CN114862520A - 产品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及人工智能技术，提供一种产品推荐方法、装置、计算机设备与存储介质，包括：获取与营销活动关联的用户行为；解析所述用户行为，得到所述营销活动对应的若干营销路径与营销产品；获取所述用户行为对应用户的基本属性，并根据所述基本属性构建用户画像；获取所述营销路径与所述营销产品对应的营销属性信息，并根据所述营销属性信息与所述用户画像构建营销链路图；获取目标用户画像，并从所述营销链路图中获取与所述目标用户画像对应目标营销活动与目标营销路径；按照所述目标营销路径将所述目标营销活动推荐给目标用户。本申请能够提高产品推荐的准确性，促进智慧城市的快速发展。

Description

产品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种产品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

任何的项目及产品销售中，由于各类用户的需求不同，依据用户的需求来推荐所匹配的产品是最为高效的销售方式。目前，在金融、保险等领域中，会对用户的相关信息进行分析，推断出用户可能会感兴趣的产品，并将这些可能会感兴趣产品推荐给用户。在对用户进行产品推荐时，被推荐产品的准确性直接影响到最终的推荐效果。

在实现本申请的过程中，申请人发现现有技术存在如下技术问题：现有的产品推荐方法多侧重于从产品本身的维度学习回归得到产品的推荐价值，一定程度上忽略了用户的行为特征对产品推荐的重要作用，会导致产品推荐的准确性较低。

因此，有必要提供一种产品推荐方法，能够提高产品推荐的准确性。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种产品推荐方法、产品推荐装置、计算机设备及存储介质，能够提高产品推荐的准确性。

本申请实施例第一方面提供一种产品推荐方法，所述产品推荐方法包括：

获取与营销活动关联的用户行为；

解析所述用户行为，得到所述营销活动对应的若干营销路径与营销产品；

获取所述用户行为对应用户的基本属性，并根据所述基本属性构建用户画像；

获取所述营销路径与所述营销产品对应的营销属性信息，并根据所述营销属性信息与所述用户画像构建营销链路图；

获取目标用户画像，并从所述营销链路图中获取与所述目标用户画像对应的目标营销活动与目标营销路径；

按照所述目标营销路径将所述目标营销活动推荐给所述目标用户。

进一步地，在本申请实施例提供的上述产品推荐方法中，所述获取与营销活动关联的用户行为包括：

获取所述营销活动对应的营销时间；

采集用户参与所述营销活动的参与时间；

当所述营销时间与所述参与时间匹配时，确定所述参与时间对应的用户，并从确定的用户中抽取与所述营销活动关联的用户行为。

进一步地，在本申请实施例提供的上述产品推荐方法中，所述解析所述用户行为，得到所述营销活动对应的若干营销路径与营销产品包括：

获取所述用户行为对应的行为日志；

检测所述行为日志中是否包含预设营销路径关键词与预设营销产品关键词；

当检测结果为所述行为日志中包含所述预设营销路径关键词与所述预设营销产品关键词时，确定所述预设营销路径关键词的第一目标位置以及所述预设营销产品关键词的第二目标位置；

抽取所述第一目标位置处的日志内容作为所述营销活动对应的若干营销路径，以及抽取所述第二目标位置处的日志内容作为所述营销活动对应的若干营销产品。

进一步地，在本申请实施例提供的上述产品推荐方法中，所述获取所述用户行为对应用户的基本属性，并根据所述基本属性构建用户画像包括：

确定所述用户行为对应的用户编码，并获取与所述用户编码关联的基本属性；

对所述基本属性进行核心语义提取，得到若干指标项以及所述指标项对应的指标值；

根据所述指标值遍历预先设置的指标值与属性标签的映射关系，得到所述属性语义对应的目标属性标签；

根据所述目标属性标签确定用户画像。

进一步地，在本申请实施例提供的上述产品推荐方法中，所述获取所述营销路径与所述营销产品对应的营销属性信息包括：

获取所述用户行为对应的用户编码；

检测是否存在与所述用户编码关联的反馈内容；

当检测结果为存在与所述用户编码关联的反馈内容时，解析所述反馈内容，并检测所述反馈内容中是否存在第一预设关键词与第二预设关键词；

当检测结果为所述反馈内容中存在所述第一预设关键词与所述第二预设关键词时，获取所述第一预设关键词对应的反馈内容为营销路径反馈内容，并获取所述第二预设关键词对应的反馈内容为营销产品反馈内容；

按照预设数据格式组合所述营销路径反馈内容与所述营销产品反馈内容，得到营销属性信息。

进一步地，在本申请实施例提供的上述产品推荐方法中，所述根据所述营销属性信息与所述用户画像构建营销链路图包括：

获取所述用户画像对应的用户集以及所述用户集中每一用户对应的用户编码；

获取与所述用户编码关联的所述营销属性信息；

解析所述营销属性信息，得到营销路径标签与营销产品标签；

以所述用户画像为初始节点，所述营销产品为第一终止节点、所述营销路径为第二终止节点构建初始链路图；

分别添加所述营销产品标签至所述第一终止节点上，并添加所述营销路径标签至所述第二终止节点上，得到营销链路图。

进一步地，在本申请实施例提供的上述产品推荐方法中，所述从所述营销链路图中获取与所述目标用户画像对应目标营销活动与目标营销路径包括：

获取所述营销链路图中的若干用户画像；

计算所述若干用户画像与所述目标用户画像的相似度；

检测是否存在所述相似度超过预设相似度阈值的用户画像；

当检测结果为存在所述相似度超过预设相似度阈值的用户画像时，确定所述相似度超过预设相似度阈值的用户画像对应的目标营销活动与目标营销路径。

本申请实施例第二方面还提供一种产品推荐装置，所述产品推荐装置包括：

行为获取模块，用于获取与营销活动关联的用户行为；

行为解析模块，用于解析所述用户行为，得到所述营销活动对应的若干营销路径与营销产品；

画像构建模块，用于获取所述用户行为对应用户的基本属性，并根据所述基本属性构建用户画像；

链路构建模块，用于获取所述营销路径与所述营销产品对应的营销属性信息，并根据所述营销属性信息与所述用户画像构建营销链路图；

画像获取模块，用于获取目标用户画像，并从所述营销链路图中获取与所述目标用户画像对应的目标营销活动与目标营销路径；

活动推荐模块，用于按照所述目标营销路径将所述目标营销活动推荐给所述目标用户。

本申请实施例第三方面还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述任意一项所述产品推荐方法。

本申请实施例第四方面还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质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任意一项所述产品推荐方法。

本申请实施例提供的上述产品推荐方法、产品推荐装置、计算机设备以及计算机可读存储介质，通过分析用户行为，确定完整的营销路径，避免形成营销活动断路，能够提高营销活动分析的准确性，从而提高产品推荐的准确性；此外，本申请根据所述营销属性信息与所述用户画像构建营销链路图，对于目标用户画像，从所述营销链路图中获取与所述目标用户画像对应目标营销活动与目标营销路径，从营销路径与营销产品两个维度进一步提高了利用待推荐产品对用户进行产品推荐的精确度，实现了精准的产品推荐。本申请可应用于智慧政务、智慧交通等智慧城市的各个功能模块中，比如智慧政务的产品推荐模块等，能够促进智慧城市的快速发展。

附图说明

图1是本申请实施例一提供的产品推荐方法的流程图。

图2是本申请实施例二提供的产品推荐装置的结构图。

图3是本申请实施例三提供的计算机设备的结构示意图。

如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本申请。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本申请的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本申请进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。

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。

本发明实施例提供的产品推荐方法由计算机设备执行，相应地，产品推荐装置运行于计算机设备中。图1是本申请实施例一提供的产品推荐方法的流程图。如图1所示，所述产品推荐方法可以包括如下步骤，根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些可以省略：

S11，获取与营销活动关联的用户行为。

在本申请的至少一实施例中，所述营销活动是指针对某一类营销产品对应的推荐活动，某一类营销产品中的产品数量可以为1个，也可以为多个。所述营销产品的类型可以为金融类，也可以为保险类，在此不做限制。所述用户行为是指若干用户选择具体某一个营销产品对应推荐活动的行为以及选取该推荐活动的营销路径的行为。在一实施例中，所述营销路径可以包括但不限于：邮件、短信以及网站等。在一实施例中，将所述营销活动封装为传输包(例如，封装为URL链接)，通过预先设置的营销路径将所述传输包传输给用户。例如，当所述传输包通过邮件方式传输给用户时，若用户通过点击该邮件中的传输包打开所述营销活动，此时，用户选择的营销路径即为邮件。又例如，当所述传输包通过短信方式传输给用户时，若用户通过点击该短信中的传输包打开所述营销活动，此时，用户选择的营销路径即为短信。在此不做赘述。

可选地，所述获取与营销活动关联的用户行为包括：

获取所述营销活动对应的营销时间；

采集用户参与所述营销活动的参与时间；

当所述营销时间与所述参与时间匹配时，确定所述参与时间对应的用户，并从确定的用户中抽取与所述营销活动关联的用户行为。

其中，所述营销活动对应的营销时间是指将所述营销活动封装为传输包(例如，封装为URL链接)，通过预先设置的营销路径将所述传输包传输给用户所在的时间，所述营销时间可以是某一时间点或者某一时间段。用户参与所述营销活动的参与时间是指用户通过相关营销路径进入了解所述营销活动的时间。所述营销时间与所述参与时间匹配也即所述营销时间与所述参与时间处于相同时间段或者间隔预设时间间隔。

其中，当所述营销时间与所述参与时间匹配时，可以确定用户是在系统发出传输包后才进入了解所述营销活动的，此时抽取用户的行为作为与所述营销活动关联的用户行为；当所述营销时间与所述参与时间不匹配时，可以确定用户进入了解所述营销活动这一行为与系统是否发出传输包无关，此时无需抽取用户的行为作为与所述营销活动关联的用户行为。本申请通过对所述营销活动对应的营销时间以及用户参与所述营销活动的参与时间进行匹配，确定与营销时间匹配的参与时间对应的用户行为作为与所述营销活动关联的用户行为，保证用户行为采集的准确性，从而提高营销活动分析的准确性，从而提高产品推荐的准确性。

S12，解析所述用户行为，得到所述营销活动对应的若干营销路径与营销产品。

在本申请的至少一实施例中，所述用户行为是指若干用户选择具体某一个营销产品对应推荐活动的行为以及选取该推荐活动的营销路径。所述营销路径可以是指营销渠道，包括邮件、短信或者各个网站。在一实施例中，所述营销路径可以是预先设置的。但对于营销产品推广做的比较多的情况，可能存在营销活动断路的情况，例如，存在由未被记载的未知营销路径推广营销产品的情况，由此可能导致无法准确分析营销活动相关信息。本申请通过分析用户行为，能够获取未被记载的未知营销路径的信息，确定完整的营销路径，避免形成营销活动断路，能够提高营销活动分析的准确性，从而提高产品推荐的准确性。

可选地，所述解析所述用户行为，得到所述营销活动对应的若干营销路径与营销产品包括：

获取所述用户行为对应的行为日志；

检测所述行为日志中是否包含预设营销路径关键词与预设营销产品关键词；

当检测结果为所述行为日志中包含所述预设营销路径关键词与所述预设营销产品关键词时，确定所述预设营销路径关键词的第一目标位置以及所述预设营销产品关键词的第二目标位置；

抽取所述第一目标位置处的日志内容作为所述营销活动对应的若干营销路径，以及抽取所述第二目标位置处的日志内容作为所述营销活动对应的若干营销产品。

其中，预先设置的营销产品系统中记录有所述用户行为对应的行为日志。所述预设营销路径关键词是指预先设置的用于标识营销路径的关键词，所述预设营销产品关键词是指预先设置的用于标识营销产品的关键词。通过检测所述行为日志中是否存在所述预设营销路径关键词以及在检测结果为所述行为日志中包含所述预设营销路径关键词时，所述预设营销路径关键词的第一目标位置处的日志内容即为若干营销路径。同理，通过检测所述行为日志中是否存在所述预设营销产品关键词以及在检测结果为所述行为日志中包含所述预设营销产品关键词时，所述预设营销产品关键词的第二目标位置处的日志内容即为若干营销产品。

S13，获取所述用户行为对应用户的基本属性，并根据所述基本属性构建用户画像。

在本申请的至少一实施例中，所述用户行为是指若干用户选择具体某一个营销产品对应推荐活动的行为以及选取该推荐活动的营销路径的行为。一个用户行为与一个用户对应。所述用户画像是指根据用户的基本属性等属性，抽象出来的标签化的用户模型，通俗来说就是用户的属性标签的集合。所述属性标签可以是通过对用户数据进行分析而得到的高度精炼的特征标识。基于用户的基本属性构建所述目标用户的用户画像。所述基本属性包括多个指标项及每个所述指标项对应的指标值，所述指标项包括年龄、性别、地址、职业等。通过指标值可确定用户在各指标项的特点，进而得到用户的属性标签，进而基于所述属性标签可构建用户画像。例如，指标项年龄对应的指标值与属性标签的映射关系如下：18岁以下，少年；18岁～30岁，青年；31岁～50岁，中年；50岁以上，老年。指标项地址对应的指标值与属性标签的映射关系如下：北京、上海、广州、深圳，一线城市；厦门、无锡、昆明、温州、长春、南宁、金华、……、珠海，二线城市。

可选地，所述获取所述用户行为对应用户的基本属性，并根据所述基本属性构建用户画像包括：

确定所述用户行为对应的用户编码，并获取与所述用户编码关联的基本属性；

对所述基本属性进行核心语义提取，得到若干指标项以及所述指标项对应的指标值；

根据所述指标值遍历预先设置的指标值与属性标签的映射关系，得到所述属性语义对应的目标属性标签；

根据所述目标属性标签确定用户画像。

其中，存在预设数据库，所述预设数据库中存储用户的基本属性，所述基本属性可以包括但不限于年龄、性别、地址、职业等属性。所述基本属性与所述用户编码关联，通过获取用户编码，并调用所述用户编码能够从所述预设数据库中获取关联的基本属性。可以采用语义分析模型进行语义提取，所述语义分析模型包括但不限于NLP(Natural LanguageProcessing，自然语言处理)模型、HMM(Hidden Markov Model，隐马尔科夫模型)，语义分析的方法为现有技术，在此不做赘述。

S14，获取所述营销路径与所述营销产品对应的营销属性信息，并根据所述营销属性信息与所述用户画像构建营销链路图。

在本申请的至少一实施例中，每个营销路径与营销产品均包含相应的营销属性信息，都是有差异的，根据所述用户画像及其对应的所述营销路径与所述营销产品的营销属性信息构建营销链路图。在一实施例中，所述营销属性信息是指用户对所述营销活动的反馈内容，包括对营销路径与营销产品的反馈内容。示例性地，以用户对营销产品的反馈内容为例，所述营销产品包括营销产品A和营销产品B，用户a对营销产品A的反馈内容为：十分好用，产品物美价廉；用户a对营销产品B的反馈内容为：产品漏洞较多，使用体验较差；用户b对营销产品A的反馈内容为：产品非常好，使用方便快捷；用户b对营销产品B的反馈内容为：产品有些许漏洞，但价格低廉，总体上物有所值。其中，所述反馈内容可以通过用户填写调查问卷等方式进行反馈。然而，在实际执行过程中，可能存在较多用户不愿意填写调查问卷等方式进行反馈的问题，从而导致反馈断路，无法保证反馈信息的完整性，从而无法保证产品推荐的准确性。本申请通过对存在反馈断路的用户进行后续操作行为监控，从而获取补偿反馈信息，保证营销反馈闭环，能够提高产品推荐的准确性。其中，所述操作行为可以包括点击行为、收藏行为或者评分行为等。

可选地，所述获取所述营销路径与所述营销产品对应的营销属性信息包括：

获取所述用户行为对应的用户编码；

检测是否存在与所述用户编码关联的反馈内容；

当检测结果为存在与所述用户编码关联的反馈内容时，解析所述反馈内容，并检测所述反馈内容中是否存在第一预设关键词与第二预设关键词；

当检测结果为所述反馈内容中存在所述第一预设关键词与所述第二预设关键词时，获取所述第一预设关键词对应的反馈内容为营销路径反馈内容，并获取所述第二预设关键词对应的反馈内容为营销产品反馈内容；

按照预设数据格式组合所述营销路径反馈内容与所述营销产品反馈内容，得到营销属性信息。

其中，所述用户编码与所述用户行为一一对应，一个所述用户编码对应一个所述用户行为。所述用户编码与所述反馈内容间存在关联关系，通过查询所述关联关系可以确定所述用户编码对应的所述反馈内容。当检测结果为所述用户编码存在关联的反馈内容时，说明此时的反馈闭环，无需额外采集用户的操作数据。所述第一预设关键词是用于标识所述营销路径的关键词，所述第二预设关键词时用于标识营销产品的关键词。所述预设数据格式为预先设置的数据格式，例如，所述预设数据格式可以为{营销路径反馈内容，营销产品反馈内容}。

可选地，当检测结果为不存在与所述用户编码关联的反馈内容时，所述方法还包括：

采集所述用户编码对应用户的操作数据；

根据所述操作数据确定所述用户编码对应的补偿反馈信息。

其中，当检测结果为未存在与所述用户编码关联的反馈内容时，说明此时的营销反馈断路，需要采集所述用户编码对应用户的操作数据，所述操作数据是指在所述营销活动对应的预设系统中的操作行为，例如，点击行为、收藏行为或者评分行为等。在一实施例中，可以调用预先训练好的操作信息转换模型处理所述操作数据，并将所述操作数据转换为用户对应的反馈信息作为补偿反馈信息。

可选地，所述根据所述营销属性信息与所述用户画像构建营销链路图包括：

获取所述用户画像对应的用户集以及所述用户集中每一用户对应的用户编码；

获取与所述用户编码关联的所述营销属性信息；

解析所述营销属性信息，得到营销路径标签与营销产品标签；

以所述用户画像为初始节点，所述营销产品为第一终止节点、所述营销路径为第二终止节点构建初始链路图；

分别添加所述营销产品标签至所述第一终止节点上，并添加所述营销路径标签至所述第二终止节点上，得到营销链路图。

其中，所述用户画像是指某一类用户相同的属性标签，该某一类用户可以组成用户集，所述用户集中的每一用户均包含相同的属性标签。所述用户集中每一用户均有对应的用户编码，所述用户编码与所述营销属性信息存在关联关系，通过调用所述用户编码查询所述关联关系，能够得到相应的营销属性信息。所述营销属性信息是由营销路径反馈内容与营销产品反馈内容组成，通过解析所述营销属性信息，能够得到所述营销路径反馈内容与营销产品反馈内容。将所述营销路径反馈内容与所述营销产品反馈内容进行标签化处理，能够得到营销路径标签与营销产品标签。所述标签化处理也即将相同语义的反馈内容标准化为统一标签，便于链路图的构建。

S15，获取目标用户画像，并从所述营销链路图中获取与所述目标用户画像对应的目标营销活动与目标营销路径。

在本申请的至少一实施例中，所述目标用户画像是指根据目标用户的用户属性信息建立的用户画像，其中，所述获取目标用户画像的方式此前已描述过，在此不再赘述。在一实施例中，通过将所述目标用户画像与所述营销链路图中的若干用户画像进行相似度比对，并从若干用户画像中选取与所述目标用户画像的相似度最高的用户画像，将相似度最高的用户画像对应的目标营销活动与目标营销路径作为目标用户偏好的活动与路径，能够提高产品推荐的准确性。

可选地，所述从所述营销链路图中获取与所述目标用户画像对应的目标营销活动与目标营销路径包括：

获取所述营销链路图中的若干用户画像；

计算所述若干用户画像与所述目标用户画像的相似度；

检测是否存在所述相似度超过预设相似度阈值的用户画像；

当检测结果为存在所述相似度超过预设相似度阈值的用户画像时，确定所述相似度超过预设相似度阈值的用户画像对应的目标营销活动与目标营销路径。

其中，所述预设相似度阈值为预先设置的用于标识画像相似度的阈值。

S16，按照所述目标营销路径将所述目标营销活动推荐给目标用户。

在本申请的至少一实施例中，按照用户偏好的目标营销路径为目标用户推荐偏好的营销产品对应的目标营销活动，能够提高产品推荐的准确性。

本申请实施例提供的上述产品推荐方法，通过分析用户行为，确定完整的营销路径，避免形成营销活动断路，能够提高营销活动分析的准确性，从而提高产品推荐的准确性；此外，本申请根据所述营销属性信息与所述用户画像构建营销链路图，对于目标用户画像，从所述营销链路图中获取与所述目标用户画像对应目标营销活动与目标营销路径，进一步提高了利用待推荐产品对用户进行产品推荐的精确度，实现了精准的产品推荐。本申请可应用于智慧政务、智慧交通等智慧城市的各个功能模块中，比如智慧政务的产品推荐模块等，能够促进智慧城市的快速发展。

图2是本申请实施例二提供的产品推荐装置的结构图。

在一些实施例中，所述产品推荐装置200可以包括多个由计算机程序段所组成的功能模块。所述产品推荐装置200中的各个程序段的计算机程序可以存储于计算机设备的存储器中，并由至少一个处理器所执行，以执行(详见图1描述)产品推荐的功能。

本实施例中，所述产品推荐装置200根据其所执行的功能，可以被划分为多个功能模块。所述功能模块可以包括：行为获取模块201、行为解析模块202、画像构建模块203、链路构建模块204、画像获取模块205以及活动推荐模块206。本申请所称的模块是指一种能够被至少一个处理器所执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在存储器中。在本实施例中，关于各模块的功能将在后续的实施例中详述。

所述行为获取模块201用于获取与营销活动关联的用户行为。

在本申请的至少一实施例中，所述营销活动是指针对某一类营销产品对应的推荐活动，某一类营销产品中的产品数量可以为1个，也可以为多个。所述营销产品的类型可以为金融类，也可以为保险类，在此不做限制。所述用户行为是指若干用户选择具体某一个营销产品对应推荐活动的行为以及选取该推荐活动的营销路径的行为。在一实施例中，所述营销路径可以包括但不限于：邮件、短信以及网站等。在一实施例中，将所述营销活动封装为传输包(例如，封装为URL链接)，通过预先设置的营销路径将所述传输包传输给用户。例如，当所述传输包通过邮件方式传输给用户时，若用户通过点击该邮件中的传输包打开所述营销活动，此时，用户选择的营销路径即为邮件。又例如，当所述传输包通过短信方式传输给用户时，若用户通过点击该短信中的传输包打开所述营销活动，此时，用户选择的营销路径即为短信。在此不做赘述。

可选地，所述获取与营销活动关联的用户行为包括：

获取所述营销活动对应的营销时间；

采集用户参与所述营销活动的参与时间；

当所述营销时间与所述参与时间匹配时，确定所述参与时间对应的用户，并从确定的用户中抽取与所述营销活动关联的用户行为。

其中，所述营销活动对应的营销时间是指将所述营销活动封装为传输包(例如，封装为URL链接)，通过预先设置的营销路径将所述传输包传输给用户所在的时间，所述营销时间可以是某一时间点或者某一时间段。用户参与所述营销活动的参与时间是指用户通过相关营销路径进入了解所述营销活动的时间。所述营销时间与所述参与时间匹配也即所述营销时间与所述参与时间处于相同时间段或者间隔预设时间间隔。

其中，当所述营销时间与所述参与时间匹配时，可以确定用户是在系统发出传输包后才进入了解所述营销活动的，此时抽取用户的行为作为与所述营销活动关联的用户行为；当所述营销时间与所述参与时间不匹配时，可以确定用户进入了解所述营销活动这一行为与系统是否发出传输包无关，此时无需抽取用户的行为作为与所述营销活动关联的用户行为。本申请通过对所述营销活动对应的营销时间以及用户参与所述营销活动的参与时间进行匹配，确定与营销时间匹配的参与时间对应的用户行为作为与所述营销活动关联的用户行为，保证用户行为采集的准确性，从而提高营销活动分析的准确性，从而提高产品推荐的准确性。

所述行为解析模块202用于解析所述用户行为，得到所述营销活动对应的若干营销路径与营销产品。

在本申请的至少一实施例中，所述用户行为是指若干用户选择具体某一个营销产品对应推荐活动的行为以及选取该推荐活动的营销路径。所述营销路径可以是指营销渠道，包括邮件、短信或者各个网站。在一实施例中，所述营销路径可以是预先设置的。但对于营销产品推广做的比较多的情况，可能存在营销活动断路的情况，例如，存在由未被记载的未知营销路径推广营销产品的情况，由此可能导致无法准确分析营销活动相关信息。本申请通过分析用户行为，能够获取未被记载的未知营销路径的信息，确定完整的营销路径，避免形成营销活动断路，能够提高营销活动分析的准确性，从而提高产品推荐的准确性。

可选地，所述解析所述用户行为，得到所述营销活动对应的若干营销路径与营销产品包括：

获取所述用户行为对应的行为日志；

检测所述行为日志中是否包含预设营销路径关键词与预设营销产品关键词；

当检测结果为所述行为日志中包含所述预设营销路径关键词与所述预设营销产品关键词时，确定所述预设营销路径关键词的第一目标位置以及所述预设营销产品关键词的第二目标位置；

抽取所述第一目标位置处的日志内容作为所述营销活动对应的若干营销路径，以及抽取所述第二目标位置处的日志内容作为所述营销活动对应的若干营销产品。

其中，系统中记录有所述用户行为对应的行为日志。所述预设营销路径关键词是指预先设置的用于标识营销路径的关键词，所述预设营销产品关键词是指预先设置的用于标识营销产品的关键词。通过检测所述行为日志中是否存在所述预设营销路径关键词以及在检测结果为所述行为日志中包含所述预设营销路径关键词时，所述预设营销路径关键词的第一目标位置处的日志内容即为若干营销路径。同理，通过检测所述行为日志中是否存在所述预设营销产品关键词以及在检测结果为所述行为日志中包含所述预设营销产品关键词时，所述预设营销产品关键词的第二目标位置处的日志内容即为若干营销产品。

所述画像构建模块203用于获取所述用户行为对应用户的基本属性，并根据所述基本属性构建用户画像。

在本申请的至少一实施例中，所述用户行为是指若干用户选择具体某一个营销产品对应推荐活动的行为以及选取该推荐活动的营销路径的行为。一个用户行为与一个用户对应。所述用户画像是指根据用户的基本属性等属性，抽象出来的标签化的用户模型，通俗来说就是用户的属性标签的集合。所述属性标签可以是通过对用户数据进行分析而得到的高度精炼的特征标识。基于用户的基本属性构建所述目标用户的用户画像。所述基本属性包括多个指标项及每个所述指标项对应的指标值，所述指标项包括年龄、性别、地址、职业等。通过指标值可确定用户在各指标项的特点，进而得到用户的属性标签，进而基于所述属性标签可构建用户画像。例如，指标项年龄对应的指标值与属性标签的映射关系如下：18岁以下，少年；18岁～30岁，青年；31岁～50岁，中年；50岁以上，老年。指标项地址对应的指标值与属性标签的映射关系如下：北京、上海、广州、深圳，一线城市；厦门、无锡、昆明、温州、长春、南宁、金华、……、珠海，二线城市。

可选地，所述获取所述用户行为对应用户的基本属性，并根据所述基本属性构建用户画像包括：

确定所述用户行为对应的用户编码，并获取与所述用户编码关联的基本属性；

对所述基本属性进行核心语义提取，得到若干指标项以及所述指标项对应的指标值；

根据所述指标值遍历预先设置的指标值与属性标签的映射关系，得到所述属性语义对应的目标属性标签；

根据所述目标属性标签确定用户画像。

其中，存在预设数据库，所述预设数据库中存储用户的基本属性，所述基本属性可以包括但不限于年龄、性别、地址、职业等属性。所述基本属性与所述用户编码关联，通过获取用户编码，并调用所述用户编码能够从所述预设数据库中获取关联的基本属性。可以采用语义分析模型进行语义提取，所述语义分析模型包括但不限于NLP(Natural LanguageProcessing，自然语言处理)模型、HMM(Hidden Markov Model，隐马尔科夫模型)，语义分析的方法为现有技术，在此不做赘述。

所述链路构建模块204用于获取所述营销路径与所述营销产品对应的营销属性信息，并根据所述营销属性信息与所述用户画像构建营销链路图。

在本申请的至少一实施例中，每个营销路径与营销产品均包含相应的营销属性信息，都是有差异的，根据所述用户画像及其对应的所述营销路径与所述营销产品的营销属性信息构建营销链路图。在一实施例中，所述营销属性信息是指用户对所述营销活动的反馈内容，包括对营销路径与营销产品的反馈内容。示例性地，以用户对营销产品的反馈内容为例，所述营销产品包括营销产品A和营销产品B，用户a对营销产品A的反馈内容为：十分好用，产品物美价廉；用户a对营销产品B的反馈内容为：产品漏洞较多，使用体验较差；用户b对营销产品A的反馈内容为：产品非常好，使用方便快捷；用户b对营销产品B的反馈内容为：产品有些许漏洞，但价格低廉，总体上物有所值。其中，所述反馈内容可以通过用户填写调查问卷等方式进行反馈。然而，在实际执行过程中，可能存在较多用户不愿意填写调查问卷等方式进行反馈的问题，从而导致反馈断路，无法保证反馈信息的完整性，从而无法保证产品推荐的准确性。本申请通过对存在反馈断路的用户进行后续操作行为监控，从而获取补偿反馈信息，保证营销反馈闭环，能够提高产品推荐的准确性。其中，所述操作行为可以包括点击行为、收藏行为或者评分行为等。

可选地，所述获取所述营销路径与所述营销产品对应的营销属性信息包括：

获取所述用户行为对应的用户编码；

检测是否存在与所述用户编码关联的反馈内容；

当检测结果为存在与所述用户编码关联的反馈内容时，解析所述反馈内容，并检测所述反馈内容中是否存在第一预设关键词与第二预设关键词；

当检测结果为所述反馈内容中存在所述第一预设关键词与所述第二预设关键词时，获取所述第一预设关键词对应的反馈内容为营销路径反馈内容，并获取所述第二预设关键词对应的反馈内容为营销产品反馈内容；

按照预设数据格式组合所述营销路径反馈内容与所述营销产品反馈内容，得到营销属性信息。

其中，所述用户编码与所述用户行为一一对应，一个所述用户编码对应一个所述用户行为。所述用户编码与所述反馈内容间存在关联关系，通过查询所述关联关系可以确定所述用户编码对应的所述反馈内容。当检测结果为所述用户编码存在关联的反馈内容时，说明此时的反馈闭环，无需额外采集用户的操作数据。所述第一预设关键词是用于标识所述营销路径的关键词，所述第二预设关键词时用于标识营销产品的关键词。所述预设数据格式为预先设置的数据格式，例如，所述预设数据格式可以为{营销路径反馈内容，营销产品反馈内容}。

可选地，当检测结果为不存在与所述用户编码关联的反馈内容时，所述链路构建模块204还用于：

采集所述用户编码对应用户的操作数据；

根据所述操作数据确定所述用户编码对应的补偿反馈信息。

其中，当检测结果为未存在与所述用户编码关联的反馈内容时，说明此时的营销反馈断路，需要采集所述用户编码对应用户的操作数据，所述操作数据是指在所述营销活动对应的预设系统中的操作行为，例如，点击行为、收藏行为或者评分行为等。在一实施例中，可以调用预先训练好的操作信息转换模型处理所述操作数据，并将所述操作数据转换为用户对应的反馈信息作为补偿反馈信息。

可选地，所述根据所述营销属性信息与所述用户画像构建营销链路图包括：

获取所述用户画像对应的用户集以及所述用户集中每一用户对应的用户编码；

获取与所述用户编码关联的所述营销属性信息；

解析所述营销属性信息，得到营销路径标签与营销产品标签；

以所述用户画像为初始节点，所述营销产品为第一终止节点、所述营销路径为第二终止节点构建初始链路图；

分别添加所述营销产品标签至所述第一终止节点上，并添加所述营销路径标签至所述第二终止节点上，得到营销链路图。

其中，所述用户画像是指某一类用户相同的属性标签，该某一类用户可以组成用户集，所述用户集中的每一用户均包含相同的属性标签。所述用户集中每一用户均有对应的用户编码，所述用户编码与所述营销属性信息存在关联关系，通过调用所述用户编码查询所述关联关系，能够得到相应的营销属性信息。所述营销属性信息是由营销路径反馈内容与营销产品反馈内容组成，通过解析所述营销属性信息，能够得到所述营销路径反馈内容与营销产品反馈内容。将所述营销路径反馈内容与所述营销产品反馈内容进行标签化处理，能够得到营销路径标签与营销产品标签。所述标签化处理也即将相同语义的反馈内容标准化为统一标签，便于链路图的构建。

所述画像获取模块205用于获取目标用户画像，并从所述营销链路图中获取与所述目标用户画像对应目标营销活动与目标营销路径。

在本申请的至少一实施例中，所述目标用户画像是指根据目标用户的用户属性信息建立的用户画像，其中，所述获取目标用户画像的方式此前已描述过，在此不再赘述。在一实施例中，通过将所述目标用户画像与所述营销链路图中的若干用户画像进行相似度比对，并从若干用户画像中选取与所述目标用户画像的相似度最高的用户画像，将相似度最高的用户画像对应的目标营销活动与目标营销路径作为目标用户偏好的活动与路径，能够提高产品推荐的准确性。

可选地，所述从所述营销链路图中获取与所述目标用户画像对应目标营销活动与目标营销路径包括：

获取所述营销链路图中的若干用户画像；

计算所述若干用户画像与所述目标用户画像的相似度；

检测是否存在所述相似度超过预设相似度阈值的用户画像；

当检测结果为存在所述相似度超过预设相似度阈值的用户画像时，确定所述相似度超过预设相似度阈值的用户画像对应的目标营销活动与目标营销路径。

其中，所述预设相似度阈值为预先设置的用于标识画像相似度的阈值。

所述活动推荐模块206用于按照所述目标营销路径将所述目标营销活动推荐给目标用户。

在本申请的至少一实施例中，按照用户偏好的目标营销路径为用户推荐偏好的营销产品的偏好的目标营销活动，能够提高产品推荐的准确性。

参阅图3所示，为本申请实施例三提供的计算机设备的结构示意图。在本申请较佳实施例中，所述计算机设备3包括存储器31、至少一个处理器32、至少一条通信总线33及收发器34。

本领域技术人员应该了解，图3示出的计算机设备的结构并不构成本申请实施例的限定，既可以是总线型结构，也可以是星形结构，所述计算机设备3还可以包括比图示更多或更少的其他硬件或者软件，或者不同的部件布置。

在一些实施例中，所述计算机设备3是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路、可编程门阵列、数字处理器及嵌入式设备等。所述计算机设备3还可包括客户设备，所述客户设备包括但不限于任何一种可与客户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、数码相机等。

需要说明的是，所述计算机设备3仅为举例，其他现有的或今后可能出现的电子产品如可适应于本申请，也应包含在本申请的保护范围以内，并以引用方式包含于此。

在一些实施例中，所述存储器31中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器32执行时实现如所述的产品推荐方法中的全部或者部分步骤。所述存储器31包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、电子擦除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

进一步地，所述计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。

本申请所指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。

在一些实施例中，所述至少一个处理器32是所述计算机设备3的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个计算机设备3的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器31内的程序或者模块，以及调用存储在所述存储器31内的数据，以执行计算机设备3的各种功能和处理数据。例如，所述至少一个处理器32执行所述存储器中存储的计算机程序时实现本申请实施例中所述的产品推荐方法的全部或者部分步骤；或者实现产品推荐装置的全部或者部分功能。所述至少一个处理器32可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。

在一些实施例中，所述至少一条通信总线33被设置为实现所述存储器31以及所述至少一个处理器32等之间的连接通信。

尽管未示出，所述计算机设备3还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器32逻辑相连，从而通过电源管理装置实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述计算机设备3还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。

上述以软件功能模块的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块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，计算机设备，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分。

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。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，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。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，既可以位于一个地方，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。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块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。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或，单数不排除复数。说明书中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本申请进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本申请的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本申请技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种产品推荐方法，其特征在于，所述产品推荐方法包括：

获取与营销活动关联的用户行为；

解析所述用户行为，得到所述营销活动对应的若干营销路径与营销产品；

获取所述用户行为对应用户的基本属性，并根据所述基本属性构建用户画像；

获取所述营销路径与所述营销产品对应的营销属性信息，并根据所述营销属性信息与所述用户画像构建营销链路图；

获取目标用户画像，并从所述营销链路图中获取与所述目标用户画像对应的目标营销活动与目标营销路径；

按照所述目标营销路径将所述目标营销活动推荐给所述目标用户。

2.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述获取与营销活动关联的用户行为包括：

获取所述营销活动对应的营销时间；

采集用户参与所述营销活动的参与时间；

当所述营销时间与所述参与时间匹配时，确定所述参与时间对应的用户，并从确定的用户中抽取与所述营销活动关联的用户行为。

3.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述解析所述用户行为，得到所述营销活动对应的若干营销路径与营销产品包括：

获取所述用户行为对应的行为日志；

检测所述行为日志中是否包含预设营销路径关键词与预设营销产品关键词；

当检测结果为所述行为日志中包含所述预设营销路径关键词与所述预设营销产品关键词时，确定所述预设营销路径关键词的第一目标位置以及所述预设营销产品关键词的第二目标位置；

抽取所述第一目标位置处的日志内容作为所述营销活动对应的若干营销路径，以及抽取所述第二目标位置处的日志内容作为所述营销活动对应的若干营销产品。

4.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述获取所述用户行为对应用户的基本属性，并根据所述基本属性构建用户画像包括：

确定所述用户行为对应的用户编码，并获取与所述用户编码关联的基本属性；

对所述基本属性进行核心语义提取，得到若干指标项以及所述指标项对应的指标值；

根据所述指标值遍历预先设置的指标值与属性标签的映射关系，得到所述属性语义对应的目标属性标签；

根据所述目标属性标签确定用户画像。

5.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述获取所述营销路径与所述营销产品对应的营销属性信息包括：

获取所述用户行为对应的用户编码；

检测是否存在与所述用户编码关联的反馈内容；

当检测结果为存在与所述用户编码关联的反馈内容时，解析所述反馈内容，并检测所述反馈内容中是否存在第一预设关键词与第二预设关键词；

当检测结果为所述反馈内容中存在所述第一预设关键词与所述第二预设关键词时，获取所述第一预设关键词对应的反馈内容为营销路径反馈内容，并获取所述第二预设关键词对应的反馈内容为营销产品反馈内容；

按照预设数据格式组合所述营销路径反馈内容与所述营销产品反馈内容，得到营销属性信息。

6.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述根据所述营销属性信息与所述用户画像构建营销链路图包括：

获取所述用户画像对应的用户集以及所述用户集中每一用户对应的用户编码；

获取与所述用户编码关联的所述营销属性信息；

解析所述营销属性信息，得到营销路径标签与营销产品标签；

以所述用户画像为初始节点，所述营销产品为第一终止节点、所述营销路径为第二终止节点构建初始链路图；

分别添加所述营销产品标签至所述第一终止节点上，并添加所述营销路径标签至所述第二终止节点上，得到营销链路图。

7.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述从所述营销链路图中获取与所述目标用户画像对应的目标营销活动与目标营销路径包括：

获取所述营销链路图中的若干用户画像；

计算所述若干用户画像与所述目标用户画像的相似度；

检测是否存在所述相似度超过预设相似度阈值的用户画像；

当检测结果为存在所述相似度超过预设相似度阈值的用户画像时，确定所述相似度超过预设相似度阈值的用户画像对应的目标营销活动与目标营销路径。

8.一种产品推荐装置，其特征在于，所述产品推荐装置包括：

行为获取模块，用于获取与营销活动关联的用户行为；

行为解析模块，用于解析所述用户行为，得到所述营销活动对应的若干营销路径与营销产品；

画像构建模块，用于获取所述用户行为对应用户的基本属性，并根据所述基本属性构建用户画像；

链路构建模块，用于获取所述营销路径与所述营销产品对应的营销属性信息，并根据所述营销属性信息与所述用户画像构建营销链路图；

画像获取模块，用于获取目标用户画像，并从所述营销链路图中获取与所述目标用户画像对应的目标营销活动与目标营销路径；

活动推荐模块，用于按照所述目标营销路径将所述目标营销活动推荐给所述目标用户。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述产品推荐方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质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如权利要求1至7中任意一项所述产品推荐方法。

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