CN112258242B - 一种表单配置项数据推送方法和装置 - Google Patents

Abstract

一种表单配置项数据推送方法和装置，通过由配置器中抓取历史用户交互数据日志，基于历史用户交互数据，获取每个配置项对应的总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数，基于获取到的数据计算得到各个配置项的犹豫度，当获取到每个配置项的犹豫度后，该犹豫度即可被认为是用户对某个配置项的认可程度，所述犹豫度越高表明用户对该配置项的认可度也就越高，可以将这些犹豫度排名最高的N个配置项作为目标配置进行输出，作为生成表单的参考配置项，从而实现表单中配置项的精准推送，提高了表单的推送效率。

Description

一种表单配置项数据推送方法和装置

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种表单配置项数据推送方法和装置。

背景技术

线上售车模式作为汽车行业新兴的销售渠道正在迅速的成长和发展壮大中，从以往的线下对用户几乎零数据接触到现在的线上拥有大数据支持的场景下，汽车企业期望通过用户画像来对客户进行更精准的营销推送，来提升线上用户的转化率。

现有技术中，线上系统在向用户推送车辆配置数据时，主要停留在根据业务场景的经验设计需要既定推送的配置，主要聚焦在附加价值较高的配置项上，在推送环节采用定额抵值券的方式进行统一推送供用户选择。鉴于配置券的设计环节很难接触到用户的配置器使用习惯，使得配置选择较为主观，在推送环节难以做到精准推送，且配置券的推送效率低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种表单配置项数据推送方法和装置，以实现表单中配置项的精准推送，提高了表单的推送效率。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种表单配置项数据推送方法，应用于配置器中，方法包括：

获取配置器中存储的历史用户交互数据日志；

获取配置器的提交表单日志数据；

获取表单中每个配置项对应的总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数；

基于所述总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数计算得到用户在每个配置项上的犹豫度；

获取并将犹豫度最高的N个配置项作为目标配置进行输出，所述N为不小于1的正整数。

可选的，上述表单配置项数据推送方法中，所述基于所述总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数计算得到用户在每个配置项上的犹豫度包括：

根据公式h＝c/s计算出每一个用户在各个配置项上的犹豫度h；

其中，所述c＝c₁/c₂，s＝s₁/s₂，其中，所述c₁为所有进程中点击该配置项的总点击次数，所述c₂为发生过点击行为的进程数，所述s₁为提交表单中含有该配置项的配置被提交次数，所述s₁为提交表单次数。

可选的，上述表单配置项数据推送方法中，所述获取并将犹豫度最高的N个配置项作为目标配置进行输出，包括：

计算得到所述用户对应的犹豫度排名最高的N个配置项；

计算所述排名最高的N个配置项在所有配置项中犹豫度排名第一名至第M名的次数，所述M为不小于2的正整数；

根据排名最高的N个配置项在所有配置项中犹豫度排名第一名至第M名的次数，以及各个名次对应的权重系数，计算得到犹豫度最高的N个配置对应的MVP值；

依据所述MVP值对所述N个配置项进行排序并作为目标配置输出。

可选的，上述表单配置项数据推送方法中，所述根据排名最高的N个配置项在所有配置项中犹豫度排名第一名至第M名的次数，以及各个名次对应的权重系数，计算得到犹豫度最高的N个配置对应的MVP值，包括：

基于公式MVP_N＝D₁*f₁+D₂*f₂+D₃*f₃+……+D_M*f_M，分别计算得到N个配置项的MVP值，所述MVP_N用于表示N个配置项的MVP值，所述D₁表示配置项犹豫度排名第一名的次数，所述f₁表示第一权重系数，所述D₂表示配置项犹豫度排名第二名的次数，所述f₂表示第二权重系数，所述D₃表示配置项犹豫度排名第三名的次数，所述f₃表示第一权重系数，所述D_M表示配置项犹豫度排名第M名的次数，所述f_M表示第M权重系数。

可选的，上述表单配置项数据推送方法中，所述N的值为5，所述M的值为5。

一种表单配置项数据推送装置，应用于配置器中，装置包括：

日志提取单元，用于获取配置器中存储的历史用户交互数据日志；获取配置器的提交表单日志数据；

犹豫度计算单元，用于获取表单中每个配置项对应的总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数；基于所述总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数计算得到用户在每个配置项上的犹豫度；

配置项输出单元，用于获取并将犹豫度最高的N个配置项作为目标配置进行输出，所述N为不小于1的正整数。

可选的，上述表单配置项数据推送装置中，所述犹豫度计算单元在基于所述总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数计算得到用户在每个配置项上的犹豫度时，具体用于：

根据公式h＝c/s计算出每一个用户在各个配置项上的犹豫度h；

其中，所述c＝c₁/c₂，s＝s₁/s₂，其中，所述c₁为所有进程中点击该配置项的总点击次数，所述c₂为发生过点击行为的进程数，所述s₁为提交表单中含有该配置项的配置被提交次数，所述s₁为提交表单次数。

可选的，上述表单配置项数据推送装置中，所述配置项输出单元在获取并将犹豫度最高的N个配置项作为目标配置进行输出时，具体用于：

计算得到所述用户对应的犹豫度排名最高的N个配置项；

计算所述排名最高的N个配置项在所有配置项中犹豫度排名第一名至第M名的次数，所述M为不小于2的正整数；

根据排名最高的N个配置项在所有配置项中犹豫度排名第一名至第M名的次数，以及各个名次对应的权重系数，计算得到犹豫度最高的N个配置对应的MVP值；

依据所述MVP值对所述N个配置项进行排序并作为目标配置输出。

可选的，上述表单配置项数据推送装置中，所述配置项输出单元在根据排名最高的N个配置项在所有配置项中犹豫度排名第一名至第M名的次数，以及各个名次对应的权重系数，计算得到犹豫度最高的N个配置对应的MVP值时，具体用于：

基于公式MVP_N＝D₁*f₁+D₂*f₂+D₃*f₃+……+D_M*f_M，分别计算得到N个配置项的MVP值，所述MVP_N用于表示N个配置项的MVP值，所述D₁表示配置项犹豫度排名第一名的次数，所述f₁表示第一权重系数，所述D₂表示配置项犹豫度排名第二名的次数，所述f₂表示第二权重系数，所述D₃表示配置项犹豫度排名第三名的次数，所述f₃表示第一权重系数，所述D_M表示配置项犹豫度排名第M名的次数，所述f_M表示第M权重系数。

可选的，上述表单配置项数据推送装置中，所述N的值为5，所述M的值为5。

基于上述技术方案，本发明实施例提供的上述方案，通过由配置器中抓取历史用户交互数据日志，基于历史用户交互数据，获取表单中每个配置项对应的总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数，基于所述总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数计算得到各个配置项的犹豫度，当获取到每个配置项的犹豫度后，该犹豫度即可被认为是用户对某个配置项的认可程度，所述犹豫度越高表明用户对该配置项的认可度也就越高，因此，可以将这些犹豫度排名最高的N个配置项作为目标配置进行输出，作为生成表单的参考配置项，从而实现表单中配置项的精准推送，提高了表单的推送效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例公开的一种表单配置项数据推送方法的流程示意图；

图2为本申请另一实施例公开的一种表单配置项数据推送方法的流程示意图；

图3为本申请实施例公开的一种表单配置项数据推送装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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例，都属于本发明保护的范围。

配置券推送方案现有的较为接近的技术方案，主要仍停留在根据业务场景的经验设计需要既定推送的配置，主要聚焦在附加价值较高的配置项上，在推送环节采用定额抵值券的方式进行统一推送供用户选择。鉴于配置券的设计环节很难接触到用户的配置器使用习惯，使得配置选择较为主管，在推送环节难以做到精准推送，只能让用户进行自行选择，增加了用户的使用成本，配置券的推送效率无法最大化。

针对于此，本申请提供一种能够基于用户实际需求生成配置券配置项数据的表单配置项数据推送方法，该表单可以指的是配置券，例如，汽车配置券，即，在本方案中，所述表单为具有多个配置项的配置券或其他数据表格的统称，参见图1，图1为本申请实施例公开的一种表单配置项数据推送方法的流程示意图，该方法可应用于，可以应用于配置器中，参见图1，该方法包括：

步骤S101：获取配置器中存储的历史用户交互数据日志；

所述配置器中存储有历史用户交互数据日志，即，用户在配置表单时，都是通过配置器来生成的，用户在配置表单过程中的每个有效动作或无效动作都会在配置器中进行存储，这些数据会存储在历史用户交互数据日志中；

步骤S102：获取配置器的提交表单日志数据；

在本步骤中，采集配置器中的历史用户交互数据日志，保留其中的进程号、配置项、配置价格、用户id等信息；收集配置器的提交表单数据日志，保留其中的表单id、用户id、配置项、配置价格等信息。剔除掉其中配置价格为0的默认配置数据，通过这些数据可以获取所有用户在生成表单的过程中，对表单中每个配置项对应的总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数；

步骤S103：获取表单中每个配置项对应的总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数；

根据步骤S102得到的结构化数据，以用户id为索引可以统计每一个用户在各个配置项上的总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单数，从而得到每个用户在各个配置项上的平均点击次数和支持度。

在这里，所述表单中每个配置项对应的总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数，指的是所有的用户交互数据日志中记录的某个配置项对应的总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数。

在本步骤中，所述每个配置项可以指的是同一归属于同一类型下的每个配置项，例如，一个表单可以包括10中配置类型，其中A配置类型下具有11个配置项，则这里所说的每个配置项实际指的是属于A配置类型下的11个配置项。

当然，所述每个配置项也可以指的是表单中所有配置类型下的所有配置项。

在本方案中，上述“每个配置项”中的各个配置项可以指的是犹豫项，所述犹豫项指的是发生过点击但没有提交到最终表单中的配置项，即该犹豫项在生成表单过程中发生过点击，但是并未存在于未提交表单中的配置项。

步骤S104：基于所述总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数计算得到用户在每个配置项上的犹豫度；

所述犹豫度为判断用户在选择某配置项的犹豫程度，该值越高表明用户对于选购该配置越犹豫。

在本步骤中，将所述总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数代入预先设定好的公式中，即可计算得到用户在每个配置项上的犹豫度，例如，所述预设公式可以为：h＝c/s，即，根据公式h＝c/s计算出用户在各个配置项上的犹豫度h；

上述公式中，所述c＝c₁/c₂，s＝s₁/s₂，其中，所述c₁为所有进程中点击该配置项的总点击次数，所述c₂为发生过点击行为的进程数，所述s₁为提交表单中含有该配置项的配置被提交次数，所述s₁为提交表单次数。

在本方案中，获取到表单中每个配置项对应的总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数以后，将其代入公式h＝c/s，即可计算得到每个配置项的犹豫度。

步骤S105：获取并将犹豫度最高的N个配置项作为目标配置进行输出，所述N为不小于1的正整数；

在本步骤中，当获取到每个配置项的犹豫度后，该犹豫度即可被认为是用户对某个配置项的认可程度，所述犹豫度越高表明用户对该配置项的认可度也就越高，因此，可以将这些犹豫度排名最高的N个配置项作为目标配置进行输出，作为生成表单的参考配置项，从而实现表单中配置项的精准推送，提高了表单的推送效率。

在本申请另一实施例公开的技术方案中，为了进一步提高推送的目标配置精准度，在本方案中，可以对所述犹豫度最高的N个配置项的重要程度进行排名，具体的，参见图2，其具体过程包括：

步骤S201：计算得到所述用户对应的犹豫度排名最高的N个配置项；

本步骤中，在计算得到表单中各个配置项的犹豫度后，对各个配置项的犹豫度进行排名，计算得到犹豫度排名最高的N个配置项；该N个配置项可以指的是同一配置类型下的犹豫度排名最高的N个配置项，也可以指的是配置表单中所涵盖的所有配置项中犹豫度排名最高的N个配置项；

步骤S202：计算所述排名最高的N个配置项在所有配置项中犹豫度排名第一名、第二名……第M名的次数，所述M为不小于2的正整数；

在本步骤中，计算所述排名最高的N个配置项在所有配置项中犹豫度排名第一名、第二名……第M名的次数，在这里，所有配置项可以指的是该配置项所归属的某个配置类型下的所有的配置项，当然也可以指的是所述表单中所包含的所有的配置项；

步骤S203：根据排名最高的N个配置项在所有配置项中犹豫度排名第一名、第二名……第M名的次数，以及各个名次对应的权重系数，计算得到犹豫度最高的N个配置对应的MVP值；

具体的，在本步骤中，基于公式MVP_N＝D₁*f₁+D₂*f₂+D₃*f₃+……+D_M*f_M，分别计算得到N个配置项的MVP值，所述MVP_N用于表示N个配置项的MVP值，上述公式中，所述D₁表示该配置项犹豫度排名第一名的次数，所述f₁表示第一权重系数，所述D₂表示该配置项犹豫度排名第二名的次数，所述f₂表示第二权重系数，所述D₃表示该配置项犹豫度排名第三名的次数，所述f₃表示第一权重系数，所述D_M表示该配置项犹豫度排名第M名的次数，所述f_M表示第M权重系数。其中，所述M的值可以依据用户需求自行设定，例如，M的值可以为5或其他，以M和N的值均为5来举例，本步骤中，分别计算得到第1配置项、第2配置项、第3配置项、第4配置项和第5配置项在所有配置项中犹豫度排名第一名、第二名、第三名、第四名、第五名的次数，基于公式MVP_N＝D₁*f₁+D₂*f₂+D₃*f₃+D₄*f₄+D₅*f₅，计算得到第1配置项、第2配置项、第3配置项、第4配置项和第5配置项所对应的MVP₁、MVP₂、MVP₃、MVP₄、MVP₅。其中，上述各项权重系数的值可以依据用户需求自行设定，例如，在本方案中，所述第一名对应的权重系数可以为10，所述第二名对应的权重系数可以为7，所述第三名对应的权重系数可以为5，所述第四名对应的权重系数可以为3，所述第五名对应的权重系数可以为1。即，全部配置项都计算其进入第1至M名的次数计算，然后排序取排名最高的N个。

步骤S204：依据所述MVP值对所述N个配置项进行排序并作为目标配置输出；

在本步骤中，依据所述N个配置项的MVP排序结果，对所述N个配置项进行排序，并将排序后的N个配置项作为目标配置输出，用户在生成配置表单时，可以将所述N个配置项对应的MVP值作为表单中配置项的参考因素之一。

本申请上述实施例公开的技术方案中，通过引入犹豫度加权排序，可以针对那些被点击多次却在下单环节被抛弃的配置进行推送，其结果能够更好的展示出配置器中配置项在用户使用过程中和决策过程中的差异性，为企业提供更多的信息，更好的进行表单推送决策的拟定。

本实施例中公开了一种表单配置项数据推送装置，参见图3，表单配置项数据推送装置中各个单元的具体工作内容，请参见上述方法实施例的内容，下面对本发明实施例提供的表单配置项数据推送装置进行描述，下文描述的表单配置项数据推送装置与上文描述的表单配置项数据推送方法可相互对应参照。

参见图3，所述表单配置项数据推送装置可以应用于配置器中，该装置可以包括：

日志提取单元100、犹豫度计算单元200和配置项输出单元300；

所述日志提取单元100与上述方法中步骤S101-S102相对应，用于获取配置器中存储的历史用户交互数据日志；获取配置器的提交表单日志数据；

所述犹豫度计算单元200与上述方法中步骤S103-S104相对应，用于获取表单中每个配置项对应的总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数；基于所述总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数计算得到用户在每个配置项上的犹豫度；

所述配置项输出单元300与上述方法中步骤S105相对应，用于获取并将犹豫度最高的N个配置项作为目标配置进行输出，所述N为不小于1的正整数。

与上述方法相对应，本申请上述实施例公开的技术方案中，所述犹豫度计算单元在基于所述总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数计算得到用户在每个配置项上的犹豫度时，具体用于：

根据公式h＝c/s计算出每一个用户在各个配置项上的犹豫度h；

其中，所述c＝c₁/c₂，s＝s₁/s₂，其中，所述c₁为所有进程中点击该配置项的总点击次数，所述c₂为发生过点击行为的进程数，所述s₁为提交表单中含有该配置项的配置被提交次数，所述s₁为提交表单次数。

与上述方法相对应，本申请上述实施例公开的技术方案中，所述配置项输出单元在获取并将犹豫度最高的N个配置项作为目标配置进行输出时，具体用于：

计算得到所述用户对应的犹豫度排名最高的N个配置项；

计算所述排名最高的N个配置项在所有配置项中犹豫度排名第一名、第二名……第M名的次数，所述M为不小于2的正整数；

根据排名最高的N个配置项在所有配置项中犹豫度排名第一名、第二名……第M名的次数，以及各个名次对应的权重系数，计算得到犹豫度最高的N个配置对应的MVP值；

依据所述MVP值对所述N个配置项进行排序并作为目标配置输出。

与上述方法相对应，本申请上述实施例公开的技术方案中，所述配置项输出单元在根据排名最高的N个配置项在所有配置项中犹豫度排名第一名、第二名……第M名的次数，以及各个名次对应的权重系数，计算得到犹豫度最高的N个配置对应的MVP值时，具体用于：

基于公式MVP_N＝D₁*f₁+D₂*f₂+D₃*f₃+……+D_M*f_M，分别计算得到N个配置项的MVP值，所述MVP_N用于表示N个配置项的MVP值，所述D₁表示配置项犹豫度排名第一名的次数，所述f₁表示第一权重系数，所述D₂表示配置项犹豫度排名第二名的次数，所述f₂表示第二权重系数，所述D₃表示配置项犹豫度排名第三名的次数，所述f₃表示第一权重系数，所述D_M表示配置项犹豫度排名第M名的次数，所述f_M表示第M权重系数。

为了描述的方便，描述以上系统时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本发明时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统或系统实施例而言，由于其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。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (6)

1.一种表单配置项数据推送方法，其特征在于，应用于配置器中，方法包括：

获取配置器中存储的历史用户交互数据日志；

获取配置器的提交表单日志数据；

获取表单中每个配置项对应的总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数；

基于所述总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数计算得到用户在每个配置项上的犹豫度；

获取并将犹豫度最高的N个配置项作为目标配置进行输出，所述N为不小于1的正整数；

所述获取并将犹豫度最高的N个配置项作为目标配置进行输出，包括：

计算得到所述用户对应的犹豫度排名最高的N个配置项；

计算所述排名最高的N个配置项在所有配置项中犹豫度排名第一名至第M名的次数，所述M为不小于2的正整数；

根据排名最高的N个配置项在所有配置项中犹豫度排名第一名至第M名的次数，以及各个名次对应的权重系数，计算得到犹豫度最高的N个配置对应的MVP值；

依据所述MVP值对所述N个配置项进行排序并作为目标配置输出；

所述根据排名最高的N个配置项在所有配置项中犹豫度排名第一名至第M名的次数，以及各个名次对应的权重系数，计算得到犹豫度最高的N个配置对应的MVP值，包括：

基于公式MVP_N＝D₁*f₁+D₂*f₂+D₃*f₃+……+D_M*f_M，分别计算得到N个配置项的MVP值，所述MVP_N用于表示N个配置项的MVP值，所述D₁表示配置项犹豫度排名第一名的次数，所述f₁表示第一权重系数，所述D₂表示配置项犹豫度排名第二名的次数，所述f₂表示第二权重系数，所述D₃表示配置项犹豫度排名第三名的次数，所述f₃表示第三权重系数，所述D_M表示配置项犹豫度排名第M名的次数，所述f_M表示第M权重系数。

2.根据权利要求1所述的表单配置项数据推送方法，其特征在于，基于所述总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数计算得到用户在每个配置项上的犹豫度包括：

根据公式h＝c/s计算出每一个用户在各个配置项上的犹豫度h；

其中，所述c＝c₁/c₂，s＝s₁/s₂，其中，所述c₁为所有进程中点击该配置项的总点击次数，所述c₂为发生过点击行为的进程数，所述s₁为提交表单中含有该配置项的配置被提交次数，所述s₂为提交表单次数。

3.根据权利要求1所述的表单配置项数据推送方法，其特征在于，所述N的值为5，所述M的值为5。

4.一种表单配置项数据推送装置，其特征在于，应用于配置器中，装置包括：

日志提取单元，用于获取配置器中存储的历史用户交互数据日志；获取配置器的提交表单日志数据；

犹豫度计算单元，用于获取表单中每个配置项对应的总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数；基于所述总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数计算得到用户在每个配置项上的犹豫度；

配置项输出单元，用于获取并将犹豫度最高的N个配置项作为目标配置进行输出，所述N为不小于1的正整数；

所述配置项输出单元在获取并将犹豫度最高的N个配置项作为目标配置进行输出时，具体用于：

计算得到所述用户对应的犹豫度排名最高的N个配置项；

计算所述排名最高的N个配置项在所有配置项中犹豫度排名第一名至第M名的次数，所述M为不小于2的正整数；

根据排名最高的N个配置项在所有配置项中犹豫度排名第一名至第M名的次数，以及各个名次对应的权重系数，计算得到犹豫度最高的N个配置对应的MVP值；

依据所述MVP值对所述N个配置项进行排序并作为目标配置输出；

所述配置项输出单元在根据排名最高的N个配置项在所有配置项中犹豫度排名第一名至第M名的次数，以及各个名次对应的权重系数，计算得到犹豫度最高的N个配置对应的MVP值时，具体用于：

基于公式MVP_N＝D₁*f₁+D₂*f₂+D₃*f₃+……+D_M*f_M，分别计算得到N个配置项的MVP值，所述MVP_N用于表示N个配置项的MVP值，所述D₁表示配置项犹豫度排名第一名的次数，所述f₁表示第一权重系数，所述D₂表示配置项犹豫度排名第二名的次数，所述f₂表示第二权重系数，所述D₃表示配置项犹豫度排名第三名的次数，所述f₃表示第三权重系数，所述D_M表示配置项犹豫度排名第M名的次数，所述f_M表示第M权重系数。

5.根据权利要求4所述的表单配置项数据推送装置，其特征在于，所述犹豫度计算单元在基于所述总点击次数、进程数、配置被提交次数和提交表单次数计算得到用户在每个配置项上的犹豫度时，具体用于：

根据公式h＝c/s计算出每一个用户在各个配置项上的犹豫度h；

其中，所述c＝c₁/c₂，s＝s₁/s₂，其中，所述c₁为所有进程中点击该配置项的总点击次数，所述c₂为发生过点击行为的进程数，所述s₁为提交表单中含有该配置项的配置被提交次数，所述s₂为提交表单次数。

6.根据权利要求4所述的表单配置项数据推送方法，其特征在于，所述N的值为5，所述M的值为5。