明的是，本申请实施例提供的所述目标优惠信息，可以包括折扣信息、奖励信息或是为目标用户获得的提供的其他让利信息中的至少一种，本申请实施例不做限定，例如，上述目标优惠信息可以是为目标用户提供的折扣信息，也可以是为目标用户提供的奖励信息，该奖励信息可以是实体商品奖励、也可以是虚拟商品奖励，本申请实施例不做限定。

在前述实施方式的基础上，在另一些变更实施方式中，所述根据所述贡献度，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息，可以包括：

根据所述贡献度与预设的乘数因子的乘积，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息。

例如，上述乘数因子可以是一个小于1的数值，计算得到的上述乘积也是小于1的数值，从而将该乘积确定为针对目标用户的折扣；又如，上述乘数因子也可以是大于1的数值，从而计算得到的上述乘积可以确定为针对目标用户的奖金等奖励信息；本申请实施例不做限定。

在另一些变更实施方式中，所述根据所述贡献度，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息，可以包括：

根据所述贡献度，确定所述目标用户在所有用户中的排名；

根据所述排名，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息。

通过本实施方式，可以将所有用户按照贡献度进行排名，然后根据预设的排名与优惠信息的对应关系，确定对于与目标用户的排名的目标优惠信息。例如排名前10位的用户的优惠信息可以好于排名11-30位的用户的优惠信息。

通过本实施方式，可以激励用户为了获取更好的优惠信息而不断提升贡献度排名，为优惠信息提供方做出更多有益行为，从而提升用户活跃度和粘性，提高优惠信息的转化率(例如优惠信息收益与优惠信息成本的比值)，避免现有技术中抽奖等优惠方式存在的奖励商品被用户或组织通过大量违规手段套取而无法转化为收益的情况。

上述商品优惠信息确定方法可用于服务端，本申请实施例中，所述服务端可以包括硬件，也可以包括软件。当服务端包括硬件时，可以实现成多个服务端组成的分布式服务端集群，也可以实现成单个服务端。当服务端包括软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

相较于现有技术，本申请实施例提供的上述商品优惠信息确定方法，摒弃了现有的以产品、类目、商家或平台为优惠计算基础而设定优惠信息的方法，改为以用户为优惠对象和优惠计算基础，为每个用户提供个性化的优惠信息，具体的，通过获取目标用户针对优惠信息提供方的历史行为数据，并从中筛选出所述目标用户针对所述优惠信息提供方的有益行为数据，从而根据所述有益行为数据确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息，一方面，可以简化优惠信息复杂度，有效解决当前优惠券和折扣券叠加等复杂的优惠信息确定方法可能带来的运营漏洞和经济、信誉的损失；另一方面，由于用户的目标优惠信息是根据用户对优惠信息提供方的有益行为数据而确定的，有益行为越多，优惠信息对应的优惠力度越大，这样，有效地将优惠信息与用户日常行为挂钩，从而能够激励用户更多地对所述优惠信息提供方做出有益行为，进而有效提升用户粘性。

下面结合具体应用场景对上述商品优惠信息确定方法进行示例性说明，下述结合具体应用场景的说明可以参照前述关于商品优惠信息确定方法的实施例说明进行理解，上述关于商品优惠信息确定方法的实施例也可以参照下述结合具体应用场景的说明进行理解。

具体应用场景一：

在一些具体的实施方式中，所述商品优惠信息确定方法可以包括以下步骤S201-S203：

S201：用户数据采集：

收集目标用户日常使用产品的数据即历史行为数据，通常包括用户每日使用产品的总时长、用户分享产品的次数、用户有效评价的次数等。其中，所述产品可以是所述优惠信息提供方的一种，可以包括软件产品，例如，可以是具有任意售卖行为的软件产品，包括但不限于电子商务软件(如淘宝、天猫、京东商城等)、具有打赏功能的网络直播软件(如抖音、快手等，涉及虚拟礼品的售卖)等，其均在本申请的保护范围之内。所述优惠信息提供方可以是上述软件产品，也可以是在上述软件产品中从事售卖行为的商家。

其中有效评价是指用户在对产品的内容(商品、视频等)进行评价时，字数多于或等于10字时，算1次有效评价。

S202：贡献度计算：

本申请实施例中，可以利用用户贡献度算法模型计算贡献度，所述用户贡献度算法模型可以基于以下有益行为数据进行计算：单用户某段时间(1-365天)使用产品的时长(d)、所有用户某段时间(1-365天)使用产品总时长(D)、用户某段时间(1-365天)分享产品的次数(s)、所有用户某段时间(1-365天)分享产品总次数(S)、用户某段时间(1-365天)有效评价的次数(n)、所有用户某段时间(1-365天)有效评价总次数(N)。

对上述有益行为数据可以进行初步处理如下所述：

S2021：先计算出该用户在该段时间(1-365天)内所有用户数据中的占比：该用户在该段时间(1-365天)内所有用户中的使用时长占比d/D；该用户在该段时间(1-365天)内所有用户中分享产品的次数占比s/S；该用户在该段时间(1-365天)内所有用户有效评价次数的占比n/N。

S2022：计算该用户在该段时间(1-365天)内的贡献度(E)：

E＝x(d/D)+y(s/S)+z(n/N)

其中，x为使用产品时长占比的乘数因子，数值范围从0-1；y为用户分享产品次数占比的乘数因子，数值范围从0-1；z为用户有效评价次数占比的乘数因子，数值范围从0-1；x+y+z＝1。

举例如下：

用户张三在2018年8月1日的产品数据中，当日使用时长为3分钟，当日通过各种社交产品向朋友分享产品次数为3次，当日在产品内的有效评价次数为0；而产品的总数据中，当日总使用时长为400分钟，当日总分享次数为20次，当日有效评价次数为9次。

在产品的计算规则中，使用时长乘数因子为0.5，分享产品乘数因子为0.3，产品内部有效评价乘数因子为0.2。

则用户张三的在2018年8月1日这段时间中，对产品的贡献度为0.5*(3/400)+0.3*(3/20)+0.2*(0/9)＝0.00375+0.045+0＝0.04875。

S203：目标优惠信息计算

得到用户贡献度的数据之后，可以对用户贡献度数据处理，并将处理后的数据用于该用户在产品内部产生购买行为时的优惠信息数据。

对用户贡献度的数据处理方法，一种方式是根据产品在时机运营中，对产品贡献度(E)进行乘数加权。算法为P＝q*E；q为乘数因子，范围为从0到任意数值，但P通过各种加权后的总值不可以大于1。

如上例中所示，用户张三在2018年8月1日中，对产品的贡献度为0.04875。那么通过简单的乘数(10)，可以在产品中给出用户张三应该拥有的优惠信息比例(P)即目标优惠信息。

P＝10*0.04875＝0.4875，则张三的优惠信息为48.75％(可以作为折扣额).

该目标优惠信息在计算出来之后，可以用于一段时间(1-364天)之后的产品促销中。

在上述的实施例中，提供了一种商品优惠信息确定方法，与之相对应的，本申请还提供一种商品优惠信息确定装置。本申请实施例提供的商品优惠信息确定装置可以实施上述商品优惠信息确定方法，该商品优惠信息确定装置可以通过软件、硬件或软硬结合的方式来实现。例如，该商品优惠信息确定装置可以包括集成的或分开的功能模块或单元来执行上述各方法中的对应步骤。请参考图2，其示出了本申请的一些实施方式所提供的一种商品优惠信息确定装置的示意图。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，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。

如图2所示，所述商品优惠信息确定装置10可以包括：

历史数据获取模块101，用于获取目标用户针对优惠信息提供方的历史行为数据；

有益数据获取模块102，用于从所述历史行为数据中查询所述目标用户针对所述优惠信息提供方的有益行为数据；

目标优惠信息计算模块103，用于根据所述有益行为数据，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息。

在本申请实施例的一些变更实施方式中，所述目标优惠信息计算模块103，包括：

贡献度确定单元，用于根据所述有益行为数据，确定所述目标用户对所述优惠信息提供方的贡献度；

优惠信息确定单元，用于根据所述贡献度，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息。

在本申请实施例的一些变更实施方式中，所述贡献度确定单元，包括：

总有益数据获取子单元，用于获取针对所述优惠信息提供方的总有益行为数据；

贡献度确定子单元，用于通过计算所述有益行为数据和所述总有益行为数据的比值，确定所述目标用户对所述优惠信息提供方的贡献度。

在本申请实施例的一些变更实施方式中，所述有益行为数据包括多项；

所述贡献度确定子单元，包括：

子贡献度计算子单元，用于计算各项所述有益行为数据和与其对应的总有益行为数据的比值，得到对应于各项所述有益行为数据的子贡献度；

加权计算子单元，用于将所述对应于各项所述有益行为数据的子贡献度进行加权求和，得到所述目标用户对所述优惠信息提供方的贡献度。

在本申请实施例的一些变更实施方式中，所述优惠信息确定单元，包括：

优惠信息确定子单元，用于根据所述贡献度与预设的乘数因子的乘积，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息。

在本申请实施例的一些变更实施方式中，所述优惠信息确定单元，包括：

排名确定子单元，用于根据所述贡献度，确定所述目标用户在所有用户中的排名；

排名优惠子单元，用于根据所述排名，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息。

在本申请实施例的一些变更实施方式中，所述有益行为数据包括目标用户在指定时间段内针对所述优惠信息提供方的有益行为数据，所述总有益行为数据包括所有用户在所述指定时间段内针对所述优惠信息提供方的有益行为数据。

在本申请实施例的一些变更实施方式中，所述有益行为数据包括：对所述优惠信息提供方提供或使用的应用程序和/或商品的使用时长、使用次数、浏览时长、浏览次数、评论次数、好评次数、有效评价次数、分享次数、活跃度、点赞次数和互动次数中的至少一项。

在本申请实施例的一些变更实施方式中，所述优惠信息提供方用于为所述目标用户提供所述优惠信息对应的资源信息。

在本申请实施例的一些变更实施方式中，所述目标优惠信息包括折扣信息和奖励信息中的至少一种。

本申请实施例提供的商品优惠信息确定装置10，与本申请前述实施例提供的商品优惠信息确定方法出于相同的发明构思，具有相同的有益效果。

本申请实施方式还提供一种与前述实施方式所提供的商品优惠信息确定方法对应的电子设备，所述电子设备可以是用于服务端的电子设备，例如服务器，包括独立的服务器和分布式服务器集群等，以执行所述商品优惠信息确定方法。请参考图3，其示出了本申请的一些实施方式所提供的一种电子设备的示意图。如图3所示，所述电子设备20包括：处理器200，存储器201，总线202和通信接口203，所述处理器200、通信接口203和存储器201通过总线202连接；所述存储器201中存储有可在所述处理器200上运行的计算机程序，所述处理器200运行所述计算机程序时执行本申请前述任一实施方式所提供的商品优惠信息确定方法。

其中，存储器201可能包含高速随机存取存储器(RAM：Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口203(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网、广域网、本地网、城域网等。

总线202可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。其中，存储器201用于存储程序，所述处理器200在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本申请实施例任一实施方式揭示的所述商品优惠信息确定方法可以应用于处理器200中，或者由处理器200实现。

处理器200可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器200中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器200可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器201，处理器200读取存储器201中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

本申请实施例提供的电子设备与本申请实施例提供的商品优惠信息确定方法出于相同的发明构思，具有与其采用、运行或实现的方法相同的有益效果。

本申请实施方式还提供一种与前述实施方式所提供的商品优惠信息确定方法对应的计算机可读介质，请参考图4，其示出的计算机可读存储介质为光盘30，其上存储有计算机程序(即程序产品)，所述计算机程序在被处理器运行时，会执行前述任意实施方式所提供的商品优惠信息确定方法。

需要说明的是，所述计算机可读存储介质的例子还可以包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他光学、磁性存储介质，在此不再一一赘述。

本申请的上述实施例提供的计算机可读存储介质与本申请实施例提供的商品优惠信息确定方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。

需要说明的是，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案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一个存储介质中，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例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本申请的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (12)

1.一种优惠信息确定方法，其特征在于，包括：

获取目标用户针对优惠信息提供方的历史行为数据；

从所述历史行为数据中查询所述目标用户针对所述优惠信息提供方的有益行为数据；

根据所述有益行为数据，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述有益行为数据，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息，包括：

根据所述有益行为数据，确定所述目标用户对所述优惠信息提供方的贡献度；

根据所述贡献度，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述有益行为数据，确定所述目标用户对所述优惠信息提供方的贡献度，包括：

获取针对所述优惠信息提供方的总有益行为数据；

通过计算所述有益行为数据和所述总有益行为数据的比值，确定所述目标用户对所述优惠信息提供方的贡献度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述有益行为数据包括多项；

所述通过计算所述有益行为数据和所述总有益行为数据的比值，确定所述目标用户对所述优惠信息提供方的贡献度，包括：

计算各项所述有益行为数据和与其对应的总有益行为数据的比值，得到对应于各项所述有益行为数据的子贡献度；

将所述对应于各项所述有益行为数据的子贡献度进行加权求和，得到所述目标用户对所述优惠信息提供方的贡献度。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述有益行为数据包括目标用户在指定时间段内针对所述优惠信息提供方的有益行为数据，所述总有益行为数据包括所有用户在所述指定时间段内针对所述优惠信息提供方的有益行为数据。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述贡献度，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息，包括：

根据所述贡献度与预设的乘数因子的乘积，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述贡献度，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息，包括：

根据所述贡献度，确定所述目标用户在所有用户中的排名；

根据所述排名，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述有益行为数据包括：对所述优惠信息提供方提供或使用的应用程序和/或商品的使用时长、使用次数、浏览时长、浏览次数、评论次数、好评次数、有效评价次数、分享次数、活跃度、点赞次数和互动次数中的至少一项。

9.根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，所述目标优惠信息包括折扣信息和奖励信息中的至少一种。

10.一种优惠信息确定装置，其特征在于，包括：

历史数据获取模块，用于获取目标用户针对优惠信息提供方的历史行为数据；

有益数据获取模块，用于从所述历史行为数据中查询所述目标用户针对所述优惠信息提供方的有益行为数据；

目标优惠信息计算模块，用于根据所述有益行为数据，确定所述优惠信息提供方为所述目标用户提供的目标优惠信息。

11.一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现如权利要求1-7任一项所述的方法。

12.一种计算机可读介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现如权利要求1-7任一项所述的方法。

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