[发明专利]资源推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种资源推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，涉及互联网技术领域，当检测到待推荐用户对系统进行访问时，获取实时行为数据和历史行为数据，在预先设置的预设资源供给方案中确定更加适合该用户的目标资源供给方案，并进行资源推荐，节省了大量的工作量，保证资源更加贴近用户的实际需要和意图，真正对新用户进行转化，避免用户流失。所述方法包括：当检测到待推荐用户对目标子系统进行访问时，获取待推荐用户的实时行为数据以及历史行为数据；根据实时行为数据和历史行为数据，在多个预设资源供给方案中提取至少一个目标资源供给方案；基于至少一个目标资源供给方案，确定待推荐资源，将待推荐资源推荐给待推荐用户。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，特别是涉及一种资源推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网时代的到来，智能手机、平板电脑、智能手表等终端设备层出不穷，已经逐渐成为人们日常生活中必不可少的通信和娱乐工具。为了适应当前的生活节奏，使人们的生活更加智能化，一种用于维护顾客与门店之间关系的平台应运而生。任何实体门店都可以接入到平台中，平台会将接入进来的实体门店的资源进行整合，向平台中的用户推荐用户可能感兴趣的资源，不仅满足了用户的日常需求，无需用户被动浏览自己不喜欢的内容，而且可以增加实体门店的曝光率，给实体门店增加销量。

相关技术中，平台分为多个子系统，每个子系统具备的功能都是不同的，例如，有的子系统会提供全面产品的购买，有的子系统会提供实体门店中各种优惠券、消费券的购买，有的子系统会提供外卖服务。在为用户进行资源推荐时，平台会统计用户过去在各个子系统中产生的历史行为，根据统计到的历史行为，确定用户的兴趣爱好，按照兴趣爱好为用户定制相应的资源，将这些资源推荐给用户。

在实现本发明的过程中，发明人发现相关技术至少存在以下问题：

有些用户可能只在平台中的某些子系统中产生过历史行为，曾经消费过，但是对于其他子系统来说，用户可能从未进行过消费，属于其他子系统的新用户，用户在其他子系统中的历史行为是空白的，如果用户使用其他子系统提供的功能，平台只能人工为该用户推荐资源，而人工不仅涉及到大量的工作量，还会导致推荐给新用户的资源不够准确，与新用户的实际需要和意图存在巨大的偏差，无法真正对新用户进行转化，造成用户的流失。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种资源推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，主要目的在于解决目前平台只能人工为该用户推荐资源，而人工不仅涉及到大量的工作量，还会导致推荐给新用户的资源不够准确，与新用户的实际需要和意图存在巨大的偏差，无法真正对新用户进行转化，造成用户的流失的问题。

依据本发明第一方面，提供了一种资源推荐方法，该方法包括：

当检测到待推荐用户对目标子系统进行访问时，获取所述待推荐用户的实时行为数据以及历史行为数据，所述实时行为数据是所述待推荐用户当前在访问所述目标子系统时产生的行为数据，所述历史行为数据是所述待推荐用户在除所述目标子系统外的其他子系统中产生的行为数据；

根据所述实时行为数据和所述历史行为数据，在多个预设资源供给方案中提取至少一个目标资源供给方案，所述至少一个目标资源供给方案是所述多个预设资源供给方案中与所述实时行为数据和所述历史行为数据匹配的预设资源供给方案；

基于所述至少一个目标资源供给方案，确定待推荐资源，将所述待推荐资源推荐给所述待推荐用户。

在另一个实施例中，所述基于所述至少一个目标资源供给方案，确定待推荐资源，将所述待推荐资源推荐给所述待推荐用户，包括：

读取所述至少一个目标资源供给方案指示的资源作为所述待推荐资源；

对所述待推荐资源进行分类，得到至少一个资源组；