条码显示方法、装置、电子设备和存储介质与流程

1.本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种条码显示方法、装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.目前，手机、手环等终端设备的应用日益广泛，例如，用户通过手机扫码进行收付款，通过手机扫码乘坐地铁、公交等公共交通工具，通过手机扫码显示用户行程等。
3.相关技术中，在不同的场合，用户需要启动不同的应用程序(application，app)进行相关的扫码操作，操作比较繁琐。


技术实现要素：

4.针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种条码显示方法、装置、电子设备和存储介质。
5.本发明提供一种条码显示方法，包括：
6.在获取到条码显示请求的情况下，获取当前时间和上一扫码行为；其中，所述上一扫码行为是在所述当前时间之前的上一时间执行的扫码行为；
7.将所述当前时间和所述上一扫码行为输入至行为预测模型中，得到所述行为预测模型输出的当前扫码行为；其中，所述当前扫码行为是所述当前时间需要执行的扫码行为；
8.基于所述当前扫码行为确定对应的目标应用程序；
9.显示所述目标应用程序的条码界面。
10.根据本发明提供的一种条码显示方法，所述将所述当前时间和所述上一扫码行为输入至行为预测模型中，得到所述行为预测模型输出的当前扫码行为，包括：
11.获取目标用户类型；
12.确定所述目标用户类型对应的目标行为预测模型；
13.将所述当前时间和所述上一扫码行为输入至所述目标行为预测模型中，得到所述目标行为预测模型输出的所述当前扫码行为。
14.根据本发明提供的一种条码显示方法，所述显示所述目标应用程序的条码界面，包括：
15.获取所述条码界面的跳转路径；
16.基于所述跳转路径获取所述条码界面；
17.显示所述条码界面。
18.根据本发明提供的一种条码显示方法，还包括：
19.获取所述当前时间对应的真实扫码行为；
20.在所述真实扫码行为与所述当前扫码行为未一致的情况下，基于所述真实扫码行为与所述当前扫码行为对所述行为预测模型的模型参数进行优化，得到优化后的行为预测模型。
21.根据本发明提供的一种条码显示方法，在获取到条码显示请求之前，所述方法还包括：
22.获取样本数据；其中，所述样本数据包括预设时间内的扫码行为样本和所述扫码行为样本对应的扫码时间样本；
23.标记所述扫码时间样本、所述扫码行为样本和所述上一扫码行为样本的对应关系；
24.基于所述扫码时间样本和所述上一扫码行为样本对初始预测模型进行训练，得到所述初始预测模型输出的当前扫码行为样本；
25.基于所述当前扫码行为样本与所述扫码行为样本对所述初始预测模型的模型参数进行优化，直至达到收敛条件，得到所述行为预测模型。
26.根据本发明提供的一种条码显示方法，所述获取样本数据，包括：
27.获取用户信息；其中，所述用户信息包括用户行程信息，或者所述用户行程信息和用户属性信息；
28.基于所述用户信息确定用户类型；
29.获取与所述用户类型对应的所述样本数据；
30.所述基于所述当前扫码行为样本与所述扫码行为样本对所述初始预测模型的模型参数进行优化，直至达到收敛条件，得到所述行为预测模型包括：
31.基于所述当前扫码行为样本与所述扫码行为样本对所述初始预测模型的模型参数进行优化，直至达到收敛条件，得到所述用户类型对应的行为预测模型。
32.本发明还提供一种条码显示装置，包括：
33.第一获取单元，用于在获取到条码显示请求的情况下，获取当前时间和上一扫码行为；其中，所述上一扫码行为是在所述当前时间之前的上一时间执行的扫码行为；
34.预测单元，用于将所述当前时间和所述上一扫码行为输入至行为预测模型中，得到所述行为预测模型输出的当前扫码行为；其中，所述当前扫码行为是所述当前时间需要执行的扫码行为；
35.第一确定单元，用于基于所述当前扫码行为确定对应的目标应用程序；
36.显示单元，用于显示所述目标应用程序的条码界面。
37.本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述条码显示方法的步骤。
38.本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述条码显示方法的步骤。
39.本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述条码显示方法的步骤。
40.本发明提供的一种条码显示方法、装置、电子设备和存储介质，基于当前时间和上一扫码行为，通过行为预测模型预测当前时间对应的当前扫码行为，并基于当前扫码行为显示对应的目标应用程序的条码界面，无需用户在不同场合手动开启对应的应用程序，从而简化了用户操作。
附图说明
41.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
42.图1是本发明提供的条码显示方法的流程示意图之一；
43.图2是本发明提供的条码显示方法的流程示意图之二；
44.图3是本发明提供的条码显示方法的流程示意图之三；
45.图4是本发明提供的条码显示方法的流程示意图之四；
46.图5是本发明提供的条码显示方法的流程示意图之五；
47.图6是本发明提供的条码显示装置的结构示意图；
48.图7是本发明提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
49.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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，都属于本发明保护的范围。
50.下面结合图1-图5描述本发明的条码显示方法。
51.图1是本发明提供的条码显示方法的流程示意图之一，如图1所示，该方法包括：
52.步骤101、在获取到条码显示请求的情况下，获取当前时间和上一扫码行为。
53.其中，所述上一扫码行为是在所述当前时间之前的上一时间执行的扫码行为。
54.需要说明的是，在实际应用时，可以提供一个实现本发明的条码显示方法的平台，这个平台可以根据用户的使用需求体现为不同的产品形态，例如，可以将本发明的条码显示方法配置在终端设备的app中，或者是配置在小程序中，以实现本发明的条码显示功能。
55.示例地，在用户有条码显示需求时，用户可以向配置有条码显示方法的平台提交条码显示请求，以平台是app为例，在app界面上可以配置一个条码显示的操作控件，用户点击该操作控件，终端设备便可通过该app获取到条码显示请求；或者，在app界面上配置一个语音采集的操作控件，用户点击该语音采集的操作控件，输入例如“扫码”等语音，终端设备的app便可基于用户输入的语音内容确定此时用户输入的是条码显示请求。
56.在获取到条码显示请求时，获取当前时间，并在目标列表中查找与当前时间相邻的上一时间对应的上一扫码行为。其中，目标列表中存储有之前执行的所有扫码行为和对应的扫码时间。
57.步骤102、将所述当前时间和所述上一扫码行为输入至行为预测模型中，得到所述行为预测模型输出的当前扫码行为。
58.其中，所述当前扫码行为是所述当前时间需要执行的扫码行为；所述行为预测模型是基于扫码时间样本和上一扫码行为样本训练得到的；所述上一扫码行为样本是在所述扫码时间样本之前的上一时间样本执行的扫码行为。
59.需要说明的是，在使用行为预测模型之前，需要先对行为预测模型进行训练，即获
取在当前时间之前的预设时间内的扫码行为样本和对应的扫码时间样本；并构建初始预测模型；基于获取的预设时间内的扫码行为样本和对应的扫码时间样本对初始预测模型进行训练和优化，得到最终的行为预测模型。具体训练过程参见下述步骤501至步骤504的描述。
60.示例地，在获取到当前时间和上一扫码行为时，将当前时间和上一扫码行为输入至行为预测模型中，由行为预测模型对当前时间和上一扫码行为进行分析，预测得到与当前时间对应的当前扫码行为。例如，当前时间为8点45分，上一扫码行为是地铁出站，预测的当前扫码行为可以是用户购买早餐时的支付行为。
61.需要说明的是，在实际使用时，如果在预设时间内，在当前时间之前没有发生过任何扫码行为，也就是说，需要预测的当前扫码行为是预设时间内的首个扫码行为，则输入行为预测模型的上一扫码行为可以为空。
62.步骤103、基于所述当前扫码行为确定对应的目标应用程序。
63.示例地，在获取到预测得到的当前扫码行为时，在预先存储的扫码列表中查找与当前扫码行为对应的目标应用程序。
64.在确定扫码列表中存储的与当前扫码行为对应的目标应用程序为多个时，说明多个目标应用程序均满足当前扫码行为，此时根据预设规则从多个目标应用程序中确定出一个目标应用程序执行当前扫码行为。
65.其中，预设规则可以为从多个目标应用程序中随机选择一个目标应用程序；或者，预设规则可以为基于用户对多个目标应用程序的历史使用记录，将用户使用频率最高的应用程序确定为最终的目标应用程序；或者，预设规则可以为基于多个目标应用程序的当前优惠，将当前优惠力度最大的应用程序确定为最终的目标应用程序。例如，若当前扫码行为是用户买早餐的支付行为，对应的目标应用程序包括第一app、第二app和第三app，预设规则为基于用户对多个目标应用程序的历史使用记录，将用户使用频率最高的应用程序确定为最终的目标应用程序，假设从第一app、第二app和第三app中确定第二app为用户使用频率最高的app，则将第二app确定为最终的目标应用程序。
66.需要说明的是，在确定扫码列表中存储的与当前扫码行为对应的目标应用程序为多个时，终端设备可以显示选择控件，用户通过选择控件输入应用程序，从而将用户输入的应用程序确定为最终的目标应用程序。
67.需要说明的是，在使用本发明的条码显示方法之前，首先，每个具备条码显示功能的应用程序可以向配置有条码显示方法的平台进行授权，以确保平台可以访问每个具备条码显示功能的应用程序；其次，可以预先构建扫码行为与具备条码显示功能的应用程序的对应关系，得到的扫码列表如表1所示；例如，在表1中扫码行为包括支付行为、通勤行为、疫情监管行为等；其中，支付行为对应的应用程序可以为第一app、第二app和第三app等；通勤行为对应的应用程序可以为地铁app、公交app和共享单车app等；疫情监管行为对应的应用程序可以为防疫app等。
68.表1
69.扫码行为应用程序支付行为第一app、第二app和第三app通勤行为地铁app、公交app和共享单车app疫情监管行为防疫app
70.具体建立扫码列表的方法可通过以下几种方式实现：
71.第一种方式，配置有条码显示方法的平台检测终端设备上已经安装的具备条码显示功能的应用程序，并建立检测到的每个具备条码显示功能的应用程序与对应的扫码行为的映射关系，得到扫码列表；以北京地区的用户为例，若平台检测到已安装的具备条码显示功能的应用程序包括第一app、第二app、地铁app和防疫app，则建立的扫码列表如表2所示。
72.表2
73.扫码行为应用程序支付行为第一app和第二app通勤行为地铁app疫情监管行为防疫app
74.第二种方式，获取用户的第一输入，响应于第一输入，建立第一输入指示的每个具备条码显示功能的应用程序与对应的扫码行为的映射关系，得到扫码列表。
75.示例地，用户的第一输入可以理解为用户对平台的初始配置行为，用户可以输入终端设备上安装的需要进行条码显示的应用程序，或者需要通过本发明的条码显示方法进行自动启动的应用程序，以此建立用户输入的应用程序与对应的扫码行为的映射关系，得到扫码列表。
76.步骤104、显示所述目标应用程序的条码界面。
77.示例地，在确定当前扫码行为确定对应的目标应用程序时，启动该目标应用程序，若条码界面为目标应用程序的打开界面，则直接显示条码界面；若条码界面不为目标应用程序的打开界面，则用户可以执行相关操作，以打开目标应用程序的条码界面。
78.本发明提供的一种条码显示方法，基于当前时间和上一扫码行为，通过行为预测模型预测当前时间对应的当前扫码行为，并基于当前扫码行为显示对应的目标应用程序的条码界面，无需用户在不同场合手动开启对应的应用程序，从而简化了用户操作。
79.可选地，图2是本发明提供的条码显示方法的流程示意图之二，如图2所示，图1中的步骤102具体可通过以下步骤实现：
80.步骤1021、获取目标用户类型。
81.示例地，在获取到条码显示请求时，可以显示用户类型输入框，由用户在用户类型输入框中输入用户类型，即为终端设备获取到目标用户类型；例如，目标用户类型可以为金融行业的上班族，具体目标用户类型可基于每个用户的自身情况来确定。
82.步骤1022、确定所述目标用户类型对应的目标行为预测模型。
83.示例地，在获取到目标用户类型时，在预先存储的模型列表中查找与所述目标用户类型对应的目标行为预测模型；其中，模型列表中存储有行为预测模型与用户类型的映射关系。例如，目标用户类型为金融行业的上班族，则目标行为预测模型为与金融行业的上班族对应的行为预测模型。
84.步骤1023、将所述当前时间和所述上一扫码行为输入至所述目标行为预测模型中，得到所述目标行为预测模型输出的所述当前扫码行为。
85.示例地，在获取到当前时间、上一扫码行为以及目标行为预测模型时，将当前时间和上一扫码行为输入至目标行为预测模型中，由目标行为预测模型基于当前时间和上一扫码行为对当前扫码行为进行预测，得到目标行为预测模型最终输出的当前扫码行为。
86.本发明提供的条码显示方法，选择与用户类型对应的目标行为预测模型对当前扫码行为进行预测，这样更能符合用户需求，提高了行为预测模型的预测准确率。
87.可选地，图3是本发明提供的条码显示方法的流程示意图之三，如图3所示，图1中的步骤104具体包括以下步骤：
88.步骤1041、获取所述条码界面的跳转路径。
89.示例地，在确定当前扫码行为对应的目标应用程序时，在预先存储的路径列表中查找与目标应用程序对应的条码界面的跳转路径；其中，路径列表中存储有应用程序与条码界面的跳转路径的映射关系。
90.步骤1042、基于所述跳转路径获取所述条码界面。
91.步骤1043、显示所述条码界面。
92.示例地，在确定目标应用程序中条码界面的跳转路径时，可根据该跳转路径直接定位到目标应用程序的条码界面，进而将该条码界面进行显示。
93.需要说明的是，配置有条码显示方法的平台可以实时检测用户安装的每个具备条码显示功能的应用程序，以保持平台与具备条码显示功能的应用程序之间的同步更新。在确定应用程序的条码界面的跳转路径发生变化的情况下，在路径列表中更新对应的应用程序的跳转路径，即将应用程序的条码界面的新的跳转路径与应用程序对应保存，这样，若跳转路径发生变化，也可以直接跳转至对应的条码界面，方便用户使用，提高了用户体验。
94.需要说明的是，还可以是具备条码显示功能的应用程序在跳转路径发生变化时，主动向配置有条码显示方法的平台上报新的跳转路径，便于平台将接收到的应用程序的新的跳转路径与应用程序对应保存。
95.本发明提供的条码显示方法，基于预先存储的条码界面的跳转路径直接定位到条码界面，这样，即使在不同的使用场景下，也不需要用户手动启动不同的应用程序，也不需要用户逐级点击功能菜单查找条码界面，极大地简化了用户操作；另外，针对用户不熟悉的应用程序，基于跳转路径直接定位到对应的条码界面，可以给用户带来极大的方便。
96.进一步地，图4是本发明提供的条码显示方法的流程示意图之四，如图4所示，在执行步骤104之后，该方法还包括以下步骤：
97.步骤105、获取所述当前时间对应的真实扫码行为。
98.示例地，在基于上述行为预测模型对当前扫码行为进行预测之后，还可以跟踪分析用户的实际使用需求，即在基于行为预测模型输出的当前扫码行为确定对应的目标应用程序之后，可以显示预测结果是否正确的选项，在检测到用户输入为预测结果正确的选项时，无需对行为预测模型进行修正；在检测到用户输入为预测结果错误的选项时，显示真实扫码行为输入框，便于用户在真实扫码行为输入框中输入当前时间对应的真实扫码行为，即为终端设备获取到当前时间对应的真实扫码行为。
99.示例地，在基于行为预测模型输出的当前扫码行为确定对应的目标应用程序之后，还可以监测用户行为，如果在预设时间内没有接收到用户的任何操作，则确定当前打开的目标应用程序满足用户的使用需求；如果在预设时间内监测到用户打开其他应用程序的条码，则确定当前的预测结果不准确。
100.步骤106、在所述真实扫码行为与所述当前扫码行为未一致的情况下，基于所述真实扫码行为与所述当前扫码行为对所述行为预测模型的模型参数进行优化，得到优化后的
行为预测模型。
101.示例地，在获取到当前时间对应的真实扫码行为时，将真实扫码行为与预测得到的当前扫码行为进行比较，在确定真实扫码行为与预测得到的当前扫码行为不一致时，基于真实扫码行为和当前扫码行为之间的相似度确定目标损失函数，基于该目标损失函数对行为预测模型的模型参数进行优化；只要每个预测得到的当前扫码行为与真实扫码行为不一致时，均执行该优化方法，最终得到优化后的行为预测模型，也就是得到了针对某个用户的行为预测模型；后续可以基于该用户对应的行为预测模型对当前扫码行为进行预测。
102.本发明提供的条码显示方法，基于当前时间对应的真实扫码行为和预测得到的当前扫码行为对行为预测模型进行修正，实现了行为预测模型的个性化定制，提高了行为预测模型的预测准确率。
103.进一步地，图5是本发明的条码显示方法的流程示意图之五，如图5所示，在执行图1中步骤101之前，该方法还包括以下步骤：
104.步骤501、获取样本数据。
105.其中，所述样本数据包括预设时间内的扫码行为样本和所述扫码行为样本对应的扫码时间样本；预设时间可以为一天或者设定的某个时间段。
106.示例地，以预设时间是一天为例，基于大数据获取一天内不同用户的所有扫码行为以及每个扫码行为对应的扫码时间，将所有的扫码行为均作为扫码行为样本，将所有扫码行为对应的扫码时间均作为扫码时间样本，则样本数据包括多个扫码行为样本和对应的多个扫码时间样本。
107.可以理解的是，通常情况下，用户每日行程大致相同，以上班族为例，工作日的通勤时间相对固定，用户在不同时间干什么事情也相对固定，故可以通过大数据分析时间与用户扫码行为之间的关联性，进而在用户需要执行扫码动作时，自动启动与该时间相关联的扫码行为对应的应用程序。例如，早上七点半到八点半一般是通勤时间，如果用户在这个时间段发出扫码请求，可以确定用户的扫码需求是乘坐交通工具上班，故可自动启动与通行相关的应用程序。
108.此外，用户的不同扫码行为之间也会存在一定的关联性，例如，用户扫码进入地铁站后，后续发生的扫码行为可能是扫码出站；或者，如果地铁站内设置有自动售货机等消费终端，后续发生的扫码行为也可能是扫码支付。也就是说，还可以通过大数据分析行为与行为之间的关联性，根据用户的前一扫码行为预测用户的当前扫码行为，进而在用户需要执行扫码动作时，自动启动当前行为对应的应用程序。
109.鉴于上述描述，本技术获取样本数据，基于样本数据对初始预测模型进行训练，以得到用于预测当前扫码行为的行为预测模型。
110.步骤502、标记所述扫码时间样本、所述扫码行为样本和所述上一扫码行为样本的对应关系。
111.示例地，在获取到样本数据时，对样本数据进行标记，即对扫码行为样本和扫码时间样本进行整理，针对每个扫码时间样本，标记扫码时间样本、扫码时间样本之前的相邻扫码时间样本对应的扫码行为(上一扫码行为样本)、以及在扫码时间样本执行的扫码行为(扫码行为样本)这三者之间的对应关系。
112.步骤503、基于所述扫码时间样本和所述上一扫码行为样本对初始预测模型进行
训练，得到所述初始预测模型输出的当前扫码行为样本。
113.示例地，在对样本数据进行标记后，将标记好的扫码时间样本和对应的上一扫码行为样本输入至构建的初始预测模型中，由初始预设模型基于扫码时间样本和对应的上一扫码行为样本，对可能发生的行为进行预测，最终输出预测得到的多个扫码行为和每个扫码行为对应的发生概率，对每个扫码行为对应的发生概率进行排序，将发生概率最高的扫码行为确定为当前扫码行为样本。
114.步骤504、基于所述当前扫码行为样本与所述扫码行为样本对所述初始预测模型的模型参数进行优化，直至达到收敛条件，得到所述行为预测模型。
115.示例地，在得到当前扫码行为样本时，将当前扫码行为样本与之前标记的扫码时间样本对应的扫码行为样本进行比较，在确定当前扫码行为样本与之前标记的扫码行为样本一致时，则说明预测正确。
116.在确定当前扫码行为样本与之前标记的扫码行为样本不一致时，则说明预测错误，此时，基于当前扫码行为样本与扫码行为样本的相似度构建损失函数，损失函数用于评价初始预测模型的预测值与真实值不一样的程度，所以，基于构建的损失函数对初始预测模型的模型参数进行优化，不断的训练，直至模型达到收敛条件，得到行为预测模型。
117.需要说明的是，实际使用时，可以根据使用需求选择对应的损失函数，本发明对此不作限定。
118.本发明提供的条码显示方法，基于标记后的样本数据对初始预测模型进行训练，并基于损失函数对初始预测模型的模型参数进行了优化，直至达到收敛条件，得到最终的行为预测模型，提高了行为预测模型的性能。
119.可选地，图5中的步骤501具体可通过以下方式实现：
120.获取用户信息；其中，所述用户信息包括用户行程信息，或者所述用户行程信息和用户属性信息；基于所述用户信息确定用户类型；获取与所述用户类型对应的所述样本数据。
121.其中，用户属性信息至少包括以下之一：用户行业、用户所在区域和用户从事工种等。
122.示例地，由于不同用户的每日行程会有所不同，为了提高行为预测模型的准确性，可以针对不同类型的用户构建不同的行为预测模型。即在获取样本数据时，针对不同类型的用户获取不同的样本数据。
123.具体获取样本数据的方法为：首先获取用户行程信息，或者，用户行程信息和用户属性信息，在只获取用户行程信息时，可以基于用户行程信息粗粒度划分用户类型，例如，用户行程信息包括早上八点去公司上班、下午五点从公司回到家，则确定该用户的用户类型为上班族；若用户行程信息为早上七点半去学校，下午四点半从学校回到家，则确定该用户的用户类型为学生；如用户行程信息为早上八点去菜市场买菜，九点在广场锻炼身体，十点在家做饭，则确定该用户的用户类型为老年人等。
124.实际使用时，即使都是上班族，不同行业、不同地区和不同工种的用户，每日行程也会有所不同，所以可以同时获取用户行程信息和用户属性信息，基于用户行程信息和用户属性信息细粒度划分用户类型，例如，可以将用户类型划分为金融行业上班族、北京地区上班族、夜班上班族等。
125.可选地，在获取到用户类型对应的样本数据时，基于所述当前扫码行为样本与所述扫码行为样本对所述初始预测模型的模型参数进行优化，直至达到收敛条件，得到所述行为预测模型，具体包括如下：
126.基于所述当前扫码行为样本与所述扫码行为样本对所述初始预测模型的模型参数进行优化，直至达到收敛条件，得到所述用户类型对应的行为预测模型。
127.示例地，在确定用户类型时，获取该用户类型对应的样本数据，并基于该用户类型的样本数据对初始预测模型进行训练，最终得到针对该用户类型对应的行为预测模型。
128.本发明提供的条码显示方法，针对不同的用户类型的样本数据对初始预测模型进行训练，最终可以得到每个用户类型对应的行为预测模型，实现了模型粒度的细化；后续基于用户类型选择对应的行为预测模型进行扫码行为的预测，能够提高预测的准确性；同时也简化了用户操作，提高了用户体验。
129.下面对本发明提供的条码显示装置进行描述，下文描述的条码显示装置与上文描述的条码显示方法可相互对应参照。
130.图6是本发明提供的条码显示装置的结构示意图，如图6所示，该条码显示装置包括第一获取单元601、预测模型602、第一确定单元603和显示单元604；其中：
131.第一获取单元601，用于在获取到条码显示请求的情况下，获取当前时间和上一扫码行为；其中，所述上一扫码行为是在所述当前时间之前的上一时间执行的扫码行为；
132.预测单元602，用于将所述当前时间和所述上一扫码行为输入至行为预测模型中，得到所述行为预测模型输出的当前扫码行为；其中，所述当前扫码行为是所述当前时间需要执行的扫码行为；
133.第一确定单元603，用于基于所述当前扫码行为确定对应的目标应用程序；
134.显示单元604，用于显示所述目标应用程序的条码界面。
135.本发明提供的一种条码显示装置，基于当前时间和上一扫码行为，通过行为预测模型预测当前时间对应的当前扫码行为，并基于当前扫码行为显示对应的目标应用程序的条码界面，无需用户在不同场合手动开启对应的应用程序，从而简化了用户操作。
136.基于上述任一实施例，所述预测单元602具体用于：
137.获取目标用户类型；
138.确定所述目标用户类型对应的目标行为预测模型；
139.将所述当前时间和所述上一扫码行为输入至所述目标行为预测模型中，得到所述目标行为预测模型输出的所述当前扫码行为。
140.基于上述任一实施例，所述显示单元604具体用于：
141.获取所述条码界面的跳转路径；
142.基于所述跳转路径获取所述条码界面；
143.显示所述条码界面。
144.基于上述任一实施例，该条码显示装置还包括第二获取单元和第一优化单元；其中：
145.第二获取单元，用于获取所述当前时间对应的真实扫码行为；
146.第一优化单元，用于在所述真实扫码行为与所述当前扫码行为未一致的情况下，基于所述真实扫码行为与所述当前扫码行为对所述行为预测模型的模型参数进行优化，得
到优化后的行为预测模型。
147.基于上述任一实施例，该条码显示装置还包括第三获取单元、标记单元、训练单元和第二优化单元；其中：
148.第三获取单元，用于获取样本数据；其中，所述样本数据包括预设时间内的扫码行为样本和所述扫码行为样本对应的扫码时间样本；
149.标记单元，用于标记所述扫码时间样本、所述扫码行为样本和所述上一扫码行为样本的对应关系；
150.训练单元，用于基于所述扫码时间样本和所述上一扫码行为样本对初始预测模型进行训练，得到所述初始预测模型输出的当前扫码行为样本；
151.第二优化单元，用于基于所述当前扫码行为样本与所述扫码行为样本对所述初始预测模型的模型参数进行优化，直至达到收敛条件，得到所述行为预测模型。
152.基于上述任一实施例，所述第一获取单元601具体用于：
153.获取用户信息；其中，所述用户信息包括用户行程信息，或者所述用户行程信息和用户属性信息；
154.基于所述用户行程信息，或者所述用户行程信息和所述用户属性信息确定用户类型；
155.获取与所述用户类型对应的所述样本数据。
156.所述第二优化单元具体用于：
157.基于所述当前扫码行为样本与所述扫码行为样本对所述初始预测模型的模型参数进行优化，直至达到收敛条件，得到所述用户类型对应的行为预测模型。
158.图7是本发明提供的电子设备的实体结构示意图，如图7所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)710、通信接口(communications interface)720、存储器(memory)730和通信总线740，其中，处理器710，通信接口720，存储器730通过通信总线740完成相互间的通信。处理器710可以调用存储器730中的逻辑指令，以执行条码显示方法，该方法包括：在获取到条码显示请求的情况下，获取当前时间和上一扫码行为；其中，所述上一扫码行为是在所述当前时间之前的上一时间执行的扫码行为；
159.将所述当前时间和所述上一扫码行为输入至行为预测模型中，得到所述行为预测模型输出的当前扫码行为；其中，所述当前扫码行为是所述当前时间需要执行的扫码行为；
160.基于所述当前扫码行为确定对应的目标应用程序；
161.显示所述目标应用程序的条码界面。
162.此外，上述的存储器730中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
163.另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机
程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的条码显示方法，该方法包括：在获取到条码显示请求的情况下，获取当前时间和上一扫码行为；其中，所述上一扫码行为是在所述当前时间之前的上一时间执行的扫码行为；
164.将所述当前时间和所述上一扫码行为输入至行为预测模型中，得到所述行为预测模型输出的当前扫码行为；其中，所述当前扫码行为是所述当前时间需要执行的扫码行为；
165.基于所述当前扫码行为确定对应的目标应用程序；
166.显示所述目标应用程序的条码界面。
167.又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的条码显示方法，该方法包括：在获取到条码显示请求的情况下，获取当前时间和上一扫码行为；其中，所述上一扫码行为是在所述当前时间之前的上一时间执行的扫码行为；
168.将所述当前时间和所述上一扫码行为输入至行为预测模型中，得到所述行为预测模型输出的当前扫码行为；其中，所述当前扫码行为是所述当前时间需要执行的扫码行为；
169.基于所述当前扫码行为确定对应的目标应用程序；
170.显示所述目标应用程序的条码界面。
171.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
172.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
173.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。