本发明涉及网络应用
技术领域：
，特别涉及一种目标用户确定方法及装置。
背景技术：
随着网络应用技术的不断发展，很多网络服务商可以通过分析用户在网页页面中的操作行为来确定用户是否为对某一事物感兴趣的目标对象，以便有针对性的进行信息推送。在相关技术中，网络服务商的服务器可以统计最近一段时间内用户在某一事物对应的页面中的浏览操作的次数，当用户在该事物对应的页面中的浏览操作的次数累计达到一定的数值时，可以确定该用户为该事物对应的目标用户。比如，以汽车媒体的页面为例，服务器可以统计用户最近一星期内浏览汽车媒体的页面的次数，当该用户在最近一星期内浏览汽车媒体的页面的次数达到10次时，可以确认该用户是有购车意向的目标用户。在上述相关技术中，服务器仅通过统计用户在最近一段时间内对某一事物对应的页面的浏览操作的次数来确定该用户是否为目标用户，目标用户确定的准确性较低。技术实现要素：为了解决现有技术中仅通过统计用户在最近一段时间内对某一事物对应的页面的浏览操作的次数来确定该用户是否为目标用户，导致目标用户确定的准确性较低的问题，本发明实施例提供了一种目标用户确定方法及装置，技术方案如下：第一方面，提供了一种目标用户确定方法，所述方法包括：根据用户对指定类型页面的历史操作记录生成操作频次序列，所述操作频次序列中的各个元素分别指示所述用户在各个单位时间段内对所述指定类型页面的操作频次，且所述各个元素按照对应的时间从先到后的顺序排列；对所述操作频次序列进行小波分解，获得主体序列，所述主体序列是与所述操作频次序列中的低频次元素相对应的序列；通过递增序列对所述主体序列中的各个元素依次进行卷积运算；当所述卷积运算的结果满足预设条件时，确定所述用户为目标用户。第二方面，提供了一种目标用户确定装置，所述装置包括：生成模块，用于根据用户对指定类型页面的历史操作记录生成操作频次序列，所述操作频次序列中的各个元素分别指示所述用户在各个单位时间段内对所述指定类型页面的操作频次，且所述各个元素按照对应的时间从先到后的顺序排列；分解模块，用于对所述操作频次序列进行小波分解，获得主体序列，所述主体序列是与所述操作频次序列中的低频元素相对应的序列；卷积模块，用于通过递增序列对所述主体序列中的各个元素依次进行卷积运算；确定模块，用于当所述卷积运算的结果满足预设条件时，确定所述用户为目标用户。本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：通过小波分解对用户在指定类型页面上的操作频次序列进行处理，可以更准确的去除噪声，并分解出能够准确表示用户在指定类型页面中的操作频次的变化轮廓(即主体信号)，通过将主体信号与递增序列进行卷积运算的结果即可以判断用户是否有操作频次明显上升或下降的趋势，从而判断该用户是否是目标用户，提高了目标用户检测的准确性。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。图1是根据一示例性实施例示出的一种目标用户确定系统的结构示意图；图2是根据一示例性实施例示出的一种目标用户确定方法的流程图；图3是图2所示的实施例涉及的一种小波分解的示意图；图4是一种确定目标用户的实现过程的示意图；图5是根据一示例性实施例示出的一种目标用户确定装置的结构方框图；图6是根据一示例性实施例示出的一种服务器的结构示意图。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。图1是本发明一示例性实施例示出的一种目标用户确定系统的结构示意图。该系统包括：若干个用户终端120和服务器集群140。用户终端120可以是手机、平板电脑、电子书阅读器、mp3播放器(movingpictureexpertsgroupaudiolayeriii，动态影像专家压缩标准音频层面3)、mp4(movingpictureexpertsgroupaudiolayeriv，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。用户终端120与服务器集群140之间通过通信网络相连。可选的，通信网络是有线网络或无线网络。服务器集群140是一台服务器，或者由若干台服务器，或者是一个虚拟化平台，或者是一个云计算服务中心。可选的，服务器集群140可以包括用于实现目标用户确定平台142的服务器，可选的，服务器集群140还包括用于实现页面管理平台144的服务器；可选的，服务器集群140还包括用户操作记录管理服务器146。可选的，页面管理平台144包括：用于推送及维护网页页面的服务器、用于管理和存储各个用户账号的服务器。页面管理平台144与用户操作记录管理服务器146之间通过通信网络相连。可选的，用户操作记录管理服务器146包括：用于统计用户在各个页面中的操作行为的服务器、用于存储用户在各个页面中的操作行为的服务器。可选的，用户操作记录管理服务器146在用户授权认可的前提下，可以从页面管理平台144，或者，从其它关联的页面管理平台中获取用户在各个页面中的操作行为数据，并根据获取到的操作记录统计用户在各个页面中的历史操作记录。可选的，该系统还可以包括管理设备160，该管理设备160与服务器集群140之间通过通信网络相连。可选的，通信网络是有线网络或无线网络。可选的，上述的无线网络或有线网络使用标准通信技术和/或协议。网络通常为因特网、但也可以是任何网络，包括但不限于局域网(localareanetwork，lan)、城域网(metropolitanareanetwork，man)、广域网(wideareanetwork，wan)、移动、有线或者无线网络、专用网络或者虚拟专用网络的任何组合)。在一些实施例中，使用包括超文本标记语言(hypertextmark-uplanguage，html)、可扩展标记语言(extensiblemarkuplanguage，xml)等的技术和/或格式来代表通过网络交换的数据。此外还可以使用诸如安全套接字层(securesocketlayer，ssl)、传输层安全(trassportlayersecurity，tls)、虚拟专用网络(virtualprivatenetwork，vpn)、网际协议安全(internetprotocolsecurity，ipsec)等常规加密技术来加密所有或者一些链路。在另一些实施例中，还可以使用定制和/或专用数据通信技术取代或者补充上述数据通信技术。小波分解是一种进行信号处理的方法,其通过伸缩平移运算对信号(或称为函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，很适合对非平稳信号(即分布规律随时间变化的信号)进行分析。用户对某一件事物产生兴趣时，通常会在网络中搜索并浏览与该事物相关的网页的页面，以增进对该事物的了解。并且，随着用户对该事物的兴趣的不断加深，该用户浏览该事物相关的页面的频次也会呈明显的上升趋势。相应的，若用户刚开始时对某事物感兴趣，后来逐渐对该事物失去了兴趣，则用户浏览该事物相关的页面的频次会呈明显的下降趋势。比如，需要了解汽车相关消息的用户，通常会在汽车媒体提供的页面上浏览自己需要的信息，其中，有购车意向的用户在汽车媒体提供的页面中的浏览频次通常会逐渐上升。即当一个用户刚开始准备买车时，其在汽车媒体提供的页面中的浏览频次会比较低，随着该用户买车的意愿越来越强烈，其在汽车媒体提供的页面中的浏览频次通常也会越来越高。反之，若用户刚刚购车完成，其在汽车媒体提供的页面中的浏览频次会比较高，随着购车之后的时间推移，该用户在汽车媒体提供的页面中的浏览频次通常也会越来越低。而本发明各个实施例的基本思想，就是通过分析用户在某一事物相关的页面中的操作行为的频次，并将在某一事物相关的页面中的操作行为的频次呈上升或下降趋势的用户确定为对该事物对应的目标用户，以提高目标用户确定的准确性。由于不同用户的个体上网行为差异，对某一事物感兴趣的用户浏览该事物相关的页面的频次呈上升或下降趋势的具体情况也有不同。比如，以有意向购车的用户为例，有些“快热”用户可能在一周内对汽车媒体提供的页面的浏览频次有非常明显的上升趋势；而有些“慢热”用户对汽车媒体提供的页面的浏览频次则可能在一两个月内逐渐上升。另外，用户对某一事物相关的页面的浏览过程中，可能会在某个较短的时间内突然提高在该事物相关的页面中的操作频次，随后又在较长时间内降低在该事物相关的页面中的操作频次，这种突然提高的操作频次对于用户的操作行为分析来说，并不具有代表性，属于用户操作行为分析过程中的干扰信息(也可称之为噪声)。通过上述对用户在某事物相关的页面中的操作频次的分析可以看出，如果将用户在各个单位时间段内，对某事物相关的页面中的操作频次按照时间顺序进行排列，得到的序列就可以看成是一个具有时间和频率两个维度的非平稳信号，并且该信号中可能夹杂着噪声，因此，通过小波分解对上述序列进行处理，可以更准确的去除噪声，并分解出能够准确表示用户在对某事物相关的页面中的操作频次的变化轮廓(即主体信号)，通过对主体信号的分析即可以检测该用户是否是该事物对应的目标用户。比如，对主体信号进行分析时，可以对主体信号使用卷积模板进行卷积运算，并根据卷积运算结果判断该用户是否为目标用户。图2是根据一示例性实施例示出的一种目标用户确定方法的流程图，以应用于如图1所示的系统中的服务器集群为例，该目标用户确定方法可以包括如下几个步骤：步骤201，根据用户对指定类型页面的历史操作记录生成操作频次序列。其中，该操作频次序列中的各个元素分别指示用户在各个单位时间段内对指定类型页面的操作频次，且该各个元素按照对应的时间从先到后的顺序排列。上述指定类型页面可以是某个事物相关的页面，该页面可以是单个页面，也可以包括多个页面，并且，该页面可以是通过浏览器打开的html(hypertextmarkuplanguage，超文本标记语言)页面，或者，该页面也可以是通过应用程序打开的内置web页面。在本发明实施例中，服务器集群可以获取用户对上述指定类型页面的历史操作记录，该历史操作记录可以包括用户对该指定类型页面的历次操作行为的操作时间，服务器集群可以根据获取到的历史操作记录生成该用户对应的操作频次序列。以单位时间段为1天为例，上述操作频次序列可以是用户在连续若干天内，分别对指定类型页面的操作的次数按照时间顺序排列而成的序列。比如，用户在最近的2*2*n天内的操作频次序列为例，该操作频次序列可以表示为：x＝[x1，x2，x3，x4，…，x2*2*n-1，x2*2*n]。其中，x1为用户在最近的2*2*n天中的第1天内，对指定类型页面的操作的频次；x2为用户在最近的2*2*n天中的第2天内，对指定类型页面的操作的频次；以此类推，x2*2*n为用户在最近的2*2*n天中的最后1天内，对指定类型页面的操作的频次。在实际应用中，用户在页面中的操作的类型可能有很多种，比如，用户可以在页面中执行点击浏览(包括点击浏览文本、图片或者视频动画等)、比对(比如对两个或两个以上对象的属性进行比对)、发表评论以及联系客服等操作。在本发明实施例中，服务器集群可以对不同类型的用户操作做同等处理，比如，服务器集群在统计用户在某个单位时间段内对指定类型页面的操作的频次时，忽略不同的操作之间的类型差别，将用户的每次操作分别统计为1个频次。具体的，假设在某个单位时间段内，用户在指定类型页面中点击浏览了50次，比对了3次，发表了2次评论，并联系了1次客服，则服务器集群统计该用户在该单位时间段内的操作的频次为50+3+2+1＝56次。在另一种可能的实现方式中，服务器集群在生成上述操作频次序列时，可以对不同类型的用户操作做差异化处理，比如，服务器集群获取到的历史操作记录除了包括用户对指定类型页面的操作行为的操作时间之外，还包括对应的操作类型，服务器集群可以根据该历史操作记录统计该用户在各个单位时间段内，对应每种操作类型的操作次数；服务器集群获取每种操作类型的权重系数，对于上述各个单位时间段中的每个单位时间段，将每种操作类型的操作次数与每种操作类型的权重系数的乘积之和确定为用户在该单位时间段内的操作频次，最后将用户在各个单位时间段内的操作频次按照对应的时间从先到后的顺序排列，即可以获得上述操作频次序列。比如，假设点击浏览的权重系数为1，比对的权重系数为2，发表评论的权重系数为5，联系客服的权重系数为10，且在某个单位时间段内，用户在指定类型页面中点击浏览了50次，比对了3次，发表了2次评论，并联系了1次客服，则服务器集群可以将该用户在该单位时间段内的操作的频次统计为50*1+3*2+2*5+1*10＝76次。其中，上述每种操作类型的权重系数可以由管理人员预先通过管理设备在服务器集群中设置并保存，在使用过程中，管理人员也可以通过管理设备对上述权重系数进行修改更新。步骤202，对该操作频次序列进行小波分解，获得主体序列，该主体序列是与该操作频次序列中的低频元素相对应的序列。请参考图3，其示出了一种小波分解的示意图。以对原始信号进行3次小波分解为例，如图3所示，在第1次小波分解时，将原始信号分解为ca1和cd1，其中，ca1对应的是原始信号中的低频信号，cd1对应的是原始信号中的高频信号。在第2次小波分解时，将ca1分解为ca2和cd2，其中，ca2对应的是ca1中的低频信号，cd2对应的是ca1中的高频信号。在第3次小波分解时，将ca2分解为ca3和cd3，其中，ca3对应的是ca2中的低频信号，cd3对应的是ca2中的高频信号。经过3次小波分解后，获得的分解结果为c和l，其中，c为分解获得的4个信号，分别为ca3、cd3、cd2以及cd1，l为上述分解获得的4个信号各自的信号长度。其中，上述信号ca3代表原始信号的轮廓与概貌，cd3、cd2、cd1分别代表原始信号的细节信息，其中cd1的频率最高，cd2和cd3次之，ca3的频率最低。通常情况下，当原始信号中含有噪音时，经小波分解后，噪音会集中在高频部分。在本发明实施例中，可以将步骤201获得的操作频次序列x作为原始信号，对该操作频次序列x进行小波分解，即可以得到至少两组序列，其中，对应操作频次序列中的低频次元素的序列即为主体序列，如果将用户偶然的浏览次数波动视为噪声，则小波分解后，操作频次序列x中的噪声将被分离出主体序列，此时，该主体序列即可以准确的表示用户对指定类型页面的操作频次的变化趋势。可选的，在本发明实施例中，在对操作频次序列x进行小波分解时，可以根据该操作频次序列x中的元素的个数确定分解次数，并根据确定的该分解次数对该操作频次序列进行小波分解。图3以对原始信号进行3次小波分解为例进行说明，在本发明实施例中，对操作频次序列x进行小波分解时，可以对操作频次序列x进行3次小波分解，或者，也可以对操作频次序列x进行次数更少或更多的小波分解，并将最后1次小波分解获得的低频次元素对应的序列获取为主体序列。具体的，为了降低后续计算的复杂度，小波分解获得的主体序列的长度(即主体序列中的元素的个数)不能太长，即分解次数不能太少；同时，为了保证主体序列能够准确表示用户对指定类型页面的操作频次的变化趋势，小波分解获得的主体序列的长度也不能太短，即分解次数不能太多；因此，在本发明实施例中，可以按照操作频次序列x中的元素个数(即操作频次序列x的长度)来确定分解次数，操作频次序列x中的元素个数越多，分解次数越多，相应的，操作频次序列x中的元素个数越少，分解次数也越少。具体的，服务器集群中可以预先设置分解次数与元素个数区间之间的对应关系，在对操作频次序列x进行小波分解时，确定操作频次序列x的元素个数所在的元素区间，并查询确定的元素区间所对应的分解次数，并按照查询获得的分解次数对操作频次序列x进行分解。比如，服务器集群中可以预先设置分解次数与元素个数区间之间的对应关系可以如表1所示：分解次数123…元素个数区间(30，90](90，360](360，1080]…表1如表1所示，当操作频次序列x中的元素的个数处于区间(30，90]时，服务器集群确定对操作频次序列x进行小波分解的次数为1次，当操作频次序列x中的元素的个数处于区间(90，360]时，服务器集群确定对操作频次序列x进行小波分解的次数为2次，当操作频次序列x中的元素的个数处于区间(360，1080]时，服务器集群确定对操作频次序列x进行小波分解的次数为3次，以此类推。比如，以分解次数为2次为例，服务器集群对操作频次序列x＝[x1，x2，x3，x4，…，x2*2*n-1，x2*2*n]进行2次分解后，获得的分解结果为：ca2＝[a1，a2，a3，…，an]；cd2＝[d21，d22，d23，…，d2n]；dd1＝[d11，d12，d13，…，d12*n]。其中，ca2即为分解获得的主体序列。步骤203，通过递增序列对该主体序列中的各个元素依次进行卷积运算。在本发明实施例中，服务器集群可以对主体序列中的各个元素分别做卷积运算，具体的，对于该主体序列中的第i个元素，服务器集群可以通过以下公式计算该第i个元素对应的卷积结果：其中，f(i)为该第i个元素对应的卷积结果，m为该递增序列中的元素的个数，ai+h为该主体序列中第i+h个元素，为该递增序列中的第(m+1+2h)/2个元素，m≥3，且m为奇数，(m-1)/2+1≤i≤n-(m-1)/2，n为所述主体序列中的元素的个数，i+h≤n，且i和n为正整数。可选的，在本发明实施例所示的方案中，服务器集群可以根据实际的应用情况选择合适的递增序列，比如，服务器可以根据该主体序列中的元素的个数获取该递增序列，并通过获取到的递增序列对该主体序列中的元素进行卷积运算。具体的，服务器集群中可以设置若干组递增序列，每组递增序列中的元素的个数不同，比如，各自递增序列中的元素的个数可以分别是3个、5个、7个或者更多，同时，服务器集群中可以预先设置递增序列与元素个数区间之间的对应关系，服务器集群对主体序列做卷积运算时，首先确定主体序列的元素个数所在的元素区间，并查询确定的元素区间所对应的递增序列，并按照查询到的递增序列对主体序列做卷积运算。其中，上述递增序列是以0为中心元素的等差序列。比如，服务器集群中可以设置两组递增序列，分别为：5维(即元素个数为5)序列：[-2，-1，0，1，2]；以及7维(即元素个数为7)序列：[-3，-2，-1，0，1，2，3]。比如，在对主体序列ca2＝[a1，a2，a3，…，an]进行卷积运算时，以选择的递增序列为上述5维序列为例，即上述m的数值为5，则3≤i≤n-2，服务器集群从a3开始，针对ca2中的各个元素分别进行卷积运算，直至针对ca2中an-2进行运算结束。具体的：针对a3进行卷积运算(i＝3)时，f(3)＝-2a1-a2+0*a3+a4+2a5；针对a4进行卷积运算(i＝4)时，f(4)＝-2a2-a3+0*a4+a5+2a6；以此类推，针对an-2进行卷积运算(i＝n-2)时，f(n-2)＝-2an-4-an-3+0*an-2+an-1+2an。步骤204，当该卷积运算的结果满足预设条件时，确定该用户为目标用户。在上述步骤203中，服务器集群每次进行卷积运算时，将主体序列中ai前后若干个元素与递增序列进行卷积运算，若该ai前后若干个元素是递增的(即ai对应的单位时间段前后一段时间内，用户的操作频次逐渐增加)，则此时卷积运算结果会比较大，比如，若递增序列是以0为中心元素的等差序列，则此时的卷积运算结果会是一个较大的正值；若该ai前后若干个元素区别不大(即ai对应的单位时间段前后一段时间内，用户的操作频次保持一定的数量且波动较小)，则此时卷积运算结果会适中，比如，若递增序列是以0为中心元素的等差序列，则此时的卷积运算结果会接近于0；若该ai前后若干个元素是递减的(即ai对应的单位时间段前后一段时间内，用户的操作频次逐渐减少)，则此时卷积运算结果会较小，比如，若递增序列是以0为中心元素的等差序列，则此时的卷积运算结果会是一个较小的负值。基于上述卷积运算结果的特征，在本发明实施例中，服务器集群在进行卷积运算时，当上述主体序列的各个元素中，任一元素对应的卷积结果满足预设条件，即可以确定该用户为目标用户。具体的，以上述任一元素是主体序列中的第i个元素为例，当目标用户是对指定类型页面对应的对象的兴趣有上升趋势的用户时，服务器集群计算主体序列中的第i个元素对应的卷积结果后，若计算获得的卷积结果f(i)大于第一预设阈值，则认为用户在上述第i个元素对应的单位时间段前后一段时间内，对指定类型页面对应的对象的兴趣有明显的上升趋势，此时，可以确定该用户为目标用户。在实际应用中，用户对某一事物的兴趣可能随着时间波动，比如，在一段时间内，用户对某一事物感兴趣，之后一段时间内，用户对该事物可能又失去了兴趣，再过一段时间后，用户对该事物可能又会产生兴趣，因此，若第i个元素对应的时间距离当前时间较长，则f(i)对用户当前是否对该该事物感兴趣或者失去兴趣的指示意义会较小，反之，若第i个元素对应的时间距离当前时间较近，则f(i)对用户当前是否对该事物感兴趣或者失去兴趣的指示意义会较大。因此，在另一种可能的实现方式中，当目标用户是对指定类型页面对应的对象的兴趣有上升趋势的用户时，服务器集群计算主体序列中的第i个元素对应的卷积结果后，若计算获得的卷积结果f(i)大于第二预设阈值，且该第i个元素对应的单位时间段距离当前时刻的时长小于第一预设时长，则认为用户在距离当前时间较近的一段时间内，对指定类型页面对应的对象的兴趣有明显的上升趋势，此时，可以确定该用户为目标用户。或者，当目标用户是对指定类型页面对应的对象的兴趣有下降趋势的用户时，若计算获得的卷积结果f(i)小于第三预设阈值，则认为用户在上述第i个元素对应的单位时间段前后一段时间内，对指定类型页面对应的对象的兴趣有明显的下降趋势，此时，也可以确定该用户为目标用户。或者，当目标用户是对指定类型页面对应的对象的兴趣有下降趋势的用户时，若卷积结果f(i)小于第四预设阈值时，且该第i个元素对应的单位时间段距离当前时刻的时长小于第二预设时长，则认为用户在距离当前时间较近的一段时间内，对指定类型页面对应的对象的兴趣有明显的下降趋势，此时，也可以确定该用户为目标用户。其中，上述第一预设阈值、第二预设阈值、第三预设阈值、第四预设阈值、第一预设时长以及第二预设时长，可以是管理人员通过管理设备预先在服务器集群中人工设置的参数，并且，管理人员在运营过程中也可以对上述参数进行修改或更新。可选的，服务器集群在执行上述步骤203和步骤204时，可以先依次计算出主体序列中的各个元素对应的卷积结果，然后再根据各个元素对应的卷积结果确定该用户是否为目标用户。在另一种可能的实现方式中，服务器集群也可以在每次计算出主体序列中的一个元素对应的卷积结果后，即通过该元素对应的卷积结果判断该用户是否为目标用户，若是，则停止后续卷积计算过程，否则，继续计算下一个元素对应的卷积结果。比如，若目标用户是对指定类型页面对应的对象的兴趣有上升趋势的用户，或者，目标用户是对指定类型页面对应的对象的兴趣有下降趋势的用户，则服务器集群对主体序列中的各个元素依次进行卷积计算时，每计算出一个卷积结果，即根据该卷积结果确定该用户是否为目标用户，若是，则停止后续的卷积计算过程，否则继续执行后续的卷积计算。若需要同时确定两类目标用户，比如，对指定类型页面对应的对象的兴趣有上升趋势的用户为第一类型目标用户，对指定类型页面对应的对象的兴趣有下降趋势的用户为第二类型目标用户，则服务器集群在对主体序列中的各个元素依次进行卷积计算过程中，在计算出一个卷积结果，且根据该卷积结果确定该用户是两类目标用户中一类目标用户之后，还需要继续执行后续的卷积计算，若后续的计算过程中确定该用户是两类目标用户中的另一类目标用户，则服务器可以停止后续的卷积计算过程。可选的，本发明实施例上面的方案，是以主体序列中的任一元素对应的卷积结果满足预设条件为例进行说明的，在实际应用中，在通过卷积运算的结果来确定用户是否为目标用户时，也可以使用其它的确定方法，比如，当对应的卷积运算结果满足预设条件的元素的数量不小于第一数量阈值，或者，当对应的卷积运算结果满足预设条件且相邻的元素的数量不小于第二数量阈值时，可以确定该用户是目标用户。可选的，服务器集群确定当前用户为目标用户之后，可以向该用户提供针对性的服务，比如，有针对性的向该用户推送指定类型页面对应的消息(比如广告消息等)。综上所述，本发明实施例提供的目标用户确定方法，通过小波分解对用户在指定类型页面上的操作频次序列进行处理，可以更准确的去除噪声，并分解出能够准确表示用户在指定类型页面中的操作频次的变化轮廓(即主体信号)，通过将主体信号与递增序列进行卷积运算的结果即可以判断用户是否有操作频次明显上升或下降的趋势，从而判断该用户是否是目标用户，提高了目标用户检测的准确性。具体的，请参考图4，其示出了一种确定目标用户的实现过程的示意图。以上述实现过程可以由图1所示的服务器集群中的目标用户确定平台142、页面管理平台144以及用户操作记录管理服务器146实现，且确定的目标用户为有购车意向的用户或者已购车完成的用户为例，如图4所示，页面管理平台144为汽车媒体网站的平台，维护该汽车媒体网站中的各个页面，并记录各个用户在该汽车媒体网站的各个页面中的操作行为以及操作时间，并将记录的操作行为以及操作时间发送给用户操作记录管理服务器146。用户操作记录管理服务器146对各个用户在该汽车媒体网站的各个页面中的操作行为以及操作时间分别进行统计，获得各个用户分别对应的历史操作记录，将统计获得的历史操作记录对应用户账号进行存储。在确定目标用户时，目标用户确定平台142通过某个用户的用户账号，从用户操作记录管理服务器146中提取该用户的历史操作记录，并根据该用户的历史操作记录统计生成由最近若干天内，该用户每天在汽车媒体网站的各个页面中的操作频次按照时间顺序排列的操作频次序列。目标用户确定平台142根据生成的操作频次序列确定分解次数，并按照确定的分解次数，按照预设的分解算法对操作频次序列进行小波分解，并将最后一次分解获得的，对应低频次元素的序列获取为主体序列。目标用户确定平台142根据该主体序列的长度选择一个预设的递增序列，并将递增序列与主体序列中的各个元素分别做卷积运算，获得卷积运算结果，并根据卷积运算结果与预先设置的阈值之间的大小关系来确定该用户是否为目标用户。具体的，在确定有购车意向的目标用户时，若上述主体序列中的第i个元素对应的卷积运算结果大于预先设置的阈值a，且该第i个元素对应的时间距离当前时间较近，则可以认为该用户有购车意向，可以将该用户确定为有购车意向的目标用户。或者，在确定已购车完成的目标用户时，若上述主体序列中的第i个元素对应的卷积运算结果小于预先设置的阈值b，且该第i个元素对应的时间距离当前时间较近，则可以认为该用户刚刚购车完成，可以将该用户确定为已购车完成的目标用户。在确定该用户为目标用户后，服务器集群可以向该用户提供针对性的服务，比如，当确定该用户为有购车意向的目标用户后，服务器集群可以进一步分析用户浏览的页面对应哪些品牌和车型，并根据分析结果匹配该用户可能需要的广告并向该用户进行推送。或者，当确定该用户为已购车完成的目标用户后，服务器集群可以向该用户推送汽车保养或保险相关的广告。图5是根据一示例性实施例示出的一种目标用户确定装置的结构方框图。该目标用户确定装置可以通过硬件或者软硬结合的方式实现为服务器集群中的部分或全部，以执行图2所示实施例中的全部或者部分步骤。该目标用户确定装置可以包括：生成模块501，用于根据用户对指定类型页面的历史操作记录生成操作频次序列，所述操作频次序列中的各个元素分别指示所述用户在各个单位时间段内对所述指定类型页面的操作频次，且所述各个元素按照对应的时间从先到后的顺序排列；分解模块502，用于对所述操作频次序列进行小波分解，获得主体序列，所述主体序列是与所述操作频次序列中的低频元素相对应的序列；卷积模块503，用于通过递增序列对所述主体序列中的各个元素依次进行卷积运算；确定模块504，用于当所述卷积运算的结果满足预设条件时，确定所述用户为目标用户。可选的，所述卷积模块，用于对于所述主体序列中的第i个元素，通过以下公式计算所述第i个元素对应的卷积结果：其中，f(i)为所述第i个元素对应的卷积结果，m为所述递增序列中的元素的个数，ai+h为所述主体序列中第i+h个元素，为所述递增序列中的第(m+1+2h)/2个元素，m≥3，且m为奇数，(m-1)/2+1≤i≤n-(m-1)/2，且i为整数。可选的，所述递增序列是以0为中心元素的等差序列。可选的，所述确定模块，用于当所述各个元素中的任一元素对应的卷积结果满足所述预设条件时，确定所述用户为目标用户。可选的，当所述目标用户是对所述指定类型页面对应的对象的兴趣有上升趋势的用户时，所述预设条件包括：所述卷积结果大于第一预设阈值；或者，所述卷积结果大于第二预设阈值，且所述任一元素对应的单位时间段距离当前时刻的时长小于第一预设时长；可选的，当所述目标用户是对所述指定类型页面对应的对象的兴趣有下降趋势的用户时，所述预设条件包括：所述卷积结果小于第三预设阈值；或者，所述卷积结果小于第四预设阈值，且所述任一元素对应的单位时间段距离当前时刻的时长小于第二预设时长。可选的，所述生成模块，包括：记录获取单元，用于获取所述用户的历史操作记录，所述历史操作记录包括所述用户对指定类型页面的操作行为的操作类型和操作时间；统计单元，用于根据所述历史操作记录统计所述用户在各个单位时间段内，对应每种操作类型的操作次数；系数获取单元，用于获取所述每种操作类型的权重系数；频次确定单元，用于对于所述各个单位时间段中的每个单位时间段，将所述每种操作类型的操作次数与所述每种操作类型的权重系数的乘积之和确定为所述用户在所述单位时间段内的操作频次；排列单元，用于将所述用户在所述各个单位时间段内的操作频次按照对应的时间从先到后的顺序排列，获得所述操作频次序列。可选的，所述装置还包括：获取模块，用于在所述卷积模块通过递增序列对所述主体序列中的各个元素依次进行卷积运算之前，根据所述主体序列中的元素的个数获取所述递增序列。可选的，所述分解模块，包括：次数确定单元，用于根据所述操作频次序列中的元素的个数确定分解次数；分解单元，用于根据确定的所述分解次数对所述操作频次序列进行小波分解。综上所述，本发明实施例提供的目标用户确定装置，通过小波分解对用户在指定类型页面上的操作频次序列进行处理，可以更准确的去除噪声，并分解出能够准确表示用户在指定类型页面中的操作频次的变化轮廓(即主体信号)，通过将主体信号与递增序列进行卷积运算的结果即可以判断用户是否有操作频次明显上升或下降的趋势，从而判断该用户是否是目标用户，提高了目标用户检测的准确性。图6是根据一示例性实施例示出的一种服务器的结构示意图。所述服务器600包括中央处理单元(cpu)601、包括随机存取存储器(ram)602和只读存储器(rom)603的系统存储器604，以及连接系统存储器604和中央处理单元601的系统总线605。所述服务器600还包括帮助计算机内的各个器件之间传输信息的基本输入/输出系统(i/o系统)606，和用于存储操作系统613、应用程序614和其他程序模块615的大容量存储设备607。所述基本输入/输出系统606包括有用于显示信息的显示器608和用于用户输入信息的诸如鼠标、键盘之类的输入设备609。其中所述显示器608和输入设备609都通过连接到系统总线605的输入输出控制器610连接到中央处理单元601。所述基本输入/输出系统606还可以包括输入输出控制器610以用于接收和处理来自键盘、鼠标、或电子触控笔等多个其他设备的输入。类似地，输入输出控制器610还提供输出到显示屏、打印机或其他类型的输出设备。所述大容量存储设备607通过连接到系统总线605的大容量存储控制器(未示出)连接到中央处理单元601。所述大容量存储设备607及其相关联的计算机可读介质为服务器600提供非易失性存储。也就是说，所述大容量存储设备607可以包括诸如硬盘或者cd-rom驱动器之类的计算机可读介质(未示出)。不失一般性，所述计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括ram、rom、eprom、eeprom、闪存或其他固态存储其技术，cd-rom、dvd或其他光学存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备。当然，本领域技术人员可知所述计算机存储介质不局限于上述几种。上述的系统存储器604和大容量存储设备607可以统称为存储器。根据本发明的各种实施例，所述服务器600还可以通过诸如因特网等网络连接到网络上的远程计算机运行。也即服务器600可以通过连接在所述系统总线605上的网络接口单元611连接到网络612，或者说，也可以使用网络接口单元611来连接到其他类型的网络或远程计算机系统(未示出)。所述存储器还包括一个或者一个以上的程序，所述一个或者一个以上程序存储于存储器中，中央处理器601通过执行该一个或一个以上程序来实现图2所示的目标用户确定方法。在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由服务器的处理器执行以完成本发明各个实施例所示的目标用户确定方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本
技术领域：
中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。当前第1页12