TW202018635A - 業務推薦方法、裝置、電子設備及可讀儲存媒體 - Google Patents
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Abstract
本說明書實施例提供了一種業務推薦方法,透過在預設場景下,對滿足預設支付業務的開通條件的用戶,基於用戶的特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則,來篩選出本次推薦的推薦文案,進而基於該推薦文案向用戶展示推薦界面,有利於在保證不顯著提高打擾率的同時,同步提高推薦的成功率。
Description
本說明書實施例涉及資料處理技術領域,尤其涉及一種業務推薦方法、裝置、電子設備及可讀儲存媒體。
隨著網際網路技術的發展,為業務推廣帶來了很大的便利。為了擴大新增支付業務的用戶覆蓋率,需要向用戶進行業務推薦。因此,需要一種能夠有效提高成功率的推薦方法。
本說明書實施例提供了一種業務推薦方法、裝置、電子設備及可讀儲存媒體。
第一態樣,本說明書實施例提供了一種業務推薦方法,包括:接收客戶端發送的推薦請求,所述推薦請求是所述客戶端在檢測到用戶進入預設場景,並判定所述用戶滿足預設支付業務的開通條件時發送的;基於所述推薦請求獲取所述用戶的特徵資訊;透過將所述特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案;將所述推薦文案下發給所述客戶端,以使所述客戶端根據所述推薦文案向所述用戶展示推薦界面,所述推薦界面用於向所述用戶推薦所述預設支付業務。
第二態樣,本說明書實施例提供了一種業務推薦方法,包括:當檢測到用戶進入預設場景時,判斷所述用戶是否滿足預設支付業務的開通條件;當滿足所述開通條件時,向伺服器發送推薦請求,以使得所述伺服器基於所述推薦請求,獲取所述用戶的特徵資訊,透過將所述特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案;接收所述伺服器下發的所述推薦文案,並根據所述推薦文案向所述用戶展示推薦界面,所述推薦界面用於向所述用戶推薦所述預設支付業務。
第三態樣,本說明書實施例提供了一種業務推薦方法,包括:當檢測到用戶進入預設場景時,判斷所述用戶是否滿足預設支付業務的開通條件,其中,所述預設場景為密碼支付場景、補密場景或找密場景;當滿足所述開通條件時,向所述用戶展示推薦界面,所述推薦界面用於向所述用戶推薦所述預設支付業務。
第四態樣,本說明書實施例提供了一種業務推薦裝置,應用於伺服器,包括:接收模組、獲取模組、確定模組以及文案發送模組。接收模組,用於接收客戶端發送的推薦請求,所述推薦請求是所述客戶端在檢測到用戶進入預設場景,並判定所述用戶滿足預設支付業務的開通條件時發送的。獲取模組,用於基於所述推薦請求獲取所述用戶的特徵資訊。確定模組,用於透過將所述特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案。文案發送模組,用於將所述推薦文案下發給所述客戶端,以使所述客戶端根據所述推薦文案向所述用戶展示推薦界面,所述推薦界面用於向所述用戶推薦所述預設支付業務。
第五態樣,本說明書實施例提供了一種業務推薦裝置,應用於客戶端,包括:判斷模組、請求發送模組以及展示模組。判斷模組,用於當檢測到用戶進入預設場景時,判斷所述用戶是否滿足預設支付業務的開通條件。請求發送模組,用於當滿足所述開通條件時,所述客戶端向伺服器發送推薦請求,以使得所述伺服器基於所述推薦請求,獲取所述用戶的特徵資訊,透過將所述特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案。展示模組,用於接收所述伺服器下發的所述推薦文案,並根據所述推薦文案向所述用戶展示推薦界面,所述推薦界面用於向所述用戶推薦所述預設支付業務。
第六態樣,本說明書實施例提供了一種業務推薦裝置,包括:檢測模組,用於當檢測到用戶進入預設場景時,判斷所述用戶是否滿足預設支付業務的開通條件,其中,所述預設場景為密碼支付場景、補密場景或找密場景;推薦模組,用於當滿足所述開通條件時,向所述用戶展示推薦界面,所述推薦界面用於向所述用戶推薦所述預設支付業務。
第七態樣,本說明書實施例提供了一種電子設備,包括記憶體、處理器及儲存在記憶體上並可在處理器上運行的計算機程式,所述處理器執行所述程式時實現上述第一態樣、第二態樣或第三態樣提供的業務推薦方法的步驟。
第八態樣,本說明書實施例提供了一種計算機可讀儲存媒體,其上儲存有計算機程式,該程式被處理器執行時實現上述第一態樣、第二態樣或第三態樣提供的業務推薦方法的步驟。
本說明書實施例有益效果如下:
本說明書實施例提供的業務推薦方法,先由客戶端在檢測到用戶進入預設場景,且判定該用戶滿足預設支付業務的開通條件時,向伺服器發送推薦請求,然後由伺服器基於該推薦請求獲取該用戶的特徵資訊,透過將該特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案,並將該推薦文案下發給客戶端,由客戶端根據該推薦文案向用戶展示推薦界面。透過在合適的場景下,對具備開通條件的用戶,針對用戶的特徵資訊以及預設規則篩選推薦文案,有利於在保證不顯著提高打擾率的同時,同步提高推薦的成功率。
為了更好的理解上述技術方案,下面透過附圖以及具體實施例對本說明書實施例的技術方案做詳細的說明,應當理解本說明書實施例以及實施例中的具體特徵是對本說明書實施例技術方案的詳細的說明,而不是對本說明書技術方案的限定,在不衝突的情況下,本說明書實施例以及實施例中的技術特徵可以相互組合。
本說明書實施例中,IFAA協定是一種安全校驗協定,主要用於支持指紋支付、面容支付、SE證書等多種業務。密碼支付場景是指用戶在剛使用密碼支付完成校驗的場景。找密場景是指用戶忘記了支付密碼,透過執行一些指定操作如答覆問題完成密碼找回的場景。補密場景是指用戶尚未設置過支付密碼,被系統要求補齊支付密碼後,完成支付密碼設置的場景。
請參見圖1,為適用於本說明書實施例的一種運行環境示意圖。如圖1所示,一個或多個用戶終端100(圖1中僅示出一個)可透過網路200與一個或多個伺服器300(圖1中僅示出一個)相連,以進行資料通信或交互。其中,用戶終端100可以是個人電腦(personal computer,PC)、筆記型電腦、平板電腦、智慧型手機、電子閱讀器、車載設備、網路電視、可穿戴設備等具有網路功能的智慧設備。
於本說明書實施例中,用戶終端100中安裝有客戶端,該客戶端可以是第三方應用軟體也可以是瀏覽器,與伺服器(Server)端相對應,為用戶提供服務,例如支付服務,用於對交易進行支付。
第一態樣,本說明書實施例提供了一種業務推薦方法,本實施例為伺服器所執行的業務推薦方法。請參見圖2,該方法包括步驟S201-步驟S204。
步驟S201,接收客戶端發送的推薦請求,所述推薦請求是所述客戶端在檢測到用戶進入預設場景,並判定所述用戶滿足預設支付業務的開通條件時發送的。
本說明書實施例中,預設支付業務可以是利用生物特徵資訊進行支付的業務,如指紋支付業務、面容支付業務等。指紋校驗和人臉識別相比較密碼有較高的成功率,所以提高用戶的指紋支付使用比例或面容支付使用比例有助於提高整體的支付成功率。因此,為了擴大指紋支付或指紋支付用戶的覆蓋率,需要向用戶進行業務推薦。當然,在本說明書的其他實施例中,預設支付業務也可以是其他需要向用戶推薦的支付業務。
為了增加推薦的成功率,客戶端會對用戶所處的場景以及所要推薦用戶進行篩選。當檢測到用戶進入預設場景,並判定用戶滿足預設支付業務的開通條件時,再向伺服器發送推薦請求。
本說明書實施例中,預設場景可以根據實際應用設置,在這些場景下給用戶一種另外的支付方式供選擇會更符合用戶心智。具體來講,預設場景可以為指定場景集合中的任意一種場景。本說明書實施例中,指定場景集合可以包括但不限於密碼支付場景、補密場景和找密場景。可以理解的是,用戶剛剛完成密碼支付時,是給用戶進行推薦的好時機,密碼支付本身需要用戶牢記密碼,並且輸入時間較長,在用戶剛剛完成這樣一個流程時做推薦,給用戶推薦一種更省時省力的選擇,更符合用戶心智;同理,在補密場景或找密場景中,用戶剛剛經歷過因為忘記密碼而帶來的多餘操作的麻煩,此時正好是給用戶提供了一個不需要記憶的方案的好時機。因此,在合適的場景下對用戶進行新的支付業務推薦,用戶更容易接受,有利於提高推薦的成功率。
當預設支付業務為利用生物特徵資訊進行支付的業務時,開通條件可以根據實際支付業務需要設置。作為一種可選的實施方式,上述步驟S201中,開通條件包括以下三種條件中的一種或多種組合:所述用戶使用的用戶終端支持預設的安全協定;所述用戶使用的用戶終端中預先錄入有所述用戶的生物特徵資訊;以及所述用戶的預設支付業務處於未開通狀態。
具體來講,於本說明書的一實施例中,客戶端判斷用戶是否滿足預設支付業務的開通條件的過程可以包括:判斷用戶的預設支付業務是否處於開通狀態,若是,則結束本次推薦,若否,則判斷用戶使用的用戶終端是否支持預設的安全協定,若否,則結束本次推薦,若是,則判斷用戶使用的用戶終端中是否預先錄入有用戶的生物特徵資訊,若否,則結束本次推薦,若是,則判定用戶滿足預設支付業務的開通條件。需要說明的是,上述的開通狀態判斷步驟、安全協定判斷步驟和生物特性資訊錄入判斷步驟也可以不按照上述順序執行,例如,也可以先執行安全協定的判斷,然後再執行開通狀態和生物特性資訊錄入的判斷。
具體地,當預設支付業務具體為指紋支付業務或面容支付業務時,預設安全協定可以是IFAA協定或類似安全協定。IFAA協定或類似安全協定是支持指紋支付或面容支付的基本條件。例如,當用戶終端為智慧手機時,可以調用isSupported介面透過手機廠商在Framework內置的狀態位來判斷該手機是否支持IFAA協定。
具體地,用戶在用戶終端中預先錄入的生物特徵資訊如指紋資訊或人臉資訊會儲存在用戶終端的特定位置。用戶可以透過系統提供的介面來判斷用戶終端中的特定位置是否儲存有用戶的生物特徵資訊。當然,所儲存的生物特徵資訊應與預設支付業務對應,例如,當預設支付業務為指紋支付業務時,生物特徵資訊為指紋資訊,當預設支付業務為面容支付業務時,生物特徵資訊為人臉資訊。
步驟S202,基於所述推薦請求獲取所述用戶的特徵資訊。
可以理解的是,推薦請求中包括用戶的身份資訊,例如可以是用戶的帳號資訊或其他的身份資訊,以便於伺服器可以根據用戶的身份資訊查找該用戶的特徵資訊。本說明書實施例中,用戶的特徵資訊可以包括但不限於用戶所用用戶終端的設備、之前是否有開通記錄、使用頻率。例如,用戶的特徵資訊還可以包括用戶的年齡以及所在城市等。
步驟S203,透過將所述特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案。
本說明書實施例中,預設規則可以包括一條規則或預先配置有優先級順序的多條規則,具體根據實際需要設置。每條規則均關聯有預先配置的推薦文案。需要說明的是,推薦文案可以根據不同的規則具體配置,這樣有利於根據用戶的特徵資訊針對性地為用戶展示適合的推薦文案,使得所展示的推薦文案更能夠符合用戶心智,從而提高推薦的成功率。
當預設規則包括一條規則時,則將用戶的特徵資訊與該規則匹配,當匹配成功時,則將該規則關聯的推薦文案作為本次推薦的推薦文案。當匹配失敗時,則不對該用戶進行後續推薦,此時,伺服器可以向客戶端反饋用於表示結束本次推薦的資訊,使得客戶端在接收到該資訊時結束本次推薦。或者,當匹配失敗時,則表示用戶不具有個性化特徵,將預先設置的默認文案,作為本次推薦的推薦文案。
具體來講,用戶的特徵資訊和預設規則可以根據需要設置,特徵資訊與具體的預設規則對應。本說明書實施例主要列舉以下四種規則進行介紹,當然,在具體實施過程中,不限於以下四種規則。
第一種,預設規則可以包括場景規則。場景規則為根據特定場景設置的規則,此時,特徵資訊可以包括用戶當前所處的場景資訊。相應地,此時,透過將所述特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案包括將特徵資訊與場景規則進行匹配。將特徵資訊與場景規則進行匹配具體包括:判斷所述用戶當前所處的場景資訊是否屬於指定場景,若用戶當前所處的場景資訊屬於指定場景,則判定所述特徵資訊與所述場景規則匹配成功,將預先與所述場景規則關聯的推薦文案作為本次推薦的推薦文案,若用戶當前所處的場景資訊不屬於指定場景,則判定特徵資訊與場景規則匹配失敗。
在一種具體的應用場景中,場景規則對應的指定場景可以包括補密場景和找密場景。當預設支付業務為利用生物特徵資訊進行支付的業務時,因為指紋或人臉圖像不存在忘記的問題,特別適合易忘的用戶,配置場景規則對應的推薦文案時,可以從“省心”切入,例如,對於指紋支付業務,場景規則對應的推薦文案可以設置為“不怕忘,我的指紋就是我的密碼”。
第二種,預設規則可以包括開通記錄規則,開通記錄規則是針對換機的用戶設置的規則。換機的用戶是指不同於當前使用的用戶終端上開通過預設支付業務的用戶。此時,特徵資訊可以包括標識資訊,該標識資訊用於表示用戶是否具有預設支付業務的歷史開通記錄。相應地,此時,透過將所述特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案包括將特徵資訊與開通記錄規則進行匹配。將特徵資訊與開通記錄規則進行匹配具體包括:根據所述標識資訊判斷所述用戶是否具有所述預設支付業務的歷史開通記錄,若是,則判定所述特徵資訊與所述開通記錄規則匹配成功,將預先與所述開通記錄規則關聯的推薦文案作為本次推薦的推薦文案。
例如,在一種具體應用場景中,伺服器可以基於推薦請求中用戶的身份資訊查找該用戶是否有對應於預設支付業務的歷史開通記錄,並透過設置標識資訊來表徵查找結果。當查找結果為用戶具有預設支付業務的歷史開通記錄時,則表示該用戶為換機用戶,判定特徵資訊與開通記錄規則匹配成功,當查找結果為用戶沒有預設支付業務的歷史開通記錄時,則判定特徵資訊與開通記錄規則匹配失敗。
對於換機用戶來講,對預設支付業務的使用已經非常熟悉,只需要提醒其開通即可。因此,開通記錄規則對應的推薦文案,可以設置用於提醒用戶開通預設支付業務的文案,例如,對於指紋支付業務,相應推薦文案可以設置為“開通指紋支付,讓付款更安全便捷”。
第三種,預設規則可以包括支付頻率規則,支付頻率規則用於對支付頻率較高的用戶進行篩選。此時,特徵資訊可以包括用戶使用客戶端進行支付的頻率。具體地,用戶使用客戶端進行支付的頻率可以為當前時間之前的指定時間段內,用戶使用該客戶端進行支付操作的頻率。例如,前一個月、前一個季度或前一年的支付頻率。相應地,此時,透過將所述特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案包括將特徵資訊與支付頻率規則進行匹配。將特徵資訊與支付頻率規則進行匹配具體包括:判斷用戶使用客戶端進行支付的頻率是否超過預設閾值,若是,則判定所述特徵資訊與所述支付頻率規則匹配成功,將預先與所述支付頻率規則關聯的推薦文案作為本次推薦的推薦文案,若否,則判定所述特徵資訊與所述支付頻率規則匹配失敗。
其中,預設閾值可以根據實際應用中各用戶的支付頻率分佈設置。根據支付頻率規則可以篩選出高頻支付用戶。當預設支付業務為利用生物特徵資訊進行支付的業務時,由於因為生物特徵資訊如指紋或人臉的驗證過程比密碼要快,特別適合那些經常搶促銷的高頻用戶,因此,配置支付頻率規則對應的推薦文案時,可以從“快速”切入。例如,對於指紋支付業務,支付頻率規則對應的推薦文案可以配置為“開通指紋支付,支付快人一步”。
第四種,預設規則可以包括用戶屬性規則,用戶屬性規則用於對用戶類型進行篩選。此時,特徵資訊可以包括用戶使用的用戶終端的機型。相應地,此時,透過將所述特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案包括將特徵資訊與用戶屬性規則進行匹配。將特徵資訊與用戶屬性規則進行匹配具體包括:根據所述用戶使用的用戶終端的機型判斷所述用戶是否屬於預設用戶,若所述用戶屬於預設用戶,則判定所述特徵資訊與所述用戶屬性規則匹配成功,將預先與所述用戶屬性規則關聯的推薦文案作為本次推薦的推薦文案,若所述用戶不屬於預設用戶,則判定所述特徵資訊與所述用戶屬性規則匹配失敗。
具體來講,伺服器可以綜合用戶使用的用戶終端的機型以及用戶的其他特徵如用戶的年齡、用戶所在的城市、用戶的支付能力等來判斷該用戶是否為預設用戶。用戶的支付能力可以為用戶在當前時間之前的指定時間段內的交易金額。例如,當用戶的其他特徵包括用戶的年齡、用戶所在的城市、用戶的支付能力時,可以在用戶使用的用戶終端的機型屬於預設機型集合、用戶的年齡在預設年齡範圍內、用戶所在的城市為一線城市且用戶的支付能力超過預設金額時,判定該用戶屬於預設用戶。其中,預設年齡範圍以及預設金額可以根據實際情況設置。由於不同品牌的用戶終端的不同機型的價格不同,可以預先針對每種品牌的用戶終端獲取價格超過預設價格閾值的機型,構建預設機型集合。
或者,在本說明書的其他實施例中,伺服器也可以透過判斷用戶使用的用戶終端的機型是否屬於預設機型集合來判斷用戶是否屬於預設用戶,若用戶使用的用戶終端的機型屬於預設機型集合,則判定該用戶屬於預設用戶,若用戶使用的用戶終端的機型不屬於預設機型集合,則判定該用戶不屬於預設用戶。
在一種具體的應用場景中,對於與用戶屬性規則匹配的用戶,可以從這類用戶中使用更普遍的角度來推薦。因此,配置用戶屬性規則對應的推薦文案時,可以從“從眾”切入。例如,對於指紋支付業務,且用戶使用的用戶終端為智慧手機時,用戶屬性規則對應的推薦文案可以配置為“60%的XX手機用戶都在用指紋支付,還輸密碼就out了!”。其中,“XX”可以為手機的品牌。
另外,當預設規則包括預先配置有優先級順序的多條規則時,每條規則均關聯有相應的推薦文案。此時,上述透過將所述特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案包括:按照所述優先級順序將所述特徵資訊依次與所述多條規則進行匹配;當所述特徵資訊與其中任意一條規則匹配成功時,則將匹配成功的規則對應的推薦文案作為本次推薦的推薦文案。需要說明的是,預先規則所包括的多條規則的優先級順序可以根據實際對各規則下的推薦成功率的測試結果設置和調整。
例如,假設預設規則包括規則A、規則B和規則C,其中,規則A與預先設置的推薦文案P1關聯,規則B與預先設置的推薦文案P2關聯,規則C與預先設置的推薦文案P3關聯。若預先配置的優先級順序為:規則A>規則B>規則C,則先將用戶的特徵資訊與規則A進行匹配,當匹配成功時,則將推薦文案P1作為本次推薦的推薦文案,停止匹配;當匹配失敗時,則繼續將用戶的特徵資訊與規則B進行匹配,當匹配成功時,則將推薦文案P2作為本次推薦的推薦文案,停止匹配;當匹配失敗時,則繼續將用戶的特徵資訊與規則C進行匹配,當匹配成功時,則將推薦文案P3作為本次推薦的推薦文案,停止匹配,當匹配失敗時即用戶的特徵資訊與預設規則均不匹配時,則不對該用戶進行後續推薦,此時,伺服器可以向客戶端反饋用於表示結束本次推薦的資訊,使得客戶端在接收到該資訊時結束本次推薦。或者,當用戶的特徵資訊與預設規則均不匹配時,可以將預先設置的默認文案,作為本次推薦的推薦文案。
於本說明書一實施例中,預設規則可以包括上述的場景規則、開通記錄規則、支付頻率規則以及用戶屬性規則中的兩種以上。當然,在本說明書的其他實施例中,除了這幾種規則以外,預設規則還可以包括其他規則,具體可以根據需要設置。
例如,當預設規則包括上述的場景規則、開通記錄規則、支付頻率規則以及用戶屬性規則中的任意兩種規則時,這兩種規則對應有優先級順序,先將特徵資訊與其中優先級相對較高的規則進行匹配,當匹配成功時,則將該規則對應的推薦文案作為本次推薦的推薦文案,結束匹配,當匹配失敗時,則將特徵資訊與其中優先級相對較低的另一規則進行匹配。
當預設規則包括上述的場景規則、開通記錄規則、支付頻率規則以及用戶屬性規則中的任意三種規則時,這三種規則對應有優先級順序,則按照優先級由高到低的順序依次將特徵資訊與這三種規則進行匹配。
當預設規則包括上述的場景規則、開通記錄規則、支付頻率規則以及用戶屬性規則時,這四種規則對應有優先級順序,則按照優先級由高到低的順序依次將特徵資訊與這四種規則進行匹配。按照實際測試結果的推薦成功率,作為一種可選的方式,上述場景規則、開通記錄規則、支付頻率規則以及用戶屬性規則的優先級順序可以為:場景規則>開通記錄規則>支付頻率規則>用戶屬性規則。此時,則先將特徵資訊與場景規則進行匹配,當匹配成功時,則將場景規則對應的推薦文案作為本次推薦的推薦文案,結束匹配;當匹配失敗時,則將特徵資訊與開通記錄規則進行匹配,當匹配成功時,則將開通記錄規則對應的推薦文案作為本次推薦的推薦文案,結束匹配;當匹配失敗時,則將特徵資訊與支付頻率規則進行匹配,當匹配成功時,則將支付頻率規則對應的推薦文案作為本次推薦的推薦文案,結束匹配;當匹配失敗時,則將特徵資訊與用戶屬性規則進行匹配,當匹配成功時,則將用戶屬性規則對應的推薦文案作為本次推薦的推薦文案,結束匹配;當匹配失敗時,則結束本次推薦或是將預先設置的默認文案作為本次推薦的文案。
步驟S204,將所述推薦文案下發給所述客戶端,以使所述客戶端根據所述推薦文案向所述用戶展示推薦界面,所述推薦界面用於向所述用戶推薦所述預設支付業務。
透過上述步驟S203確定本次推薦的推薦文案後,伺服器將推薦文案下發到客戶端中,客戶端基於該推薦文案展示推薦界面。推薦界面中可以顯示該推薦文案以及用於開通預設支付業務的開通按鈕。用戶可以在推薦界面中瀏覽到推薦文案,若用戶想要開通預設支付協定,可以透過執行觸發該開通按鈕的操作,開通預設支付業務,此時則表示推薦成功,若用戶不想開通預設支付協定,可以選擇退出推薦界面或者直接關閉客戶端,此時則表示推薦失敗。
於本說明書一實施例中,為了進一步完善推薦策略,提高業務推薦的成功率,本方法還包括策略調整步驟,策略調整步驟具體包括:接收所述客戶端反饋的所述用戶基於所述推薦界面的行為資料;基於所述行為資料對所述預設規則進行調整。
具體來講,用戶基於所述推薦界面的行為資料可以包括:用戶是否點擊推薦界面上顯示的開通按鈕、用戶是否退出推薦界面、用戶是否直接退出了客戶端以及用戶在推薦界面的停留時間等資料。
伺服器基於所述行為資料對所述預設規則進行調整的具體策略可以根據實際應用設置。例如,當預設規則包括多種規則時,當給滿足其中一種規則的用戶進行推薦時,成功率低於預設的第一臨界值,或在展示推薦界面後選擇直接退出客戶端的用戶比例高於預設的第二臨界值,則表明該規則不適用,刪除該規則或對該規則進行修改。又例如,當預設規則包括場景規則、開通記錄規則、支付頻率規則以及用戶屬性規則,且優先級順序為:場景規則>開通記錄規則>支付頻率規則>用戶屬性規則,假設透過收集預設數量的用戶反饋的行為資料後,表明給符合支付頻率規則的用戶進行推薦的成功率高於給滿足開通記錄規則的用戶進行推薦的成功率,可以調整開通記錄規則和支付頻率規則的優先級順序,即將預設規則的優先級順序調整為:場景規則>支付頻率規則>開通記錄規則>用戶屬性規則。
再例如,當用戶在推薦界面的停留時間超過預設的停留時間閾值時,表明用戶可能有意向開通所推薦的預設支付業務,但是可能遇到一些問題而沒有完成業務的開通。此時,伺服器可以進一步發送詢問指令至該用戶對應的客戶端,使得客戶端在推薦界面中彈出一詢問窗口,用於詢問該用戶是都遇到問題,用戶可以在詢問窗口輸入遇到的問題,並反饋給伺服器,以便於伺服器在接收到問題反饋後可以幫助有意向的用戶解決問題並完成預設支付業務的開通。
本說明書實施例提供的業務推薦方法,透過在合適的場景下,對具備開通條件的用戶,針對用戶的特徵資訊以及預設規則篩選推薦文案,有利於在保證不顯著提高打擾率的同時,同步提高推薦的成功率。
第二態樣,本說明書實施例提供了一種業務推薦方法,本實施例為客戶端所執行的業務推薦方法。請參見圖3,該方法包括以下步驟S301-步驟S303。
步驟S301,當檢測到用戶進入預設場景時,判斷所述用戶是否滿足預設支付業務的開通條件。
本說明書實施例中,預設支付業務可以是利用生物特徵資訊進行支付的業務,如指紋支付業務、面容支付業務等。指紋校驗和人臉識別相比較密碼有較高的成功率,所以提高用戶的指紋支付使用比例或面容支付使用比例有助於提高整體的支付成功率。因此,為了擴大指紋支付或指紋支付用戶的覆蓋率,需要向用戶進行業務推薦。當然,在本說明書的其他實施例中,預設支付業務也可以是其他需要向用戶推薦的支付業務。
為了增加推薦的成功率,客戶端會對用戶所處的場景以及所要推薦用戶進行篩選。當檢測到用戶進入預設場景,並判定用戶滿足預設支付業務的開通條件時,再向伺服器發送推薦請求。
本說明書實施例中,預設場景可以根據實際應用設置,在這些場景下給用戶一種另外的支付方式供選擇會更符合用戶心智。具體來講,預設場景可以為指定場景集合中的任意一種場景。本說明書實施例中,指定場景集合可以包括但不限於密碼支付場景、補密場景和找密場景。
為了檢測用戶是否進入預設場景,需要對用戶的相關操作進行監控。可以理解的是,對於密碼支付場景,用戶的相關操作為密碼支付操作,即用戶透過輸入密碼,在密碼校驗通過後完成支付的操作;對於補密場景,用戶的相關操作為密碼補設操作,即用戶被系統要求補齊支付密碼時,按照系統指示執行的補齊密碼的操作;對於找密場景,用戶的相關操作為密碼找回操作,即用戶點擊忘記密碼按鈕後,按照系統指示執行的重新找回密碼的操作。
具體來講,作為一種可選的實施方式,檢測用戶是否進入密碼支付場景的步驟包括:當檢測到用戶觸發密碼支付操作時,判斷所述密碼支付操作是否處於完成狀態,若是,則判定所述用戶進入所述密碼支付場景。
需要說明的是,密碼支付操作的具體過程可以包括客戶端獲取用戶輸入的支付密碼,並將該支付密碼發送給伺服器驗證,當驗證通過時,完成當前支付交易,當接收到伺服器反饋的驗證通過指示時,表示完成支付,即密碼支付操作處於完成狀態。
作為一種可選的實施方式,檢測用戶是否進入補密場景的步驟包括:預設場景的檢測步驟包括:當檢測到用戶觸發密碼補設操作時,判斷所述密碼補設操作是否處於完成狀態,若是,則判定所述用戶進入所述補密場景。
需要說明的是,對於沒有設置支付密碼的用戶,系統會發出指示給該用戶,要求該用戶補齊支付密碼,用戶可以根據系統的提示觸發密碼補設操作以設置支付密碼,當支付密碼設置成功時,表示密碼補設操作處於完成狀態。
作為一種可選的實施方式,檢測用戶是否進入找密場景的步驟包括:當檢測到用戶觸發密碼找回操作時,判斷所述找密操作是否處於完成狀態,若是,則判定所述用戶進入所述找密場景。
可以理解的是,用戶剛剛完成密碼支付時,是給用戶進行推薦的好時機,密碼支付本身需要用戶牢記密碼,並且輸入時間較長,在用戶剛剛完成這樣一個流程時做推薦,給用戶推薦一種更省時省力的選擇,更符合用戶心智;同理,在補密場景或找密場景中,用戶剛剛經歷過因為忘記密碼而帶來的多餘操作的麻煩,此時正好是給用戶提供了一個不需要記憶的方案的好時機。因此,在合適的場景下對用戶進行新的支付業務推薦,用戶更容易接受,有利於提高推薦的成功率。
當預設支付業務為利用生物特徵資訊進行支付的業務時,開通條件可以根據實際支付業務需要設置。作為一種可選的實施方式,上述步驟S301中,開通條件包括以下三種條件中的一種或多種組合:所述用戶使用的用戶終端支持預設的安全協定;所述用戶使用的用戶終端中預先錄入有所述用戶的生物特徵資訊;以及所述用戶的預設支付業務處於未開通狀態。
具體來講,於本說明書的一實施例中,客戶端判斷用戶是否滿足預設支付業務的開通條件的過程可以包括:判斷用戶的預設支付業務是否處於開通狀態,若是,則結束本次推薦,若否,則判斷用戶使用的用戶終端是否支持預設的安全協定,若否,則結束本次推薦,若是,則判斷用戶使用的用戶終端中是否預先錄入有用戶的生物特徵資訊,若否,則結束本次推薦,若是,則判定用戶滿足預設支付業務的開通條件。需要說明的是,上述的開通狀態判斷步驟、安全協定判斷步驟和生物特性資訊錄入判斷步驟也可以不按照上述順序執行,例如,也可以先執行安全協定的判斷,然後再執行開通狀態和生物特性資訊錄入的判斷。
具體地,當預設支付業務具體為指紋支付業務或面容支付業務時,預設安全協定可以是IFAA協定或類似安全協定。IFAA協定或類似安全協定是支持指紋支付或面容支付的基本條件。例如,當用戶終端為智慧手機時,可以調用isSupported介面透過手機廠商在Framework內置的狀態位來判斷該手機是否支持IFAA協定。
具體地,用戶在用戶終端中預先錄入的生物特徵資訊如指紋資訊或人臉資訊會儲存在用戶終端的特定位置。用戶可以透過系統提供的介面來判斷用戶終端中的特定位置是否儲存有用戶的生物特徵資訊。當然,所儲存的生物特徵資訊應與預設支付業務對應,例如,當預設支付業務為指紋支付業務時,生物特徵資訊為指紋資訊,當預設支付業務為面容支付業務時,生物特徵資訊為人臉資訊。
步驟S302,當滿足所述開通條件時,向伺服器發送推薦請求,以使得所述伺服器基於所述推薦請求,獲取所述用戶的特徵資訊,透過將所述特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案。
可以理解的是,推薦請求中包括用戶的身份資訊,例如可以是用戶的帳號資訊或其他的身份資訊,以便於伺服器可以根據用戶的身份資訊查找該用戶的特徵資訊。本說明書實施例中,用戶的特徵資訊可以包括但不限於用戶所用用戶終端的設備、之前是否有開通記錄、使用頻率。例如,用戶的特徵資訊還可以包括用戶的年齡以及所在城市等。
具體來講,伺服器透過將特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案的實施方式可以參考上述第一態樣提供的業務推薦方法中步驟S203的具體實施方式,此處不再贅述。
步驟S303,接收所述伺服器下發的所述推薦文案,並根據所述推薦文案向所述用戶展示推薦界面,所述推薦界面用於向所述用戶推薦所述預設支付業務。
推薦界面中可以顯示該推薦文案以及用於開通預設支付業務的開通按鈕。用戶可以在推薦界面中瀏覽到推薦文案,若用戶想要開通預設支付協定,可以透過執行觸發該開通按鈕的操作,開通預設支付業務,此時則表示推薦成功,若用戶不想開通預設支付協定,可以選擇退出推薦界面或者直接關閉客戶端,此時則表示推薦失敗。
於本說明書一實施例中,為了進一步完善推薦策略,提高業務推薦的成功率,在根據所述推薦文案向所述用戶展示推薦界面之後,本方法還可以包括:獲取所述用戶基於所述推薦界面的行為資料,將所述行為資料反饋給所述伺服器,以使得所述伺服器基於所述行為資料對所述預設規則進行調整。
具體來講,用戶基於所述推薦界面的行為資料可以包括:用戶是否點擊推薦界面上顯示的開通按鈕、用戶是否退出推薦界面、用戶是否直接退出了客戶端以及用戶在推薦界面的停留時間等資料。伺服器基於所述行為資料對所述預設規則進行調整的具體策略可以根據實際應用設置。
於本說明書一實施例中,為了控制打擾率在合理的範圍,可以遵循預設的推薦疲勞策略。具體來講,作為一種可選的實施方式,在判定用戶滿足預設支付業務的開通條件時,在客戶端向伺服器發送推薦請求之前,本業務推薦方法還包括:獲取所述用戶對應的歷史推薦記錄,判斷所述歷史推薦記錄是否滿足預設條件,若是,則執行向伺服器發送推薦請求的步驟,若否,則停止本次推薦。
具體地,歷史推薦記錄可以包括:第一推薦次數和/或第二推薦次數。其中,第一推薦次數為第一目標時間段內對該用戶進行預設支付業務推薦的次數,第二推薦次數為第二目標時間段內對該用戶進行預設支付業務推薦的次數,且第一目標時間段的時間長度小於第二目標時間段的時間長度,具體根據需要設置。例如,第一目標時間段可以是當前時間之前的七天內,第二目標時間段可以是當前時間之前的一年內。
當歷史推薦記錄包括第一推薦次數和第二推薦次數時,判斷所述歷史推薦記錄是否滿足預設條件可以具體包括:判斷第一推薦次數是否小於或等於預設的第一次數閾值,若小於或等於預設的第一次數閾值,則判斷第二推薦次數是否小於或等於預設的第二次數閾值,若小於或等於預設的第二次數閾值,則判定歷史推薦記錄滿足預設條件;若第一推薦次數大於預設的第一次數閾值或第二推薦次數大於預設的第二次數閾值,則判定歷史推薦記錄不滿足預設條件。
其中,第一次數閾值和第二次數閾值可以根據實際需要設置。例如,第一次數閾值可以設置為零,第二次數閾值可以設置為5,這樣就可以保證用戶在第一目標時間段內不被重複推薦,在第二目標時間段內被推薦次數不超過5次,以便於將打擾率控制在合理的範圍。
作為一種可選的實施方式,在判定用戶滿足預設支付業務的開通條件時,在客戶端向伺服器發送推薦請求之前,本業務推薦方法還可以包括:檢測所在的用戶終端中是否有在預設時間段內關閉目標功能的歷史記錄,若是,則執行向伺服器發送推薦請求的步驟,若否,則停止本次推薦。
其中,預設時間段可以根據實際需要設置,例如可以設置為當前時間之前的60天內。目標功能與預設支付業務對應,例如,當預設支付業務為指紋支付業務時,目標功能為用戶終端的指紋識別功能,以iOS系統為例,目標功能可以為TouchID;當預設支付業務為面容支付業務時,目標功能為用戶終端的人臉識別功能,以iOS系統為例,目標功能可以為FaceID。
可以理解的是,用戶主動關閉目標功能表明了用戶的一種意願,出於某種原因用戶不願意再使用目標功能,因此,為了避免影響用戶體驗,需要停止對該用戶進行預設支付業務推薦。
本說明書實施例提供的業務推薦方法,透過在合適的場景下,對具備開通條件的用戶,針對用戶的特徵資訊以及預設規則篩選推薦文案,有利於在保證不顯著提高打擾率的同時,同步提高推薦的成功率。
第三態樣,本說明書實施例提供了一種業務推薦方法,本實施例為客戶端所執行的業務推薦方法。請參見圖4,該方法包括以下步驟S401-步驟S402。
步驟S401,當檢測到用戶進入預設場景時,判斷所述用戶是否滿足預設支付業務的開通條件,其中,所述預設場景為密碼支付場景、補密場景或找密場景。
其中,預設場景可以為指定場景集合中的任意一種場景。本說明書實施例中,指定場景集合可以包括密碼支付場景、補密場景和找密場景。
為了檢測用戶是否進入預設場景,需要對用戶的相關操作進行監控。可以理解的是,對於密碼支付場景,用戶的相關操作為密碼支付操作,即用戶透過輸入密碼,在密碼校驗通過後完成支付的操作;對於補密場景,用戶的相關操作為密碼補設操作,即用戶被系統要求補齊支付密碼時,按照系統指示執行的補齊密碼的操作;對於找密場景,用戶的相關操作為密碼找回操作,即用戶點擊忘記密碼按鈕後,按照系統指示執行的重新找回密碼的操作。
具體來講,作為一種可選的實施方式,檢測用戶是否進入密碼支付場景的步驟包括:當檢測到用戶觸發密碼支付操作時,判斷所述密碼支付操作是否處於完成狀態,若是,則判定所述用戶進入所述密碼支付場景。
需要說明的是,密碼支付操作的具體過程可以包括客戶端獲取用戶輸入的支付密碼,並將該支付密碼發送給伺服器驗證,當驗證通過時,完成當前支付交易,當接收到伺服器反饋的驗證通過指示時,表示完成支付,即密碼支付操作處於完成狀態。
作為一種可選的實施方式,檢測用戶是否進入補密場景的步驟包括:預設場景的檢測步驟包括:當檢測到用戶觸發密碼補設操作時,判斷所述密碼補設操作是否處於完成狀態,若是,則判定所述用戶進入所述補密場景。
需要說明的是,對於沒有設置支付密碼的用戶,系統會發出指示給該用戶,要求該用戶補齊支付密碼,用戶可以根據系統的提示觸發密碼補設操作以設置支付密碼,當支付密碼設置成功時,表示密碼補設操作處於完成狀態。
作為一種可選的實施方式,檢測用戶是否進入找密場景的步驟包括:當檢測到用戶觸發密碼找回操作時,判斷所述找密操作是否處於完成狀態,若是,則判定所述用戶進入所述找密場景。
需要說明的是,當用戶透過密碼支付的方式進行支付時,需要用戶輸入支付密碼,若用戶忘記支付密碼,可以透過觸發密碼找回操作來找回或重置密碼,具體過程可以按照系統的相關指示執行相應操作,例如,答覆預先設置的問題等,當密碼找回成功時,表示密碼找回操作處於完成狀態。
可以理解的是,用戶剛剛完成密碼支付時,是給用戶進行推薦的好時機,密碼支付本身需要用戶牢記密碼,並且輸入時間較長,在用戶剛剛完成這樣一個流程時做推薦,給用戶推薦一種更省時省力的選擇,更符合用戶心智;同理,在補密場景或找密場景中,用戶剛剛經歷過因為忘記密碼而帶來的多餘操作的麻煩,此時正好是給用戶提供了一個不需要記憶的方案的好時機。因此,在合適的場景下對用戶進行新的支付業務推薦,用戶更容易接受,有利於提高推薦的成功率。
當預設支付業務為利用生物特徵資訊進行支付的業務時,開通條件可以根據實際支付業務需要設置。作為一種可選的實施方式,上述步驟S401中,開通條件包括以下三種條件中的一種或多種組合:所述用戶使用的用戶終端支持預設的安全協定;所述用戶使用的用戶終端中預先錄入有所述用戶的生物特徵資訊;以及所述用戶的預設支付業務處於未開通狀態。具體來講,判斷用戶是否滿足預設支付業務的開通條件的實施方式可以參照上述第一態樣中的相關描述,此處不再贅述。
步驟S402,當滿足所述開通條件時,向所述用戶展示推薦界面,所述推薦界面用於向所述用戶推薦所述預設支付業務。
本說明書實施例中,當用戶進入預設場景且滿足預設支付業務的開通條件時,則表示該用戶為適合進行預設支付業務推薦的目標用戶,進而向該用戶進行預設支付業務推薦。
具體來講,向目標用戶進行預設支付業務推薦的方式可以有多種。作為一種可選的實施方式,客戶端可以向該用戶展示預先設置的推薦界面。推薦界面中展示有預先設置的關於預設支付業務的相關描述以及用於開通預設支付業務的開通按鈕。
作為另一種可選的實施方式,客戶端可以向伺服器發送推薦請求,該推薦請求中包含有用戶的身份資訊,例如可以是用戶的帳號資訊或其他的身份資訊,伺服器基於接收到的推薦請求,獲取用戶的特徵資訊,透過將特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案,並將該推薦文案反饋給客戶端,客戶端根據該推薦文案向用戶展示推薦界面。具體過程可以參照上述第一態樣提供的業務推薦方法中的相應描述,此處不再贅述。
於本說明書一實施例中,為了控制打擾率在合理的範圍,可以遵循預設的推薦疲勞策略。具體來講,作為一種可選的實施方式,在判定用戶滿足預設支付業務的開通條件時,在向所述用戶展示推薦界面之前,本業務推薦方法還包括:獲取所述用戶對應的歷史推薦記錄,判斷所述歷史推薦記錄是否滿足預設條件,若是,則執行向所述用戶展示推薦界面的步驟,若否,則停止本次推薦。其中,獲取所述用戶對應的歷史推薦記錄,判斷所述歷史推薦記錄是否滿足預設條件的具體過程可以參照上述第二態樣提供的業務推薦方法中的相關描述,此處不再贅述。
本說明書實施例提供的業務推薦方法,透過在合適的場景下,對具備開通條件的用戶推薦預設支付業務,有利於提高推薦的成功率。
第四態樣,基於與前述第一態樣提供的實施例中業務推薦方法同樣的發明構思,本說明書實施例還提供了一種業務推薦裝置,本實施例提供的裝置可運行於伺服器。請參考圖5,該業務推薦裝置50可以包括:
接收模組51,用於接收客戶端發送的推薦請求,所述推薦請求是所述客戶端在檢測到用戶進入預設場景,並判定所述用戶滿足預設支付業務的開通條件時發送的;
獲取模組52,用於基於所述推薦請求獲取所述用戶的特徵資訊;
確定模組53,用於透過將所述特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案;
文案發送模組54,用於將所述推薦文案下發給所述客戶端,以使所述客戶端根據所述推薦文案向所述用戶展示推薦界面,所述推薦界面用於向所述用戶推薦所述預設支付業務。
作為一種可選的實施方式,所述預設規則包括預先配置有優先級的多條規則,每條規則均對應有推薦文案,所述確定模組53具體用於:按照所述優先級順序將所述特徵資訊依次與所述多條規則進行匹配;當所述特徵資訊與其中任意一條規則匹配成功時,則將匹配成功的規則對應的推薦文案作為本次推薦的推薦文案。
作為一種可選的實施方式,所述特徵資訊包括所述用戶當前所處的場景資訊,所述預設規則包括場景規則,所述確定模組53包括:第一匹配子模組531,用於判斷所述用戶當前所處的場景資訊是否屬於指定場景,若是,則判定所述特徵資訊與所述場景規則匹配成功,將預先與所述場景規則關聯的推薦文案作為本次推薦的推薦文案。
作為一種可選的實施方式,所述特徵資訊包括標識資訊,所述標識資訊用於表示所述用戶是否具有所述預設支付業務的歷史開通記錄,所述確定模組53包括:第二匹配子模組532,用於根據所述標識資訊判斷所述用戶是否具有所述預設支付業務的歷史開通記錄,若是,則判定所述特徵資訊與所述開通記錄規則匹配成功,將預先與所述開通記錄規則關聯的推薦文案作為本次推薦的推薦文案。
作為一種可選的實施方式,所述特徵資訊包括所述用戶使用所述客戶端進行支付的頻率,所述預設規則包括支付頻率規則,所述確定模組53包括:第三匹配子模組533,用於判斷所述頻率是否超過預設閾值,若是,則判定所述特徵資訊與所述支付頻率規則匹配成功,將預先與所述支付頻率規則關聯的推薦文案作為本次推薦的推薦文案。
作為一種可選的實施方式,所述特徵資訊包括所述用戶使用的用戶終端的機型,所述預設規則包括用戶屬性規則,所述確定模組53包括:第四匹配子模組534,用於根據所述用戶使用的用戶終端的機型判斷所述用戶是否屬於預設用戶,若是,則判定所述特徵資訊與所述用戶屬性規則匹配成功,將預先與所述用戶屬性規則關聯的推薦文案作為本次推薦的推薦文案。
作為一種可選的實施方式,所述裝置還包括:調整模組55,用於接收所述客戶端反饋的所述用戶基於所述推薦界面的行為資料;基於所述行為資料對所述預設規則進行調整。
需要說明的是,本說明書實施例所提供的業務推薦裝置50,其中各個單元執行操作的具體方式已經在上述第一態樣提供的方法實施例中進行了詳細描述,此處將不做詳細闡述說明。
第五態樣,基於與前述第二態樣提供的實施例中業務推薦方法同樣的發明構思,本說明書實施例還提供了一種業務推薦裝置,本實施例提供的裝置可運行於客戶端。請參考圖6,該業務推薦裝置60可以包括:
判斷模組61,用於當檢測到用戶進入預設場景時,判斷所述用戶是否滿足預設支付業務的開通條件;
請求發送模組62,用於當滿足所述開通條件時,所述客戶端向伺服器發送推薦請求,以使得所述伺服器基於所述推薦請求,獲取所述用戶的特徵資訊,透過將所述特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案;
展示模組63,用於接收所述伺服器下發的所述推薦文案,並根據所述推薦文案向所述用戶展示推薦界面,所述推薦界面用於向所述用戶推薦所述預設支付業務。
作為一種可選的實施方式,所述預設支付業務為利用生物特徵資訊進行支付的業務,所述開通條件包括以下條件中的一種或多種組合:所述用戶使用的用戶終端支持預設的安全協定;所述用戶使用的用戶終端中預先錄入有所述用戶的生物特徵資訊;以及所述用戶的預設支付業務處於未開通狀態。
作為一種可選的實施方式,所述裝置還包括:反饋模組,用於獲取所述用戶基於所述推薦界面的行為資料,將所述行為資料反饋給所述伺服器,以使得所述伺服器基於所述行為資料對所述預設規則進行調整。
作為一種可選的實施方式,所述裝置還包括:第一過濾模組,用於獲取所述用戶對應的歷史推薦記錄,判斷所述歷史推薦記錄是否滿足預設條件,若是,則執行向伺服器發送推薦請求的步驟,若否,則停止本次推薦。
作為一種可選的實施方式,所述裝置還包括:第二過濾模組,用於檢測所在的用戶終端中是否有在預設時間段內關閉目標功能的歷史記錄,若是,則執行向伺服器發送推薦請求的步驟,若否,則停止本次推薦。
作為一種可選的實施方式,所述預設場景為密碼支付場景、補密場景或找密場景。
需要說明的是,本說明書實施例所提供的業務推薦裝置60,其中各個單元執行操作的具體方式已經在上述第二態樣提供的方法實施例中進行了詳細描述,此處將不做詳細闡述說明。
第六態樣,基於與前述第三態樣提供的實施例中業務推薦方法同樣的發明構思,本說明書實施例還提供了一種業務推薦裝置,本實施例提供的裝置可運行於客戶端。請參考圖7,該業務推薦裝置70可以包括:
檢測模組71,用於當檢測到用戶進入預設場景時,判斷所述用戶是否滿足預設支付業務的開通條件,其中,所述預設場景為密碼支付場景、補密場景或找密場景;
推薦模組72,用於當滿足所述開通條件時,向所述用戶展示推薦界面,所述推薦界面用於向所述用戶推薦所述預設支付業務。
作為一種可選的實施方式,當所述預設場景為密碼支付場景時,所述檢測模組71具體用於:當檢測到用戶觸發密碼支付操作時,判斷所述密碼支付操作是否處於完成狀態,若是,則判定所述用戶進入所述密碼支付場景。
作為一種可選的實施方式,當所述預設場景為補密場景時,所述檢測模組71具體用於:當檢測到用戶觸發密碼補設操作時,判斷所述密碼補設操作是否處於完成狀態,若是,則判定所述用戶進入所述補密場景。
作為一種可選的實施方式,當所述預設場景為找密場景時,所述檢測模組71具體用於:當檢測到用戶觸發密碼找回操作時,判斷所述找密操作是否處於完成狀態,若是,則判定所述用戶進入所述找密場景。
需要說明的是,本說明書實施例所提供的業務推薦裝置70,其中各個單元執行操作的具體方式已經在上述第二態樣提供的方法實施例中進行了詳細描述,此處將不做詳細闡述說明。
第七態樣,基於同一發明構思,本發明還提供一種電子設備,如圖8所示,包括記憶體804、一個或多個處理器802及儲存在記憶體804上並可在處理器802上運行的計算機程式。當該電子設備作為伺服器時,所述處理器802執行所述程式時實現前文第一態樣提供的實施例中業務推薦方法的步驟。當該電子設備作為用戶終端時,所述處理器802執行所述程式時實現前文第二態樣提供的實施例中業務推薦方法的步驟,或者實現前文第三態樣提供的實施例中業務推薦方法的步驟。
其中,在圖8中,匯流排架構(用匯流排800來代表),匯流排800可以包括任意數量的互聯的匯流排和橋,匯流排800將包括由處理器802代表的一個或多個處理器和記憶體804代表的記憶體的各種電路鏈接在一起。匯流排800還可以將諸如外圍設備、穩壓器和功率管理電路等之類的各種其他電路鏈接在一起,這些都是本領域所公知的,因此,本文不再對其進行進一步描述。匯流排介面805在匯流排800和接收器801和發送器803之間提供介面。接收器801和發送器803可以是同一個元件,即收發機,提供用於在傳輸媒體上與各種其他裝置通信的單元。處理器802負責管理匯流排800和通常的處理,而記憶體804可以被用於儲存處理器802在執行操作時所使用的資料。
可以理解的是,圖8所示的結構僅為示意,上述電子設備還可包括比圖8中所示更多或者更少的組件,或者具有與圖8所示不同的配置。圖8中所示的各組件可以採用硬體、軟體或其組合實現。
第八態樣,基於與前述第一態樣提供的實施例中業務推薦方法同樣的發明構思,本發明還提供一種計算機可讀儲存媒體,其上儲存有計算機程式,該程式被處理器執行時實現前文第一態樣提供的實施例中業務推薦方法的步驟。
第九態樣,基於與前述第二態樣提供的實施例中業務推薦方法同樣的發明構思,本發明還提供一種計算機可讀儲存媒體,其上儲存有計算機程式,該程式被處理器執行時實現前文第二態樣提供的實施例中業務推薦方法的步驟。
第十態樣,基於與前述第二態樣提供的實施例中業務推薦方法同樣的發明構思,本發明還提供一種計算機可讀儲存媒體,其上儲存有計算機程式,該程式被處理器執行時實現前文第三態樣提供的實施例中業務推薦方法的步驟。
本說明書是參照根據本說明書實施例的方法、設備、和計算機程式產品的流程圖及/或方塊圖來描述的。應理解可由計算機程式指令實現流程圖及/或方塊圖中的每一流程及/或方塊、以及流程圖及/或方塊圖中的流程及/或方塊的結合。可提供這些計算機程式指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程資料處理設備的處理器以產生一個機器,使得透過計算機或其他可編程資料處理設備的處理器執行的指令產生用於實現在流程圖一個流程或多個流程及/或方塊圖一個方塊或多個方塊中指定的功能的設備。
這些計算機程式指令也可儲存在能引導計算機或其他可編程資料處理設備以特定方式工作的計算機可讀記憶體中,使得儲存在該計算機可讀記憶體中的指令產生包括指令設備的製造品,該指令設備實現在流程圖一個流程或多個流程及/或方塊圖一個方塊或多個方塊中指定的功能。
這些計算機程式指令也可裝載到計算機或其他可編程資料處理設備上,使得在計算機或其他可編程設備上執行一系列操作步驟以產生計算機實現的處理,從而在計算機或其他可編程設備上執行的指令提供用於實現在流程圖一個流程或多個流程及/或方塊圖一個方塊或多個方塊中指定的功能的步驟。
儘管已描述了本說明書的優選實施例,但本領域內的技術人員一旦得知了基本創造性概念,則可對這些實施例作出另外的變更和修改。所以,所附申請專利範圍意欲解釋為包括優選實施例以及落入本說明書範圍的所有變更和修改。
顯然,本領域的技術人員可以對本說明書進行各種改動和變型而不脫離本說明書的精神和範圍。這樣,倘若本說明書的這些修改和變型屬於本說明書申請專利範圍及其等同技術的範圍之內,則本說明書也意圖包含這些改動和變型在內。
100:用戶終端
200:網路
300:伺服器
50:業務推薦裝置
51:接收模組
52:獲取模組
53:確定模組
531:第一匹配子模組
532:第二匹配子模組
533:第三匹配子模組
534:第四匹配子模組
54:文案發送模組
55:調整模組
60:該業務推薦裝置
61:判斷模組
62:請求發送模組
63:展示模組
70:業務推薦裝置
71:檢測模組
72:推薦模組
800:匯流排
801:接收器
802:處理器
803:發送器
804:記憶體
805:匯流排介面
圖1為本說明書實施例的一種應用場景示意圖;
圖2為本說明書實施例第一態樣提供的業務推薦方法的流程圖;
圖3為本說明書實施例第二態樣提供的業務推薦方法的流程圖;
圖4為本說明書實施例第三態樣提供的業務推薦方法的流程圖;
圖5為本說明書實施例第四態樣提供的業務推薦裝置的結構示意圖;
圖6為本說明書實施例第五態樣提供的業務推薦裝置的結構示意圖;
圖7為本說明書實施例第六態樣提供的業務推薦裝置的結構示意圖;
圖8為本說明書實施例第七態樣提供的電子設備結構示意圖。
Claims (36)
- 一種業務推薦方法,包括: 接收客戶端發送的推薦請求,該推薦請求是該客戶端在檢測到用戶進入預設場景,並判定該用戶滿足預設支付業務的開通條件時發送的; 基於該推薦請求獲取該用戶的特徵資訊; 透過將該特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案; 將該推薦文案下發給該客戶端,以使該客戶端根據該推薦文案向該用戶展示推薦界面,該推薦界面用於向該用戶推薦該預設支付業務。
- 根據申請專利範圍第1項所述的方法,該預設規則包括預先配置有優先級的多條規則,每條規則均對應有推薦文案,所述透過將該特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案包括: 按照該優先級順序將該特徵資訊依次與該多條規則進行匹配; 當該特徵資訊與其中任意一條規則匹配成功時,則將匹配成功的規則對應的推薦文案作為本次推薦的推薦文案。
- 根據申請專利範圍第1項所述的方法,所述特徵資訊包括該用戶當前所處的場景資訊,該預設規則包括場景規則,所述透過將該特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案包括: 判斷該用戶當前所處的場景資訊是否屬於指定場景,若是,則判定該特徵資訊與該場景規則匹配成功,將預先與該場景規則關聯的推薦文案作為本次推薦的推薦文案。
- 根據申請專利範圍第1項所述的方法,該特徵資訊包括標識資訊,該標識資訊用於表示該用戶是否具有該預設支付業務的歷史開通記錄,該預設規則包括開通記錄規則,所述透過將該特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案包括: 根據該標識資訊判斷該用戶是否具有該預設支付業務的歷史開通記錄,若是,則判定該特徵資訊與該開通記錄規則匹配成功,將預先與該開通記錄規則關聯的推薦文案作為本次推薦的推薦文案。
- 根據申請專利範圍第1項所述的方法,該特徵資訊包括該用戶使用該客戶端進行支付的頻率,該預設規則包括支付頻率規則,該透過將該特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案包括: 判斷該頻率是否超過預設閾值,若是,則判定該特徵資訊與該支付頻率規則匹配成功,將預先與該支付頻率規則關聯的推薦文案作為本次推薦的推薦文案。
- 根據申請專利範圍第1項所述的方法,該特徵資訊包括該用戶使用的用戶終端的機型,該預設規則包括用戶屬性規則,所述透過將該特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案包括: 根據該用戶使用的用戶終端的機型判斷該用戶是否屬於預設用戶,若是,則判定該特徵資訊與該用戶屬性規則匹配成功,將預先與該用戶屬性規則關聯的推薦文案作為本次推薦的推薦文案。
- 根據申請專利範圍第1項所述的方法,還包括: 接收該客戶端反饋的該用戶基於該推薦界面的行為資料; 基於該行為資料對該預設規則進行調整。
- 一種業務推薦方法,包括: 當檢測到用戶進入預設場景時,判斷該用戶是否滿足預設支付業務的開通條件; 當滿足該開通條件時,向伺服器發送推薦請求,以使得該伺服器基於該推薦請求,獲取該用戶的特徵資訊,透過將該特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案; 接收該伺服器下發的該推薦文案,並根據該推薦文案向該用戶展示推薦界面,該推薦界面用於向該用戶推薦該預設支付業務。
- 根據申請專利範圍第8項所述的方法,該預設支付業務為利用生物特徵資訊進行支付的業務,該開通條件包括以下條件中的一種或多種組合: 該用戶使用的用戶終端支持預設的安全協定; 該用戶使用的用戶終端中預先錄入有該用戶的生物特徵資訊;以及 該用戶的預設支付業務處於未開通狀態。
- 根據申請專利範圍第8項所述的方法,所述根據該推薦文案向該用戶展示推薦界面之後,還包括: 獲取該用戶基於該推薦界面的行為資料,將該行為資料反饋給該伺服器,以使得該伺服器基於該行為資料對該預設規則進行調整。
- 根據申請專利範圍第8項所述的方法,所述向伺服器發送推薦請求之前,還包括: 獲取該用戶對應的歷史推薦記錄,判斷該歷史推薦記錄是否滿足預設條件,若是,則執行向伺服器發送推薦請求的步驟,若否,則停止本次推薦。
- 根據申請專利範圍第8項所述的方法,所述向伺服器發送推薦請求之前,還包括: 檢測所在的用戶終端中是否有在預設時間段內關閉目標功能的歷史記錄,若是,則執行向伺服器發送推薦請求的步驟,若否,則停止本次推薦。
- 根據申請專利範圍第8項所述的方法,該預設場景為密碼支付場景、補密場景或找密場景。
- 一種業務推薦方法,包括: 當檢測到用戶進入預設場景時,判斷該用戶是否滿足預設支付業務的開通條件,其中,該預設場景為密碼支付場景、補密場景或找密場景; 當滿足該開通條件時,向該用戶展示推薦界面,該推薦界面用於向該用戶推薦該預設支付業務。
- 根據申請專利範圍第14項所述的方法,當該預設場景為密碼支付場景時,該預設場景的檢測步驟包括: 當檢測到用戶觸發密碼支付操作時,判斷該密碼支付操作是否處於完成狀態,若是,則判定該用戶進入該密碼支付場景。
- 根據申請專利範圍第14項所述的方法,當該預設場景為補密場景時,該預設場景的檢測步驟包括: 當檢測到用戶觸發密碼補設操作時,判斷該密碼補設操作是否處於完成狀態,若是,則判定該用戶進入該補密場景。
- 根據申請專利範圍第14項所述的方法,當該預設場景為找密場景時,該預設場景的檢測步驟包括: 當檢測到用戶觸發密碼找回操作時,判斷該找密操作是否處於完成狀態,若是,則判定該用戶進入該找密場景。
- 一種業務推薦裝置,應用於伺服器,包括: 接收模組,用於接收客戶端發送的推薦請求,該推薦請求是該客戶端在檢測到用戶進入預設場景,並判定該用戶滿足預設支付業務的開通條件時發送的; 獲取模組,用於基於該推薦請求獲取該用戶的特徵資訊; 確定模組,用於透過將該特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案; 文案發送模組,用於將該推薦文案下發給該客戶端,以使該客戶端根據該推薦文案向該用戶展示推薦界面,該推薦界面用於向該用戶推薦該預設支付業務。
- 根據申請專利範圍第18項所述的裝置,該預設規則包括預先配置有優先級的多條規則,每條規則均對應有推薦文案,該確定模組具體用於: 按照該優先級順序將該特徵資訊依次與該多條規則進行匹配; 當該特徵資訊與其中任意一條規則匹配成功時,則將匹配成功的規則對應的推薦文案作為本次推薦的推薦文案。
- 根據申請專利範圍第18項所述的裝置,該特徵資訊包括該用戶當前所處的場景資訊,該預設規則包括場景規則,該確定模組包括: 第一匹配子模組,用於判斷該用戶當前所處的場景資訊是否屬於指定場景,若是,則判定該特徵資訊與該場景規則匹配成功,將預先與該場景規則關聯的推薦文案作為本次推薦的推薦文案。
- 根據申請專利範圍第18項所述的裝置,該特徵資訊包括標識資訊,該標識資訊用於表示該用戶是否具有該預設支付業務的歷史開通記錄,該確定模組包括: 第二匹配子模組,用於根據該標識資訊判斷該用戶是否具有該預設支付業務的歷史開通記錄,若是,則判定該特徵資訊與該開通記錄規則匹配成功,將預先與該開通記錄規則關聯的推薦文案作為本次推薦的推薦文案。
- 根據申請專利範圍第18項所述的裝置,該特徵資訊包括該用戶使用該客戶端進行支付的頻率,該預設規則包括支付頻率規則,該確定模組包括: 第三匹配子模組,用於判斷該頻率是否超過預設閾值,若是,則判定該特徵資訊與該支付頻率規則匹配成功,將預先與該支付頻率規則關聯的推薦文案作為本次推薦的推薦文案。
- 根據申請專利範圍第18項所述的裝置,該特徵資訊包括該用戶使用的用戶終端的機型,該預設規則包括用戶屬性規則,該確定模組包括: 第四匹配子模組,用於根據該用戶使用的用戶終端的機型判斷該用戶是否屬於預設用戶,若是,則判定該特徵資訊與該用戶屬性規則匹配成功,將預先與該用戶屬性規則關聯的推薦文案作為本次推薦的推薦文案。
- 根據申請專利範圍第18項所述的裝置,還包括: 調整模組,用於接收該客戶端反饋的該用戶基於該推薦界面的行為資料;基於該行為資料對該預設規則進行調整。
- 一種業務推薦裝置,應用於客戶端,包括: 判斷模組,用於當檢測到用戶進入預設場景時,判斷該用戶是否滿足預設支付業務的開通條件; 請求發送模組,用於當滿足該開通條件時,該客戶端向伺服器發送推薦請求,以使得該伺服器基於該推薦請求,獲取該用戶的特徵資訊,透過將該特徵資訊與預先關聯有推薦文案的預設規則進行匹配,確定本次推薦的推薦文案; 展示模組,用於接收該伺服器下發的該推薦文案,並根據該推薦文案向該用戶展示推薦界面,該推薦界面用於向該用戶推薦該預設支付業務。
- 根據申請專利範圍第25項所述的裝置,該預設支付業務為利用生物特徵資訊進行支付的業務,該開通條件包括以下條件中的一種或多種組合: 該用戶使用的用戶終端支持預設的安全協定; 該用戶使用的用戶終端中預先錄入有該用戶的生物特徵資訊;以及 該用戶的預設支付業務處於未開通狀態。
- 根據申請專利範圍第25項所述的裝置,還包括: 反饋模組,用於獲取該用戶基於該推薦界面的行為資料,將該行為資料反饋給該伺服器,以使得該伺服器基於該行為資料對該預設規則進行調整。
- 根據申請專利範圍第25項所述的裝置,還包括: 第一過濾模組,用於獲取該用戶對應的歷史推薦記錄,判斷該歷史推薦記錄是否滿足預設條件,若是,則執行向伺服器發送推薦請求的步驟,若否,則停止本次推薦。
- 根據申請專利範圍第25項所述的裝置,還包括: 第二過濾模組,用於檢測所在的用戶終端中是否有在預設時間段內關閉目標功能的歷史記錄,若是,則執行向伺服器發送推薦請求的步驟,若否,則停止本次推薦。
- 根據申請專利範圍第25項所述的裝置,該預設場景為密碼支付場景、補密場景或找密場景。
- 一種業務推薦裝置,包括: 檢測模組,用於當檢測到用戶進入預設場景時,判斷該用戶是否滿足預設支付業務的開通條件,其中,該預設場景為密碼支付場景、補密場景或找密場景; 推薦模組,用於當滿足該開通條件時,向該用戶展示推薦界面,該推薦界面用於向該用戶推薦該預設支付業務。
- 根據申請專利範圍第31項所述的裝置,當該預設場景為密碼支付場景時,該檢測模組具體用於: 當檢測到用戶觸發密碼支付操作時,判斷該密碼支付操作是否處於完成狀態,若是,則判定該用戶進入該密碼支付場景。
- 根據申請專利範圍第31項所述的裝置,當該預設場景為補密場景時,該檢測模組具體用於: 當檢測到用戶觸發密碼補設操作時,判斷該密碼補設操作是否處於完成狀態,若是,則判定該用戶進入該補密場景。
- 根據申請專利範圍第31項所述的裝置,當該預設場景為找密場景時,該檢測模組具體用於: 當檢測到用戶觸發密碼找回操作時,判斷該找密操作是否處於完成狀態,若是,則判定該用戶進入該找密場景。
- 一種電子設備,包括記憶體、處理器及儲存在記憶體上並可在處理器上運行的計算機程式,該處理器執行該程式時實現申請專利範圍第1-17項中任一項所述方法的步驟。
- 一種計算機可讀儲存媒體,其上儲存有計算機程式,該程式被處理器執行時實現申請專利範圍第1-17項中任一項所述方法的步驟。
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