CN114004639B - 优惠信息的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及人工智能技术领域，提供一种优惠信息的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：当接收到目标客户端的启动请求，确定用户的验证等级；按照与验证等级对应的身份验证规则对用户进行身份验证；若身份验证通过，启动目标客户端，确定用户的位置数据；查询与用户信息对应的优惠券信息及相应的商户信息；从所有商户信息中，确定指定商户信息；接收用户从指定商户信息对应的指定优惠券信息中选择的目标优惠券信息，通过增强现实技术展示目标优惠券信息与目标商户信息，进行目标商户的实景导航。本申请能够实现智能便捷地为用户推荐优惠信息。本申请还可以应用于区块链领域，上述目标优惠券信息等数据可以存储于区块链上。

Description

优惠信息的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及一种优惠信息的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
现有一些服务公司为了进行业务活动推广，通常会为用户发放一些优惠信息如优惠券。虽然给与了用户大量的优惠权益，但用户往往不知道优惠券需要何时使用，何地使用。因此，现有的业务活动推广方式存在智能性低与推广效率低的问题，缺乏对于优惠券的使用指引导致客户的参与度不高，无法实现智能便捷地为用户推荐优惠信息，使得用户体验不好，且业务活动推广不能起到很好的促动效果。
发明内容
本申请的主要目的为提供一种优惠信息的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在解决现有的业务活动推广方式存在智能性低与推广效率低的技术问题。
本申请提出一种优惠信息的推荐方法，所述方法包括步骤：
当接收到用户触发的对于目标客户端的启动请求时，获取所述目标客户端上一次成功启动的第一时间，以及获取当前的第二时间；
基于所述第一时间、所述第二时间与预设的天数范围区间确定出所述用户的验证等级；
获取与所述验证等级对应的身份验证规则，按照所述身份验证规则对所述用户进行身份验证，并判断身份验证是否通过；
若身份验证通过，启动所述目标客户端，并通过地理位置服务确定所述用户当前的位置数据；
获取所述用户的用户信息，从预设的数据库中查询出与所述用户信息对应的优惠券信息，以及与所述优惠券信息对应的商户信息；其中，所述商户信息至少包括商户名称、商户地理位置；
从所有所述商户信息中，确定出商户地理位置与所述位置数据之间的距离处于预设距离范围内的指定商户信息；
获取与所述指定商户信息对应的指定优惠券信息，并展示所述指定优惠券信息；
接收所述用户从所有所述指定优惠券信息中选择的目标优惠券信息，通过增强现实技术展示所述目标优惠券信息与目标商户信息，并通过地理位置服务进行与目标商户对应的实景导航；其中，所述目标商户信息为与所述目标优惠券信息对应的商户信息，所述目标商户与所述目标商户信息具有对应关系。
可选地，所述基于所述第一时间、所述第二时间与预设的天数范围区间确定出所述用户的验证等级的步骤，包括：
计算所述第二时间与所述第一时间之间的间隔天数；
判断所述间隔天数是否处于预设的第一天数范围区间内；
若处于所述第一天数范围区间内，确定所述用户的验证等级为第一等级；
若不处于所述第一天数范围区间内，判断所述间隔天数是否处于预设的第二天数范围区间内；其中，所述第二天数范围区间的最小值大于所述第一天数范围区间的最大值；
若处于所述第二天数范围区间内，确定所述用户的验证等级为第二等级；其中，所述第二等级的安全等级低于所述第一等级；
若不处于所述第二天数范围区间内，判断所述间隔天数是否处于预设的第三天数范围区间内；其中，所述第三天数范围区间的最小值大于所述第二天数范围区间的最大值；
若处于所述第三天数范围区间内，确定所述用户的验证等级为第三等级；其中，所述第三等级的安全等级低于所述第二等级。
可选地，所述获取与所述验证等级对应的身份验证规则，按照所述身份验证规则对所述用户进行身份验证，并判断身份验证是否通过的步骤，包括：
若所述用户的验证等级为所述第二等级，获取预存储的多个提问数据并展示；其中，所述提问数据中包含与所述用户信息具有关联关系的目标提问数据；
生成提问数据选择提醒信息并展示，以提醒所述用户从所述多个提问数据中选定指定提问数据；
判断所述指定提问数据是否属于所述目标提问数据；
若属于所述目标提问数据，则生成回答提醒信息并展示，以提醒所述用户输入与所述指定提问数据对应的反馈答案语音数据；
对所述反馈答案语音数据进行识别得到对应的文本信息，判断所述文本信息是否与预设的正确答案数据相同；
若与所述正确答案数据相同，则从所述反馈答案语音数据中提取出对应的待验证声纹特征向量；
获取与所述正确答案数据对应的预存储的标准声纹特征向量；
计算所述待验证声纹特征向量与所述标准声纹特征向量之间的声纹相似度；
判断所述声纹相似度是否大于预设的声纹相似度阈值；
若所述声纹相似度大于所述声纹相似度阈值，则判定身份验证通过，否则判定身份验证不通过。
可选地，所述获取与所述验证等级对应的身份验证规则，按照所述身份验证规则对所述用户进行身份验证，并判断身份验证是否通过的步骤，包括：
若所述用户的验证等级为所述第三等级，获取所述用户信息，并判断预设名单内是否存储有所述用户信息；
若存储有所述用户信息，基于预设的目标眼睛信息获取所述用户的虹膜图像，对所述虹膜图像进行特征提取得到对应的第一虹膜特征信息，并按照预设规则将所述第一虹膜特征信息分为两部分，得到对应的第一虹膜特征图像与第二虹膜特征图像；
调用预存储的虹膜图像数据库，从所述虹膜图像数据库中查询出与所述用户信息对应的第一虹膜图像，并从所述第一虹膜图像中筛选出与所述目标眼睛信息对应的第二虹膜图像；
按照所述预设规则对所述第二虹膜图像中的第二虹膜特征信息进行划分处理，得到对应的第三虹膜特征图像与第四虹膜特征图像；其中，所述第三虹膜特征图像与所述第一虹膜特征图像具有对应的位置关系，所述第四虹膜特征图像与所述第二虹膜特征图像具有对应的位置关系；
判断所述第一虹膜特征图像与所述第四虹膜特征图像是否能组合形成完整的第一组合虹膜图像，以及所述第二虹膜特征图像与所述第三虹膜特征图像是否能组合形成完整的第二组合虹膜图像；
若均能组合形成完整的虹膜图像，获取预设的多种相似度算法，并从所有所述相似度算法中筛选出符合预设条件的目标相似度算法；其中，所述目标相似度算法的数量为多个；
使用各所述目标相似度算法分别计算所述第一组合虹膜图像与所述第二组合虹膜图像之间的相似度；其中，对于每一种所述目标相似度算法均会计算出一个所述第一组合虹膜图像与所述第二组合虹膜图像之间的相似度；
基于计算得到的所有所述相似度与预设的相似度阈值，生成与所述用户对应的身份验证结果；其中，所述身份验证结果包括验证通过或验证不通过；
若所述身份验证结果为验证通过，则判定身份验证通过，否则判定身份验证不通过。
可选地，所述基于计算得到的所有所述相似度与预设的相似度阈值，生成与所述用户对应的身份验证结果的步骤，包括：
获取预设的与各所述目标相似度算法分别对应的第一相似度阈值；
将使用各所述目标相似度算法分别计算出的相似度与各所述目标相似度算法对应的第一相似度阈值进行一一对应的大小比较处理；
若存在至少一个相似度不大于对应的第一相似度阈值，生成验证不通过的第一身份验证结果；
若所有所述相似度均大于对应的第一相似度阈值，生成验证通过的第二身份验证结果。
可选地，所述基于计算得到的所有所述相似度与预设的相似度阈值，生成与所述用户对应的身份验证结果的步骤，包括：
基于预设的映射表获取与各所述目标相似度算法分别对应的影响度数值；
基于所有所述影响度数值，生成与各所述目标相似度算法分别对应的权重；
基于所有所述权重对各所述相似度进行加权求和得到第一和值，并将所述第一和值记为综合相似度；
获取预设的第二相似度阈值，并判断所述综合相似度是否小于所述第二相似度阈值；
若小于所述第二相似度阈值，生成验证不通过的第三身份验证结果；
若不小于所述第二相似度阈值，生成验证通过的第四身份验证结果。
可选地，所述基于所有所述影响度数值，生成与各所述目标相似度算法分别对应的权重的步骤，包括：
获取与指定相似度算法对应的影响度数值；其中，所述指定相似度算法为所有所述目标相似度算法中的任意一个算法，将所述指定相似度算法对应的重要度数值记为指定影响度数值；
计算所有所述重要度数值之间的第二和值；
计算所述指定影响度数值与所述第二和值之间的商值；
将所述商值作为所述指定相似度算法的权重。
本申请还提供一种信息推荐装置，包括：
第一获取模块，用于当接收到用户触发的对于目标客户端的启动请求时，获取所述目标客户端上一次成功启动的第一时间，以及获取当前的第二时间；
第一确定模块，用于基于所述第一时间、所述第二时间与预设的天数范围区间确定出所述用户的验证等级；
验证模块，用于获取与所述验证等级对应的身份验证规则，按照所述身份验证规则对所述用户进行身份验证，并判断身份验证是否通过；
第二确定模块，用于若身份验证通过，启动所述目标客户端，并通过地理位置服务确定所述用户当前的位置数据；
查询模块，用于获取所述用户的用户信息，从预设的数据库中查询出与所述用户信息对应的优惠券信息，以及与所述优惠券信息对应的商户信息；其中，所述商户信息至少包括商户名称、商户地理位置；
第三确定模块，用于从所有所述商户信息中，确定出商户地理位置与所述位置数据之间的距离处于预设距离范围内的指定商户信息；
第二获取模块，用于获取与所述指定商户信息对应的指定优惠券信息，并展示所述指定优惠券信息；
导航模块，用于接收所述用户从所有所述指定优惠券信息中选择的目标优惠券信息，通过增强现实技术展示所述目标优惠券信息与目标商户信息，并通过地理位置服务进行与目标商户对应的实景导航；其中，所述目标商户信息为与所述目标优惠券信息对应的商户信息，所述目标商户与所述目标商户信息具有对应关系。
本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本申请中提供的优惠信息的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，具有以下有益效果：
本申请中提供的优惠信息的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，会先确定出所述用户的验证等级，并采用与验证等级对应的身份验证规则对实现对于用户的准确的身份验证，在身份验证通过后，再从预设的数据库中查询出与所述用户信息对应的优惠券信息，以及从而与所述优惠券信息对应的商户信息中筛选出满足预设距离的指定商户信息，之后获取并展示与所述指定商户信息对应的指定优惠券信息，最后通过增强现实技术展示用户从指定优惠券信息中选取的目标优惠券信息以及目标商户信息，并通过地理位置服务进行与目标商户对应的实景导航。本申请通过指导用户行走至感兴趣的目标优惠券信息对应的目标商家，让用户能够参与到自身具有的优惠券对应的相关商家所做的业务推广活动，以实现智能便捷地为用户推荐优惠信息，提高了用户对优惠信息的参与度，提升用户的粘性和用户体验，有效的提高业务活动推广的智能性与推广效率。
附图说明
图1是本申请一实施例的优惠信息的推荐方法的流程示意图；
图2是本申请一实施例的信息推荐装置的结构示意图；
图3是本申请一实施例的计算机设备的结构示意图。
本申请目的的实现、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于解释本申请，并不用于限定本申请。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
参照图1，本申请一实施例的优惠信息的推荐方法，包括：
S10：当接收到用户触发的对于目标客户端的启动请求时，获取所述目标客户端上一次成功启动的第一时间，以及获取当前的第二时间；
S20：基于所述第一时间、所述第二时间与预设的天数范围区间确定出所述用户的验证等级；
S30：获取与所述验证等级对应的身份验证规则，按照所述身份验证规则对所述用户进行身份验证，并判断身份验证是否通过；
S40：若身份验证通过，启动所述目标客户端，并通过地理位置服务确定所述用户当前的位置数据；
S50：获取所述用户的用户信息，从预设的数据库中查询出与所述用户信息对应的优惠券信息，以及与所述优惠券信息对应的商户信息；其中，所述商户信息至少包括商户名称、商户地理位置；
S60：从所有所述商户信息中，确定出商户地理位置与所述位置数据之间的距离处于预设距离范围内的指定商户信息；
S70：获取与所述指定商户信息对应的指定优惠券信息，并展示所述指定优惠券信息；
S80：接收所述用户从所有所述指定优惠券信息中选择的目标优惠券信息，通过增强现实技术展示所述目标优惠券信息与目标商户信息，并通过地理位置服务进行与目标商户对应的实景导航；其中，所述目标商户信息为与所述目标优惠券信息对应的商户信息，所述目标商户与所述目标商户信息具有对应关系。
如上述步骤S10至S80所述，本方法实施例的执行主体为一种信息推荐装置。在实际应用中，上述信息推荐装置可以通过虚拟装置，例如软件代码实现，也可以通过写入或集成有相关执行代码的实体装置实现，且可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。本实施例中的信息推荐装置，能够实现智能便捷地为用户推荐优惠信息。具体地，当接收到用户触发的对于目标客户端的启动请求时，首先获取所述目标客户端上一次成功启动的第一时间，以及获取当前的第二时间。其中，所述启动请求为用于启动所述目标客户端的请求，所述目标客户端可为用户推荐优惠券信息的客户端，该目标客户端在成功启动后便会向用户推荐相应的优惠券信息。然后基于所述第一时间、所述第二时间与预设的天数范围区间确定出所述用户的验证等级。其中，所述基于所述第一时间、所述第二时间与预设的天数范围区间确定出所述用户的验证等级的具体实现过程，本申请将在后续的具体实施例中作进一步的描述，在此不予赘述。
之后获取与所述验证等级对应的身份验证规则，按照所述身份验证规则对所述用户进行身份验证，并判断身份验证是否通过。其中，预先设置有验证等级与身份验证规则之间的映射关系，不同的验证等级会对应不同的身份验证规则。另外，按照所述身份验证规则对所述用户进行身份验证，并判断身份验证是否通过的具体实现过程，本申请将在后续的具体实施例中作进一步的描述，在此不予赘述。若身份验证通过，启动所述目标客户端，并通过地理位置服务确定所述用户当前的位置数据。其中，地理位置服务(Location BasedServices，LBS)使用嵌入在手机等智能设备中的GPS、电子罗盘等传感器来提供位置数据。可以使用装置的摄像头采集当前的位置图像，并在采集到所述位置图像后，装置通过地理位置服务获取到所述用户当前的位置数据。举例地，用户在街道上行走时，打开装置内的目标客户端，之后目标客户端会自动开启摄像头对街道进行拍照得到相应的位置图像，进而装置可以通过地理位置服务获取到所述用户当前的位置数据。后续获取所述用户的用户信息，从预设的数据库中查询出与所述用户信息对应的优惠券信息，以及与所述优惠券信息对应的商户信息。其中，所述商户信息至少包括商户名称、商户地理位置。其中，所述优惠券信息是指可用的优惠券。所述用户信息可包括用户姓名信息。所述数据库为客户端后台系统中存储有用户信息，以及与用户信息对应的可用的优惠券信息的数据库。另外，所述商户信息还可包括商家的简介、评价等信息。
在得到所述商户信息后，从所有所述商户信息中，确定出商户地理位置与所述位置数据之间的距离处于预设距离范围内的指定商户信息。其中，对于所述预设距离的取值不作具体限定，可根据实际需求进行设置，例如可设为1000米。另外，所述指定商户信息的数量可包括多个。在得到指定商户信息后，获取与所述指定商户信息对应的指定优惠券信息，并展示所述指定优惠券信息。其中，可以从所有所述优惠券信息中筛选出与所述指定商户信息对应的指定优惠券信息。另外，对于所述指定优惠券信息的展示方式不作限定，例如可包括短信形式、图标形式等。最后接收所述用户从所有所述指定优惠券信息中选择的目标优惠券信息，通过增强现实技术展示所述目标优惠券信息与目标商户信息，并通过地理位置服务进行与目标商户对应的实景导航。其中，所述目标商户信息为与所述目标优惠券信息对应的商户信息，所述目标商户与所述目标商户信息具有对应关系。增强现实(AR，Augmented Reality)，通过计算机技术将虚拟信息传递给真实世界，然后两者叠加到同一个画面或空间中同时存在，再通过硬件和软件的协调作用，使得身处其中的用户能够以自然的方式与虚实景物进行三维实时交互。具体的，用户在根据自己的喜好选择出目标优惠券信息后，装置便会通过LBS对用户进行实景导航，以指导用户行走至感兴趣的目标优惠券信息对应的目标商家进行消费。另外，在通过LBS对用户进行实景导航的过程中，可同步解析出目标商户与用户的相对方向以及实时距离信息并展示。并且，随着用户转向或是移动位置，实时更新目标商户的在摄像头中的位置及距离信息等。通过这种优惠券使用指导方式，可以让更多的用户能够参与到自身具有的优惠券对应的相关商家所做的营销活动，从而大大增加用户的参与度，提升用户的粘性和用户体验。
不同于传统的业务活动推广方式，本实施例当接收到用户触发的对于目标客户端的启动请求时，会先确定出所述用户的验证等级，并采用与验证等级对应的身份验证规则对实现对于用户的准确的身份验证，在身份验证通过后，再从预设的数据库中查询出与所述用户信息对应的优惠券信息，以及从而与所述优惠券信息对应的商户信息中筛选出满足预设距离的指定商户信息，之后获取并展示与所述指定商户信息对应的指定优惠券信息，最后通过增强现实技术展示用户从指定优惠券信息中选取的目标优惠券信息以及目标商户信息，并通过地理位置服务进行与目标商户对应的实景导航。本实施例通过指导用户行走至感兴趣的目标优惠券信息对应的目标商家，让用户能够参与到自身具有的优惠券对应的相关商家所做的业务推广活动，以实现智能便捷地为用户推荐优惠信息，提高了用户对优惠信息的参与度，提升用户的粘性和用户体验，有效的提高业务活动推广的智能性与推广效率。
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S20，包括：
S200：计算所述第二时间与所述第一时间之间的间隔天数；
S201：判断所述间隔天数是否处于预设的第一天数范围区间内；
S202：若处于所述第一天数范围区间内，确定所述用户的验证等级为第一等级；
S203：若不处于所述第一天数范围区间内，判断所述间隔天数是否处于预设的第二天数范围区间内；其中，所述第二天数范围区间的最小值大于所述第一天数范围区间的最大值；
S204：若处于所述第二天数范围区间内，确定所述用户的验证等级为第二等级；其中，所述第二等级的安全等级低于所述第一等级；
S205：若不处于所述第二天数范围区间内，判断所述间隔天数是否处于预设的第三天数范围区间内；其中，所述第三天数范围区间的最小值大于所述第二天数范围区间的最大值；
S206：若处于所述第三天数范围区间内，确定所述用户的验证等级为第三等级；其中，所述第三等级的安全等级低于所述第二等级。
如上述步骤S200至S206所述，所述基于所述第一时间、所述第二时间与预设的天数范围区间确定出所述用户的验证等级的步骤，具体可包括：首先计算所述第二时间与所述第一时间之间的间隔天数。其中，所述第一时间与第二时间可为数值精确到日的时间信息，即第一时间与第二时间的时间单位为天。然后判断所述间隔天数是否处于预设的第一天数范围区间内。其中，对于第一天数范围区间的具体取值不作限定，可根据实际需求进行设置，例如可设为1-3天。若处于所述第一天数范围区间内，确定所述用户的验证等级为第一等级。其中，如果用户的验证等级为第一等级，则可判定用户属于低使用安全风险的用户，即可以不必对该用户进行身份验证而直接启动该客户端，从而可以有效节省用户的等待时间。另外，也可以通过密码校验或短信校验等便捷的方式来对用户进行身份验证，当密码验证通过或短信验证通过后，可直接启动该客户端。而若不处于所述第一天数范围区间内，判断所述间隔天数是否处于预设的第二天数范围区间内。其中，所述第二天数范围区间的最小值大于所述第一天数范围区间的最大值。另外，对于第二天数范围区间的具体取值不作限定，例如可设为4-10天。若处于所述第二天数范围区间内，确定所述用户的验证等级为第二等级。其中，所述第二等级的安全等级低于所述第一等级。另外，如果用户的验证等级为第二等级，即可判定用户属于中使用安全风险的用户，则会相应使用比第一等级更为严格的方式，例如可使用问题验证以及声纹验证的方式来对用户进行身份验证处理。而若不处于所述第二天数范围区间内，判断所述间隔天数是否处于预设的第三天数范围区间内。其中，所述第三天数范围区间的最小值大于所述第二天数范围区间的最大值。另外，对于第三天数范围区间的具体取值不作限定，例如可设为10天以上，不包括10天。若处于所述第三天数范围区间内，确定所述用户的验证等级为第三等级，其中，所述第三等级的安全等级低于所述第二等级。另外，如果用户的验证等级为第三等级，即可判定用户属于高使用安全风险的用户，则会相应使用比第二等级更为严格的方式，例如可使用名单验证以及虹膜验证的方式来对用户进行身份验证处理。本实施例中，可以基于验证等级的不同采用不同的对用户使用客户端的身份验证策略，从而避免传统的客户端启动方式仅仅使用一种验证方式来对用户进行验证，进而可以提高对于用户身份验证的智能性与准确性。
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S30，包括：
S300：若所述用户的验证等级为所述第二等级，获取预存储的多个提问数据并展示；其中，所述提问数据中包含与所述用户信息具有关联关系的目标提问数据；
S301：生成提问数据选择提醒信息并展示，以提醒所述用户从所述多个提问数据中选定指定提问数据；
S302：判断所述指定提问数据是否属于所述目标提问数据；
S303：若属于所述目标提问数据，则生成回答提醒信息并展示，以提醒所述用户输入与所述指定提问数据对应的反馈答案语音数据；
S304：对所述反馈答案语音数据进行识别得到对应的文本信息，判断所述文本信息是否与预设的正确答案数据相同；
S305：若与所述正确答案数据相同，则从所述反馈答案语音数据中提取出对应的待验证声纹特征向量；
S306：获取与所述正确答案数据对应的预存储的标准声纹特征向量；
S307：计算所述待验证声纹特征向量与所述标准声纹特征向量之间的声纹相似度；
S308：判断所述声纹相似度是否大于预设的声纹相似度阈值；
S309：若所述声纹相似度大于所述声纹相似度阈值，则判定身份验证通过，否则判定身份验证不通过。
如上述步骤S300至S309所述，所述获取与所述验证等级对应的身份验证规则，按照所述身份验证规则对所述用户进行身份验证，并判断身份验证是否通过的步骤，具体可包括：若所述用户的验证等级为所述第二等级，首先获取预存储的多个提问数据并展示。其中，所述提问数据中包含与所述用户信息具有关联关系的目标提问数据，所述目标提问数据为用于验证用户是否为合法用户的数据。然后生成提问数据选择提醒信息并展示，以提醒所述用户从所述多个提问数据中选定指定提问数据。其中，如果用户没有正确地从所有提问数据中选取出该目标提问数据，则会直接判定用户未通过身份验证。之后判断所述指定提问数据是否属于所述目标提问数据。若属于所述目标提问数据，则生成回答提醒信息并展示，以提醒所述用户输入与所述指定提问数据对应的反馈答案语音数据。后续对所述反馈答案语音数据进行识别得到对应的文本信息，判断所述文本信息是否与预设的正确答案数据相同。若与所述正确答案数据相同，则从所述反馈答案语音数据中提取出对应的待验证声纹特征向量。进一步获取与所述正确答案数据对应的预存储的标准声纹特征向量。最后计算所述待验证声纹特征向量与所述标准声纹特征向量之间的声纹相似度，并判断所述声纹相似度是否大于预设的声纹相似度阈值。其中，对于所述声纹相似度的计算方式不作具体限定。优选地，可采用距离计算公式来计算出所述声纹相似度，a为所述待验证声纹特征向量，b为所述标准声纹特征向量。另外，对于上述声纹相似度阈值不作具体限定，可根据实际需求进行设置，例如可设置为0.95。若所述声纹相似度大于所述声纹相似度阈值，则判定身份验证通过，否则判定身份验证不通过。本实施例当判别出所述用户的验证等级为所述第二等级时，会智能地通过采用提问数据的答案验证以及声纹验证对应的多重身份验证方式来实现对于用户的准确的身份验证处理，进一步提高了身份验证的准确性与可靠性，避免出现由于响应了非法用户输入的对于目标客户端的使用请求而导致不良后果，有效地保证了客户端在使用过程中的安全性。
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S30，包括：
S310：若所述用户的验证等级为所述第三等级，获取所述用户信息，并判断预设名单内是否存储有所述用户信息；
S311：若存储有所述用户信息，基于预设的目标眼睛信息获取所述用户的虹膜图像，对所述虹膜图像进行特征提取得到对应的第一虹膜特征信息，并按照预设规则将所述第一虹膜特征信息分为两部分，得到对应的第一虹膜特征图像与第二虹膜特征图像；
S312：调用预存储的虹膜图像数据库，从所述虹膜图像数据库中查询出与所述用户信息对应的第一虹膜图像，并从所述第一虹膜图像中筛选出与所述目标眼睛信息对应的第二虹膜图像；
S313：按照所述预设规则对所述第二虹膜图像中的第二虹膜特征信息进行划分处理，得到对应的第三虹膜特征图像与第四虹膜特征图像；其中，所述第三虹膜特征图像与所述第一虹膜特征图像具有对应的位置关系，所述第四虹膜特征图像与所述第二虹膜特征图像具有对应的位置关系；
S314：判断所述第一虹膜特征图像与所述第四虹膜特征图像是否能组合形成完整的第一组合虹膜图像，以及所述第二虹膜特征图像与所述第三虹膜特征图像是否能组合形成完整的第二组合虹膜图像；
S315：若均能组合形成完整的虹膜图像，获取预设的多种相似度算法，并从所有所述相似度算法中筛选出符合预设条件的目标相似度算法；其中，所述目标相似度算法的数量为多个；
S316：使用各所述目标相似度算法分别计算所述第一组合虹膜图像与所述第二组合虹膜图像之间的相似度；其中，对于每一种所述目标相似度算法均会计算出一个所述第一组合虹膜图像与所述第二组合虹膜图像之间的相似度；
S317：基于计算得到的所有所述相似度与预设的相似度阈值，生成与所述用户对应的身份验证结果；其中，所述身份验证结果包括验证通过或验证不通过；
S318：若所述身份验证结果为验证通过，则判定身份验证通过，否则判定身份验证不通过。
如上述步骤S310至S318所述，所述获取与所述验证等级对应的身份验证规则，按照所述身份验证规则对所述用户进行身份验证，并判断身份验证是否通过的步骤，具体可包括：若所述用户的验证等级为所述第三等级，首先获取所述用户信息，并判断预设名单内是否存储有所述用户信息。其中，所述预设名单是预先创建的存储有合法用户的用户信息的名单。若存储有所述用户信息，基于预设的目标眼睛信息获取所述用户的虹膜图像，对所述虹膜图像进行特征提取得到对应的第一虹膜特征信息，并按照预设规则将所述第一虹膜特征信息分为两部分，得到对应的第一虹膜特征图像与第二虹膜特征图像。其中，对于采集用户的虹膜图像的方式不作限定，可向用户发出将眼睛移动于相应的位置处，如相机拍摄位置来进行该眼睛的虹膜图像采集。另外，所述目标眼睛信息是指虹膜图像所处的眼睛的方向信息，可包括左眼或右眼。此外，对于所述预设规则不作具体限定，只需达到将提取到的第一虹膜特征信息可以分在两幅虹膜特征图像中，并使得它们可以融合后能成为一幅具有完整特征信息的虹膜图像即可。举例地，将用户的虹膜图像划分为第一虹膜特征图像与第二虹膜特征图像的过程可为：在采集到用户的虹膜图像后，先识别该第一虹膜图像中的第一虹膜特征信息，在虹膜图像中每个特征信息为一个矩形的特征点；然后利用一条曲线在不交叉的情况下尽可能多的穿过矩形的特征点的中心点，由于该曲线穿过的都是特征点的中心点，因此，沿该条曲线可以将其穿过的所有特征点分为两部分，从而根据该曲线可以将第一虹膜特征信息分为两部分H1与H2。同时通过该曲线可以将第一虹膜图像分为第一虹膜特征图像与第二虹膜特征图像，其中第一虹膜特征图像具有特征信息H1，第二虹膜特征图像具有特征信息H2。然后调用预存储的虹膜图像数据库，从所述虹膜图像数据库中查询出与所述用户信息对应的第一虹膜图像，并从所述第一虹膜图像中筛选出与所述目标眼睛信息对应的第二虹膜图像。其中，所述虹膜图像数据库为存储有各合法用户的虹膜图像的数据库，虹膜图像与合法用户的用户信息是对应存储的，且同一个用户的虹膜图像会按照眼睛信息分为对应的两个图像，即对应于左眼的虹膜图像，以及对应于右眼的虹膜图像。之后按照所述预设规则对所述第二虹膜图像中的第二虹膜特征信息进行划分处理，得到对应的第三虹膜特征图像与第四虹膜特征图像。其中，所述第三虹膜特征图像与所述第一虹膜特征图像具有对应的位置关系，所述第四虹膜特征图像与所述第二虹膜特征图像具有对应的位置关系。另外，所述位置对应关系是指两者处于相同的位置。后续判断所述第一虹膜特征图像与所述第四虹膜特征图像是否能组合形成完整的第一组合虹膜图像，以及所述第二虹膜特征图像与所述第三虹膜特征图像是否能组合形成完整的第二组合虹膜图像。若均能组合形成完整的虹膜图像，获取预设的多种相似度算法，并从所有所述相似度算法中筛选出符合预设条件的目标相似度算法。其中，所述目标相似度算法的数量为多个，所述相似度算法可包括汉明距离算法、欧式距离算法、余弦距离算法、均值哈希算法，等等。另外，符合预设条件的目标相似度算法是指一定数量的相似度算法，该一定数量可根据实际需求进行设置，例如可从所有相似度算法中挑选出相似度算法的重要度数值大于预设的影响度数值阈值的算法作为该目标相似度算法。进一步使用各所述目标相似度算法分别计算所述第一组合虹膜图像与所述第二组合虹膜图像之间的相似度。其中，对于每一种所述目标相似度算法均会计算出一个所述第一组合虹膜图像与所述第二组合虹膜图像之间的相似度。另外，对于各种目标相似度算法的相似度计算过程可参考现有的计算过程，在此暂不作过多阐述。最后基于计算得到的所有所述相似度与预设的相似度阈值，生成与所述用户对应的身份验证结果。其中，所述身份验证结果包括验证通过或验证不通过。另外，对于基于计算得到的所有所述相似度与预设的相似度阈值，生成与所述用户对应的身份验证结果的具体实现过程，本申请将在后续的具体实施例中作进一步的描述，在此不予赘述。若所述身份验证结果为验证通过，则判定身份验证通过，否则判定身份验证不通过。本实施例通过基于预设名单对用户信息进行匹配分析，以及对用户的虹膜图像及相应的预存储的第一虹膜图像进行图像划分及相似度分析以实现对于用户的多重身份验证，只有当用户通过了多维度的验证后才会判定通过了身份验证，有效地提高了用户身份验证的准确性与安全性。并且，只有在用户通过了身份验证时，后续才会对接收的启动请求进行响应，有效地提高了请求处理的安全性，有利于后续在客户端成功启动后来顺利高效地为用户进行优惠券信息的推荐处理，有利于提高用户对优惠活动的参与度，同时也提高了用户的使用体验。
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S317，包括：
S3170：获取预设的与各所述目标相似度算法分别对应的第一相似度阈值；
S3171：将使用各所述目标相似度算法分别计算出的相似度与各所述目标相似度算法对应的第一相似度阈值进行一一对应的大小比较处理；
S3172：若存在至少一个相似度不大于对应的第一相似度阈值，生成验证不通过的第一身份验证结果；
S3173：若所有所述相似度均大于对应的第一相似度阈值，生成验证通过的第二身份验证结果。
如上述步骤S3170至S3173所述，所述基于计算得到的所有所述相似度与预设的相似度阈值，生成与所述用户对应的身份验证结果的步骤，具体可包括：首先获取预设的与各所述目标相似度算法分别对应的第一相似度阈值。其中，对于每一个第一相似度阈值的取值不作具体限定，可根据实际需求、专家经验或历史经验进行设置。然后将使用各所述目标相似度算法分别计算出的相似度与各所述目标相似度算法对应的第一相似度阈值进行一一对应的大小比较处理。具体的，假如目标相似度算法包括目标相似度算法a，目标相似度算法b与目标相似度算法c，且目标相似度算法a对应的第二相似度阈值为d，目标相似度算法b对应的第二相似度阈值为e，目标相似度算法c对应的第二相似度阈值为f，则会分别将目标相似度算法a计算得到的相似度与第二相似度阈值d进行大小比较，将目标相似度算法b计算得到的相似度与第二相似度阈值e进行大小比较，以及将目标相似度算法c计算得到的相似度与第二相似度阈值f进行大小比较。若存在至少一个相似度不大于对应的第一相似度阈值，生成验证不通过的第一身份验证结果。而若所有所述相似度均大于对应的第一相似度阈值，生成验证通过的第二身份验证结果。本实施例通过使用预设的与各种目标相似度算法分别对应的第一相似度阈值，来分别与基于各种目标相似度算法计算得到的相似度进行大小比较处理，从而可以基于大小比较处理后得到的大小比较结果来共同生成用户的身份验证结果，有效地提高了生成的身份验证结果的准确性。并且，只有在用户通过了身份验证时，后续才会对用户触发的启动请求进行响应，有效地提高了请求处理的安全性，有利于后续在客户端成功启动后来顺利高效地为用户进行优惠券信息的推荐处理，有利于提高用户对优惠活动的参与度，同时也提高了用户的使用体验。
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S317，包括：
S3174：基于预设的映射表获取与各所述目标相似度算法分别对应的影响度数值；
S3175：基于所有所述影响度数值，生成与各所述目标相似度算法分别对应的权重；
S3176：基于所有所述权重对各所述相似度进行加权求和得到第一和值，并将所述第一和值记为综合相似度；
S3177：获取预设的第二相似度阈值，并判断所述综合相似度是否小于所述第二相似度阈值；
S3178：若小于所述第二相似度阈值，生成验证不通过的第三身份验证结果；
S3179：若不小于所述第二相似度阈值，生成验证通过的第四身份验证结果。
如上述步骤S3174至S3179所述，所述基于计算得到的所有所述相似度与预设的相似度阈值，生成与所述用户对应的身份验证结果的步骤，具体可包括：首先基于预设的映射表获取与各所述目标相似度算法分别对应的影响度数值。其中，所述映射表为根据实际的使用需求创建的，映射表为存储有发布年份信息与影响度数值之间的映射关系的数据表，且发布年份信息数值越大则影响度数值越大。具体的，影响度数值的生成过程可包括：先分别获取各所述目标相似度算法的发布年份信息，再基于预设的映射表查询出与各所述年份信息分别对应的影响度数值。然后基于所有所述影响度数值，生成与各所述目标相似度算法分别对应的权重。其中，对于每一种目标相似度算法，可计算该目标相似度算法的要影响度数值与所有影响度数值的和值之间的比值，并将该比值作为该目标相似度算法的权重。另外，各所述目标相似度算法对应的权重与各所述目标相似度算法，以及各所述目标相似度算法计算生成的相似度之间具有对应关系。之后基于所有所述权重对各所述相似度进行加权求和得到第一和值，并将所述第一和值记为综合相似度。最后获取预设的第二相似度阈值，并判断所述综合相似度是否小于所述第二相似度阈值。其中，对于所述第二相似度阈值的取值不作具体限定，可根据实际需求、专家经验或历史经验进行设置。若小于所述第二相似度阈值，生成验证不通过的第三身份验证结果。而若不小于所述第二相似度阈值，生成验证通过的第四身份验证结果。本实施例在使用每一个目标相似度算法计算得到多个相似度后，会结合每一个目标相似度算法对应的影响度数值生成与各目标相似度算法对应的权重，并基于得到的权重与每一个相似度来加权生成一个整体的综合相似度，进而使用该综合相似度与预设的第二相似度阈值进行大小比较处理，从而可以基于得到的大小比较结果快速的生成目标用户的身份验证结果，有效地提高了生成的身份验证结果的准确性。并且，只有在目标用户通过了身份验证时，后续才会对目标用户触发的启动请求进行响应，有效地提高了请求处理的安全性，有利于后续在客户端成功启动后来顺利高效地为用户进行优惠券信息的推荐处理，有利于提高用户对优惠活动的参与度，同时也提高了用户的使用体验。
进一步地，本申请一实施例中，上述步骤S3175，包括：
S31750：获取与指定相似度算法对应的影响度数值；其中，所述指定相似度算法为所有所述目标相似度算法中的任意一个算法，将所述指定相似度算法对应的重要度数值记为指定影响度数值；
S31751：计算所有所述重要度数值之间的第二和值；
S31752：计算所述指定影响度数值与所述第二和值之间的商值；
S31753：将所述商值作为所述指定相似度算法的权重。
如上述步骤S31750至S31753所述，所述基于所有所述影响度数值，生成与各所述目标相似度算法分别对应的权重的步骤，具体可包括：首先获取与指定相似度算法对应的影响度数值。其中，所述指定相似度算法为所有所述目标相似度算法中的任意一个算法，将所述指定相似度算法对应的重要度数值记为指定影响度数值。然后计算所有所述重要度数值之间的第二和值。之后计算所述指定影响度数值与所述第二和值之间的商值。最后将所述商值作为所述指定相似度算法的权重。本实施例通过根据每一个目标相似度算法分别对应的重要度数值，与所有目标相似度算法的重要度数值的第二和值，来快速准确地生成每一个目标相似度算法的权重，使得后续能够基于得到的权重快速地生成相应的综合相似度，进而可以使用该综合相似度与预设的第二相似度阈值进行大小比较，从而可以基于得到的大小比较结果快速准确的生成用户的身份验证结果
本申请实施例中的优惠信息的推荐方法还可以应用于区块链领域，如将上述目标优惠券信息等数据存储于区块链上。通过使用区块链来对上述目标优惠券信息进行存储和管理，能够有效地保证上述目标优惠券信息的安全性与不可篡改性。
上述区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
区块链底层平台可以包括用户管理、基础服务、智能合约以及运营监控等处理模块。其中，用户管理模块负责所有区块链参与者的身份信息管理，包括维护公私钥生成(账户管理)、密钥管理以及用户真实身份和区块链地址对应关系维护(权限管理)等，并且在授权的情况下，监管和审计某些真实身份的交易情况，提供风险控制的规则配置(风控审计)；基础服务模块部署在所有区块链节点设备上，用来验证业务请求的有效性，并对有效请求完成共识后记录到存储上，对于一个新的业务请求，基础服务先对接口适配解析和鉴权处理(接口适配)，然后通过共识算法将业务信息加密(共识管理)，在加密之后完整一致的传输至共享账本上(网络通信)，并进行记录存储；智能合约模块负责合约的注册发行以及合约触发和合约执行，开发人员可以通过某种编程语言定义合约逻辑，发布到区块链上(合约注册)，根据合约条款的逻辑，调用密钥或者其它的事件触发执行，完成合约逻辑，同时还提供对合约升级注销的功能；运营监控模块主要负责产品发布过程中的部署、配置的修改、合约设置、云适配以及产品运行中的实时状态的可视化输出，例如：告警、监控网络情况、监控节点设备健康状态等。
参照图2，本申请一实施例中还提供了一种信息推荐装置，包括：
第一获取模块1，用于当接收到用户触发的对于目标客户端的启动请求时，获取所述目标客户端上一次成功启动的第一时间，以及获取当前的第二时间；
第一确定模块2，用于基于所述第一时间、所述第二时间与预设的天数范围区间确定出所述用户的验证等级；
验证模块3，用于获取与所述验证等级对应的身份验证规则，按照所述身份验证规则对所述用户进行身份验证，并判断身份验证是否通过；
第二确定模块4，用于若身份验证通过，启动所述目标客户端，并通过地理位置服务确定所述用户当前的位置数据；
查询模块5，用于获取所述用户的用户信息，从预设的数据库中查询出与所述用户信息对应的优惠券信息，以及与所述优惠券信息对应的商户信息；其中，所述商户信息至少包括商户名称、商户地理位置；
第三确定模块6，用于从所有所述商户信息中，确定出商户地理位置与所述位置数据之间的距离处于预设距离范围内的指定商户信息；
第二获取模块7，用于获取与所述指定商户信息对应的指定优惠券信息，并展示所述指定优惠券信息；
导航模块8，用于接收所述用户从所有所述指定优惠券信息中选择的目标优惠券信息，通过增强现实技术展示所述目标优惠券信息与目标商户信息，并通过地理位置服务进行与目标商户对应的实景导航；其中，所述目标商户信息为与所述目标优惠券信息对应的商户信息，所述目标商户与所述目标商户信息具有对应关系。
本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的优惠信息的推荐方法的步骤一一对应，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述第一确定模块2，包括：
第一计算子模块，用于计算所述第二时间与所述第一时间之间的间隔天数；
第一判断子模块，用于判断所述间隔天数是否处于预设的第一天数范围区间内；
第一确定子模块，用于若处于所述第一天数范围区间内，确定所述用户的验证等级为第一等级；
第二判断子模块，用于若不处于所述第一天数范围区间内，判断所述间隔天数是否处于预设的第二天数范围区间内；其中，所述第二天数范围区间的最小值大于所述第一天数范围区间的最大值；
第二确定子模块，用于若处于所述第二天数范围区间内，确定所述用户的验证等级为第二等级；其中，所述第二等级的安全等级低于所述第一等级；
第三判断子模块，用于若不处于所述第二天数范围区间内，判断所述间隔天数是否处于预设的第三天数范围区间内；其中，所述第三天数范围区间的最小值大于所述第二天数范围区间的最大值；
第三确定子模块，用于若处于所述第三天数范围区间内，确定所述用户的验证等级为第三等级；其中，所述第三等级的安全等级低于所述第二等级。
本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的优惠信息的推荐方法的步骤一一对应，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述验证模块3，包括：
第一获取子模块，用于若所述用户的验证等级为所述第二等级，获取预存储的多个提问数据并展示；其中，所述提问数据中包含与所述用户信息具有关联关系的目标提问数据；
第一生成子模块，用于生成提问数据选择提醒信息并展示，以提醒所述用户从所述多个提问数据中选定指定提问数据；
第四判断子模块，用于判断所述指定提问数据是否属于所述目标提问数据；
第二生成子模块，用于若属于所述目标提问数据，则生成回答提醒信息并展示，以提醒所述用户输入与所述指定提问数据对应的反馈答案语音数据；
识别子模块，用于对所述反馈答案语音数据进行识别得到对应的文本信息，判断所述文本信息是否与预设的正确答案数据相同；
提取子模块，用于若与所述正确答案数据相同，则从所述反馈答案语音数据中提取出对应的待验证声纹特征向量；
第二获取子模块，用于获取与所述正确答案数据对应的预存储的标准声纹特征向量；
第二计算子模块，用于计算所述待验证声纹特征向量与所述标准声纹特征向量之间的声纹相似度；
第五判断子模块，用于判断所述声纹相似度是否大于预设的声纹相似度阈值；
第一判定子模块，用于若所述声纹相似度大于所述声纹相似度阈值，则判定身份验证通过，否则判定身份验证不通过。
本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的优惠信息的推荐方法的步骤一一对应，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述验证模块3，包括：
第三获取子模块，用于若所述用户的验证等级为所述第三等级，获取所述用户信息，并判断预设名单内是否存储有所述用户信息；
第一划分子模块，用于若存储有所述用户信息，基于预设的目标眼睛信息获取所述用户的虹膜图像，对所述虹膜图像进行特征提取得到对应的第一虹膜特征信息，并按照预设规则将所述第一虹膜特征信息分为两部分，得到对应的第一虹膜特征图像与第二虹膜特征图像；
第一筛选子模块，用于调用预存储的虹膜图像数据库，从所述虹膜图像数据库中查询出与所述用户信息对应的第一虹膜图像，并从所述第一虹膜图像中筛选出与所述目标眼睛信息对应的第二虹膜图像；
第二划分子模块，用于按照所述预设规则对所述第二虹膜图像中的第二虹膜特征信息进行划分处理，得到对应的第三虹膜特征图像与第四虹膜特征图像；其中，所述第三虹膜特征图像与所述第一虹膜特征图像具有对应的位置关系，所述第四虹膜特征图像与所述第二虹膜特征图像具有对应的位置关系；
第六判断子模块，用于判断所述第一虹膜特征图像与所述第四虹膜特征图像是否能组合形成完整的第一组合虹膜图像，以及所述第二虹膜特征图像与所述第三虹膜特征图像是否能组合形成完整的第二组合虹膜图像；
第二筛选子模块，用于若均能组合形成完整的虹膜图像，获取预设的多种相似度算法，并从所有所述相似度算法中筛选出符合预设条件的目标相似度算法；其中，所述目标相似度算法的数量为多个；
第三计算子模块，用于使用各所述目标相似度算法分别计算所述第一组合虹膜图像与所述第二组合虹膜图像之间的相似度；其中，对于每一种所述目标相似度算法均会计算出一个所述第一组合虹膜图像与所述第二组合虹膜图像之间的相似度；
第三生成子模块，用于基于计算得到的所有所述相似度与预设的相似度阈值，生成与所述用户对应的身份验证结果；其中，所述身份验证结果包括验证通过或验证不通过；
第二判定子模块，用于若所述身份验证结果为验证通过，则判定身份验证通过，否则判定身份验证不通过。
本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的优惠信息的推荐方法的步骤一一对应，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述第三生成子模块，包括：
第一获取单元，用于获取预设的与各所述目标相似度算法分别对应的第一相似度阈值；
比较单元，用于将使用各所述目标相似度算法分别计算出的相似度与各所述目标相似度算法对应的第一相似度阈值进行一一对应的大小比较处理；
第一生成单元，用于若存在至少一个相似度不大于对应的第一相似度阈值，生成验证不通过的第一身份验证结果；
第二生成单元，用于若所有所述相似度均大于对应的第一相似度阈值，生成验证通过的第二身份验证结果。
本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的优惠信息的推荐方法的步骤一一对应，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述第三生成子模块，包括：
第二获取单元，用于基于预设的映射表获取与各所述目标相似度算法分别对应的影响度数值；
第三生成单元，用于基于所有所述影响度数值，生成与各所述目标相似度算法分别对应的权重；
计算单元，用于基于所有所述权重对各所述相似度进行加权求和得到第一和值，并将所述第一和值记为综合相似度；
判断单元，用于获取预设的第二相似度阈值，并判断所述综合相似度是否小于所述第二相似度阈值；
第三生成单元，用于若小于所述第二相似度阈值，生成验证不通过的第三身份验证结果；
第四生成单元，用于若不小于所述第二相似度阈值，生成验证通过的第四身份验证结果。
本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的优惠信息的推荐方法的步骤一一对应，在此不再赘述。
进一步地，本申请一实施例中，上述第三生成单元，包括：
获取子单元，用于获取与指定相似度算法对应的影响度数值；其中，所述指定相似度算法为所有所述目标相似度算法中的任意一个算法，将所述指定相似度算法对应的重要度数值记为指定影响度数值；
第一计算子单元，用于计算所有所述重要度数值之间的第二和值；
第二计算子单元，用于计算所述指定影响度数值与所述第二和值之间的商值；
确定子单元，用于将所述商值作为所述指定相似度算法的权重。
本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的优惠信息的推荐方法的步骤一一对应，在此不再赘述。
参照图3，本申请实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏、输入装置和数据库。其中，该计算机设备设计的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括存储介质、内存储器。该存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储第一时间、第二时间、验证等级、位置数据、指定商户信息、目标优惠券信息以及目标商户信息。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机设备的显示屏是计算机中必不可少的一种图文输出设备，用于将数字信号转换为光信号，使文字与图形在显示屏的屏幕上显示出来。该计算机设备的输入装置是计算机与用户或其他设备之间进行信息交换的主要装置，用于把数据、指令及某些标志信息等输送到计算机中去。该计算机程序被处理器执行时以实现一种优惠信息的推荐方法。
上述处理器执行上述优惠信息的推荐方法的步骤：
当接收到用户触发的对于目标客户端的启动请求时，获取所述目标客户端上一次成功启动的第一时间，以及获取当前的第二时间；基于所述第一时间、所述第二时间与预设的天数范围区间确定出所述用户的验证等级；获取与所述验证等级对应的身份验证规则，按照所述身份验证规则对所述用户进行身份验证，并判断身份验证是否通过；若身份验证通过，启动所述目标客户端，并通过地理位置服务确定所述用户当前的位置数据；获取所述用户的用户信息，从预设的数据库中查询出与所述用户信息对应的优惠券信息，以及与所述优惠券信息对应的商户信息；其中，所述商户信息至少包括商户名称、商户地理位置；从所有所述商户信息中，确定出商户地理位置与所述位置数据之间的距离处于预设距离范围内的指定商户信息；获取与所述指定商户信息对应的指定优惠券信息，并展示所述指定优惠券信息；接收所述用户从所有所述指定优惠券信息中选择的目标优惠券信息，通过增强现实技术展示所述目标优惠券信息与目标商户信息，并通过地理位置服务进行与目标商户对应的实景导航；其中，所述目标商户信息为与所述目标优惠券信息对应的商户信息，所述目标商户与所述目标商户信息具有对应关系。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的装置、计算机设备的限定。
本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现一种优惠信息的推荐方法，具体为：
当接收到用户触发的对于目标客户端的启动请求时，获取所述目标客户端上一次成功启动的第一时间，以及获取当前的第二时间；基于所述第一时间、所述第二时间与预设的天数范围区间确定出所述用户的验证等级；获取与所述验证等级对应的身份验证规则，按照所述身份验证规则对所述用户进行身份验证，并判断身份验证是否通过；若身份验证通过，启动所述目标客户端，并通过地理位置服务确定所述用户当前的位置数据；获取所述用户的用户信息，从预设的数据库中查询出与所述用户信息对应的优惠券信息，以及与所述优惠券信息对应的商户信息；其中，所述商户信息至少包括商户名称、商户地理位置；从所有所述商户信息中，确定出商户地理位置与所述位置数据之间的距离处于预设距离范围内的指定商户信息；获取与所述指定商户信息对应的指定优惠券信息，并展示所述指定优惠券信息；接收所述用户从所有所述指定优惠券信息中选择的目标优惠券信息，通过增强现实技术展示所述目标优惠券信息与目标商户信息，并通过地理位置服务进行与目标商户对应的实景导航；其中，所述目标商户信息为与所述目标优惠券信息对应的商户信息，所述目标商户与所述目标商户信息具有对应关系。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM通过多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双速据率SDRAM(SSRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上所述仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (8)

1.一种优惠信息的推荐方法，其特征在于，包括：
当接收到用户触发的对于目标客户端的启动请求时，获取所述目标客户端上一次成功启动的第一时间，以及获取当前的第二时间；
基于所述第一时间、所述第二时间与预设的天数范围区间确定出所述用户的验证等级；
获取与所述验证等级对应的身份验证规则，按照所述身份验证规则对所述用户进行身份验证，并判断身份验证是否通过；
若身份验证通过，启动所述目标客户端，并通过地理位置服务确定所述用户当前的位置数据；
获取所述用户的用户信息，从预设的数据库中查询出与所述用户信息对应的优惠券信息，以及与所述优惠券信息对应的商户信息；其中，所述商户信息至少包括商户名称、商户地理位置；
从所有所述商户信息中，确定出商户地理位置与所述位置数据之间的距离处于预设距离范围内的指定商户信息；
获取与所述指定商户信息对应的指定优惠券信息，并展示所述指定优惠券信息；
接收所述用户从所有所述指定优惠券信息中选择的目标优惠券信息，通过增强现实技术展示所述目标优惠券信息与目标商户信息，并通过地理位置服务进行与目标商户对应的实景导航；其中，所述目标商户信息为与所述目标优惠券信息对应的商户信息，所述目标商户与所述目标商户信息具有对应关系；
所述基于所述第一时间、所述第二时间与预设的天数范围区间确定出所述用户的验证等级的步骤，包括：
计算所述第二时间与所述第一时间之间的间隔天数；
判断所述间隔天数是否处于预设的第一天数范围区间内；
若处于所述第一天数范围区间内，确定所述用户的验证等级为第一等级；
若不处于所述第一天数范围区间内，判断所述间隔天数是否处于预设的第二天数范围区间内；其中，所述第二天数范围区间的最小值大于所述第一天数范围区间的最大值；
若处于所述第二天数范围区间内，确定所述用户的验证等级为第二等级；其中，所述第二等级的安全等级低于所述第一等级；
若不处于所述第二天数范围区间内，判断所述间隔天数是否处于预设的第三天数范围区间内；其中，所述第三天数范围区间的最小值大于所述第二天数范围区间的最大值；
若处于所述第三天数范围区间内，确定所述用户的验证等级为第三等级；其中，所述第三等级的安全等级低于所述第二等级；
所述获取与所述验证等级对应的身份验证规则，按照所述身份验证规则对所述用户进行身份验证，并判断身份验证是否通过的步骤，包括：
若所述用户的验证等级为所述第二等级，获取预存储的多个提问数据并展示；其中，所述提问数据中包含与所述用户信息具有关联关系的目标提问数据；
生成提问数据选择提醒信息并展示，以提醒所述用户从所述多个提问数据中选定指定提问数据；
判断所述指定提问数据是否属于所述目标提问数据；
若属于所述目标提问数据，则生成回答提醒信息并展示，以提醒所述用户输入与所述指定提问数据对应的反馈答案语音数据；
对所述反馈答案语音数据进行识别得到对应的文本信息，判断所述文本信息是否与预设的正确答案数据相同；
若与所述正确答案数据相同，则从所述反馈答案语音数据中提取出对应的待验证声纹特征向量；
获取与所述正确答案数据对应的预存储的标准声纹特征向量；
计算所述待验证声纹特征向量与所述标准声纹特征向量之间的声纹相似度；
判断所述声纹相似度是否大于预设的声纹相似度阈值；
若所述声纹相似度大于所述声纹相似度阈值，则判定身份验证通过，否则判定身份验证不通过。
2.根据权利要求1所述的优惠信息的推荐方法，其特征在于，所述获取与所述验证等级对应的身份验证规则，按照所述身份验证规则对所述用户进行身份验证，并判断身份验证是否通过的步骤，还包括：
若所述用户的验证等级为所述第三等级，获取所述用户信息，并判断预设名单内是否存储有所述用户信息；
若存储有所述用户信息，基于预设的目标眼睛信息获取所述用户的虹膜图像，对所述虹膜图像进行特征提取得到对应的第一虹膜特征信息，并按照预设规则将所述第一虹膜特征信息分为两部分，得到对应的第一虹膜特征图像与第二虹膜特征图像；
调用预存储的虹膜图像数据库，从所述虹膜图像数据库中查询出与所述用户信息对应的第一虹膜图像，并从所述第一虹膜图像中筛选出与所述目标眼睛信息对应的第二虹膜图像；
按照所述预设规则对所述第二虹膜图像中的第二虹膜特征信息进行划分处理，得到对应的第三虹膜特征图像与第四虹膜特征图像；其中，所述第三虹膜特征图像与所述第一虹膜特征图像具有对应的位置关系，所述第四虹膜特征图像与所述第二虹膜特征图像具有对应的位置关系；
判断所述第一虹膜特征图像与所述第四虹膜特征图像是否能组合形成完整的第一组合虹膜图像，以及所述第二虹膜特征图像与所述第三虹膜特征图像是否能组合形成完整的第二组合虹膜图像；
若均能组合形成完整的虹膜图像，获取预设的多种相似度算法，并从所有所述相似度算法中筛选出符合预设条件的目标相似度算法；其中，所述目标相似度算法的数量为多个；
使用各所述目标相似度算法分别计算所述第一组合虹膜图像与所述第二组合虹膜图像之间的相似度；其中，对于每一种所述目标相似度算法均会计算出一个所述第一组合虹膜图像与所述第二组合虹膜图像之间的相似度；
基于计算得到的所有所述相似度与预设的相似度阈值，生成与所述用户对应的身份验证结果；其中，所述身份验证结果包括验证通过或验证不通过；
若所述身份验证结果为验证通过，则判定身份验证通过，否则判定身份验证不通过。
3.根据权利要求2所述的优惠信息的推荐方法，其特征在于，所述基于计算得到的所有所述相似度与预设的相似度阈值，生成与所述用户对应的身份验证结果的步骤，包括：
获取预设的与各所述目标相似度算法分别对应的第一相似度阈值；
将使用各所述目标相似度算法分别计算出的相似度与各所述目标相似度算法对应的第一相似度阈值进行一一对应的大小比较处理；
若存在至少一个相似度不大于对应的第一相似度阈值，生成验证不通过的第一身份验证结果；
若所有所述相似度均大于对应的第一相似度阈值，生成验证通过的第二身份验证结果。
4.根据权利要求2所述的优惠信息的推荐方法，其特征在于，所述基于计算得到的所有所述相似度与预设的相似度阈值，生成与所述用户对应的身份验证结果的步骤，包括：
基于预设的映射表获取与各所述目标相似度算法分别对应的影响度数值；
基于所有所述影响度数值，生成与各所述目标相似度算法分别对应的权重；
基于所有所述权重对各所述相似度进行加权求和得到第一和值，并将所述第一和值记为综合相似度；
获取预设的第二相似度阈值，并判断所述综合相似度是否小于所述第二相似度阈值；
若小于所述第二相似度阈值，生成验证不通过的第三身份验证结果；
若不小于所述第二相似度阈值，生成验证通过的第四身份验证结果。
5.根据权利要求4所述的优惠信息的推荐方法，其特征在于，所述基于所有所述影响度数值，生成与各所述目标相似度算法分别对应的权重的步骤，包括：
获取与指定相似度算法对应的影响度数值；其中，所述指定相似度算法为所有所述目标相似度算法中的任意一个算法，将所述指定相似度算法对应的重要度数值记为指定影响度数值；
计算所有所述重要度数值之间的第二和值；
计算所述指定影响度数值与所述第二和值之间的商值；
将所述商值作为所述指定相似度算法的权重。
6.一种信息推荐装置，用于执行权利要求1-5中任意一项所述的方法，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于当接收到用户触发的对于目标客户端的启动请求时，获取所述目标客户端上一次成功启动的第一时间，以及获取当前的第二时间；
第一确定模块，用于基于所述第一时间、所述第二时间与预设的天数范围区间确定出所述用户的验证等级；
验证模块，用于获取与所述验证等级对应的身份验证规则，按照所述身份验证规则对所述用户进行身份验证，并判断身份验证是否通过；
第二确定模块，用于若身份验证通过，启动所述目标客户端，并通过地理位置服务确定所述用户当前的位置数据；
查询模块，用于获取所述用户的用户信息，从预设的数据库中查询出与所述用户信息对应的优惠券信息，以及与所述优惠券信息对应的商户信息；其中，所述商户信息至少包括商户名称、商户地理位置；
第三确定模块，用于从所有所述商户信息中，确定出商户地理位置与所述位置数据之间的距离处于预设距离范围内的指定商户信息；
第二获取模块，用于获取与所述指定商户信息对应的指定优惠券信息，并展示所述指定优惠券信息；
导航模块，用于接收所述用户从所有所述指定优惠券信息中选择的目标优惠券信息，通过增强现实技术展示所述目标优惠券信息与目标商户信息，并通过地理位置服务进行与目标商户对应的实景导航；其中，所述目标商户信息为与所述目标优惠券信息对应的商户信息，所述目标商户与所述目标商户信息具有对应关系。
7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
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