WO2021243507A1 - 一种推荐行为的交互界面展示方法和系统 - Google Patents

一种推荐行为的交互界面展示方法和系统 Download PDF

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    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
    • G06N5/022—Knowledge engineering; Knowledge acquisition
    • G06N5/025—Extracting rules from data

Definitions

  • the user 140 can access the user terminal 130; the user terminal 130 can send the collected and/or user access information to the first computing system 110; the first computing system 110 can collect and/or according to the user terminal 130 Or predict the information accessed by the user, and determine the content recommended to the user and/or the prompt mode of the content; the first computing system 110 may send the content information recommended to the user and the prompt mode to the user terminal 130.
  • the first computing system 110 and the second computing system 120 may also include a network for internal connection and external connection. It can also include terminals for input or output.
  • the network can be any one or more of a wired network or a wireless network.
  • the terminal may include various devices with information receiving and/or sending functions, such as computers, mobile phones, text scanning devices, display devices, printers, and so on.
  • one or more prompting methods can be set for each recommended service, so that after the recommended service is determined, the prompting method corresponding to the recommended service can be directly determined as the prompting method.
  • the corresponding relationship between the recommended service and the prompting method can also be determined by matching rules, for example, voice prompts are recommended for voice, user terminal system prompts are recommended for applications, and user interface prompts are recommended for natural language text. It should be noted that the relationship between the recommended service and the prompt method is relatively simple, and the corresponding relationship between the two can be directly set according to the needs.
  • the input 310 of the first prediction model 320 may include, but is not limited to, the recommended content, user characteristics, environmental characteristics, and first presentation data characteristics shown. For example, it may also include other characteristics (such as whether to access Power supply, whether to plug in headphones), etc.
  • the output 330 may be a prompt method for showing recommended content to the user. For more descriptions of recommended content, prompting methods, etc., please refer to the related description of FIG. 2, which will not be repeated here.
  • the output value of the first prediction model may be the probability of each prompting method.
  • the output of the first prediction model may be a vector, and each element value of the vector respectively represents the probability of belonging to a certain prompt mode. According to the probability that the input feature corresponds to each prompt mode, the corresponding prompt mode can be further determined.
  • Scrolling prompt can refer to scrolling display of text and/or graphics in a prompt box or at a certain position.
  • the scroll mode may include scrolling from left to right, scrolling from right to left, scrolling from top to bottom, scrolling from bottom to top, and so on.
  • the setting method of the confidence level can be the same as the setting method in step 202 of this specification. For more details, please refer to the relevant description in step 202 of this specification, and will not be repeated here.
  • Step 1002 Obtain prompt content and prompt instructions from the server. Specifically, step 1002 may be performed by the first obtaining module 1110.
  • the second acquiring module 1120 may acquire the environmental feature through a sensor of the user terminal.
  • the second obtaining module 1120 may obtain the prompt setting from the system parameters or stored data of the user terminal.
  • the above description of the interactive interface display system and its modules of the recommended behavior is only for convenience of description, and does not limit this specification within the scope of the examples mentioned. It can be understood that for those skilled in the art, after understanding the principle of the system, it is possible to arbitrarily combine various modules, or form a subsystem to connect with other modules without departing from this principle.
  • the first determining module 710 and the first prompting module 720 disclosed in FIG. 7 may be different modules in a system, or one module may implement the functions of the above two modules.
  • the first determining module 710 and the first prompting module 720 in the interactive interface display system 700 of the recommended behavior may share a storage module, and each module may also have its own storage module. Such deformations are all within the protection scope of this specification.
  • a computer storage medium may contain a propagated data signal containing a computer program code, for example on a baseband or as part of a carrier wave.
  • the propagated signal may have multiple manifestations, including electromagnetic forms, optical forms, etc., or suitable combinations.
  • the computer storage medium may be any computer readable medium other than the computer readable storage medium, and the medium may be connected to an instruction execution system, device, or device to realize communication, propagation, or transmission of the program for use.
  • the program code located on the computer storage medium can be transmitted through any suitable medium, including radio, cable, fiber optic cable, RF, or similar medium, or any combination of the above medium.

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Abstract

一种推荐行为的交互界面展示方法，所述方法包括：根据推荐内容、用户特征、环境特征、第一展现数据特征中的一种或多种，确定提示方式；所述提示方式可以包括多种用户终端系统提示方式、多种用户界面提示方式、用户终端振动提示、声音提示中的一种或多种；通过所述提示方式对用户进行提示。该方法从多个方面综合判断用户意图，可以在不打扰用户的情况下，为用户提供最大的便利。

Description

一种推荐行为的交互界面展示方法和系统 技术领域
本说明书实施例涉及互联网领域，特别涉及一种推荐行为的交互界面展示方法、系统和装置。
背景技术
人机交互界面出现在人生活中的各个方面，传统的人机交互过程通常是被动式的，由智能设备使用者(即，用户)首先发起一项操作，然后智能设备根据既定的一些规则对用户的操作做出响应。
随着人工智能技术的发展，向智能设备使用者主动发起交互也开始变得比较常见。例如，基于人工智能技术的APP可以主动向用户推荐新闻、股票、电影、音乐、商品等。然而，在某些场景之下，主动向用户发起内容推荐，可能会对用户当前的操作造成干扰。
因此，有必要提供一种推荐行为的交互界面展示方法，以减少在向用户主动发起内容推荐时，对用户造成干扰。
发明内容
本说明书实施例的一个方面提供一种推荐行为的交互界面展示方法，所述方法包括：根据推荐内容、用户特征、环境特征、第一展现数据特征中的一种或多种，确定提示方式；所述提示方式可以包括多种用户终端系统提示方式、多种用户界面提示方式、用户终端振动提示、声音提示中的一种或多种；通过所述提示方式对用户进行提示。
本说明书实施例的另一方面提供一种推荐行为的交互界面展示系统，所述系统包括：第一确定模块，可以用于根据推荐内容、用户特征、环境特征、第一展现数据特征中的一种或多种，确定提示方式；所述提示方式包 括多种用户终端系统提示方式、多种用户界面提示方式、用户终端振动提示、声音提示中的一种或多种；第一提示模块，可以用于通过所述提示方式对用户进行提示。
本说明书实施例的另一方面提供一种推荐行为的交互界面展示方法，所述方法包括：根据推荐内容确定提示内容；根据所述推荐内容、用户特征、第二展现数据特征中的一种或多种，确定提示指令；将所述提示内容和所述提示指令发往用户终端，所述提示指令可以用于确定所述用户终端的提示方式。
本说明书实施例的另一方面提供一种推荐行为的交互界面展示系统，所述系统包括：第二确定模块，可以用于根据推荐内容确定提示内容；第三确定模块，可以用于根据所述推荐内容、用户特征、第二展现数据特征中的一种或多种，确定提示指令；发送模块，可以用于将所述提示内容和所述提示指令发往用户终端，所述提示指令用于确定所述用户终端的提示方式。
本说明书实施例的另一方面提供一种推荐行为的交互界面展示方法，所述方法包括：从服务器获取提示内容和提示指令；获取环境特征和/或提示设置；根据所述环境特征、所述提示设置和所述提示指令中的一种或多种，确定对于所述提示内容的提示方式；所述提示方式可以包括用户终端不同系统提示方式、用户界面不同展示方式、用户终端振动提示、声音提示中的一种或多种；通过所述提示方式对用户进行提示。
本说明书实施例的另一方面提供一种推荐行为的交互界面展示系统，所述系统包括：第一获取模块，可以用于从服务器获取提示内容和提示指令；第二获取模块，可以用于获取环境特征和/或提示设置；第四确定模块，用于根据所述环境特征、所述提示设置和所述提示指令中的一种或多种，确定对于所述提示内容的提示方式；所述提示方式包括用户终端不同系统 提示方式、用户界面不同展示方式、用户终端振动提示、声音提示中的一种或多种；第二提示模块，可以用于通过所述提示方式对用户进行提示。
本说明书实施例的一个方面提供一种推荐行为的交互界面展示装置，包括至少一个存储介质和至少一个处理器，所述至少一个存储介质用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令以实现如上所述的推荐行为的交互界面展示方法。
附图说明
本说明书将以示例性实施例的方式进一步描述，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
图1是根据本说明书的一些实施例所示的推荐行为的交互界面展示系统的示例性应用场景图；
图2是根据本说明书的一些实施例所示的一种推荐行为的交互界面展示方法的示例性流程图；
图3是根据本说明书的一些实施例所示的通过预测模型确定提示方式的示例性示意图；
图4是根据本说明书的一些实施例所示的通过用户界面提示方式对用户进行提示的示例性示意图；
图5是根据本说明书一些实施例所示的一种图标提示和闪烁提示的示例性示意图；
图6A是根据本说明书一些实施例所示的一种滚动提示的示例性示意图；
图6B是根据本说明书一些实施例所示的一种辅助界面提示的示例性示意图；
图7是根据本说明书的一些实施例所示的一种推荐行为的交互界面 展示系统的示例性模块图；
图8是根据本说明书的一些实施例所示的另一种推荐行为的交互界面展示方法的示例性示意图；
图9是根据本说明书的一些实施例所示的另一种推荐行为的交互界面展示系统的示例性模块图；
图10是根据本说明书的一些实施例所示的另一种推荐行为的交互界面展示方法的示例性示意图；
图11是根据本说明书的一些实施例所示的另一种推荐行为的交互界面展示系统的示例性模块图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
应当理解，本说明书中所使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模组”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所 执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
图1是根据本说明书的一些实施例所示的推荐行为的交互界面展示系统的示例性应用场景图。第一计算系统110可以用于内容推荐的多种应用场景。例如，第一计算系统110可以根据股票应用的用户的特征信息，自动推荐股票相关资讯。又例如，第一计算系统110可以基于购物应用的用户的特征信息，自动推荐商品。再例如，第一计算系统110可以基于社交应用的用户的特征信息，自动推荐社交团体或组织。
如图1所示，在应用场景中可以包括第一计算系统110、第二计算系统120和用户终端130等。
在一个典型的应用场景中，用户140可以访问用户终端130；用户终端130可以将收集和/或用户访问的信息发送给第一计算系统110；第一计算系统110可以根据用户终端130收集和/或用户访问的信息进行预测，确定推荐给用户的内容和/或内容的提示方式；第一计算系统110可以将推荐给用户的内容信息和提示方式发送给用户终端130。例如，用户通过用户终端130使用股票应用；用户终端130可以将用户搜索/正在浏览的信息发送给第一计算系统110；第一计算系统110可以根据用户当前的搜索和浏览情况，确定向用户推荐的内容和向用户发出提醒的提示方式；第一计算系统110将推荐内容和提示方式发送给用户终端130；用户终端130可以按照接收到的提示方式对内容进行显示。例如，显示132、显示134。
在又一个典型的应用场景中，第一计算系统110可以根据推荐内容确定提示内容；第一计算系统110可以根据推荐内容、用户特征、第二展现数据特征中的一种或多种，确定提示指令；第一计算系统110可以将所述提示内容和提示指令发往用户终端130，提示指令用于确定用户终端130 的提示方式。
在另一个典型的应用场景中，用户终端130可以从第一计算系统获取提示内容和提示指令；以及用户终端130可以获取环境特征和/或提示设置；用户终端130可以根据环境特征、提示设置和提示指令中的一种或多种，确定对于所述提示内容的提示方式；用户终端130可以根据所述提示方式对用户进行提示。
在一些实施例中，第一计算系统可以通过预测模型112确定向用户发出提醒的提示方式。预测模型可以在第二计算系统120上基于样本数据训练而成，第二计算系统120可以与第一计算系统110相同或不同。训练使用的样本数据可以与第一计算系统110确定提示方式所用的数据可以相同或不同。
第一计算系统110和第二计算系统120是指具有计算能力的系统，可以包括各种计算机，比如服务器、个人计算机等，也可以是由多台计算机以各种结构连接组成的计算平台。
第一计算系统110和第二计算系统120中可以包括处理器，处理器可以执行程序指令。处理器可以包括各种常见的通用中央处理器(central processing unit，CPU)，图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)，微处理器，特殊应用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)，或其他类型的集成电路。
第一计算系统110和第二计算系统120中可以包括存储介质，存储介质可以存储指令，也可以存储数据。存储介质可包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读写存储器、只读存储器(ROM)等或其任意组合。
第一计算系统110和第二计算系统120还可以包括用于内部连接和与外部连接的网络。也可以包括用于输入或输出的终端。网络可以是有线网络或无线网络中的任意一种或多种。终端可以包括各类具有信息接收和/ 或发送功能的设备，如计算机、手机、文字扫描设备、显示设备、打印机等。
用户终端130指用户使用的电子设备，可以包括各类移动设备、智能设备、可穿戴设备等，例如，手机、平板、笔记本电脑、智能手镯、车载计算机等。
第一计算系统110可以通过用户终端130获取数据，数据可以是用于预测的数据。示例的，数据可以是用户数据、环境数据、屏幕中所显示的数据等。数据可以通过各种常见的方式通过用户终端130进入第一计算系统110。
在第一计算系统110中可以包括模型112，模型112的参数来自于训练好的模型122。其中，参数可以以任何常见的方式传递。在一些实施例中，模型112与模型122也可以是相同的。第一计算系统110基于模型112，生成结果，结果可以是模型112对基于数据的预测结果。示例的，模型112为预测模型，结果可以是向用户推荐产品和/或信息时的提示方式，例如，用户界面提示、用户终端系统提示、消息提示(短信、邮件等)、声音提示、振动提示等。
第二计算系统120可以获取样本数据，样本数据可以是用于训练模型的数据。示例的，样本数据可以是训练初始预测模型的数据。样本数据可以通过各种常见的方式进入第二计算系统120。
在第二计算系统120中可以训练模型122，更新122的参数，得到训练好的模型。示例的，模型122可以是初始预测模型。
模型(例如，模型112和/或模型122)可以指基于处理设备而进行的若干方法的集合。这些方法可以包括大量的参数。在执行模型时，所使用的参数可以是被预先设置好的，也可以是可以动态调整的。一些参数可以通过训练的方法获得，一些参数可以在执行的过程中获得。关于本说明 书中涉及模型的具体说明，可参见本说明书图3的相关说明。
图2是根据本说明书的一些实施例所示的一种推荐行为的交互界面展示方法的示例性流程图。如图2所示，所述方法可以包括：
步骤202，根据推荐内容、用户特征、环境特征、第一展现数据特征中的一种或多种，确定提示方式。具体地，步骤202可以由第一确定模块710执行。
如图2所示，特征210可以包含推荐内容211、用户特征212、环境特征213以及第一展现数据特征214等。
用户特征212可以是指用户本身所具有的客观和/或表现特征。例如，用户的性别、年龄、收入、性格、行为习惯等等。
在一些实施例中，处理设备(例如，第一计算系统110)可以通过常用的方式获取用户特征，例如，通过网络传输、调用接口等。
在一些实施例中，用户特征可以包括身份特征和/或用户历史操作特征。所述身份特征和所述用户历史操作特征可以分别从不同角度表征用户自身的特点、喜好、性格等信息。以此可以基于用户特征确定所述推荐内容以及所述提示方式。
身份特征可以是指从用户本身的角度表示用户具有的基本信息的特征。例如，用户的性别、年龄、性格、学历、收入、职业、风险承受能力、决策偏好等。以此，可以通过用户的性别、年龄、性格等确定用户的喜好(例如，喜欢购物)、习惯(例如，平常是否有购买股票基金的习惯)等，进而准确的确定用户可能想要了解的推荐内容以及能够接受的提示方式，从而为用户提供更好的主动式服务。
用户历史操作特征可以是指表示用户习惯、历史动作等行为信息的特征。例如，用户历史操作特征可以包括用户历史浏览数据(比如，浏览过财经新闻、国际原油市场咨询、股票咨询、XX商品等)、用户历史操作数 据(比如注册、关注、点击、关闭、收藏、评论、反馈等)等。用户历史操作特征可以更为直接的体现用户的习惯、偏好，从而可以进一步地增加确定的所述推荐内容和所述提示方式的准确性。
环境特征213可以是指与用户终端当前所处环境和/或与用户终端相关的各类信息。例如，时间、地点、用户终端使用状态等。
在一些实施例中，环境特征可以通过用户终端的各种传感器(比如，温度传感器、红外传感器、声音传感器等)以及各种系统插件获取。
在一些实施例中，环境特征可以包括用户终端的时间信息、运动特征、声音特征、位置特征、功能使用特征、网络特征、终端状态特征等。环境特征可以从用户自身以外的角度出发，将外界因素纳入向用户提供主动式服务时的考虑范围内，从而进一步地为用户提供更加优质的主动式服务。
时间信息可以是指用户终端所处位置的现实时间。例如，北京时间早上八点。在一些实施例中，可以基于时间信息确定所述提示方式。例如，工作时间可以选择对用户干扰较小的提示方式，休闲时间可以选择内容更丰富、更容易引起用户注意的提示方式等。
基于时间信息，可以从时间的角度预测用户是否需要主动式服务，减少提供推荐时可能对用户产生的干扰。
运动特征可以是用户当前的动作状态，例如，躺卧、静坐、站立、慢走、跑步、骑行、开车等。运动特征可以从动作状态的角度体现用户的意图。例如用户处于站立状态，说明用户可能处于空闲状态，可以选择用户界面提示，及时向用户展示更加丰富的内容。
基于运动特征，可以从用户动作的角度预测用户是否需要主动式服务，尽可能地契合用户的当前状态，以减少提供推荐时可能对用户产生的干扰。
声音特征可以是周围环境中的声音的表现，例如，街道杂音、人群扰 叫、交通噪声、抒情音乐等。在一些实施例中，可以基于声音特征，确定适合的提示方式。例如，用户处于嘈杂环境中，向用户发出声音提示，用户可能会听不见，因此可以使用用户界面提示或震动提示等。
基于声音特征，可以从场景声音的角度，判断提示方式(例如，声音提示)是否能够引起用户注意，避免因未能及时提醒到用户，而对用户的使用体验产生影响。
位置特征可以是用户终端所处的位置，例如，商场、办公大厦、住宅区、学校、车站等。基于用户终端的位置，可以间接获知用户行为，例如，车站中用户可能在等车，此时用户有可能处于空闲状态，可以选择提示内容较为丰富的用户界面提示；办公大厦中用户可能在工作，可选择提示干扰程度较小的用户终端振动提示等。
基于位置特征，可以从地理位置预测用户状态，进而确定合适的提示方式，为用户提供更好的服务。
功能使用特征可以是用户对用户终端提供的功能的使用状态，例如，视频、语音、通话等。基于用户终端的功能使用特征，可以更加准确的确定合适的提示方式。例如，用户正在通话中，此时可以选择对用户当前行为产生干扰较小的提示方式，比如，用户界面提示，用户可以在通话结束后在用户界面中看到提示。以此既可以向用户发出提醒，又尽可能的减少对用户产生的干扰，从而为用户提供更好的服务。
网络特征可以是指用户终端的网络信号，例如，以太网、wifi、2G、3G、4G、5G等。基于用户终端的网络特征，可以选择与用户终端网络状态相匹配的提示方式，例如，用户网络为4G或5G状态，可以选择流量消耗较少的提示方式；用户网络为以太网或wifi状态，可以选择内容更加丰富，流量消耗较大的提示方式。
基于网络选择提示方式，可以避免因部分提示方式消耗过多流量而 对用户带来影响。
终端状态特征是可以指用户终端的设备状态，例如，熄屏、免打扰、屏幕亮度、内存利用率、CPU利用率、剩余电量、设备温度等。基于用户终端的终端状态特征，可以选择与用户终端状态相匹配的提示方式，例如，用户终端处于免打扰状态，则可以选择对用户干扰最小的提示方式；用户处于熄屏状态，可以选择振动或声音提示，以此使得既可以提醒用户，又不会对用户产生干扰。又例如，CPU利用率和设备温度较高，说明用户终端处于高负荷运行状态，用户可能在使用大型软件或玩游戏等，此时用户可能不希望被打扰，则可以选择对用户干扰较小的提示方式。再例如，用户终端的屏幕亮度较高，说明用户可能处于户外，则可以选择适合户外提醒的方式，例如，声音提示等。
基于终端状态特征，可以从设备状态的角度预测用户状态，进而确定合适的提示方式，为用户提供更好的服务。
推荐内容211可以是处理设备预测的用户可能感兴趣的内容。推荐内容可以是用户可能感兴趣的任意类型的内容。例如，推荐内容可以是文章(比如新闻报道)、应用程序、购物商品、股票基金、电影电视剧、音乐等。
在一些实施例中，推荐内容可以通过多种常用的方式确定，例如，可以基于数据进行预测得到、选择相关的内容作为推荐内容。
在一些实施例中，推荐内容可以由处理设备(例如，第一计算系统110)根据用户特征、环境特征以及第一展现数据特征中的一种或多种确定。例如，推荐内容可以通过模型或算法确定，模型的输入可以为上述特征的一种或多个，输出为推荐内容。例如，可以将“性别女”、“年龄30”、“上午10点半”、“办公大厦”、“静坐”等特征中的一种或多种输入到模型中，由模型输出为“股票资讯”的推荐内容。
第一展现数据特征214可以是指用户当前浏览的信息，也可以理解为当前在用户终端的屏幕中所显示的信息。例如，当前用户终端所显示的某个应用软件内的应用界面，用户正通过应用软件浏览新闻、股票或聊天等。又例如，当前用户终端所显示的是用户终端的系统界面，系统界面显示音乐歌词。
通过第一展现数据特征可以得知用户的当前状态，例如前述用户终端显示用户正通过应用软件浏览新闻、股票或聊天等，表示用户当前状态为较为空闲。又例如前述用户终端显示的系统界面为音乐歌词，表示用户当前状态为正在聆听音乐。根据用户的当前状态可以确定当前是否适合向用户主动提供推荐内容，从而避免在提醒用户时对用户产生干扰。在一些实施例中，可以通过第一展现数据特征确定所述推荐内容，例如，推荐内容为与第一展现数据特征相关的内容。
在一些实施例中，第一展现数据特征可以包括来源于服务器的信息(例如，由服务器发送到用户终端的信息)和来源于其他数据源(例如，用户输入的、来源于用户终端本身、以及用户终端从其他服务器或其他用户终端获取的信息)的信息。
在一些实施例中，第一展现数据特征可以通过用户输入获取。例如，用户可以从用户终端上传图像、输入文字、输入语音等。在一些实施例中，第一展现数据特征可以从存储设备中获取。其中，所述存储设备可以是处理设备(例如，用户终端、第一计算系统)自带的存储设备，也可以是不属于处理设备的外部存储设备，例如，光盘、硬盘等。在一些实施例中，第一展现数据特征还可以通过接口读取，所述接口包括但不限于程序接口、数据接口、传输接口等。在一些实施例中，还可以采用本领域技术人员熟知的任意方式获取第一展现数据特征，本说明书对此不做限制。
需要说明的是，特征210可以包括但不限于所示的推荐内容、用户 特征、环境特征、第一展现数据特征，还可以包括其他特征，本说明书对此不作限定。
提示方式230可以是指用户终端(例如，用户终端130)提醒用户有消息到达时所采用的方法。提示方式可以包括多种，例如，用户终端系统提示方式(提示方式1)、用户界面提示方式(提示方式2)、用户终端振动提示(提示方式3)、声音提示(提示方式4)中的一种或多种。
用户终端系统提示方式可以是指用户终端所配置的系统提示，比如系统通知等；用户界面提示方式可以是指在用户当前操作界面(例如，应用程序的程序界面)上的提示，比如标记、弹窗、横幅、气泡、吐司等；用户终端振动提示可以是指利用发出的振动进行提示。所述发出的振动可以包括微振动、强振动、短暂振动、连续振动等。声音提示可以是指利用发出的声音进行提示。所述发出的声音可以包括提示音、音乐、语音等。关于提示方式的更多描述可以参考步骤204和图4的相关描述，此处不再赘述。
在一些实施例中，第一确定模块710可以基于特征210确定一种或多种提示方式。
第一确定模块710可以使用预测模型确定所述一种或多种提示方式，用于确定提示方式的模型可以命名为第一预测模型，其中，第一预测模型的输入可以是特征210中的一种或多种的组合，输出为提示方式。关于第一预测模型的更多描述可以参见图3及其相关描述，此处不再赘述。
在一些实施例中，第一确定模块710可以通过匹配规则，基于所述推荐内容、用户特征、环境特征、第一展现数据特征中的一种或多种，确定一种或多种提示方式。匹配规则可以是为一种或多种提示方式分别设置一个或多个预设条件，当所述推荐内容、用户特征、环境特征、第一展现数据特征中一种或多种满足任意预设条件时，则可以将满足的预设条件对应的提示方式确定为所述提示方式。其中，预设条件可以是推荐内容的类型、 用户的年龄段、性别、时间段、所处地理位置类型、展现数据类型等的任意组合。例如，可以为用户终端系统提示方式设置第一预设条件，第一预设条件可以是推荐内容为短视频、用户年龄18-30岁、时间19点-22点。又例如，可以为用户界面提示设置第二预设条件，第二预设条件可以是推荐内容为文字新闻、网络商品、应用程序，用户年龄20-50岁，性别女，时间10-23点，地理位置类型为小区、商场或车站、展现数据特征类型为论坛、社交、购物等类型。上述预设条件的内容可以自定义，通过设定预设条件来预测用户接受度高的提示方式。
需要说明的是，一个预设条件可以对应一种提示方式，也可以对应多种提示方式。例如，用户界面提示和振动提示可以同时对应同一个预设条件。
可以理解，由于特征组合的方式非常多，难以通过简单的规则确定最优提示方式。因此，使用第一预测模型，基于复杂的各种特征组合来预测提示方式，可以更容易去贴近实际多样化的用户喜好，确定最优的提示方式。
如图2所示，在一些实施例中，第一确定模块710还可以基于特征210确定推荐服务220，并基于所述推荐服务220确定提示方式230。推荐服务220可以是指所述推荐内容进行推荐时的表现形式。推荐服务220可以包括多种，例如，自然语言文本形式推荐(推荐服务1)、语音推荐(推荐服务2)、应用程序推荐(推荐服务3)等。具体地，第一确定模块710可以通过匹配规则或使用第二预测模型的方式确定推荐服务220。
在一些实施例中，第一确定模块710可以通过第二预测模型基于特征210，确定推荐服务220。具体地，第二预测模型可以基于输入的特征210，输出预测的推荐服务。第二预测模型类型与第一预测模型相似，具体细节参见图3及其相关描述，此处不再赘述。
在一些实施例中，推荐服务可以以匹配规则的方式根据所述推荐内容、用户特征、环境特征、第一展现数据特征中的一种或多种确定。匹配规则可以是为一个或多个推荐服务设置预设条件，当所述推荐内容、用户特征、环境特征、第一展现数据特征中的任意组合满足任意预设条件时，确定相应的推荐服务。例如，为推荐服务1设置第一预设条件、为推荐服务2设置第二预设条件。其中，预设条件可以与本说明书上文描述的为一种或多种提示方式设置的预设条件相同或相似，更多的细节可以参见上文，此处不再赘述。
进一步地，可以为每一个推荐服务设置对应的一种或多种提示方式，以此，在确定了推荐服务后，即可以将该推荐服务对应的提示方式直接确定为提示方式。推荐服务与提示方式之间的对应关系也可以是通过匹配规则的方式确定，例如，语音推荐使用声音提示、应用程序推荐使用用户终端系统提示、自然语言文本形式推荐使用用户界面提示。需要说明的是，推荐服务与提示方式之间的关系相对比较简单，可以直接根据需求设定两者间的对应关系。
在一些实施例中，由推荐内容、用户特征、环境特征、第一展现数据特征任意组合成的一个特征组合可以匹配多种推荐服务，一个推荐服务也可以对应多种提示方式，本说明书对此不作限定。
基于推荐服务确定提示方式，与直接基于众多的特征确定提示方式相比，进一步地考虑了推荐内容的表现形式，对可用的提示方式再次进行筛选，进而使得最终确定的提示方式更加符合用户需求，以更好的向用户提供主动式服务。例如，在向用户推荐购物商品时，常规推荐方式可能是向用户发送购物商品的文字简介和链接，如果用户处于不便于观看推荐内容的情况下，可能会错过或忽视掉提示消息，而本实施例提供的方案中，在确定提示方式之前，先确定推荐服务，比如语音推荐服务，可以使得推 荐内容的表现形式更符合用户的当前状态，从而使得在向用户发起提示时，可以直接使用语音播报购物商品的简介，使用户可以更直接的了解到推荐的内容。
在一些实施例中，为了更准确的确实合适的提示方式，减少向用户发起提示时可能对用户带来的干扰，可以基于对用户的干扰程度将提示方式划分为模态和非模态。其中，所述模态会把用户从当前操作状态中中断出来，将关注点放在模态这个特定状态的处理上。模态的可能表现为用户的其他操作会被屏蔽，用户可以关注的范围限于当前的模态内部，除非模态内的流程结束或者中断，才能回到原先正常的操作流程中。非模态不会打断用户当前的操作，用户依然可以进行原有的操作。由此可见，模态对用户的干扰程度较为严重，非模态对用户的干扰较小。例如，用户界面提示中的辅助界面提示可以属于模态提示，用户的关注点更加容易聚焦于用户界面中的提示，用户界面提示中的图标提示、闪烁提示、横幅提示、滚动提示、气泡提示、吐司提示等可以属于非模态提示，以上提示方式并不会中断用户的当前操作。再例如，用户终端系统提示、振动提示、声音提示可以属于非模态提示，其不会中断用户的当前操作。
进一步地，可以为所述推荐服务设置置信度，并基于置信度确定模态或非模态的提示方式。置信度可以是指用户需要使用所述推荐服务的可能性。可能性越低、置信度越低；可能性越高，置信度越高。置信度可以包括多个等级，例如，极低、低、中、高四个等级。在置信度较低时，可以匹配非模态的提示方式，置信度较高时可以匹配模态的提示方式。例如，置信度较低，表示用户只有较低的可能性对所推荐的推荐内容感兴趣，为了最小化对用户的干扰，可以匹配信息量较小、展示元素较小，但对用户产生的干扰可以最小化的声音提示、振动提示等提示方式。高置信度匹配对用户产生干扰较大的提示方式。例如，置信度高，表示用户有较高的可能 性对所推荐的推荐内容感兴趣，为了尽可能给用户提供便利，可以匹配信息量更大、展示元素更多的主动式的用户界面提示方式。
在一些实施例中，置信度可以基于用户的交互反馈进行设置。具体地，可以根据将推荐服务以不同的提示方式发送给用户终端进行提示后，用户给予的交互反馈(例如，点击、关闭、忽略、收藏等)确定不同等级的置信度。例如，对于同一个推荐服务，在将其以多种提示方式(比如，用户终端系统提示、用户界面提示、振动提示等)发送给多个用户之后，用户给予的交互反馈中，用户终端系统提示的正反馈(比如点击、收藏)率为30％、用户界面提示的正反馈率为80％、振动提示的正反馈率为50％，则可以认为用户对用户界面提示方式的接受度最高，可以将其置信度等级设置为高，振动提示置信度等级设置为中，用户终端系统提示置信度等级设置为较低。以置信度来判断对用户造成干扰的可能性，进而基于置信度选择不同干扰程度的提示方式，可以更加准确的确定合适的提示方式，最终达到在最小化打扰用户的前提下，提供对用户最有用的、信息量最大的主动式服务。需要说明的是，交互反馈可以包括用户的历史交互反馈和实时交互反馈。基于实时的交互反馈可以不断的对设置的置信度进行调整，从而更加准确的通过置信度来判断对用户造成干扰的可能性。
步骤204，通过所述提示方式对用户进行提示。具体地，步骤202可以由第一提示模块720执行。
提示可以是指对用户进行提醒。例如，可以通过振动、声音、弹窗、灯光闪烁、消息提示(比如短信、邮件)等方式，或前述的各种提示方式如用户终端系统提示方式(提示方式1)、用户界面提示方式(提示方式2)、用户终端振动提示(提示方式3)、声音提示(提示方式4)等向用户发出提示，提醒用户有新的推荐内容到达，以便于用户查看。
如图2所示，在确定了提示方式之后，第一提示模块720可以根据 确定的提示方式向用户发出对应形式的提示。例如，确定的提示方式为用户终端系统提示(提示方式1)，则向用户发出系统提示。
在一些实施例中，在使用用户界面提示方式对用户进行提醒时，第一提示模块720可以基于提示方式，从用户界面中确定用于提示的位置和用于提示的一定大小的界面范围，并基于所述提示位置和界面范围向用户发出提示。关于提示位置和界面范围的确定，以及对用户进行提示的更多细节可以参见图4、图5和图6及其相关描述，此处不再赘述。
本说明书实施例披露的技术方案中，基于用户特征、环境特征、第一展现特征等多项特征，可以实现从多个方面综合判断用户意图，进而确定对应的提示方式。不仅能够同时兼顾不同意图的用户，在不打扰用户的情况下，为用户提供最大的便利，还能够兼顾同一个用户在不同时间、不同环境下的使用需求，从而为用户提供良好、便利的交互体验。
需要说明的是，本说明书中对于特征的说明采取了便于阅读的方式。在实际应用中，对于特征可以进行各种处理，包括但不限于键值化、分桶、分类、统计、值变化、组合、嵌入(embedding)等等，也可以通过规则算法或模型对原始数据进行处理形成新的特征，本说明书对此不作限定。
图3是根据本说明书的一些实施例所示的通过预测模型确定提示方式的示例性示意图。
在一些实施例中，第一确定模块710可以通过预先训练好的预测模型确定所述提示方式。如前所述，将用于确定提示方式的预测模型简称为第一预测模型。第一预测模型可以根据输入的特征数据，确定合适的提示方式。具体地，第一预测模型可以根据输入的所述推荐内容、用户特征、环境特征、第一展现数据特征中的一种或多种，确定所述提示方式。例如，第一预测模型的输入可以是用户特征，也可以是用户特征和环境特征等。
如图3所示，第一预测模型320的输入310可以包括但不限于所示 的推荐内容、用户特征、环境特征、第一展现数据特征，例如，还可以包括其他特征(比如，是否接入电源、是否接入耳机)等。输出330可以是用于向用户展示推荐内容的提示方式。关于推荐内容、提示方式等的更多描述可以参考图2的相关描述，此处不再赘述。
在一些实施例中，第一预测模型的输出可以为一种或多种提示方式，例如，输出的提示方式可以为单一种类的提示方式，比如用户终端系统提示等。又例如，输出的提示方式可以为多个种类的提示方式，比如用户终端系统提示、多用户界面提示以及用户终端振动提示等，输出多种提示方式时即表示可以同时用该多种提示方式提示用户。可以理解，以上例子仅作为示例，本说明书对第一预测模型输出的提示方式的种类不作限定。
在一些实施例中，第一预测模型的输出值可以是各个提示方式的概率。例如，第一预测模型的输出可以是一个向量，向量的各个元素值分别表示属于某一个提示方式的概率。根据输入的特征对应属于各个提示方式的概率可以进一步确定对应的提示方式。
在一些实施例中，第一预测模型可以用常见的特征工程方式对特征数据进行处理，以确定所述提示方式。例如，所述特征工程方式可以包括数据转换、特征选择、特征提取、时间戳处理等。
在一些实施例中，所述第一预测模型可以为机器学习模型。预测模型可以包括神经网络模型、逻辑回归模型、决策树模型、随机森林模型、梯度提升树模型、支持向量机、朴素贝叶斯等。优选地，预测模型可以是神经网络模型。
在本说明书中可以看到，众多特征都可能在一定程度上反映用户的状态及对于提示方式的可能的需求。但很多时候有些特征并没有有效的能产生作用的值，很多时候可用的特征值又不足以单独或通过简单的规则来确定提示方式。因此，使用第一预测模型，可以基于大量的、广泛的特征确 定提示方式，打破传统基于规则向用户发起交互的局限。基于规则的方式，受其复杂度的局限，只能基于较少的特征，而且受人为规定规则的限制，难以去贴近实际多样化的用户喜好。而基于机器学习技术进行预测，可以基于更多、更丰富的特征，并且可以将受用户欢迎的提示方式作为标识训练，可以使所预测的提示方式具有更高的准确度，更容易去贴近实际多样化的用户喜好，使得推荐行为更加易于用户接受，同时也使得推荐行为的受众面可以更加广泛。
在一些实施例中，可以基于多组带有标识的训练数据训练得到所述第一预测模型。具体地，可以将带有标识的多组训练数据输入初始第一预测模型，通过训练更新第一预测模型的参数。
在一些实施例中，一组训练数据可以包括推荐内容、用户特征、环境特征、第一展现数据特征中的一种或多种。
在一些实施例中，第一确定模块710还可以基于用户对提示方式的操作反馈来获取训练数据和标识，以进一步地对第一预测模型进行训练。操作反馈可以是指用户对在交互界面展示的推荐内容的交互反馈。交互反馈可以为用户终端(例如，用户终端130)将推荐内容以主动式的提示方式在交互界面展示给用户后，用户给予的点击、滑动、关闭、忽略等。操作反馈可以包括正反馈和负反馈。例如，点击、滑动为正反馈，关闭和忽略为负反馈。
在一些实施例中，标识可以表示用户对所述提示方式的操作反馈是正反馈或者负反馈。例如，是正反馈则标识为1，负反馈则标识为0。在一些实施例中，样本标识可以为根据操作反馈确定的提示方式。在一些实施例中，样本标识还可以包括推荐内容的类别标识，例如，推荐内容为文字新闻，对应的样本标识可以为“文字”和“用户终端系统提示”；推荐内容为附带有图表的新闻报道，对应的样本标识可以为“图表”和“用户界面提 示”。
在一些实施例中，训练数据的标识可以通过人工标记或其他方式获得，本实施例不作限制。
在一些实施例中，可以基于训练样本，通过常用的方法进行训练。例如，可以基于梯度下降法进行训练。
在一些实施例中，当训练的第一预测模型满足预设条件时，训练结束。预设条件可以是损失函数收敛、损失函数的值小于预设阈值等。
图4是根据本说明书的一些实施例所示的通过用户界面提示方式对用户进行提示的示例性示意图。
步骤402，基于所述用户界面提示方式，从用户界面中确定提示的位置和界面范围。具体地，步骤402可以由第一提示模块720执行。
用户界面可以是指用户终端用于显示内容的屏幕界面。
在一些实施例中，提示的位置可以是指向用户展示推荐内容时，推荐的内容在用户界面中所处的方位。例如，用户界面的上方、下方、左侧、右侧、左上角、右上角、左下角、右下角、中央等位置。
在一些实施例中，所述位置可以包括共存位置和悬浮位置。共存位置可以是指与用户界面中的展示信息所存在的同一个界面中的位置。例如，共存位置可以位于用户界面中展示信息的上方、下方、侧方，也可以是所述展示信息环绕所述提示的位置。悬浮位置可以是指悬浮框/悬浮窗口在当前用户界面中的悬浮的方位。例如，悬浮于用户界面的中央、顶部、底部等。
界面范围可以是指向用户展示推荐内容时，所需要占用的用户界面的大小范围。界面范围可以是固定大小的范围，例如，100像素*100像素的范围；也可以是当前用户界面一定比例大小的范围，例如，当前用户界面的10％、20％、50％。
在一些实施例中，第一提示模块720可以获取用户终端(例如，用户终端130)的设备参数，从设备参数中确定当前用户界面的大小，用户界面大小可以是指用户终端的显示屏幕的大小。例如，5寸、12寸、24寸、27寸等。第一提示模块720可以基于用户界面的大小，从用户界面中确定提示的位置和界面范围。
在一些实施例中，提示的位置和界面范围可以预先设定确定规则，当用户界面大小较小，例如，小于10寸，为了避免占用过多的用户界面，又能够清楚的进行提示，可以按照百分比从用户界面中选取界面范围，由于用户界面较小，用户视线可以关注到整个用户界面，因此，提示的位置可以是用户界面的任意位置。例如，用户界面大小为5寸，则可以从用户界面中确定提示的位置为用户界面的上方、中间、下方等，界面范围为当前用户界面大小的5％、10％、50％等。当用户界面较大，例如，大于10寸，用户的视线可能会关注于用户界面的中间，则可以将用户界面的中间部位确定为提示的位置，界面范围可以基于用户界面尺寸大小，选择预设固定大小的范围，比如用户界面大小为24寸，界面范围为500*300大小的像素范围；用户界面大小为16寸，界面范围为300*180大小的像素范围；用户几界面大小为12寸，界面范围大小为100*100大小的像素范围等。
步骤404，基于所述位置和界面范围，以图标提示、闪烁提示、滚动提示、辅助界面提示中的一种或多种进行提示。具体地，步骤404可以由第一提示模块720执行。
在一些实施例中，用户界面提示方式可以包括图标提示、闪烁提示、滚动提示、辅助界面提示。
图标提示可以为在当前用户界面中展示预先设定的图标，例如，三角形、四边形、圆框、带数字圆框等。
闪烁提示可以为在当前用户界面中动态展示预先设定的消息图标。闪烁方式可以包括常亮、呼吸灯、流动、渐变、脉冲等。闪烁颜色可以包括单色(比如，黑、白、红、黄、蓝)或者多色(比如，红、绿、蓝三色叠加所得到的颜色)。
如图5所示，图5是根据本说明书一些实施例所示的一种图标提示和闪烁提示的示例性示意图。510示例性的展示了进行提示前的用户界面，520和530分别为进行图标提示和闪烁提示的示例性示意图。在520中，图标521示例性的展示了图标511变化后得到的另一图标，可以看出，图标521可以是在图标511的中间增加数字1得到。图标中的数字可以表示提示的消息数量，例如，数字1表示有一条消息提示、数字2表示有两条消息提示。在530中，图标531示例性的展示了图标511的动态变化。例如，由黑白静态的图标，转变为彩色动态的图标。当图标511发生变化后，即表示有新的消息到达。用户可以通过点击变化后的图标(例如，图标521、图标531)跳转至另一界面或弹出消息窗口来查看详细的推荐内容。
滚动提示可以是指在提示框内或某个位置滚动显示文字和/或图表。滚动方式可以包括从左往右滚动、从右往左滚动、从上往下滚动、从下往上滚动等。
如图6A所示，图6A是根据本说明书一些实施例所示的一种滚动提示的示例性示意图。610示例性的展示了进行提示前的用户界面，620为进行滚动提示时的用户界面。621为滚动提示框，在滚动提示框内可以滚动显示推荐内容。在一些实施例中，滚动提示框的位置可以是共存位置或悬浮位置。例如，可以将当前用户界面中的展示内容下移，下移空余出来的位置可以用于放置滚动提示框，此时，滚动提示框与当前展示内容共存于同一界面中。又例如，滚动提示框可以为悬浮提示框，滚动提示框可以悬浮于当前用户界面中的展示内容之上。可以优先选择在共存位置进行滚 动提示，从而可以避免对当前用户界面中的内容产生遮挡，减少对用户浏览产生的干扰的同时，以滚动的方式吸引用户眼球，向用户展示推荐内容。
可以理解，用户也可以通过点击滚动提示框或弹窗界面/窗口来查看更加详细的推荐内容。
辅助界面提示可以包括弹窗提示和可交互辅助界面提示。
弹窗提示可以是指在当前用户界面中短时间的弹出另一个界面或窗口，在弹出的界面或窗口中向用户展示推荐内容。用户可以通过点击弹窗上的关闭按钮来关闭弹窗，或点击弹窗调整向另一个界面，查看更加详细的推荐内容。也可以等待一段时间让弹窗自动消失，例如，3秒后弹窗从当前用户界面中自动消失。
可交互辅助界面可以是指在当前用户界面中展示的悬浮于当前用户界面的可交互界面或窗口。交互可以是指用户可以对辅助窗口进行操作来更改辅助窗口的状态或所显示的内容。所述操作可以包括点击、滑动、放大、缩小、切换、关闭等。第一提示模块720可以根据用户的操作相应的改变可交互辅助界面的状态和/或所显示的内容。
如图6B所示，图6B是根据本说明书一些实施例所示的一种辅助界面提示的示例性示意图。如前所述，610为进行提示前的用户界面，630为进行提示后的用户界面。在一些实施例中，631可以表示弹窗提示中的弹窗界面或弹窗窗口。在一些实施例中，631可以表示可交互辅助界面提示中的辅助窗口。如631所示，弹窗提示的界面与可交互辅助界面中均可以显示图表，快速地向用户展示更加丰富的内容。在可交互辅助界面中，用户可以通过点击标题，比如631中的“XXXXX”，进而在可交互辅助界面中查看更加详细的内容，也可以通过点击、放大、缩小坐标图来浏览图表，也可以滑动坐标图来切换下一张图。以此，用户可以在可交互辅助窗口内实现对推荐内容的切换，在浏览到更多详细推荐内容的同时，减少窗口切 换的等待时间，进一步地提升用户使用体验。
在一些实施例中，第一提示模块720可以为多个不同的提示位置和界面范围设置置信度，并基于置信度确定从图标提示、闪烁提示、滚动提示、辅助界面提示中选择一种或多种进行提示。例如，选择置信度最高的，或者置信度大于预设阈值的方式进行提示。
关于置信度的设置方式与本说明书步骤202中的设置方式可以相同，更多细节参见本说明书的步骤202中的相关描述，此处不再赘述。
需要说明的是，以上例子仅仅作为示例，并不旨在对基于所述位置和界面范围进行提示的方式进行限制。例如，还可以基于所述位置和界面范围以横幅、气泡、吐司等方式进行提示。
图7是根据本说明书的一些实施例所示的一种推荐行为的交互界面展示系统的示例性模块图。如图7所示，所述系统可以包括：
第一确定模块710，可以用于根据推荐内容、用户特征、环境特征、第一展现数据特征中的一种或多种，确定提示方式。
在一些实施例中，所述提示方式包括多种用户终端系统提示方式、多种用户界面提示方式、用户终端振动提示、声音提示中的一种或多种。
在一些实施例中，所述第一确定模块710可以进一步用于根据所述推荐内容、所述用户特征、所述环境特征中的一种或多种，通过预测模型确定提示方式；所述预测模型为机器学习模型。在一些实施例中，所述预测模型通过训练获得；所述预测模型训练数据的标识包括通过获取用户对所述提示方式的操作反馈获得的标识。
在一些实施例中，所述第一确定模块710可以进一步用于基于所述用户特征、所述环境特征确定所述推荐内容。
在一些实施例中，所述环境特征包括用户终端的以下信息的一种或多种：时间信息、运动特征、声音特征、位置特征、功能使用特征、网络特 征、终端状态特征。
第一提示模块720，可以用于通过所述提示方式对用户进行提示。
在一些实施例中，所述第一提示模块720可以进一步用于基于所述提示方式，从用户界面中确定提示的位置和界面范围；所述位置包括共存位置和悬浮位置。基于所述位置和界面范围，以图标提示、闪烁提示、滚动提示、辅助界面提示中的一种或多种进行提示；所述可交互辅助界面提示中包括文字和/或图表。
关于推荐行为的交互界面展示系统的各模块的具体描述，可以参考本说明书推荐行为的交互界面展示方法的说明，例如，图2-图6的相关说明。
图8是根据本说明书的一些实施例所示的另一种推荐行为的交互界面展示方法的示例性示意图。如图8所示，所述方法可以包括：
步骤802，根据推荐内容确定提示内容。具体的，该步骤802可以由第二确定模块910执行。
推荐内容可以是系统预测的用户感兴趣的内容。关于推荐内容的更多描述可以参考图2及其相关描述。
提示内容可以是指向用户发起提示时所展现的内容。提示内容可以是与所述推荐内容的相关的内容，例如，提示内容可以是所述推荐内容的标题、目录、图标、摘要、小结等。又例如，提示内容可以是与所述推荐内容关联的关键词。
提示内容可以由推荐内容直接提取文本内容得到，也可以通过自然语言处理算法或自然语言处理模型对推荐内容文本内容进行处理得到。提示内容还可以通过其他常见方式确定，本实施例不做限制。
步骤804，根据所述推荐内容、用户特征、第二展现数据特征中的一种或多种，确定提示指令。具体地，步骤804可以由第三确定模块920执 行。
第二展现数据特征可以是指来源于服务器的在用户终端上展示的信息。也可以理解为，第二展现数据特征是在服务器端产生，并发送到用户终端(比如用户终端130)，并在用户终端上展示的信息。例如，第二展现数据可以是由服务器发送到用户终端的一篇新闻、一张图片、一个网页等。
提示指令可以是指示用户终端执行提示操作的符号或标签。例如，提示指令可以是“F1”、“F2”、“S1”、“S2”、“指令1”、“指令2”等。提示指令与提示方式相关联，一个提示指令可以对应一个提示方式，一个提示指令也可以对应多个提示方式。例如，提示指令“S1”可以对应提示方式1；提示指令“F1”可以对应提示方式1和提示方式2；提示指令“F2”可以对应提示方式3和提示方式4等。
在一些实施例中，可以在服务器端由第三确定模块920根据所述推荐内容、用户特征、第二展现数据特征中的一种或多种确定一种或多种提示方式，进而根据确定的提示方式确定所述提示指令。
在一些实施例中，第三确定模块920可以以规则匹配、模型预测等方式确定所述提示方式。确定所述提示方式的方法可以与本说明书中步骤204中描述的确定提示方式的方法相似，更多的细节可以参见步骤240的相关描述。需要说明的是，两者之间的不同之处在于在步骤204中的特征数据中包括了环境特征和第一展现数据，并且第一展现数据特征与本实施例中特征数据中的第二展现数据有所不同。具体地，第一展现数据可以包括来源于服务器的数据和/或来源于用户终端的数据，第二展现数据为来源于服务器自身的数据。进一步地，第三确定模块920可以将所述提示方式与提示指令进行匹配，确定所述提示指令。
在一些实施例中，提示指令也可以通过第三预测模型确定。例如，将特征数据输入至第三预测模型后，第三预测模型通过预测直接输出对应的 提示指令。
在一些实施例中，在确定所述提示指令时，服务器还可以从用户终端获取环境特征和/或第三展现数据特征，从而使得第三确定模块920可以根据更多的特征数据来更加准确的确定提示指令。
环境特征可以是指与用户终端当前所处环境和/或与用户终端相关的各类信息。关于环境特征的更多描述可以参见图2和图3的相关描述。
第三展现数据特征可以是指所述用户终端从其他数据源获取并展示的信息。其他数据源是指所述服务器以外的其他设备，例如，其他服务器、其他用户终端以及所述用户终端本身等。例如，第三展现数据特征可以是用户通过用户终端输入的文字、拍摄的照片等。又例如，第三展现数据特征可以是其他用户终端通过蓝牙发送到用户终端的文档、照片等。再例如，第三展现数据特征可以是用户终端上由其他服务器支持运行的应用程序的内容等。
在一些实施例中，所述环境特征和/或所述第三展现数据特征可以通过从用户终端提取或由用户终端推送的方式获取，或者通过其他方式获取。
在一些实施例中，第三确定模块920可以根据所述环境特征、推荐内容、用户特征、第二展现数据特征以及第三展现数据特征中的一种或多种，确定提示指令。提示方式和提示指令的确定方法与本说明书上文中所述的确定方法相同或相似，例如，第三确定模块920可以根据上述特征数据确定提示方式，进而根据提示方式确定所述提示指令。具体细节可以参见相关描述，此处不再赘述。
步骤806，将所述提示内容和所述提示指令发往用户终端。具体地，步骤806可以由发送模块930执行。
所述提示指令可以用于指示用户终端执行对应的提示方式。即，所述提示指令可以用于指示所述用户终端按照所述提示指令对应的提示方式 将所述提示内容进行提示。例如，提示指令为“语音提示”，用户终端则可以将所述提示内容用语音进行播报。又例如，提示指令为“辅助界面提示”，用户终端则可以将提示内容显示在弹窗界面或者可交互辅助界面中对用户进行提示。
在一些实施例中，可以由服务器端的发送模块930通过常用的方法将所述提示内容和提示指令发往用户终端。例如，可以通过网络发送。
图9是根据本说明书的一些实施例所示的另一种推荐行为的交互界面展示系统的示例性模块图。如图9所示，所述系统可以包括：
第二确定模块910，可以用于根据推荐内容确定提示内容。
在一些实施例中，第二确定模块910可以从推荐内容中提取至少一部分内容作为所述提示内容。推荐内容可以是指系统预测的用户感兴趣的内容。提示内容可以是指向用户发起提示时所展现的内容。
第三确定模块920，可以用于根据所述推荐内容、用户特征、第二展现数据特征中的一种或多种，确定提示指令。
在一些实施例中，第三确定模块920可以根据所述推荐内容、用户特征、第二展现数据特征中的一种或多种确定一种或多种提示方式，进而根据确定的提示方式确定所述提示指令。
发送模块930，可以用于将所述提示内容和所述提示指令发往用户终端，所述提示指令用于确定所述用户终端的提示方式。
在一些实施例中，发送模块930可以通过网络将所述提示内容和所述提示指令发往用户终端。
关于推荐行为的交互界面展示系统的各模块的具体描述，可以参考本说明书推荐行为的交互界面展示方法的说明部分，例如，图8的相关说明。
图10是根据本说明书的一些实施例所示的另一种推荐行为的交互 界面展示方法的示例性示意图。如图10所示，所述方法可以包括：
步骤1002，从服务器获取提示内容和提示指令。具体地，步骤1002可以由第一获取模块1110执行。
提示内容可以是指向用户发起提示时所展现的内容。提示指令可以是指示用户终端执行提示操作的符号或标签。关于提示内容和提示指令的更多描述和获取方法可以参见图8及其相关描述，此处不再赘述。
在一些实施例中，步骤1002可以由用户终端(例如，用户终端130)通过第一获取模块1110执行。第一获取模块1110可以通过向服务器发送请求的方式获取所述提示内容和提示指令，也可以通过服务器发送所述提示内容和提示指令到用户终端的方式获取，或者通过其他方式获取。
步骤1004，获取环境特征和/或提示设置。具体地，步骤1004可以由第二获取模块1120执行。
环境特征可以是指与用户终端当前所处环境和/或与用户终端相关的各类信息。关于环境特征的更多描述可以参见步骤202的相关说明，此处不再赘述。
提示设置可以是指用户终端设置提示时所配置的设备参数。例如，振动强度大小、提示音量大小、辅助界面是否自动消失、辅助界面自动消失时间等。
在一些实施例中，提示设置可以是用户终端的使用者(用户)设置，也可以是用户终端出厂时的厂家设置，或其他方式设置。
在一些实施例中，步骤1004由用户终端通过第二获取模块1120执行。第二获取模块1120可以通过所述用户终端的传感器获取所述环境特征。第二获取模块1120可以通过从所述用户终端的系统参数或存储的数据中获取所述提示设置。
步骤1006，根据所述环境特征、所述提示设置和所述提示指令中的 一种或多种，确定对于所述提示内容的提示方式。具体地，步骤1006可以由第四确定模块1130执行。
所述提示方式可以包括用户终端不同系统提示方式、用户界面提示方式、用户终端振动提示、声音提示中的一种或多种。关于提示方式的更多细节可以参考步骤204及其相关描述，此处不再赘述。
在一些实施例中，第四确定模块1130可以单独根据所述环境特征或所述提示设置或提示指令确定对于所述提示内容的提示方式。例如，环境嘈杂时可以选择与视觉相关的用户界面提示方式；或直接确定所述提示指令对应的提示方式作为所述提示方式。在一些实施例中，第四确定模块1130可以根据所述环境特征、所述提示设置以及所述提示指令之间的不同组合确定相应的提示方式。例如，用户终端的提示设置为免打扰，提示指令对应的提示方式为声音提示，则第四确定模块可以确定所述提示方式为不发出声音的用户界面提示或者振动提示等。在一些实施例中，还可以通过其他方式确定所述提示方式，本说明书对此不作限定。
在一些实施例中，第四确定模块1130可以基于上述环境特征、提示设置、提示指令中的一种或多种，通过匹配规则或使用第四预测模型的方式确定所述提示方式。该方法与基于推荐内容、用户特征、环境特征、第一展现数据特征中的一种或多种通过匹配规则或使用第一预测模型的方式确定提示方式的方法相似，区别在于使用特征的不同。通过匹配规则或使用第四预测模型的方式确定提示方式的方法的具体细节可以参见图2、图3及其相关说明，此处不再赘述。
步骤1008，通过所述提示方式对用户进行提示。具体地，步骤1008可以由第二提示模块1140执行。
在一些实施例中，对用户进行提示可以是指对用户进行提醒。关于通过所述提示方式对用户进行提示的更多细节可以参见步骤204及其相关 描述，在此不再赘述。
在一些实施例中，用户终端可以通过第二提示模块1140按照所述提示方式，将所述提示内容显示或展示给用户，以提醒用户有新的消息。
图11是根据本说明书的一些实施例所示的另一种推荐行为的交互界面展示系统的示例性模块图。如图11所示，所述系统可以包括：
第一获取模块1110，可以用于从服务器获取提示内容和提示指令。
在一些实施例中，第一获取模块1110可以通过网络从服务器获取所述提示内容和提示指令。
第二获取模块1120，可以用于获取环境特征和/或提示设置。
在一些实施例中，第二获取模块1120可以通过所述用户终端的传感器获取所述环境特征。第二获取模块1120可以通过从所述用户终端的系统参数或存储的数据中获取所述提示设置。
第四确定模块1130，可以用于根据所述环境特征、所述提示设置和所述提示指令中的一种或多种，确定对于所述提示内容的提示方式。
在一些实施例中，所述提示方式包括用户终端不同系统提示方式、用户界面不同展示方式、用户终端振动提示、声音提示中的一种或多种。
第二提示模块1140，可以用于通过所述提示方式对用户进行提示。
关于推荐行为的交互界面展示系统的各模块的具体描述，可以参考本说明书流程图部分，例如，图11的相关说明。
应当理解，图7、图9、图11所示的系统及其模块可以利用各种方式来实现。例如，在一些实施例中，系统及其模块可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。其中，硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分则可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如 磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本说明书的系统及其模块不仅可以有诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用例如由各种类型的处理器所执行的软件实现，还可以由上述硬件电路和软件的结合(例如，固件)来实现。
需要注意的是，以上对于推荐行为的交互界面展示系统及其模块的描述，仅为描述方便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个模块进行任意组合，或者构成子系统与其他模块连接。例如，图7中披露的第一确定模块710、第一提示模块720可以是一个系统中的不同模块，也可以是一个模块实现上述的两个模块的功能。又例如，推荐行为的交互界面展示系统700中第一确定模块710和第一提示模块720可以共用一个存储模块，各个模块也可以分别具有各自的存储模块。诸如此类的变形，均在本说明书的保护范围之内。
上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例” 并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外，本领域技术人员可以理解，本说明书的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本说明书的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本说明书的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。
计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF、或类似介质，或任何上述介质的组合。
本说明书各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化编程语言如C语言、Visual Basic、Fortran2003、Perl、COBOL2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或处理设备上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形 式与用户计算机连接，比如局域网(LAN)或广域网(WAN)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(SaaS)。
此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的处理设备或移动设备上安装所描述的系统。
同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他 材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

Claims (23)

  1. 一种推荐行为的交互界面展示方法，其特征在于，所述方法包括：
    根据推荐内容、用户特征、环境特征、第一展现数据特征中的一种或多种，确定提示方式；所述提示方式包括多种用户终端系统提示方式、多种用户界面提示方式、用户终端振动提示、声音提示中的一种或多种；
    通过所述提示方式对用户进行提示。
  2. 由权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定提示方式包括：
    根据所述推荐内容、所述用户特征、所述环境特征、所述第一展现数据特征中的一种或多种，通过预测模型确定提示方式；
    所述预测模型为机器学习模型。
  3. 由权利要求2所述的方法，其特征在于：
    所述预测模型通过训练获得；所述预测模型训练数据的标识包括通过获取用户对所述提示方式的操作反馈获得的标识。
  4. 由权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述用户界面提示方式对用户进行提示，包括：
    基于所述用户界面提示方式，从用户界面中确定提示的位置和界面范围；所述位置包括共存位置和悬浮位置；
    基于所述位置和界面范围，以图标提示、闪烁提示、滚动提示、辅助界面提示中的一种或多种进行提示；所述辅助界面提示中包括文字和/或图表。
  5. 由权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环境特征包括用户终端的以下信息的一种或多种：
    时间信息、运动特征、声音特征、位置特征、功能使用特征、网络特征、终端状态特征。
  6. 由权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户特征包括用户的身份特征和/或用户历史操作特征。
  7. 由权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    基于所述用户特征、所述环境特征确定所述推荐内容。
  8. 一种推荐行为的交互界面展示系统，其特征在于，所述系统包括：
    第一确定模块，用于根据推荐内容、用户特征、环境特征、第一展现数据特征中的一种或多种，确定提示方式；所述提示方式包括多种用户终端系统提示方式、多种用户界面提示方式、用户终端振动提示、声音提示中的一种或多种；
    第一提示模块，用于通过所述提示方式对用户进行提示。
  9. 由权利要求8所述的系统，其特征在于，所述第一确定模块进一步用于：
    根据所述推荐内容、所述用户特征、所述环境特征中的一种或多种，通过预测模型确定提示方式；
    所述预测模型为机器学习模型。
  10. 由权利要求9所述的系统，其特征在于：
    所述预测模型通过训练获得；所述预测模型训练数据的标识包括通过获取用户对所述提示方式的操作反馈获得的标识。
  11. 由权利要求8所述的系统，其特征在于，所述第一提示模块进一步用于：
    基于所述用户界面提示方式，从用户界面中确定提示的位置和界面范围；所述位置包括共存位置和悬浮位置；
    基于所述位置和界面范围，以图标提示、闪烁提示、滚动提示、辅助界面提示中的一种或多种进行提示；所述辅助界面提示中包括文字和/或图表。
  12. 由权利要求8所述的系统，其特征在于，所述环境特征包括用户终端的以下信息的一种或多种：
    时间信息、运动特征、声音特征、位置特征、功能使用特征、网络特征、终端状态特征。
  13. 由权利要求8所述的系统，其特征在于，所述用户特征包括用户的身份特征和/或用户历史操作特征。
  14. 由权利要求8所述的系统，其特征在于，所述第一确定模块进一步用于：
    基于所述用户特征、所述环境特征确定所述推荐内容。
  15. 一种推荐行为的交互界面展示装置，包括至少一个存储介质和至少一个处理器，所述至少一个存储介质用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令以实现如权利要求1～7任一项所述的方法。
  16. 一种推荐行为的交互界面展示方法，其特征在于，所述方法包括：
    根据推荐内容确定提示内容；
    根据所述推荐内容、用户特征、第二展现数据特征中的一种或多种，确定提示指令；
    将所述提示内容和所述提示指令发往用户终端，所述提示指令用于确定所述用户终端的提示方式。
  17. 由权利要求16所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    从所述用户终端获取环境特征和/或第三展现数据特征；
    根据所述环境特征、所述推荐内容、所述用户特征、所述第二展现数据特征、所述第三展现数据特征中的一种或多种，确定提示指令。
  18. 一种推荐行为的交互界面展示系统，其特征在于，所述系统包括：
    第二确定模块，用于根据推荐内容确定提示内容；
    第三确定模块，用于根据所述推荐内容、用户特征、第二展现数据特征中的一种或多种，确定提示指令；
    发送模块，用于将所述提示内容和所述提示指令发往用户终端，所述提示指令用于确定所述用户终端的提示方式。
  19. 由权利要求18所述的系统，其特征在于，所述第三确定模块进一步用于：
    从所述用户终端获取环境特征和/或第三展现数据特征；
    根据所述环境特征、所述推荐内容、所述用户特征、所述第二展现数据特征、所述第三展现数据特征中的一种或多种，确定提示指令。
  20. 一种推荐行为的交互界面展示装置，包括至少一个存储介质和至少一个处理器，所述至少一个存储介质用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令以实现如权利要求16-17任一项所述的方法。
  21. 一种推荐行为的交互界面展示方法，其特征在于，所述方法包括：
    从服务器获取提示内容和提示指令；
    获取环境特征和/或提示设置；
    根据所述环境特征、所述提示设置和所述提示指令中的一种或多种，确定对于所述提示内容的提示方式；所述提示方式包括用户终端不同系统提示方式、用户界面不同展示方式、用户终端振动提示、声音提示中的一种或多种；
    通过所述提示方式对用户进行提示。
  22. 一种推荐行为的交互界面展示系统，其特征在于，所述系统包括：
    第一获取模块，用于从服务器获取提示内容和提示指令；
    第二获取模块，用于获取环境特征和/或提示设置；
    第四确定模块，用于根据所述环境特征、所述提示设置和所述提示指令中的一种或多种，确定对于所述提示内容的提示方式；所述提示方式包括用户终端不同系统提示方式、用户界面不同展示方式、用户终端振动提示、声音提示中的一种或多种；
    第二提示模块，用于通过所述提示方式对用户进行提示。
  23. 一种推荐行为的交互界面展示装置，包括至少一个存储介质和至少一个处理器，所述至少一个存储介质用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令以实现如权利要求21任一项所述的方法。
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