推荐标签管理方法、装置、存储介质及电子设备与流程

1.本技术涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种推荐标签管理方法、装置、存储介质及电子设备。


背景技术：

2.随着网络技术的不断发展，人们越发青睐于通过网络进行商品交易，近年来，通过网络购买保险产品的用户日益增多。
3.当前的保险产品通常以随机推荐的方式展示于保险交易页面，由于保险产品的类型较多，用户在通过网络自主选择、购买保险产品时通常不了解各保险产品的保险服务信息，不知道应该如何选择，因此，用户通常需要花费较长时间才能找到并购买符合需求的推荐内容(即保险产品信息)，导致推荐内容的推送效果较差。


技术实现要素：

4.本技术提供一种推荐标签管理方法、装置、存储介质及电子设备，用于缓解当前产品推送效果差的技术问题。
5.为了解决上述技术问题，本技术提供以下技术方案：
6.本技术提供一种推荐标签管理方法，包括：
7.根据目标用户标识对应的第一推荐参数生成并推送第一推荐页面；所述第一推荐参数包括多个推荐标签、各推荐标签的推荐因子、以及各推荐标签的标签权重和各推荐因子的因子权重；
8.获取所述第一推荐页面的触发信息；
9.若所述触发信息满足历史响应数据获取条件，获取所述第一推荐页面对应的历史响应数据；
10.根据所述历史响应数据，对所述第一推荐参数进行调整得到第二推荐参数；
11.根据所述第二推荐参数生成并推送第二推荐页面。
12.其中，所述触发信息包括点击次数，所述历史响应数据包括推荐字符、所述推荐字符对应的推荐标签和所述推荐标签的推荐因子，所述若所述触发信息满足历史响应数据获取条件，获取所述第一推荐页面对应的历史响应数据的步骤，包括：
13.若所述点击次数小于预设次数，确定所述触发信息满足所述历史响应数据获取条件，获取所述第一推荐页面对应的所述推荐字符，并对所述推荐字符进行分词处理，得到至少一个关键词；
14.基于关键词标签映射信息，确定所述关键词对应的关键词标签和关键词子标签；
15.将所述关键词标签作为所述推荐标签，并将所述关键词子标签作为所述推荐标签的推荐因子。
16.其中，所述历史响应数据还包括推荐图像、所述推荐图像对应的推荐标签和所述推荐标签的推荐因子，所述若所述触发信息满足历史响应数据获取条件，获取所述第一推
荐页面对应的历史响应数据的步骤，还包括：
17.若所述点击次数小于预设次数，确定所述触发信息满足所述历史响应数据获取条件，获取所述第一推荐页面的所述推荐图像，并对所述推荐图像进行特征提取处理，得到所述推荐图像对应的图像特征；
18.确定所述图像特征对应的特征分类标签和特征分类子标签，将所述特征分类标签作为所述推荐标签，将所述特征分类子标签作为所述推荐标签的推荐因子。
19.其中，所述根据所述历史响应数据，对所述第一推荐参数进行调整得到第二推荐参数的步骤，包括：
20.若所述历史响应数据满足权重调整条件，调整所述历史响应数据对应的所述推荐标签的标签权重，或，所述推荐因子的因子权重；
21.将调整后的各推荐标签、各推荐标签的推荐因子、各推荐标签的标签权重和各推荐因子的因子权重作为所述第二推荐参数。
22.其中，所述若所述历史响应数据满足权重调整条件，调整所述历史响应数据对应的所述推荐标签的标签权重，或，所述推荐因子的因子权重的步骤，包括：
23.若所述历史响应数据对应的所述推荐标签或所述推荐因子的类型为未购买类型，且所述历史响应数据的点击次数大于或等于阈值，确定所述历史响应数据满足所述权重调整条件，并基于预设增益值增大所述历史响应数据对应的所述推荐标签的标签权重，或所述推荐因子的因子权重。
24.其中，所述若所述历史响应数据满足权重调整条件，调整所述历史响应数据对应的所述推荐标签的标签权重，或，所述推荐因子的因子权重的步骤，还包括：
25.若所述历史响应数据对应的所述推荐标签或所述推荐因子的类型为已购买类型，确定所述历史响应数据满足所述权重调整条件，并基于预设削减值减小所述历史响应数据对应的所述推荐标签的标签权重，或所述推荐因子的因子权重。
26.其中，在所述若所述历史响应数据满足权重调整条件，调整所述历史响应数据对应的所述推荐标签的标签权重，或，所述推荐因子的因子权重的步骤之后，还包括：
27.获取关联历史响应数据对应的关联推荐标签、所述关联推荐标签的关联推荐因子、以及所述关联推荐标签的标签权重和所述关联推荐因子的因子权重；其中，所述关联历史响应数据为与所述历史响应数据相关的其他历史响应数据；
28.增大所述关联推荐标签的标签权重，或，所述关联推荐因子的因子权重。
29.其中，所述根据所述第二推荐参数生成并推送第二推荐页面的步骤，包括：
30.根据所述第二推荐参数调整各推荐字符和各推荐图像在所述第一推荐页面中的布局，得到所述第二推荐页面，并将所述第二推荐页面推送至数据接收端。
31.本技术实施例还提供了一种推荐标签管理装置，包括：
32.第一推荐页面获取模块，用于根据目标用户标识对应的第一推荐参数生成并推送第一推荐页面；所述第一推荐参数包括多个推荐标签、各推荐标签的推荐因子、以及各推荐标签的标签权重和各推荐因子的因子权重；
33.触发信息获取模块，用于获取所述第一推荐页面的触发信息；
34.历史响应数据获取模块，用于若所述触发信息满足历史响应数据获取条件，获取所述第一推荐页面对应的历史响应数据；
35.第二推荐参数获取模块，用于根据所述历史响应数据，对所述第一推荐参数进行调整得到第二推荐参数；
36.第二推荐页面获取模块，用于根据所述第二推荐参数生成并推送第二推荐页面。
37.本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载以执行上述推荐标签管理方法中的步骤。
38.本技术实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述处理器与所述存储器电性连接，所述存储器用于存储指令和数据，所述处理器用于执行上述推荐标签管理方法中的步骤。
39.本技术实施例提供一种推荐标签管理方法、装置、存储介质及电子设备，首先根据目标用户标识对应的第一推荐参数生成并推送第一推荐页面，然后获取第一推荐页面的触发信息，若触发信息满足历史响应数据获取条件则获取第一推荐页面对应的历史响应数据，并根据历史响应数据对第一推荐参数进行调整得到第二推荐参数，最后根据第二推荐参数生成并推送第二推荐页面。基于历史响应数据确定用户对于各推荐内容的喜好程度，并根据用户喜好程度对第一推荐参数进行调整得到第二推荐参数，最后根据第二推荐参数生成将各推荐内容按照用户喜好程度依次布局的第二推荐页面，用户可以在较短时间内通过第二推荐页面找到所需的推荐内容，从而提升推荐内容的推送效果，进而缓解当前推荐内容的推送效果差的技术问题。
附图说明
40.下面结合附图，通过对本技术的具体实施方式详细描述，将使本技术的技术方案及其它有益效果显而易见。
41.图1是本技术实施例提供的推荐标签管理方法的流程示意图。
42.图2是本技术实施例提供的推荐标签管理方法的场景示意图。
43.图3是本技术实施例提供的推荐标签管理装置的结构示意图。
44.图4是本技术实施例提供的电子设备的结构示意图。
45.图5是本技术实施例提供的电子设备的另一结构示意图。
具体实施方式
46.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术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技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
47.本技术实施例提供一种推荐标签管理方法、装置、存储介质及电子设备。
48.如图1所示，图1是本技术实施例提供的推荐标签管理方法的流程示意图，具体流程可以如下：
49.s101.根据目标用户标识对应的第一推荐参数生成并推送第一推荐页面，第一推荐参数包括多个推荐标签、各推荐标签的推荐因子、以及各推荐标签的标签权重和各推荐因子的因子权重。
50.其中，目标用户标识为与用户主体关联、用于标记用户主体的客观属性、目标和行
为的数字标识；第一推荐页面是用于承载网站应用的平台，通常由文字和图片组成；推荐标签用于表征推荐内容的类型；推荐因子为构成推荐标签的基本元素，用于进一步细化推荐内容的类型。
51.具体地，在实际应用过程中，当后台检测到用户通过网站查询信息时，会将所查询的信息进行记录，并根据该信息的类型确定该信息所对应的推荐因子以及推荐标签，根据后台记录的该用户全部的历史查询信息确定该推荐因子的因子权重以及推荐标签的标签权重，然后将全部查询信息对应的推荐因子、因子权重、推荐标签以及标签权重整合为第一推荐参数，并根据该第一推荐参数以随机排列的方式生成第一推荐页面。
52.例如，后台在检测到用户在搜索引擎中输入查询信息a：“车祸”和“赔付金额”时将查询信息a进行记录，并确定查询信息a对应的推荐因子为“交通意外保险”，因子权重为50％，推荐标签为“人身意外保险”，标签权重为30％，其他查询信息b对应的推荐标签的标签权重为45％、推荐因子的因子权重为36％，其他查询信息c对应的推荐标签的标签权重为25％、推荐因子的因子权重为20％，将查询信息a、其他查询信息b、其他查询信息c对应的推荐标签、推荐因子、标签权重以及因子权重整合为第一推荐参数，并根据该第一推荐参数以随机排列的方式生成第一推荐页面。
53.s102.获取第一推荐页面的触发信息。
54.其中，触发信息为基于用户行为而触发第一推荐页面进行展示的相关信息。
55.具体地，在本实施例中，第一推荐页面为第一保险产品商城页面，用于展示保险产品信息，触发信息为用户点击初始保险产品商城页面以使其进行产品展示的点击次数。例如，如图2所示，用户点击保险产品商城控件2001随即跳转至第一保险产品商城页面2002，其中，保险产品商城控件2001的点击次数为5。
56.s103.若触发信息满足历史响应数据获取条件，获取第一推荐页面对应的历史响应数据。
57.其中，历史响应数据为基于用户历史操作而响应的数据。具体地，在本实施例中，当第一推荐页面的点击次数小于预设次数，说明用户对于第一推荐页面的使用频率不高，分析其原因，可能是由于各推荐内容是以随机排列分布的方式展示于第一推荐页面，用户需要花费较长时间才能找到符合自己需求的推荐内容，导致用户体验感较差，不愿意多次进入并浏览第一推荐页面，此时即可确定触发信息满足历史响应数据获取条件，并通过获取、分析历史响应数据以对第一推荐页面中的推荐内容的布局进行优化、改善。
58.在一个实施例中，历史响应数据为推荐字符、推荐字符对应的推荐标签和推荐标签的推荐因子，在确定触发信息满足历史响应数据获取条件后，获取第一推荐页面的推荐字符，并对推荐字符进行分词处理，得到至少一个关键词，然后基于关键词标签映射信息确定关键词对应的关键词标签以及关键词子标签，并将该关键词标签作为推荐标签，将该关键词子标签作为该推荐标签的推荐因子。其中，推荐字符为用于表征历史响应数据的字符(包括汉字、字母和/或数字)，分词处理为利用计算机模拟人对句子的理解，达到识别关键词的效果，其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象，可选地，可预先设置并存储具有关键词与关键词标签，以及，关键词与关键词子标签之间的映射关系的关键词标签映射信息，以在确定关键词后根据该关键词标签映射信息确定与其对应的关键词标签和关键词子标签。
59.例如，如图2所示，历史响应数据a 2003为“旅游意外交通意外赔付保险金”，对历史响应数据a 2003进行分词处理得到三个关键词：“旅游途中伤亡”、“赔付”和“保险金”，根据关键词标签映射信息确定与上述关键词对应的关键词标签为“人身意外保险”，对应的关键词子标签为“旅游意外保险”，故将“人身意外保险”作为历史响应数据a 2003对应的推荐标签，将“旅游意外保险”作为该推荐标签的推荐因子。
60.在另一个实施例中，历史响应数据为推荐图像、推荐图像对应的推荐标签和推荐标签的推荐因子，在确定触发信息满足历史响应数据获取条件后，获取第一推荐页面的推荐图像，并对推荐图像进行特征提取处理，得到推荐图像对应的图像特征，然后确定该图像特征对应的特征分类标签和特征分类子标签，并将该特征分类标签作为推荐标签，将特征分类子标签作为推荐因子。其中，可预先构建用于识别推荐图像类型的神经网络模型，以通过该神经网络模型对推荐图像进行特征提取，得到图像特征，再通过该神经网络模型确定与该图像特征对应的特征分类标签和特征分类子标签。
61.例如，历史响应数据b 2004为具有“商业信用”、“保险金额”字样的推荐图像，将历史响应数据b 2004输入神经网络模型进行特征提取处理，得到图像特征b，并确定图像特征b对应的特征分类标签为“财产保险”，特征分类子标签为“商业信用保证保险”，故将“财产保险”作为历史响应数据b 2004对应的推荐标签，将“商业信用保证保险”作为该推荐标签的推荐因子。
62.s104.根据历史响应数据，对第一推荐参数进行调整得到第二推荐参数。
63.其中，根据历史响应数据所表征的信息调整第一推荐页面中的第一推荐参数，也即根据用户对于各推荐内容的喜好程度对推荐内容的重要程度进行调整，以使用户可以更加直观、快速地找到所需的推荐内容。
64.具体地，若历史响应数据满足权重调整条件则调整历史响应数据对应的推荐标签的标签权重，或，推荐因子的因子权重，然后将调整后的各推荐标签、各推荐标签的推荐因子、各推荐标签的标签权重和各推荐因子的因子权重作为第二推荐参数。
65.在一个实施例中，若历史响应数据对应的推荐标签或推荐因子的类型为未购买类型，且历史响应数据的点击次数大于或等于阈值，说明用户对该历史响应数据对应的推荐内容比较感兴趣，且极有可能购买该推荐内容对应的产品，为了促成交易，需要适量提高该推荐内容的曝光率，故确定该历史响应数据满足权重调整条件，并基于预设增益值增大历史响应数据对应的推荐标签权重或推荐因子的因子权重，以提高该历史响应数据的曝光率，从而提高推荐内容的推送精度。
66.其中，由于系统在进行标签权重或因子权重调整时需要进行权重计算，该计算过程产生的负荷会在一定程度上对系统的运行速度造成不良影响，为了避免上述情况的发生，需要尽可能减少系统权重运算次数，在本实施例中，在历史响应数据的点击次数大于或等于阈值时才对标签权重或因子权重进行调整，以在提高推荐内容的推送精度的同时避免出现由于偶然事件(例如，用户误点了某推荐内容，但用户并不想了解、购买该推荐内容对应的保险产品)而误调整标签权重或因子权重的情况。
67.例如，阈值为10，预设增益值为10％，历史响应数据c对应推荐标签c，推荐标签c为未购买类型，且推荐标签c的标签权重为32％，且历史响应数据c的点击次数为15，由于历史响应数据c的点击次数大于10，故确定历史响应数据c满足权重调整条件，并将推荐标签c的
标签权重增大至42％。
68.在另一个实施例中，当历史响应数据对应的推荐标签或推荐因子的类型为已购买类型，说明用户极有可能在短时间内不会再需要了解该历史响应数据对应的推荐内容，为了提升用户使用体验，需要适当降低该历史响应数据对应的推荐内容的曝光率，故确定该历史响应数据满足权重调整条件，并基于预设削减值减小该历史响应数据对应的推荐标签的标签权重或推荐因子的因子权重。
69.例如，预设削减值为5％，历史响应数据d对应推荐标签d，推荐标签d的标签权重为54％，类型为已购买类型，故确定历史响应数据d满足权重调整条件，并将推荐标签d的标签权重降低至49％。
70.进一步地，考虑到用户在购买某类型的产品后，还可能需要购买与该类型产品相关联的其他类型的产品，因而需要提高与此相关联类型的产品的曝光率，为此，在本实施例中，在用户购买了某历史响应数据对应的产品之后，获取该历史响应数据的关联历史响应数据(与历史响应数据相关的其他历史响应数据)以及该关联历史响应数据对应的关联推荐标签和关联推荐因子，并增大该关联推荐标签的标签权重或关联推荐因子的因子权重，以提高该关联历史响应数据的曝光率。可选地，关联推荐标签的标签权重和关联推荐因子的因子权重的增大度量可根据实际情况预先设定。
71.例如，如图2所示，历史响应数据d对应的保险产品为车辆损失险，用户购买车辆损失险后，很有可能需要继续购买其他与车辆保护相关的保险产品，故获取历史响应数据d的关联历史响应数据d1、关联历史响应数据d2以及关联历史响应数据d3，其中，关联历史响应数据d1对应的关联推荐标签为“车身油漆单独损伤险”，其关联推荐标签的标签权重为10％；关联历史响应数据d2对应的关联推荐标签为“涉水损失险”，其关联推荐标签的标签权重为8％；关联历史响应数据d3对应的关联推荐标签为“玻璃单独破碎险”，其关联推荐标签的标签权重为5％，然后将关联历史响应数据d1对应的关联推荐标签的标签权重增大至30％，将关联历史响应数据d2对应的关联推荐标签的标签权重增大至28％，将关联历史响应数据d3对应的关联推荐标签的标签权重增大至20％。
72.s105.根据第二推荐参数生成并推送第二推荐页面。
73.其中，在本实施例中，根据第二推荐参数调整各推荐字符和各推荐图像在第一推荐页面中的布局，得到第二推荐页面，并将第二推荐页面推送至数据接收端，接收端为客户端。
74.具体地，在对推荐标签的标签权重或推荐因子的因子权重进行了调整后，此时需要根据调整后得到的第二推荐参数生成第二推荐页面，以通过第二推荐页面将对曝光率进行了调整后的各历史响应数据展示给用户，由于此时在第二推荐页面中所展示的历史响应数据是按照用户喜好程度进行排列、布局的，使得用户可以快速、直观地找到自己所需了解的推荐内容，从而提升了用户使用体验和推荐内容的推送效果。
75.例如，如图2所示，经过调整后的关联历史响应数据d1对应的关联推荐标签的标签权重为30％，关联历史响应数据d2对应的关联推荐标签的标签权重为28％，将关联历史响应数据d3对应的关联推荐标签的标签权重为20％，历史响应数据c对应的推荐标签的标签权重为12％，将上述历史响应数据的曝光率由大至小进行依次排序：关联历史响应数据d1、关联历史响应数据d2、关联历史响应数据d3、历史响应数据c，故将关联历史响应数据d1显
示于页面的第一行第一列，将关联历史响应数据d2显示于页面的第一行第二列，将关联历史响应数据d3显示于页面的第二行第一列，将历史响应数据c显示于页面的第二行第二列，并将具有该排列布局的页面作为第二推荐页面2005，并将第二推荐页面2005推送至客户端。
76.由上述可知，本技术提供的推荐标签管理方法，首先根据目标用户标识对应的第一推荐参数生成并推送第一推荐页面，然后获取第一推荐页面的触发信息，若触发信息满足历史响应数据获取条件则获取第一推荐页面对应的历史响应数据，并根据历史响应数据对第一推荐参数进行调整得到第二推荐参数，最后根据第二推荐参数生成并推送第二推荐页面。基于历史响应数据确定用户对于各推荐内容的喜好程度，并根据用户喜好程度对第一推荐参数进行调整得到第二推荐参数，最后根据第二推荐参数生成将各推荐内容按照用户喜好程度依次布局的第二推荐页面，用户可以在较短时间内通过第二推荐页面找到所需的推荐内容，从而提升推荐内容的推送效果，进而缓解当前推荐内容的推送效果差的技术问题。
77.根据上述实施例所描述的方法，本实施例将从推荐标签管理装置的角度进一步进行描述。
78.请参阅图3，图3具体描述了本技术实施例提供的推荐标签管理装置，该推荐标签管理装置可以包括：第一推荐页面获取模块10、触发信息获取模块20、历史响应数据获取模块30、第二推荐参数获取模块40和第二推荐页面获取模块50，其中：
79.(1)第一推荐页面获取模块10
80.第一推荐页面获取模块10，用于根据目标用户标识对应的第一推荐参数生成并推送第一推荐页面，第一推荐参数包括多个推荐标签、各推荐标签的推荐因子、以及各推荐标签的标签权重和各推荐因子的因子权重。
81.(2)触发信息获取模块20
82.触发信息获取模块20，用于获取第一推荐页面的触发信息。
83.(3)历史响应数据获取模块30
84.历史响应数据获取模块30，用于若触发信息满足历史响应数据获取条件，获取第一推荐页面对应的历史响应数据。
85.其中，触发信息包括点击次数，历史响应数据包括推荐字符、推荐字符对应的推荐标签和推荐标签的推荐因子，历史响应数据获取模块30具体用于：
86.若点击次数小于预设次数，确定触发信息满足历史响应数据获取条件，获取第一推荐页面对应的推荐字符，并对推荐字符进行分词处理，得到至少一个关键词；
87.基于关键词标签映射信息，确定关键词对应的关键词标签和关键词子标签；
88.将关键词标签作为推荐标签，并将关键词子标签作为推荐标签的推荐因子。
89.具体地，历史响应数据还包括推荐图像、推荐图像对应的推荐标签和推荐标签的推荐因子，历史响应数据获取模块30还用于：
90.若点击次数小于预设次数，确定触发信息满足历史响应数据获取条件，获取第一推荐页面的推荐图像，并对推荐图像进行特征提取处理，得到推荐图像对应的图像特征；
91.确定图像特征对应的特征分类标签和特征分类子标签，将特征分类标签作为推荐标签，将特征分类子标签作为推荐标签的推荐因子。
92.(4)第二推荐参数获取模块40
93.第二推荐参数获取模块40，用于若历史响应数据满足权重调整条件，调整历史响应数据对应的推荐标签的标签权重，或，推荐因子的因子权重；
94.将调整后的各推荐标签、各推荐标签的推荐因子、各推荐标签的标签权重和各推荐因子的因子权重作为第二推荐参数。
95.其中，第二推荐参数获取模块40具体用于：
96.若历史响应数据对应的推荐标签或推荐因子的类型为未购买类型，且历史响应数据的点击次数大于或等于阈值，确定历史响应数据满足权重调整条件，并基于预设增益值增大历史响应数据对应的推荐标签的标签权重，或推荐因子的因子权重。
97.具体地，第二推荐参数获取模块40还用于：
98.若历史响应数据对应的推荐标签或推荐因子的类型为已购买类型，确定历史响应数据满足权重调整条件，并基于预设削减值减小历史响应数据对应的推荐标签的标签权重，或推荐因子的因子权重。
99.(5)第二推荐页面获取模块50
100.第二推荐页面获取模块50，用于根据第二推荐参数调整各推荐字符和各推荐图像在第一推荐页面中的布局，得到第二推荐页面，并将第二推荐页面推送至数据接收端。
101.具体实施时，以上各个模块可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个模块的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
102.由上述可知，本技术提供的推荐标签管理装置，首先通过第一推荐页面获取模块10根据目标用户标识对应的第一推荐参数生成并推送第一推荐页面，然后通过触发信息获取模块20获取第一推荐页面的触发信息，若触发信息满足历史响应数据获取条件则通过历史响应数据获取模块30获取第一推荐页面对应的历史响应数据，并通过第二推荐参数获取模块40根据历史响应数据对第一推荐参数进行调整得到第二推荐参数，最后通过第二推荐页面获取模块50根据第二推荐参数生成并推送第二推荐页面。基于历史响应数据确定用户对于各推荐内容的喜好程度，并根据用户喜好程度对第一推荐参数进行调整得到第二推荐参数，最后根据第二推荐参数生成将各推荐内容按照用户喜好程度依次布局的第二推荐页面，用户可以在较短时间内通过第二推荐页面找到所需的推荐内容，从而提升推荐内容的推送效果，进而缓解当前推荐内容的推送效果差的技术问题。
103.相应的，本发明实施例还提供一种推荐标签管理系统，包括本发明实施例所提供的任一种推荐标签管理装置，该推荐标签管理装置可以集成在电子设备中。
104.其中，根据目标用户标识对应的第一推荐参数生成并推送第一推荐页面，第一推荐参数包括多个推荐标签、各推荐标签的推荐因子、以及各推荐标签的标签权重和各推荐因子的因子权重；获取第一推荐页面的触发信息；若触发信息满足历史响应数据获取条件，获取第一推荐页面对应的历史响应数据；根据历史响应数据，对第一推荐参数进行调整得到第二推荐参数；根据第二推荐参数生成并推送第二推荐页面。
105.以上各个设备的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
106.由于该推荐标签管理系统可以包括本发明实施例所提供的任一种推荐标签管理装置，因此，可以实现本发明实施例所提供的任一种推荐标签管理装置所能实现的有益效
果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
107.另外，本技术实施例还提供一种电子设备，该电子设备可以是智能手机或电脑等设备。如图4所示，电子设备400包括处理器401、存储器402。其中，处理器401与存储器402电性连接。
108.处理器401是电子设备400的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或加载存储在存储器402内的应用程序，以及调用存储在存储器402内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。
109.在本实施例中，电子设备400中的处理器401会按照如下的步骤，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的指令加载到存储器402中，并由处理器401来运行存储在存储器402中的应用程序，从而实现各种功能：
110.根据目标用户标识对应的第一推荐参数生成并推送第一推荐页面，第一推荐参数包括多个推荐标签、各推荐标签的推荐因子、以及各推荐标签的标签权重和各推荐因子的因子权重；
111.获取第一推荐页面的触发信息；
112.若触发信息满足历史响应数据获取条件，获取第一推荐页面对应的历史响应数据；
113.根据历史响应数据，对第一推荐参数进行调整得到第二推荐参数；根据第二推荐参数生成并推送第二推荐页面。
114.图5示出了本发明实施例提供的电子设备的具体结构框图，该电子设备可以用于实施上述实施例中提供的推荐标签管理方法。
115.rf电路510用于接收以及发送电磁波，实现电磁波与电信号的相互转换，从而与通讯网络或者其他设备进行通讯。rf电路510可包括各种现有的用于执行这些功能的电路元件，例如，天线、射频收发器、数字信号处理器、加密/解密芯片、用户身份模块(sim)卡、存储器等等。rf电路510可与各种网络如互联网、企业内部网、无线网络进行通讯或者通过无线网络与其他设备进行通讯。上述的无线网络可包括蜂窝式电话网、无线局域网或者城域网。上述的无线网络可以使用各种通信标准、协议及技术，包括但并不限于全球移动通信系统(global system for mobile communication，gsm)、增强型移动通信技术(enhanced data gsm environment，edge)，宽带码分多址技术(wideband code division multiple access，wcdma)，码分多址技术(code division access，cdma)、时分多址技术(time division multiple access，tdma)，无线保真技术(wireless fidelity，wi-fi)(如美国电气和电子工程师协会标准ieee 802.11a，ieee 802.11b，ieee802.11g和/或ieee 802.11n)、网络电话(voice over internet protocol，voip)、全球微波互联接入(worldwide interoperability for microwave access，wi-max)、其他用于邮件、即时通讯及短消息的协议，以及任何其他合适的通讯协议，甚至可包括那些当前仍未被开发出来的协议。
116.存储器520可用于存储软件程序以及模块，处理器580通过运行存储在存储器520内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现存储5g能力信息的功能。存储器520可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器520可进一步包括相
对于处理器580远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至电子设备500。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
117.输入单元530可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。具体地，输入单元530可包括触敏表面531以及其他输入设备532。触敏表面531，也称为触摸显示屏或者触控板，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触敏表面531上或在触敏表面531附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触敏表面531可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器580，并能接收处理器580发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触敏表面531。除了触敏表面531，输入单元530还可以包括其他输入设备532。具体地，其他输入设备532可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
118.显示单元540可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及电子设备500的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示单元540可包括显示面板541，可选的，可以采用lcd(liquid crystal display，液晶显示器)、oled(organic light-emitting diode，有机发光二极管)等形式来配置显示面板541。进一步的，触敏表面531可覆盖显示面板541，当触敏表面531检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器580以确定触摸事件的类型，随后处理器580根据触摸事件的类型在显示面板541上提供相应的视觉输出。虽然在图5中，触敏表面531与显示面板541是作为两个独立的部件来实现输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触敏表面531与显示面板541集成而实现输入和输出功能。
119.电子设备500还可包括至少一种传感器550，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板541的亮度，接近传感器可在电子设备500移动到耳边时，关闭显示面板541和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于电子设备500还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
120.音频电路560、扬声器561，传声器562可提供用户与电子设备500之间的音频接口。音频电路560可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器561，由扬声器561转换为声音信号输出；另一方面，传声器562将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路560接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器580处理后，经rf电路510以发送给比如另一终端，或者将音频数据输出至存储器520以便进一步处理。音频电路560还可能包括耳塞插孔，以提供外设耳机与电子设备500的通信。
121.电子设备500通过传输模块570(例如wi-fi模块)可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图5示出了传输模
块570，但是可以理解的是，其并不属于电子设备500的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
122.处理器580是电子设备500的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器520内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器520内的数据，执行电子设备500的各种功能和处理数据。可选的，处理器580可包括一个或多个处理核心；在一些实施例中，处理器580可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器580中。
123.电子设备500还包括给各个部件供电的电源590(比如电池)，在一些实施例中，电源可以通过电源管理系统与处理器580逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源590还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
124.尽管未示出，电子设备500还可以包括摄像头(如前置摄像头、后置摄像头)、蓝牙模块等，在此不再赘述。具体在本实施例中，电子设备的显示单元是触摸屏显示器，电子设备还包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
125.根据目标用户标识对应的第一推荐参数生成并推送第一推荐页面，第一推荐参数包括多个推荐标签、各推荐标签的推荐因子、以及各推荐标签的标签权重和各推荐因子的因子权重；
126.获取第一推荐页面的触发信息；
127.若触发信息满足历史响应数据获取条件，获取第一推荐页面对应的历史响应数据；
128.根据历史响应数据，对第一推荐参数进行调整得到第二推荐参数；根据第二推荐参数生成并推送第二推荐页面。
129.具体实施时，以上各个模块可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个模块的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
130.本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。为此，本发明实施例提供一种存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本发明实施例所提供的任一种推荐标签管理方法中的步骤。
131.其中，该存储介质可以包括：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取记忆体(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。
132.由于该存储介质中所存储的指令，可以执行本发明实施例所提供的任一种推荐标签管理方法中的步骤，因此，可以实现本发明实施例所提供的任一种推荐标签管理方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
133.以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
134.综上，虽然本技术已以优选实施例揭露如上，但上述优选实施例并非用以限制本技术，本领域的普通技术人员，在不脱离本技术的精神和范围内，均可作各种更动与润饰，因此本技术的保护范围以权利要求界定的范围为准。