私域平台视频推荐方法、装置、电子设备和介质与流程

1.本公开涉及互联网技术领域，更具体地，涉及一种方法、装置、电子设备和介质。


背景技术：

2.现有公域流量平台的推荐专利主要是基于用户行为的大数据推荐，对用户观看视频类型和用户的搜索行为进行数据分析，猜测用户的兴趣标签。
3.在实现本公开构思的过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：在私域流量平台，尤其是公司内部平台，没有达到按照公司机构实现分层分级推荐，也没有考虑用户岗位因素，实现针对性推荐的机制。因此需要考虑私域平台和公域平台的区别，设计一种符合私域平台，例如公司内部平台需求的推荐视频的方法。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本公开的实施例提供了一种私域平台视频推荐方法、装置、电子设备和介质。
5.本公开的一个方面提供了一种私域平台视频推荐方法，其特征在于，包括：获取待推荐视频；基于预设的分类规则生成视频分类标签；基于所述视频分类标签，对所述待推荐视频进行标记；基于用户数据生成用户画像，其中，所述用户数据获取自用户登记信息以及用户行为，所述用户登记信息为用户在所述私域平台的登记信息；基于所述视频分类标签和所述用户画像将所述待推荐视频分配至不同的视频推荐池；基于所述视频推荐池生成视频推荐列表；以及基于所述视频推荐列表进行所述视频推荐。
6.在某些实施例中，所述视频分类标签包括主题视频标签、发布时间标签、发布者等级标签、机构标签中的至少一种，以及内容标签。
7.在某些实施例中，所述主题视频标签包括平台主题视频和岗位主题视频中的至少一种；所述发布时间标签包括新生代视频，中生代视频，以及老生代视频中的一种；所述发布者等级标签包括大v用户或普通用户。
8.在某些实施例中，所述用户画像至少包括用户兴趣标签和用户属性标签，所述用户属性标签获取自用户登记信息。
9.在某些实施例中，所述基于所述视频分类标签和所述用户画像将所述待推荐视频分配至不同的视频推荐池包括：基于所述视频分类标签和所述用户画像形成视频推荐映射；基于所述视频推荐映射将所述待推荐视频分配至不同的视频推荐池，其中，所述视频推荐池包括主题推荐池，等级-时间推荐池，机构推荐池，以及不感兴趣池中的至少两种。
10.在某些实施例中，所述基于所述视频推荐池生成视频推荐列表包括：基于预设的规则对视频推荐池进行排序，按顺序获取来自不同视频推荐池的拟推荐视频，将所述拟推荐视频添加至所述视频推荐列表，其中，在获取来自等级-时间推荐池，以及不感兴趣池中的拟推荐视频时，所述方法还包括：基于热度值算法获取所述待推荐视频的热度值；基于所述热度值对所述待推荐视频进行排序；以及基于热度值排序结果获取拟推荐视频。
11.在某些实施例中，所述热度值算法包括：获取待推荐视频播放数据；解析所述待推荐视频播放数据，获取所述待推荐视频热度参数。所述热度参数包括点赞率，评论率，以及平均播放进度中的至少两种；以及基于所述待推荐视频热度参数计算得到待推荐视频的热度值。
12.在某些实施例中，在将所述拟推荐视频添加至所述视频推荐列表后，所述方法还包括：当拟推荐视频数量达到推荐阈值，或拟推荐视频均来自于不感兴趣池时，停止添加所述视频推荐列表。
13.本公开的另一个方面提供了一种私域平台视频推荐装置，包括获取模块，配置为获取待推荐视频；第一生成模块，配置为基于预设的分类规则生成视频分类标签；标记模块，配置为基于所述视频分类标签，对所述待推荐视频进行标记；第二生成模块，配置为基于用户数据生成用户画像，其中，所述用户数据获取自用户登记信息以及用户行为，所述用户登记信息为用户在所述私域平台的登记信息；分配模块，配置为基于所述视频分类标签和所述用户画像将所述待推荐视频分配至不同的视频推荐池；第三生成模块，配置为基于所述视频推荐池生成视频推荐列表；推荐模块，配置为基于所述视频推荐列表进行所述视频推荐。
14.本公开的另一方面提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器以及存储装置，其中，所述存储装置用于存储可执行指令，所述可执行指令在被所述处理器执行时，实现如上所述的方法。
15.本公开的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。
16.本公开的另一方面提供了一种计算机程序，所述计算机程序包括计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。
17.本公开的实施例提供的视频推荐方法，充分考虑私域平台和公域平台的区别，可实现私域平台，尤其是公司内部平台，基于用户所在机构和岗位的分层分级视频推荐，提升了私域平台视频推荐的针对性和推荐效果。
附图说明
18.通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
19.图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用方法、装置的示例性系统架构；
20.图2示意性示出了根据本公开实施例的私域平台视频推荐方法的流程图；
21.图3示意性示出了根据本公开实施例的将待推荐视频分配至不同的视频推荐池的方法的流程图；
22.图4示意性示出了根据本公开实施例的基于热度值算法获取待推荐视频的热度值的方法的流程图；
23.图5示意性示出了根据本公开实施例的私域平台视频推荐装置的框图；
24.图6示意性示出了根据本公开实施例的电子设备的方框图。
具体实施方式
25.以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。
26.在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
27.在使用类似于“a、b或c等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有a、b或c中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有a、单独具有b、单独具有c、具有a和b、具有a和c、具有b和c、和/或具有a、b、c的系统等)。术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。
28.在本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，采取了必要保密措施，且不违背公序良俗。
29.如今，公域流量平台的视频推送主要依靠分析用户的搜索观看行为，提取用户的兴趣标签，定向推送用户感兴趣的视频内容。但是在私域流量平台，例如公司内部平台，推送视频不仅需要考虑用户的行为，还要考虑用户的机构和岗位。因此，基于构建一种针对私域平台的视频推荐方法，以基于用户所在机构，所属岗位等因素实现定向精准推荐，提升面向私域平台用户的视频推荐的针对性和推荐效果。
30.本公开的实施例提供了一种私域平台视频推荐方法、装置、电子设备和介质。该方法包括：获取待推荐视频；基于预设的分类规则生成视频分类标签；基于所述视频分类标签，对所述待推荐视频进行标记；基于用户数据生成用户画像，其中，所述用户数据获取自用户登记信息以及用户行为，所述用户登记信息为用户在所述私域平台的登记信息，所述登记信息至少包括用户所属机构信息和用户所属岗位信息；基于所述视频分类标签和所述用户画像将所述待推荐视频分配至不同的视频推荐池；基于所述视频推荐池生成视频推荐列表；以及基于所述视频推荐列表进行所述视频推荐。
31.需要说明的是，本公开实施例提供的私域平台视频推荐的方法、装置、系统和电子设备可用于互联网技术领域，也可用于除互联网技术之外的多种领域，如金融领域等。本公开实施例提供的私域平台视频推荐的方法、装置、系统和电子设备的应用领域不做限定。
32.图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用方法、装置的示例性系统架构。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
33.如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
34.用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送信息等。终端设备101、102、103可以具有录入用户信息，获取和观看视频，以及点赞、评价、转发视频的功能，还可以具有上传视频的功能。此外，终端设备101、102、103上还可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等应用(仅为示例)。
35.终端设备101、102、103包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机等等。
36.服务器105可以解析用户信息数据集合以得到用户信息数据及记录用户行为，此外，还可以基于推荐算法生成视频推荐列表。服务器105可以为数据库服务器、后台管理服务器、服务器集群等。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如推荐视频)反馈给终端设备。
37.需要说明的是，本公开实施例所提供的方法一般可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的装置一般可以设置于服务器105中。
38.应该理解，终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
39.图2示意性示出了根据本公开实施例的私域平台视频推荐方法的流程图。
40.如图2所示，该方法可以包括操作s201～操作s207。
41.在操作s201，获取待推荐视频。
42.根据本公开的实施例，私域平台可以为企业/机构内部平台，其中企业/机构内部平台可以包含分支机构，例如银行的分行，支行等。所述待推荐视频可以由用户上传，也可以由视频平台管理人员根据特定时间段的私域平台的主题活动形成并上传。可以理解的是，待推荐视频可以经过初步筛选后确定，例如将质量较低的视频筛除。
43.在操作s202，基于预设的分类规则生成视频分类标签。
44.根据本公开的实施例，预设的分类规则可以包括：基于视频的主题类型进行分类，例如可以分为主题视频和日常视频，其中主题视频可以包括平台主题视频和岗位主题视频。其中，平台主题视频可以为平台特定时间段的主题活动视频，岗位主题视频可以包括面向特定岗位的职业技能、制度流程、员工风采等类型。日常视频可以包括日常生活类视频，例如健身，歌舞，厨艺等类型。可以基于视频的基于视频的形式进行分类，例如可以包括直播、动画、讲座等类型。可以基于视频风格分类，例如可以包括搞笑型、感动人心型、干货型。可以基于视频发布时间分类，例如可以分为新生代视频，中生代视频，老生代视频，其中可以根据平台视频上传速度，上传数量以及用户使用频率等因素预设不同发布时间的视频所属的类别，例如可以将发布时间为0-2天的视频分为新生代视频，发布时间为3-30天的视频分为中生代视频，发布时间超过30天的视频分为老生代视频。还可以基于发布者等级进行分类。根据本公开的实施例，视频系统在创建用户时，可以形成一套用户成长体系，所有用户在注册时均被标记为普通用户，当用户在平台中通过发布视频、点赞、评论等操作积攒一定积分后，可以通过私域平台申请升级成为大v用户并带有大v标识，大v用户属于公司的活跃用户群体，其余用户仍为普通用户。基于上述规则，可以基于视频发布者是否为大v用户来对视频进行分类。为了提升私域平台视频推荐的针对性，还可以基于发布者所述机构对视频进行分类，例如银行私域平台，可以分类为来自某省或市分行，也可进一步细分为来自
某区县支行等。进一步的，还可以基于发布者的加入年份，发布者的职级进行机构分类细分。可以理解的是，更细的分类有利于实现更为精准的推荐，可以基于用户反馈调节分类规则。
45.基于上述分类规则，可以生成一系列分类标签，包括但不限于主题视频标签、发布时间标签、发布者等级标签、机构标签等，可以理解的是，所述视频至少还应该包括内容标签，即基于视频具体的内容创建相应的标签。所述主题视频标签包括平台主题视频和岗位主题视频中的至少一种；所述发布时间标签包括新生代视频，中生代视频，以及老生代视频中的一种；所述发布者等级标签包括大v用户或普通用户。可以理解的是，某一视频可基于所述一个或多个分类标准分为不同的类别，相应的，该视频可以具有一个或多个视频分类标签。
46.在操作s203，基于所述视频分类标签，对所述待推荐视频进行标记。
47.在操作s204，基于用户数据生成用户画像，其中，所述用户数据获取自用户登记信息以及用户行为，所述用户登记信息为用户在所述私域平台的登记信息。
48.根据本公开的实施例，基于私域平台视频推荐的特定需求，可以通过提取用户数据并对用户数据进行处理以生成用户画像。其中，可以基于用户在私域平台的登记信息，例如录入人力资源系统的员工信息获取用户登记信息。可以理解的是，为实现私域平台的精准推荐，用户登记信息至少可以包含用户所属机构信息和用户所属岗位信息。此外，可以基于用户观看视频过程中的行为获取行为数据，经处理分析后构建用户画像。
49.在本公开的实施例中，可以基于用户数据提取用户标签，并基于所述用户标签生成用户画像。用户标签可以包括用户兴趣标签，用户属性标签，用户活跃度标签等。其中，兴趣标签可以基于用户在视频系统中录入的感兴趣的视频类型确定，也可以基于分析用户在观看视频过程中的行为确定，例如可以基于用户查看的视频内容标签偏好，视频风格偏好，视频形式偏好，视频时长偏好，观看视频时间段偏好提取兴趣标签。属性标签可以包含用户年龄，用户性别，用户岗位信息，用户使用设备类型，用户职级，用户所述机构等。属性标签可以基于用户在人力资源系统登记的员工信息获得，也可以基于系统检测用户当前使用设备类型获得。用户活跃度标签可以通过分析用户等级，用户使用视频推荐系统的时间长度，用户在一定时间段内的观看行为数据获取。例如系统可以自动采集用户行为数据并分析当前用户是否为新用户，用户等级类别，用户在近期内是否有登录、观看、点赞、评论、收藏、分享、发布、新增关注、搜索视频及直播的行为及其频次。其中，基于用户等级类别可以推算其是否为大v用户。进一步的，对于活跃用户还可以分析其活跃类型，例如当前活跃用户属于创作者或者是人气王，以细化标签。可以理解的是，可以基于用户反馈对标签生成进行进一步细化，以对用户画像进行更新。
50.在一个具体的示例中，用户王某的用户标签可以包括活跃用户，用户等级五级，32岁，男，产品经理，使用安卓系统设备，北京分行，游泳，健身，篮球，短视频，人气王等等，标签组合即可生成用户画像。
51.在生成用户画像后，返回操作s205。
52.在操作s205，基于所述视频分类标签和所述用户画像将所述待推荐视频分配至不同的视频推荐池。
53.图3示意性示出了根据本公开实施例的将待推荐视频分配至不同的视频推荐池的
方法的流程图。
54.如图3所示，该方法可以包括操作s301～操作s302。
55.在操作s301，基于视频分类标签和用户画像形成视频推荐映射。
56.在操作s302，基于视频推荐映射将所述待推荐视频分配至不同的视频推荐池。
57.根据本公开的实施例，视频推荐池包括主题推荐池，等级-时间推荐池，机构推荐池，以及不感兴趣池中的至少两种。在生成视频分类标签和用户画像后，可以将视频分类标签与用户标签关联，形成视频推荐映射。例如，视频为岗位主题视频，其标签包括“职业技能”，内容标签为“网页开发”，由此，可以建立与用户标签包括“程序员”的用户的关联，从而形成视频推荐映射。形成映射后，可以将上述视频分配至主题推荐池中。等级-时间推荐池同时关联发布者等级标签和发布时间标签，相应的，推荐池可以包括大v新生代推荐池，普通新生代推荐池，大v中生代推荐池，普通中生代推荐池，大v老生代推荐池，普通老生代推荐池等。机构推荐池基于视频是否来自于同一机构为分配原则。私域平台在发展过程中逐渐庞大，形成不同的分支机构，有些分支机构分布在不同的地区，不同分支机构的同事之间不太了解，为了更大程度曝光可能认识的人的作品，提升用户归属感，可以引入机构推荐池。机构推荐池还可以进行细分，例如可以根据视频发布者加入机构的年份，在公司中担任的职级构建推荐子池，以基于用户加入年份，职级等属性标签与机构标签的匹配程度进行推荐优先度排序。根据本公开的实施例，为了增加视频热度，扩展受众范围，拓宽用户视野，还可以构建不感兴趣池。可以将不属于某一用户兴趣标签下但具有较高热度的视频分配至不感兴趣池中，以进一步提升该类视频的曝光度，引导用户探索新的兴趣点。
58.在将待推荐视频分配至不同的视频推荐池后，返回操作s206。
59.在操作s206，基于视频推荐池生成视频推荐列表。
60.根据本公开的实施例，可以基于预设的规则对视频推荐池进行排序，按顺序获取来自不同视频推荐池的拟推荐视频，将所述拟推荐视频添加至所述视频推荐列表。其中，可以基于私域平台的视频推荐需求，对视频推荐池预设排序规则。在一些示例中，可以基于平台宣传需求，先排列主题推荐池，然后排列发布者用户等级由高至低，发布时间由近及远的等级-时间推荐池，再排列用户同机构的机构推荐池视频，而后排列不感兴趣池。可以理解的是，为了提高主题推荐池，用户同机构推荐池以及不感兴趣池中视频的曝光量，可以将上述三种推荐池穿插排列至不同发布者用户等级，不同发布时间的等级-时间推荐池之间。在一个典型的示例中，在一轮推荐中，可以按照如下顺序排列推荐池：主题推荐池1，大v新生代推荐池，普通新生代推荐池，机构推荐池1，不感兴趣池1，主题推荐池2，大v中生代推荐池，普通中生代推荐池，机构推荐池2，不感兴趣池2，主题推荐池3，大v老生代推荐池，普通老生代推荐池，机构推荐池3，不感兴趣池3。其中，主题推荐池1、2、3中的视频为在原主题推荐池中随机抽取一定数量的不同视频。可以基于类似的方法构建机构推荐池1、2、3和不感兴趣池1、2、3。根据本公开的实施例，对于每一个推荐池，可以基于预设规则或分析用户观看行为后设定推荐数量。其中，在获取来自主题推荐池，机构推荐池的视频时，可以随机推荐预设数量的视频。
61.根据本公开的实施例，在获取来自等级-时间推荐池，以及不感兴趣池中的拟推荐视频时，所述方法还包括：基于热度值算法获取所述待推荐视频的热度值；基于所述热度值对所述待推荐视频进行排序；以及基于热度值排序结果获取拟推荐视频。
62.图4示意性示出了根据本公开实施例的基于热度值算法获取待推荐视频的热度值的方法的流程图。
63.如图4所示，该方法可以包括操作s401～操作s404。
64.在操作s401，获取待推荐视频播放数据。
65.在操作s402，解析待推荐视频播放数据，获取所述待推荐视频热度参数。
66.在操作s403，基于所述待推荐视频热度参数计算得到待推荐视频的热度值。
67.根据本公开的实施例，可以基于用户行为获取分配至推荐池中的待推荐视频热度参数，所述热度参数可以包括点赞率，评论率，以及平均播放进度中的至少两种。
68.在一些具体的实施例中，可以通过如下算法得到待推荐视频热度参数：点赞率＝短视频点赞人数
÷
总播放人数；评论率＝短视频评论人数(含评论及回复)
÷
总播放人数；平均播放进度＝短视频播放进度之和
÷
总播放次数；短视频播放进度＝播放时长
÷
视频时长。其中，统计周期可以为发布时间至计算热度时刻的累计值。可以按照如下规则统计总播放次数：从头播放一次记为一次，自动循环播放记为多次；开始播放后，很快划走，记为一次；未播放，直接划走，不计入次数；自己看自己的视频，不计入次数；暂停后再开始，不计入次数；未登录人员观看，不记入次数。可以按照如下规则统计总播放人数：一人看多次同一个视频，记为一人；未登录人员观看，不记入人数。可以按照如下规则统计播放时长：在正常播放的情况下，以实际观看时长为准，拖动部分不计入播放时长；中途暂停，暂停的时间不计入播放时长；以视频正常播放的时间，为播放时长。其中，0-1秒记为1秒。
69.根据本公开的实施例，在得到待推荐视频热度参数后，可以对不同的参数赋予不同权重，并计算得到最终的视频热度值。其中，可以基于视频曝光量，话题讨论度的需求，以及用户认可度的考量设定参数权重。在一个示例中，可以基于如下公式计算视频热度值：
70.视频热度值＝30％
×
点赞率 20％
×
评论率 50％
×
平均播放进度。
71.在操作s404，基于热度值排序结果获取拟推荐视频。
72.根据本公开具体的实施例，在获取来自等级-时间推荐池中的拟推荐视频时，可以基于预设的热度值阈值和推荐数目，选取用户兴趣标签下热度值最高的视频。例如，用户兴趣标签包含“健身”，“跳舞”，“游泳”，可以选取某一等级-时间推荐池中对应的内容标签的视频中热度最高的2-5个视频，并且上述热度最高的2-5个视频可以设置需大于一定的热度值阈值以保证推荐质量。
73.在一些具体的实施例中，如果两个视频热度值相等，可以依据用户认可度的考量依次按照平均播放进度，点赞率，评论率的大小进行排序。
74.根据本公开的另一些实施例，在将所述拟推荐视频添加至所述视频推荐列表后，所述方法还包括：当拟推荐视频数量达到推荐阈值，或拟推荐视频均来自于不感兴趣池时，停止添加所述视频推荐列表。
75.在本公开的另一些实施例中，可以应用本公开的实施例的方法获得一轮视频推荐列表。当本轮视频全部观看完毕后，可以基于相同的方法生成下一轮视频推荐列表。为保证推荐质量，平衡推荐池视频数量及用户体验，可以设置推荐阈值，当本轮拟推荐视频数量达到推荐阈值时停止推荐。推荐阈值可以根据平台视频总量确定。另一方面，如果依据本公开实施例的视频推荐列表生成方法生成本轮拟推荐视频时，视频来源仅为不感兴趣池，为了提升用户体验，可以停止添加视频推荐列表，则本轮推荐结束。
76.在视频推荐列表生成后，返回操作s207。
77.在操作s207，基于所述视频推荐列表进行所述视频推荐。
78.本公开提供的方法，通过在用户画像中引入用户所属机构和所属岗位等用户标签，构建适应于私域平台视频推荐的用户画像，与视频分类标签形成映射关系，形成充分考虑私域平台特点的视频推荐列表，实现了基于私域平台特点的，分层分级的用户推荐模式，提升了面向私域平台的视频推荐的精准性。
79.图5示意性示出了根据本公开实施例的私域平台视频推荐装置的框图。
80.如图5所示，私域平台视频推荐装置500可以包括：获取模块501，第一生成模块502，标记模块503，第二生成模块504，分配模块505，第三生成模块506，推荐模块507。
81.其中，获取模块501被配置为获取待推荐视频。
82.第一生成模块502被配置为基于预设的分类规则生成视频分类标签。
83.标记模块503被配置为基于所述视频分类标签，对所述待推荐视频进行标记。
84.第二生成模块504被配置为基于用户数据生成用户画像。其中，所述用户数据获取自用户登记信息以及用户行为，所述用户登记信息为用户在所述私域平台的登记信息。
85.分配模块505被配置为基于所述视频分类标签和所述用户画像将所述待推荐视频分配至不同的视频推荐池。
86.第三生成模块506被配置为基于所述视频推荐池生成视频推荐列表。
87.推荐模块507被配置为基于所述视频推荐列表进行所述视频推荐。
88.需要说明的是，装置部分实施例中各模块/单元/子单元等的实施方式、解决的技术问题、实现的功能、以及达到的技术效果分别与方法部分实施例中各对应的步骤的实施方式、解决的技术问题、实现的功能、以及达到的技术效果相同或类似。
89.根据本公开的实施例的模块、单元中的任意多个、或其中任意多个的至少部分功能可以在一个模块中实现。根据本公开实施例的模块、单元中的任意一个或多个可以被拆分成多个模块来实现。根据本公开实施例的模块、单元中的任意一个或多个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(fpga)、可编程逻辑阵列(pla)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(asic)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式的硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，根据本公开实施例的模块、单元中的一个或多个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。
90.例如，获取模块501，第一生成模块502，标记模块503，第二生成模块504，分配模块505，第三生成模块506，推荐模块507中的任意多个可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，获取模块501，第一生成模块502，标记模块503，第二生成模块504，分配模块505，第三生成模块506，推荐模块507中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(fpga)、可编程逻辑阵列(pla)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(asic)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实
现。或者，获取模块501，第一生成模块502，标记模块503，第二生成模块504，分配模块505，第三生成模块506，推荐模块507中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。
91.图6示意性示出了根据本公开实施例的电子设备的方框图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
92.如图6所示，根据本公开实施例的电子设备600包括处理器601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器601例如可以包括通用微处理器(例如cpu)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(asic))，等等。处理器601还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器601可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
93.在ram 603中，存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理器601、rom 602以及ram 603通过总线604彼此相连。处理器601通过执行rom 602和/或ram 603中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除rom 602和ram 603以外的一个或多个存储器中。处理器601也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。
94.根据本公开的实施例，电子设备600还可以包括输入/输出(i/o)接口605，输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。电子设备600还可以包括连接至i/o接口605的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至i/o接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。
95.根据本公开的实施例，根据本公开实施例的方法流程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读存储介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被处理器601执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
96.本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。
97.根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可
以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的rom 602和/或ram 603和/或rom 602和ram 603以外的一个或多个存储器。
98.附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
99.本公开还提供了一种计算机程序，该计算机程序包括一个或者多个程序。上述方法可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读存储介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被处理器601执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
100.本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
101.以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。