CN114969519B - 基于关注度的客户推荐方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于关注度的客户推荐方法及装置，通过当客户访问内容，或者在内容中进行互动时，记录所述客户的关注足迹；基于所述关注足迹，使用关注评价算法计算客户的关注度；将关注度符合筛选条件的客户作为目标客户。本发明能够提升客户画像的准确性、针对性以及时效性。

Description

基于关注度的客户推荐方法及装置

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种基于关注度的客户推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

CRM是企业重要的应用，CRM最初的目的是帮助维护客户关系，核心目标是吸引新客户、保留旧客户、将意向客户转化成交客户、以及将已有客户转为忠实客户，从而为企业创造更多的收益。CRM系统从诞生，伴随着互联网的兴起到当前移动互联网的盛行，CRM系统已经经过了多个阶段的发展，最初的CRM系统实现了手动文件的数字化，以加快搜索速度并节省存储空间，随后基于数字化的客户信息，实现了数据库营销的基础功能。

传统CRM：随着企业资源计划(ERP)，逐渐与ERP系统进行整合，用以支持产品生产计划，制造、销售、运输以及售后服务等业务运营环节。在这个阶段，CRM系统主要管理客户与企业的交易和订单以及售前、售后服务过程，并以此获得客户联系信息，并分析客户画像，并计算忠诚度等指标。

社交型CRM(Social CRM)：随着互联网的发展以及社交网络的迅速普及，出现了社交型CRM。社交型CRM专注于交互而不是交易。通过客户的网络声量分析客户的特性，并通过社交网络为渠道与客户进行沟通交互。

然而，随着时间的推移，当如微信、钉钉、微博等社交工具开始在职场上成为不可或缺的工作工具之后，从前的CRM系统产生了诸多不足之处。

首先，传统CRM更多依赖于客户的交易或者销售人员的拜访，获得信息的效率较低，客户画像更多依赖客户基本信息以及交易记录，使得准确性和及时性略显不足。随着CRM重心向营销端前移，传统CRM难以从移动终端中及时获取潜在客户/当下客户的数据，并传输到服务器端进行全面而高效的分析，从而无法及时产生准确的客户特征数据，并传递给前端的销售人员。

其次，社交CRM虽然可以通过分析客户的社交网络声音来捕捉客户的特性和画像，但是鉴于社交平台的“社交天性“，CRM通常难以区分社交声音的”生活面“和”工作面“。不仅很难从众多噪声中准确获取有用的信息，更加很难从社交声音中分析出客户对公司品牌、产品、服务的关注度。而且，社交网络的主要用户从微博等公开社交平台向微信、短视频平台等私密平台迁移，流量私域化的过程使得社交CRM更难介入用户的交互更难捕捉用户的网络声音，无法用客户在社交平台上的数据对日后的交易产生良好的决策依据。

因此，现有的CRM在构建客户画像时存在如下问题：传统CRM由于获取信息的效率较低导致构建客户画像的准确性和及时性不足；社交CRM虽然能够获取到大量信息，但很难从中准确获取有用的信息导致客户画像不具有针对性的技术问题。

综上，亟需一种能够提升客户画像的准确性和针对性的客户推荐方法及装置。

发明内容

本发明实施例提供一种基于关注度的客户推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，用以解决传统CRM由于获取信息的效率较低导致构建客户画像的准确性和及时性不足；以及社交CRM虽然能够获取到大量信息，但很难从中准确获取有用的信息导致客户画像不具有针对性的技术问题。

为了实现上述目的，本发明实施例的第一方面，提供一种基于关注度的客户推荐方法，包括：

当客户访问内容，或者在内容中进行互动时，记录所述客户的关注足迹；

基于所述关注足迹，使用关注评价算法计算客户的关注度；

将关注度符合筛选条件的客户作为目标客户。

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，在客户访问内容，或者在内容中进行交互之前包括：

预先设定内容的关注因子和关注维度；

其中，所述关注因子的设定与客户关注度描述、自身产品或者服务的特性描述，以及内容素材库的内容特点描述有关；

所述关注维度包括时间维度和行为维度，所述时间维度代表客户的关注度随着时间变化的过程，所述行为维度代表客户与企业进行互动的动作、方式、特点和过程。

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，基于所述关注足迹，使用关注评价算法计算客户的关注度，包括：

预先设置关注域；

D＝{[F₁,F₂,…],T,[A₁,A₂,…],…}

其中D为关注域，F为关注因子，T为时间维度，A₁,A₂,…为多个行为维度；

根据所述关注域筛选出符合条件的关注足迹，并计算所述关注足迹的关注价值；

将所述客户的所有符合条件的关注足迹的关注价值相加得到所述客户在特定关注域的关注度。

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，基于所述关注足迹，使用关注评价算法计算客户的关注度，包括：

基于所述关注足迹，计算所述关注足迹的关注价值；

将所述客户的所有关注足迹的关注价值相加得到所述客户的整体关注度。

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述将关注度符合筛选条件的客户作为目标客户，包括：

预先构建客户筛选器，并根据需求设定筛选器的筛选条件，所述筛选条件包括：客户范围、关注域范围、关注度范围；

基于构建好的客户筛选器，将关注度符合筛选条件的客户作为目标客户。

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述方法还包括：

按照客户在特定关注域的关注度大小，将所有客户由大到小的顺序进行排名；

将关注度排名在预设范围的客户作为目标客户。

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述方法还包括：

预先设定特定关注域的关注度阈值，筛选出关注度大于所述关注度阈值的客户作为目标客户。

本发明实施例的第二方面，提供一种基于关注度的客户推荐装置，包括：

关注足迹记录模块，用于当客户访问内容，或者在内容中进行互动时，记录所述客户的关注足迹；

关注度计算模块，用于基于所述关注足迹，使用关注评价算法计算客户的关注度；

客户筛选模块，用于将关注度符合筛选条件的客户作为目标客户。

本发明实施例的第三方面，提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个方法实施例中的步骤。

本发明实施例的第四方面，提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现本发明第一方面及第一方面各种可能设计的所述方法的步骤。

本发明提供的基于关注度的客户推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，通过当客户访问内容，或者在内容中进行互动时，记录所述客户的关注足迹；基于所述关注足迹，使用关注评价算法计算客户的关注度；将关注度符合筛选条件的客户作为目标客户。本发明能够提升客户画像的准确性、针对性以及时效性。

附图说明

图1为基于关注度的客户推荐方法的第一种实施方式的流程图；

图2为基于关注度的客户推荐装置的第一种实施方式的结构图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。

应当理解，在本发明的各种实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

应当理解，在本发明中，“包括”和“具有”以及他们的任何变形，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、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

应当理解，在本发明中，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“包含A、B和C”、“包含A、B、C”是指A、B、C三者都包含，“包含A、B或C”是指包含A、B、C三者之一，“包含A、B和/或C”是指包含A、B、C三者中任1个或任2个或3个。

应当理解，在本发明中，“与A对应的B”、“与A相对应的B”、“A与B相对应”或者“B与A相对应”，表示B与A相关联，根据A可以确定B。根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其他信息确定B。A与B的匹配，是A与B的相似度大于或等于预设的阈值。

取决于语境，如在此所使用的“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。

下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。

本发明提供一种基于关注度的客户推荐方法，如图1所示其流程图，包括：

步骤S110、当客户访问内容，或者在内容中进行互动时，记录所述客户的关注足迹。

在本步骤中，当客户访问内容、或者在内容中进行互动动作时会记录该客户的关注足迹，并将其发送到CRM系统中。其中，关注足迹用于记录和描述每次客户交互过程，以及描述该交互所代表的客户关注。该关注足迹包括当前用户标识、当前访问内容标识、交互发生时间、与访问内容相关的关注因子集、行为维度向量。其中与访问内容相关的关注因子集[f_x,f_y,f_z,…]，是本次交互行为相关的全部关注因子；行为维度向量<ad1_i,ad2_j,ad3_k,…adn_m>是本次客户交互行为维度元素，主要包括客户的交互动作、内容平台、访问内容的渠道、终端等信息，该关注足迹中至少一个行为维度的数据。

步骤S120、基于所述关注足迹，使用关注评价算法计算客户的关注度。

在步骤S120中，CRM系统会定期对客户的关注度进行统计计算，按照数据实时性的要求可以是每小时、每天或者每周。关注度是指客户针对每个关注范围都有一个对应的关注度评价，体现了客户对该关注范围的关注程度，以及关注程度随时间发展的区域。

在通过关注评价算法计算客户在关注范围内的关注度的过程中，主要分为如下两种情况：

其一：计算客户在特定关注域的关注度

步骤1：预先设置关注域；

D＝{[F₁,F₂,…],T,[A₁,A₂,…],…}

其中D为关注域，F为关注因子，T为时间维度，A₁,A₂,…为多个行为维度。

例如，企业需要关注这样的客户：最近三个月在官网进行过下载资料、填写问卷动作，对云计算和大数据感兴趣的客户，据此可以定义关注如下：{[云计算，大数据],近三个月,交互动作＝[下载资料,填写问卷],内容平台＝[内容]}。

步骤2：根据关注域筛选出符合条件的关注足迹，并计算该关注足迹的关注价值；

V_k＝f(F_k)

在步骤2中，针对符合条件的每个关注足迹F_k，都会计算该足迹的关注价值V_k,或者根据各个行为维度和关注因子预先设定的权重作为关注价值，也可以采用其他算法计算；如果关注域未设定时间维度，那么需要计算所有时间维度的关注价值。

步骤3，将所述客户的所有符合条件的关注足迹的关注价值相加得到所述客户在特定关注域的关注度；

在步骤3中，每一个客户的关注域关注度S_i等于上述所有关注价值V_k的总和，即：

其二，计算客户的整体关注度

针对每一个客户关注足迹P_k，计算该足迹的关注价值V_k,系统可以使用根据各个行为维度和关注因子预先设定的权重作为关注价值，也可以采用其他算法计算。

V_k＝f(P_k)。

每一个客户的整体关注度S_i等于该客户所有关注价值V_k的总和，即：

步骤S130、将关注度符合筛选条件的客户作为目标客户。

在该步骤中，在基于关注度对客户进行筛选的过程中，其筛选方式可分为两种：

第一种：预先设定特定关注域的关注度阈值，筛选出关注度大于所述关注度阈值的客户作为目标客户；

第二种：按照客户在特定关注域的关注度大小，将所有客户由大到小的顺序进行排名，将关注度排名在预设范围的客户作为目标客户。

无论第一种还是第二种筛选方式，都需要预先构建客户筛选器，并根据需求设定筛选器的筛选条件，所述筛选条件包括：客户范围、关注域范围、关注度范围；基于构建好的客户筛选器，将关注度符合筛选条件的客户作为目标客户。

在上述步骤中，按关注度的客户筛选器定义如下：

Filter＝{D,V_min,V_max,Scope}

该筛选器能够选出在指定筛选范围Scope内关注域D的关注度介于V_min和V_max之间的客户。指定范围Scope可以是全部客户，也可以是指定的一组客户；

对于第一类筛选器，针对筛选范围Scope内的所有客户，计算关注域对应的关注度，并判断是否满足筛选器的条件，介于V_min和V_max之间。

对于第二类筛选器，针对筛选范围Scope内的所有客户，计算关注域对应的关注度，并完成降序排序，并根据排序顺序判断是否满足筛选器的条件，介于V_min和V_max之间。

在通过上述步骤进行筛选后，将筛选出来的客户加入一个指定的分组，以便后续管理或者进一步筛选。

在一个实施例中，在步骤S110之前包括：预先设定内容的关注因子和关注维度；其中，所述关注因子的设定与客户关注度描述、自身产品或者服务的特性描述，以及内容素材库的内容特点描述有关；所述关注维度包括时间维度和行为维度，所述时间维度代表客户的关注度随着时间变化的过程，所述行为维度代表客户与企业进行互动的动作、方式、特点和过程。

在该步骤中

关注因子的设定，需要考虑以下三个因素，1、企业对客户关注度描述的需求；2、结合企业自身产品、服务的特性的描述；3、企业的内容素材库的内容特点。关注因子可以理解为标签，体现了内容本身所代表的客户关注方向。

关注维度分为两大类，时间维度和行为维度。其中，时间维度代表了客户的关注度随着时间变化的过程。例如我们设计时间维度为(近一周,近二周,近一月,近2月,近3月,近6月,近9月,近1年，近2年)，客户可以在不同时间跨度内评估客户的关注度。时间维度可以表示为：

TD₁＝[td1₁,td1₂,td1₃,…,td1_t]

行为维度，代表了客户与企业进行互动的动作、方式、特点和过程。根据企业对用户行为特性的描述需求，可定义多个行为维度，常用行为维度包括：交互维度，即客户与企业内容交互的动作，例如浏览新闻、下载资料、收藏内容、观看直播、报名参加Webinar、填写问卷等；应用维度，即客户浏览内容、进行交互的渠道，例如官网、直播平台等客户访问终端维度：即客户浏览内容实用的终端，例如浏览器、iOS客户端、安卓客户端、微信等。

在一个实施例中，所述方法还包括：

基于客户的关注度，计算客户画像，其中客户画像包括关注域画像、关注度排名、关注度发展趋势。

在该步骤中，客户画像是对每个客户关注度的综合评价，包括对客户的整体评价、对指定专注域的评价。对于客户的整体评价，指定关注域实际上就是所有的关注维度。客户关注度画像能够帮助企业更好地了解客户对自身的关注点，并进行有针对性的营销或者销售互动活动，提升客户粘性和忠诚度。

上述客户画像分为三种类型：

1、客户关注域画像

包括客户对指定关注域的关注度，以及客户针对指定关注域中每个关注因子的关注度。

客户关注度画像可以评价客户对特定关注因子的关注度的绝对值，是第2、3类画像的基础数据。

2、客户在全部客户群里中的关注度排名

基于第2类数据可以知道该客户在全部客户群里中兴趣度的相对排名高低。

3、客户基于时间维度的关注度发展趋势

针对第3类数据，可以了解该客户的关注度及其排名在时间维度上的变化过程，例如关注度稳步提升、关注度急剧下降、关注排名快速上升等。

在一个实施例中，所述方法还包括：

根据所有客户的关注度以及计算得到的客户画像，对外部应用提供数据服务。

在该步骤中，CRM系统可以根据上述步骤计算得到客户关注度以及客户画像对外部应用(网站或者APP等)提供数据服务，帮助应用提升内容推荐的准确性、提升各类交互活动客户选择的匹配度，从而增强客户粘性和忠诚度、帮助各类营销、销售活动的更加精准和高效。

本发明提供的基于关注度的客户推荐方法，通过当客户访问内容，或者在内容中进行互动时，记录所述客户的关注足迹；基于所述关注足迹，使用关注评价算法计算客户的关注度；将关注度符合筛选条件的客户作为目标客户。本发明能够提升客户画像的准确性、针对性以及时效性。

技术效果：

针对用户对企业发布内容的交互足迹进行评估，消除了社交声量的噪音，进而提升了客户画像的准确性。

关注因子由企业根据自身产品和服务特点设定，交互足迹能直接体现客户对关注因子的交互动作特征以及交互频次，能更好服务于企业的进一步客户交互与挖掘，进而提升了客户画像的针对性。

通过加入时间维度，可以准确描述客户关注度在各个阶段的情况，以及随着时间发展的过程，从而提升了客户画像的时效性。

本发明的实施例还提供一种基于关注度的客户推荐装置，如图2所示，包括：

关注足迹记录模块，用于当客户访问内容，或者在内容中进行互动时，记录所述客户的关注足迹；

关注度计算模块，用于基于所述关注足迹，使用关注评价算法计算客户的关注度；

客户筛选模块，用于将关注度符合筛选条件的客户作为目标客户。

其中，可读存储介质可以是计算机存储介质，也可以是通信介质。通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。计算机存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。例如，可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuits，ASIC)中。另外，该ASIC可以位于客户设备中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。可读存储介质可以是只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本发明还提供一种程序产品，该程序产品包括执行指令，该执行指令存储在可读存储介质中。设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该执行指令，至少一个处理器执行该执行指令使得设备实施上述的各种实施方式提供的方法。

在上述终端或者服务器的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，DSP)等。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。结合本发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，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发明各实施例技术方案的范围。

Claims (5)

1.一种基于关注度的客户推荐方法，其特征在于，包括：

当客户访问内容，或者在内容中进行互动时，记录所述客户的关注足迹，所述关注足迹包括当前用户标识、当前访问内容标识、交互发生时间、与访问内容相关的关注因子集、行为维度向量；所述行为维度向量包括客户的交互动作、内容平台、访问内容的渠道、终端；

基于所述关注足迹，使用关注评价算法计算客户的关注度；

将关注度符合筛选条件的客户作为目标客户；

在客户访问内容，或者在内容中进行交互之前包括：

预先设定内容的关注因子和关注维度；

其中，所述关注因子的设定与客户关注度描述、自身产品或者服务的特性描述，以及内容素材库的内容特点描述有关；

所述关注维度包括时间维度和行为维度，所述时间维度代表客户的关注度随着时间变化的过程，所述行为维度代表客户与企业进行互动的动作、方式、特点和过程；

基于所述关注足迹，使用关注评价算法计算客户的关注度，包括：

预先设置关注域；

D＝{[F₁,F₂,…],T,[A₁,A₂,…]}

其中D为关注域，F₁,F₂,…为多个关注因子，T为时间维度，A₁,A₂,…为多个行为维度；

根据所述关注域筛选出符合条件的关注足迹，并计算所述关注足迹的关注价值；

将所述客户的所有符合条件的关注足迹的关注价值相加得到所述客户在特定关注域的关注度；

所述将关注度符合筛选条件的客户作为目标客户，包括：

预先设定特定关注域的关注度阈值，筛选出关注度大于所述关注度阈值的客户作为目标客户；

或者，按照客户在特定关注域的关注度大小，将所有客户由大到小的顺序进行排名，将关注度排名在预设范围的客户作为目标客户；

所述将关注度符合筛选条件的客户作为目标客户，包括：

预先构建客户筛选器，并根据需求设定筛选器的筛选条件，所述筛选条件包括：客户范围、关注域范围、关注度范围；

基于构建好的客户筛选器，将关注度符合筛选条件的客户作为目标客户；

按关注度的客户筛选器定义如下：

Filter＝{D,V_min,V_max,Scope}

其中，Filter表示筛选器，D表示关注度，V_min表示关注度的最小值，V_max表示关注度的最大值，Scope表示指定筛选范围，该筛选器能够选出在指定筛选范围Scope内关注域D的关注度介于V_min和V_max之间的客户。

2.根据权利要求1所述的基于关注度的客户推荐方法，其特征在于，基于所述关注足迹，使用关注评价算法计算客户的关注度，包括：

基于所述关注足迹，计算所述关注足迹的关注价值；

将所述客户的所有关注足迹的关注价值相加得到所述客户的整体关注度。

3.一种基于关注度的客户推荐装置，其特征在于，包括：

关注足迹记录模块，用于当客户访问内容，或者在内容中进行互动时，记录所述客户的关注足迹，所述关注足迹包括当前用户标识、当前访问内容标识、交互发生时间、与访问内容相关的关注因子集、行为维度向量；所述行为维度向量包括客户的交互动作、内容平台、访问内容的渠道、终端；

关注度计算模块，用于基于所述关注足迹，使用关注评价算法计算客户的关注度；

客户筛选模块，用于将关注度符合筛选条件的客户作为目标客户；

在客户访问内容，或者在内容中进行交互之前包括：

预先设定内容的关注因子和关注维度；

其中，所述关注因子的设定与客户关注度描述、自身产品或者服务的特性描述，以及内容素材库的内容特点描述有关；

所述关注维度包括时间维度和行为维度，所述时间维度代表客户的关注度随着时间变化的过程，所述行为维度代表客户与企业进行互动的动作、方式、特点和过程；

基于所述关注足迹，使用关注评价算法计算客户的关注度，包括：

预先设置关注域；

D＝{[F₁,F₂,…],T,[A₁,A₂,…]}

其中D为关注域，F₁,F₂,…为多个关注因子，T为时间维度，A₁,A₂,…为多个行为维度；

根据所述关注域筛选出符合条件的关注足迹，并计算所述关注足迹的关注价值；

将所述客户的所有符合条件的关注足迹的关注价值相加得到所述客户在特定关注域的关注度；

所述将关注度符合筛选条件的客户作为目标客户，包括：

预先设定特定关注域的关注度阈值，筛选出关注度大于所述关注度阈值的客户作为目标客户；

或者，按照客户在特定关注域的关注度大小，将所有客户由大到小的顺序进行排名，将关注度排名在预设范围的客户作为目标客户；

所述将关注度符合筛选条件的客户作为目标客户，包括：

预先构建客户筛选器，并根据需求设定筛选器的筛选条件，所述筛选条件包括：客户范围、关注域范围、关注度范围；

基于构建好的客户筛选器，将关注度符合筛选条件的客户作为目标客户；

按关注度的客户筛选器定义如下：

Filter＝{D,V_min,V_max,Scope}

其中，Filter表示筛选器，D表示关注度，V_min表示关注度的最小值，V_max表示关注度的最大值，Scope表示指定筛选范围，该筛选器能够选出在指定筛选范围Scope内关注域D的关注度介于V_min和V_max之间的客户。

4.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，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2任意一项所述的方法的步骤。

5.一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2任意一项所述的方法的步骤。

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