1.本文件涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种用户推荐处理方法及装置。
背景技术：
2.随着互联网在不断发展和推广，基于互联网提供的线上交易的应用范围也越来越广，已逐渐覆盖大多数用户，这种情况下出现了各种形式的在线项目推广场景，在用户使用线上交易的过程中，许多保障平台为了更好的服务用户，基于项目推广经验总结特定的规则，并通过规则限定对待服务用户进行限定；此外，还有许多保障平台基于用户的基础画像、行为等特征，或通过特征组合选择待服务用户，但是如上两种方式无法适应项目的变化，因此需要提供更有针对性的用户推荐处理方法。
技术实现要素：
3.本说明书一个或多个实施例提供了一种用户推荐处理方法，包括：获取至少一个保障项目的项目信息和访问统计特征，并获取用户集中各用户的用户特征。对所述项目信息、所述访问统计特征以及所述用户特征进行特征融合获得融合特征。基于所述融合特征构建访问关系网络，并根据所述访问关系网络计算所述各用户的访问关系特征。根据所述访问关系特征以及所述用户特征计算所述各用户的推荐评分，以基于所述推荐评分在所述用户集中筛选出推荐用户进行推荐处理。
4.本说明书一个或多个实施例提供了一种用户推荐处理装置，包括：特征获取模块，被配置为获取至少一个保障项目的项目信息和访问统计特征，并获取用户集中各用户的用户特征。特征融合模块，被配置为对所述项目信息、所述访问统计特征以及所述用户特征进行特征融合获得融合特征。特征计算模块，被配置为基于所述融合特征构建访问关系网络，并根据所述访问关系网络计算所述各用户的访问关系特征。推荐处理模块，被配置为根据所述访问关系特征以及所述用户特征计算所述各用户的推荐评分，以基于所述推荐评分在所述用户集中筛选出推荐用户进行推荐处理。
5.本说明书一个或多个实施例提供了一种用户推荐处理设备，包括：处理器；以及，被配置为存储计算机可执行指令的存储器，所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器：获取至少一个保障项目的项目信息和访问统计特征，并获取用户集中各用户的用户特征。对所述项目信息、所述访问统计特征以及所述用户特征进行特征融合获得融合特征。基于所述融合特征构建访问关系网络，并根据所述访问关系网络计算所述各用户的访问关系特征。根据所述访问关系特征以及所述用户特征计算所述各用户的推荐评分，以基于所述推荐评分在所述用户集中筛选出推荐用户进行推荐处理。
6.本说明书一个或多个实施例提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器执行时实现以下流程：获取至少一个保障项目的项目信息和访问统计特征，并获取用户集中各用户的用户特征。对所述项目信息、所述访问统计特征以及所述用户特征进行特征融合获得融合特征。基于所述融合特征构建访问关系网络，
并根据所述访问关系网络计算所述各用户的访问关系特征。根据所述访问关系特征以及所述用户特征计算所述各用户的推荐评分，以基于所述推荐评分在所述用户集中筛选出推荐用户进行推荐处理。
附图说明
7.为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图；
8.图1为本说明书一个或多个实施例提供的一种用户推荐处理方法实施环境的示意图；
9.图2为本说明书一个或多个实施例提供的一种用户推荐处理方法处理流程图；
10.图3为本说明书一个或多个实施例提供的一种访问关系网络示意图；
11.图4为本说明书一个或多个实施例提供的一种应用于保障项目推荐场景的用户推荐处理方法处理流程图；
12.图5为本说明书一个或多个实施例提供的一种用户推荐处理装置实施例的示意图；
13.图6为本说明书一个或多个实施例提供的一种用户推荐处理设备的结构示意图。
具体实施方式
14.为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本文件的保护范围。
15.本说明书一个或多个实施例提供的用户推荐处理方法，可适用于保障平台运营这一实施环境，该实施环境至少包括保障平台提供的保障项目相关服务或者保障平台运营服务的运营服务器101，或者，至少包括保障平台的crm(客户关系管理，customer relationship management)系统的服务器；
16.此外，该实施环境还可包括用户终端102，用户终端102可配置保障服务或者保障平台运营服务的客户端，该客户端的具体形式可以是应用程序、应用程序内的子程序或者应用程序内的服务模块。用户终端102通过保障服务或者保障平台运营服务的客户端配合运营服务器101进行保障平台运营过程中的用户推荐处理。
17.其中，运营服务器101可以是一台或者多台服务器，若干台服务器组成的服务器集群，或者，云计算平台的云服务器，用于进行保障平台运营过程中的用户推荐处理；用户终端102可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、可穿戴设备、基于ar(augmented reality，增强现实)/vr(virtual reality，虚拟现实)进行信息交互的设备等，用户终端102可以安装有应用程序或者浏览器，通过应用程序或者浏览器访问保障平台的线上门店，也可通过应用程序内的子程序访问保障平台的线上门店。
18.该实施环境中，在访问保障平台的线上门店的过程中，保障项目的推荐人员提出对保障平台的访问之后，运营服务器101会根据项目信息、访问统计特征以及用户特征计算用户的推荐评分，并根据推荐评分向推荐人员的推荐用户终端102推送推荐用户的用户信息，推荐人员通过用户终端102与运营服务器101配合获取推荐用户的用户信息，使推荐人员能够获取对待推荐保障项目有购买意愿的用户。
19.本说明书提供的一种用户推荐处理方法实施例如下：
20.参照图2，本实施例提供的用户推荐处理方法，具体包括步骤s202至步骤s208。
21.步骤s202，获取至少一个保障项目的项目信息和访问统计特征，并获取用户集中各用户的用户特征。
22.本实施例所述保障项目，包括为保障对象提供相关保障服务的项目，其中项目可以是保险项目，例如车险，重疾险，医疗险等。所述项目信息包括属性信息和/或场景信息，其中，所述属性信息，包括下述至少一项：险种类目、险种责任、险种范围；所述保险场景特征，包括用户购买保险的渠道特征，例如对多种保险项目进行展示的展示页面。所述访问统计特征，包括用户访问保险项目的过程中产生的统计学特征，例如，保险项目的点击率，保障用户的转化率，保险项目的成交单数。
23.本实施例中，为了从用户集中筛选出推荐用户，从“人、货、场”三个维度出发对推荐用户的特征进行精准刻画，其中，“人”是指用户的用户特征，例如用户的性别、受教育程度；“货”是指保障项目的项目特征，例如车险，医疗险；“场”是指保障项目所处的场景，例如展示页面，需要说明的是，同一个展示页面中可以展示有不同的保障项目。通过“人、货、场”三个维度的特征对用户进行筛选，以针对至少一个保障项目进行推荐用户的推荐处理。
24.具体执行过程中，在保障项目的推荐人员提出对保障项目的访问之后，通过获取至少一个保障项目的项目信息和访问统计特征，并获取用户集中各用户的用户特征，以在多个维度下丰富“人、货、场”的转移关系，也即是对通过什么渠道对什么样的用户提供了怎样的项目进行刻画，以此在推荐人员推荐保障项目时精准筛选出推荐用户。可选的，所述用户特征，包括下述至少一项：用户身份特征，用户的相关保障项目，用户的参保意图。
25.步骤s204，对所述项目信息、所述访问统计特征以及所述用户特征进行特征融合获得融合特征。
26.上述获取至少一个保障项目的项目信息和访问统计特征，并获取用户集中各用户的用户特征之后，需对项目信息、访问统计特征以及用户特征进行特征融合获得融合特征，以进行后续基于融合特征构建访问关系网络的处理过程。
27.具体执行过程中，获取至少一个保障项目的项目信息和访问统计特征，并获取用户集中各用户的用户特征之后，对项目信息、访问统计特征以及用户特征三者进行特征融合获得融合特征，以提升特征的健壮性，以及项目信息、访问统计特征以及用户特征三者的相关性，具体的，在获得融合特征前，先对项目信息和用户特征进行拼接，以在拼接特征的基础上获得融合特征，在对拼接特征和用户特征进行融合的过程中，本实施例提供的一种可选实施方式中，采用如下方式获得融合特征：
28.按照预设特征维度对所述项目信息进行降维处理获得项目降维信息，并且按照所述预设特征维度对所述用户特征进行降维处理获得用户降维特征；
29.将所述项目降维信息与所述用户降维特征进行特征拼接获得拼接特征；
30.对所述拼接特征与所述访问统计特征进行融合处理获得所述融合特征。
31.具体的，首先按照预设特征维度对所述项目信息以及所述用户特征进行降维处理，使所述项目降维信息以及所述用户降维特征对齐，以在同一维度进行特征拼接，其中，按照预设特征维度对所述项目信息进行降维处理，包括：对所述项目信息进行特征变换，并对变换获得的项目信息进行卷积处理获得预设维度的标准项目信息；按照所述预设特征维度对所述用户特征进行降维处理，包括：对所述用户特征进行特征变换，并对变换获得的特征向量进行卷积处理获得预设维度的标准用户特征。需要说明的是，所述标准项目信息和所述标准用户特征，是指特征维数相等且相互之间能够进行特征运算的项目信息和用户特征。
32.进一步，在对所述拼接特征与所述访问统计特征进行融合处理获得所述融合特征的过程中，由于访问统计特征的特征量级不同，需要对访问统计特征进行归一化处理，以满足特征融合的需求，本实施例提供的一种可选实施方式，通过如下方式进行归一化处理：
33.对所述访问统计特征进行归一化处理，获得归一化特征；
34.将所述拼接特征与所述归一化特征进行融合处理，获得所述融合特征。
35.例如，访问统计特征中保险项目的点击率为0.2，保险项目的成交单数为10万，二者不在一个度量，需要将保险项目的点击率以及保险项目的成交单数换算到0至1的范围内。
36.更进一步，为了使特征更加健壮，将所述拼接特征与所述归一化特征进行融合处理的过程中，本实施例提供的一种可选实施方式中，所述将所述拼接特征与所述归一化特征进行融合处理，获得所述融合特征，包括：
37.根据所述拼接特征的特征维度以及所述归一化特征的特征维度确定预设维度；
38.按照所述预设维度将所述拼接特征和所述归一化特征进行特征拼接获得所述融合特征。
39.具体在获取融合特征的过程中，首先按照预设维度对所述拼接特征以及所述归一化特征进行特征拉齐，以按照所述预设维度将所述拼接特征和所述归一化特征进行特征拼接获得所述融合特征。
40.此外，上述处理过程还可被替换为对所述项目信息、所述访问统计特征以及所述用户特征进行特征融合获得融合结果，基于所述融合结果获得融合特征。
41.步骤s206，基于所述融合特征构建访问关系网络，并根据所述访问关系网络计算所述各用户的访问关系特征。
42.上述对项目信息、访问统计特征以及用户特征进行特征融合获得融合特征之后，基于融合特征构建访问关系网络，具体可以通过生成节点向量以及边向量，以通过节点向量以及边向量构建访问关系网络，以及根据访问关系网络计算各个用户的访问关系特征。
43.可选的，所述访问关系网络，包括根据用户访问保障项目的访问关系构建的关系图网络，所述访问关系特征，包括用户对保障项目的进行访问的访问特征，例如用户购买过哪几个保险项目，用户点击过保险推荐页面上的哪几个保险项目。
44.实际应用中，利用人货场的转移关系的信息来描述用户的人货场的访问关系特征，以此丰富用户画像，使对用户的特征更加精准，进一步使用户推荐更加符合项目需求，本实施例提供的一种可选实施方式中，构建访问关系网络，采用如下方式实现：基于所述融
合特征生成节点向量以及边向量，并将所述节点向量以及所述边向量映射至关系图网络，获得所述访问关系网络。
45.可选的，所述访问关系网络的一级节点与所述各用户的用户特征映射，所述访问关系网络的二级节点与所述项目信息映射，所述一级节点与所述二级节点的连接边对应于所述各用户与所述至少一个保障项目的访问关系，各二级节点之间的连接边对应于所述至少一个保障项目中各个保障项目的关联关系；所述访问关系，包括下述至少一项：所述各用户对所述至少一个保障项目的浏览关系、购买关系和/或点击关系。
46.例如，图3所示的访问关系网络示意图，在将融合特征输入图嵌入模型中之后，通过图嵌入模型生成节点向量以及边向量，并将节点向量以及边向量映射至关系图网络，获得一个包含一级节点、二级节点以及一级节点与二级节点的连接边的访问关系网络，其中，一级节点v1表示用户a，二级节点v2表示用户a浏览过的项目2，二级节点v3表示用户a购买过的项目3，二级节点v5表示用户a点击过的项目5，二级节点v4表示与项目3以及项目5处于同一个展示页面上的项目4，则根据上述访问关系，得到用户a的访问关系网络。
47.具体在构建访问关系网络的过程中，由于连接边包括一级节点与二级节点的连接边以及二级节点与二级节点的连接边，所以连接边的边类型有区别，可选的，所述连接边的边类型与关系类型一一对应；其中，所述关系类型，包括下述至少一项：用户访问项目的关系类型、项目与项目相关联的关系类型。
48.沿用上例，在访问关系网络中，一级节点v1表示用户a，二级节点v2表示用户a浏览过的项目2，二级节点v3表示用户a购买过的项目3，二级节点v5表示用户a点击过的项目5，二级节点v4表示与项目3以及项目5处于同一个展示页面上的项目4，其中，v1与v2的连接边的边类型为用户访问保障项目的访问关系类型，v3与v4的连接边的边类型为项目与项目相关联的关联关系类型。
49.具体执行过程中，在获得访问关系网络之后，通过不同边类型对应的权重边，计算用户集中各用户的访问关系特征，本实施例提供的一种可选实施方式中，所述用户集中任一用户的访问关系特征，采用如下方式进行计算：
50.根据所述任一用户对应的一级节点的连接边的边类型，以及所述边类型对应的类型权重，采用注意力机制计算所述连接边对应的边向量的边权重；
51.根据所述边权重，在所述访问关系网络中计算所述一级节点对应的节点向量的访问关系特征。
52.具体的，由于一级节点与用户特征映射，所以根据用户的用户特征确定映射的一级节点，再根据与一级节点相连的连接边的边类型，以及边类型对应的类型权重，采用注意力机制计算连接边对应的边向量的边权重，在获得边权重之后，根据边权重，在访问关系网络中计算一级节点对应的节点向量的访问关系特征。
53.步骤s208，根据所述访问关系特征以及所述用户特征计算所述各用户的推荐评分，以基于所述推荐评分在所述用户集中筛选出推荐用户进行推荐处理。
54.本实施例中，作为在用户集中筛选出推荐用户的对价，需要计算各用户的推荐评分，获得推荐评分后，基于推荐评分在用户集中筛选出推荐用户进行推荐处理。所述推荐评分，包括用户的可推荐指数评分，在推荐人员推荐保障项目时，根据用户的推荐评分在用户集中筛选出推荐用户。
55.具体实施过程中，为了使各用户的推荐评分更加准确，通过引入评分模型的方式进行评分处理，本实施例提供的一种可选实施方式中，所述根据所述访问关系特征以及所述用户特征计算所述各用户的推荐评分，包括：
56.根据所述访问关系特征的特征维度以及所述用户特征的特征维度确定预设特征维度；
57.按照所述预设特征维度将所述访问关系特征以及所述用户特征进行特征拼接获得关系特征；
58.将所述关系特征输入评分模型进行评分处理，获得所述各用户的推荐评分。
59.具体的，根据访问关系特征以及用户特征对用户进行评分的过程中，可通过将访问关系特征以及用户特征进行特征拼接的方式获得关系特征，再将关系特征输入预先训练的评分模型进行评分处理，输出各用户的推荐评分。其中，评分模型的训练可通过预先获取多个历史访问用户的用户特征以及访问关系特征作为训练数据集，并以针对多个历史访问用户的用户特征以及访问关系特征预先标注好的意图参数为监督信号，对构建的待训练模型进行有监督训练，训练完成后获得评分模型。
60.实际应用中，当推荐人员进行保障项目的推荐时，需要根据保障项目的信息获取可能购买该保障项目的用户的信息，此时，为了使用户的需求与保障项目精准拟合，在获得用户对应的推荐评分后，基于推荐评分在用户集中筛选用户的过程中，本实施例提供两种可选的实施方式进行推荐处理，下述分别对基于推荐评分在用户集中筛选出推荐用户进行推荐处理的过程进行具体说明。
61.本实施例提供的一种可选实施方式中，所述基于所述推荐评分在所述用户集中筛选出推荐用户进行推荐处理，包括：
62.基于所述推荐评分在所述用户集中筛选出推荐用户，并向目标保障项目的推荐人员推荐所述推荐用户；
63.可选的，所述至少一个保障项目包括与所述目标保障项目关联的保障项目。
64.具体的，在获得各用户的推荐评分之后，可以根据推荐评分以及目标保障项目对应的评分阈值在用户集中筛选出推荐用户，将推荐评分超出阈值的用户推荐至目标保障项目的推荐人员。
65.本实施例提供的另一种可选实施方式中，向所述访问用户开通所述目标权益任务对应的权益等级，包括：
66.若所述推荐评分大于预设阈值，则根据所述预设阈值在所述用户集中筛选所述推荐用户；
67.确定所述推荐用户的推荐保障项目，并向所述推荐保障项目的推荐人员进行所述推荐用户的推荐处理。
68.具体的，在获得各用户的推荐评分之后，若用户的推荐评分大于预设阈值，则可根据预设阈值对用户集中的用户进行筛选获得推荐用户，此时再根据用户的用户特征确定推荐用户的推荐保障项目，向所述推荐保障项目的推荐人员进行推荐处理。
69.综上所述，本实施例提供的一种或者多种用户推荐处理方法，获取至少一个保障项目的项目信息和访问统计特征，并获取用户集中各用户的用户特征之后，需对项目信息、访问统计特征以及用户特征进行特征融合获得融合特征，基于融合特征构建访问关系网
络，具体可以通过生成节点向量以及边向量，以通过节点向量以及边向量构建访问关系网络，以及根据访问关系网络计算各个用户的访问关系特征，在获得各个用户的访问关系特征后，根据访问关系特征以及用户特征计算各用户的推荐评分，以基于推荐评分在用户集中筛选出推荐用户进行推荐处理，通过丰富的特征实现对用户画像的精准刻画，在择人场景或者圈人场景能够快速准确筛选出目标用户；
70.进一步，通过对项目信息、访问统计特征以及用户特征进行特征融合获得融合特征的方式，挖掘出用户群体针对保障项目的规律，一方面使得用户的特征更加稠密，另一方面对不同用户在不同场景下的转化规律进行刻画，满足了项目需求。
71.下述以本实施例提供的一种用户推荐处理方法在保障项目推荐场景的应用为例，结合图4，对本实施例提供的用户推荐处理方法进行进一步说明，参见图4，应用于保障项目推荐场景的用户推荐处理方法，具体包括下述步骤。
72.步骤s402，获取至少一个保障项目的项目信息和访问统计特征，并获取用户集中各用户的用户特征。
73.步骤s404，按照预设特征维度对项目信息进行降维处理获得项目降维信息。
74.步骤s406，按照预设特征维度对用户特征进行降维处理获得用户降维特征。
75.步骤s408，将项目降维信息与用户降维特征进行特征拼接获得拼接特征。
76.步骤s410，对拼接特征与访问统计特征进行融合处理获得融合特征。
77.步骤s412，基于融合特征生成节点向量以及边向量，并将节点向量以及边向量映射至关系图网络，获得访问关系网络。
78.步骤s414，根据任一用户对应的一级节点的连接边的边类型，以及边类型对应的类型权重，采用注意力机制计算连接边对应的边向量的边权重。
79.步骤s416，根据边权重，在访问关系网络中计算一级节点对应的节点向量的访问关系特征。
80.步骤s418，根据访问关系特征以及用户特征计算各用户的推荐评分。
81.步骤s420，基于推荐评分在用户集中筛选出推荐用户进行推荐处理。
82.本说明书提供的一种用户推荐处理装置实施例如下：
83.在上述的实施例中，提供了一种用户推荐处理方法，与之相对应的，还提供了一种用户推荐处理装置，下面结合附图进行说明。
84.参照图5，其示出了本实施例提供的一种用户推荐处理装置实施例的示意图。
85.由于装置实施例对应于方法实施例，所以描述得比较简单，相关的部分请参见上述提供的方法实施例的对应说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。
86.本实施例提供一种用户推荐处理装置，包括：
87.特征获取模块502，被配置为获取至少一个保障项目的项目信息和访问统计特征，并获取用户集中各用户的用户特征；
88.特征融合模块504，被配置为对所述项目信息、所述访问统计特征以及所述用户特征进行特征融合获得融合特征；
89.特征计算模块506，被配置为基于所述融合特征构建访问关系网络，并根据所述访问关系网络计算所述各用户的访问关系特征；
90.推荐处理模块508，被配置为根据所述访问关系特征以及所述用户特征计算所述
各用户的推荐评分，以基于所述推荐评分在所述用户集中筛选出推荐用户进行推荐处理。
91.本说明书提供的一种用户推荐处理设备实施例如下：
92.对应上述描述的一种用户推荐处理方法，基于相同的技术构思，本说明书一个或多个实施例还提供一种用户推荐处理设备，该用户推荐处理设备用于执行上述提供的用户推荐处理方法，图6为本说明书一个或多个实施例提供的一种用户推荐处理设备的结构示意图。
93.本实施例提供的一种用户推荐处理设备，包括：
94.如图6所示，用户推荐处理设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上的处理器601和存储器602，存储器602中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中，存储器602可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器602的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出)，每个模块可以包括用户推荐处理设备中的一系列计算机可执行指令。更进一步地，处理器601可以设置为与存储器602通信，在用户推荐处理设备上执行存储器602中的一系列计算机可执行指令。用户推荐处理设备还可以包括一个或一个以上电源603，一个或一个以上有线或无线网络接口604，一个或一个以上输入/输出接口605，一个或一个以上键盘606等。
95.在一个具体的实施例中，用户推荐处理设备包括有存储器，以及一个或一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且一个或者一个以上程序可以包括一个或一个以上模块，且每个模块可以包括对用户推荐处理设备中的一系列计算机可执行指令，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行该一个或者一个以上程序包含用于进行以下计算机可执行指令：
96.获取保障平台的访问用户推荐用户特征数据，并根据所述用户特征数据进行用户意图评估获得意图参数；
97.按照所述保障平台的权益推荐策略，在所述保障平台的权益任务池中选择与所述意图参数匹配的候选权益任务；
98.向所述访问用户推荐所述候选权益任务，并对所述访问用户在所述候选权益任务中选择的目标权益任务进行任务签署处理；
99.向所述访问用户开通所述目标权益任务对应的权益等级，以按照所述权益等级进行所述访问用户在所述保障平台的交易结算。
100.本说明书提供的一种存储介质实施例如下：
101.对应上述描述的一种用户推荐处理方法，基于相同的技术构思，本说明书一个或多个实施例还提供一种存储介质。
102.本实施例提供的存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器执行时实现以下流程：
103.获取保障平台的访问用户推荐用户特征数据，并根据所述用户特征数据进行用户意图评估获得意图参数；
104.按照所述保障平台的权益推荐策略，在所述保障平台的权益任务池中选择与所述意图参数匹配的候选权益任务；
105.向所述访问用户推荐所述候选权益任务，并对所述访问用户在所述候选权益任务中选择的目标权益任务进行任务签署处理；
106.向所述访问用户开通所述目标权益任务对应的权益等级，以按照所述权益等级进行所述访问用户在所述保障平台的交易结算。
107.需要说明的是，本说明书中关于一种存储介质的实施例与本说明书中一种用户推荐处理方法的实施例基于同一发明构思，因此该实施例的具体实施可以参见前述对应方法的实施，重复之处不再赘述。
108.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或者相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，比如装置实施例、设备实施例和存储介质实施例，三者均相似于方法实施例，所以描述地比较简单，阅读装置实施例、设备实施例和存储介质实施例中的相关内容请参照方法实施例的部分说明即可。
109.上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
110.在20世纪30年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(programmable logic device，pld)(例如现场可编程门阵列(field programmable gate array，fpga))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片pld上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(hardware description language，hdl)，而hdl也并非仅有一种，而是有许多种，如abel(advanced boolean expression language)、ahdl(altera hardware description language)、confluence、cupl(cornell university programming language)、hdcal、jhdl(java hardware description language)、lava、lola、myhdl、palasm、rhdl(ruby hardware description language)等，目前最普遍使用的是vhdl(very-high-speed integrated circuit hardware description language)与verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
111.控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：arc 625d、atmel at91sam、microchip pic18f26k20以及silicone labs c8051f320，存
储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
112.上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
113.为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书实施例时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
114.本领域内的技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
115.本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
116.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
117.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
118.在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
119.内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
120.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法
或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
121.还需要说明的是，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、商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、商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、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
122.本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书的一个或多个实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
123.以上所述仅为本文件的实施例而已，并不用于限制本文件。对于本领域技术人员来说，本文件可以有各种更改和变化。凡在本文件的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本文件的权利要求范围之内。