[发明专利]业务推荐方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种业务推荐方法、装置、计算机设备和计算机存储介质。其中，业务推荐方法，获取目标业务的业务用户的用户基本信息，获取业务用户在目标业务中的用户目标信息，根据用户基本信息，获取业务用户在参考业务中的用户参考信息。结合用户目标信息及用户参考信息，对业务用户进行用户分类，得到用户分类结果，如此，可在对业务用户进行用户分类时，考虑到目标业务与参考业务在用户信息上的粘连性，使得针对业务用户的分类结果更为准确。从而，根据用户分类结果，向业务用户推荐目标业务的业务内容，可以提高目标业务的业务内容推荐的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机信息处理技术领域，特别是涉及一种业务推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着信息技术的飞速发展，信息处理技术的应用已经深入到生活的方方面面。比如，推荐系统，它是一种关联用户和信息的工具，它以用户交互数据为基础，能在纷繁的信息中帮助用户筛选他们感兴趣的信息，为用户提供个性化的业务内容推荐服务。具体如，商品推荐、新闻资讯推荐、文章推荐、漫画推荐等等。

传统的业务推荐方法，一般从参照业务出发，按照参照业务中用户的支付能力，为目标业务推荐目标用户。然而，用户在参照业务中的支付能力，并不能完全反映该用户在目标业务中的支付能力。因此，传统的业务推荐方法，存在准确性较低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种提高业务推荐准确性的业务推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种业务推荐方法，所述方法包括：

获取目标业务的业务用户的用户基本信息；

获取所述业务用户在所述目标业务中的用户目标信息；

根据所述用户基本信息，获取所述业务用户在参考业务中的用户参考信息；

结合所述用户目标信息及所述用户参考信息，对所述业务用户进行用户分类，得到用户分类结果；

根据所述用户分类结果，向所述业务用户推荐所述目标业务的业务内容。

在其中一个实施例中，所述获取所述业务用户在所述目标业务中的用户目标信息，包括：获取所述业务用户在所述目标业务中的第一画像特征、行为特征以及第一付费特征；

所述根据所述用户基本信息，获取所述业务用户在参考业务中的用户参考信息，包括：根据所述用户基本信息，获取所述业务用户在参考业务中的第二画像特征以及第二付费特征。

在其中一个实施例中，所述用户基本信息包括基本画像特征；所述结合所述用户目标信息及所述用户参考信息，对所述业务用户进行用户分类，得到用户分类结果，包括：

结合所述基本画像特征、所述第一画像特征、所述第二画像特征、所述行为特征、所述第一付费特征以及所述第二付费特征，作为用户特征；

根据所述用户特征，对所述业务用户进行用户分类，得到用户分类结果；所述用户分类结果包括潜力付费用户和非潜力付费用户。

在其中一个实施例中，所述根据所述用户分类结果，向所述业务用户推荐所述目标业务的业务内容，包括：

确定与所述用户分类结果对应的推荐策略；

根据所述推荐策略向所述业务用户，推荐所述目标业务的付费业务内容和免费业务内容。

在其中一个实施例中，所述确定与所述用户分类结果对应的推荐策略，包括：

当所述用户分类结果为潜在付费用户时，确定对应的推荐策略为按照第一比例推荐付费业务内容和免费业务内容；或者，

当所述用户分类结果为非潜在付费用户时，确定对应的推荐策略为按照第二比例推荐付费业务内容和免费业务内容；所述第二比例小于所述第一比例。