CN116049241A - 一种服务推荐方法、电子设备和介质 - Google Patents

一种服务推荐方法、电子设备和介质 Download PDF

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Abstract

本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种服务推荐方法、电子设备和介质。服务推荐方法包括：显示第一界面；检测用户在第一界面上对第一内容中的实体的第一识别操作，并且响应于第一识别操作而显示第二界面，其中，第二界面展示被识别出的第一内容中的至少一个实体；获取用户在至少一个实体中选择的目标实体，并且响应于选择而显示第三界面，第三界面显示目标实体对应的目标推荐服务；其中，目标推荐服务是基于目标实体对应的推荐服务的历史个人选择习惯信息和历史群体选择习惯信息确定。基于上述方案，能够使得服务推荐顺序更能符合用户习惯，提升用户体验。

Description

一种服务推荐方法、电子设备和介质
技术领域
本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种服务推荐方法、电子设备和介质。
背景技术
随着手机等电子设备使用的普及，越来越多的功能被开发应用。目前手机等电子设备一般都具备识别功能，用于对图片或文本内容进行识别，以获取图片或文本中包括的实体，其中实体可以是电话号码实体、邮箱实体、地址实体等，且电子设备可以根据提取出的实体的类型向用户推送与实体相关的服务。
例如，如图1a中所示，用户在电子设备100的聊天应用中对文本“他的联系方式为12345678901”执行了长按或复制等操作，则电子设备100可以如图1b所示，识别出文本中包括的实体为电话号码实体“12345678901”，则可以向用户推荐对应的服务，例如呼叫、添加至通讯录以及保存至备忘录服务。
但目前电子设备服务推荐的槽位，即能推荐的服务的数量有限，如此使得，电子设备仅能推荐实体对应的所有服务中的部分服务，且服务推荐顺序一般为系统初始化时固定设置的，因此，只能推荐所有服务中固定排序的前几个服务。例如，如图1b中所示，电话号码实体对应的服务推荐的槽位只有三个，则电子设备只能推荐电话号码实体对应的所有服务中固定顺序的前三个服务。但存在一些情况下，一些用户可能更倾向于使用未处于槽位中的服务，例如，一些用户可能更倾向于使用分享电话号码的服务，但该服务的固定排序比较靠后，所以未处于槽位中，导致用户仍然需要自主选取电话号码文本并进行分享操作，导致用户体验较差。
发明内容
为解决上述问题，本申请实施例提供一种服务推荐方法、电子设备和介质。
第一方面，本申请实施例提供一种服务推荐方法，用于第一电子设备，所述方法包括：显示第一界面；检测用户在所述第一界面上对第一内容中的实体的第一识别操作，并且响应于所述第一识别操作而显示第二界面，其中，所述第二界面展示被识别出的所述第一内容中的至少一个实体；获取用户在所述至少一个实体中选择的目标实体，并且响应于所述选择而显示第三界面，所述第三界面显示所述目标实体对应的目标推荐服务；其中，所述目标推荐服务是基于所述目标实体对应的推荐服务的历史个人选择习惯信息和历史群体选择习惯信息确定。
可以理解，本申请实施例中，能够基于用户个人习惯信息和群体习惯信息共同决定目标实体类型对应的服务推荐的顺序，能够使得服务推荐顺序更能符合用户习惯，提升用户体验。
在一种可能的实现中，所述目标推荐服务的确定方法包括：在所述历史个人选择习惯信息的数据量大于第一设定值的情况下：基于所述目标实体对应的推荐服务的历史个人选择习惯信息确定所述目标实体对应的各推荐服务的个人得分；基于所述目标实体对应的推荐服务的历史群体选择习惯信息确定所述目标实体对应的各推荐服务的群体得分；基于所述各推荐服务的个人得分和所述各推荐服务的群体得分确定所述目标实体对应的各推荐服务的优先级顺序；基于所述各推荐服务的优先级顺序确定所述目标实体对应的目标推荐服务。
在一种可能的实现中，基于所述各推荐服务的个人得分和所述各推荐服务的群体得分确定所述目标实体对应的各推荐服务的优先级顺序；包括：基于所述历史个人选择习惯信息的数据量确定所述目标实体对应的各推荐服务的个人得分的第一权重和所述各推荐服务的群体得分的第二权重；基于所述各推荐服务的个人得分、所述各服务的群体得分、所述第一权重和所述第二权重确定所述各推荐服务的总得分；基于所述各推荐服务的总得分确定所述各推荐服务的优先级顺序。
可以理解，当电子设备获取的个人习惯的信息的数量越来越大，则可以逐渐减小各推荐服务的群体得分的权重，增大个人得分的权重，便于服务推荐更适用于当前电子设备服务的个人用户。
在一种可能的实现中，所述目标推荐服务的确定方法包括：在所述历史个人选择习惯信息的数据量小于等于第一设定值时：获取所述各推荐服务的群体得分；基于所述各推荐服务群体得分确定所述目标实体对应的各推荐服务的优先级顺序；基于所述各推荐服务的优先级顺序确定所述目标实体对应的目标推荐服务。
在一种可能的实现中，所述历史个人选择习惯信息包括历史时刻中，所述第一电子设备记录的每个推荐服务的使用次数或每个推荐服务使用次数占总推荐次数的百分比。
在一种可能的实现中，所述历史群体选择习惯信息包括历史时刻中，与第二电子设备具有关联的所有第一电子设备记录的每个推荐服务的使用次数或每个推荐服务使用次数占总推荐次数的百分比。
在一种可能的实现中，所述第一内容为图片，所述第一识别操作为点击图片识别控件的操作。
在一种可能的实现中，所述第二界面包括服务推荐卡片，所述服务推荐卡片显示所述目标实体对应的目标推荐服务。
在一种可能的实现中，在所述目标实体为地址实体的情况下，所述第二界面还包括地图卡片。
在一种可能的实现中，方法还包括：显示第四界面；检测到用户在所述第四界面上对第二内容中的实体的第二识别操作，并且响应于所述第二识别操作而显示悬浮窗，其中，所述悬浮窗显示所述第二内容中的目标实体对应的最高优先级的推荐服务；其中，所述最高优先级的推荐服务是基于所述目标实体对应的推荐服务的历史个人选择习惯信息和历史群体选择习惯信息确定。
在一些实施例中，若触发实体识别的场景为非图片识别场景，例如为复制触发场景，为了避免服务推荐卡片占用更多显示空间，电子设备可以只呈现悬浮球或称为悬浮窗，并显示优先级最高的推荐服务以及详细服务控件，以减少对界面的覆盖。
在一种可能的实现中，所述第二内容为文本内容，所述第二识别操作包括对所述文本内容的复制操作。
在一种可能的实现中，所述第二内容中的目标实体为所述第二内容中的所有实体中最高优先级的实体。
在一种可能的实现中，所述悬浮窗显示详细信息控件；在检测到用户点击详细信息控件的操作时，显示所述第六界面，所述第六界面显示服务推荐卡片，所述服务推荐卡片显示所述第二内容中的目标实体对应的最高优先级的推荐服务。
第二方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括应用和计算引擎；所述应用显示第一界面；所述应用检测用户在所述第一界面上对第一内容中的实体的第一识别操作，并且响应于所述第一识别操作而显示第二界面，其中，所述第二界面展示被识别出的所述第一内容中的至少一个实体；所述应用获取用户在所述至少一个实体中选择的目标实体，并且响应于所述选择而显示第三界面，所述第三界面显示所述目标实体对应的目标推荐服务；其中，所述目标推荐服务是所述计算引擎基于所述目标实体对应的推荐服务的历史个人选择习惯信息和历史群体选择习惯信息确定。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：存储器，用于存储所述电子设备的一个或多个处理器执行的指令，以及所述处理器，是所述电子设备的一个或多个处理器之一，用于执行上述服务推荐方法。
第四方面，本申请实施例提供一种可读存储介质，所述可读介质上存储有指令，所述指令在电子设备上执行时使得所述电子设备执行上述服务推荐方法。
第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括：执行指令，所述执行指令存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述执行指令，所述至少一个处理器执行所述执行指令使得所述电子设备执行上述服务推荐方法。
附图说明
图1a-1b根据本申请的一些实施例，示出了一种服务推荐的场景示意图；
图2a-2d根据本申请的一些实施例，示出了一种基于图片识别场景触发服务推荐的示意图；
图3a-3d根据本申请的一些实施例，示出了一种基于文本复制场景触发服务推荐的示意图；
图4根据本申请的一些实施例，示出了一种电子设备的软件框架结构示意图；
图5a根据本申请的一些实施例，示出了一种服务推荐方法的过程示意图；
图5b根据本申请的一些实施例，示出了一种服务推荐方法的过程示意图；
图6根据本申请的一些实施例，示出了一种电子设备的软件框架结构示意图；
图7根据本申请的一些实施例，示出了一种服务推荐方法的流程示意图；
图8根据本申请的一些实施例，示出了一种基于文本复制场景触发服务推荐的示意图；
图9根据本申请的一些实施例，示出了一种计算引擎确定目标实体类型对应的服务推荐顺序的方法流程示意图；
图10根据本申请的一些实施例，示出了一种电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
本申请的说明性实施例包括但不限于一种服务推荐方法、电子设备和介质。
为解决上述问题，本申请实施例提供一种服务推荐方法，用于电子设备，方法包括：当检测到待识别内容的实体识别请求时，例如，检测到用户长按、复制文本或者检测到用户点击相册应用中的图片识别控件时，则对待识别内容中进行识别，以获取待识别内容中的实体。其中，待识别内容中的实体可以为一个或多个。获取用户从识别出的实体中选择的目标实体，并确定那个目标实体对应目标实体类型，获取当前电子设备记录的用户历史时刻使用目标实体类型对应推荐服务的历史个人习惯信息，基于目标实体类型对应的历史个人习惯信息和历史群体用户习惯信息确定当前目标实体类型对应的服务推荐顺序，基于服务推荐顺序向用户推荐服务，即将推荐顺序靠前的前设定数量的服务置于对应推荐卡片的显示槽位中进行显示。
其中，目标实体类型对应的历史个人习惯信息可以包括电子设备获取的历史时刻用户使用该目标实体类型对应的各推荐服务中，每个推荐服务的使用次数或每个推荐服务使用次数占总推荐次数的百分比或其他能够表征用户习惯特征的信息等。
目标实体类型对应的历史群体用户习惯信息可以包括云端服务器获取的所有用户使用该目标实体对应的各推荐服务中，每个推荐服务的使用次数或每个推荐服务使用次数占总推荐次数的百分比或其他能够表征用户习惯特征的信息等。
可以理解，本申请实施例中，能够基于用户个人习惯信息和群体习惯信息共同决定目标实体类型对应的服务推荐的顺序，能够使得服务推荐顺序更能符合用户习惯，提升用户体验。
本申请实施例中，基于历史个人习惯信息和历史群体用户习惯信息确定当前服务推荐顺序的方式可以包括：
电子设备基于目标实体类型对应的历史个人习惯信息获取目标实体类型对应的各推荐服务的个人得分，云服务器基于目标实体类型对应的历史群体用户习惯信息获取目标实体类型对应的各推荐服务的群体得分，即各推荐服务的运营分，电子设备从云服务器获取各推荐服务的群体得分，即各推荐服务的运营分。
电子设备基于当前用户个人习惯信息的数据量分配不同的权重给各推荐服务的个人得分和群体得分。具体的，用户个人习惯信息的数据量越大，则分配给个人得分的权重越大。基于已分配权重的各推荐服务的个人得分和群体得分，确定目标实体的每个推荐服务的总得分，根据所有推荐服务的总得分确定服务推荐次序，其中，得分越高，服务推荐次序越靠前。
可以理解，当电子设备获取的个人习惯的信息的数量越来越大，则可以逐渐减小各推荐服务的群体得分的权重，增大个人得分的权重，便于服务推荐更适用于当前电子设备服务的个人用户。
在一些实施例中，当电子设备确定服务推荐顺序后，可以将服务按照推荐顺序显示在对应的槽位内。
可以理解，本申请实施例中提及的实体可以包括地址、邮箱、电话号码、外文文本、网址实体等用户可能有相关使用需求的实体内容。
下面以图2a-2d中所示的图片识别场景为例，对本申请实施例中提及的服务推荐方法进行说明。
如图2a所示，在一些实施例中，当用户在查看电子设备100的相册应用中的图片101时，点击了图片识别控件102，则电子设备100可以对图片101中的实体进行识别，例如如图2b所示，电子设备100识别出图片101中的地址类型的实体103“南山市滨海大道”。其中，电子设备100可以突出显示识别出的地址类型的实体103，例如，在地址实体103下加下划线。当用户点击识别出的地址类型的实体103，则电子设备100以获取该地址类型实体对应的历史个人用户习惯信息和历史群体用户习惯信息，并基于历史个人用户习惯信息和历史群体用户习惯信息确定当前实体103对应的服务推荐顺序，并根据服务推荐槽位向用户展示推荐的服务。
具体的，如2c所示，电子设备展示服务推荐页面104，在服务推荐页面104，可以显示地图卡片105和服务推荐卡片106，其中地图卡片105用于展示用户当前位置到识别出的实体103对应位置的路线，服务推荐卡片106用于展示实体内容，例如南山市区滨海大道，以及推荐服务，例如导航前往、在地图中打开、复制和分享推荐服务。在一些实施例中，如图2c所示，实体名称前可以显示yoyo图标1061，在设定时间后，如图2d所示，电子设备将yoyo图标替换为实体103对应的实景图片1062。
在一些实施例中，服务推荐卡片106还可以显示辅助信息，例如天气信息：中雨，13℃；路程:驾车前往20KM；前往所需时间：10min。
在一些实施例中，若触发实体识别的场景为非图片识别场景，例如为复制触发场景，为了避免服务推荐卡片占用更多显示空间，电子设备可以只呈现悬浮球，并显示优先级最高的推荐服务以及详细服务控件，以减少对界面的覆盖。当用户点击详细服务控件，则可以证明用户授权进行服务推荐卡片等相关信息的整体展示，此时，电子设备可以展示服务推荐卡片。
例如，如图3a中所示，用户在聊天应用中对文本“南山市滨海大道”执行了复制操作，则电子设备可以识别出文本中的地址实体“南山市滨海大道”，并获取该地址实体对应的历史个人用户习惯信息和历史群体用户习惯信息，并基于历史个人用户习惯信息和历史群体习惯信息确定当前地址实体对应的服务推荐优先级顺序，并如图3b所示，显示推荐服务悬浮窗口200，悬浮窗口200中可以展示yoyo图标、优先级最高的推荐服务“导航前往”以及详细服务控件201。
且如图3c所示，在设定时间后，电子设备会将yoyo图标替换为导航前往服务对应的图标。当用户点击导航前往，则电子设备会执行导航前往功能。当用户点击详细服务控件201，则电子设备会如图3d中所示展示服务推荐页面104，在服务推荐页面104，可以显示地图卡片105和服务推荐卡片106。
下面在介绍本申请实施例中的方法之前，首先对本申请实施例中提及的电子设备的软件结构进行介绍。
图4是本发明实施例的电子设备100的软件结构框图。分层架构将软件分成若干个层，每一层都有清晰的角色和分工。层与层之间通过软件接口通信。在一些实施例中，将Android系统分为四层，从上至下分别为应用程序层，应用程序框架层，安卓运行时(Android runtime)和系统库，以及内核层。
应用程序层可以包括一系列应用程序包。
如图4所示，应用程序包可以包括相机，图库，日历，通话，地图，导航，天气、通讯录、日程、短信息等应用程序。
其中各应用程序均可以用于通过检测入口检测待识别内容的识别请求，并将待识别内容发送至计算引擎，并通过各检测入口将待识别内容的识别请求发送至计算引擎。可以理解，如图5a所示，在一些实施例中，应用程序可以在检测到用户的触发操作时将待识别内容的识别请求发送至计算引擎，以进行实体识别。触发操作可以为用户长按、复制文本或者检测到用户点击相册应用中的图片识别控件的操作等。
应用程序框架层为应用程序层的应用程序提供应用编程接口(applicationprogramming interface，API)和编程框架。应用程序框架层包括一些预先定义的函数。
如图4所示，应用程序框架层可以包括窗口管理器，内容提供器，视图系统，通知管理器等，感知模块，计算引擎和AI识别模块。
窗口管理器用于管理窗口程序。窗口管理器可以获取显示屏大小，判断是否有状态栏，锁定屏幕，截取屏幕等。
内容提供器用来存放和获取数据，并使这些数据可以被应用程序访问。所述数据可以包括视频，图像，音频，拨打和接听的电话，浏览历史和书签，电话簿等。
视图系统包括可视控件，例如显示文字的控件，显示图片的控件等。视图系统可用于构建应用程序。显示界面可以由一个或多个视图组成的。例如，包括短信通知图标的显示界面，可以包括显示文字的视图以及显示图片的视图。
通知管理器使应用程序可以在状态栏中显示通知信息，可以用于传达告知类型的消息，可以短暂停留后自动消失，无需用户交互。比如通知管理器被用于告知下载完成，消息提醒等。通知管理器还可以是以图表或者滚动条文本形式出现在系统顶部状态栏的通知，例如后台运行的应用程序的通知，还可以是以对话窗口形式出现在屏幕上的通知。例如在状态栏提示文本信息，发出提示音，电子设备振动，指示灯闪烁等。
计算引擎用于执行处理逻辑，即用于执行本申请实施例中提及的服务推荐方法。
在一些实施例中，如图5a所示，计算引擎用于执行的处理逻辑可以包括控制实体识别模块对待识别中的内容进行实体提取，其中，实体提取的方式包括但不限于采用自然语言处理算法，或者语种检测算法等。在一些实施例中，实体识别模块中可以设置有用于进行实体提取的插件。提取的实体对应的实体类型包括但不仅限于地址实体、网址实体、邮箱实体、电话实体、非系统语种实体等。
在一些实施例中，计算引擎还用于控制实体识别模块对提取到的实体进行纠错，例如，识别到的实体为楠山市，计算引擎可以根据世界地图中存储的地点名称，将楠山市更改南山市。其中，纠错依据可以基于电子设备获取到的任意可用的相关信息。
本申请实施例中，计算引擎可以将识别出的所有实体发送至检测到待识别操作的应用，例如，可以为图库应用、短消息应用或者聊天应用等。通过应用获取用户选择的目标实体。
在一些实施例中，若识别出的实体只有一个，则计算引擎可以不将实体发送至应用。如图5a所示，计算引擎可以直接获取目标实体类型所对应的历史个人习惯信息，并基于历史个人习惯信息和目标实体类型所对应的历史群体习惯信息确定当前实体对应的服务推荐顺序。基于服务推荐顺序控制yoyo建议应用向用户推荐服务，例如，可以通过yoyo建议应用将排序的前设定数量的服务显示在服务推荐卡片中。并基于用户选择的推荐服务控制电子设备的页面进行跳转。
在一些实施例中，计算引擎用于通过感知模块为各应用程序设置检测入口，即应用程序围栏，例如为图库应用程序设置图库入口，即图库围栏。图库围栏可以用于检测用户的图片识别操作。计算引擎用于通过感知模块为部分应用程序设置剪切板围栏，例如为聊天应用、短消息应用等设置剪切板入口，即剪切板围栏。其中，剪切板入口用于检测到用户的复制或剪切等操作。在一些实施例中，感知模块还用于进行数据打点,其中，数据打点是指在APP中加入一些统计代码进行用户行为数据的采集。
可以理解，本申请实施例中，如图5b所示，在实体决策式，除了获取目标实体类型服务推荐顺序，还可以用于在目标实体类型为非系统语种实体时，对非系统语种提供不同的语种翻译服务推荐顺序，例如语种翻译服务可以包括英语翻译、日语翻译、法语翻译等。
在一些实施例中，计算引擎还可以对实体决策的生命周期进行管理，即设置随机曝光位，保证部分冷门服务在设定时间内可以显示在服务推荐操作中设定次数。
在一些实施例中，计算引擎还可以对翻译服务的生命周期进行管理，即设置随机曝光为，将部分推荐顺序比较靠后的翻译服务在设定时间内可以显示在服务推荐操作中设定次数，以保证冷门服务的曝光度。
Android Runtime包括核心库和虚拟机。Android runtime负责安卓系统的调度和管理。
核心库包含两部分：一部分是java语言需要调用的功能函数，另一部分是安卓的核心库。
应用程序层和应用程序框架层运行在虚拟机中。虚拟机将应用程序层和应用程序框架层的java文件执行为二进制文件。虚拟机用于执行对象生命周期的管理，堆栈管理，线程管理，安全和异常的管理，以及垃圾回收等功能。
系统库可以包括多个功能模块。例如：表面管理器(surface manager)，媒体库(Media Libraries)，三维图形处理库(例如：OpenGL ES)，2D图形引擎(例如：SGL)等。
表面管理器用于对显示子系统进行管理，并且为多个应用程序提供了2D和3D图层的融合。
媒体库支持多种常用的音频，视频格式回放和录制，以及静态图像文件等。媒体库可以支持多种音视频编码格式，例如:MPEG4，H.264，MP3，AAC，AMR，JPG，PNG等。
三维图形处理库用于实现三维图形绘图，图像渲染，合成，和图层处理等。
2D图形引擎是2D绘图的绘图引擎。
内核层是硬件和软件之间的层。内核层至少包含显示驱动，摄像头驱动，音频驱动，传感器驱动。
下面结合图6所述的部分软件框架(framework)对本申请服务推荐方法进行进一步详述。如图6所示，服务推荐方法可以包括：首先，图库等应用程序可以检测用户的操作，例如检测到用户长按、复制文本或者检测到用户点击相册应用中的图片识别控件时的操作时，则如图中IF9所示，向计算引擎发送识别请求和待识别内容。计算引擎可以如IF2所示，控制实体识别模块对待识别中的内容进行实体提取，其中，实体提取的方式包括但不限于采用自然语言处理算法，或者语种检测算法等。在一些实施例中，实体识别模块中可以设置有用于进行实体提取的插件。在一些实施例中，计算引擎还用于控制实体识别模块对提取到的实体进行纠错。
计算引擎在获取到用户选择的目标实体后，可以直接获取目标实体类型所对应的历史个人用户习惯信息，并基于历史个人习惯信息和目标实体类型所对应的历史群体习惯信息确定当前实体对应的服务推荐顺序。然后如图IF1所示，基于服务推荐顺序控制yoyo建议应用向用户推荐服务，例如，可以通过yoyo建议应用将排序的前设定数量的服务显示在应用的服务推荐卡片中。如IF5所示，当yoyo建议应用检测到用户在应用中服务推荐界面选择的服务，则可以如IF7所示，控制电子设备跳转至服务对应三方应用。
在一些实施例中，yoyo建议应用还可以用于获取各应用的信息例如，可以如IF6所示，获取天气应用的天气信息，或者日程应用的日程信息等，在服务推荐卡片中进行展示。
可以理解，本申请实施例中，如IF4所示，计算引擎和yoyo建议应用还可以从云端获取配置信息。配置信息可以包括各实体类型、各实体类型对应的推荐服务等任意配置信息。其中，云端服务器可以用于获取群体用户的历史习惯信息，即使用该服务推荐功能的所有用户，使用实体对应的各推荐服务的使用次数占总推荐次数的百分比或其他能够表征用户群体习惯特征的信息。并基于历史群体用户习惯信息获取各实体类型对应的各推荐服务的运营得分。云端服务器还可以对个人习惯计算模型的训练。在一些实施例中，云端服务器如IF8所示，还可以获取三方云的信息，例如导航应用程序对应的服务器的更新信息，并将更新信息推送至对应应用。
下面结合上述电子设备，对本申请实施例提供的服务推荐方法进行介绍。图6示出了本申请实施例一种服务推荐方法的流程示意图。如图7所示，服务推荐方法包括：
701：应用检测到待识别内容对应的识别操作。
可以理解，识别操作可以包括用户对文本或图片的长按操作、复制操作或者用户点击图库或相机应用中的图片识别控件的操作。
702：应用向计算引擎发送识别请求。
可以理解，本申请实施例中，当应用检测到识别操作，则会向计算引擎发送待识别内容的识别请求。其中，待识别请求中包括待识别内容。
703：计算引擎向实体识别模块发送识别请求。
可以理解，当计算引擎接收到识别请求后，会将识别请求发送至实体识别模块，以控制实体识别模块对待识别内容进行实体识别。
704：实体识别模块对待识别内容进行识别，获取实体。
可以理解，本申请实施例中，其中，待识别内容进行识别的方式包括但不限于采用自然语言处理算法，或者语种检测算法等相关算法提取出待识别内容中的目标实体。在一些实施例中，实体识别模块中可以设置有用于进行实体提取的插件。
在一些实施例中，实体识别模块还可以对提取到的目标实体进行纠错，例如，识别到的实体为楠山市，计算引擎可以根据世界地图中存储的地点名称，将楠山市更改南山市。其中，纠错依据可以基于电子设备获取到的任意可用的相关信息。
可以理解，实体可以包括地址、邮箱、电话号、外文文本、链接等用户可能有相关使用需求的内容。
705：实体识别模块将实体发送至计算引擎。
可以理解，实体识别模块识别出的实体可以包括一个或多个实体。
706：计算引擎将实体发送至应用。
可以理解，本申请实施例中，在图片识别场景中，计算引擎可以将识别出的所有实体发送至检测到待识别操作的应用，例如，可以为图库应用等。
在一些实施例中，在非图片识别场景中，例如复制触发识别场景中，若识别出的实体为一个时，计算引擎可以将识别出的实体作为目标实体，并在确定目标实体的类型后，直接执行步骤710，基于目标实体类型对应的于历史个人用户和历史群体习惯信息确定当前实体对应的服务推荐顺序。
在一些实施例中，在非图片识别场景中，例如复制触发识别场景中，若识别出的实体若识别出的实体有多个，则计算引擎可以自动将优先级最高的实体确定为目标实体，并在确定目标实体的类型后，直接执行步骤710，基于目标实体类型对应的于历史个人用户和历史群体习惯信息确定当前实体对应的服务推荐顺序。
707:应用显示实体。
在一些实施例中，在图片识别场景中，应用可以突出显示所有识别出的实体，例如，如图2b中所示，应用可以采用在识别出的实体下加下划线的方式进行突出显示。
708:应用获取用户选择的目标实体，并确定目标实体类型。
可以理解，在图片识别场景中，在目标实体有一个或多个的情况下，用户可以通过点击等方式选择对应的需要进行服务推荐的实体。例如，如图2b中所示，当用户点击了“南山市滨海大道700号”，则应用可以获取用户选择的目标实体为“南山市滨海大道700号”，并确定出目标实体对应的目标实体类型为地址实体。
709:应用将目标实体类型发送至计算引擎。
本申请实施例中，在图片识别场景中，应用响应于用户的点击任意实体的操作，应用将用户选择的目标实体对应的实体类型发送至计算引擎。
710：计算引擎基于目标实体类型对应的于历史个人用户和历史群体习惯信息确定当前目标实体对应的服务推荐顺序。
目标实体类型对应的历史个人用户习惯信息可以包括电子设备获取的历史用户使用目标实体类型对应的各推荐服务中，每个推荐服务的使用次数或每个推荐服务使用次数占总推荐次数的百分比或其他能够表征用户习惯特征的信息等。
目标实体类型对应的历史群体用户习惯信息为云端服务器获取的所有用户使用该目标实体类型对应的各推荐服务中，每个推荐服务的使用次数或每个推荐服务使用次数占总推荐次数的百分比或其他能够表征用户习惯特征的信息等。
可以理解，在一些实施例中，云端服务器基于获取的目标实体类型对应的历史群体用户习惯信息确定目标实体类型对应的各推荐服务的对应得分，即各推荐服务的运营得分。计算引擎可以获取该目标实体类型对应的各推荐服务的运营得分。
本申请实施例中，基于历史个人用户习惯信息和历史群体用户习惯信息确定当前服务推荐顺序的方式可以包括：
计算引擎基于历史个人习惯信息获取目标实体类型对应的各推荐服务的个人得分，计算引擎从云端服务器获取云端服务器基于目标实体类型对应的历史群体用户习惯信息确定的各推荐服务的群体得分。
计算引擎基于当前用户个人习惯信息的数据量分配不同的权重给各推荐服务的个人得分和群体得分。具体的，用户个人习惯信息的数据量越大，则分配给个人得分的权重越大。基于已分配权重的各推荐服务的个人得分和群体得分，确定目标实体类型的每个推荐服务的总得分，根据所有推荐服务的总得分确定服务推荐次序，其中，得分越高，服务推荐次序越靠前。
可以理解，当计算引擎获取的个人习惯的信息的数量越来越大，则可以逐渐减小历史群体习惯信息对应获取的群体得分的权重，便于服务推荐更适用于当前电子设备服务的个人用户。
例如，当计算引擎获取的个人习惯信息的数据量处于第一阈值时，电子设备给用各服务对应的个人得分的权重为0.3，给各服务对应的群体得分分配的权重为0.7。
且计算引擎基于个人习惯信息获取的地址实体对应的导航前往服务、搜索服务和复制服务对应的个人得分分别为5,4，和3分。若云端服务器基于群体习惯信息获取的地址实体对应的导航前往服务、搜索服务和复制服务对应的群体得分分别为4,2，和1分，则结合上述权重，可以得出导航前往服务、搜索服务和复制服务分别对应的总得分为5*0.3+4*0.7(4.3分),4*0.3+2*0.7(2.6分),3*0.3+1*0.1(1分)。则基于上述总得分可以确定出的服务推荐次序为导航前往服务、搜索服务和复制服务。
当电子设备获取的个人习惯信息的数据量增多到第二阈值范围内时，计算引擎给用各服务对应的个人得分的权重可以增加至为0.5，对应的，给各服务对应的群体得分分配的权重为0.5。
可以理解，本申请实施例中可以通过个人习惯计算模型基于个人习惯信息获取各推荐服务对应的个人得分。
可以理解，在一些实施例中，当个人习惯信息的数据量少于设定阈值时，可以将各服务对应的群体得分作为各推荐服务的总体得分。
在一些实施例中，电子设备在记录用户每次选择对应实体类型的推荐服务时，还可以同时记录与选择推荐服务时与实体类型相关一些场景的特征信息。例如，当实体类型为地址实体，场景的特征信息可以包括有车载连接状态信息、天气状态信息等。即本申请实施例中，电子设备可以实时记录用户在各场景下所选取的推荐服务，例如，用户在车载未连接场景下，使用了推荐服务导航前往一次，则进行一次统计特征的更新，即计算引擎可以记录在车载未连接场景下用户选择导航前往这一推荐服务的次数加1。在一些实施例中，电子设备并可以将更新后的记录发送至云端。
在一些实施例中，计算引擎还可以获取各目标实体类型对应的不同场景特征信息的权重，获取不同场景特征下用户的个人历史习惯信息，基于不同场景特征下用户的个人历史习惯信息以及不同场景特征信息的权重确定各推荐服务的个人得分。
在一些实施例中，电子设备可以基于目标实体类型确定与当前目标实体类型相关的当前场景特征信息，基于当前场景特征信息从历史个人用户习惯信息中选取处于当前场景特征信息下的个人习惯信息。并从历史群体用户习惯信息中选取与当前场景特征信息下的群体习惯信息。例如，电子设备确定出地址实体对应的当前场景特征信息为车载已连接状态，则可以从当前历史个人用户习惯信息中选择处于车载连接装状态时的历史个人习惯信息。基于选出的当前场景特征信息对应的历史个人习惯信息获取目标实体类型对应的各推荐服务的个人得分。
711：计算引擎将服务推荐顺序发送至应用，
712：应用基于服务推荐顺序在服务推荐卡片中显示推荐服务。
在一些实施例中，应用可以根据服务推荐槽位的设定数量将与服务推荐顺序中，前设定数量的推荐服务显示在服务推荐卡片中。
在一些实施例中，应用在显示推荐服务之前，可以确定触发实体识别的场景是否为图片识别场景，若为图片识别场景，例如为图2中所示的图片触发场景，则应用可以直接如前述图2c所示显示服务推荐页面。
若触发实体识别的场景为非图片识别场景，例如为图3中所示的复制触发场景等，为了避免服务推荐卡片占用更多显示空间，电子设备可以只呈现悬浮球，并显示优先级最高的推荐服务以及详细服务控件，以减少对界面的覆盖。当用户点击详细服务控件，则电子设备可以展示服务推荐卡片。
例如，如前述图3a中所示，用户在聊天应用中对文本“南山市滨海大道”执行了复制操作，则电子设备可以识别出文本中的地址实体“南山市滨海大道”，并获取地址实体对应的历史个人用户习惯信息和历史群体用户习惯信息，并基于历史个人用户习惯信息和历史群体习惯信息确定当前电话号码实体对应的服务推荐优先级顺序，并如图3b所示，显示推荐服务悬浮窗口200，悬浮窗口200中可以展示yoyo图标、优先级最高的推荐服务“导航前往”以及详细服务控件201。
且如图3c所示，在设定时间后，电子设备会将yoyo图标替换为导航前往服务对应的图标。当用户点击导航前往，则电子设备会执行导航前往功能。当用户点击详细服务控件201，则电子设备会如图3d中所示展示服务推荐页面104，在服务推荐页面104，可以显示地图卡片105和服务推荐卡片106。
在一些实施例中，若识别出的实体为非地址实体，则应用可以在服务推荐页面中不显示地图卡片，只显示服务推荐卡片。
在一些实施例中，若识别出的实体为非地址实体，则应用还可以不显示额外的服务推荐页面，直接在当前页面显示服务推荐卡片。
例如，如图8所示，用户在购物应用中对文本“联系号码12345678901”执行了复制操作，则电子设备可以识别出文本“联系号码12345678901”中的实体为电话号码实体“12345678901”，购物应用在获取到服务推荐顺序后，可以在当前页面直接显示服务推荐卡片106。
可以理解，本申请实施例中，用于显示服务推荐卡片的应用可以是yoyo建议应用，也可以是识别到触发操作的应用，例如图库应用，聊天应用等三方应用。
下面对本申请实施例中一种计算引擎确定目标实体类型对应的服务推荐顺序的方法进行说明。如图9所示，方法可以包括：
901：获取目标实体类型。
可以理解，本申请实施例中目标实体类型可以为电话号码类型实体、地址类型实体、邮箱类型实体等等。
902：基于目标实体类型获取目标实体类型对应的配置信息。
可以理解，配置信息可以包括目标实体类型对应的各推荐服务、目标实体类型对应的场景特征名称、场景特征权重以及目标实体类型各推荐服务对应的运营分，即群体得分等。
其中，服务运营分可以为云端服务器基于历史群体用户习惯信息(即所有用户使用该目标实体类型实体对应的各推荐服务中，每个推荐服务的使用次数或每个推荐服务使用次数占总推荐次数的百分比等)获取的各推荐服务的对应运营分。
例如，地址实体类型对应的推荐服务包括导航前往服务、搜索服务、复制服务等。
可以理解，在一些实施例中，计算引擎可以将目标实体类型发送至业务池，并可以从业务池中加载配置信息。其中，业务池可以为存储配置信息的数据库。
903：基于配置信息获取目标实体类型对应的个人习惯信息。
在一些实施例中，计算引擎还可以根据配置信息中各目标实体类型对应的名称获取不同场景下用户的历史个人习惯信息。
在一些实施例中，电子设备在记录用户每次选择对应实体类型的推荐服务时，还可以同时记录与选择推荐服务时与实体类型相关一些场景的特征信息。
例如，当实体类型为地址实体，场景的特征信息可以包括有车载连接状态信息、天气状态信息等。即本申请实施例中，电子设备可以实时记录用户在各场景下所选取的推荐服务，例如，用户在车载未连接场景下，使用了推荐服务导航前往一次，则进行一次统计特征的更新，即计算引擎可以记录在车载未连接场景下用户选择导航前往这一推荐服务的次数加1。并将更新后的数据存储在统计特征池中，将初始记录存储在场景特征池中。在一些实施例中，电子设备并可以将更新后的记录发送至数据池，并通过差分隐私加密传送至云端，以保护用户隐私。
904：判断是否需要使用个人习惯计算模型，若是，则转至905，若否，转至906.
可以理解，本申请实施例中，可以基于个人习惯信息的数据量确定是否需要使用个人习惯计算模型，当确定出个人习惯信息的数据量大于设定值，则可以确定需要使用个人习惯计算模型，以进行推荐服务个人得分的计算。
当确定出个人习惯信息的数据量小于等于设定值，则可以确定当前数据量难以表征用户个人习惯。则可以将服务运营分中各服务对应的得分作为各服务的得分。
905：基于个人习惯计算模型获取各推荐服务对应的个人得分，基于各推荐服务对应的个人得分和各推荐服务对应的运营得分得到各服务对应的总得分。
906：将各推荐服务对应的运营分作为各推荐服务的总得分。
907：基于各推荐服务对应的总分确定服务推荐顺序。
可以理解，本申请实施例中，计算引擎可以基于各推荐服务的总得分对各推荐服务进行排序，获得服务推荐顺序，并将服务推荐顺序发送至应用，应用基于服务推荐顺序在服务推荐卡片中显示推荐服务。
在一些实施例中，应用可以根据服务推荐槽位的设定数量将与服务推荐顺序中，前设定数量的推荐服务显示在服务推荐卡片中。
响应于用户在服务推荐卡片中的选择，即用户反馈，计算引擎记录当前用户对推荐服务的选择，以及当前的场景特征信息，并更新到统计特征池中。可以理解，统计特征池可以为用于存储用户习惯信息的数据库，即用于存储用户每次的推荐服务选择记录以及场景特征信息。场景特征池可以用于存储各场景下用户选择的各目标实体类型推荐服务的对应次数。
可以理解，本申请实施例中，能够基于用户个人习惯信息和群体习惯信息共同决定目标实体类型对应的服务推荐的顺序，能够使得服务推荐顺序更能符合用户习惯，提升用户体验。
可以理解，本申请实施例中的电子设备可以为平板电脑(portable androiddevice，PAD)、个人数字处理(personal digital assistant，PDA)、具有无线通信功能的手持设备、计算设备、车载设备或可穿戴设备，虚拟现实(virtual reality，VR)终端设备、增强现实(augmented reality，AR)终端设备、工业控制(industrial control)中的无线终端、无人驾驶(self driving)中的无线终端、远程医疗(remote medical)中的无线终端、智能电网(smart grid)中的无线终端、运输安全(transportation safety)中的无线终端、智慧城市(smart city)中的无线终端、智慧家庭(smart home)中的无线终端等具有触摸屏的移动终端或固定终端。本申请实施例中对电子设备的形态不做具体限定。
下面以手机10为例对本申请实施例提供的电子设备进行说明。如图10所示，手机10可以包括处理器110、电源模块140、存储器180，移动通信模块130、无线通信模块120、传感器模块190、音频模块150、摄像头170、接口模块160、按键101以及显示屏102等。
可以理解的是，本发明实施例示意的结构并不构成对手机10的具体限定。在本申请另一些实施例中，手机10可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。
处理器110可以包括一个或多个处理单元，例如，可以包括中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)、数字信号处理器DSP、微处理器(Micro-programmed Control Unit，MCU)、人工智能(ArtificialIntelligence，AI)处理器或可编程逻辑器件(Field Programmable Gate Array,FPGA)等的处理模块或处理电路。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以集成在一个或多个处理器中。处理器110中可以设置存储单元，用于存储指令和数据。在一些实施例中，处理器110中的存储单元为高速缓冲存储器180。
电源模块140可以包括电源、电源管理部件等。电源可以为电池。电源管理部件用于管理电源的充电和电源向其他模块的供电。在一些实施例中，电源管理部件包括充电管理模块和电源管理模块。充电管理模块用于从充电器接收充电输入；电源管理模块用于连接电源，充电管理模块与处理器110。电源管理模块接收电源和/或充电管理模块的输入，为处理器110，显示屏102，摄像头170，及无线通信模块120等供电。
移动通信模块130可以包括但不限于天线、功率放大器、滤波器、LNA(Low noiseamplify，低噪声放大器)等。移动通信模块130可以提供应用在手机10上的包括2G/3G/4G/5G等无线通信的解决方案。移动通信模块130可以由天线接收电磁波，并对接收的电磁波进行滤波，放大等处理，传送至调制解调处理器进行解调。移动通信模块130还可以对经调制解调处理器调制后的信号放大，经天线转为电磁波辐射出去。在一些实施例中，移动通信模块130的至少部分功能模块可以被设置于处理器110中。在一些实施例中，移动通信模块130至少部分功能模块可以与处理器110的至少部分模块被设置在同一个器件中。无线通信技术可以包括全球移动通讯系统(global system for mobile communications，GSM)，通用分组无线服务(general packet radio service，GPRS)，码分多址接入(codedivisionmultiple access，CDMA)，宽带码分多址(wideband code division multipleaccess，WCDMA)，时分码分多址(time-division code division multiple access，TD-SCDMA)，长期演进(long term evolution，LTE)，蓝牙(bluetooth，BT)，全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)，无线局域网(wireless local areanetworks，WLAN)，近距离无线通信技术(near field communication，NFC)，调频(frequency modulation，FM)和/或field communication，NFC)，红外技术(infrared，IR)技术等。所述GNSS可以包括全球卫星定位系统(global positioning system，GPS)，全球导航卫星系统(globalnavigation satellite system，GLONASS)，北斗卫星导航系统(beidounavigationsatellite system，BDS)，准天顶卫星系统(quasi-zenith satellite system，QZSS)和/或星基增强系统(satellite based augmentation systems，SBAS)。
无线通信模块120可以包括天线，并经由天线实现对电磁波的收发。无线通信模块120可以提供应用在手机10上的包括无线局域网(wireless localarea networks，WLAN)(如无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)网络)，蓝牙(bluetooth，BT)，全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)，调频(frequency modulation，FM)，近距离无线通信技术(near field communication，NFC)，红外技术(infrared，IR)等无线通信的解决方案。手机10可以通过无线通信技术与网络以及其他设备进行通信。
在一些实施例中，手机10的移动通信模块130和无线通信模块120也可以位于同一模块中。
显示屏102用于显示人机交互界面、图像、视频等。显示屏102包括显示面板。显示面板可以采用液晶显示屏(liquid crystal display，LCD)，有机发光二极管(organiclight-emitting diode，OLED)，有源矩阵有机发光二极体或主动矩阵有机发光二极体(active-matrix organic light emitting diode的，AMOLED)，柔性发光二极管(flexlight-emitting diode，FLED)，Miniled，MicroLed，Micro-oLed，量子点发光二极管(quantum dot light emitting diodes，QLED)等。
传感器模块190可以包括接近光传感器、压力传感器，陀螺仪传感器，气压传感器，磁传感器，加速度传感器，距离传感器，指纹传感器，温度传感器，触摸传感器，环境光传感器，骨传导传感器等。
音频模块150用于将数字音频信息转换成模拟音频信号输出，或者将模拟音频输入转换为数字音频信号。音频模块150还可以用于对音频信号编码和解码。在一些实施例中，音频模块150可以设置于处理器110中，或将音频模块150的部分功能模块设置于处理器110中。在一些实施例中，音频模块150可以包括扬声器、听筒、麦克风以及耳机接口。
摄像头170用于捕获静态图像或视频。物体通过镜头生成光学图像投射到感光元件。感光元件把光信号转换成电信号，之后将电信号传递给ISP(Image SignalProcessing，图像信号处理)转换成数字图像信号。手机10可以通过ISP，摄像头170，视频编解码器，GPU(Graphic Processing Unit，图形处理器)，显示屏102以及应用处理器等实现拍摄功能。
接口模块160包括外部存储器接口、通用串行总线(universal serial bus，USB)接口及用户标识模块(subscriber identification module，SIM)卡接口等。其中外部存储器接口可以用于连接外部存储卡，例如Micro SD卡，实现扩展手机10的存储能力。外部存储卡通过外部存储器接口与处理器110通信，实现数据存储功能。通用串行总线接口用于手机10和其他电子设备进行通信。用户标识模块卡接口用于与安装至手机1010的SIM卡进行通信，例如读取SIM卡中存储的电话号码，或将电话号码写入SIM卡中。
在一些实施例中，手机10还包括按键101、马达以及指示器等。其中，按键101可以包括音量键、开/关机键等。马达用于使手机10产生振动效果，例如在用户的手机10被呼叫的时候产生振动，以提示用户接听手机10来电。指示器可以包括激光指示器、射频指示器、LED指示器等。
本申请公开的各实施例可以被实现在硬件、软件、固件或这些实现方法的组合中。本申请的实施例可实现为在可编程系统上执行的计算机程序或程序代码，该可编程系统包括至少一个处理器、存储系统(包括易失性和非易失性存储器和/或存储元件)、至少一个输入设备以及至少一个输出设备。
可将程序代码应用于输入指令，以执行本申请描述的各功能并生成输出信息。可以按已知方式将输出信息应用于一个或多个输出设备。为了本申请的目的，处理系统包括具有诸如例如数字信号处理器(DSP)、微控制器、专用集成电路(ASIC)或微处理器之类的处理器的任何系统。
程序代码可以用高级程序化语言或面向对象的编程语言来实现，以便与处理系统通信。在需要时，也可用汇编语言或机器语言来实现程序代码。事实上，本申请中描述的机制不限于任何特定编程语言的范围。在任一情形下，该语言可以是编译语言或解释语言。
在一些情况下，所公开的实施例可以以硬件、固件、软件或其任何组合来实现。所公开的实施例还可以被实现为由一个或多个暂时或非暂时性机器可读(例如，计算机可读)存储介质承载或存储在其上的指令，其可以由一个或多个处理器读取和执行。例如，指令可以通过网络或通过其他计算机可读介质分发。因此，机器可读介质可以包括用于以机器(例如，计算机)可读的形式存储或传输信息的任何机制，包括但不限于，软盘、光盘、光碟、只读存储器(CD-ROMs)、磁光盘、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、磁卡或光卡、闪存、或用于利用因特网以电、光、声或其他形式的传播信号来传输信息(例如，载波、红外信号数字信号等)的有形的机器可读存储器。因此，机器可读介质包括适合于以机器(例如，计算机)可读的形式存储或传输电子指令或信息的任何类型的机器可读介质。
在附图中，可以以特定布置和/或顺序示出一些结构或方法特征。然而，应该理解，可能不需要这样的特定布置和/或排序。而是，在一些实施例中，这些特征可以以不同于说明性附图中所示的方式和/或顺序来布置。另外，在特定图中包括结构或方法特征并不意味着暗示在所有实施例中都需要这样的特征，并且在一些实施例中，可以不包括这些特征或者可以与其他特征组合。
需要说明的是，本申请各设备实施例中提到的各单元/模块都是逻辑单元/模块，在物理上，一个逻辑单元/模块可以是一个物理单元/模块，也可以是一个物理单元/模块的一部分，还可以以多个物理单元/模块的组合实现，这些逻辑单元/模块本身的物理实现方式并不是最重要的，这些逻辑单元/模块所实现的功能的组合才是解决本申请所提出的技术问题的关键。此外，为了突出本申请的创新部分，本申请上述各设备实施例并没有将与解决本申请所提出的技术问题关系不太密切的单元/模块引入，这并不表明上述设备实施例并不存在其它的单元/模块。
需要说明的是，在本专利的示例和说明书中，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。
虽然通过参照本申请的某些优选实施例，已经对本申请进行了图示和描述，但本领域的普通技术人员应该明白，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本申请的范围。

Claims (17)

1.一种服务推荐方法，用于第一电子设备，其特征在于，所述方法包括：
显示第一界面；
检测用户在所述第一界面上对第一内容中的实体的第一识别操作，并且响应于所述第一识别操作而显示第二界面，其中，所述第二界面展示被识别出的所述第一内容中的至少一个实体；
获取用户在所述至少一个实体中选择的目标实体，并且响应于所述选择而显示第三界面，所述第三界面显示所述目标实体对应的目标推荐服务；其中，所述目标推荐服务是基于所述目标实体对应的推荐服务的历史个人选择习惯信息和历史群体选择习惯信息确定。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标推荐服务的确定方法包括：
确定所述历史个人选择习惯信息的数据量大于第一设定值：
基于所述目标实体对应的推荐服务的历史个人选择习惯信息确定所述目标实体对应的各推荐服务的个人得分；
基于所述目标实体对应的推荐服务的历史群体选择习惯信息确定所述目标实体对应的各推荐服务的群体得分；
基于所述各推荐服务的个人得分和所述各推荐服务的群体得分确定所述目标实体对应的各推荐服务的优先级顺序；
基于所述各推荐服务的优先级顺序确定所述目标实体对应的目标推荐服务。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述各推荐服务的个人得分和所述各推荐服务的群体得分确定所述目标实体对应的各推荐服务的优先级顺序；包括：
基于所述历史个人选择习惯信息的数据量确定所述目标实体对应的各推荐服务的个人得分的第一权重和所述各推荐服务的群体得分的第二权重；
基于所述各推荐服务的个人得分、所述各服务的群体得分、所述第一权重和所述第二权重确定所述各推荐服务的总得分；
基于所述各推荐服务的总得分确定所述各推荐服务的优先级顺序。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标推荐服务的确定方法包括：
确定所述历史个人选择习惯信息的数据量小于等于第一设定值：
获取所述各推荐服务的群体得分；
基于所述各推荐服务群体得分确定所述目标实体对应的各推荐服务的优先级顺序；
基于所述各推荐服务的优先级顺序确定所述目标实体对应的目标推荐服务。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史个人选择习惯信息包括历史时刻中，所述第一电子设备记录的每个推荐服务的使用次数或每个推荐服务使用次数占总推荐次数的百分比。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史群体选择习惯信息包括历史时刻中，与第二电子设备具有关联的所有第一电子设备记录的每个推荐服务的使用次数或每个推荐服务使用次数占总推荐次数的百分比。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述第一内容为图片，所述第一识别操作为点击图片识别控件的操作。
8.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述第二界面包括服务推荐卡片，所述服务推荐卡片显示所述目标实体对应的目标推荐服务。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述目标实体为地址实体的情况下，所述第二界面还包括地图卡片。
10.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于,包括：
显示第四界面；
检测到用户在所述第四界面上对第二内容中的实体的第二识别操作，并且响应于所述第二识别操作而显示悬浮窗，其中，所述悬浮窗显示所述第二内容中的目标实体对应的最高优先级的推荐服务；其中，所述最高优先级的推荐服务是基于所述第二内容的目标实体对应的推荐服务的历史个人选择习惯信息和历史群体选择习惯信息确定。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于,所述第二内容为文本内容，所述第二识别操作包括对所述文本内容的复制操作。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于,所述第二内容中的目标实体为所述第二内容中的所有实体中最高优先级的实体。
13.根据权利要求10所述的方法，其特征在于,所述悬浮窗显示详细信息控件；
在检测到用户点击详细信息控件的操作时，显示第六界面，所述第六界面显示服务推荐卡片，所述服务推荐卡片显示所述第二内容中的目标实体对应的最高优先级的推荐服务。
14.一种电子设备，其特征在于，包括应用和计算引擎；
所述应用显示第一界面；
所述应用检测用户在所述第一界面上对第一内容中的实体的第一识别操作，并且响应于所述第一识别操作而显示第二界面，其中，所述第二界面展示被识别出的所述第一内容中的至少一个实体；
所述应用获取用户在所述至少一个实体中选择的目标实体，并且响应于所述选择而显示第三界面，所述第三界面显示所述目标实体对应的目标推荐服务；其中，所述目标推荐服务是所述计算引擎基于所述目标实体对应的推荐服务的历史个人选择习惯信息和历史群体选择习惯信息确定。
15.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储所述电子设备的一个或多个处理器执行的指令，以及所述处理器，是所述电子设备的一个或多个处理器之一，用于执行权利要求1-13任一项所述的服务推荐方法。
16.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读介质上存储有指令，所述指令在电子设备上执行时使得所述电子设备执行权利要求1-13任一项所述的服务推荐方法。
17.一种计算机程序产品，包括：执行指令，所述执行指令存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述执行指令，所述至少一个处理器执行所述执行指令使得所述电子设备执行权利要求1-13任一项所述的服务推荐方法。
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