CN117853200A - 一种商务礼品推荐方法、装置、电子设备和介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及数据处理的技术领域，尤其涉及一种商务礼品推荐方法、装置、电子设备和介质，该方法包括：获取用户馈赠信息以及当前时间信息，对受赠人员信息进行参数提取，得到至少两个人员参数，基于预设馈赠数据，对至少两个人员参数以及当前时间信息进行数据处理，得到礼品推荐序列以及与礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息，将礼品推荐序列以及礼品推荐信息反馈至目标设备。本申请提高了馈赠人员查找最佳馈赠礼品的查找速率以及降低了查找最佳馈赠礼品的复杂度。

Description

一种商务礼品推荐方法、装置、电子设备和介质

技术领域

本申请涉及数据处理的技术领域，尤其是涉及 一种商务礼品推荐方法、装置、电子设备和介质。

背景技术

网上冲浪减少了购买礼品的实际人流量和交通量，但在不了解客户爱好兴趣的前提下，漫无目的的搜索无尽网页和链接，成为了寻找最佳礼品新的复杂因素。

发明内容

为了解决上述中的至少一项技术问题，本申请提供一种商务礼品推荐方法、装置、设备和介质。

第一方面，本申请提供一种商务礼品推荐方法，采用如下的技术方案：

获取用户馈赠信息以及当前时间信息，所述用户馈赠信息用于表示馈赠人员通过目标设备输入的受赠人员信息；

对所述受赠人员信息进行参数提取，得到至少两个人员参数；

基于预设馈赠数据，对所述至少两个人员参数以及当前时间信息进行数据处理，得到礼品推荐序列以及与所述礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息；

将所述礼品推荐序列以及所述礼品推荐信息反馈至所述目标设备。

通过采用上述技术方案，在对组网的网络进行管理时，获取当前时间信息、组网覆盖信息以及网络设备的实时数据信息，其中，组网覆盖信息为以太网在不同区域的覆盖信息，网络设备为与以太网连接的网络设备，实时数据信息包括：网络设备的位置信息以及网络状态信息，网络状态信息为当前时间信息前预设时间长度的网络接收状态信息，然后基于组网覆盖信息以及位置信息对网络设备进行区域划分，得到组网区域信息，以便于得知组网区域之间的相对位置以及每个组网区域的网络设备，然后根据组网区域信息对网络状态信息进行区域网络检测，得到组网区域信息中不同区域主干网络的网络检测信息，以便用户后续对网络进行判断，然后分别对网络检测信息中键值数据与预设键值标准进行匹配，确定网络检测信息是否符合预设键值标准，当网络检测信息不符合预设键值标准，对网络检测信息以及组网区域信息进行分析，得到组网统筹指令，调整与网络设备连接的组网的网络布局，实现了组网中主干网络的自由配置，从而提高了主干网络的技术功用。

在一种可能实现的方式中，所述基于预设馈赠数据，对所述至少两个人员参数以及当前时间信息进行数据处理，得到礼品推荐序列以及与所述礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息，包括：

将所述至少两个人员参数作为第一筛选条件，并根据所述第一筛选条件对预设馈赠数据进行第一数据筛选，得到与所述第一筛选条件相对应的第一筛选数据，所述预设馈赠数据为在预设时间段内礼品馈赠次数满足预设次数要求的礼品馈赠数据以及与所述礼品馈赠数据相对应的推荐信息；

确定所述当前时间信息是否与预设时间信息相匹配，若所述当前时间信息与所述预设时间信息相匹配，则提取与所述预设时间信息相对应的第二筛选条件，并根据所述第二筛选条件对所述第一筛选数据进行第二数据筛选，得到与所述第二筛选条件相对应的第二筛选数据；

利用倒排索引对所述第二筛选数据进行抽取，得到馈赠筛选信息；

获取所述馈赠人员的预设查询条件以及推荐排序函数，所述预设查询条件用于表示所述馈赠人员选取的馈赠参数范围；

根据预设查询条件及推荐排序函数，确定预设查询条件在所述馈赠筛选信息中的筛选数据出现的相对频率，按照所述相对频率大小对所述馈赠筛选信息进行优先排序，得到礼品推荐序列以及与所述礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息。

通过采用上述技术方案，在对组网区域进行划分时，基于组网覆盖信息确定以太网在不同地区的组网区域位置以及与组网覆盖范围，然后基于组网区域位置以及位置信息中的位置确定以太网与网络设备的方位信息以及距离值，然后根据方为信息以及距离值判断网络设备是否位于组网覆盖范围，若网络设备位于组网覆盖范围，则获取主干节点信息，主干节点信息用于表示组网覆盖信息中与组网区域位置相对应的以太网的主干节点信息，然后根据主干节点信息以及网络设备所连接的节点信息进行区域组网节点构建，得到组网区域信息，从而便于对不同区域的组网信息进行识别。

在一种可能实现的方式中，确定所述当前时间信息是否与预设时间信息相匹配，还包括：

若所述当前时间信息不与所述预设时间信息相匹配，则利用倒排索引对所述第一筛选数据进行抽取，得到馈赠筛选信息，并根据所述预设查询条件及所述推荐排序函数，确定预设查询条件在所述馈赠筛选信息中的筛选数据出现的相对频率，按照所述相对频率大小对所述馈赠筛选信息进行优先排序，得到礼品推荐序列以及与所述礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息。

在一种可能实现的方式中，所述利用倒排索引对所述第一筛选数据进行抽取，得到馈赠筛选信息，之后还包括：

基于预设清洗方式，对所述馈赠筛选信息中的筛选数据进行删除填充，得到清洗数据，所述预设清洗方式包括贝叶斯清洗以及判定树清洗；

将所述清洗数据按照数据仓库中的筛选数据格式转入到数据仓库中，得到清洗后的馈赠筛选信息。

在一种可能实现的方式中，所述利用倒排索引对所述第二筛选数据进行抽取，得到馈赠筛选信息，包括：

对所述第二筛选数据进行编号，并将所述第二筛选数据中每个筛选数据内部划分为若干个关键词；

基于倒排索引将每个关键词与所述第二筛选数据所对应编号形成词号对应关系，并对所述词号对应关系进行检索抽取，得到馈赠筛选信息。

在一种可能实现的方式中，所述基于倒排索引将每个关键词与所述第二筛选数据所对应编号形成词号对应关系，并对所述词号对应关系进行检索抽取，得到馈赠筛选信息，包括：

采用哈希表结构对所述第二筛选数据进行倒排索引，以获取从关键词到包含该关键词的第二筛选数据所对应编号的对应关系；

将筛选条件拆解成若干个筛选关键词，根据对应关系查询到所有包含筛选关键词的第二筛选数据所对应编号；

将包含该关键词的第二筛选数据所对应编号的对应关系以及包含筛选关键词的第二筛选数据所对应编号进行编号取交集处理，得到馈赠筛选信息。

在一种可能实现的方式中，所述采用哈希表结构对所述第二筛选数据进行倒排索引，以获取从关键词到包含该关键词的第二筛选数据所对应编号的对应关系，包括：

依次访问所述第二筛选数据中每个筛选数据，确定每个筛选数据对应的关键词在哈希表中的哈希值；

将所述哈希值插入所述第二筛选数据所对应编号中，以确定从关键词到所有包含该关键词数据文档编号的对应关系。

第二方面，本申请提供一种商务礼品推荐装置，采用如下的技术方案：

一种商务礼品推荐装置，包括：

信息获取模块，用于获取用户馈赠信息以及当前时间信息，所述用户馈赠信息用于表示馈赠人员通过目标设备输入的受赠人员信息；

参数提取模块，用于对所述受赠人员信息进行参数提取，得到至少两个人员参数；

数据处理模块，用于基于预设馈赠数据，对所述至少两个人员参数以及当前时间信息进行数据处理，得到礼品推荐序列以及与所述礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息；

推荐反馈模块，用于将所述礼品推荐序列以及所述礼品推荐信息反馈至所述目标设备。

在一种可能的实现方式中，所述数据处理模块在基于预设馈赠数据，对所述至少两个人员参数以及当前时间信息进行数据处理，得到礼品推荐序列以及与所述礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息时，具体用于：

将所述至少两个人员参数作为第一筛选条件，并根据所述第一筛选条件对预设馈赠数据进行第一数据筛选，得到与所述第一筛选条件相对应的第一筛选数据，所述预设馈赠数据为在预设时间段内礼品馈赠次数满足预设次数要求的礼品馈赠数据以及与所述礼品馈赠数据相对应的推荐信息；

确定所述当前时间信息是否与预设时间信息相匹配，若所述当前时间信息与所述预设时间信息相匹配，则提取与所述预设时间信息相对应的第二筛选条件，并根据所述第二筛选条件对所述第一筛选数据进行第二数据筛选，得到与所述第二筛选条件相对应的第二筛选数据；

利用倒排索引对所述第二筛选数据进行抽取，得到馈赠筛选信息；

获取所述馈赠人员的预设查询条件以及推荐排序函数，所述预设查询条件用于表示所述馈赠人员选取的馈赠参数范围；

根据预设查询条件及推荐排序函数，确定预设查询条件在所述馈赠筛选信息中的筛选数据出现的相对频率，按照所述相对频率大小对所述馈赠筛选信息进行优先排序，得到礼品推荐序列以及与所述礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息。

在另一种可能的实现方式中，所述装置还包括：筛选排序模块，其中，

所述筛选排序模块，用于当所述当前时间信息不与所述预设时间信息相匹配时，利用倒排索引对所述第一筛选数据进行抽取，得到馈赠筛选信息，并根据所述预设查询条件及所述推荐排序函数，确定预设查询条件在所述馈赠筛选信息中的筛选数据出现的相对频率，按照所述相对频率大小对所述馈赠筛选信息进行优先排序，得到礼品推荐序列以及与所述礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息。

在另一种可能的实现方式中，所述装置还包括：清洗模块以及转入模块，其中，

所述清洗模块，用于基于预设清洗方式，对所述馈赠筛选信息中的筛选数据进行删除填充，得到清洗数据，所述预设清洗方式包括贝叶斯清洗以及判定树清洗；

所述转入模块，用于将所述清洗数据按照数据仓库中的筛选数据格式转入到数据仓库中，得到清洗后的馈赠筛选信息。

在另一种可能的实现方式中，所述数据处理模块在利用倒排索引对所述第二筛选数据进行抽取，得到馈赠筛选信息时，具体用于：

对所述第二筛选数据进行编号，并将所述第二筛选数据中每个筛选数据内部划分为若干个关键词；

基于倒排索引将每个关键词与所述第二筛选数据所对应编号形成词号对应关系，并对所述词号对应关系进行检索抽取，得到馈赠筛选信息。

在另一种可能的实现方式中，所述数据处理模块在基于倒排索引将每个关键词与所述第二筛选数据所对应编号形成词号对应关系，并对所述词号对应关系进行检索抽取，得到馈赠筛选信息时，具体用于：

采用哈希表结构对所述第二筛选数据进行倒排索引，以获取从关键词到包含该关键词的第二筛选数据所对应编号的对应关系；

将筛选条件拆解成若干个筛选关键词，根据对应关系查询到所有包含筛选关键词的第二筛选数据所对应编号；

将包含该关键词的第二筛选数据所对应编号的对应关系以及包含筛选关键词的第二筛选数据所对应编号进行编号取交集处理，得到馈赠筛选信息。

在另一种可能的实现方式中，所述数据处理模块在采用哈希表结构对所述第二筛选数据进行倒排索引，以获取从关键词到包含该关键词的第二筛选数据所对应编号的对应关系时，具体用于：

依次访问所述第二筛选数据中每个筛选数据，确定每个筛选数据对应的关键词在哈希表中的哈希值；

将所述哈希值插入所述第二筛选数据所对应编号中，以确定从关键词到所有包含该关键词数据文档编号的对应关系。

第三面，本申请提供一种电子设备，采用如下的技术方案：

至少一个处理器；

存储器；

至少一个应用程序，其中至少一个应用程序被存储在存储器中并被配置为由至少一个处理器执行，所述至少一个应用程序配置用于：执行如第一方面任一项所述的一种商务礼品推荐方法。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令所述计算机执行如第一方面任一项所述商务礼品推荐方法。

综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：

在馈赠人员挑选商务礼品时，获取用户馈赠信息以及当前时间信息，其中，用户馈赠信息用于表示馈赠人员通过目标设备输入的受赠人员信息，以便于后续根据用户馈赠信息以及当前时间信息进行馈赠数据筛选，然后对受赠人员信息进行参数提取，得到至少两个人员参数，即受赠人员的至少两个相关参数，然后基于预设馈赠数据，对至少两个人员参数以及当前时间信息进行数据处理，得到礼品推荐序列以及与礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息，然后将礼品推荐序列以及礼品推荐信息反馈至目标设备，从而馈赠人员可以通过礼品推荐序列进行礼品的选购，同时通过礼品推荐信息有助于馈赠人员快速了解推荐礼品，进而提高了馈赠人员查找最佳馈赠礼品的查找速率以及降低了查找最佳馈赠礼品的复杂度。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种商务礼品推荐方法的流程示意图。

图2为本申请实施例提供的一种商务礼品推荐装置的结构示意图。

图3为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图1-3对本申请作进一步详细说明。

本具体实施例仅仅是对本申请的解释，其并不是对本申请的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本申请的范围内都受到专利法的保护。

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

另外，本文中术语“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，A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。另外，本文中字符“/”，如无特殊说明，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

下面结合说明书附图对本申请实施例作进一步详细描述。

本申请实施例提供了一种商务礼品推荐方法的方法，由电子设备执行，该电子设备可以为服务器也可以为终端设备，其中，该服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云计算服务的云服务器。终端设备可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机等，但并不局限于此，该终端设备以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本申请实施例在此不做限制，如图1所示，该方法包括：

步骤S10、获取用户馈赠信息以及当前时间信息。

其中，用户馈赠信息用于表示馈赠人员通过目标设备输入的受赠人员信息。

对于本申请实施例，目标设备为馈赠人员所使用的终端设备，包括但不局限于平板电脑、智能手机。馈赠人员通过终端设备将受赠人员信息传输至电子设备，其中，受赠人员信息包括：人员性别、人员年龄范围、人员爱好、人员工作涉及领域等。

步骤S11、对受赠人员信息进行参数提取，得到至少两个人员参数。

具体的，受赠人员信息的参数提取是从原始数据中提取并计算出一些具有代表性的特征或指标。在本申请实施例中，所提取的特征或指标为人员参数，这些特征或指标能够有助于理解数据的特性、描述数据的属性，并为后续的数据分析提供基础。

对于本申请实施例来说，所采用的的参数提取方法包括统计特征、频域特征、时间序列特征以及文本特征等等，其中，

统计特征：包括平均值、中位数、最大值、最小值、方差、标准差等。这些统计特征可以提供关于数据分布、数据集中趋势和离散程度的信息。

频域特征：通过将数据转换到频域，可以提取出频率相关的特征。常用的频域特征包括功率谱密度、频率峰值等。

时间序列特征：对于时间序列数据，可以提取一些与时间相关的特征，如趋势分析、周期性分析、时间延迟等。

文本特征：对于文本数据，可以提取词频、tf-idf 值、词向量等作为文本特征。

步骤S12、基于预设馈赠数据，对至少两个人员参数以及当前时间信息进行数据处理，得到礼品推荐序列以及与礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息。

具体地，收集并整合预设馈赠数据，预设馈赠数据包括各种商品信息以及各种商品出售信息，其中，商品信息包括商品名称、商品描述、商品价格、商品流行度等，商品出售信息包括：购买人员的图像识别信息以及售后反馈记录，例如：根据人员图像识别得到该人员的年龄范围、性别以及购买时间等，根据售后反馈记录得到该人员的爱好、工作范畴等。通过分析以上馈赠数据，从中提取出与至少两个人员参数（比如年龄、性别、地域、职业等）以及当前时间信息（比如节日、季节、潮流等）相关的特征。然后采用一种或多种机器学习算法（例如决策树、随机森林、神经网络等）对这些特征进行训练和学习，生成一个推荐模型。该推荐模型根据新的输入（即至少两个人员参数以及当前时间信息），输出一个礼品推荐序列，对于礼品推荐序列中的每个推荐礼品，该模型同时输出与该礼品相关的礼品推荐信息，这些信息可以是该礼品的详细描述、价格、流行度，也可以是受赠人可能对该礼品的反应预测等，在此不做限定。

步骤S13、将礼品推荐序列以及礼品推荐信息反馈至目标设备。

基于上述实施例，在馈赠人员挑选商务礼品时，获取用户馈赠信息以及当前时间信息，其中，用户馈赠信息用于表示馈赠人员通过目标设备输入的受赠人员信息，以便于后续根据用户馈赠信息以及当前时间信息进行馈赠数据筛选，然后对受赠人员信息进行参数提取，得到至少两个人员参数，即受赠人员的至少两个相关参数，然后基于预设馈赠数据，对至少两个人员参数以及当前时间信息进行数据处理，得到礼品推荐序列以及与礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息，然后将礼品推荐序列以及礼品推荐信息反馈至目标设备，从而馈赠人员可以通过礼品推荐序列进行礼品的选购，同时通过礼品推荐信息有助于馈赠人员快速了解推荐礼品，进而提高了馈赠人员查找最佳馈赠礼品的查找速率以及降低了查找最佳馈赠礼品的复杂。

进一步，为了提高礼品推荐的准确度，在本申请实施例中，基于预设馈赠数据，对至少两个人员参数以及当前时间信息进行数据处理，得到礼品推荐序列以及与礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息，包括：步骤S121-步骤S125（附图未出示），其中：

步骤S121，将至少两个人员参数作为第一筛选条件，并根据第一筛选条件对预设馈赠数据进行第一数据筛选，得到与第一筛选条件相对应的第一筛选数据。

其中，预设馈赠数据为在预设时间段内礼品馈赠次数满足预设次数要求的礼品馈赠数据以及与礼品馈赠数据相对应的推荐信息。

步骤S122，确定当前时间信息是否与预设时间信息相匹配，若当前时间信息与预设时间信息相匹配，则提取与预设时间信息相对应的第二筛选条件，并根据第二筛选条件对第一筛选数据进行第二数据筛选，得到与第二筛选条件相对应的第二筛选数据。

具体地，定义预设时间信息，包括特定的季节、节日、纪念日等。通过获取当前时间信息，然后对比当前时间信息与预设时间信息的关键元素是否匹配。例如，如果预设时间是“夏季”，那么只有在当前时间的月份为6月、7月或8月时，才能匹配预设时间信息。如果当前时间信息与预设时间信息相匹配，则提取与预设时间信息相对应的第二筛选条件。这些条件包括与特定节日或季节相关的，例如在“夏季”包括与游泳、度假、冰淇淋等相关的事物。然后将提取的第二筛选条件应用于第一筛选数据。在数据中搜索与第二筛选条件相关的条目，或者根据第二筛选条件对数据进行排序。通过这种方式，得到与第二筛选条件相对应的第二筛选数据。这些数据代表了与预设时间信息相匹配的、更符合特定时间主题或情境的信息或结果。

步骤S123，利用倒排索引对第二筛选数据进行抽取，得到馈赠筛选信息。

具体地，倒排索引是一种数据结构，用于信息检测系统，根据文档内容中的单词，快速找到包含这些单词的文档。在本申请实施例中，对于第二筛选数据中的每个条目，创建一个包含该条目（例如，每个商品），创建一个包含该条目所有关键词的列表。这些关键词可以是商品的名称、描述、类别等。对于每个关键词，创建一个包含所有包含该关键词的条目的列表。这就是倒排索引的核心部分，它将关键词映射到包含这些关键词的条目。当需要查询某个关键词时，只需查找该关键词在倒排索引中的列表，就可以得到所有包含该关键词的条目。利用倒排索引进行查询时，可以根据需要添加更多的筛选条件，例如只返回价格在一定范围内的商品，或者只返回在某个类别下的商品等。最后，对查询结果进行排序，例如根据相关性、价格、流行度等进行排序，得到满足条件的馈赠筛选信息。

步骤S124，获取馈赠人员的预设查询条件以及推荐排序函数。

其中，预设查询条件用于表示馈赠人员选取的馈赠参数范围，推荐排序函数为：

其中，q为第二筛选条件，d为清洗后的第一筛选数据，fi(d,q)为第二筛选条件q中的第i个单词在第一筛选数据d中出现的相对频率，ft(ti,d)为单词ti在第一筛选数据d中出现的相对频率，V为第二筛选条件选中的第一筛选数据数，N为选取清洗后的第一筛选数据中的一部分作为训练数据文档数，nt为清洗后的第一筛选数据中的数据文档总数。

步骤S125，根据预设查询条件及推荐排序函数，确定预设查询条件在馈赠筛选信息中的筛选数据出现的相对频率，按照相对频率大小对馈赠筛选信息进行优先排序，得到礼品推荐序列以及与礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息。

进一步，在本申请实施例中，确定当前时间信息是否与预设时间信息相匹配，还包括：步骤S221（附图未出示），其中：

步骤S221，若当前时间信息不与预设时间信息相匹配，则利用倒排索引对第一筛选数据进行抽取，得到馈赠筛选信息，并根据预设查询条件及推荐排序函数，确定预设查询条件在馈赠筛选信息中的筛选数据出现的相对频率，按照相对频率大小对馈赠筛选信息进行优先排序，得到礼品推荐序列以及与礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息。

进一步，在本申请实施例中，利用倒排索引对第一筛选数据进行抽取，得到馈赠筛选信息，之后还包括，步骤SA1-步骤SA32（附图未出示），其中：

步骤SA1，基于预设清洗方式，对馈赠筛选信息中的筛选数据进行删除填充，得到清洗数据。

其中，预设清洗方式包括贝叶斯清洗以及判定树清洗。

具体地，以贝叶斯清洗方式进行数据清洗举例说明，贝叶斯清洗方式是一种利用贝叶斯定理来进行数据清洗的方法。在这种方法中，我们假设数据中的每个字段都有一定的概率是错误的，而错误的概率可以通过已知的数据来估计。以下是利用贝叶斯清洗方式对馈赠筛选信息中的筛选数据进行删除填充，得到清洗数据的步骤，然后对于馈赠筛选信息中的每个字段，估计其错误的概率。这可以通过观察数据中的错误模式，或者利用一些已知的规则来实现。利用贝叶斯定理，计算每个字段的值是正确的概率。这需要考虑该字段的先验概率（即该字段在历史上出现某种值的概率）以及该字段的错误概率。对于每个字段，根据其正确的概率，决定是否需要对其进行清洗。例如，如果某个字段的值有很高的概率是错误的，那么可以将其删除或填充为某个默认值。对于需要清洗的字段，可以采取多种方式进行清洗，例如将其填充为某个默认值，或者根据其他字段的值进行推断。这些清洗方式的具体选择需要根据数据的具体情况来决定。最后，将清洗后的数据整合起来，得到清洗数据。这些数据应该比原始的筛选数据更准确和可靠。

步骤SA2，将清洗数据按照数据仓库中的筛选数据格式转入到数据仓库中，得到清洗后的馈赠筛选信息。

具体地，将清洗后的数据转换为数据仓库中筛选数据的格式。本申请实施例采用Python的pandas库来进行数据转换。然后在数据仓库中创建一个新的表或者更新一个已有的表，用于存储清洗后的馈赠筛选信息。这通常需要使用SQL语句来完成。将转换后的数据导入到数据仓库中的表中。这也可以使用SQL语句来完成，例如使用INSERT INTO语句将数据插入到表中。最后，验证导入的数据是否正确。这可以通过查询数据仓库中的表，并检查其中的数据是否与预期的相符来完成。

进一步，在本申请实施例中，利用倒排索引对第二筛选数据进行抽取，得到馈赠筛选信息，具体包括步骤SA61-步骤SA62（附图未出示），其中：

步骤SA61，对第二筛选数据进行编号，并将第二筛选数据中每个筛选数据内部划分为若干个关键词。

具体地，通过为每个筛选数据分配一个唯一的标识符来实现。这个标识符可以是一个数字、一个字符串，或者其他任何唯一的标识。然后对于每个筛选数据，将其内部划分为若干个关键词。这可以通过分词工具或者规则匹配来实现。例如，可以使用Python的jieba库进行中文分词。将关键词与对应的筛选数据关联起来。这可以通过创建一个映射表来实现，其中包含了每个关键词与其对应的筛选数据的标识符。最后，将关键词和对应的筛选数据存储在数据仓库中。这可以通过创建一个新的表或者更新一个已有的表来完成。

步骤SA62，基于倒排索引将每个关键词与第二筛选数据所对应编号形成词号对应关系，并对词号对应关系进行检索抽取，得到馈赠筛选信息。

具体地，创建倒排索引。这可以通过将每个关键词与其对应的筛选数据的编号关联起来来实现。例如，可以使用Python的字典数据结构来创建倒排索引。对于需要检索的关键词，查找其在倒排索引中的列表。这可以通过遍历倒排索引，找到包含该关键词的筛选数据的编号。根据编号，从数据仓库中检索出对应的筛选数据。这可以通过使用SQL语句查询数据仓库中的表来完成。对检索出的筛选数据进行处理，得到满足条件的馈赠筛选信息。这可以根据具体的需求来进行处理，例如根据价格、流行度等条件进行筛选和排序。最后，将馈赠筛选信息返回给用户。这可以通过API、Web页面等方式来实现。

进一步，在本申请实施例中，基于倒排索引将每个关键词与第二筛选数据所对应编号形成词号对应关系，并对词号对应关系进行检索抽取，得到馈赠筛选信息，具体包括：步骤SB1-步骤SB3（附图未出示），其中：

步骤SB1，采用哈希表结构对第二筛选数据进行倒排索引，以获取从关键词到包含该关键词的第二筛选数据所对应编号的对应关系。

具体地，创建一个哈希表，用于存储关键词和对应的筛选数据的编号。遍历第二筛选数据，对于每个筛选数据，提取其关键词。对于每个关键词，将其添加到哈希表中，并将其与对应的筛选数据的编号关联起来。对于需要检索的关键词，在哈希表中查找该关键词，并获取其对应的筛选数据的编号。根据编号从数据仓库中检索出对应的筛选数据。对检索出的筛选数据进行处理，得到满足条件的馈赠筛选信息。

步骤SB2，将筛选条件拆解成若干个筛选关键词，根据对应关系查询到所有包含筛选关键词的第二筛选数据所对应编号。

具体地，将筛选条件拆解成若干个筛选关键词。这可以通过分词工具或者规则匹配来实现。例如，可以使用Python的jieba库进行中文分词。对于每个筛选关键词，查找其在倒排索引中的列表。这可以通过遍历倒排索引，找到包含该关键词的筛选数据的编号。

步骤SB3，将包含该关键词的第二筛选数据所对应编号的对应关系以及包含筛选关键词的第二筛选数据所对应编号进行编号取交集处理，得到馈赠筛选信息。

进一步，在本申请实施例中，采用哈希表结构对第二筛选数据进行倒排索引，以获取从关键词到包含该关键词的第二筛选数据所对应编号的对应关系，具体包括：步骤SC1-步骤SC2（附图未出示），其中：

步骤SC1，依次访问第二筛选数据中每个筛选数据，确定每个筛选数据对应的关键词在哈希表中的哈希值。

步骤SC2，将哈希值插入第二筛选数据所对应编号中，以确定从关键词到所有包含该关键词数据文档编号的对应关系。

下面对本申请实施例提供的一种商务礼品推荐装置进行介绍，下文描述的商务礼品推荐装置与上文描述的商务礼品推荐方法可相互对应参照，请参考图2，图2是本申请实施例提供的一种商务礼品推荐装置20的结构示意图，包括：

信息获取模块21，用于获取用户馈赠信息以及当前时间信息，用户馈赠信息用于表示馈赠人员通过目标设备输入的受赠人员信息；

参数提取模块22，用于对受赠人员信息进行参数提取，得到至少两个人员参数；

数据处理模块23，用于基于预设馈赠数据，对至少两个人员参数以及当前时间信息进行数据处理，得到礼品推荐序列以及与礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息；

推荐反馈模块24，用于将礼品推荐序列以及礼品推荐信息反馈至目标设备。

本申请实施例中的一种可能的实现方式，数据处理模块23在基于预设馈赠数据，对至少两个人员参数以及当前时间信息进行数据处理，得到礼品推荐序列以及与礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息时，具体用于：

将至少两个人员参数作为第一筛选条件，并根据第一筛选条件对预设馈赠数据进行第一数据筛选，得到与第一筛选条件相对应的第一筛选数据，预设馈赠数据为在预设时间段内礼品馈赠次数满足预设次数要求的礼品馈赠数据以及与礼品馈赠数据相对应的推荐信息；

确定当前时间信息是否与预设时间信息相匹配，若当前时间信息与预设时间信息相匹配，则提取与预设时间信息相对应的第二筛选条件，并根据第二筛选条件对第一筛选数据进行第二数据筛选，得到与第二筛选条件相对应的第二筛选数据；

利用倒排索引对第二筛选数据进行抽取，得到馈赠筛选信息；

获取馈赠人员的预设查询条件以及推荐排序函数，预设查询条件用于表示馈赠人员选取的馈赠参数范围；

根据预设查询条件及推荐排序函数，确定预设查询条件在馈赠筛选信息中的筛选数据出现的相对频率，按照相对频率大小对馈赠筛选信息进行优先排序，得到礼品推荐序列以及与礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息。

本申请实施例中的另一种可能的实现方式，装置20还包括：筛选排序模块，其中，

筛选排序模块，用于当当前时间信息不与预设时间信息相匹配时，利用倒排索引对第一筛选数据进行抽取，得到馈赠筛选信息，并根据预设查询条件及推荐排序函数，确定预设查询条件在馈赠筛选信息中的筛选数据出现的相对频率，按照相对频率大小对馈赠筛选信息进行优先排序，得到礼品推荐序列以及与礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息。

本申请实施例中的另一种可能的实现方式，装置20还包括：清洗模块以及转入模块，其中，

清洗模块，用于基于预设清洗方式，对馈赠筛选信息中的筛选数据进行删除填充，得到清洗数据，预设清洗方式包括贝叶斯清洗以及判定树清洗；

转入模块，用于将清洗数据按照数据仓库中的筛选数据格式转入到数据仓库中，得到清洗后的馈赠筛选信息。

本申请实施例中的另一种可能的实现方式，数据处理模块23在利用倒排索引对第二筛选数据进行抽取，得到馈赠筛选信息时，具体用于：

对第二筛选数据进行编号，并将第二筛选数据中每个筛选数据内部划分为若干个关键词；

基于倒排索引将每个关键词与第二筛选数据所对应编号形成词号对应关系，并对词号对应关系进行检索抽取，得到馈赠筛选信息。

本申请实施例中的另一种可能的实现方式，数据处理模块23在基于倒排索引将每个关键词与第二筛选数据所对应编号形成词号对应关系，并对词号对应关系进行检索抽取，得到馈赠筛选信息时，具体用于：

采用哈希表结构对第二筛选数据进行倒排索引，以获取从关键词到包含该关键词的第二筛选数据所对应编号的对应关系；

将筛选条件拆解成若干个筛选关键词，根据对应关系查询到所有包含筛选关键词的第二筛选数据所对应编号；

将包含该关键词的第二筛选数据所对应编号的对应关系以及包含筛选关键词的第二筛选数据所对应编号进行编号取交集处理，得到馈赠筛选信息。

本申请实施例中的另一种可能的实现方式，数据处理模块23在采用哈希表结构对第二筛选数据进行倒排索引，以获取从关键词到包含该关键词的第二筛选数据所对应编号的对应关系时，具体用于：

依次访问第二筛选数据中每个筛选数据，确定每个筛选数据对应的关键词在哈希表中的哈希值；

将哈希值插入第二筛选数据所对应编号中，以确定从关键词到所有包含该关键词数据文档编号的对应关系。

下面对本申请实施例提供的一种电子设备进行介绍，下文描述的电子设备与上文描述的商务礼品推荐方法可相互对应参照。

本申请实施例提供了一种电子设备，如图3所示，图3为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图，图3所示的电子设备300包括：处理器301和存储器303。其中，处理器301和存储器303相连，如通过总线302相连。可选地，电子设备300还可以包括收发器304。需要说明的是，实际应用中收发器304不限于一个，该电子设备300的结构并不构成对本申请实施例的限定。

处理器301可以是CPU（CentralProcessingUnit，中央处理器），通用处理器，DSP（DigitalSignalProcessor，数据信号处理器），ASIC（ApplicationSpecificIntegratedCircuit，专用集成电路），FPGA（FieldProgrammableGateArray，现场可编程门阵列）或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请实施例公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器301也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。

总线302可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线302可以是PCI（PeripheralComponentInterconnect，外设部件互连标准）总线或EISA（ExtendedIndustryStandardArchitecture，扩展工业标准结构）总线等。总线302可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图3中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

存储器303可以是ROM（ReadOnlyMemory，只读存储器）或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM（RandomAccessMemory，随机存取存储器）或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM（ElectricallyErasableProgrammableReadOnlyMemory，电可擦可编程只读存储器）、CD-ROM（CompactDiscReadOnlyMemory，只读光盘）或其他光盘存储、光碟存储（包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等）、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。

存储器303用于存储执行本申请实施例方案的应用程序代码，并由处理器301来控制执行。处理器301用于执行存储器303中存储的应用程序代码，以实现前述方法实施例所示的内容。

其中，电子设备包括但不限于：移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA（个人数字助理）、PAD（平板电脑）、PMP（便携式多媒体播放器）、车载终端（例如车载导航终端）等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图3示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

下面对本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质进行介绍，下文描述的计算机可读存储介质与上文描述的方法可相互对应参照。

本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上商务礼品推荐方法的步骤。

由于计算机可读存储介质部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此计算机可读存储介质部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述。

应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

以上仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种商务礼品推荐方法，其特征在于，包括：

获取用户馈赠信息以及当前时间信息，所述用户馈赠信息用于表示馈赠人员通过目标设备输入的受赠人员信息；

对所述受赠人员信息进行参数提取，得到至少两个人员参数；

基于预设馈赠数据，对所述至少两个人员参数以及当前时间信息进行数据处理，得到礼品推荐序列以及与所述礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息；

将所述礼品推荐序列以及所述礼品推荐信息反馈至所述目标设备。

2.据权利要求1所述的一种商务礼品推荐方法，其特征在于，所述基于预设馈赠数据，对所述至少两个人员参数以及当前时间信息进行数据处理，得到礼品推荐序列以及与所述礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息，包括：

将所述至少两个人员参数作为第一筛选条件，并根据所述第一筛选条件对预设馈赠数据进行第一数据筛选，得到与所述第一筛选条件相对应的第一筛选数据，所述预设馈赠数据为在预设时间段内礼品馈赠次数满足预设次数要求的礼品馈赠数据以及与所述礼品馈赠数据相对应的推荐信息；

确定所述当前时间信息是否与预设时间信息相匹配，若所述当前时间信息与所述预设时间信息相匹配，则提取与所述预设时间信息相对应的第二筛选条件，并根据所述第二筛选条件对所述第一筛选数据进行第二数据筛选，得到与所述第二筛选条件相对应的第二筛选数据；

利用倒排索引对所述第二筛选数据进行抽取，得到馈赠筛选信息；

获取所述馈赠人员的预设查询条件以及推荐排序函数，所述预设查询条件用于表示所述馈赠人员选取的馈赠参数范围；

根据预设查询条件及推荐排序函数，确定预设查询条件在所述馈赠筛选信息中的筛选数据出现的相对频率，按照所述相对频率大小对所述馈赠筛选信息进行优先排序，得到礼品推荐序列以及与所述礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息。

3.根据权利要求2所述的一种商务礼品推荐方法，其特征在于，所述确定所述当前时间信息是否与预设时间信息相匹配，还包括：

若所述当前时间信息不与所述预设时间信息相匹配，则利用倒排索引对所述第一筛选数据进行抽取，得到馈赠筛选信息，并根据所述预设查询条件及所述推荐排序函数，确定预设查询条件在所述馈赠筛选信息中的筛选数据出现的相对频率，按照所述相对频率大小对所述馈赠筛选信息进行优先排序，得到礼品推荐序列以及与所述礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息。

4.根据权利要求3所述的一种商务礼品推荐方法，其特征在于，所述利用倒排索引对所述第一筛选数据进行抽取，得到馈赠筛选信息，之后还包括：

基于预设清洗方式，对所述馈赠筛选信息中的筛选数据进行删除填充，得到清洗数据，所述预设清洗方式包括贝叶斯清洗以及判定树清洗；

将所述清洗数据按照数据仓库中的筛选数据格式转入到数据仓库中，得到清洗后的馈赠筛选信息。

5.根据权利要求2所述的一种商务礼品推荐方法，其特征在于，所述利用倒排索引对所述第二筛选数据进行抽取，得到馈赠筛选信息，包括：

对所述第二筛选数据进行编号，并将所述第二筛选数据中每个筛选数据内部划分为若干个关键词；

基于倒排索引将每个关键词与所述第二筛选数据所对应编号形成词号对应关系，并对所述词号对应关系进行检索抽取，得到馈赠筛选信息。

6.根据权利要求5所述的一种商务礼品推荐方法，其特征在于，所述基于倒排索引将每个关键词与所述第二筛选数据所对应编号形成词号对应关系，并对所述词号对应关系进行检索抽取，得到馈赠筛选信息，包括：

采用哈希表结构对所述第二筛选数据进行倒排索引，以获取从关键词到包含该关键词的第二筛选数据所对应编号的对应关系；

将筛选条件拆解成若干个筛选关键词，根据对应关系查询到所有包含筛选关键词的第二筛选数据所对应编号；

将包含该关键词的第二筛选数据所对应编号的对应关系以及包含筛选关键词的第二筛选数据所对应编号进行编号取交集处理，得到馈赠筛选信息。

7.根据权利要求6所述的一种商务礼品推荐方法，其特征在于，所述采用哈希表结构对所述第二筛选数据进行倒排索引，以获取从关键词到包含该关键词的第二筛选数据所对应编号的对应关系，包括：

依次访问所述第二筛选数据中每个筛选数据，确定每个筛选数据对应的关键词在哈希表中的哈希值；

将所述哈希值插入所述第二筛选数据所对应编号中，以确定从关键词到所有包含该关键词数据文档编号的对应关系。

8.一种商务礼品推荐装置，其特征在于，包括：

信息获取模块，用于获取用户馈赠信息以及当前时间信息，所述用户馈赠信息用于表示馈赠人员通过目标设备输入的受赠人员信息；

参数提取模块，用于对所述受赠人员信息进行参数提取，得到至少两个人员参数；

数据处理模块，用于基于预设馈赠数据，对所述至少两个人员参数以及当前时间信息进行数据处理，得到礼品推荐序列以及与所述礼品推荐序列中每个推荐礼品相对应礼品推荐信息；

推荐反馈模块，用于将所述礼品推荐序列以及所述礼品推荐信息反馈至所述目标设备。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；

存储器；

至少一个应用程序，其中至少一个应用程序被存储在存储器中并被配置为由至少一个处理器执行，所述至少一个应用程序配置用于：执行权利要求1～7任一项所述的一种商务礼品推荐方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至7中任一种商务礼品推荐方法的计算机程序。