CN113191844A - 基于匿名用户在线操作的产品推荐方法、装置和电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于匿名用户在线操作的产品推荐方法、装置、电子设备及计算机可读介质，其中方法包括：获取匿名用户在线操作的打点数据，根据所述打点数据的内容判断不同的打点数据是否属于同一用户，并将属于同一用户的打点数据进行归集后并存储在数据库中；从所述数据库中调用所述打点数据，根据所述打点数据获取用户行为数据；根据所述用户行为数据预测该用户对产品的意向度；根据所述意向度为该用户推荐相应的产品。本发明通过使用客户端前端埋点方式记录每个匿名用户在客户端页面操作时的用户行为数据，并自动归集数据后调用后端接口将用户行为数据发送到服务器，服务器根据用户行为数据判断用户的意向和喜好等，能更加准确的了解用户的需求点，更有针对性的与用户沟通，提高沟通效率和产品推荐效率。

Description

基于匿名用户在线操作的产品推荐方法、装置和电子设备

技术领域

本发明涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种基于匿名用户在线操作的产品推荐方法、装置、电子设备及计算机可读介质。

背景技术

现有技术中，机构在向用户推荐产品时，往往通过电话或网络主动与用户联系，无法实时查看用户在客户端浏览或操作的全貌信息，盲目的与用户沟通，导致沟通无针对性、效率低下，容易引起用户反感，且无法根据沟通的内容来确定用户标签，获取用户的各个维度数据较困难，无法判断用户的意向和喜好等，导致产品推荐效率低下。

发明内容

为了解决如何提高产品的推荐效率的技术问题，本发明提供了一种基于用户在线操作的产品推荐方法、装置和电子设备，通过埋点方式记录用户的操作轨迹，并将每个用户操作的用户行为数据精确归于该用户，可以通过分析用户的行为数据来判断用户的意向和喜好等，进而更有针对性的与用户沟通。

本发明的一方面提供一种基于用户在线操作的产品推荐方法，包括：

获取用户在线操作的打点数据并存储在数据库中；

从所述数据库中调用所述打点数据，根据所述打点数据获取用户行为数据；

根据所述用户行为数据对所述用户评分，判断该用户的意向度；

根据所述意向度为该用户推荐相应的产品。

根据本发明的优选实施方式，所述获取用户在线操作的打点数据并存储在数据库中，进一步包括：

在每个操作页面埋点；

获取用户当前操作的页面，根据该用户的身份信息为该用户配置ID；

监控并获取该ID操作的打点数据；

将所述打点数据存储在数据库中。

根据本发明的优选实施方式，所述打点数据包括：

用户的浏览时长、点击数据、触摸数据、滑动数据中的至少一种。

根据本发明的优选实施方式，所述从所述数据库中调用所述打点数据，根据所述打点数据获取用户行为数据，进一步包括：

从所述数据库中调用与待推荐用户的ID对应的打点数据；

根据所述打点数据获取用户行为数据。

根据本发明的优选实施方式，所述根据所述用户行为数据对所述用户评分，判断该用户的意向度，进一步包括：

根据所述用户的用户行为数据中各项数据的数值与对应预设阈值间的差值对所述用户评分；

根据所述评分判断该用户的意向度。

根据本发明的优选实施方式，所述根据所述意向度为该用户推荐相应的产品，进一步包括：

实时获取用户的意向度，根据所述意向度筛选出该用户意向度高的产品；

根据所述用户操作信息向该用户推荐所述意向度高的产品。

根据本发明的优选实施方式，所述方法还包括：

根据所述用户行为数据利用puppeteer程序模拟该用户的操作过程；

根据用户的操作过程对所述用户评分，判断该用户的意向度。

根据本发明的优选实施方式，所述方法还包括：

实时更新所述用户行为数据；

根据所述用户行为数据实时更新用户评分。

本发明的第二方面提供一种基于用户在线操作的产品推荐装置，包括：

打点数据获取模块，用于获取用户在线操作的打点数据并存储在数据库中；

行为数据获取模块，用于从所述数据库中调用所述打点数据，根据所述打点数据获取用户行为数据；

意向度判断模块，用于根据所述用户行为数据对所述用户评分，判断该用户的意向度；

产品推荐模块，用于根据所述意向度为该用户推荐相应的产品。

本发明的第三方面提供一种电子设备，其中，该电子设备包括：处理器；以及，

存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行任一项所述的方法。

本发明的第四方面提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现任一项所述的方法。

本发明的技术方案，具有如下有益效果：

本发明通过使用客户端前端埋点方式记录每个匿名用户在客户端页面操作时的用户行为数据，并自动归集后调用后端接口将用户行为数据发送到服务器，服务器根据用户行为数据判断用户的意向和喜好等，能更加准确的了解用户对的需求点，更有针对性的与用户沟通，提高沟通效率和产品推荐效率。

附图说明

为了使本发明所解决的技术问题、采用的技术手段及取得的技术效果更加清楚，下面将参照附图详细描述本发明的具体实施例。但需声明的是，下面描述的附图仅仅是本发明示例性实施例的附图，对于本领域的技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据这些附图获得其他实施例的附图。

图1是本发明的一种基于用户在线操作的产品推荐方法应用场景示意图；

图2是本发明的一种基于用户在线操作的产品推荐方法流程示意图；

图3是本发明的一个实施例的用户动态示意图；

图4是本发明的一个实施例的用户动态详情示意图；

图5是本发明的一种基于用户在线操作的产品推荐装置的模块架构示意图；

图6是本发明的一种基于用户在线操作的产品推荐的电子设备结构框架示意图；

图7是本发明的计算机可读存储介质示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述本发明的示例性实施例。然而，示例性实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为本发明仅限于在此阐述的实施例。相反，提供这些示例性实施例能够使得本发明更加全面和完整，更加便于将发明构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的元件、组件或部分，因而将省略对它们的重复描述。

在符合本发明的技术构思的前提下，在某个特定的实施例中描述的特征、结构、特性或其他细节不排除可以以合适的方式结合在一个或更多其他的实施例中。

在对于具体实施例的描述中，本发明描述的特征、结构、特性或其他细节是为了使本领域的技术人员对实施例进行充分理解。但是，并不排除本领域技术人员可以实践本发明的技术方案而没有特定特征、结构、特性或其他细节的一个或更多。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

应理解，虽然本文中可能使用第一、第二、第三等表示编号的定语来描述各种器件、元件、组件或部分，但这不应受这些定语限制。这些定语乃是用以区分一者与另一者。例如，第一器件亦可称为第二器件而不偏离本发明实质的技术方案。

术语“和/或”或者“及/或”包括相关联的列出项目中的任一个及一或多者的所有组合。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。

图1是本发明的一种基于匿名用户在线操作的产品推荐方法应用场景示意图。如图1所示，在匿名用户通过终端设备登录产品客户端后，通常会查看感兴趣的业务或产品。在查看过程中，用户会进行点击或滑动操作，预先设置在该页面的埋点记录用户操作过程中产生的打点数据。

本发明中，当服务器获取了匿名用户的打点数据后会临时存储，并根据所述打点数据的内容判断不同的打点数据是否属于同一用户，并将属于同一用户的打点数据保存到数据库进行存储。在保存时，可以为每个用户分配一个唯一ID

本发明实施例中的产品包括但不限于金融产品，例如保险、基金、借贷等，本发明的方法可以应用于各类普通产品。

服务器根据数据库中的打点数据获取相应的用户行为数据，当需要为用户推荐产品时，管理员搜索该用户的唯一ID，并从服务器中获取该唯一ID下所有用户行为数据，服务器会根据用户行为数据进行计算，根据计算结果对用户评分，判断该用户的意向度和喜好，管理员可根据用户的意向度有针对性的为用户推荐相应的产品，能更加准确的了解用户对的需求点，更有针对性的与用户沟通，提高沟通效率和产品推荐效率。

图2是本发明的一种基于用户在线操作的产品推荐方法流程示意图。如图2所示，所述方法包括：

S101、获取用户在线操作的打点数据并存储在数据库中。

具体来说，管理员预先在客户端的各个页面进行埋点，收集用户的操作信息，当用户登录客户端后，客户端检测用户是否存在分配的唯一ID，如果不存在，说明该用户首次访问当前客户端页面，如果存在，则调用该用户对应的唯一ID，监控并获取该用户操作的打点数据。

当检测到该用户不存在分配的唯一ID时，获取该用户登录时的用户身份信息，用户身份信息可以包括用户的姓名，手机号，登录的设备型号，职业等信息，可以以手机号为标签为每个用户配置唯一ID。

当同一个用户用不同的登录设备例如手机、pad等访问客户端时，客户端会根据唯一ID识别出是同一个用户账号，这两次登录后产生的打点数据也会被归类到同一个唯一ID下；当不同的用户通过同一个登录设备访问客户端时，由于被识别出登陆的唯一ID不同，即使使用的是同一个登录设备，也会将两次登录后产生的打点数据分别归类到各自的唯一ID下。

本发明实施例中的打点数据包括打点事件数据及网络请求数据，其中，所述打点事件数据包括用户的点击数据、触摸数据、滑动数据以及用户停留在每个页面的时长中的至少一种，获取打点数据可以使用***对用户的网络请求和用户的点击、触摸、滑动等操作数据进行拦截，用户的每个操作和进入的页面均会进行后台拦截其中的数据。

在拦截到用户的打点数据后，将打点数据组装生成打点数据，其中，组装网络请求数据具体是将打点类型、打点顺序、网络请求地址、网络请求参数、网络返回结果等参数的数据进行组装；组装打点事件数据具体是将打点类型、打点顺序、事件类型、事件对象等参数的数据进行组装。组装完成后调用客户端的打点接口，将组装后的打点数据上传到服务器并存储在数据库中。

用户可能会多次登录客户端查看不同的产品，且时间也不固定，例如当用户有意愿购买某个产品后，在通常情况下不会直接购买，而是多次查看与该产品相似的其他产品，并反复查看想要购买的产品的细节，在进行比较后再决定购买，在用户每次登录客户端后，设置的埋点均会获取用户操作的打点数据，并调用后端接口上传到服务器，服务器会通过算法提取该用户的唯一ID，将实时上传的打点数据归类到该唯一ID下，用户多次浏览产生的打点数据均会按照唯一ID实时归类到相应的唯一ID下。

S102、从所述数据库中调用所述打点数据，根据所述打点数据获取用户行为数据。

具体来说，服务器接收到客户端发送的打点数据后，首先校验打点数据数据是否合法，如果数据不合法则报错。可以将校验通过的打点数据通过消息形式写入消息队列(例如阿里云mns)，可随时消费消息队列，从消息队列中读取未消费的消息，并将消息存入消息数据库中，最后服务器根据消息中的打点数据获取相应的用户行为数据。

图3是本发明的一个实施例的用户动态示意图，如图3所示，服务器根据用户的打点数据获取相应的用户行为数据后，会将用户行为数据进行归纳并以列表形式存储在数据库中，管理员在查看列表时可以明确的看到在不同时间不同的用户查看了哪些产品，通常可以以小时为单位，将每小时内所有用户的用户行为数据进行一次归纳并写入表格中，以时间段来对表格命名。

S103、根据所述用户行为数据对所述用户评分，判断该用户的意向度。

具体来说，可以根据用户行为数据中各项数据的数值是否超过对应预设的阈值来判断用户的意向度，例如设置页面的浏览时长阈值、同一产品的点击次数阈值等，当检测到用户在某个产品的页面停留时长超过设定的阈值，且用户对该产品的点击次数页超过设定的阈值时，服务器可以判定用户对该产品的意向度较高。阈值可以根据历史推广的经验来设置，也可以将历史用户的行为数据作为样本，以历史用户实际是否购买该产品为标签训练机器学习模型，最后得出每项用户行为数据合适的阈值。

进一步的，可以具体设置意向度评分，根据用户行为数据中各项数据的数值与对应预设阈值间的差值的大小来对该用户进行意向度评分，例如，某用户点击一个产品的次数超过设置的阈值2倍还多，可以判定该用户对该产品有很高的意向度。

图4是本发明的一个实施例的用户动态详情示意图，如图4所示，用户在一个时间周期内只查看了一次产品A和产品C，而查看了产品B五次，假如设定的阈值时在一个时间周期内查看两次，用户B查看产品B的次数已经远超设定的阈值，结合其他用户行为数据可以得出如图3中所示的，将用户B对产品B的意向度判定为最高五颗星，而对产品A的意向度判定为一颗星。

作为本发明的另一个实施例，还可以将历史用户的用户行为数据作为样本，以历史用户实际是否购买该产品为标签训练机器学习模型，输出用户的意向度评分，然后用该模型来预测新用户的意向度评分。

S104、根据所述意向度为该用户推荐相应的产品。

管理员可随时登录后台服务器查看图3所示的用户动态列表，点击列表中的任意一个用户，可以查看如图4所示的用户动态详情，结合动态详情及服务器计算出的意向度评分，管理员可以有针对性的向客户推广相应的产品，例如结合图3及图4中的用户行为数据，管理员可以主动联系用户B，并为其推广产品B的相关信息，此时用户B会有较大概率购买该产品B。

优选的，服务器可以根据计算得到的意向度评分，自动为该用户推荐相应的产品。当该用户再次登录客户端时，服务器可以将该用户意向度高的产品通过在客户端设置弹窗等形式推荐给用户，当用户点击该弹窗时，可以跳转到该产品的详细介绍的链接，也可以跳转到在线管理员，进行人工推广。

服务器会更新每个用户的用户行为数据，并根据更新后的用户行为数据重新计算用户的意向度评分，因为通常情况下用户购买了某个产品后，不会再次重点关注该产品，可能会关注其他产品，所以相应的意向度业会发生变化，当服务器重新计算出用户对某产品的意向度时，相应的推广策略也会随之更新，以满足用户的需求。

优选的，可以使用puppeteer程序根据用户行为数据模拟用户的操作过程，对于判断用户的意向度更准确。开启puppeteer，使用***的headless模式开启chrome(谷歌)浏览器，开始模拟用户操作。在模拟用户操作过程中使用***拦截puppeteer模拟操作过程中触发的网络请求数据和打点事件数据，当***拦截了一个网络请求，则从网络请求列表中匹配对应的网络请求数据，若匹配成功，则说明用户当时进行了同样的操作，并将该数据提取出来；同样，当***拦截了一个打点事件(点击、触摸、滑动等)，则从打点事件列表中匹配对应的打点事件数据，并将匹配成功的数据提取出来。

按照提取出来的网络请求数据和打点事件数据再次进行模拟用户操作的过程，直到打点事件列表和网络请求列表中的数据全部被匹配并被模拟，说明此时已经模拟出用户的全部操作过程。

本发明通过使用客户端前端埋点方式记录每个用户在客户端页面操作时的用户行为数据，并调用后端接口将用户行为数据发送到服务器，服务器根据用户行为数据判断用户的意向和喜好等，能更加准确的了解用户对的需求点，更有针对性的与用户沟通，提高沟通效率和产品推荐效率。

本领域技术人员可以理解，实现上述实施例的全部或部分步骤被实现为由计算机数据处理设备执行的程序(计算机程序)。在该计算机程序被执行时，可以实现本发明提供的上述方法。而且，所述的计算机程序可以存储于计算机可读存储介质中，该存储介质可以是磁盘、光盘、ROM、RAM等可读存储介质，也可以是多个存储介质组成的存储阵列，例如磁盘或磁带存储阵列。所述的存储介质不限于集中式存储，其也可以是分布式存储，例如基于云计算的云存储。

下面描述本发明的装置实施例，该装置可以用于执行本发明的方法实施例。对于本发明装置实施例中描述的细节，应视为对于上述方法实施例的补充；对于在本发明装置实施例中未披露的细节，可以参照上述方法实施例来实现。

图5是本发明的一种基于用户在线操作的产品推荐装置的模块架构示意图。如图5所示，该装置200包括：

打点数据获取模块201，用于获取用户在线操作的打点数据；

行为数据获取模块202，用于从所述数据库中调用所述打点数据，根据所述打点数据获取用户行为数据；

意向度判断模块203，用于根据所述用户行为数据对所述用户评分，判断该用户的意向度；

产品推荐模块204，用于根据所述意向度为该用户推荐相应的产品。

根据本发明的优选实施方式，所述打点数据获取模块201包括：

埋点单元，用于在每个操作页面埋点；

ID配置单元，用于获取用户当前操作的页面，根据该用户的身份信息为该用户配置ID；

打点数据获取单元，用于监控并获取该ID操作的打点数据；

信息存储单元，用于将所述打点数据存储在数据库中。

根据本发明的优选实施方式，所述打点数据包括：

打点事件数据及网络请求数据，其中，所述打点事件数据包括用户的浏览时长、点击数据、触摸数据、滑动数据中的至少一种。

根据本发明的优选实施方式，所述行为数据获取模块202进一步包括：

信息调用单元，用于从所述数据库中调用与待推荐用户的ID对应的打点数据；

数据获取单元，用于根据所述打点数据获取用户行为数据。

根据本发明的优选实施方式，所述意向度判断模块203进一步包括：

数值比较单元，用于根据所述用户的用户行为数据中各项数据的数值与对应预设阈值间的差值对所述用户评分；

意向度判断单元，用于根据所述评分判断该用户的意向度。

根据本发明的优选实施方式，所述产品推荐模块204进一步包括：

产品筛选单元，用于实时获取用户的意向度，根据所述意向度筛选出该用户意向度高的产品；

产品推荐单元，用于根据所述用户操作信息向该用户推荐所述意向度高的产品。

根据本发明的优选实施方式，所述装置还包括操作模拟模块，用于：

根据所述用户行为数据利用puppeteer程序模拟该用户的操作过程；

根据用户的操作过程对所述用户评分，判断该用户的意向度。

根据本发明的优选实施方式，所述装置还包括数据更新模块，用于：

实时更新所述用户行为数据；

根据所述用户行为数据实时更新用户评分。

本领域技术人员可以理解，上述装置实施例中的各模块可以按照描述分布于装置中，也可以进行相应变化，分布于不同于上述实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

下面描述本发明的电子设备实施例，该电子设备可以视为对于上述本发明的方法和装置实施例的具体实体实施方式。对于本发明电子设备实施例中描述的细节，应视为对于上述方法或装置实施例的补充；对于在本发明电子设备实施例中未披露的细节，可以参照上述方法或装置实施例来实现。

图6是本发明的一种基于用户在线操作的产品推荐的电子设备结构框架示意图。下面参照图6来描述根据本发明该实施例的电子设备300。图6显示的电子设备300仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备300以通用计算设备的形式表现。电子设备300的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元310、至少一个存储单元320、连接不同***组件(包括存储单元320和处理单元310)的总线330、显示单元340等。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元310执行，使得所述处理单元310执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元310可以执行如图2所示的步骤。

所述存储单元320可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)3201和/或高速缓存存储单元3202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)3203。

所述存储单元320还可以包括具有一组(至少一个)程序模块3205的程序/实用工具3204，这样的程序模块3205包括但不限于：操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线330可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、***总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备300也可以与一个或多个外部设备400(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备300交互的设备通信，和/或与使得该电子设备300能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口350进行。并且，电子设备300还可以通过网络适配器360与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器360可以通过总线330与电子设备300的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备300使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID***、磁带驱动器以及数据备份存储***等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，本发明描述的示例性实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本发明实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个计算机可读的存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本发明的上述方法。当所述计算机程序被一个数据处理设备执行时，使得该计算机可读介质能够实现本发明的上述方法，即：获取用户在线操作的打点数据并存储在数据库中；从所述数据库中调用所述打点数据，根据所述打点数据获取用户行为数据；根据所述用户行为数据对所述用户评分，判断该用户的意向度；根据所述意向度为该用户推荐相应的产品。

所述计算机程序可以存储于一个或多个计算机可读介质上，如图7所示。图7是本发明的计算机可读存储介质示意图。计算机可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

综上所述，本发明可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)等通用数据处理设备来实现根据本发明实施例中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，本发明不与任何特定计算机、虚拟装置或者电子设备固有相关，各种通用装置也可以实现本发明。以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种基于匿名用户在线操作的产品推荐方法，其特征在于，包括：

获取匿名用户在线操作的打点数据，根据所述打点数据的内容判断不同的打点数据是否属于同一用户，并将属于同一用户的打点数据进行归集后存储在数据库中；

从所述数据库中调用所述打点数据，根据所述打点数据获取用户行为数据；

根据所述用户行为数据预测该用户对产品的意向度；

根据所述意向度为该用户推荐相应的产品。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将属于同一用户的打点数据进行归集后并存储在数据库中，进一步包括：为每个用户分配一个唯一ID。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述打点数据包括：

用户的浏览时长、点击数据、触摸数据、滑动数据中的至少一种。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述数据库中调用所述打点数据，根据所述打点数据获取用户行为数据，进一步包括：

从所述数据库中调用与待推荐用户的ID对应的打点数据；

根据所述打点数据获取用户行为数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户行为数据预测该用户对产品的意向度，进一步包括：

根据所述用户的用户行为数据中各项数据的数值与对应预设阈值间的差值对所述用户评分；

根据所述评分判断该用户的意向度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述意向度为该用户推荐相应的产品，进一步包括：

实时获取用户的意向度，根据所述意向度筛选出该用户意向度高的产品；

根据所述用户操作信息向该用户推荐所述意向度高的产品。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述用户行为数据利用puppeteer程序模拟该用户的操作过程；

根据用户的操作过程预测该用户对产品的意向度。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

实时更新所述用户行为数据；

根据所述用户行为数据实时更新用户评分。

9.一种基于匿名用户在线操作的产品推荐装置，其特征在于，包括：

打点数据获取模块，用于获取匿名用户在线操作的打点数据，根据所述打点数据的内容判断不同的打点数据是否属于同一用户，并将属于同一用户的打点数据进行归集后并存储在数据库中；

行为数据获取模块，用于从所述数据库中调用所述打点数据，根据所述打点数据获取用户行为数据；

意向度判断模块，用于预测该用户对产品的意向度；

产品推荐模块，用于根据所述意向度为该用户推荐相应的产品。

10.一种电子设备，其中，该电子设备包括：

处理器；以及，

存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1-8中任一项所述的方法。

11.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现权利要求1-8中任一项所述的方法。

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