用于降低价格关注度的对象推荐方法、介质和装置与流程

1.本公开的实施方式涉及信息处理技术领域，更具体地，本公开的实施方式涉及用于降低价格关注度的对象推荐方法、介质和装置。


背景技术：

2.本部分旨在为权利要求书中陈述的本公开的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
3.随着互联网产品的不断发展，一些流媒体平台应运而生，例如，音乐平台、影视剧平台和文学作品阅读平台等。
4.这些流媒体平台中通常会设置一些付费内容以满足不同用户的使用需求，然而，一些用户在使用流媒体平台时，对这些付费内容的价格信息的关注度较高，一定程度上会导致用户粘性降低，从而造成用户流失。
5.相关技术中，会在提供付费内容的同时推荐相应的优惠措施，以提升用户粘性，但此方案的效果较差。


技术实现要素：

6.本公开的实施方式提供一种用于降低价格关注度的对象推荐方法、介质和装置，通过向用户推荐对象的方式，以增强互动效果，从而降低用户对付费页面中价格等因素的关注度，进而提升用户粘性。
7.在本公开实施方式的第一方面中，提供了一种降低价格关注度的对象推荐方法，包括：获取用户针对付费页面的操作信息，操作信息包括用户在付费页面的停留时长和/或交互操作；响应于停留时长大于预设时长，和/或，响应于交互操作包含退出操作且不包含支付操作，根据用户的活跃度，确定推荐对象；向用户推荐该推荐对象；
8.其中，退出操作用于退出付费页面，活跃度是根据用户的历史登录信息确定的，活跃度用于指示用户在预设时段的登录次数。
9.在本公开的一个实施例中，根据用户的活跃度，确定推荐对象，包括：获取用户的活跃度和用户特征信息，用户特征信息是根据用户的历史播放信息确定的；根据活跃度和用户特征信息，确定推荐对象。
10.在本公开的一个实施例中，获取用户的活跃度，包括：获取用户在至少两个时段的实际活跃度；获取至少两个时段对应的第一期望活跃度和第二期望活跃度，第一期望活跃度高于第二期望活跃度；根据用户在至少两个时段的实际活跃度、第一期望活跃度和第二期望活跃度，获取用户的活跃度。
11.在本公开的一个实施例中，根据用户在至少两个时段的实际活跃度、第一期望活跃度和第二期望活跃度，获取用户的活跃度，包括：响应于至少两个时段中的至少一个时段的实际活跃度高于该时段对应的第一期望活跃度，确定用户的活跃度为第一活跃度；响应于至少两个时段对应的实际活跃度均低于各时段对应的第一期望活跃度，且至少两个时段
中的至少一个时段的实际活跃度高于该时段对应的第二期望活跃度，确定用户的活跃度为第二活跃度；响应于至少两个时段对应的实际活跃度均低于各时段对应的第二期望活跃度，确定用户的活跃度为第三活跃度；其中，第一活跃度高于第二活跃度，第二活跃度高于第三活跃度。
12.在本公开的一个实施例中，用户特征信息包括用户的喜好特征和/或情绪特征，根据活跃度和用户特征信息，确定推荐对象，包括：响应于活跃度为第一活跃度，根据用户的情绪特征和喜好特征，确定推荐对象；或者，响应于活跃度为第二活跃度，根据用户喜好特征，确定与喜好特征相匹配的对象为推荐对象。
13.在本公开的一个实施例中，用户特征信息包括用户的历史行为信息，推荐对象包括历史行为信息对应的行为日志，根据活跃度和特征信息，确定推荐对象，包括：响应于活跃度为第三活跃度，根据用户的历史行为信息，生成历史行为信息对应的行为日志；确定推荐对象为行为日志。
14.在本公开的一个实施例中，该对象推荐方法，还包括：响应于交互操作不包含退出操作和支付操作，获取交互操作中用户对付费页面的点击次数；响应于点击次数大于或者等于预设次数，获取付费页面对应的目标任务，目标任务用于用户获取付费页面对应的支付优惠；向用户推荐目标任务。
15.在本公开实施方式的第二方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行计算机执行指令时，实现如第一方面的降低价格关注度的对象推荐方法。
16.在本公开实施方式的第三方面，提供了一种降低价格关注度的对象推荐装置，包括：获取模块，用于获取用户针对付费页面的操作信息，操作信息包括用户在付费页面的停留时长和/或交互操作；确定模块，用于响应于停留时长大于预设时长，和/或，响应于交互操作包含退出操作且不包含支付操作，根据用户的活跃度，确定推荐对象；推荐模块，用于向用户推荐该推荐对象；其中，退出操作用于退出付费页面，活跃度是根据用户的历史登录信息确定的，活跃度用于指示用户在预设时段的登录次数。
17.在本公开实施方式的第四方面中，提供了一种计算设备，包括：至少一个处理器和存储器；存储器存储计算机执行指令；至少一个处理器执行存储器存储的计算机执行指令，使得至少一个处理器执行如第一方面的降低价格关注度的对象推荐方法。
18.本公开实施例提供了一种用于降低价格关注度的对象推荐方法、介质和装置，获取用户针对付费页面的操作信息，操作信息包括用户在付费页面的停留时长和/或交互操作；响应于停留时长大于预设时长，和/或，响应于交互操作包含退出操作且不包含支付操作，根据用户的活跃度，确定推荐对象；向用户推荐该推荐对象；本公开实施例中，通过用户的操作信息可以准确的判断出用户当前的意向，再根据用户的意向和活跃度确定推荐对象，以通过向用户推荐对象的方式为用户提供更个性化的服务，增强互动效果，降低用户对付费页面中价格等因素的关注度，从而提升用户体验，增加用户粘性。
附图说明
19.通过参考附图阅读下文的详细描述，本公开示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本公开的若
干实施方式，其中：
20.图1为本公开实施方式提供的应用场景的示意图；
21.图2为本公开实施例提供的对象推荐方法的流程示意图一；
22.图3为本公开实施例提供的用户的活跃度确定方法的流程示意图；
23.图4为本公开实施例提供的对象推荐方法的流程示意图二；
24.图5为本公开实施例提供的行为日志的页面示例图；
25.图6为本公开实施例提供的对象推荐方法的流程示意图三；
26.图7为本公开实施例提供的存储介质的结构示意图；
27.图8为本公开实施例提供的对象推荐装置的结构示意图；
28.图9为本公开实施例提供的计算设备的结构示意图。
29.在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。
具体实施方式
30.下面将参考若干示例性实施方式来描述本公开的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本公开，而并非以任何方式限制本公开的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
31.本领域技术人员知道，本公开的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。
32.根据本公开的实施方式，提出了一种用于降低价格关注度的对象推荐方法、介质和装置。此外，附图中的任何元素数量均用于示例而非限制，以及任何命名都仅用于区分，而不具有任何限制含义。
33.下面参考本公开的若干代表性实施方式，详细阐释本公开的原理和精神。在本文中，附图中的任何元素数量均用于示例而非限制，以及任何命名都仅用于区分，而不具有任何限制含义。下面参考本公开的若干代表性实施方式，详细阐释本公开的原理和精神，本公开的技术方案中，所涉及的用户数据等信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均为经用户授权或者经过各方充分授权的数据，且均符合相关法律法规的规定，不违背公序良俗。
34.发明概述
35.本发明人发现，在音乐平台、影视剧平台和文学作品阅读平台等流媒体平台中，通常会设置一些付费内容以满足不同用户的使用需求，例如，付费成为会员、付费购买歌曲(或影视剧、文学作品等)等。
36.然而，一些用户在使用流媒体平台时，对这些付费内容的价格信息的关注度较高，一定程度上会导致用户粘性降低，从而造成用户流失。
37.相关技术中，当用户退出付费页面时，会不做任何挽留措施，就直接返回其他页面，这就无法满足用户需求；或者，在一些平台中，在提供付费内容的同时推荐相应的优惠措施，以提升用户粘性，但此方案的效果较差。
38.有鉴于此，本公开的实施例提供一种用于降低价格关注度的对象推荐方法、介质
和装置，获取用户针对付费页面的操作信息，当停留时长大于预设时长，和/或，交互操作包含退出操作且不包含支付操作时，根据用户的活跃度，确定推荐对象；并向用户推荐该推荐对象，本公开实施例中，通过用户的操作信息可以准确的判断出用户当前的意向，再根据用户的意向和活跃度确定推荐对象，以通过向用户推荐对象的方式为用户提供更个性化的服务，以增强互动效果，从而降低用户对付费页面中价格等因素的关注度，进而提升用户体验，增加用户粘性。
39.需要说明的是，本公开的实施例对于推荐场景不做具体限定。在介绍了本公开的基本原理之后，下面具体介绍本公开的各种非限制性实施方式。
40.应用场景总览
41.首先参考图1，图1为本公开实施方式提供的应用场景示例图。如图1所示，该应用场景涉及的设备包括：终端设备101和服务器102。
42.其中，服务器102与终端设备101通过网络进行通信，当用户通过终端设备101进入流媒体平台，并进入该流媒体平台的付费页面时，终端设备101会实时的采集用户在付费页面的操作信息，并将操作信息发送给服务器102。
43.相应的，服务器102获取终端设备101发送的操作信息，并确定操作信息中包含的停留时长和/或交互操作，进一步的，当用户在付费页面的操作信息满足预设的要求时，根据用户的活跃度向用户推荐对象。
44.需要说明的是，不同的流媒体平台对应不同的推荐对象，流媒体平台包括但不限于以下几种类型：影视剧平台、音乐平台和阅读平台等；相应的，推荐对象可以为多媒体对象，其中，多媒体对象包括但不限于以下几种类型：影视剧、歌曲和文学作品等(例如，小说等)。在其他实施例中，所推荐的对象还可以为游戏、优惠劵等等。
45.应理解，本公开实施例对于对象的推荐数量、展示方法等依据当前平台的显示参数而定，本公开实施例不做具体限定。
46.需要说明的是，终端设备101可以是个人数字处理(personal digital assistant，简称pda)设备、具有无线通信功能的手持设备(例如智能手机、平板电脑)、计算设备(例如个人电脑(personal computer，简称pc))、车载设备、可穿戴设备(例如智能手表、智能手环)、智能家居设备(例如智能显示设备)等，本公开实施例的终端设备101以手机为例示出，但不以此为限定。
47.服务器102可以为单个服务器，也可以为服务器集群，可以为分布式服务器，也可以为集中式服务器，还可以为云服务器等，本公开实施例均不做限定。
48.示例性方法
49.下面结合图1的应用场景，参考图2～4来描述根据本公开示例性实施方式的降低价格关注度的对象推荐方法。需要注意的是，上述应用场景仅是为了便于理解本公开的精神和原理而示出，本公开的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本公开的实施方式可以应用于适用的任何场景。其中，本公开的实施方式适用的执行设备为计算设备，如上述的服务器。
50.图2为本公开实施例提供的对象推荐方法的流程示意图一。如图2所示，本公开实施例提供的对象推荐方法可以包括如下步骤：
51.s201、获取用户针对付费页面的操作信息。
52.需要说明的是，不同平台对应的付费页面不同，付费页面可以为平台中任意类型的付费页面，例如是，会员购买界面、对象购买界面(例如，歌曲购买页面、影视剧购买页面和文学作品购买页面等)，本公开实施例不做具体限定。
53.在本公开实施例中，可以通过埋点的方式，在需要采集的付费页面中进行埋点，从而获取用户的操作信息，其中，操作信息包括用户在付费页面的停留时长和/或交互操作。
54.具体的，用户在付费页面的停留时长可以为用户进入付费页面的时刻至当前时刻的总时长，用户的交互操作包括：退出操作、支付操作和取消支付操作等，本公开实施例也不做具体限定。
55.其中，退出操作用于退出付费页面；相应的，支付操作为用户在该付费页面进入了支付页面，并支付了付款页面对应的费用；取消支付操作为用户在该付费页面中进入了支付页面，但未进行支付。
56.s202、响应于停留时长大于预设时长，和/或，响应于交互操作包含退出操作且不包含支付操作，根据用户的活跃度，确定推荐对象。
57.一方面，当用户在付费页面的停留时长大于预设时长时，说明用户可能有一定的付款意向，但可能受到价格、心情等因素的影响，一直未支付。其中，预设时长的值例如是3s、5s、10s等，本公开实施例不做具体限定。
58.另一方面，当用户进入了付款页面后，没有进行支付操作，而是直接退出了付款页面，说明用户也可能是受到价格因素的影响较大，所以未进行支付操作。
59.在上述两种情况中，若直接退出页面，用户则无法获得所需要的付款内容，心情可能也无法得到改善，导致用户体验较差，使得用户对平台的粘度降低。因此，在本公开的实施例中，可以根据活跃度等信息向用户推荐对象，来提升用户的满意度。
60.其中，用户活跃度可以为预设时段内用户登录该平台的次数，对于预设时段，本公开实施例不做具体限定，例如是，3天、5天、一周、一个月等等。
61.具体的，可以通过获取用户在该平台的登录日志，获取用户在预设时段的活跃度。
62.在实际应用中，可以根据用户在预设时段的活跃度与推荐对象的对应关系，确定当前活跃度对应的推荐对象。例如，以预设时段为一周为例，可以设置多个登录次数区间，以及各区间对应推荐对象，在本步骤中，即可通过判断当前用户的登录次数所在区间从而确定该区间对应的推荐对象为最终的推荐对象。
63.应理解，对于区间的间隔大小，本公开的实施例不做具体限定。示例性的，以预设时段为7天时，在这7天内的登录次数区间包括：0～3次、4～6次、7～9次
…
，且0～3次这一区间对应的推荐对象为第一类型的对象、4～6次对应的推荐对象为第二类型的对象，7～9次这一区间对应的推荐对象为第三类型的对象
…
64.其中，对象类型可以包括：流媒体平台对应的多媒体对象(例如，歌曲、影视剧和文学作品等)，也可以是一些优惠活动(例如，优惠卷、抽奖活动等)，还可以是一些游戏任务，从而使得用户放松心情。
65.本公开的实施例中，对于各类型中推荐对象的具体类别不做限定，示例性的，对于0～3次这一区间来说，登录次数相对较少，也就是说用户对本平台的兴趣不高。因此，为了提升用户的兴趣，可以将第一类型的推荐对象设置为用户喜好的多媒体对象，这样，当向用户推荐这类多媒体时，就可以提升用户对平台的兴趣，进而提升用户粘性。
66.一方面，可以根据用户的历史浏览记录获得用户喜好的多媒体对象，以多媒体对象为歌曲为例，可以确定历史播放量排名最高的几首歌曲为用户喜好的多媒体对象，也即第一类型的对象。
67.另一方面，可以根据用户对多媒体对象的喜好标签，获得用户喜好的多媒体对象。示例性的，以多媒体对象为歌曲为例，一般情况下，各个音乐平台中均提供给用户为歌曲打标签的相关功能，例如，用户可以将歌曲加入个人歌单，或者可以将歌曲标记为“喜欢”，这些数据均能体现用户的歌曲喜好。
68.在本公开实施例中，即可以确定用户的个人歌单或者用户标记为“喜欢”的歌单中的歌曲为用户喜好的多媒体对象，也即第一类型的推荐对象。
69.另外，对于7～9次这一区间来说，用户的登录次数较高，也就是说用户对平台的兴趣也相对较高，为了使得用户继续保持对平台的兴趣，可以将第三类型的推荐对象设置为“最新的多媒体对象”，以多媒体对象为歌曲为例，第三类型的推荐对象可以为最新上线的歌曲。
70.需要说明的是，每个类型的推荐对象可以是动态更新的，随着业务变化、网络信息更新，各个类型的推荐对象需要进行资源的更新(包括资源新增、删除和/或修改)，因此，可以根据业务变化、网络信息更新等因素，对对象资源库进行人工干预。例如，在与音乐平台关联的音乐资源库中，可由开发人员根据新歌曲、新演出的发布，实时的对各个类别的音乐资源的进行新增，在推荐过程中，可以根据多媒体对象的类型从新增的资源中确定最终的推荐对象。
71.s203、向用户推荐该推荐对象。
72.本公开实施例中，在确定了推荐对象之后，便将推荐对象发送至终端设备，从而在终端的当前所在页面上展示该推荐对象，从而完成推荐。
73.在一种可能的实现方式中，可以通过弹窗的方式向用户推荐该推荐对象，其中，该弹窗上可以包括推荐对象的详尽信息。
74.以推荐对象为歌曲为例，详尽信息可以包括以下至少一种：歌曲名称、艺人名称、艺人头像等，相应的，用户可以通过点击弹窗，从而进入该歌曲的播放页面。本公开实施例中，通过用户的操作信息可以准确的判断出用户当前的意向，再根据用户的意向和活跃度确定推荐对象，以通过向用户推荐对象的方式为用户提供更个性化的服务，以增强互动效果，降低用户对付费页面中价格等因素的关注度，从而提升用户体验，增加用户粘性。
75.在一些实施例中，还可以通过多个时段综合获得用户的活跃度，提升活跃度准确性的同时，进行更精细化的推荐，下面结合图3对活跃度的确定方法进行详细说明。
76.图3为本公开实施例提供的用户的活跃度确定方法的流程示意图。如图3所示，该活跃度确定方法具体包括如下步骤：
77.s301、获取用户在至少两个时段的实际活跃度。
78.具体的，可以通过获取用户登录日志，获取用户在至少两个时段的登录次数，从而确定各时段对应的登录次数为各时段对应的实际活跃度，需要说明的是，各时段为自当前时刻起往前推的时段。
79.应理解，对于时段的具体数量、各时段的具体时长，本公开实施例不做限定。
80.s302、获取至少两个时段对应的第一期望活跃度和第二期望活跃度。
81.其中，期望活跃度第一期望活跃度高于第二期望活跃度。
82.在一种可能的实施方式中，活跃度可以基于次数模型获得，其中，次数模型的比例因子是可以根据用户登录行为的比例因子进行调整，不同的期望活跃度对应于不同的比例因子，至于比例因子的调整方法，本公开实施例不做具体限定。
83.示例性的，以第一期望活跃度对应的比例因子为0.7为例，第二期望活跃度对应的比例因子为0.4为例，期望活跃度可以通过如下方式获得：
84.期望活跃度＝天数(day)*比例因子(factor)
85.例如，以时段为最近7天为例，则该时段对应的第一期望活跃度约为5次、第二期望活跃度约为3次。
86.通过相同的方式，可以获得其他时段对应的期望活跃度，具体的，各时段对应的期望活跃度如下表所示：
87.时段(天)第一期望活跃度(次)第二期望活跃度(次)74.931510.56302112604224906336
88.s303、根据用户在至少两个时段的实际活跃度、第一期望活跃度和第二期望活跃度，获取用户的活跃度。
89.具体的，步骤s303可以包括如下方案：
90.s3031、响应于至少两个时段中的至少一个时段的实际活跃度高于该时段对应的第一期望活跃度，确定用户的活跃度为第一活跃度。
91.s3032、响应于至少两个时段对应的实际活跃度均低于各时段对应的第一期望活跃度，且至少两个时段中的至少一个时段的实际活跃度高于该时段对应的第二期望活跃度，确定用户的活跃度为第二活跃度。
92.s3033、响应于至少两个时段对应的实际活跃度均低于各时段对应的第二期望活跃度，确定用户的活跃度为第三活跃度；
93.其中，第一活跃度高于第二活跃度，第二活跃度高于第三活跃度，也就是说，第一活跃度为高度活跃、第二活跃度为中度活跃、第三活跃度为低度活跃。具体的，以至少两个时段包括：7天、15天、30天、60天和90天为例。第一方面，当任意一个时段或多个对应的实际活跃度高于该时段对应的第一期望活跃度，例如，用户在7天的实际登录次数为6次，则确定用户的活跃度为高度活跃。
94.第二方面，若各个时段的实际登录次数均第一期望活跃度，但在7天的实际登录次数为4次，则确定用户的活跃度为中度活跃。
95.第三方面，若各个时段对应的实际活跃度均低于各时段对应的第二期望活跃度，确定用户的活跃度为低度活跃。
96.本公开实施例中，通过设置多个时段的期望活跃度，可以获得更准确的用户活跃度，从而进行更准确的对象推荐，提升用户满意度。
97.图4为本公开实施例提供的对象推荐方法的流程示意图二。如图4所示，该对象推
荐方法具体包括如下步骤：
98.s401、获取用户针对付费页面的操作信息。
99.s402、响应于停留时长大于预设时长，和/或，响应于交互操作包含退出操作且不包含支付操作，获取用户的活跃度和用户特征信息。
100.由于用户特征信息用于反映用户的特点和/或偏好，不同用户的用户特征信息不同，不同用户所喜欢的多媒体对象也不同，所以，在获得用户特征信息后，可在多媒体对象资源库中确定符合用户特征信息(即与用户特征信息相匹配)的多媒体对象资源，从而有针对性地确定为用户进行推荐的推荐对象。在一种可选的实施方式中，用户特征信息可以根据当前用户的历史播放信息确定的。具体的，可以按时段汇总用户的历史播放信息(若为文学作品平台，则为历史浏览数据)，从而分析得出用户在该时段的对象播放数量、播放的对象对应的关键词、喜好的对象、心情标签、偏好艺人、对象风格等。以该平台为音乐平台为例，用户的历史播放信息如下表所示：
[0101][0102]
在一些场景中，若用户未使用过该平台，就无法获取用户在该平台的历史播放信息，也就无法根据历史播放信息分析获得用户特征信息，或者，当用户使用平台的次数较少，即使用户在平台上有少量的历史播放信息，获得的用户特征信息也不够准确。
[0103]
有鉴于此，在一种可能的实现方式中，可以获取当前用户的基础用户特征，并根据基础用户特征，确定当前用户与该平台中其他用户之间的特征匹配度，从而确定与当前用户相似度较高的目标用户。
[0104]
进一步的，获取目标用户的上述历史播放信息，并根据目标用户的历史播放信息，获得目标用户的用户特征信息，进而确定目标用户的用户特征信息为当前用户的用户特征信息。
[0105]
其中，基础用户特征包括以下至少一种：年龄特征、性别特征和身份特征等，至于根据基础用户特征确定目标用户的方案，此处不做赘述。
[0106]
可以理解的是，当两个用户的基础用户特征匹配度较高时，二者对于多媒体对象的喜好相似度可能也比较高，示例性的，以基础用户特征为年龄为例，年龄相似的用户对歌曲的喜好相似度较高，再结合性别特征、身份特征等综合因素，获得的用户特征信息很大程度上的能够体现当前用户的用户特征信息。
[0107]
通过本实施例提供的方案，可以为非活跃用户进行更合理的推荐，从而提升此类用户对平台的好感度，在提升用户体验的同时保障用户粘性。
[0108]
s403、根据活跃度和用户特征信息，确定推荐对象。
[0109]
在一种实施方式中，用户特征信息包括用户的喜好特征和/或情绪特征。
[0110]
s4031、响应于活跃度为第一活跃度，根据用户的情绪特征和喜好特征，确定推荐对象。
[0111]
其中，第一活跃度为高活跃度，对于活跃度较高的用户，一方面，若用户的情绪特征为用户情绪处于积极状态，则根据用户的喜好特征，确定与喜好对象类似的多媒体对象为推荐对象，从而引导用户播放更多的多媒体对象，降低用户对付费页面的过度关注，增加用户对平台的好感，提升用户粘性。
[0112]
另一方面，若用户的情绪处于消极状态，可以确定正能量的多媒体对象为推荐对象，从而改善用户的情绪，提升用户体验。
[0113]
需要说明的是，上述两种关于情绪特征的推荐方式为示例性的，在实际应用中，可以根据需求对推荐方法进行调整，本公开实施例不做具体限定。示例性的，若用户的情绪特征为积极状态，也可以向用户推荐正能量的多媒体对象，若用户的情绪为消极状态，也可以根据用户的喜好特征，确定与喜好对象类似的多媒体对象为最终的推荐对象，此种方式也可以在一定程度上的降低用户对付费页面的关注度，增加用户对平台的好感。
[0114]
s4032、响应于活跃度为第二活跃度，根据用户喜好特征，确定与喜好特征相匹配的对象为推荐对象。
[0115]
其中，第二活跃度为中度活跃，对于中度活跃的用户，通过确定与用户喜好相匹配的多媒体对象为推荐对象，可以保障用户的听歌情绪，从而引导用户播放更多的多媒体对象，降低用户对付费页面的过度关注，增加用户对平台的好感，提升用户粘性。在另一种实施方式中，用户特征信息还包括用户的历史行为信息，推荐对象包括历史行为信息对应的行为日志。
[0116]
s4033、响应于活跃度为第三活跃度，根据用户的历史行为信息，生成历史行为信息对应的行为日志。
[0117]
s4034、确定推荐对象为行为日志。
[0118]
其中，历史行为信息包括但不限于以下内容：历史播放对象、偏好时段、用户发布过的评论等，行为日志可以为根据用户历史行为信息生产的图文信息，该图文信息中包含各历史行为的内容和各历史行为对应的时间等信息。
[0119]
本公开的实施例中，对于低度活跃的用户，通过向用户推荐用户在平台的历史行为日志，能够增强用户对平台的认同感，在提升用户体验。
[0120]
s4035、向用户推荐该推荐对象。
[0121]
需要说明的是，对于歌曲、影视剧、文学作品等多媒体类型的推荐对象，可以根据多媒体对象的属性，将付款页面进行渲染装饰，使得静态的付款页面变为动态带特效的页面，让用户有一种感官上的冲击力，使得用户的视觉注意力转移到推荐内容上面，从而降低用户对付款页面的影响，提升用户粘性。
[0122]
对于行为日志类型的推荐对象，可以在付款页面生成行为日志的图文页面。示例性的，图5为本公开实施例提供的行为日志的页面示例图。如图5所示，该图文页面中包含各历史行为的内容和各历史行为对应的时间等信息，可选的，用户可以通过点选“更多其他内容”从而获得更多的历史行为日志。
[0123]
需要说明的是，每个节点中还可以隐藏一些随机内容，用户可以通过点击各个节点从而查看更多的行为日志。示例性的，若用户点击
“××
年
××
月
××
，你发布了第1条评论”这一节点，则可以为用户展示第一条评论的相关页面，至于其他节点对应的内容，本公开实施例不一一示出。
[0124]
在一些实施方式中，用户还可以通过点选对象推荐页面中的其他控件以进行更多操作，例如“返回”控件用于返回付款页面、“保存”控件用于保存该行为日志，“分享”控件用于通过该平台或其他平台分享该行为日志等等。
[0125]
本公开实施例中，以“保存”控件为例，本公开实施例提供以下几种保存方式：
[0126]
1、以图片的形式保存行为日志，具体的，可以将完整的行为日志在终端设备侧生成图片，并上传到服务器进行存储，使得用户可根据需求进行下载或分享。
[0127]
2、以视频的形式保存行为日志，具体的，可以根据行为日志中的关键词，增加与关键词匹配的音乐和特效，从而生成该行为日志对应的视频，并将视频上传到服务器进行存储，使得用户可根据需求进行下载或分享。
[0128]
图6为本公开实施例提供的对象推荐方法的流程示意图三。如图6所示，该对象推荐方法具体包括如下步骤：
[0129]
s601、获取用户针对付费页面的操作信息。
[0130]
需要说明的是，获取用户操作信息的方式，以及操作信息的具体内容与图2所示实施例中的步骤s201类似，此处不再赘述。
[0131]
s602、响应于交互操作不包含退出操作和支付操作，获取交互操作中用户对付费页面的点击次数。
[0132]
其中，用户对付费页面的点击次数可以为用户点击付费信息的次数，付费信息包括但不限于：优惠信息和套餐信息等。
[0133]
s603、响应于点击次数大于或者等于预设次数，获取付费页面对应的目标任务。
[0134]
s604、向用户推荐目标任务。
[0135]
需要说明的是，对于预设次数的数量，本公开实施例不做具体限定，例如，可以为3次、5次等。
[0136]
本公开实施例中，若用户未下单，但一直在点击付费信息(即点击次数大于或者等于预设次数)，说明用户有一定的支付意向，但价格等因素对用户意向的影响较大，可以通过向用户推荐用于获取支付优惠的目标任务，从而降低用户对价格的关注度，提升用户体验，同时通过向用户提供优惠，来降低价格对用户的影响，提升用户粘性。
[0137]
其中，目标任务用于用户获取付费页面对应的支付优惠，目标任务可以为预设的游戏，例如，转盘游戏、盲盒抽奖游戏等等，本公开实施例不做具体限定。
[0138]
示例性介质
[0139]
在介绍了本公开示例性实施方式的方法之后，接下来，参考图7对本公开示例性实施方式的存储介质进行说明。
[0140]
图7为本公开实施例提供的存储介质的结构示意图。参考图7所示，描述了根据本公开的实施方式的用于实现上述方法的程序产品700，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本公开的程序产品不限于此。
[0141]
程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0142]
可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质。
[0143]
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开公开操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c 等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备。
[0144]
示例性装置
[0145]
在介绍了本公开示例性实施方式的介质之后，接下来，参考图8对本公开示例性实施方式的用于降低价格关注度的对象推荐装置进行说明，该对象推荐装置用于实现上述任一方法实施例中的用于降低价格关注度的对象推荐方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
[0146]
图8为本公开实施例提供的对象推荐装置的结构示意图。如图8所示，该对象推荐装置800包括：
[0147]
获取模块801，用于获取用户针对付费页面的操作信息，所述操作信息包括用户在付费页面的停留时长和/或交互操作；确定模块802，用于响应于停留时长大于预设时长，和/或，响应于交互操作包含退出操作且不包含支付操作，根据用户的活跃度，确定推荐对象；推荐模块803，用于向用户推荐该推荐对象；其中，退出操作用于退出付费页面，活跃度是根据用户的历史登录信息确定的，活跃度用于指示用户在预设时段的登录次数。
[0148]
在本公开的一个实施例中，确定模块802具体用于：获取用户的活跃度和用户特征信息，用户特征信息是根据用户的历史播放信息确定的；根据活跃度和用户特征信息，确定推荐对象。
[0149]
在本公开的一个实施例中，确定模块802具体用于：获取用户在至少两个时段的实际活跃度；获取至少两个时段对应的第一期望活跃度和第二期望活跃度，第一期望活跃度高于第二期望活跃度；根据用户在至少两个时段的实际活跃度、第一期望活跃度和第二期望活跃度，获取用户的活跃度。
[0150]
在本公开的一个实施例中，确定模块802具体用于：响应于至少两个时段中的至少一个时段的实际活跃度高于该时段对应的第一期望活跃度，确定用户的活跃度为第一活跃度；响应于至少两个时段对应的实际活跃度均低于各时段对应的第一期望活跃度，且至少两个时段中的至少一个时段的实际活跃度高于该时段对应的第二期望活跃度，确定用户的活跃度为第二活跃度；响应于至少两个时段对应的实际活跃度均低于各时段对应的第二期
望活跃度，确定用户的活跃度为第三活跃度；其中，第一活跃度高于第二活跃度，第二活跃度高于第三活跃度。
[0151]
在本公开的一个实施例中，用户特征信息包括用户的喜好特征和/或情绪特征，确定模块802具体用于：响应于活跃度为第一活跃度，根据用户的情绪特征和喜好特征，确定推荐对象；或者，响应于活跃度为第二活跃度，根据用户喜好特征，确定与喜好特征相匹配的对象为推荐对象。
[0152]
在本公开的一个实施例中，用户特征信息包括用户的历史行为信息，推荐对象包括历史行为信息对应的行为日志，确定模块802具体用于：响应于活跃度为第三活跃度，根据用户的历史行为信息，生成历史行为信息对应的行为日志；确定推荐对象为行为日志。
[0153]
在本公开的一个实施例中，获取模块801还用于：响应于交互操作不包含退出操作和支付操作，获取交互操作中用户对付费页面的点击次数；响应于点击次数大于或者等于预设次数，获取付费页面对应的目标任务，目标任务用于用户获取付费页面对应的支付优惠；推荐模块803还用于：向用户推荐目标任务。
[0154]
本公开实施例提供的上述对象推荐装置800，可以实现前述对象推荐方法实施例中的各个过程，并达到相同的功能和效果，此处不做赘述。
[0155]
示例性计算设备
[0156]
在介绍了本公开示例性实施方式的方法、介质和装置之后，接下来，参考图9对本公开示例性实施方式的计算设备进行说明。应理解，图9显示的计算设备900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。
[0157]
图9为本公开实施例提供的计算设备的结构示意图。如图9所示，计算设备900以通用计算设备的形式表现。计算设备900的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元901、上述至少一个存储单元902，连接不同系统组件(包括处理单元901和存储单元902)的总线903。
[0158]
总线903包括数据总线、控制总线和地址总线。存储单元902可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器(ram)912和/或高速缓存存储器922，可以进一步包括非易失性存储器形式的可读介质，例如只读存储器(rom)932。
[0159]
存储单元902还可以包括具有一组(至少一个)程序模块942的程序/实用工具952，这样的程序模块942包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
[0160]
计算设备900也可以与一个或多个外部设备904(例如键盘、指向设备等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口905进行。并且，计算设备900还可以通过网络适配器906与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图9所示，网络适配器906通过总线903与计算设备900的其它模块通信。应当理解，尽管图中未示出，可以结合计算设备900使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
[0161]
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了定时更新装置的若干单元/模块或子单元/模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多单元/模块的特征和功能可以在一个单元/模块中具体化。反之，上文
描述的一个单元/模块的特征和功能可以进一步划分为由多个单元/模块来具体化。
[0162]
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
[0163]
虽然已经参考若干具体实施方式描述了本公开的精神和原理，但是应该理解，本公开并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合以进行受益，这种划分仅是为了表述的方便。本公开旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。