[发明专利]业务展示方法和装置、计算机可读存储介质

说明书

本发明公开一种业务展示方法和装置、计算机可读存储介质。该方法包括：获取用户的历史业务迁移记录，根据用户的历史业务迁移记录确定目标业务的目标用户的账户；根据所述目标业务的历史迁移记录确定所述目标业务的N个高发时间段，其中，所述目标业务的迁移记录次数在所述高发时间段内高于高发阈值，其中N为大于1的正整数；获取所述目标业务在所述N个高发时间段的业务资源属性；根据所述业务资源属性确定第N+1个高发时间段；在所述第N+1个高发时间段内在所述目标用户的账户的业务展示位展示所述目标业务。本发明通过用户的历史业务迁移记录确定目标业务的目标用户的账户以及用户针对目标业务的下一个业务迁移高发时间段，向用户展示目标业务。

技术领域

本发明涉及电子商务技术领域，特别涉及一种业务展示方法和装置、计算机可读存储介质。

背景技术

用户对商品的复购周期预测对于电商网站尤其重要。通常的假设是，一个用户在刚刚完成对某商品的购买后，会在一定周期内不会对该商品再次购买，这个周期通常指的就是商品复购周期。

计算电商网站的用户对商品复购周期主要有两个用处，1)如果周期内电商网站重复对用户进行推荐，不仅会降低用户体验，还会影响用户对商品的点击率。因此需要在一定周期内电商网站需要屏蔽同类商品的推荐。2)用户的购买历史是了解用户兴趣最主要的方式，特别是一些用户会对某类商品有重复购买欲望，如何将这些会重复周期购买的商品，在复购周期到临之时恰当的进行再度推荐，是电商网站需要持续探索并优化的推荐问题。因此，每一个电商网站都在试图寻找更好的计算复购周期的方法。

发明内容

申请人发现：相关技术并没有统一的或者广泛应用的用户复购周期计算方法，相关技术常用复购周期计算方式包括：1)针对已有目标用户(复购用户)的订单历史进行计算：将已有目标用户对某一类商品的平均订单完成时间间隔的某分位数(如50％分位数或70％分位数)作为此类商品的复购周期。2)针对全部用户的订单历史进行计算：基于某一类商品的复购率(复购率可等于统计周期内商品产生复购的人数除以商品全部产生购买的人数)计算，复购周期等于用户对商品的平均通用复购周期(全部用户的平均订单间隔)乘以复购率。

申请人发现：电商网站的购物环境中，影响用户对商品的复购因素有很多，相关技术方法仅通过简单的统计结果计算购物周期，缺少了很多因素的考虑，因此会导致计算出的周期不够准确。未考虑到的因素有：

1、不同的用户可能会产生复购的商品是不同的。相关技术没有考虑到不同用户个体的异质性对复购周期的影响。

2、当前大型电商网站每年都会有年度大型促销，每个季度和月份也会有个不同程度促销，相关技术没有考虑到各种环境因素如季节、节日促销活动等因素对复购周期的影响。

3、不是所有的用户都有稳定不变的复购周期，甚至可以说很少用户可以准确的像机器一样在特定时间进行复购。但是，又不可否认的是，有一部分用户有相对稳定或者形成一定复购规律的习惯。

因此本申请的技术方案首先需要寻找到这部分有复购规律的用户，其次再寻找到如何定义这个相对稳定的周期间隔有多久。

鉴于以上技术问题中的至少一项，本发明提供了一种业务展示方法和装置、计算机可读存储介质，可以通过用户的历史业务迁移记录确定目标业务的目标用户的账户以及用户针对目标业务的下一个业务迁移高发时间段，向用户展示目标业务。

根据本发明的一个方面，提供一种业务展示方法，包括：

获取用户的历史业务迁移记录，根据用户的历史业务迁移记录确定目标业务的目标用户的账户；

根据所述目标业务的历史迁移记录确定所述目标业务的N个高发时间段，其中，所述目标业务的迁移记录次数在所述高发时间段内高于高发阈值，其中N为大于1的正整数；

获取所述目标业务在所述N个高发时间段的业务资源属性；